En la Universidad de Stanford, un software recrea procesos cerebrales, al agrupar sonidos en distintos idiomas, imitando la manera en que los niños aprenden a hablar.
El equipo investigador al mando de James Mc Clelland (uno de los iniciadores del conexionismo) propone un modelo llamado redes neuronales, compuesto por multitud de unidades de procesamiento, que funcionan en forma análoga a las neuronas, y que están interconectadas entre sí, distribuidas en paralelo.
En 1986, J. Mc Clelland junto a David E. Rumelhart, publicó un estudio titulado Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microestructure of Cognition donde establece las bases del conexionismo. Asimismo es impulsor del grupo PDP (Parallel Distributed Processing), un movimiento revolucionario en el campo de la ciencia cognitiva. Sus propuestas despertaron el interés de psicólogos, filósofos, neurocientíficos, ingenieros, por el contenido teórico, las aplicaciones prácticas a la investigación sobre inteligencia artificial, psicología y biología.
El programa aprende por sí mismo a distinguir sonidos en inglés, como son “train” y “bed”. Es el primer software capaz de comprender categorías vocales de sonidos humanos. El objetivo es que las máquinas den respuestas similares a las que el cerebro puede dar.
Se emplearon las grabaciones de treinta madres leyendo a sus hijos en inglés y japonés. Sometido a las grabaciones, el PC fue capaz de categorizar sonidos en función de la duración, calidad, o resonancias particulares.
Para simplificar se emplearon cuatro sonidos vocálicos, los que están presentes en: “beet” (remolacha), “bait” (cebo), “bit” (pedazo), “bet” (apuesta), el software agrupó en unas pocas categorías los sonidos. Logró agrupar los cuatro sonidos vocales originales en el 80% de los casos.
Los resultados obtenidos confirmarían las recientes teorías lingüísticas, que afirman que el ser humano adquiere el lenguaje por aprendizaje, y no lo trae genéticamente. Surge así que los niños agrupan constantemente los sonidos que escuchan, para desarrollar un entendimiento de la estructura de la lengua.
El equipo de Stanford cuestiona las teorías que sostienen que las computadoras no pueden aprender.
ANTECEDENTES
Cuando en 1986, David Rumelhart y James McClelland, expusieron su modelo del tiempo pasado, que se basaba en una red neuronal artificial, fue aceptado de inmediato.
Era un modelo que aprendía cientos de formas regulares e irregulares del pasado, generalizando sus patrones a nuevos verbos, cometiendo errores similares a los de los niños, como: “braked” y “comed”. Ayudaban así a crear una nueva escuela en la ciencia cognitiva que se denominaría conexionismo, o procesamiento distribuido en paralelo (PDP), que explicaba los procesos mentales en términos de redes de unidades simples interconectadas, que semejan a las neuronas. Esto fue considerado una revolución en el estudio de los procesos mentales. Las redes neuronales sirvieron de base a investigaciones sobre inteligencia artificial.
El conexionismo deja a un lado las reglas combinatorias organizadas en módulos, para intentar sustituirlo por un lenguaje inteligente, empleando las leyes humanas de “contigüidad” y “semejanza”. Así la red neuronal actúa como memoria asociativa, conforme a patrones.
La entrada del modelo es la raíz verbal y el tiempo pasado se computa a partir de ella. Este módulo se encarga de computar las formas del pasado a partir de todos los verbos. Los verbos se sitúan en un continuo de regularidad, que va desde la completa predictibilidad, hasta la arbitrariedad.
Una lista de verbos con sus respectivas formas de pasado, constituye el entrenamiento del modelo, al que se le presentan una y otra vez. Entonces una conexión se agita por los sucesivos verbos de una sesión de entrenamiento, pero su fuerza fija un valor, éste conjuntamente con los de otras conexiones realiza el mejor trabajo para producir las formas del tiempo pasado. El modelo, comparará luego cada entrada con la salida correcta, y se ajustará.
El modelo demostró una real capacidad de generalización a partir de la semejanza. Esto con verbos para los que ha sido entrenado.
