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Le babillage des algorithmes

机译:算法的bab语

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摘要

Comment sont nés les sons et les règles de syntaxe du langage? Pourquoi un phonème, une structure de phrase plutôt qu'une autre? Pour Pierre-Yves Oudeyer, chercheur à l'Inria à Bordeaux, la réponse réside dans l'auto-organisation. Un phénomène fréquent dans la nature: des structures microscopiques ayant une forme donnée s'assemblent spontanément pour former des structures macroscopiques d'architecture très différente. Exemple: le cristal de glace ne ressemble pas à la molécule d'eau qui le constitue. Pierre-Yves Oudeyer a testé ce phénomène sur la parole. Son sujet est un robot virtuel : autrement dit un algorithme qui simule un système vocal et un système auditif. Les deux Systèmes sont connectés par un réseau de neurones, c'est-à-dire un autre algorithme qui reproduit la faculté d'apprentissage. Plusieurs de ces robots sont mis en présence, toujours virtuellement. Au départ, ils babillent de manière aléatoire, tout en écoutant leurs voisins. Mais très vite, certains sons un peu plus fréquents sont détectés, appris et reproduits par les robots. « On constate une convergence vers un système de vocalisation organisé partagé par tous, avec des sons bien définis. Nous avons réalisé plusieurs expériences qui montrent par exemple que le système de voyelles a, e, i, o, u est retrouvé dans 25 % de ceux qui se forment. Or, il est présent dans 27 % des langues humaines! », précise le chercheur. Ce modèle peut aider à mieux comprendre comment un groupe d'individus sans « chef de la parole » peut converger vers un système de langage. «De plus, certaines structures ressemblant à une syntaxe apparaissent spontanément », ajoute Pierre-Yves Oudeyer. Si elle ne peut prétendre résoudre seule le mystère de l'origine du langage, l'informatique a certainement son mot à dire sur la question.
机译:声音和语言的语法规则是如何诞生的?为什么是音素,而不是另一个句子结构?对于波尔多Inria的研究员Pierre-Yves Oudeyer来说,答案就在于自我组织。自然界中的一种常见现象:具有给定形状的微观结构自发地组装形成结构迥异的宏观结构。例如:冰晶看起来不像构成它的水分子。 Pierre-Yves Oudeyer在演讲中测试了这种现象。它的主题是虚拟机器人:换句话说,一种模拟人声系统和听力系统的算法。这两个系统通过神经网络连接,也就是说,另一个算法再现了学习能力。这些机器人中有几个总是虚拟在一起的。起初,他们在听邻居的同时随机胡言乱语。但是很快,机器人会检测,学习和复制一些更频繁的声音。 “人们正在朝着所有人共享的,定义清晰的声音的有组织发声系统汇聚。我们进行了一些实验,这些实验表明例如在形成的元音系统中有25%发现了元音系统a,e,i,o,u。但是,它以27%的人类语言存在! “,指定研究员。该模型可以帮助更好地理解没有“语音领导者”的一群人如何在语言系统上融合。 Pierre-Yves Oudeyer补充说:“此外,某些类似语法的结构会自发出现。”如果它不能假装自己解决语言起源的奥秘,那么IT一定会对此事发表意见。

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    《Sciences et Avenir》 |2017年第janaafebasuppla期|76-76|共1页
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