**大语言模型（Large Language Models，LLMs）是否真的像人类大脑一样认知和思考？**一些观点认为，LLM和大脑的结构相似，其理解语言的方式与人类本质上是一致的。另一些观点则认为，LLM本质上是一种“猜词器”，仅通过统计相关性来预测下一个生成的词汇。最近，发表于《Nature Machine Intelligence》上的一项研究从视觉层面上解答了这一问题。研究结果表明，LLM能够产生和人类大脑高度相似的深层视觉表征。
一、研究背景
人类大脑能够从视觉输入中提取复杂的图像信息，包括图像中的不同物体以及它们在空间和语义上的相互关系。尽管已有工作围绕场景类别展开大脑中场景表征的研究，但是人脑所提取的复杂视觉信息的定量方法仍未建立。因此，来自美国明尼苏达大学与加拿大蒙特利尔大学的科研团队提出了一个开放性问题：如何对人脑中的深层视觉表征信息进行定量和计算？
为回答这一问题，该科研团队将目光转向了大语言模型。LLM在海量的文本数据上进行训练，掌握了丰富的世界知识及语义关联，甚至涌现出令人惊叹的语言理解和推理能力。研究团队进一步假设：LLM对图像描述的嵌入能够有效捕捉人脑观看图像时所提取的深层视觉表征。
二、研究方法
为验证所提出的假设，科研团队尝试用LLM嵌入来表示人类观看视觉场景时的大脑活动。首先，研究所使用的数据集为Natural Scenes Dataset（NSD）和COCO数据集，其中NSD数据集通过高分辨率功能性磁共振成像（fMRI）记录了人类参与者在观看视觉场景时神经反应。随后，该团队将图像场景的纯文本描述投射至LLM的嵌入空间中，如下图所示。
图2 | 图像场景的纯文本描述被映射至LLM的嵌入空间，并通过表征相似性分析和线性编码模型分析得到LLM嵌入与fMRI数据之间的匹配程度。
实验1：LLM嵌入的线性映射捕捉人脑视觉表征
研究团队采用表征相似性分析（Representational Similarity Analysis，RSA）与线性编码模型分析LLM嵌入和人脑视觉表征。实验结果显示，RSA和线性编码模型能够有效地映射LMM表征和大脑表征之间的关系。具体而言，LLM嵌入与腹侧、外侧和顶叶等高级视觉区域的大脑活动高度相似。这一结果表明了LLM成功建立了与大脑相似的视觉信息表征，同时也揭示了一种可能性：仅凭借大脑神经反应和简单的线性模型，就能够反向推断出人类所看到的图像场景的文本描述。
图3 | 探照灯表征相似性分析显示，LLM嵌入能够匹配腹侧、外侧和顶叶等高级视觉区域的大脑活动。RSA（左）和线性编码模型（右）都有效地映射LLM表征和大脑表征之间的关系。
**实验解读：**LLM嵌入提供了一种通用的表征形式以捕捉大脑从视觉输入中获取的复杂信息。作者认为，LLM能够建立与大脑相似的视觉信息表征，是因为它们所学习到的统计规律在某种程度上与大脑多感官整合的神经机制相契合。本项研究中，LLM嵌入与大脑活动之间的结构化映射关系为探索大脑的视觉信息处理机制开辟了新的研究途径。
实验2：LLM能够像人脑一样整合场景描述中的复杂信息
研究团队认为，LMM表征和大脑表征之间的匹配是因为LLM能够整合场景描述中的复杂语义信息。为此，该团队进行实验以验证：（1）LLM与高级视觉表征对齐的能力不仅仅依赖于物体类别信息；（2）LLM与大脑视觉表征的匹配是由于其能融合整个场景描述的信息，而不仅仅依赖于词汇类别（如名词或动词）；（3）视觉场景描述中的语义关联是LLM与大脑视觉表征对齐的重要因素。
图4 | LLM整句嵌入的效果优于仅依赖物体类别与仅依赖词汇类别的效果，表明LLM能够整合场景描述中的复杂语义信息。
**实验解读：**尽管输入为纯文本，LLM表征仍然与大脑表征表现出一致性，而这种一致性来源于LLM整合复杂信息的能力。这个结果带来了一种可能性：LLM嵌入或许能够被用于解码其他不具备语言能力的物种的神经活动，例如猕猴、小鼠等。最后，作者指出，对LLM嵌入的解释仍然是一项极具挑战性的任务，也是可解释人工智能的一个研究热点。未来仍需研究来探明LLM嵌入中的哪些元素与大脑表征具有最强的相关性。
实验3：基于LLM训练的递归卷积神经网络
在上述研究基础之上，研究团队提出了一个递归卷积神经网络（Recurrent Convolutional Neural Networks，RCNN）以根据给定图像场景预测相应的LLM嵌入。这种基于LLM训练的RCNN在COCO数据集上进行训练，所使用的训练集图像数量远少于以往的人工神经网络模型。该团队对所提出的RCNN进行评估，对比方法包含13种能够预测大脑视觉活动的人工神经网络模型。实验结果表明，该方法能够有效将图像输入转换为LLM表征，与人脑的深层视觉表征具有更高的一致性。
图5 | 基于LLM训练的递归卷积神经网络与其他人工神经网络模型的比较。横轴表示模型训练所使用的数据规模，纵轴表示模型表征与人类视觉皮层表征之间的一致性。所提出的网络在较少的训练数据规模下实现了较高的表征对齐程度。
**实验解读：**与LLM嵌入相一致的表征形式不仅信息丰富，还可能具备额外的计算优势。这种表征可能成为不同大脑系统之间的通信媒介。例如，如果将视觉信息和听觉信息都映射至一个类似LLM的表征空间中，就可以整合不同类型的信息，这或许能让人类实现与其他生物的高效交流。尽管LLM嵌入与大脑活动具有高度相似性，但并不意味着这些嵌入已经完全涵盖了大脑活动所包含的全部信息。作者认为，人类视觉系统会将视觉输入编码为和LLM嵌入相契合的表征形式，同时仍然会保留部分视觉信息。因此，基于LLM训练的神经网络的性能存在一定的提升空间。
结论与展望
通过多种不同的方法，研究团队成功证明了所提出的假设：**LLM对图像描述的嵌入能够有效捕捉人脑观看图像时所提取的深层视觉表征。**多项实验结果表明，LLM可以用来表示人类观看自然场景时的大脑活动，基于场景描述的LLM嵌入提供了有效的表征格式以解释大脑从视觉输入中提取的复杂图像信息。同时，该团队也给出了相应解释：LLM表征能够与大脑表征匹配的核心原因是LLM能够整合场景描述中的复杂信息。LLM嵌入，以及能够提取此类嵌入的人工神经网络，或将为计算神经科学开辟新的方向。
本项研究在视觉层面上支撑了观点：LLM和大脑的结构相似，其理解语言的方式与人类本质上是一致的。在与视觉相关的表征上，LLM并非仅仅是一种“猜词器”，而更像是与与人类相似的认知模型。值得注意的是，训练所提出方法需要的图像数量远少于先前的人工神经网络模型，这意味着要训练与大脑类似的智能体，并不一定需要超大规模的视觉数据集——未来大模型的设计或许不在于数据规模的堆砌，而在于数据结构的捕捉。
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