一个研究团队宣布，他们利用人工神经网络模型，揭示了人脑无需特殊学习即可产生音乐本能的原理。
1月16日，韩国科学技术院（KAIST）物理系郑霍雄教授领导的研究团队宣布，利用人工神经网络模型，揭示了人类大脑无需特殊学习即可产生音乐本能的原理。
此前，许多研究人员试图识别存在于不同文化中的音乐之间的异同，并试图理解这种普遍性的起源。2019年发表在《科学》上的一篇论文揭示，所有民族志不同的文化都会产生音乐，并且使用相似的节拍和曲调形式。神经科学家此前也发现，人脑的一个特定部分，即听觉皮层，负责处理音乐信息。
郑教授的团队使用人工神经网络模型表明，在未接受音乐教导的情况下，处理从自然界接收到的听觉信息会自发形成对音乐的认知功能。研究团队利用谷歌提供的大规模声音数据集AudioSet，让人工神经网络学习各种声音。有趣的是，研究团队发现网络模型中的某些神经元会选择性地对音乐做出反应。换句话说，他们观察到神经元自发产生，这些神经元对动物、自然或机器等其他各种声音反应微弱，但对包括器乐和人声在内的各种音乐形式表现出高水平的反应。
人工神经网络模型中的神经元表现出与真实大脑听觉皮层中的神经元相似的反应行为。例如，人工神经元对被裁剪成短间隔并重新排列的音乐声音反应较弱。这表明自发产生的音乐选择性神经元编码了音乐的时间结构。这种特性不限于特定的音乐流派，而是出现在包括古典、流行、摇滚、爵士和电子在内的25种不同流派中。
此外，研究发现，抑制音乐选择性神经元的活动会极大地阻碍对其他自然声音的认知准确性。也就是说，处理音乐信息的神经功能有助于处理其他声音，“音乐能力”可能是为了更好地处理来自自然的声音而获得的进化适应所形成的一种本能。
指导该研究的郑霍雄教授表示：“我们的研究结果暗示，进化压力有助于形成各种文化中处理音乐信息的普遍基础。”关于该研究的意义，他解释说：“我们期待这个具有类人音乐性的人工构建模型能成为各种应用的原始模型，包括AI音乐生成、音乐治疗以及音乐认知研究。”他还评论了其局限性，补充道：“然而，这项研究没有考虑到学习音乐之后的发展过程，必须注意的是，这是一项关于早期发展中处理音乐信息基础的研究。”
这项研究由KAIST物理系的第一作者金光秀博士（现任职：麻省理工学院脑与认知科学系）和金东谦博士（现任职：基础科学研究院）完成，发表在《自然通讯》上，标题为“深度神经网络中初级音乐探测器的自发涌现”。
该研究得到了韩国国家研究基金会的支持。