«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:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
НИУ ВШЭ представит свои проекты на Международном фестивале молодежи
С 11 по 17 сентября в Екатеринбурге пройдет Международный фестиваль молодежи. В его работе активное участие примет Высшая школа экономики. На стенде университета будут представлены план-макет космического поселения, роботы, а также система анализа больших данных iFORA. 50 студентов Вышки посетят площадки фестиваля, а эксперты станут участниками деловой программы.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
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.


