Máquinas que aprenden el lenguaje humano de modo parecido a como lo hacen los niños pequeños

Massachusetts .- Los niños de muy corta edad aprenden el lenguaje mediante la observación de su entorno, escuchando a las personas a su alrededor y conectando lo que ven con lo que escuchan.

En computación, se recurre a sistemas que están adiestrados a base de frases anotadas por humanos, que describen la estructura y el significado subyacente en esa combinación de palabras. Estos sistemas son cada vez más importantes para las búsquedas en la web, para interrogar bases de datos con lenguaje natural y para sistemas de reconocimiento de voz como Alexa y Siri. Pronto, podrían también utilizarse para la robótica doméstica.

Sin embargo, reunir la cantidad suficiente de datos anotados puede ser difícil y largo para idiomas menos comunes. Además, los humanos no siempre estamos de acuerdo con las anotaciones, y de hecho estas podrían no reflejar de forma precisa cómo habla la gente de forma natural.

El equipo de Andrei Barbu, Boris Katz y Candace Ross, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en la ciudad estadounidense de Cambridge, ha desarrollado un sistema que aprende a través de la observación, emulando el proceso de adquisición del lenguaje de un niño pequeño. Este enfoque promete aumentar notablemente la capacidad de aprendizaje del ordenador o robot que lo utilice.

Para aprender la estructura del lenguaje, el nuevo sistema observa videos subtitulados, sin otra información, y asocia las palabras con los objetos y acciones registrados. Dada una nueva frase, el sistema puede usar entonces lo aprendido sobre la estructura del lenguaje para predecir de manera precisa el significado de dicha frase, sin el video.

Este enfoque "débilmente supervisado" reproduce cómo los niños pequeños pueden observar el mundo a su alrededor y aprender el lenguaje, sin que nadie les proporcione un contexto directo.

El método podría reducir la cantidad de trabajo que los especialistas necesitan llevar a cabo para lograr que una máquina aprenda el lenguaje humano.