El lenguaje humano es extraordinariamente rico, complejo y estructurado. En el mundo se hablan alrededor de 7.000 lenguas, algunas con apenas unos pocos hablantes y otras, como el chino, el inglés, el español o el hindú, utilizadas por miles de millones de personas. A pesar de sus diferencias, todas comparten una función esencial: comunicar significado mediante la combinación de palabras en frases y oraciones, permitiendo transmitir ideas con claridad y precisión.
Sin embargo, desde la perspectiva de la teoría de la información, las mismas ideas podrían codificarse de forma mucho más compacta, similar a cómo las computadoras usan secuencias binarias de unos y ceros. Esto plantea una pregunta fascinante: ¿por qué los seres humanos no nos comunicamos en código binario, como hacen las máquinas?
El profesor de Lingüística Computacional de la Universidad de Saarland en Saarbrücken (Alemania), Michael Hahn, junto al investigador Richard Futrell de la Universidad de California en Irvine (Estados Unidos), abordaron esta interrogante en un estudio publicado en la revista Nature Human Behaviour. Su trabajo explora por qué el lenguaje natural adopta una estructura aparentemente ineficiente en comparación con un código digital puro.
Como explica Hahn en entrevistas recogidas por medios como Science Daily y Phys.org: «Esta es una estructura muy compleja. Dado que el mundo natural tiende a maximizar la eficiencia y conservar recursos, es razonable preguntarse por qué el cerebro codifica la información lingüística de manera tan complicada en lugar de hacerlo digitalmente, como una computadora».
En teoría, un código binario permitiría una compresión mucho mayor de la información, transmitiendo más contenido con menos «bits». Sin embargo, Hahn y Futrell argumentan que el lenguaje humano no está optimizado para la máxima compresión, sino para minimizar la carga cognitiva en el cerebro.
ANCLADO EN LA EXPERIENCIA DEL MUNDO REAL
El lenguaje humano está profundamente moldeado por nuestras experiencias cotidianas y el entorno compartido. Hahn ofrece un ejemplo claro: si alguien hablara de «medio gato emparejado con medio perro» usando un término abstracto como «gol», nadie entendería el concepto, porque no refleja ninguna experiencia vivida real. De igual modo, una secuencia desordenada como «gaperroto» podría contener letras de «gato» y «perro», pero resulta incomprensible. En cambio, la frase «mitad gato y mitad perro» se capta al instante porque conecta directamente con conceptos familiares.
Un código binario puro estaría desconectado de esta realidad compartida, exigiendo un esfuerzo mental enorme para codificar y decodificar mensajes sin anclajes en el mundo conocido.
LA ESTRUCTURA FAMILIAR REDUCE EL ESFUERZO MENTAL
Aunque el lenguaje natural parece redundante y menos comprimido, impone una carga computacional mucho menor al cerebro. Procesamos el habla de forma secuencial, aprovechando patrones predecibles aprendidos a lo largo de años de uso. Frases como «los cinco autos rojos» fluyen naturalmente porque siguen estructuras gramaticales esperadas; en cambio, «rojos cinco los autos» rompe esas predicciones y complica el procesamiento.
El cerebro humano no trata el lenguaje como una cadena aislada de símbolos abstractos, sino como una secuencia de probabilidades basadas en experiencia. Según los investigadores, esto minimiza la «información predictiva» (o exceso de entropía) necesaria, haciendo que el camino «más largo» en términos de bits sea, paradójicamente, el más eficiente cognitivamente.
En resumen, mientras que un sistema digital prioriza la compresión máxima de datos, el lenguaje humano está optimizado para la eficiencia cognitiva: patrones familiares, predicción fácil y conexión con la experiencia real. Lo que desde fuera parece complicado resulta ser lo más simple —y efectivo— para nuestra mente.
