General

Investigadores diseñan una máquina que imita el aprendizaje de idiomas en los niños


Los sistemas de aprendizaje profundo están revolucionando nuestro enfoque comprensión y imitando una amplia gama de procesos, algunas de cuyas aplicaciones son tan diversas como los videojuegos o incluso el mapeo de las tasas de obesidad en ciudades seleccionadas. También ha demostrado ser fundamental para ayudar a aclarar ciertos procesos sobre los que es difícil obtener una perspectiva completa.

Ahora, un equipo de investigadores del Centro de Cerebros, Mentes y Máquinas (CBMM) del MIT y del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) ha diseñado un estudio que busca responder algunas de estas preguntas centradas en el aprendizaje de idiomas en niños pequeños. Mejorando el proceso conocido como análisis semántico-que consiste en convertir el lenguaje en una forma de datos lógica y medible- esencialmente emplea algoritmos de aprendizaje profundo para copiar este proceso en los niños, logrando resultados solo a través de la observación.

El equipo detrás de la investigación presentará los detalles en un artículo en la conferencia Empirical Methods in Natural Language Processing de este año en Bruselas, Bélgica, que se llevará a cabo entre el 2 y el 4 de noviembre.

Mejora del proceso del lenguaje

Para lograr los resultados, el equipo utilizó videos para la capacitación, ya que pensaron que ofrecería resultados más precisos. "Hay componentes temporales (objetos que interactúan entre sí y con personas) y propiedades de alto nivel que no verías en una imagen fija o simplemente en el lenguaje", explica Candace Ross, estudiante de posgrado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática. y CSAIL y primer autor del artículo.

En total, aproximadamente400 Se utilizaron videos que demuestran una serie de tareas, con1,200 Se agregaron subtítulos, gracias a las contribuciones enviadas a través de la plataforma de crowdsourcing Mechanical Turk. Luego, los científicos tomaron la sabia decisión de dividir los subtítulos en dos grupos:

840 se utilizaría con fines de ajuste y entrenamiento, mientras que el resto360 estaban reservados solo para las pruebas, ofreciendo un proceso simplificado en el que "no necesita casi tantos datos, aunque si tuviera [los datos], podría escalar a grandes conjuntos de datos", dice el coautor Andrei Barbu, un investigador del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y del Centro de Cerebros, Mentes y Máquinas (CBMM) del Instituto McGovern del MIT.

Descubriendo pistas sobre el aprendizaje

La prometedora investigación ofrece la posibilidad de profundizar la comprensión sobre algunos de los procesos fundamentales de aprendizaje en los que participan los niños. Con los desafíos obvios que tienen los niños para articular algunos de estos matices debido a sus diferentes etapas de desarrollo, la IA está desempeñando un papel valioso.

"Un niño tiene acceso a información redundante y complementaria de diferentes modalidades, incluido escuchar a padres y hermanos hablar sobre el mundo, así como información táctil e información visual, [que lo ayudan] a comprender el mundo", comparte el coautor. Boris Katz, científico investigador principal y también director del Grupo InfoLab en CSAIL.

"Es un rompecabezas asombroso, procesar toda esta información sensorial simultánea. Este trabajo es parte de una pieza más grande para comprender cómo ocurre este tipo de aprendizaje en el mundo".

Como el proceso de adquisición del lenguaje es tan complejo, requiere un enfoque multidisciplinario que tenga en cuenta el mundo en el que habitan los niños. “Los niños interactúan con el medio ambiente a medida que aprenden. Nuestra idea es tener un modelo que también use la percepción para aprender ”, agrega Ross.

Los investigadores también han compartido los detalles de su artículo, titulado "Modelos secuenciales profundos para la planificación basada en muestras", a través del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Washington.


Ver el vídeo: La casa en inglés (Septiembre 2021).