{"id":4072,"date":"2023-08-08T21:48:19","date_gmt":"2023-08-09T00:48:19","guid":{"rendered":"https:\/\/matrixgo.ai\/os-desafios-da-pln-na-inteligencia-artificial-ia\/"},"modified":"2023-08-08T21:48:19","modified_gmt":"2023-08-09T00:48:19","slug":"os-desafios-da-pln-na-inteligencia-artificial-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matrixgo.ai\/es\/os-desafios-da-pln-na-inteligencia-artificial-ia\/","title":{"rendered":"\u00a0Los desaf\u00edos de la PNL en la Inteligencia Artificial (IA)"},"content":{"rendered":"

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\u00bfHas considerado alguna vez la complejidad que implica programar traductores de texto, asistentes personales virtuales o incluso chatbots? Lograr que las m\u00e1quinas se comuniquen de forma coherente (y natural) con los humanos es un reto e implica, entre otras t\u00e9cnicas, PNL.<\/p>\n\n\n\n

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un sub\u00e1rea de la IA, que puede conceptualizarse de manera simplista como un \u201ctraductor\u201d o herramienta utilizada para ayudar a la m\u00e1quina a comprender y procesar el lenguaje humano natural. <\/strong>Busca soluciones a problemas que requieren el procesamiento computacional de un lenguaje natural. Entre otras t\u00e9cnicas, el PLN implica el reconocimiento de entidades con nombre (un tipo de identificaci\u00f3n de nombres propios, ubicaciones y otra informaci\u00f3n relevante en el texto), el an\u00e1lisis de sentimientos y la generaci\u00f3n del propio lenguaje natural.<\/p>\n\n\n\n

VER TAMBI\u00c9N: \u201cAutomatizaci\u00f3n del servicio al cliente: \u00bfqu\u00e9 es, cu\u00e1les son las ventajas y c\u00f3mo hacerlo?\u201d<\/a><\/p>\n\n\n\n

VER TAMBI\u00c9N: \u201cBot de ventas: \u00bfqu\u00e9 es, c\u00f3mo crear uno y c\u00f3mo usarlo para vender m\u00e1s?\u201d<\/a><\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, aunque ya est\u00e1 bastante desarrollado y ampliamente utilizado (con numerosas aplicaciones), el El procesamiento del lenguaje natural a\u00fan enfrenta desaf\u00edos y obst\u00e1culos complejos, pero contin\u00faa mejorando. Esto se debe principalmente a la constante evoluci\u00f3n del lenguaje humano.<\/strong> El Oxford English Dictionary, por ejemplo, incluy\u00f3 700 palabras nuevas en su actualizaci\u00f3n de 2021. \u00a1Solo el idioma portugu\u00e9s tiene aproximadamente 370.000 palabras!<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 de este escenario complejo y en constante cambio, otro desaf\u00edo formidable es el contexto. "Consideremos que, dentro de un contexto ling\u00fc\u00edstico espec\u00edfico, teniendo en cuenta matices como la entonaci\u00f3n del habla, la elecci\u00f3n 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 m\u00e1quinas, por otro lado, Incluso con modelos avanzados de PNL, tiene dificultades para reconocer todos estos puntos.<\/strong>\u201d, recuerda Simone Faquineli, especialista en Inteligencia Artificial de Matriz brasile\u00f1a<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Las palabras con doble sentido (tambi\u00e9n llamadas polisemias; existen innumerables en nuestro vocabulario) dificultan la vida de las m\u00e1quinas, ya que su significado depende precisamente del contexto. Otra complicaci\u00f3n son las jergas y expresiones comunes, muy utilizadas en la vida cotidiana, que al ser utilizadas por los usuarios que interact\u00faan con la tecnolog\u00eda pueden generar confusi\u00f3n y errores.<\/strong>El t\u00e9rmino "velho" o "v\u00e9io" es sin\u00f3nimo 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 representar\u00eda ni remotamente a una persona de edad avanzada. \u00bfTe das cuenta del drama?<\/p>\n\n\n\n

Otro desaf\u00edo de la PNL son los errores gramaticales. <\/strong>La m\u00e1quina est\u00e1 programada con base en lenguaje est\u00e1ndar, siguiendo con precisi\u00f3n la ortograf\u00eda y la gram\u00e1tica. Los usuarios, por otro lado, son propensos a errores y\/o abreviaturas. \u00abAl configurar nuestros chatbots, tenemos en cuenta los errores tipogr\u00e1ficos, de concordancia y\/o gramaticales m\u00e1s comunes, lo que facilita enormemente la comprensi\u00f3n de la m\u00e1quina. Adem\u00e1s, lo que conocemos como "aprendizaje autom\u00e1tico" ayuda a la tecnolog\u00eda a mejorar con cada nueva interacci\u00f3n, haci\u00e9ndola m\u00e1s inteligente\u00bb, a\u00f1ade Simone.<\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es precisamente lo que ha permitido (y sigue permitiendo) avances tan significativos en las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial. Ser\u00eda pr\u00e1cticamente imposible dotar a una m\u00e1quina de todas las innumerables posibilidades y variaciones ling\u00fc\u00edsticas y sem\u00e1nticas existentes. El funcionamiento y las interacciones de la tecnolog\u00eda garantizan una asimilaci\u00f3n mucho m\u00e1s general y fiel de la realidad del idioma, incluyendo, por ejemplo, los regionalismos.<\/p>\n\n\n\n

Aun as\u00ed, los desaf\u00edos sem\u00e1nticos como la iron\u00eda y el sarcasmo humanos a\u00fan plantean obst\u00e1culos, incluso para las IA altamente entrenadas. Conversaciones con asistentes de voz y chatbots de atenci\u00f3n al cliente<\/strong>, por ejemplo, puede No siempre se captan quejas como \u201c\u00a1Qu\u00e9 maravilloso servicio!\u201d<\/strong> \u201cEn estos casos, lo que hacemos para mitigar esa confusi\u00f3n es, mediante an\u00e1lisis de sentimientos y un sistema de puntuaci\u00f3n, programar la m\u00e1quina para que lea el contexto anterior y posterior, observe la puntuaci\u00f3n e identifique emojis para captar el significado real de la conversaci\u00f3n\u201d, se\u00f1ala Simone.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son entonces las perspectivas y predicciones que podemos hacer para la evoluci\u00f3n del Procesamiento del Lenguaje Natural como un subcampo de la Inteligencia Artificial?<\/p>\n\n\n\n

Es un hecho que las t\u00e9cnicas de PNL son cada d\u00eda m\u00e1s avanzadas y sus modelos m\u00e1s inteligentes. Los asistentes virtuales, traductores, chatbots y otras tecnolog\u00edas tambi\u00e9n est\u00e1n cada vez m\u00e1s capacitados, lo que nos sorprende.<\/strong> Sin embargo, tambi\u00e9n es un hecho que la complejidad ling\u00fc\u00edstica no deja de aumentar. Con el tiempo, prometen surgir nuevas t\u00e9cnicas, subcampos y tecnolog\u00edas para abordar dicha complejidad y el deseo latente de la humanidad de comunicarse con las m\u00e1quinas. Simone concluye: \u00ab(...) estamos preparados y equipados con la experiencia y la tecnolog\u00eda para seguir el ritmo de esta evoluci\u00f3n y de lo que est\u00e1 por venir\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

LEA TAMBI\u00c9N: \u201cEstablecer horarios y descansos en OMINI\u201d<\/a><\/p>\n\n\n\n

LEA TAMBI\u00c9N: \u201cMejorando la experiencia de sus clientes con OMINI\u201d<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfTe has parado a pensar alguna vez en la complejidad que implica programar traductores de texto, asistentes personales virtuales o incluso chatbots? Lograr que las m\u00e1quinas se comuniquen de forma coherente (y natural) con los humanos es un reto e implica, entre otras t\u00e9cnicas, el procesamiento del lenguaje natural (PLN). 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