人類用于言語工作記憶（vWM）中儲存和處理信息的神經(jīng)結(jié)構(gòu)要比以前人們所理解的更加復(fù)雜，紐約大學(xué)的研究者們2016年12月在Nature Neuroscience上發(fā)表了新研究，這一發(fā)現(xiàn)對人工智能系統(tǒng)例如語音翻譯工具的構(gòu)建有著重要的意義。這項(xiàng)研究認(rèn)為，在言語記憶工作中的信息處理過程包含了大腦中兩個(gè)不同的網(wǎng)絡(luò)，而不是以往認(rèn)為的一個(gè)，這個(gè)發(fā)現(xiàn)可能會對打造語音翻譯工具這樣的人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生影響。本文的第一作者是Greg Cogan，他曾經(jīng)是紐約大學(xué)的一名博士后，現(xiàn)在來到了杜克大學(xué)；其他共同作者包括紐約大學(xué)Langone醫(yī)學(xué)中心綜合性癲癇中心主任Orrin Devinsky教授，紐約大學(xué)Langone神經(jīng)外科系副教授Dan Friedman，和紐約大學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)助理教授Lucia Melloni。該研究旨在對這種思考、規(guī)劃和創(chuàng)造性推理至關(guān)重要的工作記憶形式進(jìn)行研究，并涉及了記憶中的語言形式轉(zhuǎn)換，以及形成語言所需的信息。
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