O cérebro humano pode operar de forma mais semelhante à inteligência artificial do que se imaginava.

A pesquisa e a descoberta

A pesquisa, publicada na Nature Communications, foi liderada pelo Dr. Ariel Goldstein da Universidade Hebraica, com a colaboração do Dr. Mariano Schain do Google Research e do Prof. Uri Hasson e Eric Ham da Universidade de Princeton. Juntos, a equipe descobriu uma semelhança inesperada entre a forma como os humanos entendem a 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 descobriram que o cérebro segue uma sequência estruturada que corresponde de perto ao design em camadas de grandes modelos de linguagem, como GPT-2 e Llama 2.

Como o cérebro constrói significado ao longo do tempo

Enquanto 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. As camadas iniciais em IA se concentram em características básicas das palavras, enquanto camadas mais profundas combinam contexto, tom e significado mais amplo.

A atividade cerebral humana seguiu o mesmo padrão. Os sinais neurais iniciais corresponderam às primeiras etapas do processamento de IA, enquanto as respostas cerebrais posteriores se alinharam com as camadas mais profundas dos modelos. Essa correspondência temporal foi especialmente forte em áreas de linguagem de nível superior, como a área de Broca, onde as respostas atingiram seu pico mais tarde quando ligadas às camadas mais profundas da IA.

Segundo o Dr. Goldstein, “O que mais nos surpreendeu foi quão de perto o desdobramento temporal do significado no cérebro se alinha à sequência de transformações dentro de grandes modelos de linguagem. Mesmo que esses sistemas sejam construídos de maneiras muito diferentes, ambos parecem convergir para uma construção semelhante, passo a passo, em direção à compreensão.”

Por que esses achados 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, pensou-se que a linguagem dependia principalmente de símbolos fixos e hierarquias rígidas. Esses resultados desafiam essa visão e apontam para um processo mais flexível e estatístico, no qual o significado surge 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 do contexto fluido do que de blocos de construção linguísticos rígidos.

Um novo recurso para a neurociência da linguagem

Para ajudar a avançar na área, a equipe disponibilizou a coleção completa de gravações neurais e características linguísticas ao público. Esse 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 a mente humana funciona.