La conversazione è una delle attività più naturali e complesse che caratterizzano l’essere umano. In pochi secondi, il nostro cervello è capace di alternare produzione e comprensione del linguaggio, mantenendo un flusso comunicativo fluido e significativo. Ma quali sono i meccanismi neurali alla base di questo scambio? E come possiamo studiarli?
Un recente studio ha utilizzato un approccio innovativo, combinando registrazioni intracraniche di attività cerebrale con modelli di intelligenza artificiale basati su deep learning. L’obiettivo era quello di esplorare come il cervello umano rappresenti e processi le parole durante una conversazione naturale, senza il vincolo di compiti linguistici artificiosi.
Per farlo, i ricercatori hanno registrato l’attività neurale di 14 persone mentre intrattenevano conversazioni libere con un interlocutore.
Gli elettrodi erano impiantati in diverse aree cerebrali, in particolare nella regione frontotemporale, coinvolta tradizionalmente nel linguaggio.
Ogni parola pronunciata o ascoltata veniva sincronizzata con la registrazione neurale e confrontata con le rappresentazioni vettoriali ottenute da modelli di linguaggio avanzati, come GPT-2 e BERT.
I risultati hanno mostrato che le attività cerebrali correlate al linguaggio non sono localizzate in aree ristrette, ma sono distribuite in un’ampia rete che coinvolge sia le aree corticali che strutture più profonde come l’amigdala e l’ippocampo.
L’attivazione si manifesta su diverse bande di frequenza, con un ruolo prominente delle frequenze gamma, note per essere associate all’integrazione cognitiva.
Non solo: l’attività neurale era sensibile al contenuto semantico e al contesto delle parole, e non semplicemente al suono o alla struttura fonetica.
Le rappresentazioni cerebrali cambiavano anche in corrispondenza delle transizioni tra chi parlava e chi ascoltava, mostrando un’evidente organizzazione temporale allineata ai momenti chiave della conversazione.
Un dato particolarmente interessante è che le stesse aree cerebrali risultavano attive sia nella fase di produzione che in quella di comprensione, anche se con una parziale sovrapposizione.
Alcune aree erano più specializzate nella pianificazione linguistica (come la corteccia precentrale), altre nella decodifica del linguaggio (come la corteccia temporale superiore).
La corrispondenza tra l’attività neurale e gli strati più alti dei modelli NLP suggerisce che il cervello, durante la conversazione, elabora informazioni non solo a livello lessicale ma anche a livello fraseologico e contestuale.
In altre parole, il nostro cervello è impegnato in una sofisticata integrazione di significati che si avvicina sorprendentemente ai processi simulati dalle reti neurali artificiali.
Questo studio rappresenta un importante passo avanti nella comprensione di come il cervello umano gestisca la complessità della comunicazione naturale.
Attraverso l’uso combinato di neuroscienze e modelli linguistici avanzati, è stato possibile mappare in modo più preciso i circuiti cerebrali coinvolti nella conversazione.
I risultati suggeriscono che parlare e ascoltare condividono basi neurali comuni e che le transizioni tra questi due stati sono regolate da dinamiche cerebrali specifiche e coordinate.
Queste scoperte non solo arricchiscono la nostra conoscenza del funzionamento cerebrale, ma aprono anche nuove prospettive nell’uso dell’intelligenza artificiale per comprendere la comunicazione umana.
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