人类大脑在处理视觉信息时,不仅仅识别物体的存在,还能够深刻理解物体之间的空间关系和语义联系,这种复杂的信息处理能力正是高级视觉表征的核心所在。近年来,随着人工智能特别是大型语言模型(LLMs)的快速发展,科学家们开始探索这些模型是否能够映射和模拟人脑处理视觉信息的方式,揭开视觉认知与语言理解之间潜在的深层联系。通过结合先进的功能磁共振成像技术和人工神经网络模型,研究揭示了人脑高级视觉表征与大型语言模型所编码的语境信息之间存在惊人的一致性,为我们理解视觉信息处理机制提供了全新视角。人脑视觉系统通过对自然场景的层级处理,不断演进从低级的光感受器刺激到高级的语义理解过程。在这一过程中,脑部多个视觉区域,如腹侧视觉通路、侧视觉通路和顶叶流均参与其中,形成一个复杂且动态的信息加工网络。功能磁共振成像(fMRI)技术使科学家能够捕捉这些脑区对大量自然图像刺激的响应,展示了视觉信息在大脑不同区域的分布和转化模式。
在此基础上,将视觉场景的文字描述即场景字幕输入到大型语言模型中,利用其强大的上下文理解能力将文本转化为多维向量嵌入。研究发现,这些嵌入不仅高度吻合大脑在观看相应场景时的神经活动模式,还能够精确地模拟脑区对特定语义信息的选择性响应。例如,人脸相关描述激活了面部识别相关脑区,而场景描述则调动了相应的地方选择性区域。令人震惊的是,这种映射的准确性如此之高,甚至可以通过神经活动反推出观看场景的描述文字,显示出神经和语言表征的双重映射能力。这种成功的映射优势,源于大型语言模型对场景字幕中复杂语义和上下文信息的整合能力,而不仅仅依赖于单词级别的词汇汇聚。通过对比不同形式的文本嵌入,研究发现整句字幕以及其词语间复杂联系的信息,显著优于仅包含物体类别、多词汇独立嵌入或仅考虑名词、动词的嵌入表示,突出上下文统计和语义整合在脑表征中的重要地位。
此外,神经科学家设计的深度循环卷积神经网络(RCNNs),模仿人脑视觉层级加工过程,通过训练将视觉输入直接映射为大型语言模型的嵌入向量,能够表现出比传统以物体分类为目标的模型更优异的脑活动预测能力。即使训练数据量远少于其他神经网络,这种以语言嵌入为目标的训练方式,展现了在捕捉高级视觉表征方面的巨大优势。通过将视觉信息转化为与语言表达相一致的多维空间,神经网络获得了更丰富、更具上下文感知的表征能力。这种发现不仅强化了语言与视觉认知之间的桥梁,也暗示了人脑在感知复杂视觉场景时,或许是通过类似语言模型中捕获的统计规律和语义网络进行信息整合和抽象处理。这种跨模态的信息对齐,为我们理解视觉认知和语言能力的共生关系奠定了理论基础。未来,这一方向的研究有望推动脑机接口技术的发展,改善视觉感知障碍者的辅助设备设计,甚至促使人类与人工智能之间的交互更加自然和高效。
此外,这种以语言为中介的视觉表征,还可能为跨物种的认知神经科学研究提供工具,使得无语言能力的动物也能通过相似的嵌入空间进行神经表征比较,从而揭示认知机制的进化路径和普遍性。尽管大型语言模型本身并不具备视觉输入,它们依靠庞大的文本训练数据,学习到丰富的世界知识和语境规律,这些知识自然映射到对视觉场景的理解中,从而与人的视觉系统产生奇妙的对应。这一发现挑战了传统将视觉与语言严格分隔的认知模型,提出了视觉认知不仅是感知过程,还深度依赖语义、上下文与世界知识的参与和整合。值得注意的是,这种模型匹配不依赖于语言的语法规则或句法顺序,因为对句子顺序扰乱后的字幕嵌入仍能高度对应脑表征,暗示视觉系统的语言类表征更注重语义和语境的全局整合,而非细节的句法结构。此项研究的核心意义在于为神经科学与人工智能的融合提供了量化的共通表征框架。通过利用大型语言模型捕获的嵌入向量,科学家们具备了前所未有的手段去精确描述和解码视觉系统中高度复杂的信息处理过程。
这种方法弥合了以往针对视觉物体识别和场景理解各自孤立研究的鸿沟,促使我们能够以统一而富有表现力的语言模型空间,理解大脑多维度的信息整合方式。整体来看,这些发现支持了大脑视觉系统通过层级复杂的非线性计算,将视觉输入转换为与语言模型高度一致的高维多模态表示的假设。它不仅丰富了我们对视觉认知的理论认识,也推动了带有语言嵌入目标的新型神经网络模型在认知模拟和脑数据匹配上的突破。面向未来,这一领域将进一步探讨不同脑区之间的表征差异,如何结合视觉、听觉以及高阶认知功能,通过共同的语言嵌入空间实现跨模态的感知与表达。此外,进一步融合动态神经活动数据和实时学习机制,将有力推动模拟人脑复杂认知过程的人工智能创新。随着数据规模和分析技术的提升,我们也将见证更加细致的脑-机接口和神经解码方法出现,实现大脑状态下视觉体验的精准预测与交流。
最终,这一研究路线不仅为基础科学提供坚实的方法论支撑,也为医疗康复、人机交互和智能系统设计铺设了光明前途,展现了深度融合人工智能与认知神经科学的巨大潜力。 。
