Três novos estudos de instituições líderes, incluindo a Universidade Hebraica, o Google Research e o Caltech, lançaram uma nova luz sobre a relação entre a inteligência artificial e o cérebro humano. A pesquisa sugere que os modelos de IA processam a linguagem de uma forma que se assemelha notavelmente à atividade neural biológica, ao mesmo tempo que influenciam a forma como os humanos falam no mundo real. Estas investigações utilizam estruturas de aprendizagem profunda e análise linguística para explorar como a IA se alinha com a função cerebral, como altera o nosso vocabulário e como pode ajudar a simular neurónios biológicos.
O cérebro constrói significado como um LLM
Ariel Goldstein, da Universidade Hebraica, em colaboração com o Google Research e Princeton, usou a eletrocorticografia (ECoG) para registrar a atividade elétrica direta dos cérebros dos participantes que ouviam um podcast de 30 minutos. Eles compararam esses sinais com a arquitetura em camadas de grandes modelos de linguagem (LLMs) como GPT-2 e Lhama 2. O estudar encontrou um alinhamento notável:
- Camadas iniciais: As respostas neurais iniciais do cérebro correspondiam às camadas superficiais dos modelos de IA, que lidam com elementos linguísticos básicos.
- Camadas profundas: Respostas neurais posteriores, particularmente na área de Broca, alinhadas com camadas mais profundas de IA que processam contexto e significado complexos.
“O que mais nos surpreendeu foi o quão próximo o desdobramento temporal do significado do cérebro corresponde à sequência de transformações dentro de grandes modelos de linguagem”, disse Goldstein. Isto sugere que, apesar das suas estruturas diferentes, tanto o cérebro humano como os modelos de IA constroem significado de forma incremental, camada por camada. Para apoiar novas descobertas, a equipe divulgou ao público o conjunto completo de dados de gravações neurais, permitindo que cientistas de todo o mundo testassem teorias alternativas de processamento de linguagem.
“Lexical Seepage”: a IA está mudando a forma como falamos
Numa investigação separada, o linguista Tom Juzek, da Florida State University, analisou 22 milhões de palavras de podcasts improvisados para medir o impacto da IA na fala humana. Comparando dados antes e depois do lançamento do ChatGPT em 2022, o estudo identificou um fenômeno que Juzek chama de “infiltração lexical”. A pesquisa encontrou um aumento repentino de palavras específicas comumente geradas pela IA, enquanto seus sinônimos não mostraram aumento semelhante. Essas palavras incluem:
- “Aprofundar” (para investigar profundamente)
- “Meticuloso” (mostrando muita atenção aos detalhes)
- “Garner” (reunir ou coletar)
- “Voltar-se” (referindo-se a possuir um recurso)
“A IA pode estar literalmente colocando palavras em nossas bocas, já que a exposição repetida leva as pessoas a internalizar e reutilizar palavras-chave que talvez não tenham escolhido naturalmente”.
Ao contrário das gírias que se espalham socialmente, essa mudança vem de resultados algorítmicos encontrados em textos e artigos. A análise levanta questões sobre a potencial padronização da fala humana e o achatamento dos dialetos regionais sob a influência de uma terminologia uniforme de IA.
NOBLE: Simulando neurônios 4.200 vezes mais rápido
No Conferência NeurIPScientistas da Caltech e Cedars-Sinai introduziram o NOBLE (Operador Neural com Incorporações Latentes Biologicamente Informadas). Esta nova estrutura de aprendizagem profunda pode gerar modelos virtuais de neurônios cerebrais 4.200 vezes mais rápido do que os métodos tradicionais. Enquanto os solucionadores tradicionais usam equações diferenciais complexas que exigem grande poder computacional, o NOBLE usa operadores neurais para replicar o comportamento de neurônios biológicos reais, incluindo suas taxas de disparo e respostas a estímulos. Essa velocidade permite aos pesquisadores dimensionar simulações para circuitos cerebrais maiores, envolvendo milhões de células interconectadas. A estrutura visa acelerar a investigação sobre doenças cerebrais como a epilepsia e a doença de Alzheimer, permitindo aos cientistas testar hipóteses rapidamente, sem depender apenas de experiências limitadas em animais ou humanos.
