Badacze z Instytutu Maxa Plancka ds. Matematyki w Naukach przedstawili nowe spojrzenie na metafory, opracowując formalne ramy i empiryczne metody ich analizy. Ich najnowsze badanie, opublikowane w czasopiśmie "PLOS Complex Systems", potwierdza, że metafory nie są jedynie ozdobnikami retorycznymi, lecz głęboko zakorzenionymi strukturami językowymi i poznawczymi, które kształtują sposób myślenia i komunikacji. Analiza systemów złożonych pozwoliła naukowcom zidentyfikować sieć metafor, wykazującą wyraźne podziały na kategorie abstrakcyjne i konkretne. Kluczowe procesy metaforyczne obejmują przenoszenie znaczeń z domen konkretnych do abstrakcyjnych oraz tworzenie nowych powiązań między domenami konkretnymi. Badanie sugeruje, że metafory powstają na bazie kontrastu i napięcia, co sprzyja ponownej konceptualizacji i odkrywaniu nowych podobieństw.
Odkrycia te mają istotne implikacje dla lingwistyki kognitywnej, filozofii języka oraz rozwoju sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Koncepcja metafor jako fundamentalnych struktur poznawczych, a nie tylko środków stylistycznych, jest kluczowa dla lingwistyki kognitywnej, odzwierciedlając sposób, w jaki ludzie myślą, rozumują i wyobrażają sobie świat. Teoria metafor kognitywnych, zapoczątkowana przez Lakoffa i Johnsona, podkreśla ich rolę jako podstawowego budulca myśli i komunikacji. Badania nad sieciami metafor wskazują, że język kształtuje nasz system poznawczy, zwiększając prawdopodobieństwo powstawania nowych znaczeń zgodnie z utrwalonymi wzorcami. Zastosowanie metafor w kontekście sztucznej inteligencji (AI) jest obszarem intensywnych badań, gdzie porównania AI do ludzkiego mózgu mogą być mylące, a metafora "czarnej skrzynki" podkreśla nieprzejrzystość systemów AI. Zrozumienie tych metaforycznych ram jest kluczowe dla kształtowania przyszłości AI i jej integracji ze społeczeństwem, przy czym badanie z Instytutu Maxa Plancka podkreśla, że metafory napędzane przez kontrast i napięcie prowadzą do innowacji.