В недавнем исследовании были изучены нейронные механизмы, лежащие в основе естественного разговора, путем записи локальных полевых потенциалов (LFP) с 1910 каналов в 39 областях мозга у 14 участников, проходящих мониторинг эпилепсии. Участники вели непринужденные беседы, и их нейронная активность была синхронизирована с расшифрованными словами. Исследование показало, что изменения в активности мозга согласуются с моделью NLP, при этом значительная часть каналов демонстрирует корреляции.
В исследовании использовалась предварительно обученная модель GPT-2 для векторизации состава слов и предложений, что позволило сравнить ее с нейронными данными. Левое полушарие демонстрировало более коррелированную активность, чем правое. Несколько областей мозга, включая височную и лобную кору, таламус и лимбическую систему, показали высокий процент каналов, коррелирующих с вложениями NLP. Самое высокое соотношение коррелированных каналов наблюдалось в левой прецентральной коре во время планирования речевой продукции и в левой и правой верхней височной коре во время понимания.
Сравнение с моделью BERT показало значительно более высокую долю коррелированных каналов, чем случайность. Средние коэффициенты корреляции снижались, когда участники пассивно участвовали в псевдо-разговоре. Реальные предложения вызывали значительно более высокий процент реагирующих каналов по сравнению с тарабарщиной. Самый высокий процент коррелированных каналов наблюдался в средних гамма-частотах (70-110 Гц) как для понимания, так и для производства речи. Нейронная активность предпочтительно согласовывалась с более высокими сетевыми слоями как для планирования речи, так и для понимания.
Эти результаты выявляют динамическую организацию нейронной активности, которая лежит в основе производства и понимания языка во время естественного разговора, и используют использование моделей глубокого обучения для понимания нейронных механизмов, лежащих в основе человеческого языка.