¿Has considerado alguna vez la complejidad que implica programar traductores de texto, asistentes personales virtuales o incluso chatbots? Lograr que las máquinas se comuniquen de forma coherente (y natural) con los humanos es un reto e implica, entre otras técnicas, PNL.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un subárea de la IA, que puede conceptualizarse de manera simplista como un “traductor” o herramienta utilizada para ayudar a la máquina a comprender y procesar el lenguaje humano natural. Busca soluciones a problemas que requieren el procesamiento computacional de un lenguaje natural. Entre otras técnicas, el PLN implica el reconocimiento de entidades con nombre (un tipo de identificación de nombres propios, ubicaciones y otra información relevante en el texto), el análisis de sentimientos y la generación del propio lenguaje natural.
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Sin embargo, aunque ya está bastante desarrollado y ampliamente utilizado (con numerosas aplicaciones), el El procesamiento del lenguaje natural aún enfrenta desafíos y obstáculos complejos, pero continúa mejorando. Esto se debe principalmente a la constante evolución del lenguaje humano. El Oxford English Dictionary, por ejemplo, incluyó 700 palabras nuevas en su actualización de 2021. ¡Solo el idioma portugués tiene aproximadamente 370.000 palabras!
Más allá de este escenario complejo y en constante cambio, otro desafío formidable es el contexto. "Consideremos que, dentro de un contexto lingüístico específico, teniendo en cuenta matices como la entonación del habla, la elección de palabras y los intervalos de pausa, el cerebro humano es capaz de procesar el significado y la importancia de un texto en milisegundos. Las máquinas, por otro lado, Incluso con modelos avanzados de PNL, tiene dificultades para reconocer todos estos puntos.”, recuerda Simone Faquineli, especialista en Inteligencia Artificial de Matriz brasileña.
Las palabras con doble sentido (también llamadas polisemias; existen innumerables en nuestro vocabulario) dificultan la vida de las máquinas, ya que su significado depende precisamente del contexto. Otra complicación son las jergas y expresiones comunes, muy utilizadas en la vida cotidiana, que al ser utilizadas por los usuarios que interactúan con la tecnología pueden generar confusión y errores.El término "velho" o "véio" es sinónimo de "cara" en muchas situaciones; recuerda que "cara" en este sentido significa "amigo" y, aunque es un sustantivo masculino, puede usarse para mujeres. Por lo tanto, "Velho", en un contexto dado, no representaría ni remotamente a una persona de edad avanzada. ¿Te das cuenta del drama?
Otro desafío de la PNL son los errores gramaticales. La máquina está programada con base en lenguaje estándar, siguiendo con precisión la ortografía y la gramática. Los usuarios, por otro lado, son propensos a errores y/o abreviaturas. «Al configurar nuestros chatbots, tenemos en cuenta los errores tipográficos, de concordancia y/o gramaticales más comunes, lo que facilita enormemente la comprensión de la máquina. Además, lo que conocemos como "aprendizaje automático" ayuda a la tecnología a mejorar con cada nueva interacción, haciéndola más inteligente», añade Simone.
El aprendizaje automático es precisamente lo que ha permitido (y sigue permitiendo) avances tan significativos en las tecnologías de inteligencia artificial. Sería prácticamente imposible dotar a una máquina de todas las innumerables posibilidades y variaciones lingüísticas y semánticas existentes. El funcionamiento y las interacciones de la tecnología garantizan una asimilación mucho más general y fiel de la realidad del idioma, incluyendo, por ejemplo, los regionalismos.
Aun así, los desafíos semánticos como la ironía y el sarcasmo humanos aún plantean obstáculos, incluso para las IA altamente entrenadas. Conversaciones con asistentes de voz y chatbots de atención al cliente, por ejemplo, puede No siempre se captan quejas como “¡Qué maravilloso servicio!” “En estos casos, lo que hacemos para mitigar esa confusión es, mediante análisis de sentimientos y un sistema de puntuación, programar la máquina para que lea el contexto anterior y posterior, observe la puntuación e identifique emojis para captar el significado real de la conversación”, señala Simone.
¿Cuáles son entonces las perspectivas y predicciones que podemos hacer para la evolución del Procesamiento del Lenguaje Natural como un subcampo de la Inteligencia Artificial?
Es un hecho que las técnicas de PNL son cada día más avanzadas y sus modelos más inteligentes. Los asistentes virtuales, traductores, chatbots y otras tecnologías también están cada vez más capacitados, lo que nos sorprende. Sin embargo, también es un hecho que la complejidad lingüística no deja de aumentar. Con el tiempo, prometen surgir nuevas técnicas, subcampos y tecnologías para abordar dicha complejidad y el deseo latente de la humanidad de comunicarse con las máquinas. Simone concluye: «(...) estamos preparados y equipados con la experiencia y la tecnología para seguir el ritmo de esta evolución y de lo que está por venir».
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