Nature 新發現：全麻無意識狀態下，人腦仍會像大模型一樣預測詞語

如果一個人被推入手術室、注射全麻藥物完全失去意識，你對他講一個故事，他能聽懂嗎？

按過去的認知，答案顯然是不能。麻醉拔掉了意識的開關，大腦理應處於資訊靜默狀態。

但 5 月 6 日發表在《Nature》上的一項新研究打破了這個共識。來自貝勒醫學院的神經外科團隊發現，即使在深度全麻狀態下，人類大腦的海馬體不僅在即時處理聽到的語言，甚至還能像大語言模型一樣，提前預測下一個要出現的詞。

潛入深睡腦區的 Neuropixels 探針

這項實驗是在癲癇手術過程中完成的。主持研究的貝勒醫學院神經外科教授 Sameer Sheth 博士和他的團隊，利用手術必須接觸海馬體的機會，首次將高精度的 Neuropixels 探針植入了患者的海馬體深處。

海馬體通常被認為負責記憶形成。研究團隊通過探針，即時記錄了全麻無意識狀態下數百個單個神經元的電活動。

他們先做了一個基礎聽覺測試：給被麻醉的患者播放連續的單調音節，偶爾夾雜一個異常音調。令人意外的是，海馬體神經元準確捕捉到了這種突變，而且隨著時間推移，區分不同音調的能力還在逐漸變強。這意味著，即便在全麻狀態下，大腦依然保留著某種神經可塑性與學習機制。

隨後實驗升級。研究人員開始向無意識患者播放短篇故事，同時記錄神經元的反應。

結果讓人驚訝：海馬體神經元對語言做出了即時響應。更不可思議的是，神經元的發放模式能夠清晰區分詞性，名詞、動詞、形容詞激發的神經反應完全不同。

像 LLM 一樣預測下文

最抓人的一點還在後頭：神經訊號不僅在被動接收詞彙，還在主動預測句子接下來要講什麼詞。

共同作者 Benjamin Hayden 博士指出，這種預測編碼機制過去被認為必須在清醒、專注的狀態下才會運轉。可現在它卻在一個完全失去意識的大腦裡跑得好好的，機制跟 ChatGPT 這類大模型預測下一個 token 幾乎如出一轍。

換句話說，高階語言處理和下文預測並不需要意識線上。意識可能並不是某個區域性腦區自發生成的產物，而是需要全腦更大範圍的協同網路。

不過，這項研究目前也有明顯侷限。論文第一作者 Vigi Katlowitz 博士與團隊強調，資料僅來自特定全麻藥物下的癲癇手術患者，這一現象是否同樣存在於正常睡眠或病理性昏迷中，還有待驗證；而且實驗只觀測了海馬體，其他腦區如何參與仍是未知數。

為什麼重要

這項發現最直接的價值，在於為腦機介面和語音假體指明瞭一條新路。

對於因中風或腦外傷徹底喪失語言表達能力的患者來說，以前的語音假體主要依賴運動皮層或清醒狀態下的神經解碼。如果我們能直接利用海馬體這種底層、自發的語言與預測訊號，未來的語音合成假體說不定可以在患者還沒費力組織好語言前，就精準補全他們的表達意圖。

從認知科學和 AI 架構的角度看，這篇論文給大模型擁護者提供了強有力的生物學背書。很長一段時間裡，常有人批評大模型的「下一個詞預測」只是機率統計、根本不是真正的理解。但人腦海馬體在無意識狀態下的表現表明，生物智慧很可能也是把「預測編碼」當作資訊處理的基石。生物神經元與人工神經網路在資訊表徵上，其實沒有很多人想像的那麼割裂。

我們認為這項研究最聰明的地方，在於借用癲癇手術的視窗期，把原本用於動物實驗的前沿電生理探針帶入了人類深部腦區。雖然它離普通人能用上的商業醫療產品還有很長一段路要走，但它至少幫我們看清了一件事：哪怕意識斷了電，大腦深處的語言引擎其實一秒都沒有停轉。