Evolución lingüística 'in silico'
De datos a gran escala a agentes artificiales que crean lenguas desde cero
DOI:
https://doi.org/10.7203/metode.15.27692Palabras clave:
universales, tipología, inteligencia artificial, evolución, lenguaje
Resumen
Todos hablamos una lengua y tenemos cierta intuición sobre ella: desde el vocabulario hasta la forma de juntar las palabras de acuerdo con su gramática. Sin embargo, todavía nos falta mucho por en- tender acerca de los procesos que hacen posible el lenguaje y dan forma a su evolución. Los avances computacionales recientes nos han permitido abordar estas cuestiones desde nuevos ángulos. Este artículo destaca los métodos y descubrimientos que ha traído la era de la computación, desde el aprendizaje a partir de datos a gran escala provenientes de miles de idiomas hasta la evolución de lenguas creadas por la inteligencia artificial.
Descargas
Biografía del autor/a
Thomas Brochhagen, Universidad Pompeu Fabra
Citas
Bouchacourt, D., & Baroni, M. (2018). How agents see things: On visual representations in an emergent language game. In E. Riloff, D. Chiang, J. Hockenmaier & J. Tsujii, Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Progressing (p. 981–985). Association for Computational Linguistics.
BigScience Workshop. (2023). BLOOM: A 176B-parameter open-access multilingual language model. arXiv. https:/doi.org/10.48550/arxiv.2211.05100
Brochhagen, T., & Boleda, G. (2022). When do languages use the same word for different meanings? The Goldilocks principle in colexification. Cognition, 226, 105179. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2022.105179
Brochhagen, T., Boleda, G., Gualdoni, E., & Xu, Y. (2023). From language development to language evolution: A unified view of human lexical creativity. Science, 381(6656), 431–436. https://doi.org/10.1126/science.ade7981
Chaabouni, R., Kharitonov, E., Dupoux, E., & Baroni, M. (2019). Anti-efficient encoding in emergent communication. In Proceedings of NeurIPS 2019 (33d Conference on Neural Information Processing Systems) (p. 6290–6300). Curran Associates.
Corballis, M. C. (2008). Not the last word. American Scientist, 96(1), 68–70.
Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.-J.,Li, K., & Fei-Fei, L. (2009). ImageNet: A large-scale hierarchical image database. In IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (p. 248–255). https://doi.org/10.1109/CVPR.2009.5206848
Kemp, C., & Regier, T. (2012). Kinship categories across languages reflect general communicative principles. Science, 336(6084), 1049–1054. https://doi.org/10.1126/science.1218811
Lazaridou, A., & Baroni, M. (2020). Emergent multi-agent communication in the deep learning era. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2006. 02419
Rzymski, C., Tresoldi, T., Greenhill, S. J., Wu, M.-S., Schweikhard, N. E., Koptjevskaja-Tamm, M., Gast, V., Bodt, T. A., Hantgan, A., Kaiping, G. A., Chang, S., Lai, Y., Morozova, N., Arjava, H., Hübler, N., Koile, E., Pepper, S., Proos, M., Van Epps, B., ... List, J.-M. (2020). The database of cross-linguistic colexifications, reproducible analysis of cross- linguistic polysemies. Scientific Data, 7, 13. https://doi.org/10.1038/s41597-019-0341-x
Seifart, F., Paschen, L., & Stave, M. (2022). Language Documentation Reference Corpus (DoReCo) 1.2. [Archive material]. Leibniz-Zentrum Allgemeine Sprachwissenschaft & laboratoire Dynamique Du Langage (UMR5596, CNRS & Université Lyon 2). https://doi.org/10.34847/nkl.7cbfq779
Passmore, S., Barth, W., Greenhill, S. J., Quinn, K., Sheard, C., Argyriou, P., Birchall, J., Bowern, C., Calladine, J., Deb, A., Diederen, A., Metsäranta, N. P., Araujo, L. H., Schembri, R., Hickey-Hall, J., Honkola, T., Mitchell, A., Poole, L., Rácz, P. M., ... Jordan, F. M. (2023). Kinbank: A global database of kinship terminology. PLOS ONE, 18(5), e0283218. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0283218
Xu, Y., Duong, K., Malt, B. C., Jiang, S., & Srinivasan, M. (2020). Conceptual relations predict colexification across languages. Cognition, 201, 104280. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2020.104280
Zaslavsky, N., Kemp, C., Regier, T., & Tishby, N. (2018). Efficient compression in color naming and its evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(31), 7937–7942. https://doi.org/10.1073/pnas. 1800521115
Publicado
Cómo citar
-
Resumen147
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 CC BY SA
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0.
Todos los documentos incluidos en OJS son de acceso libre y propiedad de sus autores.
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
- Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a Metode Science Studies Journal el derecho a la primera publicación del trabajo, licenciado bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional, que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y citando la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y se anima a los autores a difundir sus trabajos electrónicamente a través de páginas personales e institucionales (repositorios institucionales, páginas web personales o perfiles a redes profesionales o académicas) una vez publicado el trabajo.
Artículos similares
Enviar un artículo
Idioma
Información
Palabras clave
