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既然已经确定大语言模型在表示大脑的语言处理方面还不错，费多连科和其他团队正在寻求解答弥漫在教科书中的谜题。例如，当我们解析一个句子时，大脑主要依赖正式的语法结构，还是考虑单词的含义？在今年4月发表的一篇论文中，费多连科的两名研究生通过各种方式调整句子，看看它们是否影响模型与大脑数据的匹配。在这项工作中，他们并没有将这些调整后的句子给人类，而只是使用人类作为参考点来研究模型内部发生的情况。,罗森布拉特和他的感知机（Frank Rosenblatt，1928-1971）。图源：维基百科明斯基（Marvin Minsky）是人工智能的奠基人之一，也是1956年达特茅斯会议的组织者之一，这个会议定义了“人工智能”这个词，并把神经网络也纳入人工智能的研究范围。早期明斯基是神经网络的支持者。他1954年在普林斯顿大学的博士论文题目是《神经-模拟强化系统的理论及其在大脑模型-问题上的应用》，实际上就是一篇关于神经网络的论文。但他后来改变了立场，认为神经网络并不是解决人工智能问题的有效工具。他晚年接受采访时开玩笑说，那篇300多页的博士论文从来没有正式发表过，大概只印了三本，他自己也记不清内容了。貌似想极力开脱自己和神经网络学科的关系。明斯基和罗森布拉特是中学同学，他们均在纽约的布朗克斯（Bronx）科学高中就读。这所学校大概是全世界智力最密集的高中之一，毕业生里出过9个诺贝尔奖、6个普利策奖和2个图灵奖。明斯基是1945年的毕业生，而罗森布拉特是1946年的毕业生。他们彼此认识，互相嫉妒。一次会议上，明斯基和罗森布拉特大吵了一架。随后，明斯基和麻省理工学院的教授佩珀特（Seymour Papert）合作，证明罗森布拉特的感知机网络不能解决XOR（异或）问题。异或是一个基本的逻辑问题，如果连这个问题都解决不了，那意味着神经网络的计算能力实在有限。明斯基和佩珀特把合作成果写成书：《感知机：计算几何学导论》（），这书影响巨大，几乎否定了整个神经网络研究。