浙大最新Nat Neurosci：人脑像GPT一样处理语言吗？揭示人类语言预测的“精度与效率权衡”

来源PsyBrain 脑心前沿分享人饭鸽儿审核PsyBrain 脑心前沿编辑部研究背景当我们听别人说话时大脑是否像ChatGPT一样在疯狂且精确地预测对方接下来要说的每一个词近年来随着大语言模型LLMs的成功“预测下一个词”被许多研究者视为人类语言系统的核心计算目标。主流观点认为大脑会尽可能精确地预测每一个即将到来的词无论这个词处于句子的什么位置。然而这种“逐词精确预测”需要极高的计算成本和庞大的工作记忆容量。最先进的LLMs可以同时缓冲成千上万个词但人类的工作记忆却非常有限。因此大脑在处理语言时真的会不计成本地追求预测精度吗为了回答这一问题浙江大学丁鼐、邹家杰团队联合纽约大学David Poeppel近日在 Nature Neuroscience 发表了最新研究。他们提出了一种“成分受限预测假说”constituent-constrained prediction hypothesis为了在预测精度和认知效率之间取得平衡大脑会将词汇压缩成更大层级的“句法成分”如短语或句子。这种压缩策略虽然提高了效率但代价是在跨越这些成分边界时大脑对下一个词的预测精度会显著下降。研究核心总结研究团队设计了三项针对中文母语者的脑磁图MEG实验并结合行为学测试对比了人类大脑与GPT-2模型在词汇预测上的差异。一、成分边界显著削弱了大脑对下一个词的预测精度如果大脑像GPT-2一样追求极致的预测那么无论词汇处于短语内部还是短语开头人类的神经预测反应应该与模型的预测概率Surprisal惊奇值保持一致。然而实验1的结果否定了这一假设。研究者让被试聆听由“名词短语动词短语”组成的句子如“小渔船/缓慢前进”。MEG数据显示在短语内部大脑的神经反应与GPT-2的预测高度吻合但当跨越短语边界或句子边界即遇到新成分的第一个词时这种相关性显著减弱。这意味着大脑在同一个句法成分内部能进行精确预测但在开启一个新成分时预测精度会大幅“掉线”。Fig 1. 本研究的核心假设与大语言模型“无视边界、精确预测每一个词”不同人类大脑的预测受到句法成分边界的限制。Fig 4. MEG结果显示相比于成分内部的词大脑在处理短语首词和句子首词时神经反应与GPT预测的吻合度显著降低。二、边界的“确定性”越强对预测的削弱效应越明显在真实的语言交流中判断一句话或一个短语是否结束往往需要依赖后续语境。那么如果大脑能提前确定边界的位置这种“预测掉线”的现象会更明显吗在实验2和实验3中研究者操纵了成分边界的确定性。当被试连续听到结构和时长完全一致的句子边界确定性极高时成分边界对神经预测的削弱效应达到了最强。而当研究者将完整的句子与不连贯的两词短语混合播放从而降低被试对句子边界的预期时这种削弱效应也随之减弱。这表明大脑会根据对句法结构的预期动态调整其词汇预测策略。Fig 2. | Design of experiment 1. a, Each trial consists of a sequence of sentences, and each sentence contains a noun phrase (3–5 words) followed b...Fig 5. 当句子结构和时长固定边界确定性高时大脑在句子和短语边界处的预测精度下降得更为剧烈。三、更高层级的句法成分会施加额外的预测限制语言具有层级结构词汇构成短语短语构成句子。研究进一步发现不仅是基础的短语边界更高层级的句子边界也会对词汇预测产生独立的影响。当被试只听一堆不连贯的短语如“飞机、红酒”时短语边界的削弱效应几乎消失了但当这些短语被组合成完整的句子如“飞机起飞”时边界效应再次显现。这说明大脑在将词汇打包成更大的超级成分如完整的句子时神经预测的差异会被进一步放大。Fig 3. | Behavioral word prediction and influence of processing time. a, The cloze test presented sentence sequences used in experiment 1. b, The c...Fig 7. 不同实验条件下边界效应比例的对比证明了更高层级的句子结构对词汇预测的额外调制作用。四、该机制在自然英语对话中同样成立为了验证这一发现不局限于高度控制的中文实验材料研究团队进一步分析了一个公开的皮层脑电ECoG数据集。该数据集记录了被试聆听30分钟自然英语播客时的神经活动。结果显示在真实的英语自然语流中大脑左侧颞上回和左侧额下回经典语言区同样表现出了显著的成分边界效应对句子首词的预测精度远低于句子内部词。这证明了“成分受限预测”是人类语言系统跨语言、跨情境的普遍机制。Fig 6. | Sentence boundary modulates word prediction. a, Trials presenting disconnected phrases in experiments 2 and 3, in which two-word phrases c...Fig 8. 英文自然语音的ECoG数据表明左半球语言网络在处理句子首词时同样出现了预测精度的显著下降。研究意义这项研究从根本上修正了近年来认知神经科学界的一个流行观点人类语言系统并非像当前的大语言模型那样将“精确预测下一个词”作为唯一的计算目标。相反它揭示了大脑在面对有限工作记忆时的生存智慧在预测精度与认知效率之间进行权衡。在句法成分的边界处大脑会优先调用认知资源将刚刚听到的词汇压缩打包成更高层级的表征如短语或句子意义这一“打包”过程不可避免地挤占了预测下一个词的资源。这一发现不仅为理解人类语言理解的神经机制提供了全新的理论框架也为人工智能领域敲响了警钟一味追求超长上下文和逐词预测精度的LLMs在计算上是极其昂贵的。借鉴人类大脑“基于句法成分进行信息压缩与预测权衡”的策略或许是未来构建更高效、更具生物学合理性的大语言模型的关键路径。阅读最新前沿科技趋势报告请访问21世纪关键技术研究院的“未来知识库”未来知识库是“21世纪关键技术研究院”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。截止到2月28日 ”未来知识库”精选的百部前沿科技趋势报告加入未来知识库全部资料免费阅读和下载牛津未来研究院 《将人工智能安全视为全球公共产品的影响、挑战与研究重点》麦肯锡超级智能机构赋能人们释放人工智能的全部潜力AAAI 2025 关于人工智能研究未来研究报告斯坦福2025 斯坦福新兴技术评论十项关键技术及其政策影响分析报告191 页壳牌2025 能源安全远景报告能源与人工智能57 页盖洛普 牛津幸福研究中心2025 年世界幸福报告260 页Schwab 2025 未来共生以集体社会创新破解重大社会挑战研究报告36 页IMD2024 年全球数字竞争力排名报告跨越数字鸿沟人才培养与数字法治是关键214 页DS 系列专题DeepSeek 技术溯源及前沿探索50 页 ppt联合国人居署2024 全球城市负责任人工智能评估报告利用 AI 构建以人为本的智慧城市86 页TechUK2025 全球复杂多变背景下的英国科技产业战略韧性与增长路径研究报告52 页NAVEX Global2024 年十大风险与合规趋势报告42 页《具身物理交互在机器人 - 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