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.
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