Představte si, že si v duchu řeknete slabiku, ale nevydáte ani hlásku. Dokáže počítač poznat, co jste si chtěli říct? Nový výzkum ukazuje, že za určitých laboratorních podmínek překvapivě dobře.
Vědci využili vysokohustotní elektrokortikografii (ECoG) u devíti pacientů podstupujících operaci mozkového nádoru. Elektrody umístěné přímo na povrchu mozku jim umožnily velmi přesně sledovat aktivitu oblastí zapojených do řeči.
Ukázalo se, že skutečně vyslovená a pouze představovaná řeč mají část nervových procesů společnou. Ze zaznamenané mozkové aktivity pak výzkumníci pomocí počítačového modelu zkoušeli určit, kterou slabiku si člověk představoval.
Výsledek? Mediánová přesnost dosáhla 80,4 %, zatímco při náhodném hádání by činila pouze 16,7 %.
Nejde ale o univerzální „čtečku myšlenek“. Studie zahrnovala jen devět lidí, elektrody byly umístěny přímo na mozku a model rozpoznával omezený soubor předem určených řečových jednotek. Z výsledku tedy nelze usuzovat, že technologie dokáže odposlouchávat libovolné myšlenky člověka.
Výzkum je přesto důležitý. Lepší pochopení toho, jak mozek vytváří vnitřní řeč, může v budoucnu pomoci při vývoji mozkových rozhraní pro lidi, kteří kvůli ochrnutí nebo neurologickému onemocnění ztratili schopnost mluvit.
Ne čtení myšlenek, ale další krok k tomu, aby jednou mohl promluvit i člověk, jehož hlas už tělo nedokáže vytvořit.
A neural architecture for imagined and overt speech motor dynamics
Mental imagery is a hallmark of human cognition, yet its neural mechanisms remain poorly understood. Speech imagery (the internal simulation of speech without overt articulation) has been proposed to partially share substrates with speech production, but its spatiotemporal dynamics remain controversial. Here, we leveraged high-resolution electrocorticography to investigate shared and modality-specific coding of articulatory kinematic trajectories during speech imagery and articulation. Linear modeling revealed robust articulatory kinematic trajectories encoding in frontoparietal cortex across modalities. Supramodal populations across middle premotor, subcentral and postcentral–supramarginal regions exhibited spatiotemporal stability during integrative planning. In contrast, modality-specific populations for speech imagery and articulation were somatotopically interleaved in primary sensorimotor cortex, revealing a distinct spatiotemporal organization. We further developed a generalized decoding framework that achieved high prediction accuracy for speech imagery (median 80.4%; chance 16.7%), comparable to speech articulation (78.3%). These findings uncover a somato-cognitive organization linking supramodal planning with modality-specific representations, informing imagery-based brain–computer interfaces.
