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Un estudio científico publicado en Nature Communications indicó que el cerebro humano comprende el lenguaje hablado mediante un proceso similar al que utilizan los sistemas de inteligencia artificial, en especial los modelos avanzados de procesamiento de texto.
La investigación se divulgó este miércoles 21 y analizó la actividad cerebral de nueve personas mientras escuchaban un podcast de 30 minutos. Los resultados mostraron que las respuestas neuronales en etapas tardías coinciden con las capas más profundas de modelos tecnológicos diseñados para interpretar lenguaje.
Los investigadores registraron la actividad cerebral mediante eletrocorticografía, una técnica que permite identificar el momento y la ubicación exacta de las señales neuronales. El análisis reveló que áreas clave del cerebro asociadas con la comprensión del lenguaje, como la área de Broca, mostraron patrones comparables al diseño en capas de modelos como GPT-2 y Llama 2.
El equipo tomó como referencia los Modelos de Lenguaje de Gran Porte (LLM), utilizados en inteligencia artificial para procesar y generar texto. Estos modelos ofrecieron una estructura útil para explicar cómo el cerebro humano interpreta la información lingüística, en contraste con los enfoques psicolingüísticos tradicionales basados en símbolos fijos y jerarquías rígidas.
Los LLM representan palabras y su contexto mediante valores numéricos continuos, que se transforman a través de múltiples capas. Este proceso permite construir representaciones complejas del lenguaje necesarias para tareas como la traducción de idiomas y la generación de textos coherentes.
Construcción gradual del significado
El estudio señaló que el cerebro no capta el significado del lenguaje de forma inmediata. Cada palabra atraviesa una serie de etapas neuronales antes de integrarse en una idea completa. Este mecanismo se asemeja al funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial, que procesan la información de manera progresiva.
Las capas iniciales de estos sistemas tecnológicos se enfocan en rasgos básicos de las palabras. Las capas más profundas integran contexto, tono y significado para construir el sentido de una frase completa. Según los investigadores, este patrón también se reflejó en la actividad cerebral observada durante el experimento.
El análisis incluyó elementos lingüísticos tradicionales como fonemas y morfemas, pero estos no explicaron la actividad cerebral en tiempo real con la misma precisión que las representaciones contextuales utilizadas por los modelos de inteligencia artificial.
Los hallazgos sugirieron que el cerebro humano depende más de un contexto fluido y dinámico que de bloques lingüísticos inmutables. Esta evidencia abrió la posibilidad de replantear teorías previas que sostenían que la comprensión del lenguaje se basaba principalmente en estructuras fijas.
*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La fuente de esta información es de un medio del Grupo de Diarios América (GDA) y revisada por un editor para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.
