加州大学伯克利分校的一项新研究表明，人工智能(AI)系统可以以一种与大脑解释语音的方式非常相似的方式处理信号，科学家表示，这一发现可能有助于解释人工智能系统如何运作的黑匣子。

使用放置在参与者头部的电极系统，伯克利语音和计算实验室的科学家测量了参与者听一个音节“bah”时的脑电波。然后，他们将大脑活动与训练学习英语的人工智能系统产生的信号进行了比较。

“这些形状非常相似，”加州大学伯克利分校语言学助理教授，最近发表在《科学报告》上的这项研究的主要作者Gasper Begus说。“这告诉你类似的东西被编码，处理是相似的。

两个信号的并排比较图显示了惊人的相似性。

“数据没有调整，”Begus补充道。“这是生的。”

人工智能系统最近突飞猛进。自从ChatGPT去年在世界各地流行以来，这些工具预计将颠覆社会各阶层，彻底改变数百万人的工作方式。但是，尽管取得了这些令人印象深刻的进步，科学家们对他们创建的工具在输入和输出之间究竟是如何运作的了解有限。

ChatGPT 中的问答一直是衡量 AI 系统智能和偏见的基准。但这些步骤之间发生的事情就像一个黑匣子。了解这些系统如何以及为什么提供它们所做的信息 - 他们如何学习 - 变得至关重要，因为它们在从医疗保健到教育的各个领域的日常生活中根深蒂固。

贝格斯和他的合著者，约翰霍普金斯大学的艾伦·周(Alan Zhou)和华盛顿大学的T·克里斯蒂娜·赵(T. Christina Zhao)是致力于打开这个盒子的科学家之一。

为此，贝格斯转向了他的语言学培训。

贝格斯说，当我们听口语时，声音会进入我们的耳朵并转化为电信号。然后这些信号通过脑干传播到我们大脑的外部。通过电极实验，研究人员追踪了响应3次单一声音重复的路径，发现语音的脑电波紧随语言的实际声音。