Computando linguagem com neurônios espelho

Resumo

A modelagem computacional dos correlatos neurais do processamento da linguagem é um passo fundamental para o avanço da computação cognitiva da linguagem natural. Porém, a maioria dos estudos dos correlatos neurais da leitura de texto escrito foca em substantivos e pouco é conhecido sobre os mecanismos neurais por trás do processamento e reconhecimento de verbos. Portanto, nosso objetivo é desenvolver um modelo de rede neural com duas camadas para o reconhecimento de verbos de acordo com seus parâmetros lexicais. Nós hipotetizamos que os neurônios das áreas de Broca e de Wernicke associadas a linguagem funcionam de maneira similar aos neurônios espelho que disparam potenciais de ação quando um agente executa uma ação ou quando o agente observa outra pessoa executando a mesma ação. Desta maneira, os neurônios espelho da área de Broca iriam disparam potenciais de ação durante a produção de ações motoras, como falar, sinalizar e escrever, para codificar verbos, ou quando os neurônios pré-sinápticos da área de Wernicke são ativados pelos parâmetros que identificam aquele verbo. Os neurônios da camada de entrada e de saída da rede serão conectados por sinapses com plasticidade sináptica dependente do instante da ocorrência dos potenciais de ação para desenvolver a função espelho. Portanto, os neurônios de saída deverão disparar quando uma ação específica é iniciada por esses neurônios ou quando uma palavra que representa aquela ação for observada. A rede bem-sucedida deverá reproduzir o desempenho cognitivo de pacientes humanos em uma tarefa de reconhecimento de verbos. (AU)