A linguagem humana é extremamente rica e complexa. No entanto, do ponto de vista da teoria da informação, as mesmas ideias poderiam, teoricamente, ser transmitidas num formato muito mais comprimido. Isto levanta uma questão interessante: por que as pessoas não se comunicam num sistema digital de uns e zeros como os computadores?
Os linguistas Michael Hahn, de Saarbrücken, e Richard Futrell, da Universidade da Califórnia, Irvine, respondem a esta pergunta. Juntos, eles criaram um modelo para explicar por que a linguagem humana tem essa aparência. Sua pesquisa foi publicada recentemente em comportamento humano natural.
Linguagem humana e eficiência da informação
Existem aproximadamente 7.000 línguas faladas em todo o mundo. Algumas línguas são faladas por apenas um punhado de pessoas, enquanto outras, como o chinês, o inglês, o espanhol e o hindi, são faladas por bilhões. Apesar das diferenças, todas as línguas servem ao mesmo propósito básico. Eles transmitem significado combinando palavras em frases e depois organizando as frases em sentenças. Cada parte tem seu próprio significado e juntas criam uma mensagem clara.
“Na verdade, é uma estrutura muito complexa. Como o mundo natural tende a maximizar a eficiência e a conservar recursos, é inteiramente razoável perguntar por que o cérebro codifica informações verbais de uma forma aparentemente complexa, em vez de digitalmente como um computador”, explica Michael Hahn. Em teoria, codificar a fala como uma sequência binária de 1s e 0s seria mais eficiente porque comprime a mensagem com mais força do que a linguagem falada. Então, por que os humanos não conseguem se comunicar como o R2-D2 em Star Wars? Hahn e Futrell acreditam ter a resposta.
A linguagem é construída em torno de experiências do mundo real
“A linguagem humana é moldada pelas realidades da vida que nos rodeia”, disse Michael Hahn. “Por exemplo, se eu falasse sobre o par de meio gato e meio cachorro, e usasse o termo abstrato ‘gol’ para me referir a isso, ninguém saberia o que quero dizer, porque é certo que ninguém nunca viu ‘gol’ – simplesmente não reflete a experiência de vida de ninguém. Da mesma forma, misturar as palavras ‘gato’ e ‘cachorro’ em uma sequência de caracteres que usam as mesmas letras, mas não podem ser interpretados, continua.
Tecnicamente, uma forma embaralhada como “gadcot” contém as letras de duas palavras únicas, mas não significa nada para o ouvinte. Em comparação, a frase “cães e gatos” é fácil de entender porque ambos os animais são conceitos familiares. A linguagem humana é eficaz porque está diretamente ligada ao conhecimento compartilhado e à experiência de vida.
O cérebro prefere padrões familiares
Hahn resume as descobertas desta forma: “Simplificando, é mais provável que nossos cérebros sigam rotas aparentemente mais complexas”. Embora a linguagem natural não seja comprimida ao máximo, ela coloca muito menos estresse no cérebro. Isso ocorre porque o cérebro processa as palavras em constante interação com o que já sabemos sobre o mundo.
O código digital puro poderia transmitir mensagens mais rapidamente, mas estaria divorciado da experiência cotidiana. Hahn compara isso ao deslocamento para o trabalho: “Em nosso trajeto normal, a rota é tão familiar para nós que dirigir é quase como estar no piloto automático. Nossos cérebros sabem exatamente o que esperar, por isso é necessário muito menos esforço. Seguir uma rota mais curta, mas menos familiar, pode parecer mais cansativo porque a nova rota exige que estejamos mais atentos enquanto dirigimos.” Sua abordagem
Em outras palavras, falar e compreender códigos binários requer mais esforço mental por parte de quem fala e de quem ouve. Em vez disso, o cérebro estima constantemente a probabilidade de certas palavras e frases aparecerem em seguida. Como usamos nossas línguas nativas todos os dias há décadas, esses padrões estão profundamente arraigados, tornando a comunicação mais suave e menos exigente.
Como o processamento preditivo molda a fala
Hahn fornece uma ilustração clara: “Quando eu digo a frase alemã ‘Die fünf grünen Autos’ (inglês: ‘Five Green Autos’), essa frase quase certamente significará algo para outro falante de alemão, enquanto ‘Grünen fünf die Autos’ (inglês: ‘Five Green Autos’) não”, disse ele.
Quando alguém ouve “Die fünf grünen Autos”, o cérebro imediatamente começa a interpretar o significado. A palavra “Die” indica certas possibilidades gramaticais. Os ouvintes alemães podem restringir imediatamente suas escolhas para excluir substantivos singulares masculinos ou neutros. A próxima palavra “fünf” significa algo contável, excluindo conceitos abstratos como amor ou sede. Então “grünen” significa que o substantivo estará no plural e a cor será verde. Neste ponto, o objeto pode ser um carro, uma banana ou um sapo. Somente quando a última palavra “carro” é pronunciada é que o significado é totalmente determinado. Para cada palavra, o cérebro reduz a incerteza até que reste apenas uma interpretação.
Em contraste, “Grünen fünf die Autos” quebra esse padrão previsível. Os sinais gramaticais esperados aparecem na ordem errada, de modo que o cérebro não consegue construir facilmente o significado a partir da sequência.
Impacto na inteligência artificial e nos modelos de linguagem
Hahn e Futrell conseguiram provar matematicamente esses padrões. Suas descobertas foram publicadas em comportamento humano naturalsugerindo que a linguagem humana prioriza a redução da carga cognitiva em vez da maximização da compressão.
Esses insights também podem informar melhorias em grandes modelos de linguagem (LLMs), os sistemas por trás de ferramentas generativas de IA, como ChatGPT ou Microsoft Copilot. Ao compreender melhor como o cérebro humano processa a linguagem, os pesquisadores podem projetar sistemas de inteligência artificial que sejam mais consistentes com os padrões naturais de comunicação.
