{"id":5747,"date":"2017-05-29T13:27:38","date_gmt":"2017-05-29T19:27:38","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=5747"},"modified":"2017-05-29T13:27:38","modified_gmt":"2017-05-29T19:27:38","slug":"esta-maquina-resume-textos-largos-sorprendentemente-bien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/esta-maquina-resume-textos-largos-sorprendentemente-bien\/","title":{"rendered":"Esta m\u00e1quina resume textos largos sorprendentemente bien"},"content":{"rendered":"<p>El nuevo software de Salesforce\u00a0ofrece una gran mejora frente a los sistemas anteriores gracias a la combinaci\u00f3n de varias t\u00e9cnicas. <!--more-->Aunque todav\u00eda no es perfecto, podr\u00eda\u00a0tener un gran impacto en muchos campos, como la medicina, el derecho y la investigaci\u00f3n<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>\u00bfQui\u00e9n tiene tiempo de\u00a0leer cada art\u00edculo que le llega por\u00a0Twitter o Facebook, o cada documento relevante para su trabajo?\u00a0A medida que la sobrecarga de informaci\u00f3n aumenta, los ordenadores podr\u00edan acabar siendo la \u00fanica esperanza\u00a0para lidiar con este\u00a0creciente diluvio de documentos. As\u00ed que depender de las m\u00e1quinas para\u00a0analizar y parafrasear art\u00edculos, trabajos de investigaci\u00f3n y otros textos podr\u00eda acabar siendo algo habitual.<\/p>\n<p>Un algoritmo desarrollado por investigadores de Salesforce demuestra que, alg\u00fan d\u00eda,\u00a0los ordenadores podr\u00edan llegar a asumir\u00a0el trabajo de resumir los documentos. El programa emplea varios trucos de aprendizaje autom\u00e1tico para producir extractos sorprendentemente coherentes de textos\u00a0m\u00e1s largos. Y aunque a\u00fan no lo hace tan bien como una persona, sugiere que\u00a0la condensaci\u00f3n del texto podr\u00eda automatizarse alg\u00fan d\u00eda.<\/p>\n<p>El algoritmo ha resumido, por ejemplo, un reciente\u00a0<a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/2017\/05\/08\/technology\/uk-election-facebook-fake-news.html\">art\u00edculo<\/a>\u00a0de\u00a0The New York Times\u00a0sobre los esfuerzos de Facebook\u00a0para luchar contra las noticias falsas de cara a las pr\u00f3ximas elecciones de Reino Unido:<\/p>\n<p>La red social public\u00f3 una serie de anuncios en peri\u00f3dicos en Reino Unido el\u00a0lunes.<\/p>\n<p>Ha eliminado decenas de miles de cuentas falsas en Reino Unido.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n ha anunciado que contratar\u00e1 a 3.000 moderadores m\u00e1s, lo que aumenta en casi el doble el n\u00famero de personas en todo el mundo que rastrean en busca de contenidos inapropiados u ofensivos.<\/p>\n<p>El algoritmo de Salesforce rinde dr\u00e1sticamente mejor que cualquier otro sistema anterior, seg\u00fan una herramienta de software com\u00fan para medir la precisi\u00f3n de los res\u00famenes de texto.<\/p>\n<p>El cient\u00edfico jefe de Salesforce,\u00a0<a href=\"http:\/\/www.socher.org\/\">Richard Socher<\/a>, un nombre destacado del aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento del lenguaje natural cuya\u00a0start-up,\u00a0<a href=\"https:\/\/metamind.io\/\">MetaMind<\/a>, fue adquirida por Salesforce en 2016, afirma: &#8220;No creo haber visto jam\u00e1s una mejora tan grande\u00a0en ninguna tarea [de procesamiento del lenguaje natural]&#8221;.<\/p>\n<p>Al software a\u00fan le queda mucho para igualar la capacidad humana de captar la esencia de un documento de texto, y\u00a0otros res\u00famenes que genera son m\u00e1s enrevesados y menos coherentes.\u00a0De hecho, resumir el texto a la perfecci\u00f3n requerir\u00eda una inteligencia real, con sentido com\u00fan y dominio del lenguaje.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div style=\"width: 800px;\" class=\"wp-video\"><!--[if lt IE 9]><script>document.createElement('video');<\/script><![endif]-->\n<video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-5747-1\" width=\"800\" height=\"288\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/thumb.gif.mp4?_=1\" \/><a href=\"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/thumb.gif.mp4\">http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/wp-content\/uploads\/2017\/05\/thumb.gif.mp4<\/a><\/video><\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Analizar el lenguaje sigue siendo uno de los\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/602094\/ais-language-problem\/\">mayores desaf\u00edos de la inteligencia artificial<\/a>, y lograr hacerlo de forma eficaz\u00a0ofrecer\u00eda un gran\u00a0potencial comercial. Incluso una limitada inteligencia ling\u00fc\u00edstica, conocida como\u00a0la capacidad de analizar preguntas habladas o escritas\u00a0y responder de maneras m\u00e1s sofisticadas y coherentes,\u00a0podr\u00eda transformar la computaci\u00f3n personal. En muchos campos especializados,\u00a0como la medicina, las investigaciones cient\u00edficas y el derecho,\u00a0condensar la informaci\u00f3n y extraer conocimientos podr\u00eda conllevar incre\u00edbles beneficios comerciales.<\/p>\n<p>El investigador cient\u00edfico Caiming Xiong, que particip\u00f3 en el trabajo, asegura que, aunque el algoritmo de su equipo no es perfecto,\u00a0podr\u00eda resumir noticias y\u00a0generar\u00a0sinopsis de los correos electr\u00f3nicos de clientes. Esto \u00faltimo podr\u00eda resultar especialmente \u00fatil para la propia plataforma de Salesforce.<\/p>\n<p>Las mejoras del algoritmo de Salesforce se deben a una combinaci\u00f3n de distintos enfoques. El sistema aprende de ejemplos de buenos res\u00famenes, un enfoque llamado aprendizaje supervisado, pero tambi\u00e9n emplea un tipo de atenci\u00f3n artificial al texto que est\u00e1 ingiriendo y resumiendo. Esto ayuda a\u00a0garantizar que el resumen no resulta repetitivo, un problema com\u00fan de los algoritmos de resumen.<\/p>\n<p>El sistema experimenta para generar res\u00famenes propios mediante un proceso llamado\u00a0aprendizaje reforzado. Inspirado por el proceso de aprendizaje animal,\u00a0para ello hay que proporcionar refuerzos positivos para realizar las acciones requeridas. Este enfoque ya se ha utilizado para tareas como jugar a juegos y\u00a0controlar robots (ver\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/6824\/tr10-aprendizaje-reforzado\">TR10: Aprendizaje reforzado<\/a>). Quienes trabajan actualmente en interfaces de conversaci\u00f3n est\u00e1n\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/603912\/apples-ai-director-heres-how-to-supercharge-deep-learning\/\">estudiando cada vez m\u00e1s el aprendizaje reforzado<\/a>\u00a0para mejorar sus sistemas.<\/p>\n<p>El profesor de la Universidad Northwestern (EEUU) y fundador de\u00a0<a href=\"https:\/\/www.narrativescience.com\/\">Narrative Science<\/a>,\u00a0<a href=\"http:\/\/www.mccormick.northwestern.edu\/research-faculty\/directory\/profiles\/hammond-kristian.html\">Kristian Hammond<\/a>, cuya\u00a0empresa genera informes de prensa a partir de datos brutos, afirma que la investigaci\u00f3n de Salesforce\u00a0es\u00a0un buen avance, pero que tambi\u00e9n se\u00f1ala los l\u00edmites de depender \u00fanicamente del aprendizaje autom\u00e1tico estad\u00edstico. El experto detalla: &#8220;En alg\u00fan momento, deber\u00edamos reconocer que\u00a0necesitamos que estos sistemas integren un poco de sem\u00e1ntica y un poco de conocimientos sint\u00e1cticos\u00a0para que tengan un buen dominio [del lenguaje] y se expresen de manera fluida. Dice que el uso de un mecanismo de atenci\u00f3n imita, a un nivel muy b\u00e1sico, la manera en la que una persona presta atenci\u00f3n a lo que acaba\u00a0de decir. Hammond contin\u00faa: &#8220;Cuando dices algo, los detalles de c\u00f3mo lo dices dependen del contexto de lo que has dicho antes. Este trabajo representa un paso en esa direcci\u00f3n&#8221;.<\/p>\n<p>Mejorar las habilidades ling\u00fc\u00edsticas de los ordenadores tambi\u00e9n podr\u00eda resultar cr\u00edtico para mejorar la inteligencia artificial (IA). Una\u00a0start-up\u00a0llamada\u00a0<a href=\"http:\/\/www.maluuba.com\/\">Maluuba<\/a>, que ha sido adquirida este a\u00f1o por Microsoft, ha desarrollado\u00a0un sistema capaz de generar preguntas relevantes a partir de un texto. El equipo de Maluuba tambi\u00e9n emple\u00f3 una combinaci\u00f3n de aprendizaje supervisado y reforzado.<\/p>\n<p>El investigador de Maluuba Adam Trischler dice que plantear preguntas relevantes es una parte importante del aprendizaje, por lo que tambi\u00e9n es importante desarrollar m\u00e1quinas inquisitivas. &#8220;El objetivo final es emplear preguntas y respuestas dentro de un di\u00e1logo.\u00a0\u00bfY si una m\u00e1quina pudiese salir a recopilar informaci\u00f3n y despu\u00e9s hacer sus propias preguntas?&#8221;, concluye Trischler.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Fuente:<\/strong> MIT<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El nuevo software de Salesforce\u00a0ofrece una gran mejora frente a los sistemas anteriores gracias a la combinaci\u00f3n de varias 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