PLN, o cómo queremos educar a nuestra IA

PLN, o cómo queremos educar a nuestra IA

Lingüística computacional y su aplicación, un campo clave para el desarrollo de una IA más humana.

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PLN, o cómo queremos educar a nuestra IA

«Ciencia y letras, a pesar de la concepción generalizada de que son términos opuestos, avanzan mucho más rápido si trabajan en equipo. La lingüística computacional es el campo donde se ejemplifica a la perfección esta conjugación de perfiles a priori antagónicos.»

Carmen Torrijos, lingüista Computacional del IIC (para Revista Retina)

 

La Lingüística Computacional, también conocida como Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), es aquella disciplina especializada en dotar la IA de las capacidades humanas de comunicación (básicamente hablar y entender como nosotros). Gracias a los avances que se realizan en este campo, los especialistas son capaces de crear traductores más precisos, chatbots capaces de empatizar con el usuario o incluso analizar la evolución de una lengua en concreto a partir de su uso en internet.

 

Algunas de las investigaciones más destacadas afirman poder extraer que emociones puede evocar un texto en concreto a partir del PLN, y cuáles son los causantes de esto (Emotion-Cause Pair Extraction: A New Task to Emotion Analysis in Texts, Nanjing U), o la mejora de la comprensión lectora de la IA con el objetivo de sintetizar y resumir contenidos de alta complejidad (A Simple Theoretical Model of Importance for Summarization, EPFL).

 

Una IA equilibrada pasa por el aprendizaje multidisciplinario

 

Más allá de los innovadores resultados que está brindando el PLN a entidades de todo tipo, sorprende la multidisciplinariedad de sus equipos, que además de integrar analistas y programadores, también incorpora lingüistas en la ecuación.

 

Esto es algo que no sucede por ejemplo con la visión por computación, que también podría incorporar profesionales del sector audiovisual (cámaras, productores…) o de la seguridad, que puedan ayudar a desengranar y categorizar imágenes o planos de forma más efectiva y estructurada.

 

Tal y como explicaba en Xataka Diana de la Iglesia, Doctora en Inteligencia Artificial y Computer Scientist en el CNIO, “para imitar una inteligencia humana necesitamos entender al ser humano, entender sus razonamientos, la forma de ejecutar el lenguaje y hacer comunicable el pensamiento. No pueden ir desligados la IA y las humanidades o la generación del arte. La IA debe abarcar todas las áreas si quiere ser completa”.

 

Probablemente no todos los campos de innovación tecnológica requieran de perfiles especializados en humanidades o letras. Sin embargo, parece importante garantizar la transversalidad del conocimiento de los profesionales responsables de “humanizar” la tecnología, especialmente en campos en los que la IA permita complementar estrategias de CX/UX.

 

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