Um novo estudo sugere que o cérebro humano compreende a linguagem falada por meio de um processo passo a passo que se assemelha à operação de modelos de linguagem avançados de IA. Ao registrar a atividade cerebral de pessoas ouvindo uma história falada, os pesquisadores descobriram que as fases posteriores das respostas cerebrais correspondem a camadas mais profundas de sistemas de IA, especialmente em regiões linguísticas bem conhecidas, como a área de Broca. Os resultados colocam em dúvida ideias tradicionais baseadas em regras sobre a compreensão da linguagem e são corroborados por um novo conjunto de dados publicado que oferece uma maneira poderosa de estudar como o significado é formado no cérebro.
A pesquisa, publicada na Nature Communications, foi liderada pelo Dr. Ariel Goldstein da Universidade Hebraica, em colaboração com o Dr. Mariano Schain do Google Research e os Professores Uri Hasson e Eric Ham da Universidade de Princeton. Juntos, a equipe descobriu uma semelhança inesperada entre como os humanos fazem sentido da fala e como os modelos modernos de IA processam texto.
Utilizando gravações de eletrocorticografia de participantes que ouviram um podcast de trinta minutos, os cientistas rastrearam o tempo e a localização da atividade cerebral enquanto a linguagem era processada. Eles constataram que o cérebro segue uma sequência estruturada que se assemelha ao design em camadas de grandes modelos de linguagem, como GPT-2 e Llama 2.
Como o Cérebro Constrói Significado ao Longo do Tempo
À medida que ouvimos alguém falar, o cérebro não capta o significado de uma só vez. 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 maneira que espelha como os modelos de IA lidam com a linguagem. Camadas iniciais em IA se concentram em características básicas das palavras, enquanto camadas mais profundas combinam contexto, tom e significado mais amplos.
A atividade cerebral humana seguiu o mesmo padrão. Sinais neurais iniciais corresponderam às etapas iniciais do processamento de IA, enquanto as respostas cerebrais posteriores se alinharam com camadas mais profundas dos modelos. Essa correspondência temporal foi especialmente forte em áreas linguísticas de nível superior, como a área de Broca, onde as respostas alcançaram seu pico mais tarde, quando associadas a camadas mais profundas da IA.
De acordo com o Dr. Goldstein, “O que mais nos surpreendeu foi o quão de perto o desdobramento temporal do significado pelo cérebro coincide com a sequência de transformações dentro dos grandes modelos de linguagem. Mesmo que esses sistemas sejam construídos de forma muito diferente, ambos parecem convergir em uma construção semelhante passo a passo em direção à compreensão.”
Por Que Esses Resultados São Importantes
O estudo sugere que a inteligência artificial pode fazer mais do que gerar texto. Ela também pode ajudar os cientistas a entender melhor como o cérebro humano cria significado. Durante muitos anos, acreditou-se que a linguagem dependia principalmente de símbolos fixos e hierarquias rígidas. Esses resultados desafiam essa 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 linguísticos tradicionais, como fonemas e morfemas. Essas características clássicas não explicaram a atividade cerebral em tempo real tão bem quanto 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 linguísticos rígidos.
Um Novo Recurso para a Neurociência da Linguagem
Para ajudar a avançar o campo, a equipe disponibilizou o conjunto completo de gravações neurais e características linguísticas publicamente. Esse conjunto de dados aberto permite que pesquisadores ao redor do mundo comparem teorias sobre a compreensão da linguagem e desenvolvam modelos computacionais que reflitam mais de perto como a mente humana funciona.
