Investigadores de la Universidad Hebrea de Jerusalén han revelado similitudes significativas entre la forma en que el cerebro humano y los modelos de inteligencia artificial procesan el lenguaje. Este hallazgo fue publicado el domingo en un comunicado oficial.

Los resultados del estudio, que aparecen en la revista Nature Communications, indican que, a pesar de las diferencias estructurales fundamentales, el cerebro humano junto a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) muestran patrones sorprendentes en la derivación de significados.

El equipo de investigación, compuesto por miembros de la Universidad Hebrea, la Universidad de Princeton y Google Research, descubrió que el cerebro humano traduce el habla en significados a través de una secuencia rápida de pasos neuronales a medida que escucha.

Este proceso se desarrolla de tal manera que se alinea con el funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial, los cuales procesan información en capas de profundidad.

Los hallazgos indican que las respuestas del cerebro a los sonidos del habla se relacionan con las capas iniciales de los modelos de IA, que están enfocadas en identificar características simples. A medida que avanza el tiempo, la actividad cerebral se sincroniza con las capas más avanzadas, donde se integran el contexto y el significado más complejo.

Particularmente en el área de Broca, el centro principal del lenguaje en el cerebro, se observa que la actividad más fuerte coincide con las capas más profundas y sofisticadas de los modelos de inteligencia artificial.

Este descubrimiento desafía las teorías lingüísticas tradicionales que consideran el procesamiento del lenguaje como un sistema rígido basado en reglas. En cambio, apoya un modelo en el que el significado evoluciona gradualmente a partir del contexto.

Para facilitar más investigaciones sobre cómo el cerebro interpreta el habla natural, el equipo ha hecho públicos todos sus datos completos, que consisten en grabaciones de la actividad cerebral y características del lenguaje.