¿Cómo aprenden nuevas palabras los niños? Un robot responde

Los niños y los robots tienen algo en común: aprenden palabras de la misma manera. Esto, de acuerdo con un estudio publicado hoy por la Universidad de Lancaster.

De acuerdo con este trabajo, el aprendizaje de palabras es el resultado del aprendizaje de situaciones cruzadas, en que la asignación de etiquetas a referente se fortalece gradualmente a través de encuentros repetidos. Por ejemplo, un niño puede aprender que un animal peludo y maullante con cuatro patas se llama gato después de ver esa etiqueta junto a un gato de juguete en su guardería, una fotografía de un gato en un libro de cuentos y a su gato doméstico, en casa. Sin embargo, aunque hay un amplio consenso en que el aprendizaje cruzado-situacional es un mecanismo de aprendizaje de dominio general que puede impulsar el aprendizaje de palabras, los psicólogos del desarrollo no están de acuerdo sobre los mecanismos que permiten a los niños resolver el rompecabezas de selección de referente en el momento.

Estas situaciones se dan cuando un menor, tan pequeño como de año y medio, aprende por descarte qué es, por ejemplo, una jirafa: se le presentan tres juguetes, dos de ellos conocidos,  digamos, un oso marrón y un conejo blanco, junto al de una jirafa. Al ya tener de referentes anteriores a los dos primeros, puede aprender que una jirafa es ese juguete nuevo cuyas características son su color amarillo, motas pardas, cuatro patas y cuello alargado.

Esta es una estrategia conocida como "exclusividad mutua", donde los niños usan un proceso de eliminación para resolver la contingencia porque, saben ya, el juguete blanco se llama "conejo" y el marrón, "oso", entonces el amarillo debe ser la "jirafa".

Lo que los investigadores encontraron es que iCub, el robot que emplearon en una serie de pruebas y que simula tener el desarrollo cognitivo de un niño de 3 años, aprendió exactamente de la misma manera cuando se muestran varios juguetes familiares y un juguete nuevo.

De acuerdo con la dra. Katie Twomey, una de las autoras del trabajo, "este nuevo estudio muestra que el comportamiento de exclusividad mutua se puede lograr con un ‘cerebro’ muy simple, que solo aprende asociaciones entre palabras y objetos”. Twomey, psicóloga especializada en aprendizaje del lenguaje, señala que aunque iCub parezca inteligente, no es capaz de reflexionar en que ya conoce dos de los tres juguetes y en que el nuevo debe ser una jirafa “porque su software es demasiado simple”. Esto sugiere que al menos algunos aspectos del aprendizaje temprano “se basan en una habilidad de hacer asociaciones asombrosamente poderosa, que permite a los bebés y a los niños pequeños absorber rápidamente complicada información de su ambiente”. Esto es, se trata de una habilidad que funciona casi como un reflejo.

En líneas generales, el estudio sugiere que el aprendizaje temprano no se basa en el pensamiento consciente, sino en una capacidad automática de asociar objetos que permite a los bebés dar sentido a su entorno rápidamente.

La investigación del lenguaje con robots y plataformas de Inteligencia Artificial viene dando frutos en diversas áreas del conocimiento. El mes pasado, la inteligencia artificial predijo con un 79% de exactitud las decisiones del Tribunal Europeo de Derechos Humanos (TEDH), con un método desarrollado por investigadores de la University College de Londres (UCL), la Universidad de Sheffield y la Universidad de Pennsylvania. Se trata del primer método que vaticina los resultados de una corte internacional supranacional analizando automáticamente textos de casos usando el aprendizaje automático (machine learning). El estudio que explica este logro fue publicado en PeerJ Computer Science.

Hans Huerto

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