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Lunes 9/3/20El lingüista que habla con las máquinas
Computación, inteligencia artificial y lingüística se unen para que las máquinas imiten la habilidad humana de
entender el lenguaje. Es un campo para nuevos profesionales con una mirada diferente para resolver problemas.
TENDENCIAS i NUEVAS PROFESIONES
Tino Fernández. Madrid
El Procesamiento del Lenguaje Na-
tural (PLN o LNP) es el campo de la
inteligencia artificial que investiga
cómo pueden comunicarse las má-
quinas con las personas a través de
lenguas naturales, es decir, cualquier
lenguaje desarrollado naturalmente
por el ser humano. Elena Ibáñez,
fundadora de Singularity Experts,
explica que “este ámbito combina la
computación, la inteligencia artifi-
cial y la lingüística con el fin de que
las máquinas consigan interpretar
un texto, imitando la habilidad hu-
mana de entender el lenguaje. Algu-
nos asistentes inteligentes ya cono-
cen multitud de lenguas. Por ejem-
plo, Siri habla 20 idiomas y Google
Translate supera el centenar, siendo
la aplicación que más lenguas inclu-
ye. Sin embargo, existen entre 5.000
y 7.000 lenguas en el mundo, lo que
hace mucho más complejo extender
el PLN a todos estos idiomas”.
Ibáñez añade que para crear estos
programas harán falta lingüistas
computacionales que planteen el
modelo lingüístico para que los inge-
nieros puedan implementarlo infor-
máticamente: “El Lingüista Especia-
lizado en Procesamiento de Lengua-
je Natural será el experto humanista
que conoce los modelos lingüísticos
en profundidad y da apoyo al equipo
de desarrollo de software relaciona-
do con el procesamiento del lengua-
je. Deberá conocer de primera mano
los diferentes modelos para el proce-
samiento del lenguaje natural; desde
los modelos lógicos que reconocen
los patrones estructurales del idio-
ma, hasta los modelos probabilísti-
cos, que incluyen algoritmos que es-
tudian las colecciones de ejemplos y
datos recogidos, e infieren las res-
puestas basándose en la probabili-
dad que tienen de aparecer en un de-
terminado contexto. Además, debe-
rá tener nociones de programación
para poder asistir a los ingenieros en
el proceso de desarrollo de las apli-
caciones”.
Marta Guerrero, lingüista com-
putacional, coordinadora del Insti-
tuto de Ingeniería del Conocimien-
to (IIC) y profesora asociada en
Icemd, añade que que el PLN per-
mite que las máquinas comprendan
el lenguaje humano: “El PLN se en-
globa en la lingüística, la inteligencia
artificial y las ciencias de la compu-
tación, y requiere de perfiles híbri-
dos: un lingüista que sepa estadísti-
ca y programación. No vale uno teó-
rico, sino el que cuente con habilida-
des y ganas de formalizar el lengua-
je. Una máquina entiende ceros yden de una determinada manera.
Guerrero recuerda además que
las carreras de lingüistas son muy es-
casas. Hay filólogos, traductores, ex-
pertos en lingüística aplicada... pero
no tienen conocimientos amplios de
computación. La experta cree que
“cuando alguien elige la lingüística
computacional es que está abierto a
resolver problemas de otra manera;
es mucho más analítico y está acos-
tumbrado a solucionar cuestiones
complejas, a extraer información re-
levante, a resumir...”.
Cristina Sánchez, CEO de Acuilae,
una compañía dedicada a las solu-
ciones de inteligencia artificial para
empresas, añade que entre los que
interpretan el LN hay expertos lin-
güistas, pero la mayoría son mate-
máticos, físicos o científicos exper-Entender problemas y ofrecer soluciones
Julio Prada, director general para Europa
de Inbenta, una empresa de software de
inteligencia artificial que tiene un software
que permite crear ‘chatbots’, advierte en la
lingüística computacional un componente
académico muy fuerte pero también apli-
caciones diversas, como es el caso de las
compañías de software y las empresas de
traducción. Todo esto implica una parte
importante de comprensión del lenguaje.
Prada recuerda que en Inbenta querían en-
contrar robots que fueran capaces de en-
tender problemas y ofrecer soluciones: “El
coste de solucionar dudas de los clientes
por teléfono o de manera presencial es 40
veces más caro que con una máquina. És-
tas hablan varios idiomas, pueden atender
a miles de clientes simultáneamente, son
multiproceso y no se toman vacaciones ni
días libres. Un lingüista es quien enseña a
hablar a la máquina con el cliente. Hay pro-
gramadores, técnicos en seguridad infor-
mática, pero también están los lingüistas
computacionales, que crean la herramien-
ta: cómo debe funcionar la máquina, el
diccionario, definen los algoritmos... Hay
que educar a la máquina, mejorarla, y pen-
sar en nuevas funcionalidades. Los len-
guajes son ricos y están vivos”.
Otra nueva profesión asociada a todo esto
es la de ‘botmaster’, un perfil que no sólo
puede desempeñar un lingüista computa-cional, que es quien cuida
del ‘chatbot’.
Básicamente, el ‘botmas-
ter’ se encarga de los
‘chatbots’ y de sus inte-
racciones. Prada explica
que “es recomendable ser
lingüista computacional
para desempeñar esta ac-
tividad, pero también po-
dría hacerlo un editor, o al-
guien con un perfil técni-
co. Se trata de que el robot conteste a los
clientes acerca de cuestiones concretas.
Se buscan por tanto profesionales que
consigan que la máquina diga algo útil alcliente: un robot, cuando habla con los
usuarios, debe respetar una guía de estilo
que articula la manera de tratar a esos
clientes.tos en datos, porque estamos hablan-
do de algoritmos que ayudan a la má-
quina en lo que transcribe o lo que se
escucha. Se trata de convertir pala-
bras en vectores o métricas, porque
las máquinas entienden de números.
Sobre los perfiles más adecuados
en el PLN, Sánchez aclara que como
empresa Acuilae busca sobre todo
científicos de datos, aunque es posi-
ble que alguien de letras (lingüistas)
se formen en minería de datos.
Elena Ibáñez cita un informe pu-
blicado por Markets and Markets
para explicar que el mercado global
del Procesamiento del Lenguaje Na-
tural superará en 2024 los 26.000
millones de dólares, con un creci-
miento anual del 21%. Este creci-
miento se atribuye principalmente al
incremento del uso de dispositivos
inteligentes, a la utilización de solu-
ciones basadas en cloud computing y
a la implementación del PLN para
mejorar la experiencia de usuario.
Una de las mayores aplicaciones se
relaciona con el análisis del senti-
miento en los textos que nos encon-
tramos en redes sociales. La aplica-
ción Lynguo, por ejemplo, analiza si-
multáneamente miles de mensajes
para detectar opiniones acerca de un
tema, persona o producto. Los asis-
tentes virtuales, como Alexa o Siri, se
basan principalmente en Procesa-
miento de Lenguaje Natural para co-
municarse con sus usuarios.
Otro gran desarrollo viene de la
mano de Roy Allen, que ha creado
unos guantes que traducen la lengua
de signos en palabras habladas. Para
que la lingüística computacional siga
desarrollándose y mejorando su in-
teracción con las personas, será ne-
cesario que expertos en lingüística
trabajen mano a mano con los inge-
nieros.Equipo de Inbenta.
El procesamiento del
lenguaje natural
requiere de
profesionales híbridosunos. En principio, de base, está va-
cía, pero va aprendiendo”.
La coordinadora del IIC añade
que el PLN tiene mucho de colabo-
rativo, pues requiere de varios per-
files que trabajen conjuntamente y
que sean mixtos, esto es, profesio-
nales con una mirada diferente y
otra manera de pensar para resol-
ver los problemas. Hacen falta lin-
güistas computacionales que en-
tiendan que los ordenadores apren-