Los matemáticos estadounidenses han creado un sistema de aprendizaje automático que puede "decodificar" los llantos y llantos de los bebés y comprender lo que quieren de sus padres o niñeras. Sus hallazgos fueron publicados en el Journal of Automatica Sinica.
En los últimos años, gracias al desarrollo de las matemáticas y al crecimiento de la potencia informática de las computadoras, los científicos tienen la oportunidad de crear redes neuronales complejas, sistemas de inteligencia artificial capaces de realizar tareas no triviales e incluso "pensar" de manera creativa, creando nuevos ejemplos de arte y tecnología.
Por ejemplo, solo en los últimos dos años, los científicos han creado IA que puede vencer a una persona en el "incontable" antiguo juego chino del Go, mientras aprenden desde cero a encontrar los eventos más importantes de la historia en los periódicos, escriben guiones para juegos de computadora y fotografías y videos en color con Van Gogh. y pinta tus propios cuadros.
A principios del año pasado, los científicos revelaron un sistema de inteligencia artificial que puede distinguir los lunares del cáncer de piel mejor que la mayoría de los dermatólogos experimentados. Un poco antes, los programadores de Yandex crearon redes neuronales que grabaron álbumes de música al estilo de Nirvana y Civil Defense y pintaron imágenes al estilo de Wassily Kandinsky.
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Liu y sus colegas adaptaron la inteligencia artificial para resolver el problema más exótico hasta el momento: crearon un algoritmo que puede clasificar con mucha precisión los llantos de los bebés y lo usaron para crear una especie de sistema de traducción automática.
Muchos padres y pediatras experimentados, como señalan los científicos, a menudo notan que los patrones de llanto de los bebés pueden variar mucho dependiendo de qué es exactamente lo que se pierden o qué les molesta en un momento dado.
Liu y su equipo sugirieron que estas señales obedecen las mismas reglas que articulan el habla humana, utilizando conjuntos específicos de sonidos para denotar fenómenos y conceptos específicos.
Guiados por esta idea, los científicos crearon una especie de análogo de un programa de reconocimiento de voz que analizaba las grabaciones de llantos de diferentes niños realizadas en las mismas situaciones. Trató de resaltar en ellos un cierto conjunto de rasgos comunes que forman la base de las peculiares "palabras" de este lenguaje infantil.
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Usando este algoritmo, los científicos viajaron a un hospital de maternidad en Illinois y comenzaron a grabar y analizar los gritos de los bebés, utilizando niñeras y médicos experimentados para determinar exactamente lo que querían los bebés.
Después de analizar varios cientos de grabaciones de audio de este tipo, los científicos identificaron alrededor de una docena de señales que los bebés emitían cuando querían que sus padres los alimentaran, les cambiaran el pañal o el pañal, quisieran dormir o llamar su atención por otras razones.
Como señalan los matemáticos, la estructura de estas señales, una especie de "palabras" del lenguaje infantil, era la misma para todos los bebés, a pesar de las grandes diferencias en la naturaleza de su llanto. Esto significa que los sistemas de aprendizaje automático se pueden utilizar para descifrar estas señales sin adaptarlas a cada niño en particular.
En un futuro cercano, los científicos planean probar el trabajo de su programa en un grupo más amplio de niños. Además, compararán si existen diferencias en el "lenguaje infantil" entre representantes de diferentes grupos étnicos, y también utilizarán versiones más avanzadas de inteligencia artificial para analizar las grabaciones y la "transcripción" ampliada de estos gritos.
