¿Cómo debería hablar un niño antes del jardín? Chilena crea primera curva del mundo para medir esta habilidad

El desarrollo cognitivo es un campo de la neurociencia y psicología que estudia el desarrollo de capacidades cognitivas como la la memoria, la atención, el lenguaje, la percepción, la solución de problemas o la inteligencia y la planificación.

Un equipo del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia), trabaja actualmente en la confección y desarrollo de la primera curva de desarrollo cognitivo temprano del mundo con respecto a las habilidades lingüísticas. Comparable a la que se aplica para medir aspectos como estatura y peso en menores de tres años.

La investigación, que dirige Marcela Peña, subdirectora de Cenia, médico pediatra, doctora en Ciencias Cognitivas y Psicolingüística por la Escuela de Altos Estudios Sociales de París, trabaja con parámetros relacionados, por ejemplo, a la mirada y los balbuceos de los bebés.

Actualmente no existe en el mundo una curva de estas características, es decir, sobre desarrollo cognitivo temprano, que comprende el periodo antes de ir a la escuela. “En lenguaje, sabemos más o menos cuánto deben hablar las niñas y los niños a cierta edad, pero no sabemos cómo tienen que hablar o balbucear. No tenemos escalas precisas para casi nada en relación al desarrollo cognitivo” enfatiza Peña.

Además, antes de los tres años, “los cambios son mucho más rápido y existe el peligro que si no realizan (en el desarrollo cognitivo) en el momento en que hay un crecimiento rápido, podría generar una cascada de consecuencias de desarrollos atípicos”, añade la especialista.

Por ejemplo, si todos los niños balbucean de una manera similar, en términos de tipo de vocalización, melodía, duración, intensidad, etc., los investigadores podrían intentar construir curvas que permitan detectar si algún o alguna lactante balbucea de manera atípica, “alertándonos sobre la necesidad de tratarlos de manera precoz y oportuna”, explica la especialista.

Los datos y materiales disponibles para el trabajo investigativo, que la doctora ha recopilado durante su carrera, se le proporcionan a los ingenieros y matemáticos de Cenia para que mediante recursos de Inteligencia Artificial y aplicando técnicas de machine learning (aprendizaje automático), puedan obtener los indicadores que se esperan.

Estas curvas de aprendizaje deberán permitir comparar los datos observados con los esperados en lactantes y preescolares que se encuentran en una etapa de desarrollo cognitivo acelerado.

Este último alude al crecimiento de la capacidad de un niño de pensar y razonar, que se presenta de distintas maneras desde el nacimiento a la adolescencia, aunque se reconoce su carácter exponencial en los primeros tres años.

El objetivo es llegar a conclusiones que permitan construir indicadores de desarrollo con alto nivel de predictibilidad para generar indicadores de un curva de desarrollo “normal o típico”, donde se muestren indicadores de cómo los niños balbucean a cierta edad, o cómo generan palabras y frases, y que sea independiente o no de la cultura, que su sin es detectar los desarrollos atípicos.

La idea es que las curvas de desarrollo cognitivo temprano ayuden a detectar oportunamente dificultades y generen intervenciones para superarlas.

El modelo en el que se trabaja, trata de que cuando alguien lleve a su hijo o hija al médico, al igual que cuando un especialista le explica a un adulto en qué rangos de peso y altura debería estar un lactante, pueda saber en si el menor está dentro de los parámetros esperados para su edad en parámetros como la vocalización. Y así “efectuar investigaciones y/o intervenciones para solucionar los eventuales problemas que se deriven de estar fuera de los rangos de peso esperados” explica la doctora.

Hasta el momento, se han realizado observaciones de estas características en relación al llanto de los niños al nacer y se conoce que si lloran de una manera distinta al estándar puede significar un trastorno que se debe atender.

En relación al material del que disponen para la investigación, cuentan con:

• Registros de voz de niños que han participado en sus estudios de vocalizaciones realizando tareas lingüísticas.
• Registros visuales en que se detecta la mirada. En los que, por ejemplo, pueden medir si un niño prefiere mirar caras que tienen una expresión emocional, versus otras que no la tienen.

Recientemente, el equipo de investigadores trabajó con niños de alrededor de tres años, identificando algunas características de su comportamiento. “Cuando llegan a la primera sesión no hablan, porque no conocen al evaluador. Quizás porque se dicen a sí mismos ‘¿Sabes qué? Yo no quiero hablar’. Después de la segunda sesión dicen ‘Esta persona no es tan extraña, le voy a decir algo’. Ya como de la cuarta sesión en adelante se largan a hablar, construyen frases nuevas, complejas y juegan con el lenguaje”, comenta Peña.

Asimismo, Peña explica que decidieron construir esta curva por razones científica, ya que este conocimiento no se tiene y consideran que es necesario para comprender mejor cómo desarrolla la cognición en los niños. Además, tiene un propósito de informar a las políticas públicas, por ejemplo, que deberían saber qué es lo que debe conocer un niño con respecto al lenguaje en distintos momentos de su desarrollo temprano.

“Es posible que esto se pueda transformar en una herramienta de evaluación de desarrollo temprano”, de evaluación precoz y puede servir para las aplicaciones médicas y educacionales que tienen que ver con el desarrollo de la pediatría, recalca Peña.

Del conjunto de datos obtenidos en el desarrollo de la curva, eligen ciertos aspectos hacia los que van a dirigir la búsqueda a través de Inteligencia Artificial. Por ejemplo, podrían determinar si lo que importa en la voz es la entonación, o la cantidad de pausas, o el contenido, o la repetición de palabras.

Desde este punto de vista, la investigación que están llevando a cabo también es pionera, pues implica una modelación del lenguaje a través del habla, en circunstancias que prácticamente la totalidad de los modelos de lenguaje de la Inteligencia artificial disponibles han sido generados sobre la base de textos.

Hacia el futuro, la doctora Peña se plantea un desafío mayor, llegar a modelar el lenguaje interno que incesantemente los seres humanos desarrollamos en el pensamiento. Cree que el único método que podría llegar a obtener resultados en ese ámbito es la Inteligencia Artificial.

Pone un ejemplo, al nacer niñas y niños deberían distinguir todos los sonidos del habla o fonemas, tales como la “b” y “v”, aunque al crecer, los adultos dejan de sentir esa diferencia. “Esto ocurriría porque nacemos con un programa genético que no solo sabe cómo suenan los fonemas del mundo, sino también cómo se pronuncian, o sea que el recién nacido, aunque no sabe hablar, sí sabe cómo se debe posicionar el aparato fono articulatorio para producir los fonemas. Y cuando la sensibilidad de este sistema falla, se pueden generar dificultades” explica la investigadora.

Otras investigadoras que participan en este proyecto fueron la profesora francesa Ghislaine Dehaene-Lambertz y las profesoras canadienses Janet Werker y la Dra. Dawoon Choi. Con ellas colaboró en el estudio del rol fundacional de la distinción de fonemas en el aprendizaje del lenguaje.

También participó el profesor Luca Bonatti de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona, quien está investigando cómo la mirada de los pequeños dicen algo sobre las etapas iniciales del razonamiento.

La investigadora se apasiona del tema desde su infancia, y durante sus estudios de medicina, los cuales la acercaron mucho al mundo de los niños prematuros. Sin embargo, ha sido un camino difícil, porque era incentivada a trabajar con monos en vez de niños, incluso por su paso por la U. de Yale y el MIT.

“No se hacía mayor investigación con niños prematuros en esos tiempos, comenta, y trabajar con monos no me fue posible. Era como ver niñitos. Cuando uno llegaba se aferraban a la reja y te miraban a los ojos. A mí me daban ganas de abrirles la puerta para que escaparan, así que no resultó”.

Tras esta experiencia tomó contacto con una de las mayores autoridades mundiales en el estudio del desarrollo cognitivo temprano, el profesor Jacques Mehler, quien la aceptó para que siguiera estudios en Francia: “Me contó maravillas de los niños, que sabían pensar, aunque no supieran hablar. Me pasó un libro que se llama Nacer sabiendo. Lo leí y quedé fascinada. Me di cuenta de que por primera vez me gustaba algo con desesperación”.

Se doctoró en la Escuela de Altos Estudios Sociales de París, realizó un postdoctorado en Italia y volvió a Chile. Formó un equipo muy comprometido con la infancia integrado, entre otros, por la Dra. Enrica Pittaluga, la fonoaudióloga Orieta Palacios, la psicopedagoga Consuelo de la Riva, un extenso grupo de educadoras de párvulos, psicólogas/os y decenas de estudiantes.

Ha trabajado con niñas y niños que se atienden en el Hospital Dr. Sótero del Río y que presentan distintos grados de vulnerabilidad. Allí Inició una trayectoria que se enlaza con el propósito de su actual incursión en el terreno de la Inteligencia Artificial.

Le impresionó que algunos de los menores con que trabajaba manejaban hasta 20 millones de palabras menos que los de sectores más acomodados. “Me dije cómo es posible esto. Cómo alguien de su entorno no les habla para que aumenten su vocabulario. Se decía que podían adquirirlo a través de la televisión. Pero se ha comprobado que este medio no cumple esa función, fundamentalmente porque la TV no es interactiva. No es comparable al efecto que se produce cuando una persona le habla al niño”.

Su reflexión la llevó hasta dónde está ahora: “Tenemos que hacer algo para ayudar a desarrollar el lenguaje, para que niñas y niños aumenten su vocabulario y sus habilidades de comunicación. Tenemos que lograr que las personas no tengan limitaciones de vocabulario. Porque las capacidades para desarrollar un vocabulario amplio sí las tienen. Con ese objetivo, debemos empezar temprano. Los niños no hablan mucho hasta como los dos años y de repente descubren esta herramienta, la usan para todo y juegan con ella. Como sociedad deberíamos explorar cómo aprovechar esa enorme capacidad de aprender a hablar y comprender de niños y niñas. Así podremos contribuir a ayudarles a dar forma a su pensamiento, para que puedan explicar con un repertorio amplio de palabras sus emociones, sus ideas, sus creencias, sus juicios, sus decisiones, y puedan realizarse a través del lenguaje”.