新研究：大脑语言有形式和功能两种，前者更像大模型
内容提要
新研究发现，大脑的形式语言能力和功能语言能力是不同的认知技能，依赖于不同的神经机制。研究为开发更类似人类的语言和思维模型提供了基础。
延伸解读
形式与功能：两种语言能力的神经基础
文章指出，形式语言能力涉及语言规则和模式的知识，功能语言能力则是理解和使用语言以实现目标。这两种能力是不同的认知技能，依赖于不同的神经机制。人类大脑有一个区域网络专门支持语言处理，但不支持逻辑或社会推理等其他领域。这一区分有助于理解语言能力的本质。
大语言模型：形式强，功能弱
大型语言模型在形式语言能力方面表现出色，例如在词汇预测任务上取得前所未有的成功，在可能需要层次结构和抽象的语言任务上表现优异。然而，在需要功能性语言能力的任务上，它们表现参差不齐，通常需要专门的微调或与外部模块耦合。这表明模型在理解和使用语言实现目标方面仍有局限。
认知科学为AI提供启示
认知科学和神经科学的证据可以阐明大型语言模型的能力和局限性，并为更好的、类似人类的语言和思维模型铺平道路。通过借鉴大脑处理语言的方式，研究者可以设计更接近人类语言和思维的人工智能系统。
网友视角：潜在表征与上下文
有网友认为，人工智能的思考方式与人类不同，大脑知识以潜在格式存储，而非文字形式。概念类似于高维空间中的点，通过上下文和相互作用获得意义。语言可能是最接近潜在表征的东西，但思考不一定依赖单词，也可以是图像或其他感官数据。
Q&A
大脑的形式语言能力和功能语言能力有什么区别？
形式语言能力涉及语言规则和模式的知识，而功能语言能力则是理解和使用语言以实现目标。
大型语言模型在语言能力方面的表现如何？
大型语言模型在形式语言能力方面表现出色，但在功能语言能力任务上表现不一，通常需要微调或外部模块支持。
大脑中支持语言处理的区域网络有哪些特点？
人类大脑包含一个选择性支持语言处理的区域网络，但不支持逻辑或社会推理等其他领域。
认知科学和神经科学如何帮助理解大型语言模型？
认知科学和神经科学的证据可以阐明大型语言模型的能力和局限性，并为更人性化的语言和思维模型铺平道路。
大型语言模型在词汇预测任务上取得了什么成就？
2010年代后期，大型语言模型在词汇预测任务上取得了前所未有的成功，表现出色。
网友对人工智能思考方式的看法是什么？
网友认为人工智能的思考方式与人类不同，且大脑的知识存储方式与语言形式不同。
