Il premio Nobel Geoffrey Hinton, pioniere dell'IA, ha espresso la sua sorpresa per la capacità delle reti neurali di comprendere il linguaggio naturale. Ha affermato che queste reti sono "molto migliori nell'elaborazione del linguaggio rispetto a qualsiasi cosa prodotta dalla scuola chomskiana di linguistica".
Tuttavia, Veena D. Dwivedi, una neuroscienziata specializzata nello studio del linguaggio umano, non è d'accordo con l'idea che l'IA possa veramente "comprendere". Sottolinea la distinzione tra testo scritto e linguaggio naturale, evidenziando che la stessa lingua può essere rappresentata da diversi simboli visivi, come l'hindi e l'urdu, che sono reciprocamente intelligibili ma utilizzano diversi sistemi di scrittura.
Dwivedi sottolinea che la comunicazione linguistica implica più delle semplici parole. Include il contesto, come il tono di chi parla, le espressioni facciali e l'ambiente condiviso. Lo illustra con l'esempio della frase "Sono incinta", che ha significati diversi a seconda del contesto.
La sua ricerca mostra che anche lo stato emotivo di un individuo influenza i modelli di onde cerebrali durante l'elaborazione delle frasi. Dwivedi chiarisce che gli algoritmi di IA non sono gli stessi delle reti cerebrali biologiche che caratterizzano la comprensione umana. Affronta anche l'affermazione secondo cui le reti neurali superano la linguistica chomskiana, che si concentra sulla grammatica universale e sulla facilità con cui i bambini imparano la lingua.
Il lavoro di Chomsky esplora come gli umani acquisiscono il linguaggio, proponendo un modulo innato per l'apprendimento del linguaggio. Dwivedi conclude che confondere l'IA con la comprensione umana può avere conseguenze pericolose, soprattutto quando i termini scientifici vengono usati in modo errato o applicati in modo errato.