音乐通常被称为通用语言，是所有文化的共同组成部分。那么，尽管文化之间存在巨大的环境差异，“音乐本能”是否可以在某种程度上是共享的?
1 月 16 日，韩国科学技术院物理系教授 Hawoong Jung 领导的研究小组宣布，利用人工神经网络模型，确定了人脑无需特殊学习即可产生音乐本能的原理。
此前，许多研究人员试图找出各种不同文化中存在的音乐之间的异同，并试图理解普遍性的起源。2019 年《科学》杂志上发表的一篇论文揭示，音乐是在所有民族志不同的文化中产生的，并且使用相似的节拍和曲调形式。神经科学家此前还发现，人脑的一个特定部分，即听觉皮层，负责处理音乐信息。
荣格教授的团队使用人工神经网络模型表明，音乐认知功能是在处理从大自然接收到的听觉信息时自发形成的，而无需学习音乐。研究团队利用谷歌提供的大规模声音数据集合AudioSet，教授人工神经网络学习各种声音。有趣的是，研究小组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，他们观察到神经元的自发生成，这些神经元对各种其他声音(例如动物、自然或机器的声音)反应最小，但对各种形式的音乐(包括器乐和声乐)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类似的反应行为。例如，人工神经元对被剪成短间隔并重新排列的音乐声音反应较小。这表明自发产生的音乐选择性神经元编码音乐的时间结构。这种属性并不局限于特定的音乐流派，而是出现在 25 种不同的音乐流派中，包括古典、流行、摇滚、爵士和电子。
<图1.大脑和人工神经网络的音乐性图示(根据论文内容使用DALL·E3 AI创建)>
此外，抑制音乐选择性神经元的活动被发现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，而“音乐能力”可能是一种本能，是为了更好地处理来自自然界的声音而获得的进化适应的结果。
为这项研究提供建议的 Hawoong Jung 教授表示：“我们的研究结果表明，进化压力有助于形成不同文化中处理音乐信息的普遍基础。” 至于这项研究的意义，他解释道：“我们期待这种人工构建的具有类人音乐性的模型能够成为人工智能音乐生成、音乐治疗和音乐认知研究等各种应用的原创模型。” 他也评论了其局限性，并补充道，“但这项研究并没有考虑到音乐学习后的发展过程，必须指出的是，这是一项以早期发展中处理音乐信息为基础的研究。”
< 图 2. 学会识别网络空间中的非音乐自然声音的人工神经网络可以区分音乐和非音乐。>
这项研究由第一作者韩国科学技术院物理系(现隶属：麻省理工学院脑与认知科学系)的 Gwangsu Kim 博士和 Dong-Kyum Kim 博士(现隶属：IBS)进行，发表在Nature Communications上，标题为，“深度神经网络中基本音乐检测器的自发出现”。
这项研究得到了韩国国家研究基金会的支持。
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