Autor/autores:
Greta Tuckute , Nancy Kanwisher y Evelina Fedorenko
Durante años, se ha mantenido la creencia de que la capacidad de producir y comprender el lenguaje era una habilidad exclusivamente humana, un proceso complejo y sofisticado ligado al desarrollo cognitivo de nuestra especie. Sin embargo, por primera vez en la historia, los modelos de lenguaje artificial (LM) han comenzado a replicar aspectos significativos de esta capacidad. Este avance no ...
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Durante años, se ha mantenido la creencia de que la capacidad de producir y comprender el lenguaje era una habilidad exclusivamente humana, un proceso complejo y sofisticado ligado al desarrollo cognitivo de nuestra especie. Sin embargo, por primera vez en la historia, los modelos de lenguaje artificial (LM) han comenzado a replicar aspectos significativos de esta capacidad. Este avance no solo representa un hito en el campo de la inteligencia artificial, sino que también ofrece herramientas sin precedentes para investigar cómo se implementa el lenguaje en el cerebro humano.
En este artículo, exploramos las herramientas que los LM brindan para responder a la compleja pregunta de cómo el cerebro humano gestiona y representa el lenguaje. En primer lugar, examinamos los argumentos que sugieren que los LM podrían compartir ciertas similitudes con el sistema de lenguaje humano. Esto se debe a que ambos sistemas—humano y artificial—procesan información lingüística con el objetivo de reconocer patrones, extraer significado y generar respuestas coherentes. Estas similitudes iniciales abren la puerta a la posibilidad de que los LM puedan modelar, en algún grado, el funcionamiento del lenguaje en nuestro cerebro.
A continuación, resumimos la evidencia científica que sugiere que los LM representan la información lingüística de una manera sorprendentemente similar a como lo hacen los humanos. Diversos estudios han mostrado que, durante el procesamiento del lenguaje, los LM son capaces de codificar y decodificar información de forma que puede correlacionarse con patrones de actividad cerebral humana. Esto significa que estos modelos pueden captar estructuras y significados de manera que, hasta cierto punto, permiten predecir o aproximarse a las respuestas neuronales en el procesamiento del lenguaje, proporcionando una herramienta valiosa para investigar la representación cerebral del lenguaje.
Finalmente, discutimos cuáles son las propiedades esenciales de los LM, como su arquitectura, el rendimiento en tareas específicas o el tipo de entrenamiento, que resultan fundamentales para que estos modelos logren captar las respuestas neuronales humanas al lenguaje. A través de una revisión de estudios recientes, analizamos cómo se están utilizando los LM como modelos in silico para probar hipótesis sobre el lenguaje.
Estos estudios han comenzado a emplear LM en simulaciones controladas para profundizar en cómo podría estructurarse la información lingüística en nuestro cerebro, revelando datos sobre las representaciones y procesos que subyacen a nuestra capacidad de comprender oraciones, conectar ideas y expresar pensamientos.
Este cuerpo de investigación en crecimiento nos acerca cada vez más a desentrañar los mecanismos y estructuras cerebrales que facilitan nuestra habilidad para comprender y expresar ideas a través del lenguaje, y plantea un nuevo paradigma en el estudio de la neurociencia y el procesamiento del lenguaje a través de herramientas artificiales que simulan, cada vez con mayor precisión, el funcionamiento del cerebro humano.
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