Najnowsze analizy przeprowadzone przez badaczy z Uniwersytetu Nowojorskiego (NYU) rzucają światło na niezwykłą sprawność ludzkiego mózgu w równoczesnym dekodowaniu licznych składowych mowy. Ten skomplikowany mechanizm neuronalny przywodzi na myśl działanie rozgałęzionej sieci komunikacji miejskiej – niczym system metra – gdzie dane przemieszczają się dedykowanymi torami, unikając kolizji. Wyniki tej pracy, które ujrzały światło dzienne na łamach prestiżowego czasopisma „Proceedings of the National Academy of Sciences”, wskazują, że mózg potrafi sprawnie gospodarować sprzecznymi informacjami. Czyni to, przekierowując je do odrębnych regionów kory mózgowej w niezwykle krótkich odstępach czasu, co jest fundamentem dla owego przetwarzania równoległego.
Badanie to, nadzorowane przez Laurę Gwilliams, związaną z Departamentem Psychologii Stanforda oraz Instytutem Neuronauk imienia Wu Tsai, wykorzystało zaawansowaną technikę magnetoencefalografii (MEG). Dane zebrano od grupy dwudziestu jeden osób, będących rodzimymi użytkownikami języka angielskiego, które słuchały krótkich opowieści. Uczeni zdołali uchwycić, w jaki sposób mózg nieprzerwanie podtrzymuje i modyfikuje skomplikowaną siatkę charakterystyk językowych. Ten dynamiczny kaskadowy przepływ informacji obejmuje pełne spektrum lingwistyczne: od elementarnych dźwięków fonetycznych aż po kompleksowe, całościowe znaczenie semantyczne. Co istotne, tempo, w jakim informacje są przetwarzane na poszczególnych poziomach, jest ściśle powiązane ze stopniem skomplikowania danego składnika mowy.
Omawiany mechanizm otrzymał nazwę „Hierarchiczne Dynamiczne Kodowanie” (HDC). Jego kluczową funkcją jest umożliwienie mózgowi utrzymania spójności informacji w ciągłym strumieniu czasowym, jednocześnie skutecznie redukując do minimum nakładanie się na siebie rozmaitych jednostek dźwiękowych i leksykalnych. Profesor Alec Marantz, specjalista w dziedzinie psychologii i lingwistyki z NYU oraz współautor publikacji, podkreśla, że ten model dostarcza wyjaśnienia, w jaki sposób mózg nadaje strukturę i rozumie mowę w jej dynamicznym przebiegu. Ustanawia on tym samym bezpośrednią korelację pomiędzy procesem interpretacji języka a jego fizjologicznymi podstawami w układzie nerwowym.
Poznanie zasad działania HDC, w którym każda składowa komunikatu – począwszy od intonacji, a skończywszy na głębokim sensie – jest przetwarzana z optymalną dla siebie prędkością, otwiera szerokie horyzonty dla innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Podczas gdy historycznie systemy przetwarzania języka naturalnego (NLP) często opierały się na metodzie odczytu sekwencyjnego, zasada paralelizmu, którą odkryto, sugeruje konieczność zmiany paradygmatu. Ten sposób działania, mający pewne podobieństwa do mechanizmu „uwagi” stosowanego w nowoczesnych architekturach, takich jak Transformer, dowodzi istnienia znacznie bardziej złożonej i wielowymiarowej organizacji ludzkiej percepcji. Oznacza to, że rozumienie mowy nie jest prostym aktem odbioru, lecz skomplikowanym, wielopoziomowym przedsięwzięciem, które gwarantuje natychmiastowe i pełne uchwycenie znaczenia.