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Feedback

Explorando la idea de Noam Chomsky y su relación con la inteligencia artificial

Noam Chomsky, renombrado lingüista y pensador, planteó una idea intrigante en su búsqueda por entender el lenguaje en su esencia. Propuso que, en lugar de estudiar gramáticas específicas, se deberían crear «ahormantes», una especie de árboles genealógicos de nodos que representarían los elementos clave de las expresiones de un lenguaje. Estos ahormantes podrían ser la clave para que las computadoras generen expresiones precisas a partir de formalizaciones de lenguajes naturales. Sin embargo, Chomsky no basó su enfoque en el análisis del feedback.

La fascinante propuesta de Chomsky

La idea de Chomsky es sin duda ingeniosa. Plantea la posibilidad de que las computadoras tengan la capacidad de comprender y generar lenguaje de manera acertada, sin necesidad de depender de gramáticas específicas. En lugar de eso, podrían recurrir a estos árboles genealógicos de nodos que representan los elementos esenciales de las expresiones lingüísticas. Esto podría ser un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial y la lingüística.

El papel del feedback

Sin embargo, en la práctica, la relación entre la semántica y la inteligencia artificial ha tomado un camino diferente. La idea de un modelo general del lenguaje, como la propuesta por Chomsky, parece haber cedido terreno. En su lugar, los enfoques actuales analizan comportamientos lingüísticos y los emulan en frameworks específicos, basándose en el feedback.

Gramáticas generativas vs. gramáticas específicas

A diferencia de las gramáticas generativas propuestas por Chomsky, las gramáticas actuales en el campo de la inteligencia artificial son más específicas y contextuales. Se construyen para analizar el lenguaje en contextos particulares y son más fácticas en su enfoque. Los marcos como RDF (Resource Description Framework) registran tripletes de hechos y relaciones entre ellos, lo que refleja un enfoque más concreto y detallado.

El siguiente nivel: comportamiento humano en documentos

La siguiente etapa en la evolución de este campo podría involucrar la recopilación masiva del comportamiento lingüístico de millones de personas a partir del procesamiento de documentos. Esto podría proporcionar datos valiosos para la creación de modelos más precisos y contextuales de análisis lingüístico.

Feedback en el contexto de la inteligencia artificial

A pesar de los avances y enfoques actuales, la idea de integrar feedback contextual en la inteligencia artificial todavía presenta desafíos. Aunque Google ofrece la opción de proporcionar feedback en sus Knowledge Graphs, este feedback aún no se aplica al contexto de las entidades dentro de los documentos. Las consideraciones sobre modelos de negocio y enfoques técnicos pueden estar influyendo en la implementación de estas ideas.

Conclusión: un viaje en evolución

Si bien la idea de ahormantes y modelos generales del lenguaje es intrigante, la realidad actual se centra en enfoques más específicos y contextuales. Comprender y replicar el lenguaje humano en máquinas es la meta.

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