Según indicó a InfoUniversidades la doctora Daniela López de Luise, a cargo del grupo de investigación, lograr que una máquina pueda dialogar con los seres humanos a partir del empleo de jerga cotidiana es una tarea ardua y dificultosa. Los sistemas dedicados a emular el lenguaje natural suelen ser muy complejos dado que, en su mayoría, se basan en principios básicos que detectan la estructura de las oraciones y saben cómo confeccionar la respuesta “más natural” para una persona que es parlante nativo del idioma en cuestión.
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En este nuevo método de “enseñarle” a la máquina (en el cual la Universidad trabaja desde hace 5 años) se descartan las técnicas actuales que permiten representar el conocimiento semántico y del mundo. La principal hipótesis de los especialistas es que cuando una persona emplea palabras para dialogar, suele crear y modificar en forma dinámica muchas estructuras mentales. Estas estructuras se interrelacionan de manera compleja y permiten que esa persona comprenda lo que se le está diciendo. En virtud de esas mismas estructuras, otras tantas son usadas y/o fabricadas cada vez que se construye una oración con intención de responder.
Reproducir este tipo de comportamiento llevó a los investigadores a crear un sistema de memorias que se auto-estructuran de manera dinámica, pudiendo aliarse, perfeccionarse, o bien destruirse, según la situación concreta del diálogo (adaptaciones inmediatas), el aprendizaje consolidado en los últimos diálogos (adaptaciones a corto plazo), y el grado de conocimientos generales que el sistema haya ido adquiriendo a lo largo del tiempo (aprendizaje).
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Los estudios estadísticos llevados a cabo probaron, hasta el momento, que este nuevo mecanismo sería compatible con los procedimientos mentales y fisiológicos del cerebro durante el proceso del habla en términos generales.