La IA y los problemas difíciles del mundo · Lingüística · arXiv · 2026-10-22
Las señales predictivas y de retroalimentación moldean de manera distinta la formación de las representaciones del lenguaje
Título original: Predictive and feedback signals differently shape the formation of language representations
Los adultos varían mucho en la eficacia con la que aprenden un idioma nuevo, pero las señales que impulsan este aprendizaje siguen siendo poco claras. Durante siete días, 102 adultos aprendieron un idioma artificial con retroalimentación correctiva, mientras que los datos de fMRI del día 1 se compararon con modelos transformer pareados entrenados para predecir los próximos elementos lingüísticos, aprender la gramaticalidad a partir de una supervisión correctiva o utilizar señales de recompensa tipo refuerzo. El modelo centrado en la predicción explicó la mayor proporción de varianza neuronal única a nivel de grupo, con un alineamiento que se desplazó de las redes sensoriales hacia las redes lingüísticas y asociativas de orden superior a lo largo del entrenamiento, mientras que los patrones neuronales relacionados con la retroalimentación fueron los que mejor predijeron los resultados de generalización de los individuos el día 7, y las señales de recompensa no explicaron de forma significativa la varianza de aprendizaje de ninguno de los dos tipos.