«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи

Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.
Когда человек слушает чью-то речь, мозг не просто преобразовывает звуки в слова, а непрерывно строит смысл, предсказывает последующие слова, соотносит услышанное с тем, что уже сказано. Все это происходит за доли секунды и преимущественно без сознательного участия человека.
Обычно восприятие речи изучают с помощью метода вызванных потенциалов. Участнику несколько раз предъявляют один и тот же стимул: звук, слово или специальную фразу — и записывают электрические потенциалы мозга в ответ на них. Затем сигнал усредняют по всем повторениям, чтобы убрать случайный шум и выделить устойчивую реакцию. Но такие условия далеки от того, как человек воспринимает реальную речь. Естественную речь изучали с помощью сложных моделей, которые показывают, как мозг отслеживает звуки, слова и смысл в непрерывном потоке. Но эти результаты трудно напрямую сопоставить с ответами на отдельные слова и фразы.
Ученые из НИУ ВШЭ и Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН проверили, можно ли адаптировать подход вызванных потенциалов к восприятию цельной истории. В эксперименте участвовали 27 здоровых взрослых. Пока испытуемые слушали через наушники пятиминутную аудиозапись научно-популярного текста о ежиках, исследователи регистрировали активность их мозга с помощью магнитоэнцефалографии (МЭГ) — метода, который улавливает сверхслабые магнитные поля, возникающие при работе нейронов.
Затем полученные сигналы усредняли не по отдельным словам, а по семантическим категориям. Исследователи сравнивали реакцию на слова, близкие и далекие от предыдущего контекста по смыслу. Отдельно они проанализировали два типа слов: те, что несут основное содержание фразы (существительные, глаголы, прилагательные), и служебные слова (предлоги, союзы и частицы). Смысловую близость слов оценивали с помощью языковой модели fastText.
Наталия Жожикашвили
«Модель представляет слова как точки в многомерном пространстве и позволяет оценить, насколько новое слово близко по смыслу к тем, что уже прозвучали. Например, “ежата”, “живут” и “маленький” считаются семантически близкими к контексту, а “белобрюхий”, “родственник” или “ферма” — более далекими. Эти группы мы и сравнивали», — комментирует эксперт Научно-учебной лаборатории когнитивных исследований факультета социальных наук НИУ ВШЭ Наталия Жожикашвили.
Выяснилось, что, по сравнению с семантически близкими словами, семантически далекие вызывали более поздний ответ над левыми височными сенсорами — через 616–666 миллисекунд после начала слова. Авторы предполагают, что эта волна может быть связана с P600-подобной активностью — поздним компонентом мозгового ответа, который возникает, когда слово трудно сразу встроить в общий смысл фразы. В исследованиях на английском языке мозг реагировал на семантическую удаленность слова раньше — примерно через 380–600 миллисекунд после начала слова. Авторы предполагают, что это связано с морфологической сложностью русского: обилием падежей, суффиксов и окончаний.
На служебные слова мозг реагировал дважды. Первый всплеск активности наблюдался через 166–312 миллисекунд. По мнению авторов, это говорит о том, что мозг быстро распознает грамматическую роль таких слов. Второй всплеск — через 470–654 миллисекунды, — скорее всего, отражает предсказание: получив союз или предлог, мозг начинает готовиться к следующему слову, заранее активируя подходящие по смыслу и грамматике варианты. Контрольный анализ частично подтвердил это: слова, следовавшие за служебными, вызывали ранний мозговой ответ — через 48–98 миллисекунд. Однако авторы отмечают, что эффект может быть связан не только с прогнозированием, но и с акустическим началом следующего слова.
Результаты показывают, что метод вызванных потенциалов можно применять к непрерывной аудиальной речи на русском языке. Это приближает исследование речи к реальным условиям и может быть полезно для изучения языковых нарушений, например дислексии.
Ольга Мартынова
«У детей с дислексией нарушена обработка не только письменной, но и звуковой речи. Неинвазивный метод вроде МЭГ позволяет исследовать речевую обработку без устных ответов участника. В перспективе такие методы можно использовать для более точной диагностики речевых нарушений», — комментирует ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Ольга Мартынова.
Исследование выполнено при поддержке гранта РНФ.
Вам также может быть интересно:
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
Развивая сотрудничество: совместный семинар ФКН ВШЭ и Харбинского технологического университета
13–16 июля на факультете компьютерных наук прошел Российско-китайский научно-исследовательский семинар по приложениям машинного обучения, организованный Научно-учебной лабораторией облачных и мобильных технологий совместно с Харбинским политехническим университетом (Китай). Делегация из семи студентов и трех представителей университета прибыла в Москву, чтобы принять участие в интенсивной четырехдневной программе.
«Работа с ИИ — решение целого спектра инженерных задач»
Искусственный интеллект — рабочий инструмент, построенный на сбалансированном сочетании алгоритмов с инженерной проработкой. Как технологии ИИ способны улучшить приложение, устройство, систему и какие инженерные задачи решаются при этом, рассказывают специалисты и аспиранты Московского института электроники и математики ВШЭ.
Новая секция по ИИ и призовое место: молодые ученые Вышки на Международной конференции IEEE EDM
В Республике Алтай прошла 27-я Международная конференция молодых специалистов в области электронных приборов и материалов (IEEE EDM). В этом году ученые НИУ ВШЭ представили на ней результаты своих исследований, а также приняли участие в организации новой секции по искусственному интеллекту. Доклад магистранта Вышки Родиона Сидоренко занял третье место в конкурсе научных работ конференции.
НИУ ВШЭ инициировал разработку этического стандарта для антропоморфных роботов
Развитие антропоморфной робототехники требует не только технологических, но и этических решений. В июле на площадке Института робототехнических систем НИУ ВШЭ прошла форсайт-сессия, посвященная разработке Этического стандарта для антропоморфных робототехнических комплексов. Представители бизнеса, органов государственной власти, научных организаций и университетов обсудили ключевые этические и правовые вопросы, связанные с развитием антропоморфных робототехнических комплексов. Главным итогом встречи стала подготовка проекта Этического стандарта.
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.


