[ad_1]
(noticias nanowerk) El proyecto se centró en Interlingual Respoke (IRSP), una nueva práctica en la que se crean subtítulos en vivo en otro idioma mediante la colaboración de software de reconocimiento de voz y humanos. IRSP es un proceso cognitivamente exigente y en tiempo real en el que un profesional del lenguaje traduce simultáneamente el lenguaje hablado entrante mientras agrega verbalmente puntuación y etiquetas de contenido, además de aplicar cualquier edición necesaria al software de reconocimiento de voz que convierte lo que dice el profesional del lenguaje en subtítulos.
La investigación incluyó un curso de educación continua de 25 horas especialmente diseñado sobre IRSP (con 51 expertos en idiomas) que examinaba los efectos sobre la cognición, particularmente la función ejecutiva (EF) y la memoria de trabajo (WM), medidos antes y después del curso.
Dr. Anna-Stiina Wallinheimo, investigadora de CTS con experiencia en psicología cognitiva y miembro del Instituto de IA centrada en las personas en Surrey, dijo: «Nuestra investigación muestra que el entrenamiento en nuevas formas de interacción entre humanos e IA en tiempo real, como como “transliteración interlingüística” puede mejorar las habilidades cognitivas de los profesionales de la lengua y darles una ventaja en una industria en rápida evolución”.
Dr. Elena Davitti, profesora asociada de CTS e investigadora principal del proyecto, afirmó: «La industria del lenguaje, caracterizada por el rápido crecimiento de tecnologías relacionadas con la IA, como el reconocimiento automático de voz y la traducción automática, depende cada vez más de la interacción entre humanos y IA». Nuestra investigación proporciona información empírica valiosa sobre las demandas cognitivas de estas prácticas complejas y allana el camino para mejores enfoques para la mejora de las habilidades”.
A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa transformando el panorama de las prácticas relacionadas con el lenguaje, este estudio no solo destaca el papel fundamental de la colaboración entre humanos y IA, sino que también identifica la necesidad de que los profesionales del lenguaje exploren y se adapten continuamente en un campo en constante evolución. .
El estudio se basa en un experimento más amplio realizado como parte del proyecto SMART (Shaping Multilingual Access Through Respoke Technology, ES/T002530/1, 2020-2023), financiado por ESRC, en el que el Dr. Simon Evans como coinvestigador y un consorcio internacional más amplio que involucra a partes interesadas del mundo académico y la industria, se publicó en Límites de la inteligencia artificial (“La formación en nuevas formas de interacción entre humanos y IA mejora la memoria de trabajo compleja y las habilidades de conmutación de los profesionales del lenguaje”).
[ad_2]