Cognitive Mechanisms of Contrast Recognition and Interpretation and Their Functional Analogues in Artificial Intelligence Systems

Abstract

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Mecanismos cognitivos de reconocimiento e interpretación del contraste y sus análogos funcionales en los sistemas de inteligencia artificial Autores: Liudmyla Volodymyrivna Shytyk - National University of Cherkasy, Cherkasy (UA) Liudmyla Petrivna Yuldasheva - National University of Cherkasy, Cherkasy (UA) Anzhelika Kostiantynivna Dosenko - Taurida National University, Kyiv (UA) Oleksii Valeriiovych Sytnyk - National University of Kyiv, Kyiv (UA) Myroslava Mykhailivna Malysh - Taurida National University, Kyiv (UA) Artem Oleksandrovych Halych - “Luhansk Taras Shevchenko National University” Lubny, Poltava Oblast (UA) Resumen La interpretación del contraste explícito e implícito constituye un proceso psicolingüístico complejo que requiere la integración de información lingüística, cognitiva y contextual. Este estudio examina los mecanismos subyacentes al reconocimiento y la interpretación del contraste en la poesía contemporánea ucraniana y en lengua inglesa, y los compara con las operaciones computacionales de los grandes modelos de lenguaje (ChatGPT, Gemini y Claude). La investigación combina un experimento psicolingüístico controlado con un análisis comparativo mediante inteligencia artificial dentro de un marco interdisciplinario unificado. El corpus experimental estuvo compuesto por treinta fragmentos poéticos auténticos del siglo XXI, incluidos veinte textos ucranianos y diez textos en lengua inglesa que representaban estructuras contrastivas tanto explícitas como implícitas. Los participantes humanos y los tres grandes modelos de lenguaje analizaron el mismo material en condiciones experimentales idénticas, mientras que se seleccionaron casos representativos para un análisis cualitativo detallado. El estudio propone un modelo psicolingüístico original de siete etapas para la interpretación del contraste y demuestra que la relación entre la cognición humana y los modelos de lenguaje basados en transformadores se comprende mejor mediante el concepto de análogos funcionales que mediante el de equivalencia cognitiva. Los hallazgos muestran que tanto los seres humanos como los grandes modelos de lenguaje reconocen con precisión el contraste explícito, mientras que el contraste implícito pone de manifiesto diferencias fundamentales en las estrategias de interpretación. Los lectores humanos se apoyan en la memoria semántica, el conocimiento cultural, la integración contextual y el razonamiento inferencial, mientras que los grandes modelos de lenguaje explotan principalmente representaciones contextuales y la predicción probabilística. El marco propuesto amplía la investigación psicolingüística sobre el discurso literario y proporciona una base metodológica para evaluar la interpretación del significado implícito por parte de los sistemas contemporáneos de inteligencia artificial.

The interpretation of explicit and implicit contrast is a complex psycholinguistic process that requires the integration of linguistic, cognitive, and contextual information. This study examines the mechanisms underlying contrast recognition and interpretation in contemporary Ukrainian and English-language poetry and compares them with the computational operations of Large Language Models (ChatGPT, Gemini, and Claude). The research combines a controlled psycholinguistic experiment with comparative AI analysis within a unified interdisciplinary framework. The experimental corpus comprised thirty authentic twenty-first-century poetic excerpts, including twenty Ukrainian and ten English-language texts representing both explicit and implicit contrastive structures. Human participants and the three LLMs analysed the same material under identical experimental conditions, while representative cases were selected for detailed qualitative analysis. The study proposes an original seven-stage psycholinguistic model of contrast interpretation and demonstrates that the relationship between human cognition and transformer-based language models is best understood through the concept of functional analogues rather than cognitive equivalence. The findings show that both humans and LLMs accurately recognise explicit contrast, whereas implicit contrast exposes fundamental differences in interpretative strategies. Human readers rely on semantic memory, cultural knowledge, contextual integration, and inferential reasoning, while LLMs primarily exploit contextual representations and probabilistic prediction. The proposed framework extends psycholinguistic research on literary discourse and provides a methodological basis for evaluating the interpretation of implicit meaning by contemporary artificial intelligence systems.