O estudo neurocomputacional esclarece como o cérebro organiza o conteúdo conversacional

As conversas permitem que os seres humanos comuniquem seus pensamentos, sentimentos e idéias aos outros. Por sua vez, isso permite que eles aprendam coisas novas, aprofundem suas conexões sociais e cooperassem com os colegas para resolver tarefas específicas.

Compreender como o cérebro humano faz sentido do que é dito durante as conversas poderia informar o desenvolvimento de modelos computacionais inspirados no cérebro.

Por outro lado, agentes baseados em aprendizado de máquina, projetados para processar e responder às consultas de usuários em vários idiomas, como o ChatGPT, poderiam ajudar a lançar uma nova luz sobre a organização do conteúdo de conversação no cérebro.

Pesquisadores da Universidade de Osaka e do Instituto Nacional de Tecnologia de Informação e Comunicação (NICT) realizaram um estudo destinado a explorar ainda mais como o cérebro deriva significado de conversas espontâneas, usando o modelo de grande linguagem (LLM) subjacente ao funcionamento dos dados de ressonância magnética funcional e outros.

Suas descobertas, publicadas em Natureza comportamento humanoOfereça uma nova visão valiosa de como o cérebro permite que os humanos interpretem a linguagem durante as conversas em tempo real.

“Nosso objetivo a longo prazo é entender como o cérebro humano permite a vida cotidiana. Como a conversa baseada em linguagem é uma das expressões mais fundamentais do intelecto humano e da interação social, decidimos investigar como o cérebro apóia o diálogo natural”, disse Shinji Nishimoto, autor sênior do artigo, disse ao Medical Xpress.

“Avanços recentes em grandes modelos de idiomas, como o GPT, forneceram as ferramentas quantitativas necessárias para modelar o fluxo rico e momento a momento das informações linguísticas, tornando possível este estudo”.

Como parte de seu estudo, Nishimoto e seus colegas realizaram um experimento envolvendo oito participantes humanos, que foram convidados a conversar espontaneamente sobre tópicos específicos.

À medida que se envolveram em conversas com um dos experimentos, a atividade cerebral dos participantes foi monitorada usando fMRI, uma técnica de neuroimagem amplamente usada que obtém mudanças no fluxo sanguíneo no cérebro.

“Medimos a atividade cerebral usando fMRI enquanto os participantes se envolveram em conversas espontâneas com um experimentador”, explicou Masahiro Yamashita, primeiro autor do artigo.

“Para analisar o conteúdo dessas conversas, convertemos cada enunciada em vetores numéricos usando GPT, um componente central do ChatGPT. Para capturar diferentes níveis de hierarquia lingüística – como palavras, frases e discursos – variamos a escala de tempo de análise de 1 a 32 segundos”.

Usando o modelo computacional GPT, os pesquisadores criaram representações numéricas do idioma usado pelos participantes durante as conversas. Essas representações permitiram prever o quão fortemente o cérebro de indivíduos diferentes responderam tanto enquanto falavam e enquanto ouvia a pessoa com quem estava conversando.

“Um crescente corpo de pesquisa sugere que os significados da linguagem falada e percebida são representados em regiões do cérebro sobrepostas”, disse Yamashita.

“No entanto, em conversas reais, o que eu digo e o que você diz deve ser distinguível, e pouco se sabe sobre como essa distinção é feita. Nosso estudo revelou que o cérebro integra palavras em sentenças e discursos de maneira diferente durante a produção da fala em comparação à compreensão”.

Os resultados deste estudo sugerem que o cérebro emprega estratégias diferentes para construir significado a partir do que é dito durante as conversas, dependendo se está trabalhando na produção de fala ou no processamento do que outro está dizendo. Essa observação interessante contribui para a compreensão dos intrincados processos que permitem que os humanos desenhem significado das conversas diárias.

No futuro, o trabalho de Nishimoto, Yamashita e seu colega Rieko Kubo poderiam inspirar outras equipes de pesquisa a investigar processos cerebrais usando uma combinação de LLMs e dados de neuroimagem.

“Nos meus próximos estudos, gostaria de explorar como o cérebro seleciona o que dizer de muitas opções possíveis durante a conversa em tempo real”, acrescentou Yamashita. “Estou particularmente interessado em como essas decisões são tomadas de maneira tão rápida e eficiente no contexto de conversas naturais”.

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