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Por qué nuestros ojos saltan y releen palabras, la IA puede explicar cómo leemos mejor

Los investigadores han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para entender mejor cómo leen las personas.
Los investigadores desarrollaron un modelo de IA para comprender mejor cómo leen las personas. Derechos de autor  Aalto University
Derechos de autor Aalto University
Por Roselyne Min
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Un nuevo modelo de inteligencia artificial puede ayudar a los científicos a entender las decisiones ocultas tras la lectura y adaptar los textos a distintos lectores y contextos.

Un grupo de científicos dejó que un modelo de inteligencia artificial (IA) determinara por sí mismo cuál era la mejor forma de leer y acabó comportándose de manera sorprendentemente similar a los lectores humanos.

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Investigadores de la Universidad Aalto en Finlandia, la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong, la City University of Hong Kong y la Universidad Nacional de Singapur recurrieron a la IA para comprender mejor cómo leen las personas.

"Por primera vez hemos utilizado métodos de IA para entender, no solo imitar, cómo leen las personas", señaló Antti Oulasvirta, profesor en la Universidad Aalto, en una nota de prensa (fuente en inglés).

El equipo construyó el modelo partiendo de la idea de que los lectores disponen de un tiempo, una memoria y una capacidad limitados para procesar información visual.

A continuación entrenaron la IA con millones de textos para maximizar cuánto podía comprender dentro de esas limitaciones.

Aunque durante el aprendizaje no se utilizaron datos sobre la mirada o la comprensión humanas para copiar estos hábitos de lectura, los investigadores comprobaron que, al comparar el modelo con lectores reales, aparecían muchos de los mismos patrones.

Por ejemplo, dedicaba menos tiempo a palabras comunes o previsibles y era más probable que se las saltara, mientras que las palabras y frases difíciles o ambiguas le llevaban con mayor frecuencia a retroceder en el texto.

"Leer parece sencillo, pero tu cerebro está decidiendo constantemente dónde mirar, qué saltarse y cuándo volver atrás, administra la atención como si fuera un presupuesto para maximizar la comprensión", explicó Shengdong Zhao, profesor en la City University of Hong Kong.

Los investigadores llaman a esto "racionalidad de recursos", es decir, el tiempo y la atención limitados se dirigen allí donde resultan más útiles para entender el texto.

El modelo de IA se adaptó a la presión del tiempo de forma similar a 39 adultos que participaron en un experimento. Cuando el tiempo era escaso, priorizaba abarcar una mayor parte del texto. Con más tiempo, concentraba más atención en los pasajes difíciles y releía con mayor frecuencia.

Sin embargo, los resultados no demuestran que el cerebro humano realice exactamente los mismos cálculos que la IA, advierten los investigadores.

En su lugar, señalan que el modelo ofrece una posible explicación de cómo pueden surgir distintos comportamientos de lectura a partir del objetivo de comprender lo máximo posible con recursos cognitivos limitados.

Hacia una lectura más personalizada

Una mejor comprensión de cómo la memoria condiciona la lectura podría ayudar en el futuro a crear tecnologías que adapten los textos a cada lector y a cada situación, como aplicaciones personalizables, según el equipo de investigación.

"Ahora que contamos con esta nueva comprensión de algo tan central en nuestras vidas, solo se trata de explorar todas las posibilidades", dijo Oulasvirta.

Una posible aplicación es la realidad aumentada (RA). El enfoque podría utilizarse en gafas inteligentes para ajustar el ritmo o el formato del texto en pantalla en función de las necesidades del usuario y de lo que esté haciendo.

"Podríamos partir del mismo texto original, por ejemplo un enrevesado texto jurídico, y con muy poco esfuerzo producir versiones más comprensibles para distintos lectores", añadió Oulasvirta.

El equipo planea estudiar si esta tecnología puede ayudar a personas con dislexia o con menor dominio del idioma. Los investigadores también contemplan adaptar los textos en situaciones en las que la atención es especialmente importante, por ejemplo al presentar información a conductores sin distraerlos innecesariamente.

"Queremos ayudar a los usuarios en situaciones en tiempo real, por ejemplo diseñando textos que ayuden a los conductores sin distraerlos", señaló Oulasvirta.

Para ampliar esta información, puede ver el vídeo en el reproductor situado en la parte superior.

Editor de vídeo • Roselyne Min

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