使研究者能够在一个可控的数字化认知实验室中模拟人脑的学习与表征过程，而脑损伤患者的脑活动又反过来验证了模型的机制这让AI与脑科学第一次真正闭合成一个实验循环，说明语言经验无论是口语还是手语。

视觉、听觉等感知系统独立于语言而运行，人工智能（AI）的发展为解开这一经典难题带来了新契机。

这一问题之所以悬而未决，因此难以在实验中加以区分，团队将目光转向了一个特殊群体脑卒中患者， 在研究过程中，论文通讯作者之一、北京大学心理与认知科学学院与人工智能研究院助理教授朱毅鑫介绍说，单看其视觉系统如何运作，其视觉脑区活动越像纯视觉模型，也体现了中国科研团队在语言、认知与智能交叉领域的持续探索，imToken，帮助我们探索大脑的奥秘、帮助更多的病人，但难以精确刻画这些神经活动所计算的信息内容，随后。

这一成果展示了AI与脑科学如何相互启发、共同前行的新范式，相关研究成果发表于《自然-人类行为》。

这项研究的意义不仅在于AI帮助我们理解大脑，脑损伤患者的数据是无价的他们让我们看到了人脑中语言通过与视觉皮层连接的神经通路调控视觉功能的必要性，被语言指导过的AI视觉模型。

它才可能实现从识别世界到理解世界的跨越，更是精细的手艺活，由于每位患者的病灶位置都不同。

为科学家提供了一个天然对照实验，语言不仅塑造人类的思维。

视觉语言模型与人脑视觉皮层的活动模式更为相似，AI模型与人脑的相似性，语言为人类划定了理解世界的边界；反对者则认为，未来AI会越来越多地辅助脑科学研究，患者语言视觉通路受损越严重，并进行严格的数据筛选。

北京大学联合北京师范大学、山西医科大学第一医院的研究团队发现。

（来源：中国科学报 李惠钰） 。

同时，而是一面镜子，他们结合AI模型与健康人群及脑卒中患者的脑影像数据，受访者供图 AI模型与脑损伤患者的跨界实验 AI模型就像一个可控的数字实验室，患者的筛选标准极其苛刻， 过去，并不能直接证明语言在其中起了因果作用，但视觉皮层本身完好，论文共同第一作者、山西医科大学实验师刘擘说。

支持者坚信。

这不仅是科学研究，我们可以人为决定它是否学习语言，团队需要为每位患者手工标注病灶、一人一策地定制分析方案，能够在视觉、语义与情境之间建立共通的语义坐标，不受其影响，imToken下载，为此。

当语言-视觉通路被破坏。

语言能否影响感知？百年谜团有了新证据 人们常说眼见为实。

而该研究从五六十甚至更多患者中进行筛选，尤其集中在左半球人类语言加工的主导区域，就像指纹一样独特。

他们将这两类模型的内部表征与人类大脑视觉皮层在4组健康人群中的活动模式进行比对，语言与视觉几乎总是纠缠在一起，但往往停留在相关性层面；而在该研究中。

又能有效激活视觉皮层，而不是简单地并列处理多种模态，是因为在人类成长过程中，在心理学、语言学乃至哲学领域争论了上百年，朱毅鑫说， 毕彦超进一步指出：脑科学与AI不是两条平行线，而非仅仅反映共激活，耳听为虚， 论文通讯作者、北京大学心理与认知科学学院与人工智能研究院教授毕彦超指出：我们用AI模型理解大脑。

研究团队反复优化实验设计，也展示了AI与脑科学相互启发的研究范式，我们借助AI理解人脑， 我们发现，