Scoperto il segnale cerebrale che indica se il linguaggio è stato compreso

Scoperto il segnale cerebrale che indica se il linguaggio è stato compreso

I neuroscienziati del Trinity College di Dublino e dell'Università di Rochester hanno identificato un segnale cerebrale specifico associato alla comprensione del linguaggio. Il segnale è presente quando l'ascoltatore ha capito ciò che ha sentito, ma è assente quando non ha capito o non ha prestato attenzione.


L'unicità del segnale implica che ci potrebbero essere diverse potenziali applicazioni, come tracciare lo sviluppo del linguaggio nei neonati, valutare la funzione cerebrale nei pazienti non responsivi o determinare l'inizio precoce della demenza negli anziani.


Durante le nostre interazioni quotidiane, parliamo regolarmente a un ritmo di 120 - 200 parole al minuto. Per capire il parlato a queste velocità e non perdere il filo della conversazione, il nostro cervello deve comprendere molto rapidamente il significato di ciascuna di queste parole.


Farlo con tanta facilità è una prodezza stupefacente del cervello umano, soprattutto considerando che il significato delle parole può variare notevolmente a seconda del contesto. Ad esempio, la parola bat significa cose molto diverse nelle seguenti due frasi: "Ho visto un bat (nel senso di pipistrello) volare sopra la sua testa ieri sera"; "Il giocatore di baseball ha fatto un fuoricampo con la sua bat (in senso di mazza da baseball) preferita".


Tuttavia il modo preciso con cui il nostro cervello calcola il significato delle parole nel contesto è rimasto finora poco chiaro. Il nuovo approccio, pubblicato ieri sulla rivista internazionale Current Biology, mostra che il nostro cervello compie un rapido calcolo della verosimiglianza nel significato che ogni parola ha, in rapporto alle parole che l'hanno preceduta.


Per verificarlo, i ricercatori hanno iniziato a sfruttare tecniche di avanguardia che consentono ai computer e agli smartphone moderni di "capire" il parlato. Queste tecniche sono molto diverse da come operano gli umani. L'evoluzione umana è stata tale che i bambini arrivano già più o meno cablati per imparare a parlare sulla base di un numero relativamente piccolo di esempi di discorso.


I computer dall'altra parte hanno bisogno di una quantità enorme di apprendimento, ma poiché sono veloci, possono realizzarlo molto rapidamente. Quindi, si può addestrare un computer introducendo molti esempi (tipo tutta la Wikipedia) e chiedendogli di riconoscere quali coppie di parole appaiono molte volte insieme e quali no.


In questo modo, il computer inizia a "capire" che le parole che appaiono insieme regolarmente, come "dolce" e "torta", devono significare qualcosa di simile. E, in effetti, il computer finisce con un insieme di valori numerici che indicano la probabilità di una qualsiasi parola di essere simile a un'altra.


Per verificare se il cervello umano calcola effettivamente la somiglianza tra le parole mentre ascoltiamo il discorso, i ricercatori hanno registrato i segnali elettrici di onde cerebrali presi dallo scalpo umano - una tecnica chiamata elettroencefalogramma o EEG - mentre i partecipanti ascoltavano un certo numero di audiolibri. Quindi, analizzando la loro attività cerebrale, hanno identificato una risposta cerebrale specifica che rifletteva il grado di similarità o di diversità di una parola da quelle che l'avevano preceduta nella storia.


E' cruciale notare che questo segnale scompariva completamente quando i soggetti non riuscivano a capire il discorso (perché c'era troppo rumore), o quando non stavano semplicemente prestando attenzione ad esso. Pertanto, questo segnale rappresenta una misura estremamente sensibile della capacità o meno di una persona di comprendere realmente il discorso che sta ascoltando e, come tale, ha un numero di potenziali applicazioni importanti.


Ed Lalor, assistente professore della Facoltà di Ingegneria del Trinity College di Dublino, e del Trinity College Institute of Neuroscience e del Trinity Center for Bioengineering, ha guidato la ricerca e ha dichiarato:

"Le applicazioni potenziali includono il test dello sviluppo del linguaggio nei neonati o la determinazione del livello della funzione cerebrale nei pazienti in uno stato di coscienza ridotto. La presenza o l'assenza del segnale può anche confermare se una persona in un lavoro che richiede reazioni precise e veloci - come un controllore del traffico aereo o un soldato - ha capito le istruzioni che ha ricevuto e potrebbe anche essere utile per testare l'inizio della demenza negli anziani in base alla loro capacità di seguire una conversazione".

"C'è ancora molto lavoro da fare prima di comprendere appieno l'intera gamma di calcoli che il nostro cervello esegue quando dobbiamo comprendere il linguaggio. Tuttavia, abbiamo già iniziato a cercare altri modi in cui il nostro cervello potrebbe calcolare il significato e in che modo tali calcoli differiscono da quelli eseguiti dai computer. Speriamo che il nuovo approccio faccia davvero la differenza, se applicato in alcuni dei modi che immaginiamo".

 

 

 


Fonte: Trinity College Dublin (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Michael P. Broderick, Andrew J. Anderson, Giovanni M. Di Liberto, Michael J. Crosse, Edmund C. Lalor. Electrophysiological Correlates of Semantic Dissimilarity Reflect the Comprehension of Natural, Narrative Speech. Current Biology, 2018; DOI: 10.1016/j.cub.2018.01.080

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