El sistema Never-Ending Language Learning ( NELL ) es un sistema de aprendizaje automático semántico desarrollado por un equipo de investigación de la Universidad Carnegie Mellon y respaldado por subvenciones de DARPA , Google , NSF y CNPq con partes del sistema que se ejecutan en un clúster de supercomputación proporcionado por Yahoo! . [1]
Proceso y metas
NELL fue programado por sus desarrolladores para poder identificar un conjunto básico de relaciones semánticas fundamentales entre unos pocos cientos de categorías predefinidas de datos, como ciudades, empresas, emociones y equipos deportivos. Desde principios de 2010, el equipo de investigación de Carnegie Mellon ha estado ejecutando NELL las veinticuatro horas del día, examinando cientos de millones de páginas web en busca de conexiones entre la información que ya conoce y lo que encuentra a través de su proceso de búsqueda, para establecer nuevas conexiones en de una manera que pretende imitar la forma en que los humanos aprenden nueva información. [2] Por ejemplo, al encontrar el par de palabras "Pikes Peak", NELL se daría cuenta de que ambas palabras están en mayúscula y deduciría de la segunda palabra que era el nombre de una montaña, y luego se basaría en la relación de palabras que rodean a esas dos. palabras para deducir otras conexiones. [1]
El objetivo de Nell y otros sistemas de aprendizaje semántica, tales como IBM 's Watson sistema, es ser capaz de desarrollar medios para responder a las preguntas planteadas por los usuarios en lenguaje natural, sin la intervención humana en el proceso. [3] Oren Etzioni de la Universidad de Washington elogió el "aprendizaje continuo del sistema, como si NELL estuviera ejercitando la curiosidad por sí solo, con poca ayuda humana". [1]
Para octubre de 2010, NELL ha duplicado el número de relaciones que tiene disponibles en su base de conocimientos y ha aprendido 440.000 datos nuevos, con una precisión del 87%. [4] [1] El líder del equipo Tom M. Mitchell , presidente del departamento de aprendizaje automático de Carnegie Mellon, describió cómo NELL "se autocorrige cuando tiene más información, a medida que aprende más", aunque a veces llega a conclusiones incorrectas. Los errores acumulados, como la deducción de que las cookies de Internet eran una especie de producto horneado, llevaron a NELL a deducir de las frases "Eliminé mis cookies de Internet" y "Eliminé mis archivos" que los " archivos de computadora " también pertenecían a la categoría de productos horneados. . [5] Los miembros del equipo de investigación corrigen errores claros como estos cada pocas semanas y se permite que el sistema continúe su proceso de aprendizaje. [1]
En enero de 2020, los datos recopilados más recientemente del proyecto datan de febrero de 2019. [6]
Comentarios
En su libro de 2019 " Compatible con humanos ", Stuart Russell comentó que "Desafortunadamente, NELL tiene confianza en solo el 3 por ciento de sus creencias y confía en los expertos humanos para eliminar creencias falsas o sin sentido de forma regular, como sus creencias de que" Nepal es un país también conocido como Estados Unidos ”y" el valor es un producto agrícola que generalmente se corta en base ". [7]
Ver también
Referencias
- ^ a b c d e "Con el objetivo de aprender como nosotros, una máquina se enseña a sí misma" . New York Times . 4 de octubre de 2010 . Consultado el 5 de octubre de 2010 .
Desde principios de año, un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon, con el apoyo de subvenciones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa y Google, y aprovechando un grupo de supercomputación de investigación proporcionado por Yahoo, ha estado afinando un sistema informático que es tratando de dominar la semántica aprendiendo más como un humano.
- ^ Resumen del proyecto , Universidad Carnegie Mellon . Consultado el 5 de octubre de 2010.
- ^ Comerciante, Tiffany. "Machine Learns Language Starting with the Facts" , HPCwire, 5 de octubre de 2010. Consultado el 5 de octubre de 2010.
- ^ "NELL: aprendizaje de idiomas sin fin" , Universidad Carnegie Mellon . Consultado el 5 de octubre de 2010.
- ^ VanHemert, Kyle. "Ahora mismo, una computadora está leyendo en línea, enseñando su propio idioma" , Gizmodo , 6 de octubre de 2010. Consultado el 5 de octubre de 2010.
- ^ "NELL (@cmunell) | Twitter" . twitter.com . Consultado el 14 de enero de 2020 .
- ^ Russell, Stuart (2019). "3". Compatible con humanos: IA y el problema del control . Allen Lane.
- ^ https://www.bbc.com/news/technology-25090534
enlaces externos
- Página de inicio del proyecto