În calitate de creatori de sens, folosim limbajul vorbit sau al semnelor pentru a înțelege ce se întâmplă în lumea din jur. Apariția inteligenței artificiale generative, precum ChatGPT (care utilizează modele lingvistice de mari dimensiuni), pune sub semnul întrebării însăși noțiunea de „sens” și felul în care îl definim.
O caracterizare populară a instrumentelor de inteligență artificială este aceea că ele „înțeleg” ceea ce fac. Laureatul Nobel și pionier în domeniul inteligenței artificiale Geoffrey Hinton a afirmat că: „Ce m-a surprins cu adevărat este cât de bune sunt rețelele neuronale în a înțelege limbajul natural; s-a întâmplat mult mai repede decât mă așteptam... Și sunt în continuare uimit că într-adevăr înțeleg ce spun”.
Hinton a repetat această afirmație într-un interviu cu Adam Smith, director științific la Nobel Prize Outreach. În cadrul acestuia, Hinton a declarat că „rețelele neuronale sunt mult mai bune la procesarea limbajului decât orice a produs vreodată școala chomskyană de lingvistică”.
Lingvistica chomskyană se referă la teoriile lingvistului american Noam Chomsky despre natura limbajului uman și dezvoltarea acestuia. Chomsky susține existența unei gramatici universale înnăscute în ființele umane, care face posibilă achiziția oricărui limbaj începând de la naștere.
| Citește mai mult despre teoria lui Chomsky aici: Ce fel de creaturi suntem?
Studiez modul în care oamenii înțeleg limbajul încă din anii ’90, incluzând peste 20 de ani de cercetări în neuroștiințele limbajului. Acestea au inclus măsurători ale activității undelor cerebrale în timp ce oamenii citesc sau ascultă propoziții. Având în vedere experiența mea, trebuie să îmi exprim respectuos dezacordul față de ideea că inteligența artificială ar putea „înțelege”, în ciuda popularității crescânde a acestei convingeri.
Generarea de text
Mai întâi, este regretabil că majoritatea oamenilor confundă textul de pe ecran cu limbajul natural. Textul scris este legat de limbaj, dar nu este același lucru cu limbajul.
De exemplu, aceeași limbă poate fi reprezentată prin simboluri vizuale foarte diferite. Luați cazul limbilor hindi și urdu. La nivel conversațional, ele sunt inteligibile reciproc și, prin urmare, considerate aceeași limbă de către lingviști. Cu toate acestea, folosesc sisteme de scriere complet diferite. Același lucru este valabil pentru sârbă și croată. Textul scris nu este echivalent cu „limbajul”.
Să analizăm acum afirmația că algoritmii de învățare automată „înțeleg” limbajul natural. Comunicarea lingvistică are loc în mare parte față în față, într-un context comun vorbitorului și ascultătorului, însoțită de indicii precum tonul și înălțimea vocii, contactul vizual, expresiile faciale și emoționale.
Importanța contextului
Există mult mai mult în procesul de a înțelege ceea ce spune cineva decât simpla decodare a cuvintelor. Chiar și bebelușii, care nu sunt încă experți în limbaj, pot interpreta indiciile contextuale.
Luați, de exemplu, o propoziție simplă precum „Sunt însărcinată” și modul în care este interpretată în contexte diferite. Dacă aș rosti-o eu, la vârsta mea, probabil că soțul meu ar cădea mort de uimire. Comparați această reacție cu cea a unui adolescent care află că iubita lui are o sarcină neplanificată sau cu cea a unui soț care primește vestea de la soția sa după ani de tratamente de fertilitate.
În fiecare caz, destinatarul mesajului atribuie un alt tip de sens și o altă formă de înțelegere aceleiași propoziții.
În cercetările mele recente am demonstrat că până și starea emoțională a unei persoane poate modifica tiparele undelor cerebrale în timpul procesării sensului unei propoziții. Creierul nostru (și prin urmare gândirea și procesele noastre mentale) nu există niciodată în absența contextului emoțional, după cum au subliniat și alți neurocercetători.
Așadar, deși un cod informatic poate răspunde cu text la limbajul uman, acesta nu se apropie deloc de ceea ce se petrece în creierul oamenilor în procesul de înțelegere.
Este important să ne amintim că atunci când specialiștii în IA vorbesc despre rețele neuronale, ei se referă la algoritmi de calculator, nu la rețelele neuronale biologice reale care caracterizează structura și funcționarea creierului. Imaginați-vă că ați confunda constant cuvântul „zbor” (ca în migrația păsărilor) cu „zbor” (cum spunem când ne referim la cursele aeriene) — asta ar duce la niște neînțelegeri serioase!
Să examinăm în final afirmația potrivit căreia rețelele neuronale procesează limbajul mai bine decât teoriile produse de lingvistica chomskyană. Această disciplină pornește de la premisa că toate limbile umane pot fi înțelese prin sisteme gramaticale (pe lângă context) și că aceste sisteme sunt legate de o gramatică universală.
Chomsky a efectuat cercetări în teoria sintactică lucrând cu hârtia și creionul. Nu a efectuat experimente asupra bazelor psihologice sau neuronale ale înțelegerii limbajului. Ideile sale în lingvistică nu spun nimic despre mecanismele care stau la baza procesării și înțelegerii propozițiilor.
Ceea ce face însă școala chomskyană de lingvistică este să formuleze întrebări despre cum reușesc sugarii și copiii mici să învețe limbajul cu atâta ușurință, în absența unor deficite neurobiologice sau a unui traumatism fizic.
Există cel puțin 7.000 de limbi pe planetă și nimeni nu își poate alege locul nașterii. Asta înseamnă că, în fapt, creierul uman trebuie să fie pregătit să înțeleagă și să învețe limba comunității în care se naște.
Pornind de la acest fapt despre dezvoltarea limbajului, Chomsky a presupus existența unui modul (abstract) înnăscut pentru învățarea limbajului, nu pentru procesarea lui. Dintr-o perspectivă neurobiologică, creierul trebuie să fie pregătit să înțeleagă limbajul încă de la naștere.
Deși există numeroase exemple de specializare lingvistică la sugari, mecanismele neuronale rămân necunoscute, dar nu de necunoscut. Însă obiectele cercetării devin de necunoscut atunci când termenii științifici sunt folosiți greșit sau aplicați necorespunzător. Și tocmai aici se află pericolul: confundarea a ceea ce face inteligența artificială generativă cu înțelegerea umană poate duce la consecințe periculoase.
Traducere după Why it’s impossible for AI to ‘understand’ language de Veena D. Dwivedi, director al Centrului pentru neuroștiințe și profesor de psihologie și neuroștiințe, Brock University.
Cu privire la limbajul semnelor, menționat la începutul articolului, am găsit următoarele aspecte interesante într-un articol de cercetare:
„Cele 10 lucruri pe care ar trebui să le știi despre limbajele semnelor sunt următoarele:
1. Limbajele semnelor au fonologie și poezie.
2. Limbajele semnelor variază în structura lor lingvistică și în istoria familială, dar împărtășesc unele trăsături tipologice datorită biologiei comune (producerea prin gesturi manuale).
3. Deși există multe asemănări între perceperea și producerea vorbirii și a semnelor, biologia limbajului poate influența anumite aspecte ale procesării.
4. Iconicitatea este răspândită în lexicul limbajelor semnelor și poate juca un rol în achiziția și procesarea limbajului.
5. Copiii surzi sau cu deficiențe de auz sunt expuși riscului de privare lingvistică.
6. Cei care folosesc limbajul semnelor gesticulează în timp ce folosesc limbajul semnelor.
7. Experiența cu limbajul semnelor îmbunătățește unele abilități vizual-spațiale.
8. Aceleași regiuni ale emisferei stângi a creierului susțin atât limbajul vorbit, cât și cel al semnelor, dar unele regiuni neuronale sunt specifice limbajului semnelor.
9. Bilingvii bimodali pot realiza fuziuni de coduri (code-blending), mai degrabă decât schimbări de cod (code-switching), ceea ce modifică natura controlului lingvistic.
10. Apariția unor noi limbaje ale semnelor relevă tipare de creare și evoluție a limbajului.
Aceste descoperiri arată în ce fel tipul limbajului influențează — sau nu — structura limbii, achiziția, procesarea, utilizarea și reprezentarea acesteia în creier. Limbajele semnelor oferă perspective unice asupra limbajului uman, care nu pot fi obținute doar prin studiul limbilor vorbite”.
Sursa: Sage Journals
