Nature Neuroscience a corectat ordinea autorilor unui studiu despre reprezentarea cuvintelor în creier

Springer Nature, nota editorială „Publisher Correction” din Nature Neuroscience, Neuroscience a publicat la 6 octombrie 2026 o corecție privind ordinea autorilor studiului „A population code for semantics in human hippocampus”. Ordinea greșită din versiunea publicată inițial a fost corectată în versiunile HTML și PDF ale studiului. Rectificarea privește felul în care sunt creditați autorii cercetării despre reprezentarea sensului cuvintelor în activitatea neuronilor din hipocamp.

„În versiunea publicată inițial a articolului, ordinea listei autorilor era incorectă. Această eroare a fost acum corectată în versiunile HTML și PDF ale articolului”, a declarat Springer Nature, nota editorială „Publisher Correction” din Nature Neuroscience.

Studiul fusese publicat online la 30 septembrie 2026, potrivit DOI.

Pagina articolului de pe Nature consemnează rectificarea și afișează lista autorilor începând cu Melissa Franch, care a condus analiza și a realizat figurile studiului, Elizabeth A. Mickiewicz și James L. Belanger, care au contribuit la colectarea, organizarea și gestionarea datelor.

Cercetarea urmărește cum este reprezentat sensul în activitatea neuronală

Echipa a pornit de la ipoteza că informația semantică, adică informația despre sens, poate fi exprimată prin tipare de activitate distribuite între mai mulți neuroni. Abordarea a fost inspirată de rezultatele modelelor lingvistice mari, sisteme care folosesc reprezentări numerice ale limbajului.

Studiul a inclus 10 persoane, ale căror răspunsuri neuronale au fost înregistrate în timp ce ascultau povești. Electrozii subțiri folosiți pentru înregistrări au fost implantați în cadrul unor proceduri clinice de monitorizare a epilepsiei, relatează Playtech.

Autorii au folosit modele matematice pentru a pune în legătură cuvintele auzite cu activitatea înregistrată. Asocierea dintre răspunsurile neuronilor și sensul cuvintelor s-a păstrat după ce analiza a luat în calcul caracteristicile sunetelor și gramatica.

Răspunsurile individuale aveau o selectivitate complexă: erau asociate cu mai multe cuvinte din mai multe categorii de sens. Cercetătorii au analizat apoi activitatea combinată a neuronilor, comparând diferențele dintre răspunsurile acestora cu diferențele de semnificație dintre cuvinte.

GPT-2 a oferit cea mai apropiată corespondență cu răspunsurile înregistrate

Distanța dintre tiparele neuronale era corelată cu distanța semantică dintre cuvinte. Comparația a folosit reprezentări numerice numite vectori, care descriu relațiile dintre cuvinte. Dintre modelele analizate, reprezentările generate de GPT-2 s-au aliniat cel mai bine cu activitatea neuronală.

Pentru cuvintele foarte apropiate ca sens, autorii au observat și o corelație inversă: apropierea semantică putea fi însoțită de răspunsuri neuronale mai diferite. Ei atribuie acest rezultat codării contrastive, o reprezentare prin diferențiere care, în interpretarea lor, reduce influența zgomotului din semnale.

Variațiile răspunsurilor neuronale erau corelate și cu măsurători ale polisemiei, adică ale existenței mai multor sensuri pentru un cuvânt, obținute din modelele lingvistice. Autorii interpretează această asociere ca indiciu că reprezentarea sensului în hipocamp depinde în mare măsură de context.

Datele cercetării sunt disponibile în Data Archive for the Brain Initiative, iar codul de analiză este publicat pe GitHub. Acesta folosește Python 3.11.7 și Matlab 2023b sau versiuni ulterioare.