【Nature封面文章】大脑词汇地图(附视频)

早上好。今天赵思家真的是做了热腾腾的新鲜大脑早餐来赎罪了。昨天晚上国内的诸位在睡觉的时候,《自然》放了个大招。伯克利的一群人把常用词汇所对应的大脑区域给画出来了。换句话说,这就是个大脑词典的雏形!

你觉得我们离读心术还会远吗?

我也是刚刚无意刷到最新封面研究的配套视频 《The Brain Dictionary》(不过我觉得还是翻译成「大脑词汇地图」更为贴切)。太酷了。太酷了。太酷了。

之前就有研究发现,实际上在听拥有不同词义的词汇时,并不是只有语言中心Broca's area会被激活,而每个词也不仅仅是只对应一个大脑区域,而这相对应的大脑区域似乎与语义有一定关联。

美国加州伯克利大学的科学家将常见的985个英语词汇的相对应大脑区域给「画」了出来。7名志愿者躺在功能性核磁共振(fMRI)中两个多小时(妈呀!绝对是真爱!),过程中给他们播放一个有一万多字的故事。

他们的主要发现如下:

(1)词汇们分布在大脑四周,并没有一个绝对的语言区域

(2)意义相关的词语(譬如说「妻子」,和其他描述社会关系的词语(「家庭」「孩子」...))所激活的大脑区域很相似。

这近千的词汇被分为了12个不同类型:触觉(「手指」)、视觉(「黄色」)、数字(「四」)、地点(「体育馆」)、抽象(「自然的」)、时间(「分钟))、工作(「会议」)、暴力(「致死的」)、公共设施(「学校」)、精神(「睡觉」)、情感(「悲伤的」)和社会关系(「孩子」)。

如果一个词有多种语义,譬如说英文的「Top」(上)。当人听到这个词时,额叶(就是脑门那块的大脑)的额中回(middle frontal gyrus)那一小块区域会变得活跃,而其他和衣服、外表相关的词汇也聚集在此。

这个词也有「第一、首位」的意思。不出意外地,我们在与数字相关的区域(要靠近后脑勺一些),也能找到它。(为了方便展示词语的分布,下面的图都是将大脑的整个表面压平的样子)

top也和位置有关,所以另一个可以找到它的区域则是和建筑物相关的大脑区域。

把大脑两边都抻平了看看词义的分布:

下图相当于是上图的科研版本。那晶莹剔透的大脑。好美好美啊!!!(科学和艺术会是一对好cp)总觉得应该会很好吃...

图片来自原论文 Huth et al 2016

超酷吧?研究人员还将这个词汇地图的3D大脑模型上传到了网上:http://gallantlab.org/huth2016/。但从四个小时前它的服务器就瘫痪了。呵呵。

(3)令人惊讶的是,这个研究也发现,这些与词义想对应的区域是 双脑对称的,换句话说,这和过去一直以为的「左脑负责语义」这个认识相驳。

(4)做大脑成像研究,时常最令人沮丧的就是人与人之间的差异。而像这样细节度这么高、还是全脑扫描、而且还是听觉相关的语言研究*,画这样的地图特别难。而这个研究发现,这份大脑词汇地图在人与人之间一致性很高。也就是说,你在这个人脑子里看到「四」的位置,基本和在另一个人脑子里看到「四」所对应的位置基本一样。这让这个研究有了更高的可靠性。

等以后能够将更多的词汇都找到对应的位置,甚至扩展到其他的语言,虽然还有很长很长的路要走,但不得不yy一下,我们离读心术是不是更近了一步呢?

————————————————

*这里解释一下,听觉相关的核磁共振成像研究不好做,因为核磁共振在扫描时会产生很大的噪音,而我们现在的耳机很难完全隔绝那个噪音。所以在设计实验时,一定要小心不能把我们的实验声音所带来的大脑活动和机器噪音所带来的大脑活动弄混淆了(虽然这不能完全避免)。

同是做脑成像的一定能理解这个头条的分量。外行都在刷图片,内行都去刷它的methods去了。

这样内外兼顾的好文章真是让我心情澎湃啊!

————————————————

这里使用的截图都来自《自然》的原视频:https://youtu.be/k61nJkx5aDQ。想到大家可能上有关挺麻烦的,我将视频搬到优酷上了(但这样实际上是不对的)。(暂时没有中文字幕,有时间翻译了再上传好了)

视频内容

毕竟这真是个在人类大脑语义上突破性的研究,如果有能力阅读原文的快去:http://www.nature.com/nature/journal/v532/n7600/full/nature17637.html。

References:

Huth, A.G., de Heer, W.A., Griffiths, T.L., Theunissen, F.E., Gallant, J.L., 2016. Natural speech reveals the semantic maps that tile human cerebral cortex. Nature 532, 453–458. doi:10.1038/nature17637

原文发布于微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest)

原文发表时间:2016-04-29

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏新智元

【Science】机器人从单一演示中学习并相互传授技能,AI迈出统治世界第一步?

【新智元导读】Science报道,即将举行的 IEEE机器人与自动化国际会议上(IEEE-ICRA)有一项 MIT 的研究,提出了一个可从单一演示中学习多步骤操...

33270
来自专栏大数据文摘

10个巨大的科学难题需要大数据解决方案

17040
来自专栏数据科学与人工智能

【数据挖掘】这些年,这些挖掘机算法,这些反思

写这篇文章,缘自于前几天部门内部成员们进行了一次部门内部现有涉及的一些算法的review以及整理。不过比较囧的就是,由于boss不在,我们讨论讨论着就成了吐槽大...

28890
来自专栏华章科技

10大科学难题,唯大数据能提供解决方案

在劳伦斯伯克利国家实验室的超级计算中心,我领导国家能源研究科学计算中心NERSC的数据和分析小组。在这个角色上,我追踪需要大数据分析来解决的前沿科学问题。超过6...

14130
来自专栏PPV课数据科学社区

【学习】关于数据挖掘算法的反思

 写这篇文章,缘自于前几天部门内部成员们进行了一次部门内部现有涉及的一些算法的review以及整理。不过比较囧的就是,由于boss不在,我们讨论讨论着就成了吐槽...

37650
来自专栏华章科技

好文丨数据挖掘界领军人物谢邦昌:深度剖析Data Mining

谢邦昌教授,是台北医学大学医务管理学系研究所暨大数据研究中心及管理学院主任,也是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家,他对数据挖掘的定义是:Data Minin...

12910
来自专栏量子位

测测自己最像哪幅名画?谷歌博物馆App新推自拍功能

Root 编译整理自 The Inverse 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 也许有人觉得自拍是虚荣的表现。 但谷歌旗下的数字博物馆App,Google...

34250
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

数据挖掘这些年,这些算法,这些反思

写这篇文章,缘自于前几天部门内部成员们进行了一次部门内部现有涉及的一些算法的review以及整理。不过比较囧的就是,由于boss不在,我们讨论讨论着就...

32360
来自专栏互联网杂技

知其所以然(以算法学习为例)

其实下文的绝大部分内容对所有学习都是同理的。只不过最近在正儿巴经地学算法,而后者又不是好啃的骨头,所以平时思考总结得就自然要比学其它东西要多一些。 问题:目前几...

37880
来自专栏AI研习社

视频 | 论进化,计算可比生物厉害多了

本期要介绍的论文有点特殊,它不是人工智能在某个领域的新理论或者实践,而是关于人工生命(Artificial Life)和进化计算(Evolutionary Co...

8920

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券