Le lauréat du prix Nobel Geoffrey Hinton, un pionnier de l'IA, a exprimé sa surprise face à la capacité des réseaux neuronaux à comprendre le langage naturel. Il a déclaré que ces réseaux sont « bien meilleurs pour traiter le langage que tout ce qui a jamais été produit par l'école chomskienne de linguistique ».
Cependant, Veena D. Dwivedi, une neuroscientifique spécialisée dans l'étude du langage humain, n'est pas d'accord avec l'idée que l'IA puisse réellement « comprendre ». Elle souligne la distinction entre le texte écrit et le langage naturel, soulignant que la même langue peut être représentée par différents symboles visuels, comme l'hindi et l'ourdou, qui sont mutuellement intelligibles mais utilisent des scripts d'écriture différents.
Dwivedi souligne que la communication linguistique implique plus que de simples mots. Elle inclut le contexte, tel que le ton de la personne qui parle, les expressions faciales et l'environnement partagé. Elle illustre cela avec l'exemple de la phrase « Je suis enceinte », qui a des significations différentes selon le contexte.
Ses recherches montrent que même l'état émotionnel d'un individu influence les schémas d'ondes cérébrales lors du traitement des phrases. Dwivedi précise que les algorithmes d'IA ne sont pas les mêmes que les réseaux cérébraux biologiques qui caractérisent la compréhension humaine. Elle aborde également l'affirmation selon laquelle les réseaux neuronaux surpassent la linguistique chomskienne, qui se concentre sur la grammaire universelle et la facilité avec laquelle les nourrissons apprennent le langage.
Les travaux de Chomsky explorent la façon dont les humains acquièrent le langage, proposant un module inné pour l'apprentissage du langage. Dwivedi conclut que la confusion entre l'IA et la compréhension humaine peut avoir des conséquences dangereuses, en particulier lorsque les termes scientifiques sont mal utilisés ou mal appliqués.