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La investigación robótica no deja de crecer en Europa. Y la introducción de robots humanoides ha obligado a los científicos a estudiar a fondo la adquisición del lenguaje

En este contexto, un equipo de investigadores del Reino Unido se propuso desarrollar robots que puedan adquirir destrezas lingüísticas. El estudio, publicado en la revista PLoS ONE, se centró en las primeras etapas, análogas a algunas características propias de un niño de entre seis y catorce meses de edad, en la fase de transición del balbuceo a la formación de las primeras palabras. Los resultados, que esclarecen el potencial de los sistemas de interacción entre humanos y robots gracias a estudios científicos sobre la adquisición temprana del lenguaje, son el fruto del trabajo realizado por los socios del proyecto ITALK («Integración y transferencia de acción y conocimiento lingüístico en robots») que recibió 6,3 millones de euros en virtud del tema de Tecnologías de la información y la comunicación (TIC) del Séptimo Programa Marco (7PM) de la Unión Europea.

Los miembros del Grupo de investigación sobre sistemas adaptativos de la Universidad de Hertfordshire (Reino Unido) han descubierto que un robot análogo a un niño de entre seis y catorce meses de edad tiene la capacidad de desarrollar destrezas lingüísticas rudimentarias. El robot, llamado DeeChee, pasó de emitir diferentes balbuceos silábicos a pronunciar diversas formas de palabras, incluidos los colores y las formas, después de «conversar» con personas. Los investigadores pidieron a los «profesores» que le hablaran al robot como si éste fuera un niño pequeño.

«Se sabe que los bebés son sensibles a la frecuencia de los sonidos en el discurso y estos experimentos muestran cómo esta sensibilidad se puede modelar y puede contribuir a que un robot aprenda a formar palabras», señaló la autora principal del estudio, Dra. Caroline Lyon de la Universidad de Hertfordshire.

En su artículo, los autores escribieron: «Queríamos explorar la interacción entre humanos y robots y no fuimos prescriptivos de manera deliberada. Sin embargo, al permitir que los participantes hablaran con naturalidad se abrió la posibilidad de obtener una amplia gama de comportamientos, posibilidad que, por cierto, se hizo realidad. Algunos de los participantes eran mejores profesores que otros: los más flojos produjeron muy pocos enunciados, mientras que otros muy locuaces elogiaban a Deechee hiciera lo que hiciera, lo que sesgó el proceso de aprendizaje hacia las palabras no existentes.»

Los investigadores afirmaron que, tal como se esperaba, una de las razones por las que el robot aprendía las palabras era porque el profesor las había pronunciado en repetidas ocasiones. La segunda razón era que las cadenas de palabras sin contenido son normalmente bastante variables, por lo que sus frecuencias se diseminan. Según los autores del estudio, este fenómeno es la base de una serie de detectores de plagio automatizados, en los que las coincidencias exactas de cadenas léxicas cortas indican que se ha copiado. Por último, los investigadores manifestaron que la representación fonémica del discurso del maestro hacia el robot no es un diagrama de sonidos uniforme y estable.

«La frecuencia de las sílabas en las palabras con formas fonémicas variables podría atenuarse si se compara con la de las palabras con pleno contenido, o partes de tales palabras», reseñaron. «Se sabe desde hace tiempo que, en la práctica, hay una gran variación en el habla espontánea. Este trabajo muestra el potencial de los sistemas de interacción entre humanos y robots que podría utilizarse en los estudios de adquisición del lenguaje. La metodología de desarrollo iterativa destaca cómo la propia naturaleza de la interacción puede sacar a la luz factores importantes en la dinámica de la adquisición del lenguaje que de otra manera no se les ocurrirían a los modeladores.»

Para más información, consulte:

Universidad de Hertfordshire
http://www.herts.ac.uk/home-page.cfm

PLoS ONE
http://www.plosone.org/home.action

Categoría: Resultados de proyectos
Fuente: PLoS ONE; Universidad de Hertfordshire
Documento de Referencia: Lyon, C., et al. Interactive Language Learning by Robots: The Transition from Babbling to Word Forms. PLoS ONE 7(6): e38236. doi:10.1371/journal.pone.0038236
Códigos de Clasificación por Materias: Coordinación, Cooperación; Aplicaciones de tecnología de la información y la comunicación ; Tecnología de materiales; Investigación científica

Fuente: CORDIS. Aportado por Eduardo J. Carletti

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