ESTUDIANTE es un programa temprano de inteligencia artificial que resuelve problemas verbales de álgebra. Está escrito en Lisp por Daniel G. Bobrow como su tesis doctoral en 1964 (Bobrow 1964). Fue diseñado para leer y resolver el tipo de problemas de palabras que se encuentran en los libros de álgebra de la escuela secundaria. [1] El programa se cita a menudo como un logro temprano de la IA en el procesamiento del lenguaje natural .
Descripción técnica
En la década de 1960, las computadoras centrales solo estaban disponibles dentro de un contexto de investigación en la universidad. Dentro del Proyecto MAC en el MIT , el sistema STUDENT fue un ejemplo temprano de un software de respuesta a preguntas que involucró de manera única el procesamiento del lenguaje natural y la programación simbólica . [2] Otros intentos tempranos para resolver problemas de historias de álgebra también se realizaron con hardware y software de la década de 1960: por ejemplo, los sistemas Philips, Baseball y Synthex. [3]
El ESTUDIANTE acepta una historia de álgebra escrita en inglés como entrada y genera un número como salida. Esto se realiza con una canalización en capas que consta de heurísticas para la transformación de patrones. Al principio, las oraciones en inglés se convierten en oraciones del núcleo, cada una de las cuales contiene una sola pieza de información. A continuación, las oraciones del núcleo se convierten en expresiones matemáticas. [4] La base de conocimientos que respalda la transformación contiene 52 hechos. [ aclaración necesaria ] [5]
El ESTUDIANTE usa un sistema basado en reglas con inferencia lógica. [6] Las reglas están preprogramadas por el desarrollador de software y pueden analizar el lenguaje natural.
Técnicas más poderosas para el procesamiento del lenguaje natural, como el aprendizaje automático , se empezaron a utilizar más tarde a medida que el hardware se volvió más capaz y ganó popularidad sobre los sistemas basados en reglas más simples. [7]
Ejemplo
Si la cantidad de clientes que recibe Tom es el doble del cuadrado del 20% de la cantidad de anuncios que publica, y la cantidad de anuncios es 45, entonces, ¿cuál es la cantidad de clientes que obtiene Tom?
(extraído de Norvig [1] )
Referencias
- ↑ a b Norvig, Peter (1992). Paradigmas de programación de inteligencia artificial: estudios de caso en Common Lisp . San Francisco , California : Morgan Kaufmann. págs. 109-149. ISBN 1-55860-191-0.
- ^ Bobrow, Daniel G (1964). Entrada de lenguaje natural para un sistema de resolución de problemas informáticos (PhD). Instituto de Tecnología de Massachusetts.
- ^ Rafael, Bertram (1964). SIR: programa informático para la recuperación de información semántica (PhD). Instituto de Tecnología de Massachusetts.
- ^ Shuming Shi y Yuehui Wang y Chin-Yew Lin y Xiaojiang Liu y Yong Rui (2015). Resolver automáticamente problemas de palabras numéricas mediante análisis semántico y razonamiento . Actas de la Conferencia de 2015 sobre métodos empíricos en el procesamiento del lenguaje natural. Asociación de Lingüística Computacional. doi : 10.18653 / v1 / d15-1135 .
- ^ Kenneth D. Forbus (2010). "IA y ciencia cognitiva: el pasado y los próximos 30 años" . Temas en Ciencias Cognitivas . Wiley. 2 (3): 345–356. doi : 10.1111 / j.1756-8765.2010.01083.x . PMID 25163864 .
- ^ Lin, Yi-Chung y Liang, Chao-Chun y Hsu, Kuang-Yi y Huang, Chien-Tsung y Miao, Shen-Yun y Ma, Wei-Yun y Ku, Lun-Wei y Liau, Churn-Jung y Su, Keh-Yih (2015). Diseñar un solucionador de problemas de palabras matemático estadístico basado en etiquetas con razonamiento y explicación . Revista Internacional de Lingüística Computacional y Procesamiento del Idioma Chino, Volumen 20, Número 2, Diciembre de 2015-Número especial sobre artículos seleccionados de ROCLING XXVII.CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Dongxiang Zhang y Lei Wang y Luming Zhang y Bing Tian Dai y Heng Tao Shen (2019). "La brecha del análisis semántico: una encuesta sobre solucionadores automáticos de problemas de palabras matemáticas". Transacciones IEEE sobre análisis de patrones e inteligencia de máquinas . Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE): 1. arXiv : 1808.07290 . doi : 10.1109 / tpami.2019.2914054 . PMID 31056490 .
- Entrada de lenguaje natural para un sistema informático de resolución de problemas , tesis doctoral de Bobrow.
- Russell, Stuart J .; Norvig, Peter (2003), Inteligencia artificial: un enfoque moderno (2a ed.), Upper Saddle River, Nueva Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2, pag. 19
- Crevier, Daniel (1993), AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence , Nueva York, NY: BasicBooks, ISBN 0-465-02997-3, págs. 76–79