Desarrollo de un modelo computacional de redes neuronales para la adquisición del lenguaje

DEMATTÍES, DARÍO; WAINSELBOIM, ALEJANDRO; ZANUTTO, SILVANO

Buenos Aires

Congreso; Primer Encuentro de Neurociencia Cognitiva - NeuroCog2015; 2015

Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires

A diferencia de otros sistemas de comunicación animal, ellenguaje humano se compone de símbolos arbitrarios definidos por el contextosocial (semántica). A partir de un número limitado de símbolos se puedenproducir infinitos mensajes por medio de reglas combinatorias específicas decada lenguaje (gramática). Estos dos aspectos son adquiridos durante eldesarrollo infantil por simple exposición al lenguaje utilizado por el contextosocial. Nos interesa explicar los procesos cognitivos y bases neurobiológicasinvolucradas en la adquisición de la semántica y gramática, basados en el procesamientoestadístico de un corpus lingüístico de entrada. Para ello hemos comenzado adesarrollar una red neuronal biológicamente plausible que permite adquirirsecuencias de patrones espacio-temporales a partir de las cuales podrían surgircategorías lógicas como una propiedad emergente de la interacción deestructuras corticales con  estructurassubcorticales dopaminérgicas que modulan la información de los circuitostálamo-corticales. A diferencia de otros modelos realizados hasta el momento, la redneuronal que presentamos posee la uniformidad estructural característica delneocortex y su organización jerárquica tanto en aspectos espaciales comotemporales, los cuales son  vitales parala integración multimodal de información, pudiendo representar una estructura recursivacon una cantidad ilimitada de categorías ocultas