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¿Quién le enseñó a hablar a Siri?

¿Quién le enseñó a hablar a Siri?

¿Alguna vez te has preguntado cómo Siri puede entenderte cuando le pides a alguien que te llame? ¿Y que Alexa sabe poner esa serie que tanto te gusta? ¿Por qué cada vez que llama a su compañía telefónica, un robot le responde tratando de resolver su problema? ¿Quién les ha enseñado a estas máquinas a entender lo que decimos? ¿Y quién sabe respondernos?

Cuando hablamos de tecnología pensamos en informáticos, ingenieros o matemáticos, pero raro es uno que visualice a un lingüista, un traductor o un filólogo. La realidad, sin embargo, es que estos últimos están a cargo de la Procesamiento del lenguaje natural (PNL), es decir, del campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial (IA) que se ocupa de investigar cómo enseñar a las máquinas a comunicarse correctamente con los humanos de acuerdo con las reglas lingüísticas de cada idioma.

¿Cómo lo hacen? Partiendo de un ‘corpus’ o colección de textos codificados electrónicamente que incluyen ejemplos. «Una máquina tiene una enorme capacidad de aprendizaje, pero en la base no sabe absolutamente nada. Tienes que definir todo lo que quieres que sepa, desde qué es un humano hasta para qué sirve un lápiz, decirle con qué otros términos suelen estar relacionados y darle ejemplos donde esas palabras aparecen en su contexto ”, explica Marta Guerrero, computacional. lingüista y coordinadora del equipo de lingüistas computacionales del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), centro de I + D + i especializado en Inteligencia Artificial y Big Data.

Por ejemplo, Si quiero que mi asistente virtual sepa de qué estoy hablando cuando le pido que me ponga una serie, primero tengo que enseñarle lo que significa esa palabra., en qué se diferencia una serie de otros productos similares (películas, cortometrajes …) o los nombres de la serie que quiero que conozcas, entre otros. Pero no solo eso. El lingüista computacional también debe determinar las formas posibles y más comunes de referirse a una serie como «quiero ver …», «ponerme …» y enseñarles.

Además, si queremos que el sistema entienda lo que dicen un español y un mexicano, tendremos que darle ejemplos de cómo hablan y qué expresiones usan. Lo mismo que si quisiéramos que entendiera otro idioma.

También tengo que explicar otras variables como que existen diferentes tonos de voz (femenino, masculino, adulto, niño), multitud de acentos, anglicismos que utilizan hispanohablantes o palabras con diferentes significados, entre otros.

Todos estos datos permiten que la máquina aprenda lo que es más probable que diga. Así, se reducen las posibilidades de que se equivoquen, aunque no se eliminan. De hecho, existe cierta controversia con el sesgo machista de estas herramientas, pero «No es un problema de las máquinas, sino de los datos que están disponibles», Destaca Nuria Bel, profesora del Departamento de Traducción y Ciencias del Lenguaje de la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona. En otras palabras, no es frecuente que un sistema entienda la frase «María es una excelente doctora», sustantivo aceptado actualmente en su voz femenina para referirse a una mujer, porque lo más común es decir «María es una excelente doctora». «

El problema es que la obtención de datos es una tarea compleja, ahora más que nunca con la Ley Orgánica de Protección de Datos vigente. “Por eso las empresas buscan lingüistas. Son rápidos en pensar en ejemplos y controlar el amplio alcance del diálogo ”, explica Bel. «Es precisamente esta demanda de profesionales de la lengua la que ha llevado al modificación de planes de estudio de algunas universidades, que ya forman a sus alumnos en lingüística computacional ».

Guerra tecnológica

Algunas empresas también han recurrido a la solidaridad de los usuarios, como Mozilla, que lanzó una donación de grabaciones para recopile conjuntos de datos en diferentes idiomas que pueda utilizar sin restricciones. Las instituciones gubernamentales también han mostrado su interés en el PLN. En España tenemos el ejemplo del Plan de Fomento de las Tecnologías del Lenguaje, desarrollado por el Ministerio de Economía y Transformación Digital.

Actualmente nos enfrentamos a una auténtica guerra tecnológica en torno al PLN. Cada año, las empresas gastan más esfuerzo y dinero para implementar los últimos avances y continúan investigando mejoras en redes neuronales artificiales, que todavía necesitan muchos datos de los que aprender. «La IA nació con el objetivo de que las máquinas simulen el funcionamiento de un cerebro humano, pero aún queda un largo camino por recorrer», dice Bel.

“Aunque hay sistemas que han evolucionado mucho, como los traductores automáticos (Google Translate, por ejemplo), hay otras herramientas con mucho margen de mejora, como los chatbots (programa informático con el que se puede conversar) ”, explica Guerrero.

En lo que coinciden ambos especialistas es en que las máquinas están ahí para ayudarnos y que siguen siendo las personas quienes las hacen funcionar y evolucionar.

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