Los investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) han desarrollado un método basado en Inteligencia Artificial (IA) que permitirá simplificar el aprendizaje del lenguaje por parte de las máquinas.

Para ello, el MIT decidió desarrollar un enfoque distinto a los trabajos anteriores sobre el tema, permitiendo que la IA aprendiera de la misma forma que lo haría un niño, es decir, observando imágenes y posteriormente asignando palabras a las acciones y los objetos observados.

Según el comunicado oficial del MIT, el método no necesita una gran cantidad de datos para entrenar la IA, ya que la herramienta escoge las expresiones que considera representativas con respecto a lo que ocurre en el video. A pesar de que la IA es capaz de tener en cuenta varios significados para un mismo objeto, posteriormente descartará los que no funcionan hasta quedarse con el adecuado.

Más allá de desarrollar nuevas habilidades para las máquinas con IA, la verdadera motivación de los investigadores con respecto a este estudio es lograr que el sistema les permita comprender la forma en que los niños aprenden el lenguaje. En este sentido, Boris Katz, científico del MIT y autor principal del estudio, aseguró:

Un niño tiene acceso a información redundante y complementaria de diferentes modalidades, incluidos padres oyentes y hermanos que hablan sobre el mundo, así como información táctil e información visual, que lo ayuda a entender el mundo. Es un rompecabezas increíble, para procesar toda esta información sensorial simultánea. Este trabajo es parte de un plan más grande para entender cómo ocurre este tipo de aprendizaje en el mundo.

Durante las pruebas, los expertos constataron que el sistema de IA es capaz de observar su entorno mientras aprenden la forma de hablar de las personas. Basándose en este método, los miembros del equipo de investigación esperan desarrollar un nuevo enfoque de IA que permita entender el lenguaje no formal, e incluso responder a las expresiones coloquiales.

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