Computadoras Que Entiendan El Lenguaje Humano

Investigación Podría Llevar Al Desarrollo De Computadoras Que Entiendan El Lenguaje Humano

Después de décadas de prueba y error, las aplicaciones de inteligencia artificial que tienen como objetivo entender el lenguaje humano poco a poco se están volviendo mejores en su cometido. Ahora, un simple modelo matemático desarrollado por dos psicólogos de la Universidad de Stanford el cual podría llevar a futuras mejoras en el área, ayudando a transformar a las computadoras que muestran meros vestigios de inteligencia en máquinas que realmente entienden lo que decimos.

El Premio Loebner es una competición de los mejores “chatbots” a nivel mundial – programas de computadoras diseñados para simular como los seres humanos interactúan en una conversación escrita normal – la cual promete un premio de 100000 dólares al primer programa que pueda interactuar con otro ser humano de modo natural que resulte indistinguible para este. La competición inició en 1991, pero el premio aún no ha sido asignado y todo parece indicar que aún nos encontramos muy lejos de conseguir ese objetivo.

Sin embargo, hay una esperanza. Una nueva tendencia ha emergido durante los últimos años la cual ha llevado al desarrollo de tecnologías como Siri, el “asistente personal” del iPhone. Este enfoque se basa en el uso de herramientas matemáticas, principalmente probabilidad y estadística, para probar y modelar como las personas emplean el lenguaje en situaciones sociales. El trabajo en la Universidad de Stanford se basa en esta línea de investigación.

Una parte clave del proyecto ha sido posible gracias a otras investigaciones efectuadas con base en el modelado Bayesiano, que usa principios de razonamiento estadístico para ayudar a los científicos a comprender la estructura de la mente. Ha habido un creciente interés en el uso de modelos Bayesianos para entender lo que las personas piensan sobre otras personas – modelos de cognición social.

Los investigadores utilizaron más de 700 participantes para que tomaran parte en un experimento online en el cual veían una serie de objetos y se les pedía que adivinaran cual había sido referido por una palabra en particular. Al hacer esto, consiguieron modelar como un oyente entiende a una persona que le está hablando y como esta decide lo que va a decir. Seguidamente los investigadores crearon una ecuación matemática que predice el comportamiento humano y determina la probabilidad de que alguien se refiera a un objeto en particular.

El modelo matemático ayuda a predecir el razonamiento pragmático y puede llevar al desarrollo de máquinas que puedan tener un mejor entendimiento de inferencia, contexto y reglas sociales, eliminando mucho de los problemas de comunicación que suelen ocurrir aún en los más avanzados algoritmos de procesamiento de lenguaje natural.

Actualmente ya empleamos pequeños fragmentos de lenguaje natural para comunicarnos con computadoras, como en el caso de Siri en iPhone, Google, o los sistemas de contestadores telefónicos que muchas compañías utilizan. Pero sus interfaces son bastante frustrantes para el usuario. Con esta investigación, los científicos esperan que los ingenieros puedan construir sistemas que puedan entender mejor a los humanos.

Los investigadores están aplicando el modelo para estudiar las hipérboles, el sarcasmo y otros aspectos del lenguaje.