马克斯·普朗克研究所研究人员发表在最近《美国科学院院报》（PNAS）的一篇论文指出：“大脑不断充当预测机器，不断地将感觉信息与内部预测进行比较”。
该研究结果与马克斯·普朗克研究所的最近关于大脑如何工作的理论一致：大脑是一个预测机器，它不断地将我们拾取的感觉信息（如图像、声音和语言）与内部预测进行比较。这种理论思想现已在神经科学中非常流行，但现有的科学证据通常是间接的，并且仅限于人工情况。该研究论文旨在更准确地了解它是如何工作的，并在不同的情况下对其进行测试。
论文第一作者、米查·海尔布隆（MichaHeilbron）表示，对这种现象的大脑研究通常是在人工环境中进行的。为了唤起预测，参与者被要求盯着一个移动点的模式半小时，或者听简单的模式，比如“哔哔哔，哔哔哔”。“这类研究确实表明我们的大脑可以做出预测，但并不是说这也总是发生在复杂的日常生活中。我们希望将其从实验室环境中移除。我们在研究相同类型的现象，即大脑如何处理意外信息，但随后是在更难以预测的自然情况下。”
理解口语需要将模棱两可的声音流转换为从音素到意义的表示层次。科学家建议大脑使用预测来指导输入输出的解释。然而，预测在语言处理中的作用仍然存在争议，对于预测的普遍性和代表性存在分歧。该研究通过分析听有声读物的参与者的大脑录音来解决这两个问题，并使用深度神经网络(GPT-2)来精确量化上下文预测。
首先，研究人员确定大脑对单词的反应受到无处不在的预测的调节。接下来，基于模型的预测分解为不同的维度，揭示关于句法类别（词性）、音素和语义的预测的可分离神经特征。最后，该研究展示了高级（单词）预测通知低级（音素）预测，支持分层预测处理。这些结果强调了语言处理中预测的普遍性，表明大脑在多个抽象层次上自发地预测即将到来的语言。
理论提出，大脑不断产生指导信息处理的隐含预测。在语言理解过程中，确实观察到了这样的预测，但是这些预测在什么条件下以及在哪个处理级别发生仍然存在争议。该研究通过分析参与者听有声读物的大脑录音来解决这两个问题，并使用深度神经网络来量化故事引发的预测。
研究发现，大脑反应不断受到语言预测的调节。我们观察意义、语法、单词和语音级别的预测，发现高级预测可以通知低级预测。这些结果确立了语言处理的预测性质，表明大脑在多个抽象层次上自发地预测即将到来的语言。
研究人员具体分析了被测试人员在听海明威或福尔摩斯故事的大脑活动。同时，通过使用深度神经网络计算机模型分析书籍的文本。通过这种方式，他们能够计算出每个单词的不可预测性。
对于每个单词或声音，大脑都会做出详细的统计预期，结果证明对不可预测的程度极为敏感：每当上下文中出现意外的单词时，大脑的反应就会更强。
“就其本身而言，这并不奇怪：毕竟，每个人都知道你有时可以预测即将到来的语言。例如，您的大脑有时会自动“填补空白”并在精神上完成别人的句子，例如，如果他们开始说得很慢、口吃或想不出一个词。但我们在这里展示的是，这种情况不断发生。我们的大脑一直在猜测单词；预测机制始终处于开启状态。”
大脑不仅仅是软件
研究人员表示，“事实上，我们的大脑所做的事情可以与语音识别软件相媲美。使用人工智能的语音识别器也在不断地进行预测，并允许自己按照自己的期望进行指导，就像手机上的自动完成功能一样。
“尽管如此，我们观察到一个很大的不同：大脑不仅预测单词，而且在许多不同的层面上做出预测，从抽象意义和语法到特定的声音。”
研究人员表示，“我们真的很想从根本上了解我们的预测机制是如何工作的。我们现在正在使用相同的研究设置，但用于视觉和听觉感知，例如音乐。”
参考：“Ahierarchyoflinguisticpredictionsduringnaturallanguage
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