Si ChatGPT no sigue reglas gramaticales, ¿cómo genera lenguaje?

Introducción: Diferencias entre Lingüística y Computación

En los últimos años, la aparición de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (Large Language Models, LLMs) ha generado un debate sobre cómo procesan el lenguaje en comparación con los humanos.

📌 Dos enfoques distintos para entender el lenguaje:

1. Lingüística tradicional:

   • Se basa en teorías estructuradas, como la gramática de Chomsky.

   • Considera que el lenguaje tiene niveles (fonología, morfología, sintaxis, semántica).

2. Procesamiento Computacional del Lenguaje (NLP):

   • No sigue una única teoría lingüística.

   • Se enfoca en soluciones prácticas, como la generación de texto.

     
     

🧠 Pregunta: Si los modelos como ChatGPT no usan reglas gramaticales tradicionales, ¿cómo logran producir lenguaje fluido?

Para entenderlo, debemos analizar cómo un modelo aprende y procesa el lenguaje, sin imponerle una lógica lingüística previa.

1. ¿Cómo un Modelo de Lenguaje Representa el Texto?

A diferencia de los humanos, un modelo de lenguaje no trabaja con palabras ni gramática, sino con tokens.

1.1. ¿Qué son los tokens?

Los tokens son las unidades básicas con las que trabaja un modelo de IA. Un token puede ser:✅ Una letra✅ Un fragmento de palabra (morfo, logía)✅ Una palabra completa (morfología)

🔹 Ejemplo de tokenización:Si el modelo analiza la frase:

• "La lingüística computacional es fascinante."

Podría dividirla en estos tokens:

• ["La", "lingü", "ística", " comput", "acional", " es", " fascinante", "."]

Esto significa que el modelo no ve palabras enteras, sino fragmentos que se combinan para formar el texto.

1.2. ¿Cómo funciona la tokenización?

El proceso de tokenización tiene tres pasos principales:

1️⃣ Extracción de caracteres básicos

• Se identifican los caracteres únicos en el texto.

• Por ejemplo, en un conjunto de palabras como "casa", "cama", "camino", los caracteres básicos serían {c, a, s, m, i, n, o}.

• Este paso es comparable al alfabeto en los humanos.

  
  

2️⃣ Creación de tokens

• Se combinan caracteres en unidades más grandes basadas en su frecuencia.

• Por ejemplo, si "ca" es una combinación común, se agrupa como un solo token.

• Algunas unidades coinciden con morfemas (raíces y sufijos), otras no.

  
  

3️⃣ Asignación de identificadores numéricos

• Cada token recibe un ID numérico, que es lo que realmente usa la red neuronal para procesar texto.

📌 Dato importante: El tokenizador no forma palabras enteras; simplemente crea una secuencia óptima de unidades que la IA puede manejar.

2. Diferencias entre la Representación del Lenguaje en Humanos y Máquinas

Los humanos y los LLMs procesan el lenguaje de manera diferente.

Los LLMs (Large Language Models) o Modelos de Lenguaje de Gran Escala son sistemas de inteligencia artificial diseñados para procesar y generar texto de manera similar a los humanos.

📌 Características principales:
✅ Basados en redes neuronales (especialmente la arquitectura transformer).
✅ Entrenados con grandes volúmenes de texto para reconocer patrones en el lenguaje.
✅ No comprenden el significado, pero predicen la siguiente palabra o token en una secuencia.

📌 Ejemplo:
Cuando escribes "El cielo es...", un LLM como ChatGPT sugiere "azul", porque ha aprendido que esa es la opción más probable según su entrenamiento.

💡 Importante: No aplican reglas gramaticales explícitas, sino que generan texto basándose en estadísticas de uso del lenguaje. 🚀

2.1. Procesamiento en humanos

🧠 En la mente humana:

• Cada palabra tiene un significado asociado.

• El cerebro usa reglas gramaticales para construir frases.

• Podemos interpretar el significado según el contexto.

Ejemplo:✅ "El banco está cerrado." → Puede referirse a una institución financiera o a un asiento, según el contexto.

2.2. Procesamiento en un LLM

🤖 En un modelo de IA:

• No hay una relación directa entre palabras y significado.

• Solo aprende patrones estadísticos en el uso de los tokens.

• No puede entender el contexto como lo hace un humano, pero puede predecir qué palabras suelen aparecer juntas.

Ejemplo:Si el modelo ve la frase "Voy al banco", no tiene una representación semántica de "banco". Solo sabe que, estadísticamente, después de "Voy al", el token "banco" es probable.

📌 Conclusión: Mientras los humanos usan significado y reglas gramaticales, un LLM solo detecta patrones en secuencias de tokens.

3. El Problema de la Relación entre Forma y Significado

Uno de los mayores desafíos en lingüística es la relación entre la forma de una palabra y su significado.

3.1. En los humanos

Los idiomas naturales tienen muchas irregularidades:✅ Palabras polisémicas (banco = asiento o institución financiera).✅ Morfología irregular (voy en vez de yo iré en presente).✅ Orden flexible de palabras en algunos idiomas (Casa blanca en español vs. White house en inglés).

A pesar de esto, los humanos logran entender el significado basándose en el contexto.

3.2. En un LLM

Un modelo de IA no trabaja con significados, solo con secuencias de tokens.

🔹 Ejemplo de error típico en IA:Si le pedimos a un LLM contar cuántas veces aparece una palabra en un texto, podría equivocarse porque la misma palabra puede dividirse en varios tokens.

🔎 Ejemplo práctico:Si el texto tiene la palabra "morfología" cinco veces, pero en algunas apariciones se tokeniza como ["mor", "fología"], el modelo podría contarla incorrectamente.

📌 Diferencia clave: En los humanos, la relación entre forma y significado es flexible; en los LLMs, la relación es puramente estadística.

4. Similitudes y Diferencias en el Aprendizaje del Lenguaje en Humanos y Máquinas

🧠 ¿Cómo aprenden los niños el lenguaje?

• Comienzan con sonidos sueltos (balbuceo).

• Luego, aprenden palabras individuales.

• Más adelante, combinan palabras en frases más largas.

🤖 ¿Cómo aprende un LLM?

• Primero, extrae caracteres básicos.

• Luego, crea tokens a partir de patrones en los datos.

• Finalmente, usa esos tokens para predecir secuencias de texto.

🔍 Similitudes :✅ Tanto los niños como los LLMs procesan primero la forma antes de comprender el significado.✅ Ambos aprenden a construir secuencias de lenguaje añadiendo una unidad a la vez.

📌 Diferencia:Los niños aprenden el significado a través de la interacción con su entorno; un LLM

solo detecta correlaciones estadísticas entre tokens.

5. ¿Qué nos Enseñan los Modelos de

Lenguaje sobre el Aprendizaje?

📌 Ideas clave:✅ Los LLMs no usan palabras ni gramática, sino tokens.✅ No comprenden el significado de las palabras; solo analizan patrones.✅ Existen similitudes con la adquisición del lenguaje en niños, pero sin una comprensión semántica real.

💡 Reflexión final:Si una IA puede producir lenguaje humano sin semántica, ¿qué nos dice esto sobre cómo los humanos realmente aprenden y procesan el lenguaje?

Preguntas para Reflexión y Debate

1. ¿Podría un modelo de IA aprender significado real en el futuro?

2. Si los humanos aprenden lenguaje mediante interacción, ¿cómo podría un LLM mejorar su comprensión del contexto?

3. ¿Podemos decir que ChatGPT “comprende” el lenguaje si solo predice tokens sin significado?