Um novo estudo sugere que o cérebro humano entende a linguagem falada por meio de um processo passo a passo que se assemelha ao funcionamento dos modelos avançados de linguagem de IA. Ao registrar a atividade cerebral de pessoas que ouviam uma história falada, os pesquisadores descobriram que os estágios posteriores das respostas cerebrais correspondiam a camadas mais profundas do sistema de IA, especialmente em áreas linguísticas bem conhecidas, como a área de Broker. As descobertas questionam noções de compreensão da linguagem baseadas em regras de longa data e são apoiadas por um conjunto de dados públicos recém-lançado que oferece uma nova maneira poderosa de estudar como o significado é formado no cérebro.
Pesquisa, publicada Comunicação da naturezaO estudo foi liderado pelo Dr. Ariel Goldstein da Universidade Hebraica, juntamente com o Dr. Mariano Schein do Google Research e os professores Uri Hassan e Eric Hamm da Universidade de Princeton. Juntos, a equipe descobriu uma semelhança inesperada entre a forma como os humanos interpretam a fala e 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 estrutural que se aproxima do design em camadas dos principais modelos de linguagem, como GPT-2 e Llama 2.
Como o cérebro cria significado ao longo do tempo
Quando ouvimos alguém, o cérebro não entende o significado imediatamente. 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 maneiras que refletem como os modelos de IA lidam com a linguagem. As primeiras camadas de IA concentram-se em recursos sonoros básicos, enquanto as camadas mais profundas integram contexto, entonação e significado mais amplo.
A atividade cerebral humana segue um padrão semelhante. Os primeiros sinais neurais correspondem aos estágios iniciais do processamento de IA, enquanto as respostas cerebrais posteriores se alinham com camadas mais profundas de modelos. Essa correspondência de tempo foi particularmente forte em áreas linguísticas de alto nível, como áreas de corretagem, onde as respostas atingiram o pico após a conexão com camadas mais profundas de IA.
Goldstein, “O que mais nos surpreendeu foi o quão próxima a expressão temporal do significado no cérebro corresponde às sequências de transformações em grandes modelos de linguagem. Embora esses sistemas sejam construídos de maneira muito diferente, ambos parecem convergir na mesma construção gradual em direção à compreensão.”
Por que essas descobertas são importantes?
A pesquisa sugere que a inteligência artificial pode fazer mais do que gerar texto. Isso poderia ajudar os cientistas a entender melhor como o cérebro humano cria significado. Durante muitos anos, pensou-se que a linguagem dependia principalmente de símbolos fixos e hierarquias rígidas. Estas descobertas desafiam essa visão e apontam, em vez disso, para um processo mais flexível e estatístico, através do qual o significado emerge gradualmente através do contexto.
Os pesquisadores examinaram elementos linguísticos tradicionais, como fonemas e morfemas. Esses recursos clássicos não explicam a atividade cerebral em tempo real, bem como as representações contextuais produzidas por modelos de IA. Isto apoia a ideia de que o cérebro depende mais de um contexto fluido do que de blocos de construção linguísticos rígidos.
A linguagem é um novo recurso para a neurociência
Para ajudar a avançar no campo, a equipe disponibilizou publicamente o conjunto completo 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 mais de perto como funciona a mente humana.
