En las últimas décadas, las empresas están combinando algoritmos para la creación de sistemas que logren observar, procesar, aprender, razonar, aplicar y representar el conocimiento, asimilando al cerebro humano. Algunas de estas enfocadas en el entendimiento del lenguaje natural se encuentran en la carrera de crear las mejores aplicaciones tecnológicas para automatizar y optimizar la vida diaria de los seres humanos.

Una de las áreas más interesantes de la Inteligencia Artificial (IA) es el Entendimiento del Lenguaje Natural (NLU, por sus siglas en inglés). La codificación de reglas del lenguaje en algoritmos se ha venido desarrollando en los últimos años a partir del machine learning. El NLU es un área de la IA que evoluciona día a día buscando que un sistema computacional analice, comprenda y procese el lenguaje humano.

“Inteligencia artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje automático… te dediques a lo que te dediques, si no lo comprendes tienes que ponerte con ello y aprender qué es. Porque de lo contrario serás un dinosaurio dentro de 3 años”  — Mark Cuban, empresario estadounidense, inversionista, y dueño de los Mavericks de Dallas de la NBA.

Los sistemas de IA que se han creado recientemente poseen la capacidad de interpretar el significado contextualizado de palabras y oraciones utilizadas cotidianamente por los humanos. La comprensión del lenguaje natural se fundamenta en los siguientes principios:

El procesamiento de lenguaje natural, el cual se enfoca en un abanico de tareas como la inspección sintáctica, la revisión gramatical, la interpretación de entidades y la generación de texto. 

El modelado del lenguaje donde se construyen las estructuras que permiten a los sistemas prepararse para predecir secuencias de palabras de forma ordenada. Estos sistemas utilizan grandes bases de datos para perfeccionar su objetivo.

La representación del conocimiento en donde se crean modelos de sistemas para retener, ordenar y controlar la información de forma simbólica. Con estos modelos se logra descifrar los significados y el contesto de palabras u oraciones.  

Con el empleo de IA de aprendizaje automático se establecen algoritmos modelados con el objetivo de aprender de manera autónoma. Con estos sistemas se pueden entrenar modelos de comprensión de lenguaje que con el tiempo van optimizando su funcionamiento. El NLU analiza semánticamente los artículos a partir de algoritmos informáticos con el objetivo de contextualizar naturalmente las palabras.  

Entre las técnicas que busca realizar los sistemas NLU se encuentran la legitimación, derivación, segmentación de expresiones, examinado, segmentación morfológica, derivación de oraciones y etiquetado de fragmentos del discurso. Estas técnicas se combinan con las regulaciones gramaticales para encontrar el significado de una expresión. 

En la vida cotidiana se emplean varios sistemas de entendimiento de lenguaje natural como los filtros de correo electrónico que, cuando abres el correo, han detectado un mensaje spam. En los correos Gmail, estos filtros también organizan los mensajes en tres espacios (principales, sociales y promociones). Los asistentes virtuales poseen reconocimiento de voz e identifican los discursos de los usuarios, con el fin de crear respuestas útiles. Actualmente, asistentes como Bixby, Google Assistant, Alexa o Siri son utilizados para interactuar en conversaciones del día a día en los hogares. 

Los motores de búsqueda como Bing, Google, DuckDuckGo y Yahoo son empleados por la mayoría de los usuarios de internet para buscar todo tipo de contenidos. Las aplicaciones de traducción automática, los correctores automáticos, los analizadores de texto, los detectores de plagio, los chatbots y los sistemas de respuesta automática también son de gran ayuda para estudiantes y trabajadores que necesitan crear textos.

Cada vez más empresas en sectores como el comercio electrónico, la atención médica y el servicio al cliente están adoptando sistemas de NLU, lo que les brinda una serie de ventajas competitivas. Estas ventajas incluyen la capacidad de prescindir de agentes humanos en algunas interacciones, así como la integración de aplicaciones de comunicación que permiten a los programas NLU interactuar a través de plataformas populares como Twitter, WhatsApp, SMS, Messenger y Facebook. Esto proporciona a los clientes la libertad de elegir su canal de comunicación preferido. Los chatbots generativos, en particular, se destacan como un valioso recurso para las operaciones de servicio al cliente. Además, los software basados en NLU pueden mejorar la experiencia de navegación en portales virtuales y recopilar datos valiosos para las empresas.

Uno de los más grandes avances en el procesamiento, entendimiento y generación de lenguaje natural es la aplicación: ChatGPT. El cual se fundamenta en el Natural Language Processing (NLP), este chatbot tiene la capacidad de comprender las necesidades de los usuarios, analizar grandes bases de datos de la red y crear respuestas con un alto grado de precisión.    

“Lo que todos tenemos que hacer es asegurarnos de que estamos usando la IA de una manera que sea en beneficio de la humanidad, no en detrimento de la humanidad”. — Tim Cook, actual director ejecutivo de Apple Inc.

Actualmente, el NLU es una de las áreas más complejas, más trabajadas y con un gran potencial a futuro. Con el fin de desarrollar aplicaciones de IA que optimicen y automaticen las diversas tareas realizadas por las personas del común y las empresas. Entre sus desafíos se encuentran: estandarizar la ambigüedad del lenguaje humano. Adaptar la totalidad de variaciones, estilos y registros lingüísticos. Aumentar el número de datos etiquetados y, principalmente, llegar a un estado de desarrollo de IA que logre razonar y comprender los contextos de las expresiones de una manera que asimile la realizada por el cerebro humano. 

Mauro Sastoque Campos
Periodista, escritor y diseñador para la Comunicación Gráfica.
Virtualpro
mauro.sastoque@ingco.co  

Referencias

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Conectando Ideas. (3 de julio de 2023). Todo lo que necesitas saber sobre la comprensión del lenguaje natural: Guía completa.
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Lammertyn, M. (28 de febrero de 2024). Más de 60 datos y estadísticas de ChatGPT que debes conocer en 2024. InvGate.
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