Científicos de la Universidad de Nueva York colocaron una cámara en la cabeza de una bebé para descubrir cómo adquirió el lenguaje a lo largo de sus primeros dos años de vida. Con los datos recopilados se entrenó una inteligencia artificial.

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¿Cómo los bebés adquieren el lenguaje?

Según el lingüista Noam Chomsky, el lenguaje es una habilidad innata para los seres humanos que, sin embargo, exige ser entrenada para funcionar apropiadamente. Es decir: nuestro cerebro tiene todos los atributos para que hablemos, pero necesita ser estimulado para hacerlo. Por ello ningún niño podría aprender a hablar solo.

La forma en que se adquiere el lenguaje es, por supuesto, uno de los principales problemas de la lingüística, pero también de la neurología y, ahora, de la computación. Por ello, investigadores de la Universidad de Nueva York idearon una aproximación heterodoxa al problema: colocaron una cámara a una bebé para entrenar una inteligencia artificial.

Inteligencia artificial aprende a hablar con el ejemplo de una bebé

Según el artículo publicado en Science, una bebé llevó una cámara durante una hora, dos veces por semana. Este ejercicio se extendió desde sus seis meses hasta los dos años de edad. Al respecto el artículo señala:

Utilizando grabaciones longitudinales de cámaras montadas en la cabeza de un niño de entre 6 y 25 meses, entrenamos una red neuronal relativamente genérica en 61 horas de flujos de datos visual-lingüísticos correlacionados, aprendiendo representaciones basadas en características y asociaciones intermodales.

Bebé con cámara en la cabeza para enseñar lenguaje a inteligencia artificial. Foto: Universidad de Nueva York

Los datos recopilados por la cámara fueron empleados para entrenar una inteligencia artificial. Este entrenamiento sirvió para crear un modelo que explica cómo los bebés adquieren vocabulario y entrenan la sintaxis a partir de los estímulos del entorno:

Nuestro modelo adquiere muchas asignaciones de referencias de palabras presentes en la experiencia cotidiana del niño, permite una generalización cero a nuevos referentes visuales y alinea sus sistemas conceptuales visuales y lingüísticos.

Esta investigación sirve, por un lado, para mejorar la comprensión que tienen los investigadores sobre el aprendizaje humano. Pero, además, sus datos también ayudarán para que las inteligencias artificiales adquieran lenguaje con mayor eficiencia.

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