«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:
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.
Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G
Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.
4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики
Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.
ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»
В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.
В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований
Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.


