本周，由卡内基梅隆大学机器学习系的莱拉·韦贝(Leila Wehbe)和汤姆·米切尔(Tom Mitchell)领导的团队发表了一篇论文，为这些问题提供了部分答案。多亏了来自机器学习算法的数据，研究人员对我们如何阅读文学作品有了新的见解。
新颖的研究方法
由于阅读理解是一个高度复杂的过程，早期的研究试图将这一过程分解，一次只关注一个方面:例如，绘制与处理单个单词或句子相关的功能磁共振成像特征。“用一种非常有控制的方式来研究阅读的过程是过去很常见的做法，”韦贝解释说：“但是这通常不像读书了；因为用于研究的是由专门为实验设计的脱离上下文的句子。”
虽然这些实验让我们对阅读理解过程的某些方面有了一些有用的见解，但它们从未让我们清楚地了解整个阅读过程是如何运作的。
另一方面，这项最新研究采用了一种完全不同的方法。研究人员在志愿者阅读一本令人兴奋的小说的一章时，扫描了他们的大脑，然后将他们大脑的阅读理解过程分解为各个组成部分。他们说，这项研究的结果是世界上第一个关于我们的大脑如何处理书面文字、语法和故事的综合模型。
解析和预测
研究人员首先召集了8名志愿者，在他们阅读《哈利波特与魔法石》的第九章(哈利和他的朋友们第一次上飞行课的场景)所需要的45分钟里，用功能磁共振成像扫描仪记录下他们的大脑活动。
在研究的第二阶段，研究人员将志愿者的功能磁共振成像数据输入他们编写的计算机程序。他们设计的算法是为了寻找志愿者在阅读特定的单词、特定的语法结构、特定角色的名字和故事等方面，总共195种不同的“故事特征”时出现的大脑活动模式。
研究人员让他们的程序仅根据一个人的大脑活动来预测他或她正在阅读的章节的哪一部分。为了做出这些预测，该程序使用了它所学到的与每个不同故事特征相关联的活动模式。当研究人员使用他们得到的所有195个故事特征时，该程序能够以74%的准确率猜测出两篇文章中哪一篇被阅读，这远远高于仅仅凭机会预测的得分。
最后，研究人员在每个大脑区域重复预测测试，针对每一种不同类型的故事特征。这使他们能够发现故事特征和不同大脑区域的活动之间的联系，从而使他们能够确定哪个大脑区域在处理哪种类型的信息。虽然这些发现在某些方面符合预期，但在其他方面却展现出了非常令人惊讶的结果。
主人公的视角
正如研究人员所预料的那样，我们的大脑通过视觉皮层(处理所有视觉输入的大脑区域)的初始处理来处理单个单词，然后再传递给更高级的处理区域，如左侧额下回、双侧角回、左侧中央前回和内侧额叶皮层。但这只是故事的一部分。
当志愿者阅读故事中对身体运动的描述时，这些描述调节了后颞叶皮层和角回的活动，而这些区域与感知现实世界的运动有关。
对话与右脑颞顶叶交界区特别相关，这是一个涉及想象他人想法和目标的关键区域。“其中一些区域甚至不被认为是大脑语言系统的一部分，”韦贝说。“你每天都用它们与现实世界互动，现在你似乎也用它们来代表故事中不同角色的视角。”这项研究结果发表在今天的《公共科学图书馆·综合》杂志上。
这一切似乎都证实了研究人员所说的“主角视角解释网络”的存在——换句话说，这是一个大脑区域网络，使我们能够“成为”我们正在阅读的故事的主角。
如果这些假设是正确的，我们可能不仅正在朝着更精确的语言处理神经模型迈进，而且还在朝着更清晰地理解它是如何，以及为什么会出错的方向迈进。
这正是韦贝和米切尔接下来希望研究的:语言处理可能出错的许多不同方式。“如果我们有足够大的数据量，”韦贝说，“我们就可以分离出一个大脑的特定方式——例如，诵读困难症患者的大脑与其他大脑的表现不同。”
研究人员希望，像这样的诊断工具有一天能帮助我们设计出针对阅读障碍和其他阅读障碍的个性化神经治疗方法。如果这些治疗方法被证明是有效的，人们也许能够更容易获得阅读书籍的乐趣。
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