MetaMind trabaja en una tecnología que permitirá a las computadoras entender y responder mejor las preguntas


La startup MetaMind se encuentra trabajando en el desarrollo de una nueva tecnología que permitirá a los ordenadores interpretar y contestar correctamente las preguntas que les hagan los usuarios a través de la denominada Red de Memoria Dinámica (DMN, sus siglas en inglés), un marco unificado de red neuronal que procesa la entrada de secuencias y preguntas, forma memorias semánticas y episódicas y genera las respuestas pertinentes.

La idea de mejorar las capacidades lingüísticas de las computadoras mediante el aprendizaje automático está desvelando a la mayoría de las grandes compañías tecnológicas, que tratan de dotar a sus máquinas y plataformas en línea de la capacidad de comunicarse de una manera más fluida y natural son el público, obteniendo en algunos casos resultados poco alentadores.

interfaz dmn1

Ejemplo del uso de la DMN de MetaMind.

Para responder a esa inquietud, MetaMind divulgó en línea un trabajo con los detalles de su sistema inspirado en el funcionamiento de la memoria humana que ha demostrado una mayor precisión que otras técnicas al responder a preguntas sobre varias líneas de texto que cuentan una historia.

La DMN de la joven compañía es un software que combina dos formas de memoria con una red neuronal avanzada alimentada por grandes cantidades de texto anotado. La primera memoria es una especie de base de datos de conceptos y hechos (memoria “semántica), mientras que la otra es a corto plazo o “episódica”.

Cuando se le formula una pregunta a este sistema, el mismo se encarga de buscar los patrones relevantes aprendidos al leer el texto; después de hallar asociaciones, la red hace uso de su memoria a corto plazo para volver a la pregunta y buscar patrones más más abstractos. Esta capacidad es la que le permite responder a preguntas que requieren la conexión de varias piezas de información.

Los desarrolladores de la tecnología DMN plantearon en su publicación un ejemplo sencillo de cómo trabaja la misma.

En primer lugar, se introdujo al sistema una serie de declaraciones:

  • Jane fue al pasillo
  • María caminó hacia el baño
  • Sandra fue al jardín
  • Daniel regresó al jardín
  • Sandra tomó la leche allí.

A continuación, se le formuló la siguiente pregunta:

  • ¿Dónde está la leche?

A lo que el sistema respondió:

  • Jardín.

Obviamente, ésta es sólo una muestra básica de lo que puede hacer la DMN, ya que el sistema fue “entrenado” utilizando conjuntos de datos que cubren el sentimiento y la estructura, lo que le permite responder preguntas sobre el tono emocional del texto, como así también preguntas básicas sobre su estructura.

El sistema también se probó utilizando un set de datos suministrado por Facebook para la medición de rendimiento de ordenadores en tareas de preguntas y respuestas. El software de MetaMind superó a los propios algoritmos de la red social por un estrecho margen.

La intención de esta joven compañía es optimizar la tecnología DMN para su aplicación en diferentes tareas de inteligencia artificial y suministrarla a las grandes empresas como Google, Twitter o Facebook.




Ruben

Rubén es editor del sitio desde el año 2010. Colabora regularmente escribiendo noticias sobre tecnología, software, negocios, gadgets y ciencia. Sus intereses son Tecnología y Relaciones internacionales, tópico con el que también colabora en otros medios de publicación web.

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