Uma pesquisa recente publicada na revista *Nature Human Behavior* revelou semelhanças impressionantes entre a atividade cerebral humana e os mecanismos de processamento dos grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT. Cientistas de instituições renomadas, incluindo a Universidade de Princeton e a Universidade de Nova York, realizaram experimentos utilizando eletrodos intracranianos para monitorar a atividade neural de participantes humanos enquanto processavam estímulos linguísticos. Os resultados dessa atividade foram comparados com as representações internas geradas pelos LLMs ao processarem os mesmos dados.
Os achados são fascinantes: os LLMs ativam áreas do cérebro como o córtex motor e o gyrus temporal superior, regiões conhecidas por sua importância na integração e processamento de linguagem e fala em humanos. Esse alinhamento funcional indica que, apesar de suas origens artificiais, esses modelos convergem para soluções similares aos sistemas biológicos quando se trata de tarefas complexas de linguagem. Diferentemente das primeiras abordagens de IA que tentavam imitar diretamente a neurobiologia humana, as arquiteturas modernas de LLM, como os transformers, priorizam eficiência e otimização – de forma análoga a como Santos Dumont desenvolveu aviões funcionais ao invés de imitar o voo biológico.
Esse estudo ressalta que, apesar de os LLMs não serem réplicas biológicas, seu treinamento em grandes quantidades de dados textuais levou a representações que espelham padrões cognitivos humanos. Essa convergência abre novas possibilidades para o uso da IA na investigação da cognição humana, potencialmente revelando como o cérebro processa a linguagem. Os resultados também reforçam a possibilidade de colaboração entre a inteligência artificial e a inteligência biológica, sugerindo que caminhos evolutivos distintos podem levar a soluções funcionais análogas.
Alexandre Chiavegatto Filho, professor de inteligência artificial na Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, destaca a importância desse estudo em aproximar a neurociência da inteligência artificial. A pesquisa desafia a ideia de que a IA deva imitar estritamente processos biológicos, demonstrando que algoritmos otimizados podem, independentemente, alcançar capacidades de processamento de linguagem semelhantes às humanas.
