Los errores de Noam Chomsky
Tengo una gran admiración por Noam Chomsky, porque fue el pionero de la concepción del lenguaje como una función biológica cuando lo corriente entre los lingüistas era considerarlo algo que se aprendía por imitación o por inferencia de las emisiones lingüísticas de los demás. Hoy, sin que su teoría sea aceptada por todos, goza de mucha aceptación y le siguieron investigadores como Lenneberg o Pinker. Sin embargo, esa admiración no me impide ver lo absurdo de su idea de que esa capacidad no surgió progresivamente por selección natural, sino por una especie de macromutación repentina. Es una idea que revela una deficiencia en su pensamiento y una ignorancia del mundo fuera de los humanos. La deficiencia es un desconocimiento inaudito de la teoría de la evolución. La ignorancia se refiere a que desconoce los rudimentos evolutivos del lenguaje revelados por varias investigaciones sobre animales, y no solo primates. Al principio, esa ignorancia la justificaba con la metáfora del vuelo y del salto: es muy diferente volar de saltar diez metros, los procesos son bien distintos. Pero los avances de la etología en el terreno lingüístico han demostrado que la metáfora es falsa: bastantes animales tienen lenguajes que se acercan en su estructura al nuestro. En este sentido, podríamos decir que, aunque sus vuelos son más cortos que el nuestro, no dejan de ser vuelos, no son saltos.
El primer defecto se me hizo evidente muy pronto. El segundo fue durante mucho tiempo una pequeña duda, hasta que fui conociendo varias investigaciones sobre lenguajes animales, investigaciones que cada vez son más frecuentes y que prueban que diversos animales, especialmente primates, tienen lenguajes con varias características fundamentales del nuestro.
Por lo demás, me convencía su idea, esbozada cuando empezó a tratar el lenguaje usando las matemáticas, de que, sí, podríamos lograr que las máquinas hablaran, pero sus mecanismos para hacerlo serían muy diferentes de los nuestros. Cuando encontré este estudio https://rdcu.be/fpyAY, mi convencimiento desapareció.
Se trata de un trabajo de un equipo de neurocirujanos basado en la implantación en pacientes de microelectrodos que permitían detectar y medir la actividad de neuronas individuales. Los pacientes hablaban y los neurocirujanos registraban las actividades neuronales previas y simultáneas a la emisión de las oraciones y frases. Combinaron los registros neuronales con modelos de procesamiento del lenguaje natural. Naturalmente, los electrodos se implantaron en la corteza frontotemporal, donde se supone que procesamos el lenguaje. La idea era encontrar representaciones lingüísticas detalladas en esa corteza. La utilización de microelectrodos individuales tiene su importancia, ya que rompe con una idea compartida por muchos, la de que el lenguaje se procesa de manera distribuida.
Estos neurocirujanos implantaron matrices de microelectrodos en varias zonas de la corteza frontal, la temporal anterior y la temporal posterior figura 1 en pacientes epilépticos durante su tratamiento quirúrgico en las intervenciones cerebrales no se produce dolor y los pacientes pueden mantenerse conscientes; de hecho, es mejor así para evitar errores fatales.
Figura 1. Vistas sagitales de las ubicaciones de microelectrodos. Se registraron ocho participantes 579 neuronas, con cuatro sitios ubicados en el hemisferio izquierdo n = 254 neuronas y cuatro en el hemisferio derecho n = 325 neuronas. Una superposición de los sitios registrados izquierda, los sitios de grabación por hemisferio64 en medio y las dimensiones aproximadas del microelectrodo derecha se muestran. Las áreas resaltadas representan regiones que previamente se identificaron para mostrar respuestas selectivas por idioma en localizadores de idioma validados y participar de forma fiable en la producción de habla.
Con los microelectrodos se pretendía seguir las actividades de potencial de acción de neuronas individuales y las de potencial de campo local sumatorio de muchas neuronas. Se utilizaron técnicas de seguimiento de voz, análisis sintáctico, modelado y decodificación, llegando a describir detalladamente la organización y las propiedades de codificación de las neuronas y describiendo su distribución, regionalidad y lateralización. Se obtuvo así un panorama detallado de la codificación lingüística durante la producción combinando las escalas micro celular, meso población local y macro regional.
Los pacientes pronunciaron 10.460 palabras en 1.895 frases espontáneas no leídas ni repetidas, con una media de 747 +/- 168 palabras y 165 +/- 28 frases por neurona y sesión. Sus neuronas respondieron selectivamente a diversas propiedades lingüísticas figura 2. Al hablar de respuestas no me refiero a que se activaran después de producir las palabras. Se activaban de 100 a 400 ms antes de la emisión, lo que significa que preparaban esta, y, lo que es más importante, lo hacían preferentemente según las características lingüísticas de las frases.
Figura 2. Histogramas peri-palabra arriba y gráficos raster abajo de cuatro neuronas representativas, alineados con el inicio de la expresión de palabras. La media ± actividad neuronal s.e.m. en picos sp por segundo s se codifica por colores según la característica lingüística a la que la neurona respondió preferentemente. Las líneas y puntos coloreados reflejan las características a las que las neuronas estaban preferentemente sintonizadas, mientras que las líneas y puntos grises reflejan la actividad neuronal de todas las demás características.
Quien esté interesado en la lingüística disfrutará leyendo el trabajo. Yo me limito a un resumen muy sucinto de la discusión.
Se identificó una representación y una partición detallada de la información lingüística en el proceso de emisión del habla, con neuronas que cambiaban su actividad según las características lingüísticas de las palabras siguientes a todos los niveles, desde la gramática hasta la estructura oracional, incluso cuando estaban estrechamente correlacionadas, e incluso cuando se tomaban de oraciones que diferían de contexto y tema.
Hubo disociación, a nivel celular, entre el procesamiento sintáctico y el semántico.
Y creo que he entendido bien el trabajo en lo que se refiere al control distribuido: no se trata de que áreas determinadas controlen el lenguaje mediante su contribución homogénea, sino de que las neuronas estudiadas están distribuidas ampliamente en las áreas concernidas, pero estas áreas no son neuronalmente homogéneas, sino que contienen neuronas especializadas en distintas características lingüísticas.
Y vuelvo a los errores de Chomsky, concretamente a su afirmación de que aunque se llegaran a tener máquinas que hablaran, lo harían por mecanismos muy diferentes de los nuestros. Hoy, la IA habla y conversa con los usuarios, pero 1 su procesamiento del lenguaje depende de cálculos de probabilidades sobre qué palabra es más probable que deba seguir a otra y 2 no plantea en sus respuestas ninguna novedad sobre lo que ya se sabe. Esto segundo no depende de la capacidad de hablar, sino de su aprendizaje previo y no tiene que ver, a mi entender, con el lenguaje. Lo primero, en cambio, resulta muy distinto de nuestro procesamiento del habla, pero estudios como este proporcionan una buena pista sobre por dónde se debería ir si se quiere que la inteligencia artificial hable como nosotros. No sé si tardará mucho o poco tiempo, ni si se encontrará antes otra forma más eficiente de hablar, pero este trabajo proporciona una pista, con sus neuronas que responden selectivamente a determinadas características lingüísticas, para, no sé si con mucho o poco tiempo, conseguir máquinas que hablen por los mismos mecanismos que nosotros.
Julio de 2026