Un equipo de psicólogos en la Universidad de Stanford ha elaborado un algoritmo que permite, por ahora en juegos de palabra muy sencillos, colegir las palabras con su sentido en contextos determinados, según un estudio que publica hoy la revista Science.
Washington, 24 may.- Un equipo de psicólogos en la Universidad de Stanford ha elaborado un algoritmo que permite, por ahora en juegos de palabra muy sencillos, colegir las palabras con su sentido en contextos determinados, según un estudio que publica hoy la revista Science.
"La lingüística y la filosofía han estado interesadas por muchísimo tiempo en la pragmática, es decir la comprensión del sentido de las palabras en un contexto específico", dijo a EFE en una conversación telefónica Michael Frank, del Departamento de Piscología en Stanford.
En el último cuarto de siglo, añadió Frank, "hemos avanzado mucho en la creación de computadoras que entienden palabras y, a veces, su sentido".
"Por ejemplo escribimos palabras o frases en Google y se hace una búsqueda de un restaurante en Palo Alto", continuó. "Las computadoras entienden las palabras, pero no siempre el significado en situaciones distintas".
En la comunicación entre humanos se captan significados diferentes de las mismas palabras que dependen del momento, las circunstancias "y aún los estados mentales", dijo Frank quien realizó el trabajo junto con Noah Goodman.
"Y éste es el tipo de conversaciones que las computadoras menos comprenden: ésa inferencia adicional entre lo que dices y lo que quieres decir, el significado de tus palabras", señaló el investigador.
Frank y su equipo trabajaron en la elaboración de un modelo estadístico formal que permita predecir lo que las palabras significan en contextos diferentes.
Para la elaboración del modelo los participantes en un experimento ven un conjunto de objetos y se les pide que supongan a cuál de ellos se refiere la persona que habla.
"Muchas teorías proporcionan descripciones informales de la inferencia comunicativa, pero pocas han podido hacer predicciones precisas y cuantitativas acerca del razonamiento pragmático", indica el artículo.
"Nuestro modelo proporciona un marco definido, libre de parámetros, para los juicios humanos sugiriendo que el uso de herramientas teóricas sobre la información para predecir el razonamiento pragmático puede llevar a modelos formales de comunicación más eficaces", añadió.
Frank mencionó, como ejemplo, la comunicación entre un usuario y su robot.
"Si uno quiere construir un robot para tenerlo en casa querrá que el robot entienda no sólo las palabras que usted dice, sino el sentido específico en cada circunstancia", señaló.
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