Nature | 从“模糊地图”到“单神经元精度”，蔡静等利用语言模型揭示大脑的语言响应密码

本文基于2026年6月17日《Nature》上发表的研究，由哈佛医学院Ziv M. Williams和蔡静团队完成。研究背景在于语言是人类最独特的认知能力之一，但人脑如何在神经元层面实现语言理解仍是未解之谜。研究目的旨在利用人类单神经元记录技术与前沿语言模型，在单细胞分辨率下系统解析语言加工的神经机制。结论表明，单个神经元能够动态编码语法结构、词汇意义及句子组合的关键信息，这些微观神经活动以特定方式组织于局部神经网络并跨越多个皮层区域协同工作。研究首次从单神经元尺度描绘了人类语言功能的组织规律，为理解失语症等语言障碍的机制提供了理论基础，并为开发语言脑机接口和人工智能系统提供了科学依据。此外，该研究还发现人脑神经元与语言模型中的部分人工神经元在信息处理上表现出相似特征，提示生物智能与人工智能可能存在趋同演化特性。