Presentación
El Ciclo de conferencias: Física, lenguaje e inteligencia artificial es una propuesta interdisciplinar en la que el lenguaje se sitúa en la encrucijada de la física y la inteligencia artificial, disciplinas entre las que estas conferencias tienden también puentes.
Las conferencias que dictará el Dr. Gustavo Gasaneo pretenden acceder a una comprensión no convencional del lenguaje. Se busca utilizar herramientas de cuantificación que involucran características globales como son la entropía, la complejidad o parámetros de fractalidad. Muchas de estas herramientas permiten definir biomarcadores que cuantifican la utilización del lenguaje por parte de distintos sujetos con distinto manejo mismo.
En las conferencias que impartirá el Dr. Matías Núñez se ilustrará la sinergia que fluye desde la física a la inteligencia artificial y el lenguaje y viceversa, ampliando las fronteras de estos campos. La primera mostrará como técnicas nacidas en la era de la física clásica han sido esenciales para desentrañar la estructura semántica del lenguaje. La segunda evidenciará cómo los avances en inteligencia artificial, particularmente en procesamiento de lenguaje natural por medio de Transformers, están trazando un camino de regreso hacia la física proporcionando herramientas analíticas que permiten una comprensión más profunda de fenómenos físicos complejos.
Por último, en las conferencias a cargo del Dr. Alejandro Wainselboim, el eje es la visión del lenguaje como comportamiento centrado en la transmisión de la información, entendiendo cómo este concepto fundamental permea tanto la estructura de los lenguajes humanos y las bases neurobiológicas de su procesamiento. Para ello, es imprescindible conocer no sólo los análisis y resultados obtenidos hasta el momento tanto en el campo de la lingüística como la psicolingüística, sino sobre todo entender las bases metodológicas de los estudios presentados, ya que el conocimiento de las herramientas experimentales y analíticas permite comprender mejor y con mayor profundidad la interpretación de dichos resultados.
13 de febrero
Ponente
Gustavo Gasaneo
Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca. República Argentina.
19.00 horas
La Física de la Lectura: Mecánica Newtoniana, Fractales y Machine Learning para caracterizar el Lenguaje Escrito
Leer implica una gran diversidad de procesos complejos que ocurren en el cerebro de los humanos. Desde el punto de vista físico, la lectura comienza con el barrido del texto mediante movimientos oculares que están condicionados por las habilidades lectoras de los sujetos que la llevan adelante. Dado que los ojos pueden pensarse como cuerpos rígidos rotando, la dinámica de la lectura puede pensarse desde la mecánica newtoniana y la mecánica estadística como un complejo proceso estocástico de rotaciones. Una de las formas de caracterizar dichos procesos es a partir del análisis de sus propiedades fractales. Se ha mostrado ya que una gran variedad de procesos biológicos presenta características particulares de fractalidad. En esta charla mostraremos que el proceso lector analizado a partir de los movimientos oculares presenta características particulares de fractalidad. Así como para otros ritmos biológicos humanos se ha mostrado que la fractalidad se ve alterada cuando hay patología, en esta charla mostraremos que aquellas personas que presentan trastornos, como en el caso de la dislexia, por ejemplo, la fractalidad se ve alterada respecto de los lectores normotípicos. Por otro lado, mostraremos cómo evolucionan estas propiedades de fractalidad a medida que el proceso lector se va consolidando en los niños a medida que avanzan su escolarización. Las propiedades de fractalidad pueden ser utilizadas como marcadores biológicos que permiten diferenciar los estadios del aprendizaje lector, así como las patologías. Mediante herramientas de Machine Learning se puede automatizar la forma de caracterizar las diferencias llevando a potenciales instrumentos de diagnóstico clínico o de caracterizador sistemático de procesos.
20.00 horas
Entropía, Complejidad y otras magnitudes macroscópicas como instrumentos de caracterización del lenguaje
Los humanos pertenecemos al reino animal, sin embargo, hay elementos que lo hacen diferente al resto de los animales. Uno de los elementos es la capacidad de crear y compartir una codificación compleja que permite toda clase de estructuras sociales complejas. Desde el punto de vista físico podemos pensar a los humanos como “partículas” interactuantes que tienen una dinámica muy particular. Dicha dinámica está regida por las interacciones entre ellos y la interacción está, esencialmente, dada por el lenguaje. Visto desde su estructura el lenguaje cumple con un número muy grande de reglas las cuales condicionan el ordenamiento y la construcción de las frases. Desde el punto de vista físico, y en el sentido de las interacciones, no se han caracterizado dichas reglas, así como tampoco se ha definido la dinámica que la misma genera. Sin embargo, la estructura del lenguaje se puede caracterizar a partir de herramientas de la mecánica estadística basándonos en los conceptos de entropía y de complejidad. Ambas magnitudes pueden ser utilizadas de diversas formas para definir las propiedades del lenguaje. En esta charla exploraremos varias de esas formas entre las cuales se considerarán la definida a partir de la caracterización directa del Castellano en función de sus estructuras, así como también para el caso de la lectura del castellano, basados en datos de relevamiento de movimientos oculares. Una vez caracterizada la estructura, herramientas de Machine Learning pueden ser implementadas en una caracterización automática de cualquier texto.
14 de febrero
Ponente
Matías Núñez
Centro Atómico Bariloche e Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente (INIBIOMA), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas (CONICET)
19.00 horas
De Newton a la inteligencia artificial. La evolución de la reducción de la dimensionalidad en la física y el Lenguaje
La reducción de dimensionalidad, una rama de machine learning sin supervisión, es una técnica nacida en el seno de la física Newtoniana que se ha convertido en una herramienta esencial en la era de la inteligencia artificial. Este seminario ofrece un viaje desde los fundamentos históricos de estos métodos analíticos, que se originaron para simplificar la complejidad de los fenómenos físicos, hasta su papel vital en la decodificación de la estructura semántica del lenguaje humano. Examinaremos ejemplos fundacionales, cómo el Análisis de Componentes Principales (PCA), algoritmo planteado hace más de un siglo, que identifica las direcciones de máxima varianza en datos multidimensionales; y algoritmos modernos de la última década basados en estructuras de grafos como lo son t-SNE y UMAP. Se mostrarán ejemplos de su uso en la Física y la Biología; y su relación con algoritmos para mapear las relaciones semánticas del lenguaje escrito en espacios vectoriales reducidos (embeddings). El recorrido culmina destacando la relevancia y adaptabilidad de estas técnicas antiguas y modernas que siguen siendo fundamentales para extraer significados de la realidad.
20.00 horas
Transformers y embeddings semánticos. Puentes entre la inteligencia artificial y la física
Las redes neuronales tipo Transformers son la base sobre la que modelos de lenguaje como ChatGPT construyen embeddings, vectores que capturan la semántica y el contexto lingüístico. Esta forma de reducción de dimensionalidad ha revolucionado áreas del procesamiento natural del lenguaje como la traducción y la generación de texto. Esta tecnología está trascendiendo el dominio lingüístico y encontrando aplicaciones en la física, en campos que van desde la modelización de sistemas cuánticos ,la ciencia de materiales y hasta el análisis de series temporales entre otros. Durante nuestro seminario profundizaremos en el cambio paradigmático que los Transformers están introduciendo no solo dentro del PLN sino también en la forma en que abordamos y conceptualizamos fenómenos físicos. Esta fusión entre IA y disciplinas científicas está enriqueciendo nuestro arsenal analítico y nos brinda perspectivas innovadoras para afrontar desafíos interdisciplinarios. Quedarán en evidencia ciertos paralelismos entre las estructuras del lenguaje humano y ciertos campos de la física.
15 de febrero
Ponente
Alejandro Javier Wainselboim
Instituto de Ciencias Humanas, Sociales y Ambientales, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnologicas (CONICET).
19.00 horas
Entropía e información: un camino desde la física al lenguaje
El concepto de entropía, surgido históricamente desde las ciencias físicas, ha sido posteriormente aplicado en diversos campos de las ciencias naturales y humanas. En la primera parte de la presente conferencia, exploraremos la noción fundamental de este concepto desde la perspectiva de la física, y sus posteriores aplicaciones y derivaciones a otras ciencias como la química, la biología y la ingeniería. En la segunda parte, nos centraremos en cómo el concepto de entropía ha sido tomado y desarrollado dentro del campo de la lingüística teórica, especialmente en referencia al análisis de estructuras lingüísticas y a la organización de la información en el lenguaje. Finalmente, se examinarán estudios experimentales sobre procesamiento del lenguaje centrados en el análisis de la entropía como factor clave en la transmisión de información y la predicción en la comunicación. En conjunto, la conferencia busca destacar la importancia del concepto de entropía, demostrando su relevancia en la comprensión de la naturaleza, y su papel crucial en el área del lenguaje visto éste como un comportamiento centrado en la transmisión de información.
20.00 horas
Entropía e información en el procesamiento del lenguaje: bases metodológicas de adquisición y análisis de datos
En la presente conferencia abordaremos de qué manera se estudia experimentalmente el procesamiento del lenguaje, con especial referencia al análisis de la entropía y la transmisión de información durante la comunicación. En la primera parte, veremos cuáles son las herramientas utilizadas actualmente en el área de la psicolingüística, entendiendo sus bases metodológicas y analíticas, sus alcances y sus limitaciones. En este sentido, se abordarán las técnicas hemodinámicas (PET, SPECT, RMf y NIRS), magneto-electroencefalográficas (MEG y EEG) y ópticas (EROS). Se verá además, de qué manera, las técnicas de intervención no invasiva (tDCS y TMS) permiten obtener información directa sobre el procesamiento cognitivo al modular el funcionamiento de regiones cerebrales específicas. En la segunda parte de la conferencia, veremos los aspectos fundamentales de la implementación y programación de los protocolos en los lenguajes de programación más populares: i.e. Matlab (Psychotoolbox) y Python (Psychopy). Finalmente, abordaremos el análisis de datos con herramientas especializadas como EEGLAB, ERPLAB y RStudio, entendiendo el alcance de sus posibilidades, y sus limitaciones.
Inscripción y certificado
La entrada al evento es libre hasta completar aforo. Se emitirán certificados de asistencia a aquellos que asistan a un mínimo de cuatro conferencias. Para obtener el certificado de asistencia es necesario inscribirse previamente.
Fin de plazo de inscripción: 12/02/2024
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