Исследование: при анализе ясных и неоднозначных языковых сообщений задействованы разные области мозга

Для эффективной коммуникации важно уметь распознавать тонкие нюансы смысла, выраженные словами. Как выясняется, у мозга есть алгоритм для случаев, когда смысл сообщения неочевиден. Это выяснила международная команда с участием специалистов в области нейронаук из НИУ ВШЭ.

Исследователи смоделировали эксперимент, в котором участникам нужно было определить, что имеет в виду говорящий. На экране появлялись четыре характеристики и три монстра — картофельный, баклажановый или грушевый. У каждого из них был аксессуар: синяя кепка, красная кепка или желтый шарф. Говорящий давал подсказку, выделенную желтым прямоугольником, например: «красная кепка» (но подсказка не всегда была сформулирована ясно и недвусмысленно). Испытуемые должны были понять, о каком персонаже идет речь.

Задания были разделены на три уровня сложности (по 32 задания для каждого). С помощью фМРТ-сканирования отвечающих авторы эксперимента определяли, какие зоны мозга задействованы при ответе на задания разных типов. 

Выяснилось, что при анализе простых сообщений чаще всего были активны вентромедиальная префронтальная кора, которая помогает принимать решения, и вентральное полосатое тело, связанное с ощущением правильного выбора.

А вот когда человек видел высказывания с неочевидным смыслом, мозг менял схему работы, подключая дорсомедиальную префронтальную кору, связанную с анализом намерений собеседника, а также переднюю островковую кору, которая отвечает за обработку эмоционально заряженных ситуаций. Чем сложнее была задача, тем активнее взаимодействовали эти зоны. Интересно, что более активная связь между ними наблюдалась у тех, кто справлялся с заданиями лучше.

«Понимание речи — это не просто вопрос интеллекта или памяти, — объясняет научный сотрудник Международной лаборатории социальной нейробиологии НИУ ВШЭ Марио Мартинез Саито, участвовавший в исследовании. — Наш мозг использует сложную систему, которая объединяет язык, социальное мышление и анализ контекста». По мнению Саито, результаты исследования имеют в том числе и практическое применение, например, для создания более «проницательных» моделей искусственного интеллекта.