5 / 10 / 2015

Un sistema aprende a jugar a un videojuego basado en texto sin saber nada del idioma

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Investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) han diseñado un sistema informático que aprende a jugar un juego de ordenador basado en texto sin supuestos previos acerca de cómo funciona el lenguaje. Aunque el sistema no puede completar el juego en su conjunto, su capacidad para completar algunas partes sugiere que, en cierto sentido, descubre el significado de las palabras durante el entrenamiento.

En 2011, la profesora de ciencias e ingeniería de la computación Regina Barzilay y sus estudiantes informaron de un sistema que aprendió a jugar un juego de ordenador llamado Civilización analizando el manual del juego. Pero en el nuevo trabajo, en el que también participa Barzilay, el sistema no tiene acceso directo al "estado" subyacente del programa de juego.

Este tipo de juegos se basan en texto, no en comandos con botones, señala Karthik Narasimhan, en la web de MIT.
Los investigadores estaban especialmente interesados ​​en el diseño de un sistema que haciera inferencias acerca de la sintaxis, que ha sido un problema perenne en el campo del procesamiento de lenguaje natural. Véase la negación, por ejemplo: En un juego de fantasía basado en texto, hay una enorme diferencia entre que te digan "estás herido" y "no estás herido". Pero un sistema que simplemente se base en conjuntos de palabras clave como guía para la acción, se perdería esa distinción.

Así que los investigadores diseñaron su propio juego de ordenador basado en texto que, aunque muy simple, tendía a describir estados de cosas utilizando construcciones sintácticas problemáticas tales como la negación y la conjunción, y comprobaron que su sistema funcionaba mejor que otros dos ya existentes, basados en "co-ocurrencia" de palabras.

Los investigadores utilizaron un enfoque de aprendizaje de máquinas llamado aprendizaje profundo, que no asume ningún supuesto sobre lo que significan las palabras. Lo que hace es modificar datos a través de capas, y finalmente evaluar el rendimiento; luego se repite el proceso, probando nuevas modificaciones para mejorar el rendimiento.

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