Uma pesquisa de vanguarda publicada na Nature Communications está desafiando as teorias tradicionais da linguística e da neurociência. O estudo, liderado pelo Dr. Ariel Goldstein (Universidade Hebraica de Jerusalém) em parceria com o Google Research e a Universidade de Princeton, demonstra que a arquitetura do cérebro humano ao compreender a fala é surpreendentemente similar à estrutura em camadas dos grandes modelos de linguagem (LLMs).
A Ciência por trás da descoberta
Diferente de estudos anteriores, os pesquisadores utilizaram dados de eletrocorticografia — uma técnica que capta a atividade elétrica diretamente do córtex cerebral. Enquanto os participantes ouviam uma narrativa, a equipe monitorava como o cérebro transformava cada palavra em significado.
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O que os dados revelaram:
- Alinhamento Hierárquico: O processamento ocorre em uma cascata temporal. As primeiras camadas da IA rastreiam características simples, enquanto as mais profundas integram contexto e tom. O cérebro humano segue exatamente esse padrão.
- Área de Broca em Foco: Em regiões-chave da linguagem, como a área de Broca, o pico da resposta cerebral ocorreu mais tarde para as camadas mais profundas da inteligência artificial, mostrando uma convergência na construção gradual da compreensão.
I”Diagrama comparativo entre o cérebro humano e camadas de rede neural de inteligência artificial.”magem: IA Gerativa / Israel Inovações
Desafiando as Regras Clássicas
Por décadas, acreditou-se que a compreensão da linguagem dependia de regras simbólicas e hierarquias rígidas. No entanto, este estudo mostra que:
- Contexto é tudo: O significado emerge de forma dinâmica e estatística.
- IA vs. Linguística Tradicional: Características linguísticas clássicas, como fonemas e morfemas, não conseguiram prever a atividade cerebral em tempo real tão bem quanto as representações contextuais derivadas da IA.
Um Novo Paradigma para a Neurociência
Para impulsionar a pesquisa global, a equipe de Israel e dos EUA divulgou publicamente o conjunto completo de dados neurais. Esse recurso agora serve como o novo padrão de referência para cientistas que buscam construir modelos computacionais que se assemelham à cognição humana.
Fonte: Nature Communications / Universidade Hebraica de Jerusalém