纽约大学 (NYU) 科学家们最近的一项尖端研究揭示了人类大脑同时处理大量语音元素的能力，令人称奇。他们将这种复杂的神经过程比作一个四通八达的地铁系统：信息沿着专属轨道传输，彼此之间互不干扰。这项突破性发现已在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上发表，它表明大脑能够高效地管理相互冲突的数据流，通过在极短的时间间隔内将数据重新路由到不同的皮层区域，从而实现了高效的并行处理。
这项研究由斯坦福大学心理学系和伍蔡神经科学研究所的劳拉·格威廉姆斯（Laura Gwilliams）主导。研究人员利用磁脑图（MEG）技术，对二十一名母语为英语的受试者进行了数据采集，这些受试者听取了简短的叙事内容。科学家们精确地记录了大脑如何持续维持并更新复杂的语言特征结构。这个信息“瀑布流”涵盖了从最微小的语音元素到最宏观的语义意义的各个层面。信息在每个层级上的更新速度，则取决于相应语言元素的内在复杂程度。
这种机制被命名为“分层动态编码”（Hierarchical Dynamic Coding, 简称 HDC）。HDC 允许大脑在时间流逝中保留信息，同时最大限度地减少不同声音和词汇单元之间的交叉干扰。该论文的共同作者、纽约大学心理学和语言学教授亚历克·马兰茨（Alec Marantz）指出，这套系统解释了大脑如何在其快速发展过程中构建和理解语言，并在语言的解读与其神经生理学基础之间建立了直接的联系。
理解 HDC 的原理——即信息的每个方面，从语调到深层含义，都以其所需的特定速度进行处理——为人工智能（AI）的发展开辟了全新的视野。传统的自然语言处理（NLP）系统通常依赖于顺序读取模式，而 HDC 所揭示的这种并行性原则，与 Transformer 架构中“注意力”机制的工作方式有着异曲同工之妙。这表明人类的感知组织具有更深层次、多维度的特性。因此，语言理解不仅仅是简单地接收信息，而是一个复杂且多层次的过程，确保了我们能够即时、完整地把握信息全貌。