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自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是指利用人類交流所使用的自然語言與機器進行交互通訊的技術(shù)。這意味著計算機能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等，稱為自然語言生成。如何讓自然語言生成系統(tǒng)產(chǎn)生和人類語言相同質(zhì)量的語言，一直都是自然語言處理領(lǐng)域的熱點和難點。這一領(lǐng)域盡管已經(jīng)取得了巨大的進步，但是在評估自然語言生成語言質(zhì)量的方法方面仍然存在重大挑戰(zhàn)。語言心理學研究表明，語言蘊含說話人豐富的社會和心理信息，并且語言的社會和心理信息主要是由讀者或聽眾在內(nèi)隱水平上加工處理。因此，將內(nèi)隱感知信息加入自然語言生成語言的質(zhì)量評估標準中是一個有廣闊前景潛在方向。

2月7日，中國科學技術(shù)大學心理學系張效初團隊在《Advanced Science》（IF=17.5）雜志上發(fā)表了題為《Implicit perception of differences between NLP-produced and human-produced language in the mentalizing network》的研究論文，通過比較自然語言和自然語言生成語言在感知上的神經(jīng)活動差異，揭示了內(nèi)隱感知神經(jīng)信息在語言感知和理解中的重要作用，也為評估自然語言生成語言質(zhì)量提供了新的思路。

該研究收集了聊天機器人谷歌Meena和微軟XiaoIce的語料作為自然語言生成語言的代表，同時收集了人類語料作為對照材料，采用功能磁共振成像技術(shù)記錄受試者在瀏覽評估兩種語料過程中的神經(jīng)信號。結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，當受試者主觀無法區(qū)分語料來源的時候，即主觀判定人類語料和機器人語料都是人類語料的情況，大腦心智化腦網(wǎng)絡(luò)的核心腦區(qū)背內(nèi)側(cè)前額葉和右側(cè)顳頂聯(lián)合區(qū)的激活水平依然可以顯著區(qū)分語料的來源（圖1）。不同來源和不同判定的語料所引起的神經(jīng)活動在受試者之間表現(xiàn)出了顯著的相似性（圖2）。

圖1 評定來源為“人類”的語料分類準確度

圖2 受試間神經(jīng)活動相似性分析

最后，通過全腦分析，發(fā)現(xiàn)顯著激活的腦區(qū)與meta分析神經(jīng)合成的心智化腦網(wǎng)絡(luò)存在位置重疊（圖3），說明參與內(nèi)隱感知自然語言和自然語言生成語言差異的大腦區(qū)域確實是心智化腦網(wǎng)絡(luò)。

圖3 全腦分析和重疊分析結(jié)果

這些研究成果表明，大腦的內(nèi)隱感知神經(jīng)信號是比自我報告更為敏感的評估信息，可以將其加入評估自然語言生成語言質(zhì)量的標準中。這不僅有助于自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，也為發(fā)展新的衡量人工智能水平的圖靈測驗提供新的視角。

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