Meta刚刚宣布了一项长期研究，以更好地了解人脑如何处理语言。
参与的研究人员将研究大脑和人工智能（AI）语言模型如何对相同的口语或书面句子做出反应。
Meta与巴黎脑成像创新研究中心NeuroSpin和法国国家数字科学研究院（INRIA）合作。
这项工作是Meta AI更广泛关注人类水平AI的一部分，人类水平的AI可以在很少或没有人类监督的情况下学习。
该公司表示，尽管人工智能已经取得了长足的进步，但它在学习语言方面的智能仍然不如大脑，因此它想尝试在软件中复制它。
“我们将利用这项工作的见解来指导人工智能的发展，这种人工智能可以像人类一样有效地处理语音和文本，”Meta在VOI于4月29日星期五引用的官方博客上的一份声明中说。
“在过去的两年里，我们将深度学习技术应用于公共神经成像数据集，以分析大脑如何处理单词和句子。
meta说，口语使人类完全独一无二，理解大脑如何工作仍然是一个持续的挑战和过程。
“是什么让人类比这些机器更强大或更有效率？我们不仅要确定相似之处，还要显示剩余的差异，“Meta说。
作为人脑效率与AI语言模型的一个例子，Meta说，孩子们在只看到几个例子后就学会了“橙色”这个词可以意味着颜色和水果，而AI需要更长的时间来学习它。
如果它能够弄清楚大脑如何更有效地工作，它就可以使这个过程适应人工智能模型。该研究发表了两篇科学论文，概述了他们的发现。
第一个发现是，当试图找到下一个单词时，AI语言模型与大脑活动最相似。
另一篇论文发现，大脑提前很久就预测了单词和想法，而语言模型只被编程为在下一个单词上工作，通过复制这个区域的大脑，人工智能模型可以得到改进。
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