这是研究人员首次使用一种能够同时理解图像和语言的高级人工智能模型来模拟阅读障碍，为潜在的新治疗方法铺平了道路。
阅读障碍是世界上最常见的学习障碍，影响阅读、拼写和写作能力，据估计全球高达20%的人口受其影响。迄今为止，研究阅读障碍的传统方法，如行为和神经影像学方法，虽然提供了有价值的见解，但在测试阅读障碍的潜在机制方面仍存在局限性。
现在，来自瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)神经AI实验室(隶属于计算机与通信科学学院和生命科学学院)的研究人员使用新一代视觉语言模型对阅读障碍进行了建模，该模型能够完整模拟从看到文字到处理和理解上下文的整个流程。
在本周于全球发展最快的人工智能会议之一——2026年国际学习表征会议(ICLR)上发表的一篇论文中，研究人员阐述了如何利用认知神经科学的刺激，发现AI数字孪生大脑的某些部分以与人类大脑处理书面文字相同的方式运作。然后，他们改变了这些部分的工作方式。
行为相似性
"当我们识别出AI大脑中对书面文字反应强烈的视觉文字形式区域后，我们'关闭了这些部分'，以观察模型是否拥有形成完整网络的神经元，并且这些神经元是否会像人类大脑一样工作。我们发现，AI在阅读方面遇到了困难，但它仍然能够理解图像和语言……这与受阅读障碍影响的人的情况完全一致，"神经AI实验室的博士助理、该论文的主要作者梅利卡·霍纳曼德解释道。"实验确实奏效了，并向我们展示了行为上的相似性。"
这项研究建立在近十年独立使用视觉和语言模型工作的基础上，只有借助最新一代的综合视觉语言模型才成为可能。
"仅视觉和语言模型确实可以预测一些大脑活动和行为，但它们远非完美，"神经AI实验室负责人马丁·施里姆普夫教授表示。"我们使用的视觉语言模型是在我们开始这个项目前几个月才发布的，即使是早期的综合模型也不足以让我们针对阅读障碍进行研究。这项研究得益于人工智能领域的近期指数级进步，"他继续说道。
除了是该实验室首次使用新一代视觉语言模型的项目外，这项研究还从过去建模健康人群的工作转向了关注患者人群。
"我不清楚神经AI领域是否有其他工作做到这一点，"施里姆普夫补充道。"阅读障碍一直被认为是一种难以描述的障碍或功能障碍，没有人真正了解其机制，但从伦理上讲，你不能对人类进行实验来'关闭'那些神经元。在模型中，我们可以进行机械扰动，以我们喜欢的方式改变任何东西，所以这感觉像是一个巨大的机会。"
完成研究的这一部分后，研究人员开始评估不同的字体，包括一些常用字体和专为受阅读障碍影响人群开发的字体。
用于研究脑部障碍的通用框架
"我们检查了模型在不改变其他任何因素的情况下，使用不同字体定义文本的准确性，发现它在专为阅读障碍者设计的字体上表现明显更好，而在已知对阅读障碍者有问题的字体上表现较差。我们现在正在使用该模型为自己创建最佳字体，并由此为阅读障碍者创建最佳字体，"霍纳曼德说。
"尽管它们并非采用完全相同的架构，但这些模型确实尝试复制大脑，所以我们当然期望看到一些相似之处。但令人惊讶的是，关于特定人类大脑组件的假设——当受损时会导致特定行为——在模型中以完全相同的方式发生，"她继续说道。
除了研究结果之外，这项研究最令人兴奋的成果之一可能是建立了一个用于研究脑部障碍的计算框架。
"我们将这一框架应用于阅读障碍，但我们认为我们开发的通用框架广泛适用于各种不同的脑功能障碍。目前，我们正在研究与帕金森病相关的视觉幻觉，以及更广泛的抑郁症。当然，并非每位临床医生都会立即相信基于AI的数字大脑的使用，但在某个时候，你无法再拒绝证据。如果结果存在，那么至少它可能是一个有用的工具，"施里姆普夫总结道。
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