Google y Facebook AI hacen un nuevo descubrimiento lingüístico

La IA solía entender los fenómenos emergentes del lenguaje natural.

Fuente: geralt / pixabay

En la encrucijada intelectual de la ciencia y las humanidades está la lingüística, el estudio científico del lenguaje. La estructura de la lingüística afecta a las disciplinas de la psicología, la neurociencia, la biología y la filosofía. El lenguaje es una de las características definitorias más fundamentales de los humanos, y sin embargo, su origen sigue siendo un misterio científico no solo para los lingüistas, sino también para los psicólogos, neurocientíficos, antropólogos, biólogos y arqueólogos. ¿Cómo surgió y evolucionó el lenguaje humano? El desafío para resolver este misterio se debe en gran parte a la escasez de evidencia empírica. El otro obstáculo es el tiempo: podría llevar muchos años, incluso siglos, observar y comprender los patrones de emergencia y evolución del lenguaje natural. Recientemente, investigadores de Google AI, Facebook AI y la Universidad de Nueva York implementaron el aprendizaje profundo de AI para simular y comprender los fenómenos emergentes del lenguaje y publicaron sus hallazgos en arXiv en enero de 2019.

El equipo de investigación de Laura Graesser, Kyunghyun Cho y Douwe Kiela utilizaron las últimas técnicas de inteligencia artificial (AI) para crear un marco computacional “en el que los agentes equipados con capacidades de comunicación juegan simultáneamente una serie de juegos de referencia, para estudiar las propiedades de los recursos naturales. lenguaje ”. Según el equipo, el de ellos es un marco novedoso porque utilizaron el aprendizaje de refuerzo profundo de última generación que podría procesar una entrada sensorial rica.

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El marco computacional multiagente utiliza redes neuronales que pueden intercambiar mensajes sobre su entrada perceptiva. Los componentes del modelo computacional de múltiples agentes consisten en agentes, algoritmo de aprendizaje, entorno y mecanismo de recompensa. El agente utilizado varió desde lo simple a lo complejo, e incluyó ecuaciones en diferencias, una “arquitectura similar a la CPU con un conjunto de instrucciones y registros”, una “matriz de co-ocurrencia entre objetos y símbolos”, una red neuronal de una sola capa y una Red neuronal profunda. El algoritmo de aprendizaje utilizado fue una optimización basada en gradiente o una variación de algoritmos evolutivos.

Los investigadores descubrieron que “las tasas de éxito entre el juego propio y el juego emparejado son indistinguibles entre sí, lo que implica fuertemente que un lenguaje común y compartido surge como una convención social si y solo si tenemos más de dos usuarios”, y todos “Lo que se necesita para que surja un lenguaje común es un número mínimo de agentes”.

A continuación, el equipo realizó simulaciones a nivel comunitario. Querían entender qué pasaría si dos comunidades diferentes con idiomas diferentes entran en contacto. El equipo descubrió que la conectividad inter e intragrupo son factores importantes para determinar el nivel de convergencia del lenguaje. Con suficiente conectividad intergrupal, los idiomas se entienden mutuamente a través del contacto, independientemente de si los agentes han sido expuestos o no al otro idioma.

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El equipo se enteró de que el contacto lingüístico a lo largo del tiempo hace que el protocolo de la mayoría dominante se haga cargo y la otra lengua desaparezca. Si las comunidades están equilibradas, surge un nuevo protocolo “criollo” que es más simple que los idiomas originales. Los idiomas vecinos son más comprensibles entre sí y la comunicabilidad disminuye a medida que aumenta la distancia entre las comunidades. Los investigadores descubrieron que “las propiedades intrincadas de la evolución del lenguaje no tienen por qué depender de capacidades lingüísticas evolucionadas complejas, sino que pueden surgir de simples intercambios sociales entre agentes habilitados perceptivamente que juegan juegos de comunicación”.

Ahora los científicos tienen una herramienta sofisticada para estudiar la evolución y las características emergentes del lenguaje natural. Los hallazgos de la investigación podrían tener un impacto potencial en las teorías sobre el origen del lenguaje y proporcionar una mayor comprensión de una de las características definitorias que hacen que los seres humanos sean únicos.

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Referencias

Graesser, Laura, Cho, Kyunghyun, Kiela, Douwe. “Fenómenos lingüísticos emergentes en los juegos de comunicación multiagente “. ArXiv . 25 de enero de 2019.