Il cervello elabora il linguaggio come un modello di intelligenza artificiale

Il cervello elabora il linguaggio come un modello di intelligenza artificiale

Un nuovo studio rivela una somiglianza tra il modo in cui il cervello umano interpreta il linguaggio parlato e il funzionamento dei moderni modelli di intelligenza artificiale. La ricerca, guidata dal dottor Ariel Goldstein dell’Università Ebraica di Gerusalemme in collaborazione con Google Research e l’Università di Princeton, si basa su registrazioni elettrocorticografiche effettuate mentre alcuni partecipanti ascoltavano un podcast di trenta minuti. Analizzando questi dati, i ricercatori hanno osservato che il cervello elabora il linguaggio attraverso una progressione graduale di trasformazioni che rispecchia l’architettura gerarchica di sistemi come GPT-2 e Llama 2: le prime risposte neurali seguono le elaborazioni più semplici dei primi livelli dell’intelligenza artificiale, mentre le risposte successive, localizzate nelle regioni del linguaggio come l’area di Broca, corrispondono agli strati più profondi, quelli che integrano contesto, tono e significato. Secondo Goldstein ciò che ha sorpreso maggiormente il team è stata la precisione con cui la costruzione temporale del significato nel cervello si sovrappone alla sequenza dei calcoli dei modelli linguistici: due sistemi diversi nella struttura ma simili nella dinamica passo dopo passo. Questo risultato mette in discussione la visione tradizionale secondo cui la comprensione linguistica si baserebbe su regole rigide e gerarchie simboliche, suggerendo invece un processo più fluido e statisticamente guidato in cui il significato emerge gradualmente grazie al contesto. Non a caso gli embedding contestuali generati dall’intelligenza artificiale, ossia le rappresentazioni numeriche che catturano il senso delle parole all’interno della frase, hanno previsto l’attività cerebrale in tempo reale meglio delle unità linguistiche classiche come fonemi e morfemi. Per stimolare ulteriori ricerche, il team ha reso pubblico un ampio dataset che allinea segnali neurali e caratteristiche linguistiche, offrendo una nuova risorsa per chi studia come il cervello costruisce significato durante l’ascolto. Tale convergenza tra neuroscienze e intelligenza artificiale suggerisce che i modelli computazionali sono possibili finestre per comprendere più a fondo i meccanismi della mente umana.

Di Chiara Vergani