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A la inteligencia artificial le falta aún sentido común

A la inteligencia artificial le falta aún sentido común

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) ha dado grandes pasos recientemente, pero ¿cuánto entiende la inteligencia artificial de lo que lee? Menos de lo que pensábamos, según investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la USC.

En un artículo reciente, el profesor adjunto Xiang Ren y el estudiante de doctorado Yuchen Lin descubrieron que, a pesar de los avances, la inteligencia artificial aún no tiene el sentido común necesario para generar frases plausibles.

«Los modelos actuales de generación automática de textos pueden escribir un artículo que puede ser convincente para muchos humanos, pero básicamente están imitando lo que han visto en la fase de entrenamiento», dijo Lin. «Nuestro objetivo en este trabajo es estudiar el problema de si los actuales modelos de generación de texto de última generación pueden escribir frases para describir escenarios naturales en nuestra vida cotidiana».

Específicamente, Ren y Lin probaron la capacidad de razonamiento de los modelos y mostraron que hay una gran brecha entre los modelos de generación de texto actuales y el rendimiento humano. Dada una serie de sustantivos y verbos comunes, los modelos computarizados de PNL de última generación se encargaron de crear frases creíbles que describieran un escenario cotidiano. Si bien los modelos generaban oraciones gramaticalmente correctas, a menudo eran incoherentes desde el punto de vista de la lógica.

Por ejemplo, he aquí un ejemplo de frase generada por un modelo de última generación que utiliza las palabras «perro, frisbee, lanzar, atrapar»:

«Dos perros se están lanzando frisbees el uno al otro».

La prueba se basa en el supuesto de que no se pueden generar ideas coherentes (en este caso: «una persona lanza un frisbee y un perro lo atrapa») sin una conciencia más profunda de los conceptos de sentido común. En otras palabras, el sentido común es más que la comprensión correcta del lenguaje, significa que no tienes que explicarlo todo en una conversación. Este es un desafío fundamental en el objetivo de desarrollar una inteligencia artificial generalizable, pero más allá del ámbito académico, también es relevante para los consumidores.

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