{"id":18704,"date":"2019-09-30T08:22:18","date_gmt":"2019-09-30T14:22:18","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=18704"},"modified":"2019-09-30T08:23:18","modified_gmt":"2019-09-30T14:23:18","slug":"quien-ensena-a-hablar-a-las-maquinas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/quien-ensena-a-hablar-a-las-maquinas\/","title":{"rendered":"\u00bfQui\u00e9n ense\u00f1a a hablar a las m\u00e1quinas?"},"content":{"rendered":"

magine un mundo en el que Siri entiende perfectamente nuestras instrucciones. No hay que repetir una y otra vez eso de \u00abd\u00f3nde est\u00e1 la panader\u00eda m\u00e1s cercana\u00bb hasta que el aparato pilla el significado. Un mundo en el que Alexa y Google Translator y el navegador de nuestro coche reciben nuestras instrucciones con naturalidad, da igual que estemos constipados, tartamudeemos, tengamos un acento especial o chapurreemos malamente un idioma. Un mundo, en fin, en el que las m\u00e1quinas hagan lo que hacemos los humanos constantemente: esforzarse por entender al otro. Ese mundo est\u00e1 lejano (a\u00fan le queda mucho recorrido a la tecnolog\u00eda para imitar la capacidad humana de comprensi\u00f3n del lenguaje), pero llegar\u00e1 tarde o temprano. Y si lo hace ser\u00e1\u00a0<\/span>gracias al trabajo de una nueva legi\u00f3n de especialistas, a medio camino entre las letras y las ciencias, mitad fil\u00f3logos y mitad ingenieros, que se encargan ya de ense\u00f1ar a hablar a los robots.<\/b>\u00a0<\/span>Son los ling\u00fcistas computacionales.<\/p>\n

Posiblemente, la funci\u00f3n humana m\u00e1s dif\u00edcil de reproducir digitalmente sea la comprensi\u00f3n oral. Las nuevas tecnolog\u00edas de s\u00edntesis de sonidos pueden hacer que un aparato emita una voz muy parecida a la humana. Lo vemos todos los d\u00edas al recibir el mensaje del contestador de voz del tel\u00e9fono, el agradecimiento de la m\u00e1quina expendedora de tabaco, las instrucciones en la gasolinera o los consejos del navegador para girar a la derecha en la pr\u00f3xima rotonda. Imitar el habla es f\u00e1cil. Pero imitar la comprensi\u00f3n del habla es un reto morrocotudo. Las m\u00e1quinas no nos entienden bien. Y es que, a decir verdad, entender a los humanos es complicado. El principal problema es la variabilidad fon\u00e9tica. Nos parece que todos hablamos m\u00e1s o menos igual pero en realidad casi cada hablante tiene sus propias peculiaridades. Acentos, sesgos, modismos, estados de \u00e1nimo, imprimen a nuestra habla sutiles variaciones. Los humanos somos muy buenos a la hora de detectar y obviar esas variaciones. Podemos entender una frase pronunciada por un madrile\u00f1o, un catal\u00e1n o un sevillano aunque las tres sean fon\u00e9ticamente muy distintas. Solventamos sin problema que alguien se coma el final de una palabra o se atasque en una consonante. Somos capaces de reproducir el significado de una frase de alguien que no habla bien nuestro idioma y cuyo acento no se parece en nada a la realidad. Pero las m\u00e1quinas no saben hacerlo. En principio, los aparatos est\u00e1n dise\u00f1ados para detectar patrones de sonido, convertirlos en cadenas digitales de n\u00fameros e interpretarlos.\u00a0<\/span>Hay que educarles para interpretar una casi infinita variedad de peculiaridades fon\u00e9ticas, saber que \u00abcaza\u00bb y \u00abcasa\u00bb pueden ser la misma cosa o no seg\u00fan la regi\u00f3n de la persona que hable.<\/b>\u00a0<\/span>La cantidad de variaciones es tan grande que ni siquiera la tecnolog\u00eda m\u00e1s potente con la que contamos es capaz de abarcarla.<\/p>\n

Un reciente estudio realizado por la Universidad de Manchester sirvi\u00f3 un bello ejemplo para entender hasta qu\u00e9 punto nuestra manera de hablar es personal e intransferible. Se analiz\u00f3 el modo en el que angloparlantes del Norte del Reino Unido pronunciaban la palabra \u00abcrux\u00bb (quid, meollo en ingl\u00e9s). La \u00abu\u00bb central es un t\u00edpico ejemplo de vocal intermedia a medio camino entre la \u00aba\u00bb y la \u00abo\u00bb que tanto nos cuesta pronunciar a los espa\u00f1oles. El estudio demostr\u00f3 que la pronunciaci\u00f3n de esa vocal est\u00e1 influida por la biograf\u00eda del hablante. Los ingleses que no se han mudado nunca y han vivido siempre en el mismo entorno la pronuncian m\u00e1s parecido a una doble \u00abo\u00bb mientras que los que se han cambiado de casa usan una \u00abu\u00bb abierta. Hasta el punto de que es posible deducir el n\u00famero de veces que una persona se ha mudado de casa a partir del modo en el que pronuncia \u00abcrux\u00bb.<\/p>\n

No es extra\u00f1o que Siri pueda volverse loca ante tantas variaciones azarosas en el modo de hablar de los humanos. Algunos expertos consideran que el mismo origen estructural de las palabras influye en c\u00f3mo las pronunciamos. Existen sutiles diferencias de pronunciaci\u00f3n entre la palabra \u00abganado\u00bb (participio pasado del verbo ganar) y \u00abganado\u00bb (conjunto de animales). Nosotros no las percibimos, pero una m\u00e1quina muy afinada quiz\u00e1 s\u00ed. Por eso ha llegado a los centros de investigaci\u00f3n tecnol\u00f3gica m\u00e1s punteros del mundo un nuevo grupo de personas que hasta ahora eran puramente \u00abde letras\u00bb: los ling\u00fcistas. Y resulta que carreras como la de Filolog\u00eda, que se encontraban en franco retroceso en el mercado laboral, vuelven a estar altamente demandas. Seg\u00fan la Secretar\u00eda de Estado para el Avance Digital, tres de cada cuatro empresas dedicadas a tecnolog\u00edas del lenguaje han contratado a un especialista en ling\u00fc\u00edstica en el \u00faltimo a\u00f1o. En el Instituto de Ingenier\u00eda del Conocimiento de la Universidad Aut\u00f3noma de Madrid lo saben bien. All\u00ed licenciados en Filolog\u00eda e ingenieros trabajan para lograr que las m\u00e1quinas reconozcan cada vez m\u00e1s frases, respondan correctamente a las instrucciones, aprendan los matices de un adjetivo e, incluso,\u00a0<\/span>identifiquen el estado de \u00e1nimo de los usuarios.<\/b><\/p>\n

Los algoritmos matem\u00e1ticos tienen ahora que compartir espacio con s\u00edmbolos de texto y gr\u00e1ficos sint\u00e1cticos. Sujeto, verbo y predicado son palabras que vuelven a pronunciarse en los templos del Big Data y la Inteligencia Artificial. El poder de estas nuevas herramientas es espectacular. La combinaci\u00f3n de letras y ciencias en el laboratorio permite que se mejoren exponencialmente los programas de Inteligencia Artificial y \u00abmachine learning\u00bb, que son los que dotan a las m\u00e1quinas de capacidad de autoaprendizaje.<\/p>\n

Los robots y los asistentes virtuales no necesitan que alguien le ense\u00f1e constantemente lo que tienen que hacer. Igual que nosotros, una vez que han aprendido que cuando un americano dice \u00abamigou\u00bb se refiere a \u00abamigo\u00bb, son capaces de deducir para siempre que la \u00abou\u00bb final se traduce como \u00abo\u00bb en ese caso. Es la magia de la nueva tecnolog\u00eda de autoaprendizaje que ahora empieza tambi\u00e9n a enriquecerse del talento \u00abde letras\u00bb.<\/p>\n

Tambi\u00e9n el clima<\/b><\/p>\n

Y no solo de ling\u00fcistas. Otras \u00e1reas de la comunicaci\u00f3n son igualmente necesarias en los laboratorios de inteligencia artificial. La uni\u00f3n de comunicadores, marketinianos e ingenieros puede producir m\u00e9todos m\u00e1s f\u00e9rtiles de confecci\u00f3n de algoritmos generadores de textos inteligibles, de traductores autom\u00e1ticos que sean sensibles a las peculiaridades culturales de la persona, incluso a su estado de \u00e1nimo seg\u00fan la hora del d\u00eda o el clima o de contenidos digitales que superen los prejuicios humanos (sexismos, clasismos, racismos…). Puede que la pr\u00f3xima revoluci\u00f3n digital se haga a lomos de las letras del mismo modo que la primera se hizo a lomos de los n\u00fameros. Pronto tendremos sistemas de pago mediante reconocimiento facial y asistentes rob\u00f3ticos que nos atiendan en la consulta del m\u00e9dico. El hardware est\u00e1 desarrollado. Pero de nada servir\u00edan esas tecnolog\u00edas si las m\u00e1quinas no supieran diferenciar un rostro iracundo de otro deprimido o si el asistente virtual tratara por igual a un paciente ordinario y a un refugiado reci\u00e9n llegado despu\u00e9s de huir de su pa\u00eds. El matiz no est\u00e1 en las ciencias, est\u00e1 en las letras.<\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Jorge Alcalde, J. A. (2019, 29 septiembre). \u00bfQui\u00e9n ense\u00f1a a hablar a las m\u00e1quinas? Recuperado 30 septiembre, 2019, de https:\/\/www.larazon.es\/sociedad\/quien-ensena-a-hablar-a-las-maquinas-IO25096860<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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