Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Выделены направления изучения синтаксиса с помощью нейронных колебаний
Ученые из Бристольского университета, Высшей школы экономики и Института Макса Планка проанализировали ряд экспериментальных и вычислительных работ и обосновали наиболее перспективные способы изучения нейромеханизмов синтаксиса.
Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Reviews Neuroscience. Работа выполнена при поддержке мегагранта правительства России в рамках нацпроекта «Наука и университеты». Синтаксис — система, лежащая в основе языка и позволяющая складывать слова в словосочетания и предложения. В последние десятилетия среди специалистов в когнитивных науках наибольшее распространение получила идея об участии нейронных колебаний в кодировании синтаксической информации. Согласно этому подходу, кодирование слов, словосочетаний и предложений происходит на разных частотах.
Один из способов изучения синтаксических структур в мозге подразумевает измерение нейронных колебаний при обработке отдельных слов и фраз предложения. Этот принцип можно условно назвать разделением на блоки. Второй способ также основан на нейронных колебаниях, но он исходит из представлений о синтаксической структуре как сложном иерархическом феномене и строится на многомасштабной интеграции информации.
Международная команда ученых (доцент отделения психологии Бристольского университета, старший научный сотрудник Международной лаборатории социальной нейробиологии НИУ ВШЭ Нина Казанина и Алессандро Тавано из Института Макса Планка) сопоставила ряд работ, изучающих нейрокорреляты языковых фраз или предложений. Под нейрокоррелятами понимаются механизмы, используемые мозгом для решения алгоритмических и других задач.
«Во время обработки предложения в мозгу человека строится не просто цепочка из слов, а определенная синтаксическая иерархия. При этом синтаксическая конструкция может иметь разную длину — состоять как из одного слова, так и из двадцати. Построение иерархии — это гораздо больше, чем разделение предложения на части. Например, предложение “Вчера вечером Миша написал письмо своей семье” можно разбить на примитивные части, но это не поможет понять, как устроена его синтаксическая структура», — поясняет Нина Казанина.
Проанализировав ряд экспериментальных и вычислительных работ, ученые пришли к выводу, что более релевантным следует считать принцип многомасштабной интеграции информации. При помощи нейронных колебаний можно собирать в одно целое информацию, которая достигает мозга в разное время или обрабатывается в разных областях мозга.
Например, в предложении «Что, ты считаешь, мама мне подарит на Новый год?» слова «что» и «подарит» — части одной синтаксической составляющей, которые надо собрать вместе из разных частей предложения. Авторы подчеркивают перспективность сочетания вычислительных и нейробиологических моделей с лингвистическими и психолингвистическими.
Telegram 
Дзен 
VK За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно