Hombres y máquinas se comunican gracias al lenguaje natural

Resulta especialmente eficiente en la gestión de sistemas de información

Lograr una comunicación fluida entre personas y máquinas. Ése es el principal objetivo del lenguaje natural, una de las ramas más importantes de la Inteligencia Artificial que, en los últimos años, ha alcanzado hitos esenciales para una mayor eficiencia empresarial.

Toda nuestra vida gira en torno al uso del lenguaje. Por ello, desde los mismos comienzos de la informática (allá por los años 50) una gran cantidad de expertos e investigadores trabajan para facilitar la comunicación entre el hombre y las máquinas por medio del lenguaje natural. Es más, según la organización internacional Voice Information Associates, el mercado de la tecnología del habla superará los 3.000 millones de dólares en 2009.
El Procesamiento de Lenguajes Naturales (PLN) es una de las ramas más importantes de la Inteligencia Artificial y se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces para la comunicación entre personas o entre personas y máquinas. Cualquier sistema PLN intenta simular un comportamiento lingüístico humano y, para ello, ha de tener muy presente las estructuras propias del lenguaje y las normas generales del discurso, dos elementos básicos por los que los humanos que participan en un diálogo son capaces de combinar las palabras para formar una oración, conocer los significados de las mismas, deducir cómo afecta cada una al significado total de la oración y tener un conocimiento del mundo general.

Ambigüedad lingüística
Para solucionar toda esta ambigüedad que se esconde detrás del lenguaje natural, el PLN lleva a cabo una serie de niveles de análisis: el primero de ellos, el morfológico-léxico, transforma la secuencia de caracteres de entrada en una secuencia de unidades significativas haciendo uso del diccionario y reglas morfológicas; el segundo, el análisis sintáctico, analiza la secuencia de unidades léxicas y produce una representación de su estructura. Por su parte, el análisis semántico es capaz de, a partir de la estructura generada por el proceso sintáctico, generar otra forma lógica asociada que representa el significado o el sentido de la sentencia; y por último, el análisis contextual utiliza la forma lógica de la frase anterior para desarrollar la interpretación final de la oración, en función de las circunstancias de contexto. Desde sus más básicos inicios, la industria ha avanzado mucho en materia de reconocimiento de voz. Hoy en día se trabaja con tecnologías muy sofisticadas tales como la biometría, sistemas integrados en dispositivos móviles, reconocimiento de las tecnologías del habla, etc. Sin embargo, entre los avances más importantes de los últimos 15 años destaca el reconocimiento de voz, sobre todo en los años 90, que permitió pasar del reconocimiento de un número pequeño de palabras hasta llegar al reconocimiento de habla continua con un gran vocabulario. En materia de conversión de texto a voz también se ha conseguido evolucionar mucho pasando de una voz bastante robótica a la obtención de voces más naturales.

Aplicaciones
En la actualidad, los sistemas de lenguaje natural se aplican a una gran variedad de soluciones y aplicaciones; sin embargo, teniendo en cuenta que es una tecnología muy compleja en sí misma y con unos costes asociados muy altos, José F. Quesada, director de I+D de Grupo Infinity, apunta que su aplicación se da en “escenarios en los que su utilización masiva permite superar el umbral de la rentabilidad”. Entre otros, destacan “interfaces web basados en lenguaje natural, sistemas de ayuda para la consulta y manipulación de sistemas de información o la automatización de contact centers”. Con estos escenarios, los sectores más familiarizados con esta tecnología son empresas y organismos públicos que ponen los servicios a disposición de una población muy amplia y que, por tanto, no pueden exigir un entrenamiento previo en el uso de los interfaces. En este sentido, según Quesada, “la administración está cada vez más interesada en facilitar el acceso de los ciudadanos en iniciativas como el proyecto 060, basado en un punto único de acceso a la Administración, tanto web como telefónico”. Por otro lado, sectores como la banca o seguros están apostando claramente por esta tecnología para mejorar el acceso de sus clientes, y es que, cualquier compañía que tenga necesidad de atención telefónica puede aprovechar las ventajas de un sistema de lenguaje natural.


“Las aplicaciones de voz son parte integral de la infraestructura de la empresa“
Alicia Sarmiento, responsable de soluciones de voz de IBM España.
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Las aplicaciones han evolucionado desde simples capacidades muy especializadas a ser parte integral de la infraestructura tecnológica de las empresas, por lo que su crecimiento en los próximos años será exponencial. Para Alicia Sarmiento, responsable de soluciones de voz de IBM España, son varios los factores que impulsarán este crecimiento. En primer lugar, tendrá mucho que ver “el crecimiento del área telemática, que combina ordenadores y telecomunicaciones inalámbricas con vehículos de motor para ofrecer servicios personalizados tales como indicaciones para conductores o asistencia en carretera”. Las compañías que ven en la voz un modo de mejorar el servicio de sus centros de contacto también jugarán un papel importante “ya que utilizarán la automatización para dar servicio telefónico a los clientes 24 horas al día sin largos tiempos de espera”. Por último, Sarmiento apunta a aquellas “compañías que quieren que Internet y sus sistemas tecnológicos estén preparados para el reconocimiento de voz, tanto para ofrecer información a través de portales de voz como para permitir el acceso de clientes a bases de datos”.


“El objetivo es unir el oído y el cerebro encargado de la comprensión del lenguaje”
José F. Quesada, director de I+D de Grupo Infinity.
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Tecnológicamente hablando, el reconocimiento de voz ha pasado en los últimos años de palabras aisladas, pasando por el reconocimiento de patrones de expresiones, hasta el actual reto de lograr el reconocimiento del habla natural y espontánea. La principal crítica que se puede hacer a los últimos años de investigación, según José F. Quesada, director de I+D de Grupo Infinity, es que “ha tendido hacia lo que podríamos denominar ‘oídos sin cerebro’, es decir, que las principales fuentes de información que se utilizan para hacer el reconocimiento son el modelo acústico de la señal y modelos estadísticos o modelos gramaticales superficiales”. El objetivo del lenguaje natural es “lograr la integración entre el mundo del reconocimiento de la voz y la comprensión del lenguaje natural, es decir, unir el oído y ese ‘cerebro’ encargado de la comprensión del lenguaje, intentando lograr que el propio significado de la expresión reconocida intervenga en el proceso mismo de reconocimiento”.


“Los sistem

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