Si pudiéramos convertir en memoria física todos los datos que comprenden al humano (memoria, vista) obtendríamos cifras apasionantes. De hecho incluso el lenguaje tiene información, y el aprender a hablar de pequeño consigue que uno se nutra del desarrollo básico que hasta ahora se creía que se realizaba por inercia. Y no es así, aparentemente al menos.

Un nuevo estudio realizado por Steven Piantadosi, profesor asistente de psicología en la Universidad de California, Berkeley ha hecho determinados hallazgos que transforman algunos de los datos que recogemos de pequeños en cifras. Por ejemplo, todos los datos de lenguaje que hemos ido adquiriendo de pequeños constituyen unos 1.5 megabytes.

Aprender a hablar de pequeño te aporta unos 1.5 megabytes en datos

Estos hallazgos, publicados en la Royal Society Open Science, se ponen en contra del supuesto establecido de que la adquisición del lenguaje humano ocurre por pura naturaleza, es decir, sin esfuerzo. Por este mismo dogma, los robots lo tienen fácil para aprender a hablar, ya que al igual que nosotros es algo que tenemos programados desde el inicio.

Según el estudio, los investigadores han calculado que desde la infancia hasta la edad adulta (los 18 años) absorbemos de forma aproximada 12.5 millones de bits de información sobre el lenguaje. Esto constituye unos 2 bits por minuto para poder adquirir el conocimiento lingüístico total. Al día, se absorben en la infancia 1000 bits de información.

Aprender a hablar de pequeño, por lo tanto, no es una tarea programada para hacer sino una recogida de datos constante desde la tierna infancia. Por ejemplo, cuando se aprende una palabra (por ejemplo, tigre) un niño de forma general reúne fragmentos de información tal en forma de preguntas: “¿Qué es un tigre? ¿Es un animal? ¿Sí, o no? Estas preguntas se van sucediendo hasta que el niño aprende la palabra “tigre”.

Todos estos datos se miden, por supuesto, usando el código binario. Un bit, o dígito binario, es una unidad básica de datos en la computación y los ordenadores actuales almacenan la información y la calculan en forma de unos y ceros. El estudio ha usado la definición estándar de 8 bits a un byte. De hecho, el mismo Piantadosi dice que “cuando piensas en un niño que tiene que recordar millones de ceros y unos (en lenguaje binario) eso demuestra que deben tener mecanismos de aprendizaje realmente impresionantes”.

Los investigadores intentaron medir las cantidades de información y sus diferentes tipos para hablar idiomas mativos. Los resultados se obtuvieron mediante la ejecución de varios cálculos sobre la semántica del lenguaje y la sintaxis a través de modelos computacionales. El estudio, así, demuestra que el conocimiento lingüistico se enfoca principalmente en el significado de las palabras en contraposición de la gramática del lenguaje.

El mismo Piantadosi asegura que “Una gran cantidad de investigación sobre el aprendizaje de idiomas se centra en la sintaxis, como el orden de las palabras. Nuestro estudio demuestra que la sintaxis representa una pequeña parte de dicho aprendizaje y que la principal dificultad radica en aprender lo que significan tantas palabras. Esto resalta una diferencia entre los jóvenes que aprenden y las máquinas; estas saben qué palabras van juntas y dónde van oraciones, pero no saben el significado de sus palabras”.

Imagen de portada | Brett Jordan en Unsplash.