Un grupo de investigadores de la Universidad de Sassari (Italia) y la Universidad de Plymouth (Reino Unido) ha desarrollado un modelo cognitivo, compuesto de dos millones de neuronas artificiales interconectadas, capaz de aprender a comunicarse mediante el lenguaje humano a partir de un estado de 'tabula rasa', sólo a través de la comunicación con un interlocutor humano.
El modelo se llama ANNABELL ('Artificial Neural Network with Adaptative Behavior Exploited for Language Learning') y se describe en un artículo publicado en la revista científica 'Plos One'. Esta investigación arroja luz sobre los procesos neuronales que subyacen en el desarrollo del lenguaje.
Los investigadores todavía no pueden responder de manera completa a la cuestión de cómo hace el cerebro para desarrollar la capacidad de realizar las funciones cognitivas complejas, como las que se necesitan para el lenguaje y el razonamiento. Se sabe que en el cerebro humano hay unos 100.000 millones de neuronas que se comunican por medio de señales eléctricas y se ha aprendido mucho acerca de los mecanismos de producción y transmisión de señales eléctricas entre las neuronas.
También hay técnicas experimentales, como la resonancia magnética funcional, que permitan comprender qué partes del cerebro están más activas cuando las personas están involucradas en diferentes actividades cognitivas. Pero un conocimiento detallado de cómo funciona una sola neurona y cuáles son las funciones de las distintas partes del cerebro no es suficiente para dar una respuesta a la pregunta inicial.
Podríamos pensar que el cerebro funciona de manera similar a un ordenador: ya que incluso los ordenadores trabajan mediante señales eléctricas. De hecho, muchos científicos han propuesto modelos basados en la analogía de que el cerebro es como un ordenador desde finales de los años 60, pero, además de las diferencias estructurales, hay profundas diferencias entre el cerebro y un ordenador, especialmente en los mecanismos de procesamiento de aprendizaje y de información.
Los ordenadores funcionan a través de programas desarrollados por programadores humanos. En estos programas están codificadas las reglas que el equipo debe seguir en el manejo de la información para realizar una tarea determinada, pero no hay evidencia de la existencia de este tipo de programas en el cerebro humano. De hecho, hoy en día muchos investigadores creían que el cerebro es capaz de desarrollar mayores habilidades cognitivas, simplemente mediante la interacción con el medio ambiente, a partir de muy poco conocimiento innato, algo que parece confirmar el modelo ANNABELL.
ANNABELL no tiene conocimiento de la lengua pre-codificado; aprende sólo a través de la comunicación con un interlocutor humano, gracias a dos mecanismos fundamentales, que también están presentes en el cerebro biológico: la plasticidad sináptica y 'gating' o compuerta neural. La plasticidad sináptica es la capacidad de la conexión entre dos neuronas de aumentar su eficiencia cuando las dos neuronas están a menudo activas simultáneamente o casi simultáneamente, un mecanismo que es esencial para el aprendizaje y para la memoria a largo plazo.
Las compuertas neuronales se basan en las propiedades de ciertas neuronas (llamadas neuronas biestables) a comportarse como interruptores que se pueden apagar o encender por una señal de control que viene de otras neuronas. Cuando se activan, las neuronas biestables transmiten la señal a partir de una parte del cerebro a la otra, de lo contrario se bloquean. El modelo es capaz de aprender, gracias a la plasticidad sináptica, a controlar las señales que abren y cierran las puertas de los nervios, así como a controlar el flujo de información entre las diferentes áreas.
El modelo cognitivo ha sido validado utilizando una base de datos de cerca de 1.500 frases, con base en la literatura sobre el desarrollo temprano del lenguaje, y ha respondido mediante la producción de un total de alrededor de 500 oraciones, que contienen nombres, verbos, adjetivos, pronombres y otras clases de palabras , lo que demuestra la capacidad de expresar una amplia gama de capacidades de procesamiento del lenguaje humano.