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Guillermo de Jorge Botana, José Ángel Martínez Huertas, Alejandro Martínez Mingo
Para estudiar los procesos psicológicos involucrados en el lenguaje, la Ciencia Cognitiva indaga sobre las representaciones internas que se manejan a la hora de comprender o producir lenguaje. También postula las operaciones que modifican esas mismas representaciones dadas unas constricciones contextuales. Contexto y representación interactúan para crear significados. Con arreglo a esto, se ofrecen diferentes hipótesis de como el sistema cognitivo producirá externamente el lenguaje. Al igual que existen metodologías experimentales para su estudio, distintas arquitecturas de redes neuronales artificiales permiten dotar a las explicaciones de un aparataje formal. En estos modelos, las representaciones y las operaciones aludidas en las explicaciones quedan exhaustivamente caracterizadas. Las redes neuronales recurrentes (RNNs) con mecanismos LSTM y los Transformers destacan como arquitecturas especialmente sensibles a la secuencialidad contextual presente en el lenguaje. Este número especial nos brinda la ocasión para explicar el uso de sus expresiones externas (sus salidas) como de sus representaciones ocultas (estados ocultos) para entender en términos cognitivos el efecto que tienen los cambios de expectativas en distintas marcas temporales de las frases. Esos cambios de expectativas pueden ser tanto situacionales como formales. Para hacerlo, se ilustra la formalización mediante una RNN y se homologan sus mediciones a los experimentos de potenciales evento-relacionados (ERPs) en un tema nuclear en el lenguaje: la composicionalidad sistemática.
In order to study the psychological processes involved in language, Cognitive Science investigates the internal representations involved in understanding or producing language. It also postulates the operations that modify those representations given contextual constraints. Thus, context and representation interact to create meanings. Accordingly, there are different hypotheses about how the cognitive system produces language. Just as there are experimental methodologies for their study, different architectures of artificial neural networks make it possible to provide these hypotheses with a formal apparatus. In these models, the representations and operations involved are exhaustively characterized. Recurrent neural networks (RNNs) with LSTM mechanisms and Transformers stand out as particularly useful architectures fo r modeling the contextual sequentiality of language. This special issue gives us the opportunity to explain how to use their external expressions (outputs) as well as their internal representations (hidden states) to understand, in cognitive terms, the effect that changes of expectations have on different temporal markings of sentences. To do so, we illustrate such formalization using a Sequence-Sequence RNN with encoder and decoder and relate its measures with event-related potentials (ERPs) experiments on a nuclear issue in language: systematic compositionality.
