| Artículos | 01 OCT 2007

Diálogos entre hombre y máquina

Tags: Histórico
El procesamiento del lenguaje natural, primer escenario de la Inteligencia Artificial
Arantxa Herranz.
El lenguaje es, sin duda, una de las principales diferencias que existen entre el hombre y el resto de los animales y lo que, según muchos expertos, confiere a los humanos la inteligencia que les caracteriza. Y cuando se intuye la complejidad que hay tras el lenguaje es cuando se quiere trasladar esta interacción entre los hombres y las máquinas. El procesamiento del lenguaje natural es, sin duda, una tecnología en auge y cada vez más presente en los diversos canales de comunicación que existen entre usuarios y empresas, pero aún tiene mucho camino por recorrer y obstáculos que salvar para que estas conversaciones entre hombre y máquina no sean un diálogo de besugos.

En muchas ocasiones, cuando llamamos a un teléfono de información, quien nos atiende ya no es una operadora, sino una máquina. Y, algunas de ellas, son capaces incluso de entender nuestras consultas. Un ejemplo de ello sería el servicio de información de la Dirección General de Tráfico, que nos ofrece la posibilidad de consultar diversos trámites administrativos o el estado de las carreteras, incluso por provincias. Sin embargo, estos sistemas siguen siendo, a día de hoy, limitados, puesto que están preparados para procesar sólo determinado tipo de información. Así, por ejemplo, si nos hemos equivocado y se lo expresamos a la máquina como si fuera un humano (especialmente si empleamos expresiones coloquiales), con toda probabilidad el sistema nos contestará (muy amablemente, eso sí) con un “perdón, no le he entendido. ¿Puede repetir su consulta?”
Algo similar nos ocurre cuando intentamos hacer búsquedas en internet, bien en un buscador general, bien a través de la herramienta de búsqueda de un sitio concreto. El sistema busca por palabras pero aún no es capaz de “entender” qué es lo que nosotros estamos buscando, así que somos los usuarios los que tenemos que intentar comprender a la herramienta y adaptarnos a ella. Otro ejemplo. Imagine que le interesa buscar cómo ha ido evolucionando la cotización de las acciones de una empresa a lo largo del tiempo. Si acude al buscador de dicha entidad, podrá buscar por el concepto “acciones” y, seguramente, la información mostrada hará referencia al valor actual de las mismas. Si busca por “histórico”, puede que le muestre una lista de los momentos que la entidad considera como más importantes en su trayectoria. Y si combina ambas palabras en la búsqueda, quizá lo que le muestre son los máximos y mínimos históricos que han marcado las acciones. ¿Conclusión? Le resultará bastante difícil encontrar a la primera lo que andaba buscando (la evolución de las acciones).
Pues bien, la industria trabaja ya desde hace muchos años en intentar solucionar estas cuestiones para que la experiencia de interactuar con una máquina no llegue a ser frustrante, como en muchos casos resulta. Aunque pueda parecer magia, el reto es que las máquinas lleguen a procesar y entender el lenguaje. El objetivo final es llegar a superar el llamado Test de Turing, enunciado por Alan Turing en 1950. Básicamente, consiste en tener a una persona conectada a un ordenador mediante un sistema de chat y manteniendo dos conversaciones: una con un humano y otra con una máquina. Si a esta persona le es imposible determinar quién es el humano y quién es la máquina, ésta habrá superado la prueba.

Sumergiéndonos en el lenguaje
El procesamiento tecnológico del lenguaje natural es algo muy complejo puesto que conlleva el análisis de las frases y de las palabras a nivel morfológico, sintáctico, semántico y pragmático. Las aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) procesan texto escrito (o voz transcrita a texto) por medios computacionales. Como decíamos antes, el objetivo es que una máquina pueda “comprender” el significado de un texto para ejecutar una acción relevante para el usuario.
Sin embargo, para ciertos expertos, el funcionamiento de estos sistemas no se puede describir atendiendo a criterios uniformes, puesto que, durante las últimas décadas, han aparecido distintos enfoques o estrategias para lograr estos objetivos. De hecho, y quizá debido a la complejidad del problema, se ha decidido abordar la cuestión desde parcelas limitadas, generando la aparición de áreas como la recuperación de información, la traducción automática o los sistemas de diálogo, que nos haría adentrarnos en aún complejidades más diversas (basta con, por ejemplo, haber utilizado algún traductor on-line para entender, perfectamente, hasta dónde puede llegar el problema no sólo de comprender la frase, sino de hacer una traducción real y no al pie de la letra).
Básicamente, podríamos resumir en dos etapas el sistema de funcionamiento de estos sistemas de procesamiento de lenguaje natural. En la primera etapa se reconoce una pregunta del usuario utilizando análisis gramaticales y diccionarios para cada uno de los idiomas soportados. Una vez comprendida la pregunta, una segunda etapa se encarga de darle una respuesta adecuada, utilizando técnicas propias de la Inteligencia Artificial como el razonamiento deductivo, la generalización de conceptos y la subcategorización verbal. Pero, evidentemente, detrás de todo esto subyacen tareas más complejas como los análisis mencionados anteriormente: reconocimiento de voz, descubrimiento de lenguajes, análisis léxico-morfológico, análisis gramatical o sintáctico, análisis semántico, estrategias conocidas como merging, raising, thought, devilering y phrasing, modelos de representación de la información, organización de la memoria de trabajo, generación semántica, sintáctica y léxica, síntesis de voz…Y todo ello en una arquitectura totalmente integrada en la que puedan convivir lenguajes estándares como WML, HTML, XHTML, VoiceXML, C++ y Java, Flash Lite.

Pros y contras
Aunque es cierto que estas tecnologías están avanzando mucho y que incluso podemos ver ya cómo algunos sistemas empiezan a “comprender” y entender el lenguaje humano, aún queda mucho camino por recorrer para que el procesamiento del lenguaje natural sea más una realidad que algo que aún suena a ciencia ficción.
Las ventajas son prácticamente evidentes, puesto que, por ejemplo, “transforma completamente la concepción de un sitio web, pasando de un mero sistema de publicación a un sistema de diálogo en contacto continuo con el público”, relata Jordi Torras, vicepresidente de Q-go para el sur de Europa. Dicho de otro modo, quizá la ventaja más importante es que se abre la puerta a la interacción hombre-software de forma que sea la aplicación de software la que se acomoda al lenguaje humano y no las personas a los lenguajes formales de dichas aplicaciones (como sucede en la actualidad). Algo que es posible al mejorar tanto a nivel de interfaces de acceso gráficas (mejorando sensiblemente el componente visual de la interacción) como en la parte verbal de la comunicación (reducida habitualmente a menús y botones).
Pero, además, desde el punto de vista económico o empresarial, esta tecnología pone a disposición de las empresas nuevas posibilidades tanto para mecanismos personalizados de interacción con el cliente o consumidor, como estrategias para la reducción de costes. Es decir, esta

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