• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

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

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

© iStock

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:

В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»

Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.

В НИУ ВШЭ создали базу данных по производственным цепочкам мирового ВПК

Институт мировой военной экономики и стратегии (ИМВЭС) НИУ ВШЭ разработал новый аналитический инструмент для изучения оборонной промышленности зарубежных стран. База данных «Производственные цепочки мирового ВПК» показывает взаимосвязи между производителями на разных уровнях — от конечных систем до комплектующих.

Институт робототехнических систем ВШЭ запустил научно-технический семинар

Институт робототехнических систем (ИРС) ВШЭ запустил новый ежемесячный формат — Научно-технический семинар. Он объединяет сотрудников института, приглашенных экспертов, студентов, исследователей и представителей других подразделений НИУ ВШЭ для обсуждения актуальных задач мехатроники, робототехники и киберфизических систем.

В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.

«Дни компьютерных наук год от года становятся масштабнее, и это отражает развитие ФКН»

Прошедший недавно в корпусе НИУ ВШЭ на Покровке фестиваль «Дни компьютерных наук» (ДКН) стал главной точкой притяжения для всех, кто интересуется технологиями. Событие, организованное факультетом компьютерных наук (ФКН) Вышки совместно с партнерами, собрало около трех тысяч участников: студентов, абитуриентов, выпускников, преподавателей и экспертов индустрии.

МИЭМ ВШЭ и АО «Нанотроника» запускают совместную мастерскую электронного машиностроения

Под руководством экспертов компании студенты будут решать задачи, связанные с улучшением характеристик устройств для электронного машиностроения. Среди них — моделирование физических и технологических процессов, расчет, конструирование и автоматизация систем, подсистем и элементов технологического и контрольно-измерительного оборудования, сбор данных, метрологические задачи.

Технодень МИЭМ ВШЭ: праздник технологий и старт новых партнерств

В атриуме на Покровке прошел масштабный фестиваль технологических решений инженерных проектных команд Московского института электроники и математики ВШЭ, где были представлены лучшие студенческие разработки и совместные мастерские МИЭМ и партнеров. Кроме того, в рамках события прошел круглый стол, посвященный вопросам инженерного образования, и были подписаны новые соглашения о сотрудничестве с компаниями – технологическими лидерами в своих отраслях деятельности.

Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора

НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.

НИУ ВШЭ второй год подряд на первом месте рейтинга вузов Альянса в сфере ИИ

Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал рейтинг российских высших учебных заведений по качеству подготовки кадров для работы с ИИ. Высшая школа экономики второй год занимает первую строчку рейтинга, оставаясь единственным университетом в категории A++.

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ВШЭ представил платформу предиктивной аналитики для бизнеса

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал Predict Core — унифицированное алгоритмическое ядро предиктивной аналитики. Платформа переводит работу с данными из режима отчетности постфактум в управленческую привычку с прогнозами, интерпретацией и понятным следом, показывающим, как была получена эта цифра.