Um novo estudo mostra que o cérebro humano entende a linguagem falada através de um processo passo a passo que é muito semelhante ao funcionamento dos modelos avançados de linguagem de inteligência artificial. Ao registrar a atividade cerebral das pessoas que ouviam a história, os pesquisadores descobriram que os estágios posteriores da resposta do cérebro correspondiam aos níveis mais profundos do sistema de IA, especialmente em áreas linguísticas bem conhecidas, como a área de Broca. Os resultados questionam ideias de longa data sobre a compreensão da linguagem baseada em regras e são apoiados por um conjunto de dados públicos recém-lançado que fornece uma nova e poderosa maneira de estudar como o significado é formado no cérebro.
O estudo foi publicado em comunicações da naturezaliderado pelo Dr. Ariel Goldstein da Universidade Hebraica, com colaboradores incluindo o Dr. Mariano Schain do Google Research e os professores Uri Hasson e Eric Ham da Universidade de Princeton. Juntos, a equipe descobriu semelhanças inesperadas entre a forma como os humanos entendem a fala e a forma como os modelos modernos de IA processam o texto.
Usando gravações eletrocorticográficas de participantes que ouviram um podcast de trinta minutos, os cientistas rastrearam o tempo e a localização da atividade cerebral durante o processamento da linguagem. Eles descobriram que o cérebro segue uma sequência estruturada que se aproxima do design hierárquico de grandes modelos de linguagem, como GPT-2 e Llama 2.
Como o cérebro constrói significado ao longo do tempo
Quando ouvimos alguém falar, o cérebro não entende imediatamente o que isso significa. Em vez disso, cada palavra passa por uma série de etapas neurais. Goldstein e seus colegas mostraram que essas etapas se desenrolam ao longo do tempo de uma forma que reflete como os modelos de IA processam a linguagem. As primeiras camadas de IA concentram-se em recursos básicos de palavras, enquanto as camadas mais profundas incorporam contexto, tom e significado mais amplo.
A atividade cerebral humana segue o mesmo padrão. Os primeiros sinais neurais correspondem aos estágios iniciais do processamento de IA, enquanto as respostas cerebrais posteriores correspondem aos níveis mais profundos do modelo. Esta correspondência temporal é particularmente forte em áreas linguísticas de alto nível, como a área de Broca, onde as respostas atingem o pico mais tarde quando associadas a camadas mais profundas de IA.
“O que mais nos surpreendeu foi o quão próximo o desdobramento do significado temporal do cérebro correspondia à sequência de transições dentro de grandes modelos de linguagem”, disse o Dr. Goldstein. “Embora esses sistemas sejam construídos de maneiras muito diferentes, ambos parecem se concentrar em processos de construção graduais semelhantes para alcançar o entendimento.”
Por que essas descobertas são importantes
O estudo mostra que a IA pode fazer mais do que apenas gerar texto. Também poderia ajudar os cientistas a compreender melhor como o cérebro humano cria significado. Durante muitos anos, pensou-se que a linguagem dependia principalmente de símbolos fixos e hierarquias estritas. Estes resultados desafiam esta visão e, em vez disso, apontam para um processo mais flexível e estatístico no qual o significado emerge gradualmente através do contexto.
Os pesquisadores também testaram elementos tradicionais da linguagem, como fonemas e morfemas. Estas características clássicas não podem explicar a atividade cerebral em tempo real e as representações contextuais produzidas por modelos de IA. Isso apoia a ideia de que o cérebro depende mais de um contexto fluido do que de blocos de construção de linguagem rígidos.
Novos recursos para a neurociência da linguagem
Para ajudar a avançar no campo, a equipe disponibilizou publicamente todo o seu conjunto de recursos de gravação neural e linguagem. Este conjunto de dados aberto permite que pesquisadores de todo o mundo comparem teorias de compreensão da linguagem e desenvolvam modelos computacionais que reflitam melhor como a mente humana funciona.
