¿Pueden las máquinas entender el significado de las palabras?

Aún no. Aunque depende de lo que entiendas por entender.

La sala china aborda este problema. Digamos que te entrego un diccionario de español a inglés y te pido que me digas qué significa gato. Pasaría febrilmente y luego leería la definición, es un pequeño mamífero peludo con bigotes (puede o no estar vivo dependiendo de si lo ves) tiene patas y orejas puntiagudas. Ahora una computadora como está construida ahora puede hacer exactamente eso. Tenga un diccionario interno grande y luego deletree la definición. Pero, ¿sabe la computadora qué es un gato (que es gato en inglés)? ¿Cuáles son los requisitos para que la computadora entienda qué es un gato, en lugar de simplemente decírtelo?

Ahora tenga cuidado con lo que dice, porque en algunos casos ¿no hacemos lo que hace la computadora? Digamos que estás preparando tu examen de química, así que solo memorizas una lista de moléculas. Claro que puedes recitarlos de memoria pero … no los has visto, has tratado con el etc. ¿ Entiendes las moléculas? Tal vez tal vez no…

Tl; dr

Definir entender primero.

No hay palabras son símbolos. El significado de esos símbolos son más palabras. Los programadores pueden proporcionar reglas lógicas para refinar las palabras seleccionadas para formar la salida.

Incluso los humanos luchan con los símbolos, por ejemplo: Verde (el color se define por una longitud de onda de luz particular, pero no sabemos qué experimentan los demás cuando ven el verde. Sin embargo, un objeto verde puede ser llamado verde por dos observadores a pesar de la experiencia de cada observador de verde podría ser muy diferente!

Al mirar las proposiciones lógicas, el analista humano puede verificar con la realidad y decidir si la proposición es verdadera o falsa. La computadora analizará las conjunciones y declaraciones y deducirá la relación solo del texto, y en su mayoría (excepto en casos simples de bajo alcance) estará equivocado.

Es por eso que AI requirió acceso a una fuente de información consistente, siendo la fuente nuestro entorno, que muestreamos continuamente usando nuestros sentidos. Una IA conectada exclusivamente a fuentes de texto no mostrará ninguna inteligencia real.

Algunos pueden creer que pueden escribir relaciones precisas entre palabras y, por lo tanto, proporcionar la consistencia que nos brinda el entorno. Esta es una tarea terriblemente difícil y realizada correctamente podría funcionar a un cierto nivel de resolución y alcance, pero siempre estará restringida.

Depende de lo que quieras decir con “entender”.

Algunos programas / algoritmos pueden dar la apariencia de “comprensión”, pero si profundiza, debe preguntarse si hay un allí.

Por otro lado, ¿entendemos realmente lo que realmente significa “entender palabras” en humanos?

Estoy de acuerdo con los otros encuestados: todavía no.

Las máquinas necesitan referentes para cosas fuera de sí mismas para que funcione. La capacidad de experimentar el mundo externo y poder conectar automáticamente los conceptos internos sintetizados con sus referentes externos les dará “comprensión”.

EDITAR 5 de mayo de 2017: Habrá un simposio sobre “comprensión de la máquina” en agosto de 2017, Melbourne Australia – Comprensión Comprensión.

Ohhh, esta es buena. También uno difícil sin respuesta real.

La cuestión es que para responder a esta pregunta necesitamos una gran cantidad de filosofía. Primero debemos responder las preguntas:

1. ¿Cuál es el significado?
2. ¿Qué es entender?

Nos quedaremos con palabras muy amigables con la computadora por ahora para eliminar muchas de las locuras. Sigamos con los números.

El significado es bastante simple e intuitivo. La palabra “Dos” tiene el significado de que hay “dos” de algo. Si digo dos partidos, puedes imaginar dos partidos. La “duplicidad” de los partidos es el significado de dos.

Ahora se pone complicado: ¿cuándo se entiende eso realmente? Digamos que tenemos una computadora con software de reconocimiento de imágenes, y le mostramos una imagen de dos coincidencias, y en el monitor vemos aparecer las palabras “dos coincidencias”. La computadora ha reconocido el objeto y el hecho de que hay dos de esos objetos.

Digamos que esta computadora puede hacer lo mismo con cualquier número de coincidencias.

¿Significa esto que la computadora “entiende” el significado de la palabra dos?

Las opiniones difieren aquí. Algunas personas dicen que las máquinas no pueden entender nada porque la “comprensión” requiere una “conciencia” o un “alma”, de lo contrario no es comprensión. Otros dicen que es posible porque piensan que podríamos crear conciencia en algún momento.

Luego hay personas como yo que dicen que la conciencia como concepto es principalmente una gran mentira hinchada que nos decimos para hacernos sentir especiales, por lo que si la conciencia fuera necesaria para la comprensión, la comprensión nunca podría existir.

Digo que nuestra computadora entiende el significado de la palabra “dos”, si la comprensión tiene algún significado. ¿Vos si?

¿Qué quieres decir con entender? ¿Qué quieres decir con significado? Las máquinas nunca “entenderán” las palabras de la manera que tú lo haces. Ya pueden “entender” qué manzana y qué naranja es en términos de su apariencia entrenada en imágenes. Las palabras que describen objetos que existen en el mundo real podrían ser “entendidas” por los humanos en términos de 5 sentidos. La máquina los “entenderá” en términos de cualquier información que les proporcionemos. O si su pregunta era ¿las máquinas entienden el habla humana? Sería una pregunta más difícil … No perdería mi tiempo escribiéndola …

Aún no.

Esto es parte de la comprensión del lenguaje natural.

Hasta ahora, la máquina solo puede hacer cosas basadas en estadísticas de textos existentes. No tiene un marco para comprender el significado en un nivel comparable al humano.

las palabras se definen ya sea:

1. usando otras palabras para explicarlos
2. apelando a señales visuales, auditivas, químicas

No veo ninguna razón por la cual las máquinas no puedan cerrar la brecha tan pronto como tengan 80 mil millones de neuronas muy interconectadas a su disposición para procesar palabras … Al igual que un niño pequeño.