Cientistas da Universidade Hebraica de Jerusalém, em colaboração com pesquisadores do Google Research e da Universidade de Princeton, descobriram que o cérebro humano compreende a linguagem falada de maneira notavelmente similar aos modelos avançados de inteligência artificial. Publicado em 21 de janeiro de 2026, o estudo indica que o significado se constrói passo a passo, como o processamento em camadas de sistemas como o GPT-style, desafiando concepções antigas sobre a linguagem.
A pesquisa, detalhada na revista Nature Communications, utilizou registros de eletrocorticografia de participantes que ouviam um podcast de trinta minutos. Os resultados mostram que as respostas cerebrais posteriores se alinham com as camadas mais profundas dos sistemas de IA, especialmente em regiões conhecidas pela linguagem, como a área de Broca. Isso sugere que a compreensão da fala não segue regras fixas, mas um processo gradual e contextual.
Essa convergência entre o funcionamento do cérebro humano e a inteligência artificial oferece uma nova perspectiva sobre a neurociência da linguagem. Ao invés de depender de símbolos e hierarquias rígidas, o cérebro parece empregar um processo mais flexível e estatístico, onde o significado emerge progressivamente através do contexto.
Como o cérebro humano e a inteligência artificial constroem o significado
O estudo liderado pelo Dr. Ariel Goldstein demonstrou que, ao ouvir alguém falar, o cérebro não apreende o significado de uma só vez. Cada palavra passa por uma série de etapas neurais, que espelham o modo como os modelos de IA lidam com a linguagem. As camadas iniciais da IA focam em características básicas da palavra, enquanto as camadas mais profundas combinam contexto, tom e significado mais amplo.
A atividade cerebral humana seguiu o mesmo padrão. Sinais neurais precoces corresponderam aos estágios iniciais do processamento da IA. As respostas cerebrais posteriores se alinharam com as camadas mais profundas dos modelos. Essa correspondência temporal foi particularmente forte em áreas de linguagem de alto nível, como a área de Broca.
Segundo o Dr. Goldstein, a semelhança entre o desdobramento temporal do significado no cérebro e a sequência de transformações dentro dos grandes modelos de linguagem foi surpreendente. Mesmo com construções diferentes, ambos os sistemas convergem para uma construção passo a passo em direção à compreensão.
Implicações para a neurociência e o futuro da IA
As descobertas sugerem que a inteligência artificial pode ir além da geração de texto, auxiliando os cientistas a entender melhor como o cérebro humano cria significado. Por muitos anos, acreditou-se que a linguagem dependia de símbolos fixos e hierarquias rígidas. Contudo, esses resultados apontam para um processo mais fluido e estatístico.
Os pesquisadores também testaram elementos linguísticos tradicionais, como fonemas e morfemas. Eles descobriram que essas características clássicas não explicavam a atividade cerebral em tempo real tão bem quanto as representações contextuais produzidas pelos modelos de IA. Isso reforça a ideia de que o cérebro depende mais do fluxo contextual do que de blocos linguísticos estritos.
Para impulsionar o campo, a equipe disponibilizou publicamente o conjunto completo de gravações neurais e características de linguagem. Este conjunto de dados aberto permite que pesquisadores em todo o mundo comparem teorias de compreensão da linguagem e desenvolvam modelos computacionais que reflitam mais de perto o funcionamento da mente humana, abrindo caminho para avanços significativos na neurociência.
