En 2016, Will Knight, investigador de inteligencia artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts, escribió que “las máquinas que entienden los lenguajes naturales serían extremadamente útiles. Pero no sabemos cómo crearlos ".
Mucho ha cambiado desde entonces. La inteligencia artificial derrota sin esfuerzo a los grandes maestros del go, el shogi y el ajedrez, Google Translate se está desarrollando con éxito utilizando una red neuronal de autoaprendizaje, y la asistente de voz de Yandex, Alice, reconoce bien el lenguaje humano e imita de forma natural el habla viva.
Pero, ¿puede una máquina comprender realmente los lenguajes naturales? Google confía en que puede. En diciembre de 2019, basados en redes neuronales, crearon un pequeño juego de palabras en el que la IA opera no solo con los significados de palabras individuales, sino con cadenas completas de asociaciones.
Conoce a Semantris. Hoy hablaremos de ello y pensaremos si AI sabe inglés lo suficiente como para ayudar a las personas a aprenderlo.
Semantris: un juego contra la IA
Es mejor intentarlo una vez que leer la descripción diez veces. Para comprender de qué estamos hablando, le recomendamos que evalúe el juego de inmediato usted mismo.
Jugar a Semantris
Se puede jugar de dos formas: como un juego de arcade y como una especie de ladrillos.
Arcade
Aquí hay una columna de palabras en inglés, una resaltada. Su tarea es crear una asociación para él que sea más alta en la calificación de asociaciones del sistema en sí que para todas las demás palabras de la columna.
Suena complicado, por lo que es mejor usar un ejemplo visual de inmediato.
La palabra clave ahora es "Periódico".
Necesita encontrar una asociación que se ajuste a esta palabra en particular, pero no a las otras en la columna. Ojo, también están las palabras "bolígrafo", "escuela" y "mesa", que están en el mismo campo semántico que la palabra "periódico".
Digamos que se te ocurre la asociación "Título".
Y resultó ser la mejor, por lo que obtienes el máximo de puntos.
Si de repente alguna otra palabra de la columna se acerca más a la asociación que se nos ocurrió, el jugador recibirá menos puntos. Y si la asociación no tiene éxito, entonces una multa.
Para estimular la velocidad del pensamiento del jugador desde arriba, constantemente caen nuevas palabras. Si piensas demasiado, la palabra torre llegará a la parte superior de la pantalla y aparecerá el mensaje "Fin del juego".
Ladrillos
Aquí, también, debe crear asociaciones, pero el orden del juego cambia ligeramente. Escribes una palabra y el juego mismo descubre qué asociación en el campo de juego está más cerca de ella.
Cuando se selecciona la asociación, el juego elimina el bloque con esta palabra y todos los bloques del mismo color que están a su lado.
Digamos que escribe la palabra Barco.
Hay dos palabras en el campo de juego que están cercanas en asociación: Océano y Pirata. ¿Cuál elegirá el sistema?
Este es "Océano". Según la IA, el "barco" está más cerca de él, y no del "Pirata".
Aquí debe incluir el pensamiento estratégico y controlar toda la situación en el campo, como en el ajedrez. Después de todo, si comete un error, el sistema eliminará el bloque incorrecto que necesita. Esto complicará la situación en el campo, porque los bloques adicionales caen desde arriba en cada turno.
Una vez que la pirámide llega a la cima, pierdes.
Los juegos son muy simples pero adictivos. Incluso olvidas que estás jugando con inteligencia artificial, que procesa las solicitudes en tiempo real. Incluso puede utilizar palabras y frases que no estén en diccionarios.
Por ejemplo, si escribe "RPG" en la asociación de la palabra "Juego", el sistema lo designará como una combinación perfecta. Después de todo, realmente lo es. RPG es uno de los géneros de juegos de computadora, que significa "juego de rol". En un juego con guión completo, tal asociación no existiría; ella habría tomado la abreviatura de RPG como un error ortográfico y simplemente no habría contado ni un punto.
Cómo funciona Semantris: una mirada al interior
Semantris utiliza un algoritmo de extremo a extremo totalmente entrenable que funciona con una variedad de lenguajes naturales. Esto significa que la red neuronal crea modelos de forma independiente para trabajar con tokens.
Los especialistas brindan acceso abierto a los algoritmos del sistema. Cualquiera puede descargarlos y profundizar en el interior.
Inicialmente, la red neuronal se entrenó utilizando ejemplos de lenguajes naturales, donde para cada oración, frase o palabra se dio de antemano una traducción, significado u otra relación semántica, por ejemplo, una implicación o un par pregunta-respuesta.
, « ?», «, ». — , . - . « ? — « 90 ».
, -, . .
Durante el entrenamiento, se utilizan fuentes de datos semi-supervisadas, el llamado aprendizaje transductivo.
Utilizando una gran cantidad de fuentes (artículos de los medios, hilos en foros, bases de preguntas y respuestas), la red neuronal aprende a operar con frases y oraciones en diferentes dimensiones: consistencia semántica, similitud semántica, significado general e incluso patrones semánticos.
La red neuronal se entrenó en inglés, pero la metodología se puede utilizar para cualquier lenguaje natural.
El sistema aprende de ejemplos complejos, por lo tanto, aprende simultáneamente la sintaxis, la semántica y el significado de las palabras. Trabajar con asociaciones es solo una de las muchas posibilidades de una red neuronal.
El juego de IA te ayuda a aprender inglés
Ahora miremos desde la perspectiva de aprender inglés. Semantris es un verdadero hallazgo. Estos dos minijuegos te ayudarán a resolver problemas de aprendizaje de la vida real.
Para jugar a Semantris, necesitas un nivel de inglés de al menos Intermedio con un vocabulario de 2000 palabras o más. Después de todo, el juego no ayuda a aprender nuevas palabras, ayuda a usar las ya conocidas.
Si su vocabulario no es suficiente, le recomendamos que descargue la aplicación ED Words y aprenda hasta 10 palabras nuevas en inglés todos los días.
Además, es importante saber la ortografía correcta de las palabras: el sistema no reconoce las palabras mal escritas. T9 no está aquí, por lo que incluso si la asociación es perfecta, aún recibirá una penalización debido al error.
Curiosamente, estos minijuegos resuelven problemas muy diferentes y, sin embargo, ambos son muy útiles para una variedad de experiencias de aprendizaje. Analicémoslo por separado.
*** El
principal valor de la sala de juegos es la velocidad. Las palabras nuevas caen constantemente desde arriba, por lo que debe crear asociaciones rápidamente, en unos pocos segundos.
Curiosamente, el juego tiene en cuenta el nivel de dificultad. Al principio, se encuentra con palabras sencillas que ya se aprenden en el nivel elemental. Por ejemplo, "gatito", "estanque", "jardín", "lluvia". Pero cuanto más lejos, más difícil. En un minuto y medio, el campo semántico aumenta y las frases se vuelven más complejas. Es bastante difícil encontrar una asociación con la “energía nuclear” o con “Stonehenge” en un segundo; lo he probado yo mismo.
Para agregar complejidad, no puede usar las mismas palabras raíz. Es decir, si tienes "Stonehenge" en la pantalla, el juego no aceptará la palabra "piedra".
Desde una perspectiva de aprendizaje, este es un gran ejemplo de cómo activar el vocabulario pasivo. En los momentos de concentración lúdica, el cerebro busca asociaciones en las que simplemente no habrías pensado en "modo normal". Además, el juego será útil para cualquier nivel de conocimiento, hasta el nivel de un hablante nativo.
***
En el juego de los ladrillos, es mucho más importante pensar en las asociaciones. Después de todo, escribe una palabra en la línea de entrada y el sistema selecciona de forma independiente la que está más cerca de ella en el campo de juego.
Es decir, no sabe de antemano qué palabra elegirá la IA. Y cuando una torre de bloques se acerca al borde superior, es muy importante "derribar" los ladrillos correctos.
Por tanto, hay que tener en cuenta todas las palabras que están en el campo a la vez.
Por ejemplo, el campo contiene las palabras "agua" y "pez". Si escribe "estanque", no puede predecir qué palabra elegirá el sistema. Porque "estanque" está igualmente bien asociado con "agua" y con "pez". Por tanto, merece la pena probar con otra asociación. Y si escribe "salmón", entonces, con casi un 100% de probabilidad, la IA elegirá la palabra "pez" en el campo.
Resulta que el jugador necesita comprender el significado de todas las palabras en el campo y tratar de encontrar una asociación que sea cercana a una palabra, pero lejos de otras.
El jugador debe pensar estratégicamente, porque es importante no solo eliminar bloques, sino también evaluar exactamente cómo caerán en el próximo turno.
Y con el aumento de la complejidad, se vuelve extremadamente difícil predecir asociaciones. ¿Cómo, por ejemplo, se puede llegar a una asociación precisa con la película "Stairway to Heaven" o la banda "Pink Floyd"? Después de todo, el conjunto asociativo de un largometraje completo y el trabajo de un grupo musical es un orden de magnitud más complicado que la semántica de una sola palabra.
***
Semantris es una gran oportunidad para diversificar su aprendizaje de inglés. Ambos juegos son interesantes, puedes quedarte atrapado fácilmente en ellos durante media hora o una hora. Al mismo tiempo, son extremadamente simples, incluso un niño entenderá las reglas, pero son útiles para aprender un idioma.
Como herramienta adicional para la práctica, genial. Pero no olvide qué es exactamente adicional.
El uso de Semantris no niega la necesidad de sesiones dirigidas por un instructor, práctica de gramática y aprendizaje de vocabulario nuevo. Pero para variar, esto es exactamente lo que necesita. Divertido y útil. ¡Disfruta aprendiendo inglés!
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