В областях мозга, отвечающих за обработку речи, некоторые популяции клеток реагируют на одно слово, в то время как другие реагируют на цепочки слов.
Используя функциональную магнитно-резонансную томографию (МРТ), нейробиологи определили несколько областей мозга, которые отвечают за обработку речи. Однако выявить специфические функции нейронов в этих областях оказалось непросто, поскольку ФМРТ, которая измеряет изменения в кровотоке, не обладает достаточно высоким разрешением, чтобы выявить, что делают небольшие популяции нейронов.
Теперь, используя более точную технику, которая включает в себя регистрацию электрической активности непосредственно в мозге, нейробиологи Массачусетского технологического института выявили различные кластеры нейронов, которые, по-видимому, обрабатывают различный объем лингвистического контекста. Эти «временные окна» варьируются от одного до шести слов.
Исследователи говорят, что временные окна могут отражать различные функции для каждой популяции. Популяции с более короткими окнами могут анализировать значения отдельных слов, в то время как те, у кого окна длиннее, могут интерпретировать более сложные значения, возникающие при соединении слов.
«Мы впервые наблюдаем явную неоднородность в языковой сети», – говорит Эвелина Федоренко, доцент кафедры неврологии Массачусетского технологического института. «В ходе десятков экспериментов с ФМРТ все эти области мозга, похоже, выполняют одну и ту же функцию, но это большая распределенная сеть, так что там должна быть какая-то структура. Это первая четкая демонстрация того, что структура существует, но различные нейронные популяции пространственно чередуются, поэтому мы не можем увидеть эти различия с помощью ФМРТ».
Временные окна
Функциональная магнитно-резонансная томография, которая помогла ученым многое узнать о роли различных частей мозга, работает путем измерения изменений кровотока в головном мозге. Эти измерения служат показателем нейронной активности во время выполнения конкретной задачи. Однако каждый «воксел», или трехмерный фрагмент, МРТ-изображения представляет сотни тысяч или миллионы нейронов и суммирует активность в течение примерно двух секунд, поэтому он не может выявить мельчайшие детали того, что делают эти нейроны.
Одним из способов получения более подробной информации о функционировании нервной системы является регистрация электрической активности с помощью электродов, имплантированных в мозг. Эти данные трудно получить, поскольку такая процедура проводится только пациентам, которые уже перенесли операцию по поводу неврологического заболевания, такого как тяжелая форма эпилепсии.
«Может потребоваться несколько лет, чтобы собрать достаточно данных для решения задачи, потому что такие пациенты встречаются относительно редко, и у каждого конкретного пациента электроды имплантируются в специфические места в зависимости от клинических потребностей, поэтому требуется некоторое время, чтобы собрать набор данных с достаточным охватом какой-либо целевой части коры головного мозга. Но эти данные, конечно, являются лучшим из того, что мы можем получить от человеческого мозга: вы точно знаете, где находитесь в пространстве, и у вас есть очень подробная временная информация», – говорит Федоренко.
В исследовании, проведенном в 2016 году, Федоренко сообщил, что использовал этот подход для изучения областей обработки языковых данных у шести человек. Электрическая активность регистрировалась, когда участники читали четыре различных типа языковых стимулов: законченные предложения, списки слов, списки без слов и «бармаглот» – предложения, которые имеют грамматическую структуру, но состоят из бессмысленных наборов слов.
Эти данные показали, что в некоторых нейронных группах в областях, отвечающих за обработку речи, активность постепенно возрастала в течение периода из нескольких слов, когда участники читали предложения. Однако этого не происходило, когда они читали списки слов, списки без слов, предложения с бармаглотом.
В новом исследовании Регев и Касто вернулись к этим данным и проанализировали временные характеристики реакции более подробно. В их первоначальном наборе данных были записи электрической активности от 177 электродов, реагирующих на язык, у шести пациентов. По самым скромным подсчетам, каждый электрод отражает среднюю активность примерно 200 000 нейронов. Они также получили новые данные от второй группы из 16 пациентов, которые включали записи с других 362 электродов, реагирующих на язык.
Когда исследователи проанализировали эти данные, они обнаружили, что в некоторых нейронных популяциях активность будет колебаться вверх и вниз с каждым словом. У других, однако, активность нарастала на протяжении нескольких слов, прежде чем снова снижаться, а у третьих наблюдалось устойчивое нарастание нейронной активности на более длительных промежутках времени.
Сравнивая полученные данные с прогнозами, сделанными с помощью вычислительной модели, разработанной для обработки стимулов с различными временными интервалами, исследователи обнаружили, что нейронные популяции из областей обработки речи можно разделить на три кластера. Эти кластеры представляют собой временные интервалы из одного, четырех или шести слов.
«Действительно, похоже, что эти нейронные популяции интегрируют информацию в разных временных масштабах в течение всего предложения», – говорит Регев.
Обработка слов и значений
Исследователи говорят, что эти различия в размере временного окна было бы невозможно увидеть с помощью МРТ. «При разрешающей способности МРТ мы не видим большой неоднородности в областях, чувствительных к языку. Если вы определите у отдельных участников те вокселы в их мозге, которые наиболее чувствительны к языку, вы обнаружите, что их реакции на предложения, списки слов, предложения-бармаглоты и списки без слов очень похожи», – говорит Касто.
Исследователи также смогли определить анатомические местоположения, в которых были обнаружены эти скопления. Нейронные популяции с самым коротким временным окном были обнаружены преимущественно в задней части височной доли, хотя некоторые из них также были обнаружены в лобной или передней височной долях. Нейронные популяции из двух других кластеров с более длинными временными окнами были распределены более равномерно по височной и лобной долям.
В настоящее время лаборатория Федоренко планирует изучить, соответствуют ли эти временные рамки различным функциям. Одна из возможностей заключается в том, что группы с самым коротким временным интервалом могут обрабатывать значения одного слова, в то время как группы с более длительным временным интервалом интерпретируют значения, представленные несколькими словами.
«Мы уже знаем, что в языковой сети существует чувствительность к сочетанию слов и к значениям отдельных слов», – говорит Регев. «Таким образом, это потенциально может соответствовать тому, что мы обнаружили, когда самая длинная временная шкала чувствительна к таким вещам, как синтаксис или отношения между словами, и, возможно, самая короткая временная шкала более чувствительна к особенностям отдельных слов или их частей».
Исследование финансировалось Программой STEM Leadership Program Цукермана-ЧЕ, Центром исследований психических расстройств Пойтраса, Институтом Кемпнера по изучению естественного и искусственного интеллекта при Гарвардском университете, Национальными институтами здравоохранения США, исследовательским и учебным фондом Американского общества эпилепсии, Центром системной неврологии Макдоннелла, Фондом Fondazione Neurone, Институт Макговерна, отделение мозга и когнитивных наук Массачусетского технологического института и Центр социального мозга Саймонса.
Источник: https://news.mit.edu/2024/scientists-find-neurons-process-language-on-different-timescales-0826
Wayve и Uber объединяются для организации беспилотного вождения
Компания Wayve, британский разработчик технологий для беспилотных автомобилей, сегодня объявила о стратегическом партнерстве с Uber. 30.08.2024 136 0 0Аэропорт Инвернесса проводит испытания автономных транспортных средств для перевозки пассажиров
В испытаниях участвуют два типа автоматизированных транспортных средств для перевозки людей: небольшая автоматическая машина Aurrigo и более крупный автоматический шаттл в кампусе Университета Хайлендса и островов в Инвернессе (север Шотландии). 30.08.2024 146 0 0Кремниевый чип для связи 6G
Команда ученых раскрыла потенциал связи 6G с помощью нового поляризационного мультиплексора. Терагерцовая связь представляет собой новый рубеж в области беспроводных технологий, обещая скорость передачи данных, намного превышающую существующие системы. 30.08.2024 178 0 0Подводный робот для погружения под полярные льды
На отдаленном участке замерзшего моря Бофорта, к северу от Аляски, инженеры из Лаборатории реактивного движения НАСА в Южной Калифорнии собрались вместе, чтобы заглянуть в узкое отверстие в толстом слое морского льда. Под ними цилиндрический робот собирал научные данные для испытаний в холодном океане, соединенный тросом с треногой, которая опускала его в скважину. 30.08.2024 171 0 0