Conclusiones clave
- El cerebro humano emplea un proceso complejo para aprender y comprender el lenguaje.
- Con la ayuda de la IA, un estudio reciente analizó la actividad cerebral de los participantes para revelar una red de regiones que trabajan juntas para procesar el lenguaje.
- Estos hallazgos podrían ayudarnos a comprender mejor la disfunción cerebral y las enfermedades neurodegenerativas.
Uno de los muchos misterios de la mente tiene que ver con el complejo sistema que nos permite comprender el lenguaje. Puedes entender esta oración gracias, en parte, a ese sistema que funciona en tu cerebro. Pero, ¿cómo funciona exactamente?
A pesar de usar este sistema todos los días, no entendemos completamente cómo el cerebro da sentido a una secuencia de palabras. En un esfuerzo por pintar una mejor imagen de este proceso, un grupo de investigadores utilizó inteligencia artificial (IA) y neuroimagen para analizar el cerebro de una persona mientras lee.
Los hallazgos publicados en el Revista de neurociencia reveló que varias regiones del cerebro trabajan juntas para dar sentido a las oraciones y podrían informar el desarrollo del tratamiento para diversas formas de deterioro cognitivo.
La investigación
El estudio analizó la actividad cerebral de catorce personas monitoreadas mediante resonancia magnética funcional mientras leían 240 oraciones diferentes. Estas oraciones habían sido codificadas por InferSent, un modelo de inteligencia artificial entrenado para producir representaciones de oraciones semánticas.
Los escaneos revelaron que la actividad se produjo en una red de diferentes regiones del cerebro, lo que indica que, en lugar de que un sitio sirva como centro para la comprensión de oraciones, múltiples regiones corticales trabajan juntas para realizar esta tarea.
Andrew Anderson, PhD
Los hallazgos brindan una nueva imagen de la red en nuestros cerebros que se dedican a comprender el significado de las oraciones.
—Andrew Anderson, PhD
Esta IA en particular es significativa porque probó predecir elementos de la actividad de fMRI que no pueden ser predichos por otros modelos computacionales comunes. Esto permitió a los investigadores predecir la actividad de resonancia magnética funcional que refleja la codificación del significado de las oraciones en las regiones del cerebro.
«Los hallazgos brindan una nueva imagen de la red en nuestros cerebros que se dedican a comprender el significado de las oraciones», dice el investigador principal, Andrew Anderson, PhD, de la Universidad de Rochester. «Como todos sabemos, las oraciones se forman a partir de secuencias de palabras, sin embargo, el significado de una oración es más que la suma de sus partes».
Anderson señala el ejemplo de «El auto atropelló al gato». vs. «El gato atropelló el auto». A pesar de que ambas oraciones contienen las mismas palabras, nuestro cerebro entiende que cada una significa cosas diferentes. El sistema de señalización que nos permite procesar el lenguaje de esta manera es increíblemente complejo, pero la IA puede ayudarnos a comprenderlo mejor.
A través del aprendizaje automático, un modelo computacional puede aproximar el significado del lenguaje. Al hacer coincidir ese modelo computacional con la información de fMRI que destaca la actividad cerebral durante la comprensión del lenguaje, podemos discernir qué regiones del cerebro están activas en esta tarea.
«No se entiende correctamente dónde se codifican tales representaciones ‘holísticas’ de significado cuando se leen oraciones», dice Anderson. «¿Están localizados en una sola región del cerebro o más ampliamente distribuidos en múltiples regiones? Nuestros hallazgos apuntan hacia lo último, que el significado de la oración está codificado en una red cerebral distribuida, que abarca regiones de la corteza temporal, parietal y frontal».
IA y nuestros cerebros
Como ilustra este estudio, la IA nos ayuda a comprender mejor el cerebro humano. Al mismo tiempo, estudiar el cerebro humano nos ayuda a desarrollar una IA más sofisticada. Es una relación circular fascinante y beneficiosa.
«Casi todos los avances en IA se han extraído de la neurociencia y la psicología, siendo las redes neuronales profundas y el aprendizaje reforzado quizás los dos ejemplos más destacados», dice el ingeniero neuronal Dhonam Pemba, PhD.
Pemba ha fundado varias empresas de IA, centrándose específicamente en la educación y la adquisición de idiomas. Más recientemente, cofundó Kidx, una plataforma educativa de inteligencia artificial para niños. Señala que, si bien aprender y pensar como el cerebro humano es el objetivo final de la IA, requiere una inmensa cantidad de datos y capacitación para acercarse. La inteligencia artificial no puede generalizar y extrapolar como lo hace el cerebro humano al aprender y procesar el lenguaje.
Dhonam Pemba, MD, PhD
La clave para mejorar la IA e imitar el cerebro sería permitir que las redes neuronales artificiales aprendan de la misma manera que lo hacen las redes neuronales biológicas reales.
—Dhonam Pemba, MD, PhD
«Nuestro cerebro para el aprendizaje de idiomas es capaz de impulsar el aprendizaje a partir de conocimientos previos», dice Pemba. «Por ejemplo, aprendemos patrones de oraciones y podemos usar nuevas palabras en estos patrones sin que se nos diga explícitamente, o podemos aprender el nuevo significado de una palabra más rápido una vez que hemos aprendido otras palabras similares».
El potencial de las redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales han mejorado enormemente los modelos computacionales, y los expertos dicen Se lograrán grandes avances en las tareas de IA basadas en el lenguaje durante la próxima década.
Con más avances en el procesamiento del lenguaje, Anderson cree que eventualmente también alcanzaremos una mejor comprensión de la disfunción cerebral. Usando IA, podría ser posible evaluar cómo las regiones del cerebro afectadas por enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer codifican el significado.
«Además, podemos probar si las redes cerebrales se han reconfigurado para permitir que otras regiones cerebrales menos enfermas asuman el papel de regiones enfermas», dice. «Esto podría ayudar a caracterizar la progresión de la enfermedad, y posiblemente incluso ayudar a pronosticar qué individuos con una fisiopatología alta sucumbirán a la demencia y cuáles no».
Pero un progreso como este llevará tiempo, y los avances realizados en el campo nunca son perfectos.
«Todavía creo que quedan muchos desafíos para imitar el cerebro humano», dice Pemba. «Primero, todavía no lo entendemos lo suficiente como para diseñarlo, y segundo, estamos usando la computadora y las matemáticas para representar lo que no sabemos. La clave para mejorar la IA e imitar el cerebro sería permitir que las redes neuronales artificiales aprendan de la misma manera que lo hacen las redes neuronales biológicas reales.
«Pero otra pregunta es si realmente necesitamos imitarlo por completo. Los aviones no vuelan como pájaros».
Lo que esto significa para ti
Sistemas increíblemente complejos están en funcionamiento mientras lee o escucha el lenguaje. A medida que los avances en inteligencia artificial nos ayudan a comprender mejor estos sistemas, tenemos más posibilidades de comprender y tratar la disfunción cerebral.
