Войти в почту

Нейросеть помогла раскрыть синхронизацию распознающих слова регионов мозга

ТАСС, 2 августа. Нейрофизиологи выявили при помощи нейросети GPT2 первые свидетельства того, что активность регионов мозга, связанных с обработкой речи, в значительной степени синхронизируется у слушающих и говорящих людей. Это позволяет изучать проявления активности мозга, связанные с значениями отдельных слов, пишут исследователи в статье, опубликованной в журнале Neuron.

"Способность людей понимать друг друга сильно зависит от того, какие контекстные значения слов мы употребляем при построении предложений или используем в беседе с окружающими. Мы впервые изучили то, насколько важен контекст слов в синхронизации активности мозга, которая происходит между слушателем и говорящим, а также раскрыли то, что именно синхронизируется", - пояснил научный сотрудник Принстонского университета (США) Сэмюель Нэстасе, чьи слова приводит пресс-служба журнала.

Для получения подобных сведений Нэстасе и его коллеги воспользовались тем, что за последние годы их коллеги-математики разработали большое число так называемых "больших языковых моделей" (LLM), сложно устроенных языковых нейросетей. Эти алгоритмы способны отвечать на фактически любые запросы пользователей в том числе благодаря наличию у них способности понимать контекст слов, употребляемых их пользователями при выражении их желаний.

Нейрофизиологи заинтересовались тем, можно ли воспользоваться данной способностью LLM для изучения процессов в мозге человека, связанных с распознаванием и употреблением слов в различных контекстах. Руководствуясь этой идеей, ученые заручились поддержкой десяти пациентов с тяжелыми формами эпилепсии, в чей мозг были имплантированы электроды для поиска очагов эпилептических припадков.

Нейросетевой "переводчик" для мозга

Исследователи и разбили добровольцев на пары и попросили их завязать разговор на свободные темы, в рамках которых один человек только говорил, а другой при этом только слушал собеседника. В это время Нэстасе и его коллеги записывали электрические сигналы, вырабатываемые мозгом и того, и другого участника беседы, сравнивали их друг с другом и анализировали их при помощи нейросети GPT-2, предшественника ChatGPT.

Эти сравнения и нейросетевой анализ показали, что активность мозга добровольцев действительно в значительной степени синхронизировалась во время беседы, и при этом ученые обнаружили схожие изменения в работе регионов мозга, связанных с обработкой речи. Появление этих всплесков активности, как показывают расчеты ученых, позволяет предугадать то, в каком контексте будет употреблено то или иное слово примерно за 250 миллисекунд до того, как его произнесет человек.

Наличие подобной синхронизации в работе регионов мозга собеседников, связанных с пониманием значений слов, в перспективе позволит ученым изучить то, как меняется активность нервной системы при распознавании разных значений отдельных слов. Понимание этого позволит усовершенствовать работу LLM, а также понять, как наша нервная система обрабатывает лингвистическую информацию.