Bằng cách theo dõi bộ não của người sống, các nhà khoa học đã tạo ra bản đồ có độ phân giải cao nhất từ trước đến nay của các tế bào thần kinh mã hóa ý nghĩa của từ.

Kết quả trên gợi ý rằng, mỗi cá nhân sử dụng các vùng giống nhau trong não để phân loại từ - giúp chúng ta hiểu ý nghĩa của âm thanh.

Nghiên cứu, đã được công bố vào ngày 4/7 trên tạp chíNature, chỉ dựa trên các từ bằng tiếng Anh, nhưng đây là một bước trong quá trình tìm ra cách bộ não lưu trữ các từ trong thư viện ngôn ngữ của nó, bác sĩ giải phẫu thần kinh Ziv Williams tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cho biết.

Hình minh họa. Nguồn: Science Photo Library

Vùng não được gọi là vỏ não thính giác (auditory cortex) chịu trách nhiệm xử lý âm thanh của một từ khi nó đi vào tai. Nhưng chính vỏ não trước trán (Prefrontal Cortex), khu vực diễn ra hoạt động não bậc cao, mới xử lý ngữ nghĩa của một từ - bản chất hoặc ý chính của từ đó.

Trước đây, quá trình này đã được nghiên cứu bằng cách phân tích hình ảnh lưu lượng máu trong não - một thước đo cho hoạt động não, cho phép nghiên cứu ánh xạ ý nghĩa của từ tới các vùng nhỏ của não.

Nhưng Williams và các đồng nghiệp của ông có cách độc đáo khác để xem xét các tế bào thần kinh riêng lẻ mã hóa ngôn ngữ trong thời gian thực như thế nào. Nhóm của ông tuyển dụng 10 người sắp trải qua phẫu thuật điều trị bệnh động kinh, mỗi người trong số họ đã được cấy điện cực vào não để xác định nguồn gốc cơn động kinh. Các điện cực cũng cho phép các nhà nghiên cứu ghi lại hoạt động của khoảng 300 tế bào thần kinh ở vỏ não trước trán của mỗi người.

Khi người tham gia nghe nhiều câu ngắn chứa tổng cộng khoảng 450 từ, các nhà khoa học đã ghi lại tế bào thần kinh nào hoạt động và hoạt động khi nào. Williams nói rằng khoảng 2 hoặc 3 tế bào thần kinh sẽ sáng lên cho mỗi từ (mặc dù nhóm nghiên cứu chỉ ghi lại hoạt động của một phần rất nhỏ trong số hàng tỷ tế bào thần kinh của vỏ não trước trán). Sau đó, các nhà nghiên cứu xem xét sự giống nhau về ngữ nghĩa giữa các từ kích hoạt cùng một tổ hợp tế bào thần kinh.

Các từ này thường cùng một nhóm về ngữ nghĩa, chẳng hạn như từ chỉ hành động hoặc từ liên quan đến con người. Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra những từ mà bộ não có thể cho là liên kết với nhau, chẳng hạn như “vịt” và “trứng”, đã kích hoạt một tổ hợp tế bào thần kinh giống nhau. Những từ có ý nghĩa tương tự nhau, chẳng hạn như "chuột" và "chuột cống", kích hoạt các tế bào thần kinh giống nhau hơn so với các từ không liên quan, chẳng hạn như "chuột" và "củ cà rốt". Có các nhóm tế bào thần kinh khác phản ứng với những từ liên quan đến các khái niệm trừu tượng hơn, ví dụ như các từ như "ở trên" và "phía sau".

Williams cho biết, các nhóm ngữ nghĩa mà não gán cho các từ là tương tự nhau giữa những người tham gia, cho thấy tất cả bộ não người xử lý ngữ nghĩa theo cùng một cách.

Các tế bào thần kinh vỏ não trước trán không phân biệt các từ dựa trên âm thanh mà chỉ phân biệt dựa trên ý nghĩa. Ví dụ, khi một người nghe thấy từ "con trai", những tổ hợp thần kinh liên quan đến từ chỉ các thành viên trong gia đình sẽ sáng lên. Nhưng những tế bào thần kinh đó không phản ứng với từ "Mặt trời". (Trong tiếng Anh, "con trai" - "son" và "Mặt trời" - "sun" có phát âm giống nhau).

Ở một mức độ nào đó, các nhà nghiên cứu có thể xác định những gì mà người tham gia nghe thấy bằng cách quan sát cách các tế bào thần kinh của họ hoạt động. Mặc dù không thể tái tạo chính xác thành các câu, họ có thể biết câu nói về những gì (con vật, hành động, thức ăn, v.v...) và theo thứ tự nào.

Vikash Gilja - kỹ sư tại Đại học California San Diego - giám đốc khoa học của công ty giao diện não-máy tính Paradromics, cho biết: “Để có được mức độ chi tiết này và xem qua những gì đang xảy ra ở cấp độ nơ-ron đơn lẻ là điều tuyệt vời”. Ông rất ấn tượng về việc các nhà nghiên cứu không những xác định được các tế bào thần kinh tương ứng với các từ và nhóm từ, mà còn cả thứ tự các từ được nói dựa trên hoạt động não.

Đọc dữ liệu từ tế bào thần kinh nhanh hơn nhiều so với sử dụng hình ảnh chụp não. Gilja nói, hiểu ngôn ngữ ở tốc độ tự nhiên, theo thời gian thực rất quan trọng cho công việc phát triển các thiết bị giao diện não-máy tính trong tương lai nhằm giúp phục hồi khả năng nói ở người bệnh đã đánh mất khả năng này.