Một nghiên cứu đột phá mới đây do các nhà khoa học tại Đại học New York (NYU) thực hiện đã hé lộ khả năng đáng kinh ngạc của bộ não con người trong việc xử lý đồng thời nhiều yếu tố ngôn ngữ. Quá trình thần kinh phức tạp này được ví von như hoạt động của một mạng lưới tàu điện ngầm rộng lớn, nơi thông tin di chuyển trên các tuyến đường chuyên biệt mà không bị chồng chéo lẫn nhau. Khám phá quan trọng này, được công bố trên Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, chỉ ra rằng bộ não quản lý dữ liệu mâu thuẫn một cách hiệu quả bằng cách định tuyến lại chúng qua các vùng vỏ não khác nhau trong những khoảng thời gian cực ngắn, từ đó đảm bảo khả năng xử lý song song.
Nghiên cứu này được dẫn dắt bởi Laura Gwilliams, đến từ Khoa Tâm lý học của Stanford và Viện Khoa học Thần kinh Wu Tsai. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu Điện não đồ từ tính (MEG) thu thập từ hai mươi mốt người bản ngữ tiếng Anh khi họ lắng nghe các đoạn tường thuật ngắn. Các nhà khoa học đã ghi nhận cách bộ não liên tục duy trì và cập nhật một cấu trúc phức tạp gồm các đặc điểm ngôn ngữ. Thác thông tin này bao trùm mọi cấp độ, từ những âm vị nhỏ nhất (âm thanh ngữ âm) cho đến ý nghĩa ngữ nghĩa toàn diện. Tốc độ thay đổi thông tin ở mỗi cấp độ được xác định dựa trên độ phức tạp của yếu tố ngôn ngữ tương ứng.
Cơ chế này được đặt tên là Mã hóa Động học Phân cấp (Hierarchical Dynamic Coding – HDC). HDC cho phép bộ não bảo tồn thông tin trong dòng chảy thời gian, đồng thời giảm thiểu sự giao thoa giữa các đơn vị âm thanh và từ ngữ khác nhau. Giáo sư Tâm lý học và Ngôn ngữ học tại NYU, Alec Marantz, đồng tác giả của công trình, nhận xét rằng hệ thống này giải thích cách bộ não cấu trúc và nắm bắt lời nói trong quá trình phát triển nhanh chóng của nó. Ông thiết lập một mối liên hệ trực tiếp giữa việc giải thích ngôn ngữ và cơ sở thần kinh sinh lý của nó, nhấn mạnh rằng cách chúng ta hiểu ngôn ngữ gắn liền với cách bộ não được tổ chức.
Việc thấu hiểu các nguyên tắc của HDC, nơi mọi khía cạnh của thông điệp – từ ngữ điệu cho đến ý nghĩa – đều được xử lý với tốc độ cần thiết, mở ra những triển vọng mới cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Trong khi các hệ thống Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) truyền thống thường dựa vào việc đọc tuần tự, thì nguyên tắc song song này, tương tự như cơ chế “chú ý” (attention) trong các kiến trúc dạng Transformer, chỉ ra một tổ chức sâu sắc hơn, đa chiều hơn trong nhận thức của con người. Điều này cho thấy sự tiếp nhận ngôn ngữ ở con người không chỉ đơn thuần là việc tiếp nhận thông tin theo thứ tự, mà là một quy trình phức tạp, đa cấp độ, đảm bảo sự hiểu biết toàn vẹn và tức thời về ngôn ngữ.