还记得查理·布朗（Charlie Brown）的老师的声音：“ wha wha wha ...”吗？有时我们可以听到有人说话，但这并不总是意味着我们正在调整。
应用机器学习的技术代表了使用相对便宜的脑电图（脑电图）技术（想想配备有线电极的头骨）来监控电气大脑活动并评估理解力的进步。该方法可以为婴儿的语言发展和患者的理解提供敏感的衡量，包括意识状态降低。
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该大学生物医学工程和神经科学副教授埃德蒙·拉洛（Edmund Lalor）说：“演讲真的很棒，但是我们已经习惯了，我们的大脑非常擅长理解稳定的单词，我们经常将其视为理所当然。”罗切斯特和三一学院都柏林。Lalor，负责该研究于2018年3月发表的研究当前的生物学，指出，单词以令人印象深刻的剪辑从大多数演讲者的舌头上滚开 - 每分钟约120至200个单词。当警报时，我们的大脑几乎没有问题，并将声音解释为音节，单词，段落和含义。
为了检测我们解释言语时的处理情况，Lalor及其同事（包括研究生兼首席作家Michael Broderick）首次将机器学习应用于前总统Barack Obama的录音和地址，以评估应何时发生理解的关键时刻。拉勒说：“机器学习最终为每个单词生产了一个很大的数字矢量。”“一个具有高数量价值的词具有很大的含义，应该唤起更强的脑电图响应。”他说，机器学习的读数与听取相同录音的人的大脑的脑电图读数保持一致。来自大脑的电荷的尖峰与理解的关键时刻相对应。
为了进一步测试电信号中的尖峰与人们所听到的内容相对应，该团队在其他情况下进行了脑电图的读数。在一个中，背景噪音使听力扬声器变得困难，听众的大脑信号显示出较弱的响应（当听众还可以看到演讲者的视频时，理解得到了改善）。在另一个实验中，听众的注意力使另一位叙述者同时讲述另一个故事的竞争声音混乱。布罗德里克解释说：“这模拟了一个现实世界中的环境，您必须将注意力集中在一个扬声器上，而忽略周围其他人的声音。”在那种嘈杂的条形场景中，受试者的脑电图读数也显示出理解下降。
最终，团队向后播放有声读物的录音。布罗德里克说，在这些测试中，大脑的反应“消失了”，因为声音对听众显然没有意义。
使用脑电图检测理解的实践并不是什么新鲜事。自1980年代初以来，当人们听到一系列意外单词时，研究人员已经指出了脑电图尖峰。在听到不一致的单词后，通常可以看到所谓的N400响应。拉勒说，这个问题在解释N400信号的含义。
拉勒说：“你给人们一个句子，例如'牙医告诉我刷我的树'，它在其中有这种奇怪的侵犯，因此您的大脑会做出回应。人们仍在辩论这种反应可能意味着什么。”“我们的不同之处在于，它是基于对上下文中每个单词的含义数量的评估。因此，它可以使我们能够更好地理解语言处理的不同方面。”
尽管Lalor承认他们的模型可以进行完善，但他建议脑电图测试比MRIS便宜得多，更容易访问，可以找到一些有用的应用程序。可能关心孩子的成长的父母，即使在早期的语言理解开始时，即使在18个月的时间里，也可能会要求孩子。Lalor说，在那个阶段，脑电图读数应表示一些基本的语言理解。如果他们不这样做，这可能是语言问题的早期迹象，直到以后才能诊断出来。
该测试还可以提供一种廉价的方法来评估明显的植物状态的患者。拉勒说，这可能就像将电极连接到患者一样简单，让他们听听有声读物一个小时然后进行分析。英国伯明翰大学的心理学家达米安·克鲁斯（Damian Cruse）分析了意识妥协的人的大脑功能，称该团队的方法“非常有前途”，并补充说这样的方法可以“为家庭和照顾者提供重要的信息”。
展望未来，Lalor甚至设想开发可穿戴的脑电图测试，这些测试可能会立即阅读，例如，在战场上是战场上的士兵还是在繁忙的领空中的飞行员，不仅是在听取指示，而且还与学生不同。查理·布朗（Charlie Brown）的教室 - 还注册了它们。
他说：“如果信号在那里，那么你知道他们是理解的。”
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