La intersección de la filosofía del lenguaje y la inteligencia artificial: Desafíos en la replicación de la comprensión del lenguaje humano
Sooraj Kumar Maurya
Abstract
Este trabajo explora la intersección entre la filosofía del lenguaje y la inteligencia artificial (IA), centrándose en cómo las máquinas procesan el lenguaje humano. Analiza teorías de significado, referencia y comunicación en sistemas de IA y evalúa su capacidad para abordar matices lingüísticos como el contexto, la ambigüedad y el uso social del lenguaje. Es de destacar que, aunque la IA puede simular algunas facetas del lenguaje humano, carece de la comprensión contextual profunda que caracteriza a los humanos. La investigación concluyó que, a medida que la IA ha avanzado significativamente, existe una brecha fundamental entre la capacidad humana y artificial para comprender y utilizar idiomas de una manera natural y significativa.
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References
Adamopoulou, E., & Moussiades, L. (2020). An Overview of Chatbot Technology. Artificial Intelligence Review, 53(1), 65-75.
Austin, J. L. (1962). How to Do Things with Words. Oxford University Press.
Barsalou, L. W. (2008). Grounded Cognition. Annual Review of Psychology, 59, 617-645.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623.
Brewster, S., McGookin, D., & Miller, C. (2003). Olfactory Interfaces. Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1(1), 654-661.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
Clark, H. H. (1996). Using Language. Cambridge University Press.
Clark, H. H., & Brennan, S. E. (1991). Grounding in Communication. In L. B. Resnick, J. M. Levine, & S. D. Teasley (Eds.), Perspectives on Socially Shared Cognition (pp. 127-149). American Psychological Association.
Crawford, K., & Calo, R. (2016). There is a Blind Spot in AI Research. Nature, 538(7625), 311-313.
Davidson, D. (1967). Truth and Meaning. Synthese, 17(1), 304-323.
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
Dreyfus, H. L. (1972). What Computers Can't Do: A Critique of Artificial Reason. Harper & Row.
Ekman, P. (1992). An Argument for Basic Emotions. Cognition & Emotion, 6(3-4), 169-200.
Austin, J. L. (1962). How to Do Things with Words. Oxford University Press.
Barsalou, L. W. (2008). Grounded Cognition. Annual Review of Psychology, 59, 617-645.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623.
Brewster, S., McGookin, D., & Miller, C. (2003). Olfactory Interfaces. Proceedings of the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1(1), 654-661.
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
Clark, H. H. (1996). Using Language. Cambridge University Press.
Clark, H. H., & Brennan, S. E. (1991). Grounding in Communication. In L. B. Resnick, J. M. Levine, & S. D. Teasley (Eds.), Perspectives on Socially Shared Cognition (pp. 127-149). American Psychological Association.
Crawford, K., & Calo, R. (2016). There is a Blind Spot in AI Research. Nature, 538(7625), 311-313.
Davidson, D. (1967). Truth and Meaning. Synthese, 17(1), 304-323.
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
Dreyfus, H. L. (1972). What Computers Can't Do: A Critique of Artificial Reason. Harper & Row.
Ekman, P. (1992). An Argument for Basic Emotions. Cognition & Emotion, 6(3-4), 169-200.
Published
2024-11-19
How to Cite
Kumar Maurya, S. (2024). La intersección de la filosofía del lenguaje y la inteligencia artificial: Desafíos en la replicación de la comprensión del lenguaje humano: Sooraj Kumar Maurya. Quórum Académico, 21(2), 12-41. Retrieved from https://mail.produccioncientificaluz.org/index.php/quorum/article/view/42934
Section
Ensayo
