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¿Cuál es el punto de conexión entre la inteligencia artificial y el lenguaje natural?

La inteligencia artificial es un tema cada vez más recurrente no solo en el ámbito tecnológico, sino también en la vida cotidiana. Desde sus comienzos, el lenguaje natural se ha perfilado como una de las áreas de mayor interés científico-técnico.

El análisis y la comprensión del lenguaje es uno de los mayores anhelos de la disciplina que simula los procesos de la inteligencia humana. No en vano, esta ciencia busca la comprensión de la inteligencia. Todos estos conocimientos se adquieren gracias a la formación y a la especialización, con un Master en Big Data y Business Analytics.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

Seguro que has escuchado o leído sobre el vocablo procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esta tecnología, a pesar de no ser reciente, ha experimentado una notable evolución en los últimos años.

¿Por qué ha sufrido este crecimiento exponencial? Debido a los grandes volúmenes de datos disponibles, así como a la capacidad de la computación actual y los avances en el campo de la algoritmia.

El Natural Language Processing (NLP) es un campo que se desarrolla en el seno de la inteligencia artificial y la lingüística aplicada. Estas dos ciencias unen sus fuerzas para estudiar las interacciones a través del uso del lenguaje natural entre los seres humanos y las máquinas.

Los chatbots o asistentes virtuales son una de las aplicaciones más conocidas del PLN. Sin embargo, no es la única. Además, es importante que entiendas que el PLN no dota de inteligencia a un bot, sino que le confiere la capacidad de procesar y generar lenguaje humano.

¿Para qué se emplea el PLN?

El PLN se emplea actualmente en diferentes áreas y para distintas funciones. Te las detallamos a continuación:

  1. Comprensión del lenguaje natural: se encarga de interpretar el mensaje y entender su significado e intención.
  2. Generación del lenguaje natural: dota a la máquina la capacidad de crear un nuevo mensaje en lenguaje humano de forma autónoma.
  3. Recuperación de información: se centra en procesar textos de documentos, para recuperar partes concretas en base a palabras clave.
  4. Reconocimiento y síntesis del habla: procesan los mensajes de la voz del ser humano, los interpretan y comprenden la intencionalidad de estos.
  5. Traducción automática: estudia los sistemas capaces de traducir mensajes entre diferentes lenguas o idiomas.
  6. Resumen y clasificación de textos: se encarga de resumir textos de extensiones largas de manera automática o de extraer palabras clave para clasificarlos.
  7. Detección de emociones y sentimientos: es de gran valor conocer qué sienten los usuarios hacia un servicio, producto o marca. Para ello la máquina utiliza datos de entrada como mensajes, comentarios o reacciones en las redes sociales.

¿Cuáles son los componentes del procesamiento del lenguaje natural?

A continuación, nos detenemos en los componentes del lenguaje natural. Aclararte que no todos los análisis que se describen se aplican en cualquier labor de PLN, sino que dependen del propósito de la aplicación:

  1. Análisis morfológico o léxico: se trata del análisis interno de las palabras que forman oraciones para extraer unidades léxicas compuestas, lemas, rasgos flexivos. Es esencial para la información básica: categoría sintáctica y significado léxico.
  2. Análisis sintáctico: redunda en analizar la estructura de las oraciones conforme al modelo gramatical empleado.
  3. Análisis semántico: brinda la interpretación de las oraciones, una vez suprimidas las ambigüedades morfosintácticas.
  4. Análisis pragmático: incorpora el análisis de contexto de uso a la interpretación final. Aquí se incluye el tratamiento de lenguaje figurado (metáfora e ironía).

¿Cuál es la unión entre ambas?

Como hemos comentado, el lenguaje natural es una de las ramas de la inteligencia artificial. Esta última se basa en este procesamiento para generar respuestas eficaces y mantener conversaciones, acercándose cada vez más al lenguaje humano.

Aquí podemos aludir a los asistentes virtuales con los que habitualmente nos relacionamos: Siri, Cortana o Alexa.

La tecnología que se ocupa de este lenguaje es muy reciente. Por lo tanto, es habitual y normal que se produzcan fallos que, de forma progresiva, se van mejorando. Recuerda que las inteligencias artificiales tienen la capacidad de aprender, por lo que van subsanando sus errores.

Imagina un futuro en el que te comuniques con tu ordenador, dirigiéndote a él en tu idioma nativo. Observas cómo obtienes respuestas más o menos coherentes mediante un sintetizador de voz humana.

En este caso, el problema radica en que la máquina sea capaz de extraer el sentido que tiene una oración expresada en lenguaje natural.

La complejidad de la extracción de sentido tiene muchas raíces. Vuelve a imaginarte que tratas de comunicar una idea, pero esta vez lo haces de diferentes maneras. ¿Cómo lograr que un programa computacional entienda las oraciones equivalentes?

También es esencial que consideres que una palabra puede tener diferentes lecturas según el contexto. ¿Cómo conseguir que un programa logre discernir las distintas lecturas de una misma palabra?

Un tercer problema reside en que una oración puede tener diferentes significados según el contexto en el que se transmita. Es el caso de la ironía. Si vamos más allá, cada persona puede interpretar una misma oración según sus creencias y experiencias.

Los lingüistas se suben al carro de la ingeniería informática

Ante los problemas y desafíos que presenta el procesamiento del lenguaje humano o lenguaje natural, surgen una serie de soluciones.

Estas nacen de la mano de los lingüistas computacionales, quienes se encargan de preparar un modelo lingüístico para que los ingenieros lo implementen en un código eficiente y funcional.

Por lo tanto, el punto de conexión entre estas dos disciplinas reside en que el lenguaje natural bebe de la fuente de la inteligencia artificial. Recuerda que uno de los propósitos de esta última radica en acercarse cada vez más al lenguaje humano, que es lo que denominamos PLN.

Los asistentes virtuales que habitualmente utilizamos son un claro exponente del desarrollo del lenguaje natural en el seno de la IA. Los chatbots se han convertido en una auténtica disrupción, y han creado un nuevo mercado que va a acarrear un crecimiento explosivo. Por ello, te recomendamos que profundices en estos temas a través del Máster en Big Data y Business Analytics de IMF Business School. Realizarás uno de los trayectos formativos con más futuro en inteligencia artificial, infórmate.

 

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La inteligencia artificial es un tema cada vez más recurrente no solo en el ámbito tecnológico, sino también en la vida cotidiana.