{"id":22565,"date":"2021-05-04T12:11:01","date_gmt":"2021-05-04T18:11:01","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=22565"},"modified":"2021-05-04T12:14:31","modified_gmt":"2021-05-04T18:14:31","slug":"los-ordenadores-cuanticos-pueden-razonar-como-los-humanos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/computacion-cuantica\/los-ordenadores-cuanticos-pueden-razonar-como-los-humanos\/","title":{"rendered":"Los ordenadores cu\u00e1nticos pueden razonar como los humanos"},"content":{"rendered":"

Los ordenadores cu\u00e1nticos pueden razonar en condiciones de incertidumbre, como hacemos los seres los humanos, mediante un procesamiento de lenguaje natural que utiliza las oraciones gramaticales como circuitos cu\u00e1nticos.<\/span><\/span><\/p>\n

Los ordenadores cu\u00e1nticos pueden razonar como los seres humanos, ha descubierto una investigaci\u00f3n desarrollada por la empresa Cambridge Quantum Computing (CQC), seg\u00fan se informa en un comunicado.<\/span><\/span><\/p>\n

Investigadores de esta empresa, especializados en computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, han conseguido implantar en un ordenador cu\u00e1ntico de IBM una nueva forma de Procesamiento de Lenguaje Natural.<\/span><\/span><\/p>\n

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama de la Inteligencia Artificial que transforma el lenguaje natural en un lenguaje formal que los ordenadores pueden procesar.<\/span><\/span><\/p>\n

Es una rama de las ciencias de la computaci\u00f3n, de la inteligencia artificial y de la ling\u00fc\u00edstica, que estudia las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano. <\/span>Su objetivo es dotar a un ordenador de la capacidad de interpretar el texto, de la misma forma que las personas entendemos el lenguaje.<\/span><\/span><\/p>\n

Lo que han hecho los investigadores de CQC es implementar en un ordenador cu\u00e1ntico un Procesamiento de Lenguaje Natural que por primera vez utiliza las oraciones gramaticales de un texto como circuitos cu\u00e1nticos.<\/span><\/span><\/p>\n

Esos circuitos se basan en el entrelazamiento cu\u00e1ntico, que se usa en esta implementaci\u00f3n para unir palabras con significado asociado a la estructura gramatical de una oraci\u00f3n.<\/span><\/span><\/p>\n

Razonando con incertidumbre<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

Seg\u00fan los autores de esta investigaci\u00f3n, este desarrollo ha demostrado que los ordenadores cu\u00e1nticos pueden aprender a razonar en condiciones de incertidumbre, algo que hacemos cotidianamente a nivel humano.<\/span><\/span><\/p>\n

Las condiciones de incertidumbre son las que se dan cada vez que razonamos sobre algo, ya que pocas veces tenemos certeza sobre lo que pensamos.<\/span><\/span><\/p>\n

Por ejemplo, salimos de casa y vemos que la calle est\u00e1 mojada. <\/span>Inmediatamente pensamos que ha llovido y dudamos si tenemos que entrar de nuevo a recoger el paraguas. <\/span>Luego nos damos cuenta de que una cuba ha limpiado la calle y de que el cielo est\u00e1 despejado. <\/span>Nos olvidamos del paraguas.<\/span><\/span><\/p>\n

Razonar bajo incertidumbre significa pensar sobre muchas opciones (\u00bfhabr\u00e1 llovido ?, \u00bfhan limpiado la calle? \u00bfEl vecino ha mojado la acera?) Sobre las que no tenemos informaci\u00f3n suficiente, para tomar la mejor decisi\u00f3n en cada momento (\u00bfvuelvo a recoger el paraguas?)<\/span><\/span><\/p>\n

Este razonamiento es muy dif\u00edcil de replicar a nivel inform\u00e1tico por su complejidad, si bien la Inteligencia Artificial ha abierto la puerta a que los ordenadores puedan ejercer forma de razonamiento.<\/span><\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n en el lenguaje<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n

El razonamiento bajo incertidumbre lo usamos tambi\u00e9n a cada momento para entender lo que leemos a trav\u00e9s de oraciones gramaticales.<\/span><\/span><\/p>\n

Tenemos tan entrenado al cerebro que, sin darnos cuenta, generalmente entendemos a la primera el significado de cada palabra en una oraci\u00f3n gramatical.<\/span><\/span><\/p>\n

Pero el proceso cerebral que nos permite esa proeza representa un desaf\u00edo mucho mayor que la Inteligencia Artificial (IA) ha resuelto solo relativamente.<\/p>\n

El siguiente desaf\u00edo era aportar una herramienta todav\u00eda m\u00e1s potente que la IA para que los ordenadores pudieran, al igual que nosotros, interpretar correctamente una oraci\u00f3n y asignar el significado correcto a cada palabra seg\u00fan el contexto gramatical.<\/p>\n

El siguiente paso no ha sido otro que aplicar tecnolog\u00edas cu\u00e1nticas al razonamiento bajo incertidumbre de un ordenador que pretende entender correctamente la gram\u00e1tica cotidiana que usamos en el lenguaje.<\/p>\n

Procesamiento cu\u00e1ntico del lenguaje<\/strong><\/p>\n

Los art\u00edfices del nuevo desarrollo han creado para ello el Procesamiento de Lenguaje Natural Cu\u00e1ntico (QNLP) y se\u00f1alan que han entrenado con \u00e9xito dos modelos de PLN para clasificar 100 oraciones gramaticales usando tecnolog\u00edas cu\u00e1nticas.<\/p>\n

B\u00e1sicamente, se han apoyado en el entrelazamiento cu\u00e1ntico, uno de los fen\u00f3menos m\u00e1s desconcertantes de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica.<\/p>\n

Cuando dos part\u00edculas, como los \u00e1tomos, los fotones o los electrones, se entrelazan, experimentan un v\u00ednculo inexplicable que se mantiene incluso si las part\u00edculas est\u00e1n en lados opuestos del universo.<\/p>\n

Lo que han hecho estos investigadores es establecer entrelazamientos cu\u00e1nticos entre las palabras y sus significados para que, cuando aparezcan separados en una oraci\u00f3n gramatical, mantengan el significado que les corresponde seg\u00fan el contexto.<\/p>\n

Algunos de los art\u00edfices de este desarrollo explican en un art\u00edculo publicado en Medium c\u00f3mo lo han conseguido.<\/p>\n

Se\u00f1alan que se valieron de dos algoritmos cu\u00e1nticos capaces de observar un texto, de reconocer patrones de significados en base a probabilidades estad\u00edsticas y de aplicarlos a las palabras de una oraci\u00f3n gramatical.<\/p>\n

Demostraci\u00f3n previa<\/strong><\/p>\n

En una investigaci\u00f3n anterior, cient\u00edficos de CQC hab\u00edan demostrado que las m\u00e1quinas cu\u00e1nticas pueden aprender a inferir informaci\u00f3n oculta a partir de modelos muy generales de razonamiento probabil\u00edstico.<\/p>\n

Establecieron que los ordenadores cu\u00e1nticos pueden aprender a lidiar con la incertidumbre t\u00edpica de los escenarios de razonamiento del mundo real, y que los humanos a menudo gestionamos de manera intuitiva.<\/p>\n

Los autores del nuevo desarrollo consideran que QNLP podr\u00eda permitir la representaci\u00f3n gramatical del lenguaje que da sentido al texto a un nivel m\u00e1s profundo que el que est\u00e1 disponible actualmente con los algoritmos PLN de \u00faltima generaci\u00f3n.<\/span><\/span><\/p>\n

CQC ya ha demostrado cierto \u00e9xito en la representaci\u00f3n y procesamiento de texto utilizando ordenadores cu\u00e1nticos, lo que sugiere que QNLP est\u00e1 a su alcance, destaca al respecto la revista especializada Venturebeat.<\/span><\/span><\/p>\n

Estos modelos podr\u00edan mejorar una amplia gama de aplicaciones, en las que el razonamiento en sistemas complejos y la cuantificaci\u00f3n de la incertidumbre son cruciales.<\/span><\/span><\/p>\n

Los ejemplos incluyen el diagn\u00f3stico m\u00e9dico, la detecci\u00f3n de fallos en m\u00e1quinas de misi\u00f3n cr\u00edtica o la previsi\u00f3n financiera para la gesti\u00f3n de inversiones.<\/span><\/span><\/p>\n

Fuente: tendencias21.levante-emv.com<\/span><\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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