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Oimos, sentimos y vemos constantemente una gran variedad de estímulos en nuestro ambiente y aparentemente sin esfuerzo alguno. Sin embargo, hacer lo que hacen nuestros cerebros rutinariamente, es una tarea casi imposible para los computadores.
Inverstigadores del centro Max Planck en Leipzig, Alemania, en conjunto con el centro de Neuroimágines de Londres, han desarrollado un modelo matemático que podría en un futuro, mejorar significativamente el reconocimiento automático y el procesamiento del lenguaje hablado. Este tipo de algoritmo imita el mecanismo del cerebro y puede ayudar a las máquinas a percibir correctamente el mundo a su alrededor.
Muchas personas han tenido la experiencia de cuán difícil es para los computadores el manejar el lenguaje hablado. Por ejemplo, la gente que se “comunica” con los sistemas telefónicos automatizados usados en muchas organizaciones, necesitan aramarse de paciencia. Si se habla muy rápido, o muy despacio, o no se pronuncia bien, o hay ruido de fondo, el sistema por lo general no entiende lo que se le dice. La razón es que hasta ahora los programas de computadores usados se basan en procesos que son muy sensibles a las perturbaciones. Cuando los computadores procesan el lenguaje, intentan primeramente reconocer características propias en la frecuencia de la voz, para poder reconocer las palabras.
“El cerebro probablemente, en cambio, debe usar otro proceso,” dice Stefan Kiebel del instituto Max Planck para Ciencias Cerebrales. El investigador presume que el análisis de las secuencias temporales juega un papel importante. “Muchos estímulos preceptúales en nuestro ambiente pueden ser descritos como secuencias temporales.”La música y el lenguaje hablado, por ejemplo, están compuestos de secuencias de diferente longitud, ordenadas jerárquicamente. De acuerdo con la hipótesis del científico, el cerebro clasifica las señales desde los componentes más pequeños (por ejemplo vocals simples como la ‘e’ o la ‘u’), hasta los elementos mayores, que cambian más lentamente, como por ejemplo una palabra.
El significado de la información en varios niveles temporales es probablemente mucho mayor de lo que se pensaba anteriormente. “El cerebro permanentemente busca estructuras temporales en el ambiente, de modo de deducir qué ocurrirá a continuación,” explica el científico. De esta forma, el cerebro puede, por ejemplo, predecir con frecuencia la próxima unidad de sonido basado en información que cambia lentamente. Así, si el tópico de la conversación de una transacción bancaria, “din…” más probablemente será el comienzo de la palabra “dinero” que de la palabra “dinosaurio”.
Para probar su hipótesis, los investigadores construyeron un modelo matemático que imita, de una manera muy simplificada, el proceso neuronal que ocurre durante la comprensión del habla. El modelo fue exitoso, pues pudo reconocer el próximo sonido hablado en ciertas frases, y cuando los investigadores pronunciaban una sílaba fuera de lugar, el modelo la reconocía como falsa.
Por María García | Tags:
