资料来源：诺贝尔帝国奖获得者和美国科学家理查德·阿克塞尔（Richard Axel）曾经说，人们仍然不知道神经元活动转变为思想和行为的逻辑。他认为，这种逻辑的愿景是未来神经科学的最重要发展方向。语言，推理和计划之类的认知现象是神经元和突触活动的直接产物，但是目前没有理论可以指导一般情况并解释实施此过程的机制。阿克塞尔（Axel）中“逻辑”一词的使用似乎意味着人们应该找到足够的基本要素来通过增加对神经科学的了解来支持大脑功能。丹尼尔·米特罗波斯基（Daniel Mitropolsky）是哥伦比亚大学的最新毕业生，目前在美国马萨诸塞州理工学院的博士后研究工作，创建了一种名为Nemo的脑部极简主义神经元模型。他说这是第一个生物季节语言学习系统。该系统可以通过与词汇，基本语法和语义知识等少量句子联系来学习自然语言的基本要素，而无需语言限制。插图| Daniel Mitropolsky（来源：https：//dmittropropolsky.github.io/）同时，该系统可以扩展到多语言处理。只需添加一个新的功能区域即可为您所学的语言配置独家处理组件。研究人员认为，这种语言采集系统的生物合理性不仅严格遵循NEMO框架，而且还因为诸如白色斑块之类的脑体系结构中包含的功能分布和连接纤维完全可能通过哺乳动物开发过程实现自然形成。 Nemo：它基于神经科学的六个原则。如报道，Nemo基于六个基本和cont构建简单的数学表示神经科学的过度原则：令人兴奋的神经元，大脑区域，随机突触连接，每个区域内的局部抑制作用，草药可塑性和区域间抑制作用。在模拟量表上，可以用极高的效率模拟NEMO模型，以数千万的神经元和十亿个突触。通过实验，研究人员说，Nemo提到了Axel提到的摘要。我们发现该理论是遵循的，我们可以实现通过自然语言学到的动物大脑最明显的功能之一。同时，数学测试和相关的模拟也表明，模型可以进行基本的计算，以进行神经元集的形成和操纵，并可以完成多种认知任务，例如对自然语言句子的分析。但是，如果一种语言的词汇以神经群为特征，它们的突触连接编码了个体的语法作用言语，然后Nemo可以以这种方式行事。 （来源：https：//arxiv.org/pdf/2507.11788）如上所述，研究人员通过实验证明了他们的实验。具有状态的NEMO系统使您可以学习类似于获得人类语言的语言，语法和语义的词汇。具体来说，通过与特定的基础联系语言，我学会了四个技能：首先，我了解了特定名词和动词的语义表达式。其次，作为每个单词语音的一部分，我们学习了基本的句法属性。在第三位，我以多种色调学习了语言的单词顺序。第四，我学会了生成新句子。当然，语言获取的含义远不止于此。对语言获取的完整说明必须涵盖以下方面：学会获取语音和音素（例如发音方法和音频比较）。学习语音的分类（您可以掌握其他类别单词，除名词和动词，例如形容词，副词和介词）；功能单词（例如文章“ El”，“连词”，“等”）;抽象单词（例如“爱”或“自由”）；句法结构（例如，学习超出基本单词的复杂模式，例如严格控制的条款和实验，我们专注于在两个阶段中完成统计学任务，并在两个阶段中携带它。 “维护”是指每个句子发生时，该句子的相应表达在感觉和运动皮层中都被激活。 https://arxiv.org/pdf/2507.11788）在先前的研究中，另一个适合生物现实的前脑模型可以通过基本基于基本的演示方法来学习名词，动词及其含义。但是，该研究仅包括相对简单的学习孤立单词，没有语法或上下文的任务。众所周知，非人类Primatesthey也可以达到这种语言。在这项研究中，研究人员超越了最具挑战性的问题。换句话说，当与证据联系全文时，系统可以学习词汇语义，差异化语法和单词顺序规则。应该注意的是，这种能力仍然是人类的独特认知特征。因此，研究人员认为，他们创建了第一个允许获取生物学上理性和基本语言的人工模型。伙计。如果人们将来能在非人类动物中发现这种语言技能，研究人员认为，这一发现将从根本上改变语言排他性的当前一般视野。语言的生物学基础是什么？除了回应阿克塞尔先前所说的话外，这项研究还包括另一个基本的长数据问题。 soleaje的生物学基础是什么？具体而言，语言是人类在遗传，分子或神经水平上拥有的独特特征的产物吗？实际上，这些特性包括科学家以前发现的FOXP2基因，曾经被称为“语言基因”。此外，人类第2-3层的科学家神经元最近发现的新树突的可能性引起了人们对人类语言存在的生物学根源的猜测。这项研究中提出的生物既采集系统可以视为另一种无效替代假设的经验证据。换句话说，它在神经科学的元素和原理中是简单的，并且可以完全建立在哺乳动物的大脑上。 r研究人员指出，所提出的特定神经结构和算法可以看作是人类语言系统的整体神经生物学生存能力假设，并且以前该领域几乎没有特定的模型。研究人员说，该模型中涉及的大脑区域（包括其数量，功能和突触连接方法）与现有的证据和关于神经解剖学和心理语言学的看法兼容，并反映了已经在已经取得了学术成就的领域的这种一致性。同时，这种特征可以为神经语言研究提供重要的参考，因为当前提出的人工语言系统可以在理解和产生语言的过程中预测这些大脑区域的激活模式。与广泛使用并掌握语言的其他类型的计算机系统相比，系统存在重要差异。换句话说，是生物理性。特别是，它不是基于反向传播，而是在当前自动学习领域重要的机制，并且在动物的大脑中尚未观察到这种机制。 （来源：https：//arxiv.org/pdf/2507.11788）当然，为了支持对人类语言系统的更多研究，该系统无需考虑语言的各个方面，例如发音系统，副词，副词，副词，功能类别等。研究人员宣布，抽象词汇是调查下一步的重要目标，该目标需要建立相应的表示框架并引入语义处理大脑的新区域。现在，关于人脑如何处理抽象词汇的认知语言有很多理论。这可以用来指导新的研究在这个领域的嬉戏。语言能力的其他复杂方面，例如歧义，语法判断，投机性理解和以下单词的预测，这是调查的所有价值的复杂挑战。尽管其中一些任务已扩展，这可能需要遵守针对NEMO模型的生物学机制，但研究人员坚信，这些挑战可以在现有框架中解决。 Futurolos的研究人员的更多探索性目标包括主导语言的社会使用，并探索语言和社会认知元素之间的相互作用机制。这些研究有望建立新的表示系统和处理机制。此外，研究人员认为，应该研究NEMO模型与大型模型之间的相互作用。除了腰线的能力，诸如逻辑的几种推论推理，启发式推理，类别推理和概率推理是NEMO系统面临的重要高级挑战。将来有许多研究地址，仍然存在一些局限性，但是这次是基于Nemo来获取研究人员提出的基本语言的人造系统。除了能够再生概念证明的价值外，该系统还对神经语言学研究也可能有用。因为其设计原理可以主要反映当前的神经语言思想，因此产生可验证的预测并部署更先进的版本可以帮助指导更多关于人类语言系统的研究。参考文献：https：//arxiv.org/pdf/2507.11788https://www.engineering.columbia.edu/faculty-staff/directory/christos-papadimitriouhttps://ditmitriouhttps://