Cómo la Inteligencia Artificial está cambiando la forma en que los humanos interactúan con las máquinas
En los últimos 12 meses, el paradigma digital mundial ha evolucionado enormemente, sobre todo en lo que respecta a la forma en que los seres humanos interactúan con las máquinas. De hecho, este ámbito ha experimentado una transformación tan radical que personas de todas las edades se están familiarizando rápidamente con modelos de inteligencia artificial (IA), el más popular de los cuales es ChatGPT de OpenAI.
La principal fuerza impulsora de esta revolución han sido los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA conversacional. El PNL es un subcampo de la IA que se centra en la interacción entre ordenadores y seres humanos a través del lenguaje cotidiano y los patrones del habla. El objetivo último de la PNL es leer, descifrar, comprender y dar sentido al lenguaje humano de forma comprensible y fácil de digerir para los usuarios.
Para explicarlo con más detalle, combina la lingüística computacional —es decir, el modelado del lenguaje humano basado en reglas— con otros campos, como el aprendizaje automático, la estadística y el aprendizaje profundo. Como resultado, los sistemas de PNL permiten a las máquinas comprender, interpretar, generar y responder al lenguaje humano de una manera significativa y contextualmente apropiada.
Además, el PLN incluye varias tareas y técnicas clave, como el etiquetado de parte del habla, el reconocimiento de entidades con nombre, el análisis de sentimientos, la traducción automática y la extracción de temas. Estas tareas ayudan a las máquinas a comprender y generar respuestas de tipo lingüístico. Por ejemplo, el etiquetado parcial de voz consiste en identificar el grupo gramatical de una palabra determinada, mientras que el reconocimiento de entidades con nombre consiste en identificar personas, empresas o lugares en un texto.
El PNL redefine las fronteras de la comunicación
Aunque la tecnología basada en la inteligencia artificial ha empezado a formar parte del ‘mainstream’ digital hace poco, ha influido profundamente en muchas personas durante la mayor parte de la última década. Compañeros como Alexa de Amazon, Assistant de Google y Siri de Apple se han integrado en el tejido de nuestra vida cotidiana, ayudándonos en todo, desde apuntar recordatorios hasta organizar nuestros hogares inteligentes.
La magia que hay detrás de estos asistentes es una potente mezcla de PNL e IA que les permite comprender el habla humana y reaccionar ante ella. Dicho esto, el alcance de la PNL y la IA se ha ampliado a otros sectores. Por ejemplo, en el servicio de atención al cliente, los chatbots permiten ahora a las empresas ofrecer un servicio automatizado con respuestas inmediatas a las consultas de los clientes.
Gracias a su capacidad para gestionar simultáneamente varias interacciones con los clientes, estos chatbots automatizados ya han reducido drásticamente los tiempos de espera.
La traducción de idiomas es otra frontera en la que el PNL y la IA han hecho notables progresos. Las aplicaciones de traducción pueden ahora interpretar texto y voz en tiempo real, eliminando las barreras lingüísticas y fomentando la comunicación intercultural.
Un artículo publicado en The Lancet señala que estas capacidades de traducción pueden redefinir el sector sanitario. Los investigadores creen que estos sistemas pueden implantarse en países con escasez de personal sanitario, lo que permitiría a médicos y profesionales sanitarios extranjeros realizar evaluaciones clínicas de riesgo en directo.
El análisis de sentimientos, otra aplicación del PNL, también se está empleando para descifrar el trasfondo emocional de las palabras, haciendo que las respuestas de plataformas como Google Bard, ChatGPT y Jasper.ai sean aún más humanas.
Gracias a su creciente destreza, estas tecnologías pueden integrarse en sistemas de seguimiento de redes sociales, análisis de estudios de mercado y prestación de servicios de atención al cliente. Mediante el escrutinio de los comentarios de los clientes, las reseñas y las conversaciones en las redes sociales, las empresas pueden obtener información valiosa sobre la opinión de sus clientes acerca de sus productos o servicios.
Por último, la IA y el PNL se han adentrado en el ámbito de la generación de contenidos. Los sistemas basados en IA pueden crear textos similares a los humanos, desde artículos periodísticos hasta poesía, pasando por contenidos para sitios web, correos electrónicos personalizados y textos de marketing.
El futuro de la IA y el PNL
Mirando hacia el horizonte, muchos expertos creen que el futuro de la IA y la PNL es muy emocionante. Dimitry Mihaylov, cofundador y director científico de la plataforma de diagnóstico médico basado en IA Acoustery, declaró a Cointelegraph que la integración de datos multimodales, como imágenes, audio y vídeo, será el próximo paso importante en la IA y el PNL:
“Esto permitirá traducciones más completas y precisas, teniendo en cuenta las señales visuales y auditivas junto con la información textual. El análisis de sentimientos es otro enfoque de los expertos en IA, y eso permitiría una comprensión más precisa y matizada de las emociones y opiniones expresadas en el texto. Por supuesto, todas las empresas e investigadores trabajarán para habilitar capacidades en tiempo real, por lo que me temo que la mayoría de los intérpretes humanos comenzarán a perder sus trabajos”.
Del mismo modo, Alex Newman, diseñador de protocolos de Human Protocol, una plataforma que ofrece servicios descentralizados de etiquetado de datos para proyectos de IA, cree que el PNL y la IA están a punto de aumentar significativamente la productividad individual, lo cual es crucial dada la reducción prevista de la mano de obra debido a la automatización de la IA.
Newman considera que el análisis de sentimientos es un motor clave, con una interpretación más sofisticada de los datos a través de redes neuronales y sistemas de aprendizaje profundo. También prevé la apertura de las plataformas de datos para atender mejor a los idiomas que tradicionalmente han estado desatendidos por los servicios de traducción.
Megan Skye, editora de contenidos técnicos de Astar Network —una capa de aplicación descentralizada multicadena basada en IA en Polkadot— ve el cielo como el límite para la innovación en IA y PNL, en particular con la capacidad de la IA para autoensamblar nuevas iteraciones de sí misma y ampliar su propia funcionalidad, añadiendo:
“Es probable que el análisis de sentimientos basado en IA y PLN ya esté ocurriendo en plataformas como YouTube y Facebook que utilizan un diagrama de conocimiento, y podría extenderse a la blockchain. Por ejemplo, si una nueva IA de dominio específico está configurada para aceptar bloques recién indexados como flujo de datos de entrada de origen, y tuviéramos acceso o desarrolláramos un algoritmo para el análisis de sentimientos basado en blockchain”.
Scott Dykstra, director técnico de Space and Time, un repositorio de datos basado en IA, ve el futuro del PLN en la intersección entre la computación “edge” y la computación en la nube. Dijo a Cointelegraph que, a corto y mediano plazo, la mayoría de los teléfonos inteligentes probablemente vendrán con un modelo grande de lenguaje integrado que trabajará en conjunto con un modelo fundacional masivo en la nube. “Esta configuración permitirá tener un asistente de IA ligero en el bolsillo y una IA de peso pesado en el centro de datos”, añadió.
El camino está lleno de retos
Aunque el futuro de la IA y el PNL es prometedor, no está exento de desafíos. Por ejemplo, Mihaylov señala que los modelos de IA y PNL dependen en mayor medida de grandes volúmenes de datos de alta calidad para su entrenamiento y rendimiento.
Sin embargo, debido a diversas leyes sobre privacidad de datos, la adquisición de datos etiquetados o específicos de un dominio puede resultar difícil en algunos sectores. Además, los distintos sectores tienen vocabularios, terminologías y variaciones contextuales únicos que requieren modelos muy específicos. “La escasez de profesionales cualificados para desarrollar estos modelos supone un obstáculo importante”, opina.
Skye se hace eco de esta opinión y señala que, aunque los sistemas de IA pueden funcionar potencialmente de forma autónoma en casi cualquier sector, la logística de la integración, la modificación de los flujos de trabajo y la formación presentan retos importantes. Además, los sistemas de IA y PNL requieren un mantenimiento regular, sobre todo cuando lo importante es la calidad de las respuestas y una baja probabilidad de error.
Por último, Newman cree que el problema del acceso a nuevas fuentes de datos pertinentes para cada industria que desee utilizar estas tecnologías será cada vez más evidente con el paso de los años, y añade:
“Hay muchos datos ahí fuera; solo que no siempre son accesibles, frescos o suficientemente preparados para el entrenamiento de las máquinas. Sin datos que reflejen las particularidades de un sector, su lenguaje, reglas, sistemas y especificidades, la IA no podrá apreciar ningún contexto ni operar con eficacia”.
Por lo tanto, a medida que más y más personas sigan gravitando hacia el uso de las tecnologías antes mencionadas, será interesante ver cómo el paradigma digital existente continúa evolucionando y madurando, especialmente dado el rápido ritmo al que el uso de la IA parece estar filtrándose en diversas industrias.
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