Los lenguajes humanos son conocidos por su gran complejidad, y los lingüistas han creído durante mucho tiempo que sería imposible enseñar a una máquina a analizar el sonido del habla y la estructura de las palabras como lo hacen los humanos. Mais voilà que des chercheurs de l’Université McGill (L’Université McGill, située à Montréal au Québec, est une des…), du Massachusetts Institute of Technology (Le Massachusetts Institute of Technology ou MIT, en français Institut de technologie du …) (MIT) et de l’Université Cornell (L’université Cornell est une université privée américaine appartenant…) ont réalisé des avancées en ce sens (SENS (Strategies for Engineered Negligible Senescence) est un projet scientifique qui a propósito…). Han desarrollado (Graphie) un sistema de inteligencia artificial (La inteligencia artificial o computación cognitiva es la «búsqueda de medios…») (IA) capaz de aprender las reglas y estructuras de los lenguajes humanos por sí solo.
Crédito: Getty
Su modelo aprende automáticamente las estructuras lingüísticas generales que se aplican a un idioma y, por lo tanto, logra mejores resultados. Cuando se da una palabra así como algunas de sus variantes, dependiendo por ejemplo del tiempo verbal (El tiempo es un concepto desarrollado por el ser humano para entender el…) del verbo, caso o género, este modelo de aprendizaje (Aprender es la adquisición de el saber hacer, es decir, el proceso…) la máquina establece una regla que explica estos diferentes acuerdos. Por ejemplo, podría aprender que la letra a debe agregarse al final de una palabra para feminizar una palabra masculina en el idioma serbocroata.
Según los investigadores, este sistema podría usarse para probar teorías del lenguaje y para estudiar las similitudes sutiles entre idiomas en términos de transformación de palabras. “Queríamos ver si era posible reproducir los tipos de aprendizaje y razonamiento de los que son capaces los humanos”, dice Adam Albright, coautor y profesor de lingüística en el MIT.
«Estos resultados son muy interesantes porque muestran que podemos desarrollar un algoritmo capaz de generalizar a partir de pequeñas muestras de datos (en tecnología de la información (TI), los datos son una descripción básica, a menudo…) lenguajes, como lo harían los científicos o los niños, » dice el autor principal Timothy O’Donnell, profesor asistente en el Departamento de Lingüística de la Universidad (una universidad es una institución de educación superior cuyo propósito es…) McGill y titular de una Cátedra Canadá-CIFAR en Inteligencia Artificial en Mila, el Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec.
Con archivos de la Oficina de Noticias del MIT
El estudio El artículo «Synthesizing theorys of human language with Bayesian program induction», de Kevin Ellis et al., se publicó en Nature Communications.
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