Sabia que a sua “aquisição da linguagem pré-adulta” cabe numa disquete 1,44 MB?

Há estudos muito interessantes que convertem determinada informação em “medidas” que podemos facilmente entender. Segundo uma investigação, os humanos armazenam cerca de 1,5 megabytes de informação durante a aquisição da linguagem.

Desta forma, uma disquete de 1,44 MB chegava para guardar muito do que aprendemos até à idade adulta.

Tudo o que aprendemos até à idade adulta cabe numa disquete

Com a evolução da tecnologia e de conceitos relacionados com o ser humano, é possível fazer certas comparações. Entre essas comparações estão as feitas entre os mundos da ciência e da informática.

Nesse sentido, investigadores americanos calcularam que, da infância à idade adulta jovem, os aprendizes absorvem aproximadamente 12,5 milhões de bits de informação sobre a linguagem. São cerca de dois bits por minuto para adquirir plenamente o conhecimento linguístico.

Quando estes dados são convertidos em código binário, o espaço necessário para os armazenar é o de uma disquete de 1,5 MB (1,44 MB), segundo o estudo.

Tão pouco? Isso será fácil ensinar a um robô

As informações publicadas no site da Royal Society Open Science desafiam as suposições de que a aquisição da linguagem humana acontece sem esforço e que os robôs teriam facilidade em dominá-la.

O nosso estudo é o primeiro a colocar um número na quantidade que [os seres humanos] têm que aprender para adquirir a linguagem.

Isso destaca que as crianças e os adolescentes são alunos incríveis, absorvendo mais de 1 000 bits de informação por dia.

Explicou o principal autor do estudo, Steven Piantadosi, professor assistente de psicologia na Universidade da Califórnia, em Berkele.

Por exemplo, ao aprender a palavra “peru”, um jovem aprendiz normalmente recolhe informações perguntando: “Um peru é um pássaro? Sim ou não? Um peru voa? Sim ou não?” E assim por diante, até compreender o significado completo da palavra “peru”.

O bit como unidade de comparação da aprendizagem humana

Em grosso modo, um bit, ou dígito binário, é uma unidade básica de dados na computação. Os computadores armazenam informações e fazem cálculos usando apenas zeros e uns. Assim, o estudo usa a definição padrão de oito bits para um byte.

Quando pensamos numa criança a ter que se lembrar milhões de zeros e uns (na linguagem), isso significa que eles devem ter mecanismos de aprendizagem realmente impressionantes.

Refre Piantadosi.

Na investigação, os especialistas procuraram avaliar as quantidades e os diferentes tipos de informação que os falantes de inglês precisam para aprender a sua língua nativa. Posteriormente, chegaram aos resultados executando vários cálculos sobre semântica e sintaxe de linguagem recorrendo a modelos computacionais. Surpreendentemente, o estudo constata que o conhecimento linguístico se concentra principalmente no significado das palavras, em oposição à gramática da linguagem.

Mas será fácil os robôs aprenderem ou afinal é mesmo complicado?

Os investigadores referem que muitas pesquisas sobre aprendizagem de idiomas concentram-se em sintaxe, como ordem de palavras. No estudo liderado por Piantadosi, foi mostrado que a sintaxe representa apenas uma pequena parte da aprendizagem da língua, e que a principal dificuldade é aprender o que tantas palavras significam.

Desta forma, o foco na semântica versus sintaxe distingue humanos de robôs. Além disso, esta metodologia também se aplica a ajudantes digitais controlados por voz, como Alexa, Siri e Google Assistant.

Isso realmente destaca a diferença entre aprendizagem de máquinas e aprendizes humanos. As máquinas sabem que as palavras andam juntas e para onde vão em frases, mas sabem muito pouco sobre o significado das palavras.

Referiu Steven Piantadosi.

Quanto à questão de se as pessoas bilingues devem armazenar o dobro da informação, Piantadosi diz que isso é improvável no caso de significados de palavras, muitos dos quais são partilhados entre os idiomas.

Os significados de muitos nomes comuns, como ‘mãe’, serão semelhantes entre os idiomas. Portanto, não precisamos de aprender todas as informações sobre os seus significados duas vezes.

Concluiu o investigador.