世界是一個不可預測的地方。但是大腦已經進化出一種應對日常不確定性的方法——它並沒有向我們展示很多不確定性，而是將其解決為一個現實的世界模型。身體的中央控制器會預測每一種可能性，利用其儲存的過去經驗資料庫，以最大限度地減少意外的發生。以視覺為例：我們很少看到物體的全貌，但我們的大腦會填補空白，對我們所看到的東西做出最佳猜測——而且這些預測通常是對現實的準確反映。
聽覺也是如此，神經科學家現在已經確定了一種類似預測文字的大腦機制，可以幫助我們預測聽到別人說話時接下來會發生什麼。《發表》在本週的《公共科學圖書館·生物學》上的研究結果，增進了我們對大腦如何處理語音的理解。它們還提供了關於語言如何進化的線索，甚至可能導致更準確地診斷各種神經系統疾病的新方法。
這項新研究建立在早期發現的基礎上，猴子和人類嬰兒可以隱式地學習識別人工語法，即人為編造的語言中聲音相互關聯的規則。英國紐卡斯爾大學的神經科學家菊池幸子和她的同事向獼猴和人類播放了一系列無意義的語音序列。與早期的發現一致，菊池和她的團隊發現這兩個物種都很快地學會了該語言的人工語法規則。在最初的學習期之後，研究人員播放了更多的聲音序列——其中一些違反了編造的語法規則。他們使用微電極記錄來自數百個單獨神經元以及處理聲音資訊的大量神經元的反應。透過這種方式，他們能夠比較兩種型別序列的反應，並確定這兩個物種反應之間的相似之處。
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科學家們發現，在這種情況下，猴子和人類的大腦活動非常相似，並且它會根據虛構句子中的聲音序列而變化。在這兩個物種中，遵循語法規則的句子會改變聽覺皮層中單個細胞的放電，從而使不同神經元群產生的低頻和高頻節律活動同步化。違反語法規則的句子最初產生不同的反應，但大約半秒後會出現相同的同步模式，這表明之前學習的“正確”序列會調節大腦對違反規則的序列的反應。“我們發現了單個神經元如何與神經元群協調以預測即將發生的事件，”菊池說。“這種情況發生在神經元注意到錯誤發生之前不久，大腦必須修改其預測。”這項研究“最終可能幫助人們預測接下來會發生什麼的問題，”她補充道。“例如，我們現在可以詢問這些預測反應在患有閱讀障礙、精神分裂症和注意力缺陷多動障礙等疾病的人中是如何發生故障的。”
這項研究是首次直接比較人類和猴子對複雜聲音的神經反應。因此，其結果表明，這兩個物種都使用相同的大腦機制來處理此類聲音——這種機制似乎在進化過程中得到了保留。據倫敦大學學院研究語音產生大腦機制的認知神經科學家蘇菲·斯科特說，她沒有參與這項研究，這項新研究為了解大腦主要聽覺皮層的工作原理提供了重要的見解。“它表明，細胞對聲音的序列，或者你期望接下來聽到什麼很敏感，”她說。“他們發現訊號會受到你是否獲得預期序列的調節，這很好地表明聽覺皮層要麼正在學習序列，要麼正在從其他地方接收有關序列的輸入並使用該資訊。”
斯科特補充說，將相同的分析方法應用於人類語音可能很困難，因為研究中使用的虛構語言與真實語音幾乎沒有相似之處。“led 和 let 這兩個詞的區別在於結尾的聲音。但是，當我讀其中一個時，我會在開頭髮出不同的聲音，因為我預料到了詞的結尾，”斯科特解釋說。“我們在語音中使用此資訊，但人工語法中缺少此資訊，人工語法在單詞之間存在很長的間隔，需要檢查神經振盪如何變化。這意味著 [研究人員的分析方法] 如果他們研究真實的語音可能行不通。”