{"id":17557,"date":"2019-08-07T08:37:57","date_gmt":"2019-08-07T14:37:57","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17557"},"modified":"2019-08-07T08:38:25","modified_gmt":"2019-08-07T14:38:25","slug":"idiomas-nunca-descifrados-podrian-revelarse-a-traves-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/idiomas-nunca-descifrados-podrian-revelarse-a-traves-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Idiomas nunca descifrados podr\u00edan revelarse a trav\u00e9s de Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

Jiaming Luo y Regina Barzilay del MIT y Yuan Cao del laboratorio de IA de Google en Mountain View, California han desarrollado un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico capaz de descifrar idiomas perdidos, y lo han demostrado al descifrar Lineal B, la primera vez que esto se hace autom\u00e1ticamente. El enfoque que usaron fue muy diferente de las t\u00e9cnicas est\u00e1ndar de traducci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>\n

Primero algunos antecedentes. La gran idea detr\u00e1s de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica es comprender que las palabras est\u00e1n relacionadas entre s\u00ed de manera similar, independientemente del idioma involucrado.<\/p>\n

Entonces, el proceso comienza mapeando estas relaciones para un lenguaje espec\u00edfico. Esto requiere enormes bases de datos de texto. Luego, una m\u00e1quina busca este texto para ver con qu\u00e9 frecuencia aparece cada palabra al lado de cada otra.<\/span><\/p>\n

Este patr\u00f3n de apariencias es una firma \u00fanica que define la palabra en un espacio de par\u00e1metros multidimensional. De hecho, la palabra puede considerarse como un vector dentro de este espacio. Y este vector act\u00faa como una restricci\u00f3n poderosa sobre c\u00f3mo puede aparecer la palabra en cualquier traducci\u00f3n que surja con la m\u00e1quina.<\/p>\n

Estos vectores obedecen algunas reglas matem\u00e1ticas simples. Por ejemplo: rey \u2013 hombre + mujer = reina. Y una oraci\u00f3n puede considerarse como un conjunto de vectores que siguen uno tras otro para formar una especie de trayectoria a trav\u00e9s de este espacio.<\/p>\n

La idea clave que permite la traducci\u00f3n autom\u00e1tica es que las palabras en diferentes idiomas ocupan los mismos puntos en sus respectivos espacios de par\u00e1metros. Eso hace posible asignar un idioma completo a otro idioma con una correspondencia uno a uno.<\/p>\n

De esta manera, el proceso de traducci\u00f3n de oraciones se convierte en el proceso de encontrar trayectorias similares a trav\u00e9s de estos espacios. La m\u00e1quina nunca necesita \u201csaber\u201d lo que significan las oraciones.<\/p>\n

Este proceso se basa fundamentalmente en los grandes conjuntos de datos. Pero hace un par de a\u00f1os, un equipo alem\u00e1n de investigadores mostr\u00f3 c\u00f3mo un enfoque similar con bases de datos mucho m\u00e1s peque\u00f1as podr\u00eda ayudar a traducir idiomas mucho m\u00e1s raros que carecen de las grandes bases de datos de texto. El truco es encontrar una forma diferente de restringir el enfoque de la m\u00e1quina que no se base en la base de datos.<\/p>\n

Ahora Luo y compa\u00f1\u00eda han ido m\u00e1s all\u00e1 para mostrar c\u00f3mo la traducci\u00f3n autom\u00e1tica puede descifrar los idiomas que se han perdido por completo. La restricci\u00f3n que usan tiene que ver con la forma en que se sabe que los idiomas evolucionan con el tiempo.<\/p>\n

La idea es que cualquier idioma puede cambiar solo de ciertas maneras; por ejemplo, los s\u00edmbolos en idiomas relacionados aparecen con distribuciones similares, las palabras relacionadas tienen el mismo orden de caracteres, etc. Con estas reglas que limitan la m\u00e1quina, resulta mucho m\u00e1s f\u00e1cil descifrar un idioma, siempre que se conozca el idioma progenitor.<\/p>\n

Luo y compa\u00f1\u00eda pusieron a prueba la t\u00e9cnica con dos idiomas perdidos, Linear B y Ugaritic. Los ling\u00fcistas saben que Linear B codifica una versi\u00f3n temprana del griego antiguo y que Ugaritic, que fue descubierto en 1929, es una forma temprana de hebreo.<\/p>\n

Dada esa informaci\u00f3n y las limitaciones impuestas por la evoluci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica, la m\u00e1quina de Luo y compa\u00f1\u00eda puede traducir ambos idiomas con notable precisi\u00f3n. \u201cPudimos traducir correctamente el 67,3% de los cognados del Lineal B a sus equivalentes griegos en el escenario de descifrado\u201d, dicen. \u201cHasta donde sabemos, nuestro experimento es el primer intento de descifrar Lineal B autom\u00e1ticamente\u201d.<\/p>\n

Ese es un trabajo impresionante que lleva la traducci\u00f3n autom\u00e1tica a un nuevo nivel. Pero tambi\u00e9n plantea la interesante cuesti\u00f3n de otros idiomas perdidos, particularmente aquellos que nunca han sido descifrados, como Linear A.<\/p>\n

En este art\u00edculo, el lineal A es notable por su ausencia. Luo y compa\u00f1\u00eda ni siquiera lo mencionan, pero debe ser muy importante en su pensamiento, como para todos los ling\u00fcistas. Sin embargo, a\u00fan se necesitan avances importantes para alcanzar la traducci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>\n

Por ejemplo, nadie sabe qu\u00e9 lenguaje codifica el Lineal A. Los intentos de descifrarlo en griego antiguo han fracasado. Y sin el lenguaje progenitor, la nueva t\u00e9cnica no funciona.<\/p>\n

Pero la gran ventaja de los enfoques basados \u200b\u200ben m\u00e1quinas es que pueden probar un idioma tras otro r\u00e1pidamente sin fatigarse. Por lo tanto, es muy posible que Luo y compa\u00f1\u00eda aborden el Lineal A con un enfoque de fuerza bruta y simplemente intenten descifrarlo en todos los idiomas para los que ya funciona la traducci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>\n

Un poco de historia<\/h5>\n

En 1886, el arque\u00f3logo brit\u00e1nico Arthur Evans encontr\u00f3 una piedra antigua con un curioso conjunto de inscripciones en un idioma desconocido. La piedra proven\u00eda de la isla mediterr\u00e1nea de Creta, y Evans viaj\u00f3 inmediatamente all\u00ed para buscar m\u00e1s evidencia. R\u00e1pidamente encontr\u00f3 numerosas piedras y tabletas con guiones similares y las data de alrededor de 1400 AC.<\/p>\n

El Descifrado lineal B hizo que la inscripci\u00f3n sea una de las primeras formas de escritura jam\u00e1s descubiertas. Evans argument\u00f3 que su forma lineal se derivaba claramente de im\u00e1genes de l\u00edneas groseramente rayadas pertenecientes a la infancia del arte, estableciendo as\u00ed su importancia en la historia de la ling\u00fc\u00edstica.<\/p>\n

\u00c9l y otros m\u00e1s tarde determinaron que las piedras y las tabletas estaban escritas en dos guiones diferentes. El m\u00e1s antiguo, llamado Lineal A, data de entre 1800 y 1400 AC., cuando la isla estaba dominada por la civilizaci\u00f3n minoica de la Edad de Bronce.<\/p>\n

El otro gui\u00f3n, Lineal B, es m\u00e1s reciente y aparece solo despu\u00e9s de 1400 AC., cuando la isla fue conquistada por mic\u00e9nicos del continente griego.<\/p>\n

Evans y otros trataron durante muchos a\u00f1os de descifrar los antiguos guiones, pero los idiomas perdidos resistieron todos los intentos. El problema permaneci\u00f3 sin resolver hasta 1953, cuando un ling\u00fcista aficionado llamado Michael Ventris descifr\u00f3 el c\u00f3digo de Linear B.<\/p>\n

Su soluci\u00f3n se bas\u00f3 en dos avances decisivos. Primero, Ventris conjetur\u00f3 que muchas de las palabras repetidas en el vocabulario Lineal B eran nombres de lugares en la isla de Creta. Eso result\u00f3 ser correcto.<\/p>\n

Su segundo avance fue asumir que la escritura registraba una forma temprana del griego antiguo. Esa idea inmediatamente le permiti\u00f3 descifrar el resto del lenguaje. En el proceso, Ventris mostr\u00f3 que el griego antiguo apareci\u00f3 por primera vez en forma escrita muchos siglos antes de lo que se pensaba anteriormente.<\/p>\n

El trabajo de Ventris fue un gran logro. Pero el gui\u00f3n m\u00e1s antiguo, Lineal A, ha seguido siendo uno de los grandes problemas pendientes en ling\u00fc\u00edstica hasta nuestros d\u00edas.<\/p>\n

No es dif\u00edcil imaginar que los recientes avances en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica puedan ayudar. En solo unos a\u00f1os, el estudio de la ling\u00fc\u00edstica ha sido revolucionado por la disponibilidad de enormes bases de datos anotadas y t\u00e9cnicas para que las m\u00e1quinas aprendan de ellas.<\/p>\n

En consecuencia, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica de un idioma a otro se ha convertido en rutina. Y aunque no es perfecto, estos m\u00e9todos han proporcionado una forma completamente nueva de pensar sobre el lenguaje.<\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Forbes Staff. (2019, 7 agosto). Idiomas nunca descifrados podr\u00edan revelarse a trav\u00e9s de Inteligencia Artificial \u2022 Forbes M\u00e9xico. Recuperado 7 agosto, 2019, de https:\/\/www.forbes.com.mx\/idiomas-nunca-descifrados-podrian-revelarse-a-traves-de-inteligencia-artificial\/<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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