Los investigadores que estudian el cerebro emplean tecnologías de última generación pero deben sacar conclusiones a partir de datos parciales, como la intensidad del riego sanguíneo en una zona del cerebro, los impulsos eléctricos o la rapidez en las respuestas de las personas que participan en los experimentos. Es decir, pueden medir la actividad del cerebro, pero no saben exactamente qué está haciendo el órgano.
Para poder estudiar un aspecto muy complejo de la relación entre el cerebro y el lenguaje, como la ambigüedad de las palabras, el investigador canadiense del Basque Center on Cognition, Brain and Language (BCBL) Blair Armstrong, becado con el prestigioso fellowship europeo Marie Curie, propone una nueva aproximación, suma de la psicología, la neurociencia y la computación, que él mismo llama ciencia computacional cognitiva.
El cerebro es muy bueno y rápido en procesar el significado general de una palabra, pero necesita mucho más tiempo para resolver su significado específico.
Los expertos esperan que en el futuro los avances en esta combinación de disciplinas permitirán a las máquinas comunicarse con los humanos del mismo modo en el que la especie lo hace entre ellos. Entre otras aplicaciones, estas investigaciones suponen un nuevo paso en la creación de la web semántica en la que los buscadores serán más capaces de entender los equívocos, dobles sentidos e ironías de la manera natural de comunicación entre humanos.
El objetivo de este campo de estudio es aprender la manera óptima de enseñarle habilidades nuevas al cerebro, por ejemplo en el aprendizaje de idiomas o en el aprendizaje de destrezas básicas después de problemas de salud como un infarto cerebral.
Según Armstrong, "la ambigüedad puede facilitar o dificultar la comprensión de un mensaje. El cerebro es muy bueno y rápido en procesar el significado general de una palabra, pero necesita mucho más tiempo para resolver su significado específico. Por eso las palabras ambiguas como ‘pico’ (que puede referirse a una montaña o a la boca de un ave) son más fáciles de procesar inicialmente que otras que solo tienen una interpretación".
La ironía no es para los ordenadores
Mientras para el lenguaje humano la ambigüedad puede ser un factor positivo si se trata del sentido general de una palabra, para los ordenadores resulta una tarea muy complicada. Por el contrario, si se trata de un significado muy específico de una palabra (como ‘banco’ de peces) con acepciones muy diversas, las personas tardan más en procesar el mensaje.
Dadas estas y otras contradicciones que los datos de anteriores investigaciones habían proporcionado sobre algunos mecanismos cerebrales, el equipo de Armstrong propuso un nuevo modelo de estudio de la ambigüedad de las palabras que aborda el problema con un enfoque hacia la complejidad.
Así como teorías anteriores presentaban dificultades para casar los datos contradictorios de que la ambigüedad puede ayudar o dificultar la comprensión lectora, la nueva aproximación que propone Armstrong, enfocada en cómo el cerebro procesa la información, encuentra sentido a esos mismos datos contradictorios.
La idea es que a veces las maneras sencillas de describir un fenómeno no aportan mucho sobre la manera en la que el cerebro funciona realmente. Por eso, el equipo ha construido una teoría sensible a la manera en la que el cerebro computa la información.
Según el investigador del BCBL, "la combinación de diversas disciplinas permite explicar muchos de los complejos y frecuentemente contradictorios efectos que se observan en los diferentes experimentos. Por ejemplo, ayuda a entender cómo y por qué el cerebro es capaz de procesar palabras ambiguas de manera muy eficiente, ya que este modelo explica la manera en la que el cerebro va gradualmente resolviendo la ambigüedad".
Este nuevo modelo de estudio aporta para los autores una teoría unificadora que ayuda a entender muchos procesos diferentes en el cerebro, entre ellos el bilingüismo o el cambio en las habilidades lingüísticas a medida que se envejece.