Búsqueda · 29 momentos en 14 episodios
María RibesAlberto ApariciJuan Carlos GilIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor SocasLuisa AchaerandioPushmeet Kohli · DeepMindThore Graepel · DeepMindanálisis ortosintáctico filólogos ineficazlenguaje natural inteligencia artificial ambiguoconocimiento filólogos lenguaje trivialFrancis VillatoroMaría RibesWikipediaMaría RibasRay KurzweilChatGPT 3.5PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)AntoniaTuringJuan Carlos Gil
Lenguaje natural Inteligencia Artificial ambiguo
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:33
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…
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 trivial…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…
Francis Villatoro explica las consecuencias del sobreaprendizaje en redes neuronales, señalando que es contraproducente y requiere un aprendizaje suave pero extenso con una red neuronal lo suficientemente grande.
Habla: Francis VillatoroPalabras #13olvidar filólogos lenguaje naturalcorrelaciones datos comprensión lenguajetokens información aprendizaje automáticoevitar sobreaprendizaje modelos lenguajesobreaprendizaje en redes neuronalesaprendizaje suave con red neuronaltamaño similar a conjunto tokensinteligencia artificial romper paradigmas…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 todo lo que se sabía de inteligencia artificial y cuando se hizo eso se descubrió que el lenguaje natural es. trivial, las correlaciones que aprenden los bebés y los niños las aprenden fácilmente porque en realidad el lenguaje es trivial y lo mismo hemos observado con el ajedrez o lo hemos observado con el go; son juegos humanos por lo tanto son triviales. Si tú…
María Ribes interrumpe la discusión sobre inteligencia artificial y aclara que no profundizará en filosofía del lenguaje, sino que se centrará en explicar varios puntos relacionados con un desafío planteado.
Habla: María RibesPalabras #5conexiones entre las palabras sintaxisprocesamiento lenguaje natural filólogosconstrucción textual filólogosdesafío planteado maria ribes…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 #3lingüística 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…
María Ribes explica cómo las inteligencias artificiales procesan información y generan lenguaje basándose en correlaciones, sin necesidad de comprender conceptos gramaticales básicos como verbos o adjetivos, pero aun así pueden utilizar pronombres correctamente.
Habla: María RibesSignificado #4inteligencias artificiales correlaciones lenguajepronombres sujetos objetos procesamiento ialenguaje humano conciencia inconsciente…o sea, no se puede hacer más, y eso es más que suficiente. Es decir, y resulta que una inteligencia artificial recibe toda la Wikipedia y solo por ver toda la Wikipedia en todos los idiomas, ya es capaz de hablar en todos los idiomas. Pero ¿por qué habla? Y las mete ahí. Son puras correlaciones. Y hace todo eso sin necesidad de saber lo que es un verbo, lo que es un adjetivo, lo que es un plural. Pero sí lo sabe, igual que tú lo sabes y no lo sabes. O sea, la mayoría de las personas cuando estamos hablando una lengua, no estamos pensando. Tú ahora estás cambiando los pronombres según son sujetos y objetos, ellos y los, ¿no? Entonces sí que lo sabes, pero lo sabes de manera inconsciente. Eso es a lo que me refiero, que es lo Mismo que hace la máquina. Ahora mismo todos cuando hablamos no estamos pensando: ¿cuál es el complemento circunstancial o qué es el complemento régimen? Si le preguntas a alguien te dirán: ni idea. Eso serás tú, perdona, eh. Perdón, me refiero a un humano…
María Ribes introduce la adquisición del lenguaje natural como un proceso cognitivo complejo, lamentando la imposibilidad de observar directamente el funcionamiento interno del cerebro durante este proceso.
Habla: María RibesSignificado #9estructuras lingüísticas y turingambigüedad sintaxis clase pnlantonia vio al niño prismáticosambigüedad semántica según maría ribesambigüedad sintáctica inconsciente gramaticalverbo adjetivo reglas gramaticales humanasadquisición lenguaje natural proceso cognitivocerebro funcionando imposibilidad observación directaestructuras adquisición lenguaje natural…alguien te dirán: ni idea. Eso serás tú, perdona, eh. Perdón, me refiero a un humano normal. ¿Qué es el subjuntivo? ¿Por qué usamos el subjuntivo? Espera, espera, que no he terminado de sujetar el cubata. Tienes toda la razón, son las estructuras. ¿Y qué son Las estructuras¿ son las relaciones de jerarquía y eso es el de dependencias, son lo que en el lenguaje natural humano es la sintaxis cuando hablabas de esos primeros test de Turing. Yo recuerdo en la clase de PLN era la ambigüedad, que no sabía distinguir la máquina de la ambigüedad como Antonia vio al niño en la ventana con los prismáticos¿ quién tiene los prismáticos? Antonia o el niño, ¿no? Ese tipo de ambigüedades, eso es ambigüedad semántica, pero la ambigüedad, ay, le daba algo, la ambigüedad sintáctica, lo que te digo; a ver, tú crees que no lo sabes, pero sí que lo sabes. Tú sabes lo que es un verbo, un adjetivo, a lo mejor no eres consciente, y eso es lo que. se llama la adquisición, la magia y el misterio del lenguaje natural, que como es un proceso cognitivo, lástima, no se puede abrir un cerebro mientras está funcionando, pero que las estructuras... Bueno, ahora hablamos de eso. Ok, te he mirado por eso Pero, ¿esto hay que decir algo? Porque ha salto aquí un mensaje y lo he cerrado No, no, no, termina tu argumentación, solo estaba diciendo que Vayamos reconduciendo para volver al tema. Bueno, pues eso, que la sintaxis es necesaria, aunque no haya que hacer árboles ni saber definir lo que es un verbo. Pero tú, si no supieras eso, no podrías hablar ni podrías comprender lo que estamos haciendo ahora…
Francis Villatoro menciona al futurólogo Ray Kurzweil y su predicción sobre cuándo se alcanzaría un cierto nivel de conocimiento lingüístico del lenguaje natural.
Habla: Francis VillatoroSignificado #11kurzweil modelos marcovianos ocultosconocimiento lingüístico lenguaje natural 2030chat gpt 3 5 año 2023salto de infinito conocimiento lingüístico…sentido porque parece que cuando digamos trivial es que no tiene secreto y lo cierto es que las máquinas lo imitan, pero si tuvieses que dar una serie de normas que te llevaran a eso de forma determinista y no por aprendizaje, pues eso no lo sabríamos hacer. Fíjate que el gran futurologo, el Kurzweil, que era especialista en modelos marcovianos ocultos para entender el habla, pero a nivel de fonema a signo, de fonética a grafía y poder escribir, o sea, lo que es entender el lenguaje a partir de un audio, digamos, tras escribir el audio, que era la gran especialidad de Kurzweil, predecía que este nivel de conocimiento lingüístico del lenguaje natural se alcanzaría del orden del año 2030. Lo hemos alcanzado, pues, en tres años, así, o sea, que era el chat GPT 3.5, que es del 2023, o algo así. Sí, creo que sí, hemos dado un salto de infinito en el momento en. El que nos hemos dado cuenta de que todo era extremadamente sencillo y de que en esa sencillez cualquiera puede avanzar en este campo. Ha costado 70 años llegar a ese conocimiento de que todo esto era sencillo, pero todos los grandes tabúes de todo lo que…
Francis Villatoro comenta sobre los avances en la construcción de compactificaciones del modelo estándar utilizando inteligencias artificiales.
Habla: Francis VillatoroPalabras #19compactificaciones modelo estándar inteligencia artificialjuan carlos gil descubre compactificación natural…Cannabi Yau. Bueno, evidentemente es una broma pero me pareció suficientemente graciosa como para sacar la colación y que no sea yo siempre el que se lleva las tarjetas que vean que no todo es culpa mía No es que has creado escuela Héctor, este es el problema En serio, es un tema que se está trabajando en serio; es decir, hoy en día se están aplicando inteligencias artificiales para construir compactificaciones de tipo modelo estándar y se está avanzando bastante. Se han logrado miles de compactificaciones muy similares al modelo estándar gracias a inteligencias artificiales; todavía no tenemos una que realmente digamos: esta es la buena y definitiva. Muchas de ellas, cuando dejas que sea la inteligencia artificial la que automáticamente genere todo lo que es la compactificación y su espectro, acaba siendo súper engorroso porque lo que nos gustaría es una cosa natural, bella, sencilla, que tú digas: Juan lo ha descubierto, qué maravilla; y lo que tenemos ahora mismo son cosas engorrosas. Alambicadas, con ajustes finos, extraños que un humano no haría, pero se está trabajando mucho en ello; o sea, ahora mismo hay exploraciones masivas mediante inteligencia artificial. No sabemos si hay un número finito o infinito; empecemos por ahí. Pero…