Наш мозг связывает входящие звуки речи со знанием грамматики, которая является абстрактной по своей природе. Но как мозг кодирует абстрактную структуру предложения? В нейровизуализационном исследовании, результаты которого были опубликованы в журнале PLOS Biology, ученые из Института психолингвистики имени Макса Планка и Университета Радбоуда в Неймегене выяснили, что мозг кодирует структуру предложений и фраз в различных нейронных паттернах. Как мозг представляет предложения? Это один из фундаментальных вопросов в нейронауке, поскольку предложения являются примером абстрактных структурных знаний, которые нельзя непосредственно наблюдать из речи. Хотя все предложения состоят из более мелких строительных блоков, таких как слова и фразы, не все комбинации слов или фраз приводят к предложениям. Как же мозг кодирует структурные отношения, из которых состоит предложение? Исследователи уже выдвигали теорию о том, как мозг вычисляет лингвистическую структуру, основанную на данных компьютерного моделирования. Для дальнейшей проверки этой «временной» модели структуры языка использовали электроэнцефалографию для измерения нейронных реакций через кожу головы.  Исследователи создали наборы разговорных голландских фраз (например, de rode vaas «красная ваза») и предложений (например, de vaas is rood «ваза красная»), которые были одинаковыми по длительности и количеству слогов и очень похожими по смыслу. Они также создавали картинки с изображением предметов (например, вазы) пяти разных цветов. В эксперименте приняли участие 15 взрослых носителей голландского языка. Для каждого речевого стимула их просили выполнить одно из трех заданий в случайном порядке. 

«Наши результаты показывают, как мозг разделяет речь на лингвистические структуры, используя время и силу связи нейронных сигналов. Эти сигналы мозга создают новую основу для будущих исследований того, как наш мозг создает язык. Кроме того, механизм, основанный на времени, в принципе может быть использован в системах машинного обучения, которые взаимодействуют с восприятием разговорного языка для представления абстрактной структуры, с чем машинные системы в настоящее время испытывают трудности», - пришли к выводу исследователи.