I ricercatori del College of Humanities dell’École Polytechnique Fédéral de Lausanne, in Svizzera, hanno utilizzato l’apprendimento automatico per rivelare come gli esseri umani colmano le lacune spesso significative tra segnale e significato nella comunicazione. Robert Lieck e Martin Rohrmeier, del Laboratorio di musicologia digitale e cognitiva dell’EPFL, hanno esplorato con l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale gli allineamenti e i disallineamenti tra segnali, come parole e gesti, e il significato nella comunicazione. I loro risultati sono stati recentemente pubblicati sulla rivista di scienze cognitive Cognition.
Secondo Lieck, ricercatore post-dottorato e autore principale dell’articolo, l’indagine del DCML affronta un enigma fondamentale della comunicazione e dell’evoluzione del significato nel linguaggio. “Il problema è che le parole sono rigide e possono indicare solo una singola idea, mentre sentimenti, colori, ecc. sono di natura continua e graduale. In sostanza, questo significa che tra due parole qualsiasi ci sono significati infiniti che le parole da sole non possono catturare”.
Gli esseri umani, ovviamente, sono in grado di esprimere con precisione questi significati “sfocati”, ad esempio attraverso il tono della voce oi gesti. Allora perché iniziamo a scomporre i significati continui per comprimerli in parole discrete?
Comunicazione come gioco
Lieck e Rohrmeier hanno cercato di rispondere empiricamente a questa domanda utilizzando metodi computazionali per simulare l’evoluzione della comunicazione come gioco. Nella loro simulazione di apprendimento automatico, due agenti virtuali si sono scambiati e interpretati segnali e hanno utilizzato il feedback del loro ambiente per migliorare le loro strategie di comunicazione.
I ricercatori hanno fatto tre importanti scoperte. In primo luogo, gli agenti virtuali hanno sviluppato segnali distinti, o “parole” per i componenti strutturali del loro ambiente. Tuttavia, avevano anche modi continui di comunicare gradazioni più fini all’interno di ciascuno di questi componenti, analogamente a diverse pronunce della stessa parola.
In secondo luogo, anche nei casi in cui era possibile una comunicazione completamente continua, gli agenti non riuscivano sempre a trovare una corrispondenza ideale e talvolta creavano mosaici di diversi frammenti di segnale per esprimere tutti i significati. Infine, i ricercatori hanno scoperto che nei casi in cui i segni e i significati sono continui ma hanno forme logiche diverse (ad esempio, se i segni seguono una forma circolare e i significati sono lineari), significati molto diversi possono essere mappati in segni molto diversi, costringendo gli agenti a lasciare spazi vuoti tra questi segnali per evitare malintesi.
Dagli animali a Zoom
Questi risultati hanno implicazioni di vasta portata non solo per la comprensione del linguaggio umano, ma anche per altri sistemi di comunicazione, tra cui la comunicazione animale e la musica. “La nostra ricerca aiuta a comprendere meglio come le mappe di significato si evolvono in varie forme di comunicazione e come possono essere utilizzate per esprimere idee su un mondo complesso“, ha affermato Rohrmeier.
Lieck ha aggiunto che il lavoro offre un’analisi unificata sia degli aspetti discreti e strutturali del linguaggio sia degli aspetti continui e graduali: “Mostriamo che queste sono davvero due facce della stessa medaglia, e l’una non può essere compresa senza l’altra“.
Lo studio mette in evidenza anche il ruolo strutturale fondamentale svolto dalla comunicazione non verbale, particolarmente rilevante nel pieno di una pandemia: quando si contempla il futuro della videoconferenza in ambito scolastico e lavorativo, spesso ci si imbatte in condizioni non ottimali rispetto alle comunicazione non verbale, ma sviluppiamo anche nuovi modi per esprimerci mentre la comunicazione continua ad evolversi.
