O cérebro humano pode funcionar mais como IA do que se esperava

A pesquisa, publicada em Comunicações da Naturezafoi liderado pelo Dr. Ariel Goldstein da Universidade Hebraica com os colaboradores Dr. Mariano Schain do Google Research e Prof Uri Hasson e Eric Ham da Universidade de Princeton. Juntos, a equipe descobriu uma semelhança inesperada entre como os humanos entendem 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 à medida que a linguagem era processada. Eles descobriram que o cérebro segue uma sequência estruturada que se aproxima do 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 os seus colegas mostraram que estes passos se desenrolam ao longo do tempo de uma forma que reflete a forma como os modelos de IA lidam com a linguagem. As camadas iniciais da IA ​​concentram-se em recursos básicos de palavras, enquanto as camadas mais profundas combinam contexto, tom e significado mais amplo.

A atividade cerebral humana seguiu o mesmo padrão. Os primeiros sinais neurais correspondiam aos estágios iniciais do processamento de IA, enquanto as respostas cerebrais posteriores se alinhavam com as camadas mais profundas dos modelos. Esta correspondência de tempo foi especialmente forte em áreas linguísticas de nível superior, como a área de Broca, onde as respostas atingiram o pico mais tarde quando ligadas a camadas mais profundas de IA.

Goldstein, “O que mais nos surpreendeu foi o quão próximo o desdobramento temporal do significado do cérebro corresponde à sequência de transformações dentro de grandes modelos de linguagem. Embora esses sistemas sejam construídos de maneira muito diferente, ambos parecem convergir para uma construção passo a passo semelhante em direção à compreensão “

Por que essas descobertas são importantes

O estudo sugere que a inteligência artificial pode fazer mais do que gerar texto. Também pode 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 rígidas. Estes 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. Estas características clássicas não explicam a atividade cerebral em tempo real, bem como as representações contextuais produzidas pelos modelos de IA. Isto apoia a ideia de que o cérebro depende mais do contexto fluido do que de blocos de construção linguísticos estritos.

Um novo recurso para a neurociência da linguagem

Para ajudar a avançar no campo, a equipe disponibilizou publicamente o conjunto completo de gravações neurais e recursos de 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.