Adquisición estadística del lenguaje

Uno de los paradigmas experimentales más utilizados en las investigaciones sobre la capacidad de los bebés para la adquisición estadística del lenguaje es el Procedimiento de Preferencia de Giro de Cabeza (HPP, por sus siglas en inglés), desarrollado por la psicóloga de Stanford Anne Fernald en 1985 para estudiar las preferencias de los bebés por el habla dirigida a niños prototípica frente al habla adulta normal. ^{[ 4 ]} En el paradigma HPP clásico, se permite a los bebés girar libremente la cabeza y se les sienta entre dos altavoces con luces. La luz del altavoz derecho o izquierdo parpadea cuando este proporciona algún tipo de estímulo auditivo o lingüístico al bebé. La orientación fiable hacia un lado determinado se considera una indicación de preferencia por el estímulo asociado al altavoz de ese lado. Este paradigma ha adquirido cada vez más importancia en el estudio de la percepción del habla infantil , especialmente para estímulos de nivel superior a las sílabas , aunque con algunas modificaciones, como el uso de los tiempos de escucha en lugar de la preferencia lateral como medida dependiente relevante. ^{[ 5 ]}

De forma similar al HPP, el Procedimiento de Giro de Cabeza Condicionado también utiliza la preferencia diferencial de un bebé por un lado determinado como indicación de una preferencia por, o más a menudo una familiaridad con, la entrada o el habla asociada con ese lado. Utilizado en estudios de marcadores de límites prosódicos por Gout et al. (2004) ^{[ 5 ]} y más tarde por Werker en sus estudios clásicos de percepción categórica de fonemas de la lengua materna , ^{[ 6 ]} los bebés son condicionados por alguna imagen o pantalla atractiva para mirar en una de dos direcciones cada vez que escuchan cierta entrada, una palabra completa en el caso de Gout y una sola sílaba fonémica en el de Werker. Después del condicionamiento, se presenta una entrada nueva o más compleja al bebé, y su capacidad para detectar la palabra objetivo anterior o distinguir la entrada de los dos ensayos se observa por si gira la cabeza en anticipación de la pantalla condicionada o no.

Mientras que el HPP y el Procedimiento de Giro de Cabeza Condicionado permiten observar las respuestas conductuales a los estímulos e inferir a posteriori cuáles debieron ser las expectativas del sujeto para motivar dicha conducta, el paradigma de Movimiento Ocular Anticipatorio permite a los investigadores observar directamente las expectativas de un sujeto antes de que ocurra el evento. Al rastrear los movimientos oculares de los sujetos , los investigadores han podido investigar la toma de decisiones en bebés y las formas en que estos codifican y actúan sobre el conocimiento probabilístico para hacer predicciones sobre su entorno. ^{[ 7 ]} Este paradigma también ofrece la ventaja de comparar las diferencias en el comportamiento de los movimientos oculares en un rango de edades más amplio que otros.

Los lenguajes artificiales , es decir, lenguajes a pequeña escala que suelen tener un vocabulario extremadamente limitado y reglas gramaticales simplificadas , son un paradigma comúnmente utilizado por los investigadores en psicolingüística . Los lenguajes artificiales permiten a los investigadores aislar variables de interés y ejercer un mayor control sobre la información que recibirá el sujeto. Desafortunadamente, la naturaleza excesivamente simplificada de estos lenguajes y la ausencia de una serie de fenómenos comunes a todos los lenguajes naturales humanos, como el ritmo , los cambios de tono y las regularidades secuenciales, plantean dudas sobre la validez externa de cualquier hallazgo obtenido mediante este paradigma, incluso después de haber intentado aumentar la complejidad y la riqueza de los lenguajes utilizados. ^{[ 8 ]} La falta de complejidad o la menor complejidad del lenguaje artificial no explica la necesidad de un niño de reconocer una sílaba determinada en el lenguaje natural, independientemente de la variabilidad sonora inherente a este, aunque «es posible que la complejidad del lenguaje natural facilite el aprendizaje». ^{[ 9 ]}

Por ello, los experimentos con lenguajes artificiales se realizan normalmente para explorar cuáles son las variables lingüísticas relevantes, qué fuentes de información pueden utilizar los bebés y cuándo, y cómo los investigadores pueden modelar el proceso de aprendizaje y adquisición. ^{[ 5 ]} Aslin y Newport , por ejemplo, han utilizado lenguajes artificiales para explorar qué características del input lingüístico hacen que ciertos patrones sean prominentes y fácilmente detectables por los bebés, lo que les permite contrastar fácilmente la detección de la repetición de sílabas con la de las sílabas finales de palabra y sacar conclusiones sobre las condiciones bajo las cuales cualquiera de las dos características se reconoce como importante. ^{[ 10 ]}

Se ha demostrado que el aprendizaje estadístico desempeña un papel importante en la adquisición del lenguaje, pero la interacción social también parece ser un componente necesario del aprendizaje. En un estudio, los bebés a los que se les presentaron grabaciones de audio o audiovisuales de hablantes de mandarín no lograron distinguir los fonemas del idioma. ^{[ 11 ] [ 12 ]} Esto implica que simplemente escuchar los sonidos no es suficiente para el aprendizaje del lenguaje; la interacción social da pistas al bebé para que tome medidas estadísticas. Las interacciones particulares dirigidas a los bebés se conocen como lenguaje "dirigido al niño" porque son más repetitivas y asociativas, lo que facilita el aprendizaje. Estas interacciones "dirigidas al niño" también podrían ser la razón por la que es más fácil aprender un idioma en la infancia que en la edad adulta.

Estudios sobre bebés bilingües, como el de Bijeljac-Babic et al. sobre bebés que aprenden francés, han aportado información sobre el papel de la prosodia en la adquisición del lenguaje. ^{[ 13 ]} El estudio de Bijeljac-Babic halló que la dominancia lingüística influye en la «sensibilidad a los contrastes prosódicos». Si bien este no fue un estudio sobre aprendizaje estadístico, sus hallazgos sobre el reconocimiento de patrones prosódicos podrían tener implicaciones para el aprendizaje estadístico.

Es posible que la experiencia y el conocimiento lingüístico adquiridos mediante el aprendizaje estadístico de la primera lengua influyan en la adquisición de una segunda lengua. Algunas investigaciones sugieren que la dificultad para aprender una segunda lengua podría derivarse de los patrones estructurales y las claves lingüísticas ya asimiladas durante la adquisición de la primera lengua. En ese sentido, el conocimiento y las habilidades para procesar la primera lengua, adquiridos mediante el aprendizaje estadístico, podrían constituir un factor que complique el aprendizaje de una nueva lengua con estructuras sintácticas, reglas gramaticales y patrones de habla diferentes.

El primer paso para desarrollar el conocimiento de un sistema tan complejo como el lenguaje natural es aprender a distinguir las clases de sonidos importantes y específicas de cada idioma, llamadas fonemas, que diferencian el significado entre las palabras. La psicóloga de la UBC , Janet Werker , desde su influyente serie de experimentos en la década de 1980, ha sido una de las figuras más destacadas en el esfuerzo por comprender el proceso mediante el cual los bebés humanos desarrollan estas distinciones fonológicas. Mientras que los adultos que hablan diferentes idiomas no pueden distinguir diferencias sonoras significativas en otros idiomas que no delimitan diferentes significados en el suyo, los bebés nacen con la capacidad de distinguir universalmente todos los sonidos del habla. El trabajo de Werker ha demostrado que, si bien los bebés de seis a ocho meses todavía pueden percibir la diferencia entre ciertas consonantes del hindi y del inglés , pierden por completo esta capacidad entre los 11 y los 13 meses. ^{[ 6 ]}

Actualmente se acepta comúnmente que los niños utilizan alguna forma de aprendizaje distribucional perceptivo , mediante el cual descubren categorías agrupando instancias similares de un estímulo de entrada, para formar categorías fonéticas en las primeras etapas de la vida. ^{[ 5 ]} Se ha descubierto que los niños en desarrollo son jueces eficaces de la autoridad lingüística, filtrando la información que utilizan para modelar su lenguaje al desviar menos su atención hacia los hablantes que pronuncian mal las palabras. ^{[ 5 ]} Los bebés también utilizan el seguimiento estadístico para calcular la probabilidad de que ciertos fonemas se repitan. ^{[ 14 ]}

El análisis sintáctico es el proceso mediante el cual un flujo continuo de habla se segmenta en sus unidades discretas con significado, por ejemplo, oraciones , palabras y sílabas. Saffran (1996) representa un estudio singularmente fundamental en esta línea de investigación. Se presentaron a bebés dos minutos de habla continua de un idioma artificial con una voz computarizada para eliminar cualquier interferencia de variables extrañas como la prosodia o la entonación . Después de esta presentación, los bebés fueron capaces de distinguir palabras de no palabras, según lo medido por tiempos de fijación visual más prolongados en el segundo caso. ^{[ 15 ]}

Un concepto importante para comprender estos resultados es el de probabilidad de transición , la probabilidad de que un elemento, en este caso una sílaba, siga o preceda a otro elemento. En este experimento, las sílabas que iban juntas en palabras tenían una probabilidad de transición mucho mayor que las sílabas en los límites de las palabras que simplemente eran adyacentes. ^{[ 5 ] [ 8 ] [ 15 ]} Increíblemente, los bebés, después de una breve presentación de dos minutos, pudieron recordar estas estadísticas y reconocer palabras de alta probabilidad . Investigaciones posteriores han replicado estos resultados con lenguas naturales desconocidas para los bebés, lo que indica que los bebés que aprenden también recuerdan la dirección (hacia adelante o hacia atrás) de las probabilidades de transición. ^{[ 8 ]} Aunque los procesos neuronales detrás de este fenómeno siguen siendo en gran parte desconocidos, investigaciones recientes informan de una mayor actividad en el giro frontal inferior izquierdo y el giro frontal medio durante la detección de los límites de las palabras. ^{[ 16 ]}

El desarrollo de sesgos en el orden de las sílabas es un paso importante hacia el desarrollo completo del lenguaje. La capacidad de categorizar sílabas y agrupar secuencias frecuentes puede ser crucial para el desarrollo de un protoléxico , un conjunto de plantillas de palabras comunes y específicas del idioma, basadas en patrones característicos de las palabras que escucha un bebé. El desarrollo de este protoléxico, a su vez, puede permitir el reconocimiento de nuevos tipos de patrones, por ejemplo, la alta frecuencia de consonantes acentuadas al inicio de las palabras en inglés, lo que permitiría a los bebés analizar aún más las palabras al reconocer frases prosódicas comunes como unidades lingüísticas autónomas, reiniciando el ciclo dinámico del aprendizaje de palabras y del lenguaje. ^{[ 5 ]}

La cuestión de cómo los usuarios novatos del lenguaje son capaces de asociar las etiquetas aprendidas con el referente apropiado , la persona u objeto del entorno que la etiqueta nombra, ha sido fundamental en las consideraciones filosóficas sobre el lenguaje y el significado desde Platón hasta Quine y Hofstadter . ^{[ 17 ]} Este problema, el de encontrar una relación sólida entre palabra y objeto, el de hallar el significado de una palabra sin caer en una recursión infinita de búsqueda en el diccionario, se conoce como el problema de la fundamentación del símbolo . ^{[ 18 ]}

Los investigadores han demostrado que este problema está íntimamente ligado a la capacidad de analizar el lenguaje, y que aquellas palabras que son fáciles de segmentar debido a sus altas probabilidades de transición también son más fáciles de asociar a un referente apropiado. ^{[ 8 ]} Esto sirve como evidencia adicional de la progresión del desarrollo de la adquisición del lenguaje, donde los niños requieren comprender las distribuciones de sonidos de las lenguas naturales para formar categorías fonéticas, analizar palabras basándose en estas categorías y luego usar estos análisis para asociarlas a objetos como etiquetas.

Se ha informado que la comprensión más temprana del desarrollo de las asociaciones entre palabras y referentes se produce a los seis meses de edad, cuando los bebés comprenden las palabras " mamá " y " papá " o sus equivalentes familiares o culturales. Estudios posteriores han demostrado que los bebés desarrollan rápidamente esta capacidad y, a los siete meses, son capaces de aprender asociaciones entre imágenes en movimiento y palabras y sílabas sin sentido . ^{[ 5 ]}

Es importante señalar que existe una distinción, a menudo confundida en la investigación sobre adquisición del lenguaje, entre asignar una etiqueta a una instancia o individuo específico y asignar una etiqueta a una clase completa de objetos. Este último proceso se conoce a veces como generalización o aprendizaje de reglas. Las investigaciones han demostrado que si la información se codifica en términos de dimensiones perceptualmente relevantes en lugar de detalles específicos, y si los patrones en la información indican que varios objetos se nombran indistintamente en el mismo contexto, es mucho más probable que un aprendiz de idiomas generalice ese nombre a cada instancia con las características relevantes. Esta tendencia depende en gran medida de la consistencia de las pistas contextuales y del grado de superposición de los contextos de las palabras en la información. ^{[ 10 ]} Estas diferencias están además vinculadas a los conocidos patrones de subgeneralización y sobregeneralización en el aprendizaje de palabras en bebés . Las investigaciones también han demostrado que se registra la frecuencia de coocurrencia de referentes, lo que ayuda a crear asociaciones y disipar ambigüedades en los modelos objeto-referente. ^{[ 19 ]}

La capacidad de generalizar adecuadamente a clases enteras de palabras aún no vistas, junto con la capacidad de analizar el habla continua y mantener un registro de las regularidades del orden de las palabras, pueden ser las habilidades críticas necesarias para desarrollar dominio y conocimiento de la sintaxis y la gramática. ^{[ 5 ]}

Según investigaciones recientes, no existe evidencia neuronal de aprendizaje estadístico del lenguaje en niños con trastornos del espectro autista . Al ser expuestos a un flujo continuo de habla artificial, los niños sin autismo mostraron menor actividad cortical en las cortezas frontales dorsolaterales (específicamente en el giro frontal medio ) a medida que aumentaban las señales de los límites de las palabras. Sin embargo, la actividad en estas redes permaneció inalterada en los niños autistas, independientemente de las señales verbales proporcionadas. Esta evidencia, que resalta la importancia del correcto funcionamiento del lóbulo frontal, apoya la Teoría de las Funciones Ejecutivas, utilizada para explicar algunas de las causas biológicas de los déficits del lenguaje en el autismo. Con deterioro de la memoria de trabajo, la toma de decisiones, la planificación y el establecimiento de objetivos, funciones vitales del lóbulo frontal, los niños autistas se encuentran perdidos en lo que respecta a la socialización y la comunicación (Ozonoff et al., 2004). Además, los investigadores han descubierto que el nivel de deterioro comunicativo en niños autistas se correlacionó inversamente con los aumentos de la señal en estas mismas regiones durante la exposición a lenguajes artificiales. Basándose en esta evidencia, los investigadores han concluido que los niños con trastornos del espectro autista no poseen la arquitectura neuronal necesaria para identificar los límites de las palabras en el habla continua. Se ha demostrado que las habilidades tempranas de segmentación de palabras predicen el desarrollo lingüístico posterior, lo que podría explicar por qué el retraso del lenguaje es una característica distintiva de los trastornos del espectro autista. ^{[ 20 ]}

El aprendizaje del lenguaje se produce en distintos contextos, con la participación tanto del bebé como del cuidador en interacciones sociales. Investigaciones recientes han analizado cómo los bebés y los adultos utilizan estadísticas intersituacionales para aprender no solo el significado de las palabras, sino también las limitaciones dentro de un contexto. Por ejemplo, Smith y sus colegas propusieron que los bebés aprenden el lenguaje adquiriendo una predisposición a etiquetar objetos como similares a otros que pertenecen a categorías bien definidas. Un aspecto importante de esta perspectiva es la idea de que las limitaciones que facilitan el aprendizaje de las palabras no son independientes del propio input ni de la experiencia del bebé. Más bien, estas limitaciones surgen a medida que los bebés aprenden las formas en que se usan las palabras y comienzan a prestar atención a ciertas características de los objetos que se han utilizado en el pasado para representarlas.

El problema del aprendizaje inductivo puede surgir cuando las palabras se usan frecuentemente en situaciones ambiguas con múltiples referentes posibles. Esto puede generar confusión en los bebés, quienes podrían no distinguir qué palabras deben usarse para nombrar los objetos a los que se hace referencia. Smith y Yu propusieron que una forma de establecer una distinción en estas situaciones ambiguas es rastrear las asociaciones palabra-referente en diferentes escenas. Por ejemplo, un bebé que escucha una palabra en presencia del objeto A y el objeto B no estará seguro de si la palabra se refiere al objeto A o al objeto B. Sin embargo, si luego escucha la palabra nuevamente en presencia del objeto B y el objeto C, podrá concluir que el objeto B es el referente, ya que se asocia consistentemente con la palabra en distintas situaciones.

Los modelos de redes neuronales asociativas de adquisición del lenguaje son uno de los tipos más antiguos de modelos cognitivos , que utilizan representaciones distribuidas y cambios en los pesos de las conexiones entre los nodos que componen estas representaciones para simular el aprendizaje de una manera que recuerda a la reorganización neuronal basada en la plasticidad que constituye la base del aprendizaje y la memoria humanos . ^{[ 22 ]} Los modelos asociativos representan una ruptura con los modelos cognitivos clásicos , caracterizados por símbolos discretos y libres de contexto , a favor de un enfoque de sistemas dinámicos del lenguaje mejor capaz de manejar consideraciones temporales . ^{[ 23 ]}

Un precursor de este enfoque, y uno de los primeros tipos de modelos que tuvieron en cuenta la dimensión del tiempo en la comprensión y producción lingüística, fue la red recurrente simple (SRN) de Elman . Al utilizar una red de retroalimentación para representar los estados pasados ​​del sistema, las SRN fueron capaces, en una tarea de predicción de palabras, de agrupar la entrada en categorías gramaticales autoorganizadas basadas únicamente en patrones de coocurrencia estadística. ^{[ 23 ] [ 24 ]}

Éxitos iniciales como estos allanaron el camino para la investigación de sistemas dinámicos en la adquisición lingüística, respondiendo muchas preguntas sobre el desarrollo lingüístico temprano pero dejando muchas otras sin respuesta, como la forma en que se representan estos lexemas adquiridos estadísticamente . ^{[ 23 ]} De particular importancia en la investigación reciente ha sido el esfuerzo por comprender la interacción dinámica de las variables de aprendizaje (por ejemplo, basadas en el lenguaje) y del aprendiz (por ejemplo, basadas en el hablante) en la organización léxica y la competencia en bilingües . ^{[ 21 ]} En el esfuerzo incesante por avanzar hacia modelos psicológicamente más realistas, muchos investigadores han recurrido a un subconjunto de modelos asociativos, los mapas autoorganizados (SOM), como modelos establecidos y cognitivamente plausibles del desarrollo del lenguaje. ^{[ 25 ] [ 26 ]}

Los SOM han sido útiles para los investigadores en la identificación e investigación de las restricciones y variables de interés en diversos procesos de adquisición, así como en la exploración de las consecuencias de estos hallazgos en las teorías lingüísticas y cognitivas. Al identificar la memoria de trabajo como una restricción importante tanto para los aprendices de idiomas como para los modelos computacionales actuales, los investigadores han podido demostrar que la manipulación de esta variable permite el arranque sintáctico , extrayendo no solo el significado categórico sino también el significado real del contenido a partir de la coocurrencia posicional de las palabras en las oraciones. ^{[ 27 ]}

Algunos modelos recientes de adquisición del lenguaje se han centrado en métodos de inferencia bayesiana para explicar la capacidad de los bebés para analizar adecuadamente secuencias del habla y adquirir el significado de las palabras. Los modelos de este tipo se basan en gran medida en la noción de probabilidad condicional (la probabilidad de A dado B), en consonancia con los hallazgos sobre el uso que hacen los bebés de las probabilidades de transición de palabras y sílabas para aprender palabras. ^{[ 15 ]}

Los modelos que utilizan estos métodos probabilísticos han logrado fusionar las perspectivas de adquisición del lenguaje, previamente dicotómicas , de las teorías sociales que enfatizan la importancia del aprendizaje de las intenciones del hablante y las teorías estadísticas y asociativas que se basan en contextos intersituacionales, en un único problema de inferencia conjunta. Este enfoque ha dado lugar a resultados importantes en la explicación de fenómenos de adquisición como la exclusividad mutua , el aprendizaje en un solo ensayo o el mapeo rápido , y el uso de intenciones sociales . ^{[ 28 ]}

Si bien estos resultados parecen ser sólidos, aún no se han explorado estudios sobre la capacidad de estos modelos para manejar situaciones más complejas, como el mapeo de múltiples referentes a etiquetas únicas, el mapeo de múltiples etiquetas a referentes únicos y la adquisición de lenguaje bilingüe, en comparación con el éxito de los modelos asociativos en estas áreas. Sin embargo, se mantiene la esperanza de que estos tipos de modelos puedan fusionarse para proporcionar una explicación integral de la adquisición del lenguaje. ^{[ 29 ]}

En línea con las frecuencias probabilísticas, la hipótesis C/V básicamente afirma que todos los oyentes utilizan frecuencias consonánticas para distinguir entre palabras (distinciones léxicas) en secuencias de habla continua, en comparación con las vocales. Las vocales son más relevantes para la identificación rítmica. Varios estudios posteriores confirmaron este hallazgo, ya que demostraron que las vocales se procesan independientemente de su distribución estadística local. ^{[ 30 ]} Otras investigaciones han demostrado que la proporción consonante-vocal no influye en el tamaño de los léxicos al comparar lenguas distintas. En el caso de lenguas con una mayor proporción de consonantes, los niños pueden depender más de las consonantes vecinas que de la rima o la frecuencia vocálica. ^{[ 31 ]}

Algunos modelos de adquisición del lenguaje se han basado en el análisis sintáctico adaptativo ^{[ 32 ]} y en algoritmos de inducción gramatical . ^{[ 33 ]}