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AI“编舞师”破译人类大脑如何欣赏舞蹈

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·也许有一天,AI编舞师可以根据你的脑回路特征,为你量身定制一支最能打动你的舞蹈。

当我们欣赏一段舞蹈时,大脑如何将视觉上的动作与听觉上的旋律融合成一种名为“美”的体验?这是神经科学中最具挑战性的问题之一,原因在于科学家们缺乏一把能衡量“艺术感”的尺子。

随着人工智能(AI)技术的发展,这个困境有望被一种新的方法论所突破。在一项新研究中,研究者另辟蹊径,先构建了一个“懂舞蹈”的人工智能,然后用这个AI作为“解码器”,反向破译了人脑的神经活动。该研究于11月19日发表在《自然·通讯》(Nature Communications)杂志上,作者来自东京大学、大阪大学及日本信息通信研究机构(NICT)。

研究团队使用的这个名为“EDGE”的跨模态AI模型可以被想象成一位学习了海量数据的“编舞师”。它不仅能“看懂”舞者的动作,还能“听懂”背景音乐的节奏和旋律。通过深度学习,这个AI的任务是根据过去的动作和当前的音乐,预测下一个最和谐、最自然的舞步。

研究者们提出了一个假设:如果这个AI为了生成优美的舞蹈而形成的内部表征(即它对“动作-音乐”关系的理解),恰好与人脑处理这些信息的方式不谋而合,那我们不就能用AI的“语言”来“翻译”大脑的活动了吗?

在实验中,研究人员首先邀请了专业舞者和舞蹈新手,让他们躺在功能性磁共振成像(fMRI)扫描仪中,观看了长达五小时的涵盖街舞、爵士舞等多种风格的真实舞蹈视频。同时,研究人员提取了AI模型中负责整合音乐和动作的跨模态特征,并将这些数学参数与fMRI成像数据进行比对。

结果显示,AI提取的“视听融合”特征,比单纯的“动作特征”或“音乐特征”能更准确地预测人类大脑的活动。这意味着我们的大脑在欣赏舞蹈时,不是把视觉和听觉做简单的加法,而是在高级视觉区和联合皮层(如前额叶和顶叶)进行了一场复杂的跨感官神经活动,将动作与音乐融合成了一个整体的体验。

通过AI“读心术”,研究还探究了哪些舞蹈概念与哪些区域的大脑活动相关。例如,充满活力的舞蹈能显著激活大脑中与自我意识相关的“默认模式网络”,而被评价为“无聊”的舞蹈则会抑制这些区域的活动。这或许解释了为何引人入胜的艺术能让我们暂时忘记自我,而乏味的表演则让思绪飘忽不定。

这项研究不仅加深了我们对艺术审美的神经机制的理解,也为一种“神经美学”应用提供了可能:也许有一天,AI编舞师可以根据你的脑回路特征,为你量身定制一支最能打动你的舞蹈。

参考文献:

Yu Takagi, et al. Cross-modal deep generative models reveal the cortical representation of dancing. Nature Communications, 2025, 16 (9937).

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