近日，我院语言脑机接口科研团队成员程凯文副教授联合电子科技大学黄伟博士（第一作者为已毕业硕士生赵宇浩，广东外语外贸大学博士在读），在国际神经语言学权威期刊《Journal of Neurolinguistics》发表题为《Revisiting the conceptual representation of Chinese-English Bilinguals: Evidence from AI-based brain language decoding》的研究论文。该研究利用基于人工智能的脑解码技术，在非语言任务范式下成功揭示了汉英双语者的大脑概念表征机制，为“共享概念表征假说”提供了全新的模型证据。

研究发现，AI模型仅凭大脑视觉皮层的活动信号，就能成功解码出描述画面的中英文句子。这意味着，大脑在处理图像时，是超越具体语言的。无论你用中文想“好美的花”，还是用英文想“Beautiful flower”，大脑都会激活共享的语义概念网络。研究还发现了一个有趣的现象：参与者大脑信号解码成英文（L2）的准确率反而略高于中文（L1）。研究者认为，这可能与当前主流大语言模型（如Transformer）主要基于英语语料库训练优化以及中文分词技术的复杂性有关。此外，研究还证实了大脑不同区域的解码效能差异。高级视觉皮层（HVC）的信号解码准确率显著高于低级视觉皮层（LVC），表明越是抽象和整合的脑区，其蕴含的语义信息越丰富，越适合进行语言解码。

该研究不仅在理论上为理解双语大脑的运作机制提供了新的视角，也为未来多语言脑机接口（BCI）系统的开发以及双语失语症患者的临床康复治疗奠定了重要的科学基础。近年来，我院语言脑机接口团队聚焦语言脑解码，深耕语言认知评估、脑疾病干预及神经调控。目前正积极推进该技术在失语症康复、老年认知筛查等领域的临床转化与产学研落地。论文详情链接https://authors.elsevier.com/a/1my5E3FHbn-CV1。