La Inteligencia Artificial (IA) es noticia cada vez m\u00e1s frecuente. Los \u00e9xitos de esta ciencia empiezan a verse en un n\u00famero importante de las actividades de los seres humanos. Los programas \u201cinteligentes\u201d juegan ya mejor ajedrez, Go y P\u00f3ker, que los seres humanos. Tambi\u00e9n pueden diagnosticar enfermedades de manera m\u00e1s precisa que los m\u00e9dicos especialistas. Ahora ya hay autos que se manejan solos, sin chofer.<\/p>\n
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Hay campos, sin embargo, que parecieran que fuesen mucho m\u00e1s complejos como para ser atacados por la IA. Por ejemplo, la lectura de los labios es una ciencia inexacta. El problema es que muchos de los sonidos generados en el habla no se ven y se calcula que solamente el 30% de todo lo que hablamos podemos discernirlo f\u00e1cilmente leyendo los labios. Por ello cient\u00edficos de la Universidad de Oxford se han asociado con DeepMind, de Google, para desarrollar IA que podr\u00eda ayudar a quienes no pueden escuchar. Para ello han desarrollado \u201cWatch, Attend and Spell\u201d (WAS), que lee mejor los labios que incluso los expertos en el tema.<\/p>\n
La precisi\u00f3n de la lectura de labios var\u00eda, pero algo es claro: est\u00e1 lejos de ser perfecta para poder interpretar el habla. En un art\u00edculo previo, los cient\u00edficos de Oxford reportaron que en promedio, las personas que tienen discapacidad auditiva leen los labios y logran un 52.3% de precisi\u00f3n. Por otra parte, los investigadores de Georgia Tech dicen que solamente el 30% de todo lo que se dice es visible a los labios.<\/p>\n
Pero sea como sea, el software escrito puede ya automatizar la tarea de leer los labios y adem\u00e1s, su precisi\u00f3n podr\u00eda tener un impacto importante en las personas sordas. El equipo de Oxford y Google buscan desarrollar un mejor sistema que pueda dar resultados incluso mucho m\u00e1s precisos. Los investigadores usaron una red neuronal profunda y algoritmos de aprendizaje, adem\u00e1s de ense\u00f1arle a la computadora a ver videos para m\u00e1s o menos unas 5000 horas de grabaciones de la BBC. Los videos incluyeron m\u00e1s de 118 mil oraciones, as\u00ed como un vocabulario de unas 17,500 palabras, habladas por m\u00e1s de 1000 personas diferentes.<\/p>\n
Entonces pusieron a WAS a prueba contrastando los resultados con un experto humano en la lectura de los labios, mostr\u00e1ndole un video sin sonido en donde solamente se pod\u00eda ver los labios de la persona que hablaba. El experto humano ley\u00f3 correctamente 12% de las palabras, mientras que WAS logr\u00f3 50% de las palabras de forma correcta. Los errores cometidos fueron menores, de acuerdo a los investigadores, en donde por ejemplo, faltaba una \u2018s\u2019 al final de la palabra o bien, poniendo una palabra mal escrita por una sola letra mal interpretada.<\/p>\n
Los investigadores piensan que en la medida que el programa adquiera m\u00e1s entrenamiento, m\u00e1s precisi\u00f3n en la lectura de los labios podr\u00e1 tener. Es cuesti\u00f3n de seguir trabajando en este aspecto del problema.<\/p>\n
\u201cLa tecnolog\u00eda de IA para leer los labios podr\u00eda mejorar la precisi\u00f3n y velocidad de los sistemas de \u201cspeech-to-text\u201d (hablar y pasar a texto), especialmente en ambientes ruidosos. Apelamos a que se haga m\u00e1s investigaci\u00f3n en esta \u00e1rea esperando ver pronto nuevos avances\u201d, dijo Jesal Vishnuram, gerente de investigaci\u00f3n tecnol\u00f3gica de la caridad brit\u00e1nica para la discapacidad auditiva.<\/p>\n