Kecerdasan Buatan Bisa Pelajari Pola Bahasa Manusia
Kamis, 01 September 2022 - 01:31 WIB
loading...
A
A
A
Untuk membangun model yang dapat mempelajari seperangkat aturan untuk merangkai kata, yang disebut tata bahasa, para peneliti menggunakan teknik pembelajaran mesin yang dikenal sebagai Pembelajaran Program Bayesia.
Dengan teknik tersebut, model memecahkan masalah dengan menulis program komputer. Dalam hal ini, program adalah tata bahasa yang menurut model merupakan penjelasan yang paling mungkin dari kata-kata dan makna dalam masalah linguistik
Mereka membangun model menggunakan Sketch, program synthesizer populer yang dikembangkan di MIT oleh Solar-Lezama. Tetapi Sketch membutuhkan banyak waktu untuk mempertimbangkan program yang paling mungkin.
Untuk menyiasatinya, para peneliti meminta model bekerja satu per satu, menulis program kecil untuk menjelaskan beberapa data, kemudian menulis program yang lebih besar yang memodifikasi program kecil itu untuk mencakup lebih banyak data, dan seterusnya.
Ketika mereka menguji model menggunakan 70 masalah buku teks, mereka dapat menemukan tata bahasa yang cocok dengan seluruh rangkaian kata dalam masalah dalam 60 persen kasus, dan cocok dengan sebagian besar perubahan bentuk kata dalam 79 persen masalah.
Para peneliti juga mencoba pra-pemrograman model dengan beberapa pengetahuan yang seharusnya dipelajari jika mengambil kursus linguistik, dan menunjukkan bahwa itu bisa menyelesaikan semua masalah dengan lebih baik.
Dengan teknik tersebut, model memecahkan masalah dengan menulis program komputer. Dalam hal ini, program adalah tata bahasa yang menurut model merupakan penjelasan yang paling mungkin dari kata-kata dan makna dalam masalah linguistik
Mereka membangun model menggunakan Sketch, program synthesizer populer yang dikembangkan di MIT oleh Solar-Lezama. Tetapi Sketch membutuhkan banyak waktu untuk mempertimbangkan program yang paling mungkin.
Untuk menyiasatinya, para peneliti meminta model bekerja satu per satu, menulis program kecil untuk menjelaskan beberapa data, kemudian menulis program yang lebih besar yang memodifikasi program kecil itu untuk mencakup lebih banyak data, dan seterusnya.
Ketika mereka menguji model menggunakan 70 masalah buku teks, mereka dapat menemukan tata bahasa yang cocok dengan seluruh rangkaian kata dalam masalah dalam 60 persen kasus, dan cocok dengan sebagian besar perubahan bentuk kata dalam 79 persen masalah.
Para peneliti juga mencoba pra-pemrograman model dengan beberapa pengetahuan yang seharusnya dipelajari jika mengambil kursus linguistik, dan menunjukkan bahwa itu bisa menyelesaikan semua masalah dengan lebih baik.
Lihat Juga :
