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María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindanálisis ortosintáctico filólogos ineficazlenguaje natural inteligencia artificial ambiguoconocimiento filólogos lenguaje trivialfilólogos lastre inteligencia artificialniños aprenden idioma ortocintácticomaria problema inteligencia artificialolvidar filólogos lenguaje naturalcorrelaciones datos comprensión lenguajetokens información aprendizaje automáticoevitar sobreaprendizaje modelos lenguajeGastón GiribetMaría RibesFrancis VillatoroMaríaJosé Miguel RoblesHéctor SocasSeñal y Ruido
Análisis ortosintáctico filólogos ineficaz
Con
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Francis Villatoro explica por qué el análisis ortosintáctico, basado en el conocimiento de los filólogos, resulta ineficaz para comprender el lenguaje natural desde la perspectiva de la inteligencia artificial.
…que si no ponías un árbol de Monte Carlo como se había hecho toda la vida para hacer juegos parecía como que la inteligencia artificial no iba a ser capaz de profundizar más y eso es una cosa que me gustaría ya que está aquí María y es un tema interesante. Conectarlo con el lenguaje natural de toda la vida en inteligencia artificial se ha dicho que el lenguaje natural era tan ambiguo, tan complicado. Todo el conocimiento de los filólogos sobre el lenguaje, el análisis ortosintáctico es trivial. El análisis ortosintáctico no permite entender un idioma, una lengua. Los hablantes no usamos el análisis ortosintáctico y la conexión semántica, y no usamos ese tipo de conceptos que teóricamente es lo que desde la inteligencia artificial estábamos usando para entender el lenguaje natural. Intentábamos entenderlo utilizando el conocimiento de los filólogos, pero es. Que el conocimiento de los filólogos es irrelevante, todo lo contrario a ser un beneficio, es un lastre, porque los niños, los bebés, los pequeñitos aprenden el idioma sin necesidad de ese conocimiento ortocintáctico. Entonces, en inteligencia artificial teníamos ese gran problema, por eso quería ahí meterle chicha a María. No, voy a rogar diferir y te lo voy a justificar. Pero bueno, lo que quiero decir es eso: el gran avance en la comprensión del lenguaje natural fue el momento en el que dijimos Olvídate de todo lo que saben los filólogos, lo único que tienes que hacer es aprender correlaciones entre datos y los datos es leer muchos textos, tener muchos tokens, y cuanto más tokens tienes, cuanto más información tienes aprendida, y eso sí, no sobreaprendida, porque como Sobreaprendas, peor todavía. Tienes que aprender en muy poquitas épocas, tienes que aprender de manera muy suave, pero mucho, con una red neuronal suficientemente grande para que tenga un tamaño similar al conjunto de tokens y eso era romper completamente…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro explica por qué el análisis ortosintáctico, basado en el conocimiento de los filólogos, resulta ineficaz para comprender el lenguaje natural desde la perspectiva de la inteligencia artificial.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1análisis ortosintáctico filólogos ineficazlenguaje natural inteligencia artificial ambiguoconocimiento filólogos lenguaje trivialfilólogos lastre inteligencia artificialniños aprenden idioma ortocintácticomaria problema inteligencia artificialolvidar filólogos lenguaje naturalcorrelaciones datos comprensión lenguajetokens información aprendizaje automáticoevitar sobreaprendizaje modelos lenguaje…que si no ponías un árbol de Monte Carlo como se había hecho toda la vida para hacer juegos parecía como que la inteligencia artificial no iba a ser capaz de profundizar más y eso es una cosa que me gustaría ya que está aquí María y es un tema interesante. Conectarlo con el lenguaje natural de toda la vida en inteligencia artificial se ha dicho que el lenguaje natural era tan ambiguo, tan complicado. Todo el conocimiento de los filólogos sobre el lenguaje, el análisis ortosintáctico es trivial. El análisis ortosintáctico no permite entender un idioma, una lengua. Los hablantes no usamos el análisis ortosintáctico y la conexión semántica, y no usamos ese tipo de conceptos que teóricamente es lo que desde la inteligencia artificial estábamos usando para entender el lenguaje natural. Intentábamos entenderlo utilizando el conocimiento de los filólogos, pero es. Que el conocimiento de los filólogos es irrelevante, todo lo contrario a ser un beneficio, es un lastre, porque los niños, los bebés, los pequeñitos aprenden el idioma sin necesidad de ese conocimiento ortocintáctico. Entonces, en inteligencia artificial teníamos ese gran problema, por eso quería ahí meterle chicha a María. No, voy a rogar diferir y te lo voy a justificar. Pero bueno, lo que quiero decir es eso: el gran avance en la comprensión del lenguaje natural fue el momento en el que dijimos Olvídate de todo lo que saben los filólogos, lo único que tienes que hacer es aprender correlaciones entre datos y los datos es leer muchos textos, tener muchos tokens, y cuanto más tokens tienes, cuanto más información tienes aprendida, y eso sí, no sobreaprendida, porque como Sobreaprendas, peor todavía. Tienes que aprender en muy poquitas épocas, tienes que aprender de manera muy suave, pero mucho, con una red neuronal suficientemente grande para que tenga un tamaño similar al conjunto de tokens y eso era romper completamente…
María Ribes recuerda su experiencia estudiando procesamiento de lenguaje natural y comenta sobre la preferencia por el análisis morfosintáctico en comparación con el ortosintáctico.
Habla: María RibesSignificado #2 · Palabras #2procesamiento lenguaje natural maria ribesanálisis morfosintáctico ortosintáctico preferenciagastón ausencia análisisconexiones entre las palabras sintaxisprocesamiento lenguaje natural filólogosconstrucción textual filólogosdesafío planteado maria ribes…yo, yo qué sé de los árboles de Monte Carlo. Nunca has estado en Monte Carlo, ¿no? Claro, exacto, solo tienes que acercarte. Sí, nunca he estado en Soria y nunca he estado en Burgos y mire qué morcilla. Bueno, como te iba, como te va diciendo, pues vale. Yo estudié cuando era más joven, muy modestamente, procesamiento de lenguaje natural. Y claro, lo que se trataba de hacer, cuando dices tú el análisis ortosintáctico, me imagino que prefieres a morfosintáctico, Morfosintáctico, sí, como le quieras llamar, perdonad por qué uso el tema. Qué pena que no esté Gastón. No, no voy a hablar filosofía del lenguaje, solo que las conexiones entre las palabras, no, pues la sintaxis. Entonces, me gustaría aclarar varias cosas de este challenge que se me ha lanzado. Primero, no creo que nos debamos referir al conocimiento de los filólogos para el procesamiento del lenguaje natural porque los filólogos realmente estudian el texto, los textos, la construcción textual. Yo diría más bien los Lingüistas, cuando yo era joven, antes de la IA, pues yo estudiaba lingüística computacional: cómo hacer que las máquinas hablen y que nos comprendan. Y esas relaciones que tú has dicho, que tiene razón y no, y te lo voy a justificar; que los bebés aprenden…
Francis Villatoro introduce una distinción entre sintactistas y semantistas dentro del campo de la lingüística, sugiriendo que uno de estos grupos merece más reconocimiento.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8lingüística sintactistas semantistascampo lingüística computacional 2020lenguaje natural problema décadasinteligencia artificial resolución imposible…de las palabras según su posición gramatical, su posición en la frase, según su función sintáctica. Entonces, eso yo tengo que decir que no es trivial, es que sin eso no existe, o sea, yo diría, es más, hay dos tipos de personas, déjame que termine esto. Hay dos tipos de personas, los sintactistas y los semantistas, y solo uno de ellos merece No, no, no, no sé si sabéis a cuál No, pero en el campo de si has estudiado lingüística computacional, si has estudiado lingüística computacional recordarás que en el año 2020 el conocimiento básico de lingüística computacional era el lenguaje natural; es imposible, probablemente no lo resolvamos en las próximas décadas; es una cosa absolutamente imposible de resolver, la clave de la inteligencia de. Una máquina es el Test de Turing, que básicamente es un test lingüístico; es entender el lenguaje el Test de Turing, es entender el lenguaje, es una trivialidad, no requiere conocimiento. Cuando hacíamos los concursos de Test de Turing, lo que le complicaba a…
Héctor Socas menciona una herramienta de búsqueda desarrollada por José Miguel Robles, un oyente y mecenas del podcast, que permite realizar consultas en lenguaje natural.
Habla: Héctor SocasPalabras #12herramienta búsqueda josé miguel robleslenguaje natural herramienta roblesrelaciones morfosintácticas gastón…de embalsamamiento utilizados en la momificación egipcia y a mí esto me recordó un montón a algo que contamos en el episodio 402, también de un tema parecido Sí, sí, me acuerdo perfectamente, no tuve que buscarlo en nuestra web señalirruido.com Vale, vale, ok, ahora estoy más tranquilo, donde por cierto tenemos una maravillosa herramienta de búsqueda que ha desarrollado nuestro amigo y oyente y mecenas José Miguel Robles, que es maravilloso con lenguaje natural. Le podemos preguntar a la máquina cualquier cosa que queramos y pilla todas las relaciones morfosintácticas y ortosintácticas, que diría aquí para molestar a Gastón y... Hasta es verdad, nunca nos acordamos de eso. Bueno, y a todos nuestros oyentes latinoamericanos un saludo. Que bueno, eso el paper este, que parece muy interesante, ¿no? Sí, y es complementario de ese que decías tú; el del otro piso era de 2023. Y este paper, pues los autores es importante que digamos algo también. La primera, como has dicho, es Wanjue Chao, se…