El futuro de la IA depende del lenguaje: de descifrarlo y entenderlo

El procesamiento del lenguaje natural es una de las técnicas más antiguas de la inteligencia artificial.

Voy a hacer caso a Laura Martín-Pérez, lingüista computacional de Dail Software, y voy a ver la película ‘La llegada’. Dice Laura que en este filme de ciencia ficción se refleja la relatividad lingüística o hipótesis Sapir-Whorf (Edward Sapir y Benjamin Whorf), que baraja la idea de que nuestro lenguaje determina nuestra forma de pensar. Es decir, que existe relación entre las categorías gramaticales y la forma en que las personas entendemos y conceptualizamos el mundo que nos rodea. Así, el mundo no será conceptualizado igual por un chino que por un francófono. O por un español.

En un momento de la película, continúa diciendo Laura, se observa como la lingüista intenta descrifrar el lenguaje de los extraterrestres, que es básicamente lo mismo que ella (Laura) hace en la empresa en la que trabaja: “enseño a la máquina a entender la lengua que debe procesar/entender para diferentes fines”. Y esto es a lo que llamamos el procesamiento de lenguaje natural (PLN).

El PLN ha existido desde la década de los 50, pero el cambio reside en que es desde hace unos pocos años cuando se utilizan soluciones de aprendizaje de la máquina y de aprendizaje profundo, machine deep learning (ML y DL), que proporcionan una comprensión mucho más precisa del lenguaje. Las técnicas del procesamiento del lenguaje natural permiten el análisis de una interacción, del tono de una conversación, o del monitoreo de medios sociales, por ejemplo.

Nadie duda de que el lenguaje es una capacidad que sólo tienen los humanos, y que en definitiva también manifiesta el nivel de inteligencia de cada persona. Pero a través de la inteligencia artificial, y más en concreto desde el PLN ya se están proporcionando a las máquinas capacidades lingüísticas, abriendo un nuevo mundo que hoy, dicen los expertos, no somos capaces de imaginar. Siri, Google Asistant o Amazon Echo son sólo las primeras de sus aplicaciones, y el comienzo de un viaje a un lugar que ningún analista o experto es capaz de predecir.

 

Las máquinas necesitan entender las complejidades del lenguaje y cómo nos comunicamos los humanos para hacer uso de ella. Los avances en el análisis de sentimientos, la respuesta a preguntas y el aprendizaje conjunto de múltiples tareas están haciendo posible que la IA comprenda verdaderamente a los seres humanos y la forma en que nos comunicamos. Y, además, en cada idioma el PLN es distinto. Cualquier desarrollo con PLN e IA realizado en inglés, por ejemplo, de nada sirve para el castellano.

Salesforce, que es una de las empresas que más han desarrollado soluciones y herramientas partiendo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, utiliza su plataforma ‘Einstein AI’ para que, por ejemplo, las marcas puedan obtener un análisis en tiempo real del sentimiento en los correos electrónicos, los medios sociales y el texto del chat, con el fin de proporcionar mejores experiencias a los clientes de esas marcas. El análisis exacto del sentimiento permite a los agentes de servicio saber qué clientes están insatisfechos, o identificar las deficiencias de un producto, medir la satisfacción global e incluso monitorear la percepción de la marca a través de las redes sociales. No obstante, este tipo de sistemas inteligentes requiere también de contexto, para que se pueda diferenciar entre distintos significados. Y es aquí donde el PLN tiene uno de sus mayores desafíos, para construir modelos que puedan aprender del contexto y compartir el conocimiento aún realizando muchas tareas al mismo tiempo.

Dail Software, donde trabaja Laura Martín-Pérez, también desarrolla soluciones de inteligencia artificial utilizando entre otras técnicas el procesamiento del lenguaje natural. Como por ejemplo Full Talk, una plataforma conversacional enriquecida o chatbot para mejorar el servicio de atención al cliente y automatizar procesos de negocio. O Agora, un suite de soluciones de IA para el análisis y la gestión 360 grados de las interacciones online. O, por ejemplo email multilingüe, un servicio de correo electrónico que permite la interacción entre personas de diferente lengua.

Y todavía no hemos hablado de lo que la inteligencia artificial y el PLN puede hacer por el periodismo, la información y los medios on line para ayudar a automatizar determinados procesos. Lo haremos en próximos artículos, y veremos ejemplos que ya existen en, sobre todo, Estados Unidos. 

Juan Carlos F. Galindo

Juan Carlos F. Galindo

Tras dos décadas dedicado a la comunicación de Productos y Servicios, Innovación, Tecnología, I+D, Televisión y Patrocinios de una gran empresa, me embarco en este blog que dedicaré a mi pasión, la tendencia tecnológica que va a protagonizar la 4ª Revolución Industrial: la Inteligencia Artificial.