紐約大學（NYU）的科學家們透過最新研究揭示了人類大腦處理多個語音元素時驚人的同步能力。他們將這種複雜的神經處理過程，比喻為一個四通八達的地鐵系統，資訊在專屬路徑上傳輸，彼此之間互不干擾。這項成果已發表於《美國國家科學院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）。研究結果顯示，大腦能夠在極短的時間間隔內，有效地管理相互衝突的數據，將其重新導向至不同的皮層區域，從而實現了高效的平行處理機制。
這項開創性研究由史丹佛大學心理學系及吳蔡神經科學研究所的蘿拉·格威廉斯（Laura Gwilliams）主導。研究團隊利用磁腦圖（MEG，即 магнитоэнцефалографии）技術，收集了二十一名母語為英語的受試者在聆聽簡短敘事時的數據。科學家們觀察到，大腦持續地維持並更新著一套複雜的語言特徵結構。這個資訊「瀑布」（cascade）涵蓋了所有層次，從最微小的語音（phonetic sounds）到最廣泛的語義（semantic meaning）。每個層次的資訊切換速度，則取決於該語言元素的複雜程度。
科學家將這種精密的機制命名為「層級動態編碼」（Hierarchical Dynamic Coding, HDC）。HDC 允許大腦在時間流中保留資訊，同時最大限度地減少不同聲音和詞彙單元之間的交叉干擾。紐約大學心理學與語言學教授、同時也是該論文的共同作者亞歷克·馬蘭茨（Alec Marantz）指出，這套系統解釋了大腦如何在其快速發展的過程中建構和理解語言，並在語言詮釋與其神經生理基礎之間建立了直接的聯繫。
理解 HDC 的原理——即訊息的每個面向，從語調到核心含義，都以其所需的速度被處理——為人工智慧（AI）的發展開闢了新的前景。傳統的自然語言處理（NLP）系統通常依賴於循序漸進的讀取方式，然而，這種平行處理的原則，與 Transformer 架構中類似「注意力機制」的設計相仿，揭示了人類感知更深層次、多維度的組織方式。這不再僅僅是單純的資訊接收，而是一個複雜的多層次過程，確保了我們能夠即時且完整地理解語言，體現了人類大腦卓越的運算能力。