Nobelprijswinnaar Geoffrey Hinton, een pionier op het gebied van AI, heeft zijn verbazing uitgesproken over het vermogen van neurale netwerken om natuurlijke taal te begrijpen. Hij stelde dat deze netwerken “veel beter zijn in het verwerken van taal dan alles wat ooit door de Chomskyaanse school van de taalkunde is geproduceerd.”
Veena D. Dwivedi, een neurowetenschapper die gespecialiseerd is in de studie van menselijke taal, is het echter met respect oneens met de opvatting dat AI echt kan “begrijpen”. Ze benadrukt het onderscheid tussen geschreven tekst en natuurlijke taal en wijst erop dat dezelfde taal kan worden weergegeven door verschillende visuele symbolen, zoals Hindi en Urdu, die onderling verstaanbaar zijn maar verschillende schrijftalen gebruiken.
Dwivedi wijst erop dat taalkundige communicatie meer omvat dan alleen woorden. Het omvat context, zoals de toon van de spreker, gezichtsuitdrukkingen en de gedeelde omgeving. Ze illustreert dit met het voorbeeld van de zin “Ik ben zwanger”, die verschillende betekenissen heeft, afhankelijk van de context.
Haar onderzoek toont aan dat zelfs de emotionele toestand van een individu invloed heeft op de hersengolfpatronen bij het verwerken van zinnen. Dwivedi verduidelijkt dat AI-algoritmen niet hetzelfde zijn als de biologische hersennetwerken die menselijk begrip kenmerken. Ze gaat ook in op de bewering dat neurale netwerken de Chomskyaanse taalkunde overtreffen, die zich richt op universele grammatica en het gemak waarmee baby's taal leren.
Het werk van Chomsky onderzoekt hoe mensen taal verwerven, waarbij een aangeboren module voor taal leren wordt voorgesteld. Dwivedi concludeert dat het verwarren van AI met menselijk begrip gevaarlijke gevolgen kan hebben, vooral wanneer wetenschappelijke termen verkeerd worden gebruikt of misbruikt.