A linguagem humana é extraordinariamente rica e complexa. No entanto, do ponto de vista da teoria da informação, os mesmos conceitos podem, teoricamente, ser transmitidos num formato muito mais comprimido. Isto levanta uma questão intrigante: por que os humanos não interagem com sistemas digitais como os computadores?
Michael Hahn, um linguista residente em Saarbrucken, decidiu responder a esta pergunta com Richard Futrell, da Universidade da Califórnia, Irvine. Juntos, eles desenvolveram um modelo que explica por que a linguagem humana tem essa aparência. Sua pesquisa foi publicada recentemente Natureza é comportamento humano.
Linguagem humana e habilidades de informação
Cerca de 7.000 idiomas são falados em todo o mundo. Alguns são usados por alguns falantes restantes, enquanto outros, como chinês, inglês, espanhol e hindi, são falados por bilhões de pessoas. Apesar das diferenças, todas as línguas servem ao mesmo propósito essencial. Eles comunicam significado combinando palavras em frases, que são então organizadas em sentenças. Cada parte carrega 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 perfeitamente razoável perguntar por que o cérebro codifica a informação linguística de uma forma tão complexa, em vez de digitalmente como um computador”, explica Michael Hahn. Em teoria, codificar a fala como uma sequência binária de uns e zeros seria mais eficiente porque comprime a informação de forma mais compacta do que a linguagem falada. Então, por que as pessoas não se comunicam como o R2-D2 de Star Wars? Hahn e Futrell acreditam ter encontrado a resposta.
A linguagem é construída em torno de experiências do mundo real
Michael Hahn diz: “A linguagem humana é moldada pelas realidades da vida que nos rodeia”. “Por exemplo, se eu falar sobre emparelhar meio cão com meio gato, e me refiro a isso usando a palavra abstrata ‘objetivo’, ninguém saberá o que quero dizer, porque é certo que ninguém viu um objetivo – simplesmente não reflete a experiência vivida de ninguém. Da mesma forma, não faz sentido misturar as palavras ‘gato’ e ‘gdo’. É impossível explicar”, continuou ele.
Uma forma embaralhada como “gadquot” contém tecnicamente as letras de ambas as palavras, mas não tem sentido para os ouvintes. Em contraste, a frase “gato e cachorro” é instantaneamente compreensível porque ambos os animais são conceitos familiares. A linguagem humana funciona porque se conecta diretamente ao conhecimento compartilhado e à experiência vivida.
O cérebro prefere padrões familiares
Hahn resumiu as descobertas desta forma: “Simplificando, é mais fácil para o nosso cérebro seguir o que pode parecer um caminho mais complexo”. Embora a linguagem natural não seja comprimida ao máximo, ela coloca muito menos estresse no cérebro. Porque o cérebro processa palavras em constante interação com o que já sabemos sobre o mundo.
Um código puramente digital poderia transmitir informações mais rapidamente, mas estaria desconectado da experiência cotidiana. Hahn compara isso ao deslocamento para o trabalho: “Durante nosso deslocamento normal, a rota é tão familiar para nós que dirigir é quase como um piloto automático. Nosso cérebro sabe exatamente o que esperar, então o esforço necessário é muito menor. Seguir uma rota mais curta, mas menos familiar, parece mais cansativo, porque exige que estejamos mais concentrados ao dirigir pela nova rota.” De uma perspectiva matemática, acrescenta ele, “o número de bits que o cérebro precisa processar é muito menor quando falamos de uma forma familiar e natural”.
Em outras palavras, falar e compreender o código binário exigiria muito mais esforço mental tanto do falante quanto do ouvinte. Em vez disso, o cérebro estima constantemente a probabilidade de certas palavras e frases aparecerem em seguida. À medida que usamos a nossa língua nativa diariamente durante décadas, estes padrões tornam-se profundamente enraizados, tornando a comunicação mais suave e menos exigente.
Como o processamento preditivo molda a fala
Hahn dá um exemplo claro: “Quando digo a frase alemã ‘Die fünf grünen Autos’ (Ingl.: ‘Os cinco carros verdes’), a frase deve fazer sentido para outro falante de alemão, enquanto dizer ‘Grünen fünf die Autos’ (Ingl.: ‘Cinco carros verdes’) não.”
Quando se ouve “Die fünf grünen Autos”, o cérebro começa a interpretar o significado. A palavra “morrer” indica certas possibilidades gramaticais. Um ouvinte alemão pode restringir instantaneamente as opções, descartando substantivos singulares masculinos ou neutros. A palavra seguinte, “fünf”, sugere algo quantificável, além de conceitos abstratos como amor ou sede. Então “grünen” indica que o substantivo está no plural e tem cor verde. Naquela época, o objeto poderia ser um carro, uma banana ou um sapo. Somente quando a palavra final, “autos”, é pronunciada é que o significado está totalmente estabelecido. A cada palavra, o cérebro reduz a incerteza até que reste apenas uma interpretação.
Em contraste, “Grünen fünf die Autos” rompe este padrão previsível. As dicas gramaticais esperadas aparecem na ordem errada, de modo que o cérebro não consegue facilmente extrair significado da ordem.
Implicações para IA e modelos de linguagem
Hahn e Futrell conseguiram demonstrar matematicamente esses padrões. Suas descobertas, publicadas Natureza é comportamento humanomostram que a linguagem humana prioriza a minimização da carga cognitiva em vez da maximização da compressão.
Esses insights também podem informar melhorias nos sistemas por trás de ferramentas generativas de IA, como Large Language Models (LLM), ChatGPT ou Copilot da Microsoft. Ao compreender melhor como o cérebro humano processa a linguagem, os pesquisadores podem projetar sistemas de IA que se alinhem mais estreitamente com os padrões naturais de comunicação.
