El modelo de computadora podría mejorar la interacción hombre-máquina, proporcionando información sobre cómo los niños aprenden el lenguaje.

Los niños aprenden el lenguaje observando su entorno, escuchando a las personas que los rodean y conectando los puntos entre lo que ven y escuchan. Entre otras cosas, esto ayuda a los niños a establecer el orden de las palabras de su idioma, por ejemplo, donde los sujetos y los verbos caen en una oración.

En computación, aprender lenguaje es tarea de analizadores sintácticos y semánticos. Estos sistemas están entrenados en oraciones anotadas por humanos que describen la estructura y el significado detrás de las palabras. Los analizadores son cada vez más importantes para búsquedas en la web, consultas en bases de datos en lenguaje natural y sistemas de reconocimiento de voz como Alexa y Siri.

 

 

En un documento que se presentó en la conferencia sobre Métodos empíricos en el procesamiento del lenguaje natural de esta semana, los investigadores del MIT describen un analizador que aprende a través de la observación para imitar más estrechamente el proceso de adquisición del lenguaje de un niño, lo que podría ampliar considerablemente las capacidades del analizador. Para aprender la estructura del lenguaje, el analizador observa videos subtitulados, sin otra información, y asocia las palabras con objetos y acciones grabados. Dada una nueva oración, el analizador puede usar lo que aprendió sobre la estructura del lenguaje para predecir con precisión el significado de una oración, sin el video.

En el futuro, el analizador podría usarse para mejorar la interacción natural entre humanos y robots personales. Un robot equipado con el analizador, por ejemplo, podría observar constantemente su entorno para reforzar su comprensión de los comandos hablados, incluso cuando las oraciones habladas no son completamente gramaticales o claras. “Las personas se hablan entre sí en oraciones parciales, pensamientos recurrentes y lenguaje confuso. Usted quiere un robot en su hogar que se adapte a su forma particular de hablar y aún descubra lo que significan “, dice el coautor Andrei Barbu, investigador del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y el Centro para Cerebros, mentes y máquinas (CBMM) dentro del Instituto McGovern del MIT.

El analizador también podría ayudar a los investigadores a comprender mejor cómo aprenden el lenguaje los niños pequeños. “Un niño tiene acceso a información redundante y complementaria de diferentes modalidades, incluidos padres oyentes y hermanos que hablan sobre el mundo, así como información táctil e información visual [que lo ayuda a entender el mundo”, dice el coautor Boris Katz, investigador Director científico y jefe del Grupo InfoLab en CSAIL.

 

 

fuente: MIT News

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