Efectos del lenguaje, prejuicios, inteligencia artificial y demás buzzwords

[Frank Zappa]

http://randomwalker.info/publications/language-bias.pdf

Resumen muy resumido:

Un grupo de científicos diseño un sistema de inteligencia artificial que analiza ideas escritas en Internet para asociar ideas con sentimientos. Los resultados daban a entender que el lenguaje contiene un bias: Desde ejemplos simples como asociar flores con algo placenteros e insectos con algo asqueroso, hasta cosas un poco más controvertidas, como ideas raciales: A la IA le resultó más fácil asociar nombres europeos con términos placenteros que a nombres de origen africano.

[CulitoDeRana]

http://randomwalker.info/publications/language-bias.pdf

Resumen muy resumido:

Un grupo de científicos diseño un sistema de inteligencia artificial que analiza ideas escritas en Internet para asociar ideas con sentimientos. Los resultados daban a entender que el lenguaje contiene un bias: Desde ejemplos simples como asociar flores con algo placenteros e insectos con algo asqueroso, hasta cosas un poco más controvertidas, como ideas raciales: A la IA le resultó más fácil asociar nombres europeos con términos placenteros que a nombres de origen africano.

Es imposible que una IA, en su estado actual, pueda detectar bias en el lenguaje. Si usas como imput un corpus, y la entrenas para determinadas asociaciones, ahí acaba su utilidad. De hecho intuyo que incluso puede ser un problema de overfitting, pero no me he leído el paper la verdad.

Tampoco es que yo esté a la vanguardia de la IA pero sí he usado machine learning y sé de qué pié cojea. Tú sabes o deberías saber de estas cosas, sabes que hay mucho humo y espejismo en estos sistemas. Están muy bien para patrones, asociaciones, etc, pero están muy lejos de tener capacidad cognitiva.

[Zerg Rush]

No olvides de añadir "de agua" o "de jardin" cuando buscas "bomba" en Google

[Frank Zappa]

http://randomwalker.info/publications/language-bias.pdf

Resumen muy resumido:

Un grupo de científicos diseño un sistema de inteligencia artificial que analiza ideas escritas en Internet para asociar ideas con sentimientos. Los resultados daban a entender que el lenguaje contiene un bias: Desde ejemplos simples como asociar flores con algo placenteros e insectos con algo asqueroso, hasta cosas un poco más controvertidas, como ideas raciales: A la IA le resultó más fácil asociar nombres europeos con términos placenteros que a nombres de origen africano.

Es imposible que una IA, en su estado actual, pueda detectar bias en el lenguaje. Si usas como imput un corpus, y la entrenas para determinadas asociaciones, ahí acaba su utilidad. De hecho intuyo que incluso puede ser un problema de overfitting, pero no me he leído el paper la verdad.

Tampoco es que yo esté a la vanguardia de la IA pero sí he usado machine learning y sé de qué pié cojea. Tú sabes o deberías saber de estas cosas, sabes que hay mucho humo y espejismo en estos sistemas. Están muy bien para patrones, asociaciones, etc, pero están muy lejos de tener capacidad cognitiva.

La parte de lenguaje de procesamiento natural está muy coja. Detectar emciones en texto es posible... Siempre y cuando el texto sea literal. Todo lo que incluya cosas como idioms o sarcasmo no va a funcionar. Igual, el test que hicieron en el paper es mucho más simple: Básicamente crean cuatro grupos de palabras del estilo: Palabras buenas, palabras malas, palabras relacionadas con X y palabras relacionadas con Y. Donde X pueden ser insectos e Y flores. Y luego buscan en un texto la cantidad de correspondencias entre esas palabras (es bastante más complejo que eso, solo simplifico). En el paper dan detalles muy buenos de las técnicas usadas.

Es un estilo muy burdo, aunque al mismo tiempo de lo más avanzadillo que se puede hacer en el área ahora mismo. Y de nuevo, si asumes que la entrada es literal, son técnicas que ya han probado dar buenos resultados en el pasado.

No tengo opiniones formales sobre el paper, porque evidentemetne los autores tienen posiciones parciales. Pero sé que os gustan esos temas así que l otraje para que os peléis un poco.

[psycho]

Es imposible que una IA, en su estado actual, pueda detectar bias en el lenguaje. Si usas como imput un corpus, y la entrenas para determinadas asociaciones, ahí acaba su utilidad. De hecho intuyo que incluso puede ser un problema de overfitting, pero no me he leído el paper la verdad.

Tampoco es que yo esté a la vanguardia de la IA pero sí he usado machine learning y sé de qué pié cojea. Tú sabes o deberías saber de estas cosas, sabes que hay mucho humo y espejismo en estos sistemas. Están muy bien para patrones, asociaciones, etc, pero están muy lejos de tener capacidad cognitiva.

La parte de lenguaje de procesamiento natural está muy coja. Detectar emciones en texto es posible... Siempre y cuando el texto sea literal. Todo lo que incluya cosas como idioms o sarcasmo no va a funcionar. Igual, el test que hicieron en el paper es mucho más simple: Básicamente crean cuatro grupos de palabras del estilo: Palabras buenas, palabras malas, palabras relacionadas con X y palabras relacionadas con Y. Donde X pueden ser insectos e Y flores. Y luego buscan en un texto la cantidad de correspondencias entre esas palabras (es bastante más complejo que eso, solo simplifico). En el paper dan detalles muy buenos de las técnicas usadas.

Es un estilo muy burdo, aunque al mismo tiempo de lo más avanzadillo que se puede hacer en el área ahora mismo. Y de nuevo, si asumes que la entrada es literal, son técnicas que ya han probado dar buenos resultados en el pasado.

No tengo opiniones formales sobre el paper, porque evidentemetne los autores tienen posiciones parciales. Pero sé que os gustan esos temas así que l otraje para que os peléis un poco.

Como definieron los significados emocionales?
.
Esto solo puede ser en el contexto de las experiencias.
.
Una flor puede producir una emoción triste o alegre o dar miedo. Según la historia de sujeto.
.
Slds.

[Frank Zappa]

La parte de lenguaje de procesamiento natural está muy coja. Detectar emciones en texto es posible... Siempre y cuando el texto sea literal. Todo lo que incluya cosas como idioms o sarcasmo no va a funcionar. Igual, el test que hicieron en el paper es mucho más simple: Básicamente crean cuatro grupos de palabras del estilo: Palabras buenas, palabras malas, palabras relacionadas con X y palabras relacionadas con Y. Donde X pueden ser insectos e Y flores. Y luego buscan en un texto la cantidad de correspondencias entre esas palabras (es bastante más complejo que eso, solo simplifico). En el paper dan detalles muy buenos de las técnicas usadas.

Es un estilo muy burdo, aunque al mismo tiempo de lo más avanzadillo que se puede hacer en el área ahora mismo. Y de nuevo, si asumes que la entrada es literal, son técnicas que ya han probado dar buenos resultados en el pasado.

No tengo opiniones formales sobre el paper, porque evidentemetne los autores tienen posiciones parciales. Pero sé que os gustan esos temas así que l otraje para que os peléis un poco.

Como definieron los significados emocionales?
.
Esto solo puede ser en el contexto de las experiencias.
.
Una flor puede producir una emoción triste o alegre o dar miedo. Según la historia de sujeto.
.
Slds.

He enlazado el estudio donde explican el experimento.

Una de las cosas que aclaran es que el texto tiene que ser literal.

[psycho]

Como definieron los significados emocionales?
.
Esto solo puede ser en el contexto de las experiencias.
.
Una flor puede producir una emoción triste o alegre o dar miedo. Según la historia de sujeto.
.
Slds.

He enlazado el estudio donde explican el experimento.

Una de las cosas que aclaran es que el texto tiene que ser literal.

Vos podés ser completamente literal y aún así no podés generalizar en el significado emocional de una sola palabra. Ni siquiera una imagen.

Slds.

[Frank Zappa]

He enlazado el estudio donde explican el experimento.

Una de las cosas que aclaran es que el texto tiene que ser literal.

Vos podés ser completamente literal y aún así no podés generalizar en el significado emocional de una sola palabra. Ni siquiera una imagen.

Slds.

Pero leete el paper antes de discutir.

[psycho]

Vos podés ser completamente literal y aún así no podés generalizar en el significado emocional de una sola palabra. Ni siquiera una imagen.

Slds.

Pero leete el paper antes de discutir.

Dale!

Slds.

[Milk]

Me lo he leído, pero no entiendo muy bien qué bien futuro nos podría aportar algo así.

¿Alguien me lo explica?