Un modelo computacional biológicamente plausible de clasificación fonética

WAINSELBOIM, ALEJANDRO; ZANUTTO, SILVANO; DEMATTÍES, DARÍO

Congreso; XVI Congreso de la Sociedad Argentina de Estudios Lingüísticos; 2018

Las unidades lingüísticas básicas -como vocales, consonantes,sílabas, etc.- pueden ser extraídas y clasificadas de manerarobusta por humanos y otros mamíferos desde flujos acústicoscomplejos en el habla. Ciertas estructuras corticales -a diferentesniveles de la vía auditiva, como así también a niveles superiores-responden de manera selectiva a características fonéticas embebidasen los estímulos acústicos.A los fines de poder comprender cómo se adquieren las categoríasfonéticas, se han desarrollado varias teorías computacionales. Enel contexto de las mismas, la idea principal ha sido la de explicaraspectos relevantes en cuanto a la adquisición fonética, pero no sehan dado detalles acerca de cómo el cerebro -principalmente lacorteza- podría proveer tales capacidades.Debido a la cantidad desbordante de interrelaciones entre variablesrelevantes a los procesos de categorización fonética, el fenómenodenominado ausencia de invarianza, en la percepción del habla,parece ser uno de esos problemas científicos que no pueden serabordados con el solo razonamiento humano espontáneo.En este sentido, las técnicas de aprendizaje profundo han mostradouna efectividad sin precedente en la asistencia a técnicasconvencionales de aprendizaje de máquinas, las que por décadasrequirieron de una minuciosa ingeniería para poder alcanzar nivelesefectivos en clasificación.De todas maneras, las redes neuronales artificiales -en su granmayoría- no toman en cuenta aspectos biológicos relevantesdescubiertos en neurociencias en los últimos años. Ciertosprincipios biológicos podrían ser cruciales en términos deprocesamiento de la información en el cerebro y así dichosprincipios podrían proveernos de estrategias inigualables a la horade extraer información relevante desde un flujo crudo de estímulosdurante la percepción.Nuestro objetivo es recopilar aspectos biológicos de potencialrelevancia para el procesamiento de información en la cortezaauditiva de los mamíferos. En este momento estamos poniendo a pruebaalgunos de dichos principios por medio de modelos computacionales,que esperamos presenten una actuación similar a la encontrada enmodelos de primera línea en técnicas de clasificación fonética.En este proyecto se presenta una teoría neurocomputacionalbiológicamente plausible, no supervisada, que incorpora un nuevoabordaje al ámbito de las arquitecturas profundas de extracción decaracterísticas fonéticas. El modelo aquí presentado ha sidoimplementado bajo los estándares C++11, MPI y OpenMP. En coordinación y con asistencia en Computación de Alto Desempeño,desde el Laboratorio Nacional de Argonne estamos ejecutando pruebasexperimentales con dichos recursos y se han obtenido resultadosfavorables en cuanto a invariaza fonética en diversos aspectos.