研究人员表示，以往“语言会否影响感知”在心理学、语言学、哲学等领域争论不休，这一问题之所以难解，是因为语言与视觉经验几乎总是同时出现，难以在实验中加以区分。人工智能(AI)的发展为解开这一难题带来新的契机。

“AI模型就像一个可控的‘数字实验室’，我们可以人为决定它是否学习语言，再观察不同学习经历是否导致‘看世界’方式的差异。”论文通讯作者之一，北京大学心理与认知科学学院、人工智能研究院助理教授朱毅鑫说。

研究团队比较了两类AI模型：一类只学习过图像(纯视觉模型)，另一类同时学习过图像和文字(视觉—语言模型)。随后，将这两类模型的内部表征与人类大脑视觉皮层在四组健康人群中的活动模式进行比对。结果显示，视觉—语言模型与人脑视觉皮层的活动模式更为相似，尤其集中在左半球，即人类语言加工的主导区域。

“简单来说，被语言‘指导’过的AI视觉模型，‘看世界’的方式更接近人脑。”论文共同第一作者、北京大学博士生陈昊扬说。

“一些人认为‘眼见为实’，不管说什么，我看到的就是‘红玫瑰’。另一些人则认为‘语言划定边界’。”论文通讯作者，北京大学心理与认知科学学院、人工智能研究院教授毕彦超说，通过比较两类AI模型可知，无论是口语还是手语，只要是语言经验，就会在视觉加工中留下系统性印记。

不过，AI模型与人脑的相似性，并不能直接证明语言在其中起了因果作用。为此，团队将目光转向了一个特殊群体——脑卒中患者。

研究结果表明，患者语言—视觉通路受损越严重，其视觉脑区活动越像“纯视觉模型”。当语言—视觉通路被破坏，语言对视觉的调节作用随之消失。这一现象提示语言与视觉之间的功能联系具有方向性。

朱毅鑫表示，这项研究的意义不仅在于AI帮助人们理解大脑，更在于大脑反过来为未来AI的前沿探索与发展提供了方向，“真正的智能，也许需要像人脑一样，让语言去统筹感知、记忆和推理，而不是简单地并列处理多种模态。”

“我们用AI模型理解大脑，脑卒中患者的脑活动又反过来验证了模型的机制——这让AI与脑科学真正闭合成为一个实验循环，形成了脑科学研究的新范式。”毕彦超和论文通讯作者之一、山西医科大学第一医院教授王效春强调，多学科交叉具有重要意义。“AI会越来越多地辅助脑科学研究，帮助我们探索大脑的奥秘，帮助更多病人。”(完)