La IA puede aprender patrones del lenguaje humano

Los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede aprender la gramática y los patrones de los lenguajes humanos por sí solo.

Imagen: Los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede aprender la gramática y los patrones de los lenguajes humanos por sí solo.
Opinión más

Crédito: José Luis Olivares, MIT

Los lenguajes humanos son conocidos por ser complejos, y los lingüistas han creído durante mucho tiempo que sería imposible enseñarle a una máquina cómo analizar los sonidos del habla y sintetizar palabras como lo hacen los humanos. Pero investigadores de la Universidad McGill, el MIT y la Universidad de Cornell han dado un paso en esa dirección. Han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que puede aprender la gramática y los patrones de los lenguajes humanos por sí solo.

El modelo aprende automáticamente patrones de lenguaje de alto nivel que se pueden aplicar a diferentes idiomas, lo que le permite lograr mejores resultados. Dadas las palabras y los ejemplos de cómo estas palabras pueden cambiar para expresar diferentes funciones gramaticales en un idioma, como el tiempo, el caso o el género, este modelo de aprendizaje automático presenta reglas que explican por qué cambian las formas de estas palabras. Por ejemplo, podría aprender que la letra «a» debe agregarse al final de una palabra para convertir la forma masculina en femenina en serbocroata.

Los investigadores dicen que el sistema se puede usar para probar teorías del lenguaje e investigar similitudes sutiles en la forma en que diversos idiomas convierten palabras. «Queríamos ver si podíamos simular los tipos de conocimiento y pensamiento que los humanos aportan a la tarea», dice el coautor Adam Albright, profesor de lingüística en el MIT.

dice el autor principal Timothy O´DonnellD., profesor asistente en el Departamento de Lingüística de la Universidad McGill y presidente de CIFAR AI de Canadá en Mila – Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec.

READ  Modelando los orígenes de la vida: una nueva guía para el mundo del ARN.

con archivos de Redacción del MIT

Acerca de este estudio

«Síntesis de teorías del lenguaje humano con inducción bayesianaEscrito por Kevin Ellis et al. Publicado en Comunicaciones de la naturaleza.


Descargo de responsabilidad: AAAS y Eurek Alert! no es responsable de la precisión de los boletines enviados en EurekAlert! A través de las instituciones contribuyentes o para el uso de cualquier información a través del sistema EurekAlert.

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *