Cientistas revelam por que a linguagem humana não é como o código de computador

Michael Hahn, um linguista residente em Saarbrücken, decidiu responder a essa pergunta com Richard Futrell, da Universidade da Califórnia, Irvine. Juntos, eles criaram um modelo que explica por que a linguagem humana tem essa aparência. Sua pesquisa foi publicada recentemente em Natureza Comportamento Humano.

Linguagem Humana e Eficiência da Informação

Aproximadamente 7.000 idiomas são falados em todo o mundo. Alguns são usados ​​apenas por alguns falantes restantes, enquanto outros, como chinês, inglês, espanhol e hindi, são falados por bilhões. Apesar de suas 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.

“Esta é na verdade 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 aparentemente complicada, em vez de digitalmente, como um computador”, explica Michael Hahn. Em teoria, codificar a fala como sequências binárias de uns e zeros seria mais eficiente porque comprime a informação de forma mais compacta do que a linguagem falada. Então, por que os humanos não se comunicam como o R2-D2 de Star Wars? Hahn e Futrell acreditam ter encontrado a resposta.

A linguagem é construída em torno da experiência do mundo real

“A linguagem humana é moldada pelas realidades da vida que nos rodeia”, diz Michael Hahn. “Se, por exemplo, eu falasse sobre meio gato emparelhado com meio cachorro e me referisse a isso usando o termo abstrato ‘gol’, ninguém saberia o que eu quis dizer, pois é quase certo que ninguém viu um gol – ele simplesmente não reflete a experiência vivida de ninguém. Da mesma forma, não faz sentido misturar as palavras ‘gato’ e ‘cachorro’ em uma sequência de caracteres que usa as mesmas letras, mas é impossível de interpretar”, continua ele.

Uma forma embaralhada como “gadcot” contém tecnicamente letras de ambas as palavras, mas não tem sentido para os ouvintes. Por outro lado, 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 resume as descobertas desta forma: “Simplificando, é mais fácil para o nosso cérebro seguir o que pode parecer o caminho mais complicado”. Embora a linguagem natural não seja comprimida ao máximo, ela exerce muito menos pressão sobre o cérebro. Isso 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 desvinculado da experiência cotidiana. Hahn compara isso ao deslocamento para o trabalho: “No nosso deslocamento habitual, a rota é tão familiar para nós que a direção é quase como se estivesse no piloto automático. Nosso cérebro sabe exatamente o que esperar, então o esforço que precisa ser feito é muito menor. Seguir uma rota mais curta, mas menos familiar, parece muito mais cansativo, pois a nova rota exige que estejamos muito mais atentos durante a viagem.” De uma perspectiva matemática, ele acrescenta: “O número de bits que o cérebro precisa processar é muito menor quando falamos de maneira 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. Como usamos diariamente a nossa língua nativa ao longo de décadas, estes padrões tornam-se profundamente enraizados, tornando a comunicação mais suave e menos exigente.

Como o processamento preditivo molda a fala

Hahn oferece uma ilustração clara: “Quando eu digo a frase alemã ‘Die fünf grünen Autos’ (Ingl.: ‘os cinco carros verdes’), a frase quase certamente fará sentido para outro falante de alemão, enquanto ‘Grünen fünf die Autos’ (Ingl.: ‘cinco carros verdes’) não fará”, diz ele.

Quando alguém ouve “Die fünf grünen Autos”, o cérebro começa a interpretar o significado imediatamente. A palavra “Die” sinaliza certas possibilidades gramaticais. Um ouvinte alemão pode restringir instantaneamente as opções, excluindo substantivos singulares masculinos ou neutros. A palavra seguinte, “fünf”, sugere algo contável, excluindo ideias abstratas como amor ou sede. Então “grünen” indica que o substantivo estará no plural e na cor verde. Nesse ponto, o objeto poderia ser carros, bananas ou sapos. Somente quando a palavra final, “Autos”, é pronunciada, o significado se estabelece totalmente. A cada palavra, o cérebro reduz a incerteza até que reste apenas uma interpretação.

Em contraste, “Grünen fünf die Autos” rompe este padrão previsível. Os sinais gramaticais esperados aparecem na ordem errada, de modo que o cérebro não consegue construir facilmente o significado a partir da sequência.

Implicações para IA e modelos de linguagem

Hahn e Futrell conseguiram demonstrar matematicamente esses padrões. Suas descobertas, publicadas em Natureza Comportamento Humanomostram que a linguagem humana prioriza a redução da carga cognitiva em vez da maximização da compressão.

Esses insights também podem informar melhorias em grandes modelos de linguagem (LLMs), os sistemas por trás de ferramentas generativas de IA, como ChatGPT ou Copilot da Microsoft. Ao compreender melhor como o cérebro humano processa a linguagem, os investigadores poderão conceber sistemas de IA que se alinhem mais estreitamente com os padrões naturais de comunicação.