Lenguaje de procesamiento<\/strong><\/p>\nEn este estudio, los investigadores se centraron en las regiones de procesamiento del lenguaje que se encuentran en el hemisferio izquierdo del cerebro, que incluye el \u00e1rea de Broca, as\u00ed como otras partes de los l\u00f3bulos frontal y temporal izquierdos del cerebro.<\/p>\n
\"Esta red ling\u00fc\u00edstica es muy selectiva en cuanto al idioma, pero ha sido m\u00e1s dif\u00edcil descubrir realmente qu\u00e9 est\u00e1 pasando en estas regiones ling\u00fc\u00edsticas\", dice Tuckute. \"Quer\u00edamos descubrir qu\u00e9 tipos de oraciones, qu\u00e9 tipos de aportes ling\u00fc\u00edsticos impulsan la red ling\u00fc\u00edstica del hemisferio izquierdo\".<\/p>\n
Los investigadores comenzaron recopilando un conjunto de 1.000 oraciones tomadas de una amplia variedad de fuentes: ficci\u00f3n, transcripciones de palabras habladas, textos web y art\u00edculos cient\u00edficos, entre muchas otras.<\/p>\n
Cinco participantes humanos leyeron cada una de las oraciones mientras los investigadores midieron la actividad de su red ling\u00fc\u00edstica mediante im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica funcional (fMRI). Luego, los investigadores introdujeron esas mismas 1.000 oraciones en un modelo de lenguaje grande (un modelo similar a ChatGPT, que aprende a generar y comprender el lenguaje al predecir la siguiente palabra en grandes cantidades de texto) y midieron los patrones de activaci\u00f3n del modelo en respuesta a cada una. oraci\u00f3n.<\/p>\n
Una vez que tuvieron todos esos datos, los investigadores entrenaron un modelo de mapeo, conocido como \u201cmodelo de codificaci\u00f3n\u201d, que relaciona los patrones de activaci\u00f3n observados en el cerebro humano con los observados en el modelo de lenguaje artificial. Una vez entrenado, el modelo podr\u00eda predecir c\u00f3mo responder\u00eda la red de lenguaje humano a cualquier oraci\u00f3n nueva en funci\u00f3n de c\u00f3mo respondi\u00f3 la red de lenguaje artificial a estas 1000 oraciones.<\/p>\n
Luego, los investigadores utilizaron el modelo de codificaci\u00f3n para identificar 500 nuevas oraciones que generar\u00edan una actividad m\u00e1xima en el cerebro humano (las oraciones \"impulsoras\"), as\u00ed como oraciones que provocar\u00edan una actividad m\u00ednima en la red ling\u00fc\u00edstica del cerebro (las oraciones \"supresoras\"). .<\/p>\n
En un grupo de tres nuevos participantes humanos, los investigadores descubrieron que estas nuevas oraciones efectivamente impulsaban y suprim\u00edan la actividad cerebral como se predijo.<\/p>\n
\"Esta modulaci\u00f3n de 'bucle cerrado' de la actividad cerebral durante el procesamiento del lenguaje es novedosa\", afirma Tuckute. \u201cNuestro estudio muestra que el modelo que estamos usando (que relaciona las activaciones del modelo del lenguaje y las respuestas cerebrales) es lo suficientemente preciso para hacer esto. Esta es la primera demostraci\u00f3n de este enfoque en \u00e1reas del cerebro implicadas en la cognici\u00f3n de nivel superior, como la red del lenguaje\u201d.<\/p>\n
Complejidad ling\u00fc\u00edstica<\/strong><\/p>\nPara descubrir qu\u00e9 hac\u00eda que ciertas oraciones impulsaran la actividad m\u00e1s que otras, los investigadores analizaron las oraciones bas\u00e1ndose en 11 propiedades ling\u00fc\u00edsticas diferentes, incluyendo gramaticalidad, plausibilidad, valencia emocional (positiva o negativa) y qu\u00e9 tan f\u00e1cil es visualizar el contenido de la oraci\u00f3n.<\/p>\n
Para cada una de esas propiedades, los investigadores pidieron a los participantes de plataformas de crowdsourcing que calificaran las oraciones. Tambi\u00e9n utilizaron una t\u00e9cnica computacional para cuantificar la \"sorpresa\" de cada oraci\u00f3n, o qu\u00e9 tan poco com\u00fan es en comparaci\u00f3n con otras oraciones.<\/p>\n
Este an\u00e1lisis revel\u00f3 que las oraciones con mayor sorpresa generan respuestas m\u00e1s altas en el cerebro. Esto es consistente con estudios previos que muestran que las personas tienen m\u00e1s dificultades para procesar oraciones con mayor sorpresa, dicen los investigadores.<\/p>\n
Otra propiedad ling\u00fc\u00edstica que se correlacion\u00f3 con las respuestas de la red ling\u00fc\u00edstica fue la complejidad ling\u00fc\u00edstica, que se mide por cu\u00e1nto se adhiere una oraci\u00f3n a las reglas de la gram\u00e1tica inglesa y qu\u00e9 tan plausible es, es decir, cu\u00e1nto sentido tiene el contenido, aparte de la gram\u00e1tica.<\/p>\n
Las oraciones en ambos extremos del espectro (ya sean extremadamente simples o tan complejas que no tienen ning\u00fan sentido) provocaron muy poca activaci\u00f3n en la red ling\u00fc\u00edstica. Las respuestas m\u00e1s numerosas provinieron de frases que tienen cierto sentido pero que requieren trabajo para descifrarlas, como \u201cJiffy Lube de… de terapias, s\u00ed\u201d, que provino del conjunto de datos Corpus of Contemporary American English.<\/p>\n
\"Descubrimos que las oraciones que provocan la respuesta cerebral m\u00e1s alta tienen algo gramatical extra\u00f1o y\/o un significado extra\u00f1o\", dice Fedorenko. \"Hay algo ligeramente inusual en estas frases\".<\/p>\n
Los investigadores ahora planean ver si pueden extender estos hallazgos a hablantes de idiomas distintos del ingl\u00e9s. Tambi\u00e9n esperan explorar qu\u00e9 tipo de est\u00edmulos pueden activar regiones de procesamiento del lenguaje en el hemisferio derecho del cerebro.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n fue financiada por una beca de Amazon del Science Hub, una beca de doctorado internacional de la Asociaci\u00f3n Estadounidense de Mujeres Universitarias, el Laboratorio de IA Watson del MIT-IBM, los Institutos Nacionales de Salud, el Instituto McGovern, el Centro Simons para el Cerebro Social. y el Departamento de Ciencias Cognitivas y del Cerebro del MIT.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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