Источник: https://golovaum.ru/
Нейробиологи из Тринити-колледжа в Дублине и Рочестерского университета идентифицировали специфический мозговой сигнал, связанный с преобразованием речи в понимание. Сигнал присутствует, когда слушатель понимает то, что слышит, и отсутствует, когда он либо не понимает, либо не обращает внимания на сказанное.
Уникальность сигнала означает, что он может иметь ряд потенциальных применений, таких как отслеживание развития речи у младенцев, оценка функции мозга у пациентов, не отвечающих на вопросы, или определение раннего начала деменции у пожилых людей.
Во время повседневного общения, мы обычно произносим слова со скоростью 120 — 200 слов в минуту. Чтобы слушатели понимали, о чем идет речь — и чтобы не потерять смысл разговора, их мозг должен очень быстро понимать смысл каждого из этих слов. Это удивительная способность человеческого мозга, особенно учитывая, что смысл слов может сильно варьироваться в зависимости от контекста. Например, слово bat означает очень разные вещи в следующих двух предложениях: «Я видел, как летучая мышь летит над головой прошлой ночью»; «Игрок в бейсбол ударил по дому своей любимой битой».
Однако именно то, как наши мозги вычисляют значение слов в контексте, до сих пор оставалось неясным. Новый подход, опубликованный в международном журнале Current Biology, показывает, что наши мозги выполняют быстрое сравнение значений слов, следующих одно за другим.
Чтобы обнаружить это, исследователи начали с использования самых современных технологий, которые позволяют современным компьютерам и смартфонам «понимать» речь. Эти методы сильно отличаются от того, как работают люди. Человеческая эволюция была такой, что дети не испытывают особых затруднений, чтобы научиться говорить на основе относительно небольшого числа речевых примеров. Компьютеры, с другой стороны, нуждаются в огромном количестве тренировок, но поскольку они обладают большой скоростью, то могут очень быстро выполнить эту тренировку. Таким образом, можно обучить компьютер, предоставив ему множество примеров (например, всю Википедию) и попросив его узнать, какие пары слов подобны, а какие нет. Делая это, компьютер начинает «понимать», что слова, которые появляются вместе регулярно, например, «кекс» и «пирог», должны означать нечто подобное. И, на самом деле, компьютер заканчивается набором числовых мер, фиксирующих, насколько похожи любые слова друг на друга.
Чтобы проверить, действительно ли человеческий мозг вычисляет сходство между словами, когда мы слушаем речь, исследователи записывали электрические сигналы мозговой волны, записанные на человеческом мозге — метод, известный как электроэнцефалография или ЭЭГ, — во время прослушивания участниками нескольких аудиокниг. Затем, проанализировав деятельность мозга, они определили специфический мозговой отклик, который отражал то, насколько лучше воспринимались слова, которые были понятны, от тех, которые не были понятны или не расслышаны.
Существенно то, что этот сигнал полностью исчез, когда испытуемые либо не могли понять речь (потому что это было слишком шумно), либо, когда они просто не обращали на это внимания. Таким образом, этот сигнал представляет собой чрезвычайно чувствительную меру того, действительно ли человек понимает речь, которую они слышат, и, как таковой, он имеет ряд потенциальных важных значений.
Потенциальные применения метода включают в себя тестирование развития языка у младенцев или определение уровня функции мозга у пациентов в сниженном состоянии сознания. Наличие или отсутствие сигнала может также подтвердить, что человек, выполняющий определенное задание, которое требует точности и быстрых реакций, в таких профессиях как диспетчер воздушного движения или солдат, понимает инструкции, которые он получил. Также метод может быть полезен для тестирования начала деменции у пожилых людей, основанной на их способности поддерживать разговор».
«Нам предстоит еще большая работа, прежде чем мы полностью поймем весь спектр вычислений, которые наши мозги выполняют, когда мы понимаем речь. Однако мы уже начали искать другие способы, которыми наши мозги могут понимать смысл и как эти вычисления отличаются от тех, которые выполняются компьютерами. Мы надеемся, что новый подход будет иметь реальное значение, и будет проверен несколькими способами, которые мы себе представляем».
