老语言学家的无国之地：LLM-大脑对齐对神经计算的不充分决定性

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摘要

本文讨论了将大型语言模型与大脑功能对齐如何不充分决定神经计算，强调了在建模认知方面的局限性。

arXiv:2609.03160v1 公告类型：新 摘要：Nastase等人（2026）认为，大型语言模型（LLMs）可能阐明语言处理，因为两者都依赖于由统计学习塑造的分布式、上下文敏感的表征。他们对简单皮层“盒子学”的驳斥是令人信服的，并为LLM-大脑对齐研究的价值提出了有力的论据。关键问题是LLM-大脑对齐许可何种类型的推断。我的主张将很狭窄：表征对齐原则上可以约束机制性假设，但它本身并不识别机制。Nastase等人承认，编码模型可以捕获神经活动中表征的特征，而无需建立共享的架构或算法。然而，作者有时从对齐转向“共享计算原理”，并最终将LLMs视为自然语言的机制性模型。确实，他们的方法论告诫，即对齐不建立共享架构或算法，与他们的结论相冲突，即LLMs可能实例化与生物大脑相同的计算原理，并提供语言的“完全机制性模型”。我讨论了我认为在Nastase等人（2026）的提案中存在的逻辑、因果和计算不充分决定性的问题。
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缓存时间: 2026/09/04 05:54 

# 老语言学家无处容身：LLM-大脑对齐无法确定神经计算方式
来源: https://arxiv.org/abs/2609.03160
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