Investigadores explican por qué el lenguaje humano no es como el código informático

El lenguaje humano se caracteriza por su riqueza e intrincación. A pesar de que, desde la perspectiva de la teoría de la información, podría transmitirse de manera mucho más comprimida, surge una pregunta interesante: ¿por qué no nos comunicamos en un sistema digital de unos y ceros como lo hacen las computadoras?

Michael Hahn, un lingüista de Saarbrücken, junto con Richard Futrell de la Universidad de California, Irvine, se propusieron responder esta interrogante. Su investigación, publicada en Nature Human Behaviour, presenta un modelo que explica la estructura del lenguaje humano.

A nivel mundial, se hablan aproximadamente 7,000 lenguas, algunas de las cuales son utilizadas por un número muy reducido de hablantes, mientras que otras, como el chino, inglés, español y hindi, son habladas por miles de millones. A pesar de sus diferencias, todas las lenguas cumplen la misma función esencial: comunicar significados mediante la combinación de palabras en frases, que se organizan en oraciones. Cada parte tiene su propio significado, y juntas crean un mensaje claro.

Hahn explica: "Esta es en realidad una estructura muy compleja. Dado que el mundo natural tiende a maximizar la eficiencia y conservar recursos, resulta razonable preguntarse por qué el cerebro codifica la información lingüística de una manera aparentemente complicada en lugar de hacerlo digitalmente, como una computadora." En teoría, codificar el habla como secuencias binarias de unos y ceros sería más eficiente, ya que comprime la información de manera más ajustada que el lenguaje hablado. Sin embargo, los investigadores creen haber encontrado la respuesta a esta paradoja.

La experiencia del mundo real moldea el lenguaje

Hahn señala: "El lenguaje humano está moldeado por las realidades de la vida que nos rodea. Por ejemplo, si hablo de medio gato emparejado con medio perro y me refiero a esto usando el término abstracto 'gol', nadie sabría lo que quiero decir, ya que es bastante seguro que nadie ha visto un gol; simplemente no refleja la experiencia vivida de nadie."

Una forma desordenada como "gadcot" contiene letras de ambas palabras, pero es irrelevante para los oyentes. En cambio, la frase "gato y perro" es instantáneamente comprensible porque ambos animales son conceptos familiares. El lenguaje humano funciona porque se conecta directamente con el conocimiento compartido y la experiencia vivida.

El cerebro prefiere patrones familiares

Hahn resume los hallazgos de la siguiente manera: "En pocas palabras, es más fácil para nuestro cerebro tomar lo que podría parecer el camino más complicado." Aunque el lenguaje natural no está maximizado en compresión, impone una carga cognitiva mucho menor. Esto se debe a que el cerebro procesa las palabras en constante interacción con lo que ya sabemos sobre el mundo.

Un código puramente digital podría transmitir información más rápido, pero estaría desconectado de la experiencia cotidiana. Hahn compara esto con el acto de ir al trabajo: "En nuestra ruta habitual, el camino es tan familiar que la conducción se siente casi en piloto automático. Nuestro cerebro sabe exactamente qué esperar, por lo que el esfuerzo que necesita hacer es mucho menor. Tomar un camino más corto pero menos familiar resulta mucho más cansador, ya que la nueva ruta exige que estemos mucho más atentos durante el trayecto." Desde una perspectiva matemática, añade que "el número de bits que el cerebro necesita procesar es mucho menor cuando hablamos de maneras familiares y naturales."

En otras palabras, hablar y entender un código binario requeriría un esfuerzo mental mucho mayor tanto del hablante como del oyente. En cambio, el cerebro estima constantemente cuán probables son ciertas palabras y frases para aparecer a continuación. Debido a que usamos nuestro idioma nativo a diario durante décadas, estos patrones se convierten en parte de nuestra estructura cognitiva, facilitando la comunicación.

Cómo el procesamiento predictivo da forma al habla

Hahn ofrece una ilustración clara: "Cuando digo la frase alemana 'Die fünf grünen Autos' (traducido: 'los cinco coches verdes'), la frase casi seguramente tendrá sentido para otro hablante de alemán, mientras que 'Grünen fünf die Autos' (traducido: 'verdes cinco los coches') no lo tendrá." Cuando alguien escucha "Die fünf grünen Autos", el cerebro comienza a interpretar el significado de inmediato. La palabra "Die" señala ciertas posibilidades gramaticales. Un oyente alemán puede reducir instantáneamente las opciones, descartando sustantivos masculinos o neutros singulares. La siguiente palabra, "fünf", sugiere algo contable, excluyendo ideas abstractas como amor o sed. Luego, "grünen" indica que el sustantivo será plural y de color verde. En ese momento, el objeto podría ser coches, plátanos o ranas. Solo cuando se pronuncia la última palabra, "Autos", el significado se establece completamente. Con cada palabra, el cerebro reduce la incertidumbre hasta que solo queda una interpretación.

En contraste, "Grünen fünf die Autos" interrumpe este patrón predecible. Las señales gramaticales esperadas aparecen en el orden incorrecto, por lo que el cerebro no puede construir fácilmente el significado a partir de la secuencia.

Implicaciones para la IA y los modelos de lenguaje

Hahn y Futrell lograron demostrar estos patrones matemáticamente. Sus hallazgos, publicados en Nature Human Behaviour, muestran que el lenguaje humano prioriza la reducción de la carga cognitiva sobre la maximización de la compresión. Estas ideas podrían también informar mejoras en los modelos de lenguaje grandes (LLMs), los sistemas detrás de herramientas de IA generativa como ChatGPT o Copilot de Microsoft. Al comprender mejor cómo el cerebro humano procesa el lenguaje, los investigadores podrían diseñar sistemas de IA que se alineen más estrechamente con los patrones de comunicación natural.