Conclusiones clave
- Las nuevas tecnologías podrían conducir a computadoras que entiendan mejor el habla humana.
- Microsoft y NVIDIA anunciaron recientemente un nuevo método impulsado por IA para interpretar el lenguaje.
- La computación cuántica podría ser otra forma de avanzar en el campo del procesamiento del lenguaje.
Hay muchos dispositivos inteligentes para dar órdenes en estos días, pero todavía estamos muy lejos de las computadoras que entienden el habla conversacional.
Microsoft y NVIDIA anunciaron recientemente un nuevo método impulsado por IA para interpretar el habla que podría transformar la forma en que chateamos con nuestros dispositivos electrónicos. Es parte de un movimiento creciente que cambia la forma en que las computadoras entienden el habla, también llamado Procesamiento del lenguaje natural (NLP).
"Los modelos que impulsan la PNL son cada vez más grandes y más avanzados y se acercan más a la comprensión humana", dijo el experto en inteligencia artificial Hamish Ogilvy a Lifewire en una entrevista por correo electrónico.
"Uno de los grandes avances es que la PNL va más allá de las simples palabras clave. Es posible que hoy estés acostumbrado a escribir o pronunciar una o dos palabras clave para obtener resultados de búsqueda, pero los modelos de procesamiento de lenguaje natural más nuevos utilizan el contexto para proporcionar resultados más completos.."
Bots de chat
NVIDIA y Microsoft se han unido para crear el modelo Megatron-Turing Natural Language Generation (MTNLG), que según el dúo es el "modelo de lenguaje transformador monolítico más poderoso entrenado hasta la fecha". El modelo de IA se ejecuta en supercomputadoras.
Pero los investigadores descubrieron que el modelo MTNLG detectó sesgos humanos al analizar montañas de muestras de habla humana.
"Si bien los modelos de lenguaje gigantes están avanzando en el estado del arte en la generación de lenguaje, también sufren problemas como el sesgo y la toxicidad", escribieron los investigadores en una publicación de blog. "Nuestras observaciones con MT-NLG son que el modelo recoge estereotipos y sesgos de los datos en los que se entrena".
Las computadoras que entienden mejor el habla no solo mejorarán los altavoces inteligentes como Alexa, sostiene Ogilvy. Los sitios web de búsqueda basados en texto como Amazon también comprenderán mejor las consultas que se ingresan.
"Google ha tenido la ventaja obvia aquí, pero la tecnología NLP estará en todas partes", dijo Ogilvy. "Para las búsquedas basadas en texto y voz, los usuarios pueden ser más descriptivos porque NLP comprende más que solo el texto; comprende el contexto de lo que está buscando para obtener mejores resultados."
¿Chats cuánticos?
La computación cuántica podría ser una forma de avanzar en el campo de la PNL. El miércoles, la empresa Cambridge Quantum anunció lambeq, que según afirma es el primer conjunto de herramientas cuánticas para la PNL.
…La PNL entiende más que solo el texto; entiende el contexto de lo que está buscando para obtener mejores resultados.
La compañía dice que la herramienta permite la traducción de oraciones en lenguajes naturales usando circuitos cuánticos ejecutados en computadoras cuánticas. La computación cuántica es un tipo de cálculo que utiliza las propiedades inusuales de los estados cuánticos, como la superposición, la interferencia y el entrelazamiento, para realizar cálculos.
"La forma en que las computadoras cuánticas manejan la PNL es muy diferente de las máquinas clásicas. De hecho, la PNL es 'cuántica nativa'", dijo Bob Coecke, científico jefe de Cambridge Quantum, a Lifewire en una entrevista por correo electrónico. "Esto se debe a un descubrimiento que hicimos hace algunos años, que la gramática que gobierna las oraciones y el significado tiene una estructura muy similar a las matemáticas que se usan para programar computadoras cuánticas."
Coecke dijo que la PNL cuántica podría conducir a mejores asistentes de voz y herramientas de traducción.
Otro enfoque prometedor para mejorar el reconocimiento de voz, dijo Zac Liu, científico de datos de la empresa Hypergiant, a Lifewire en una entrevista por correo electrónico. "En resumen, cuando los científicos de datos mejoran los datos de NLP, casi garantiza que tendrán un mejor modelo de NLP y una mejor capacidad de NLP".
El siguiente paso es integrar los modelos de visión por computadora con la PNL, como entrenar un modelo de IA para ver videos y producir un resumen de texto de ese video, dijo Liu.
"La aplicación de este avance podría ser ilimitada, desde el cuidado de la salud, la lectura de películas radiológicas y el diagnóstico preliminar, hasta el diseño de viviendas, ropa, joyas o artículos similares", agregó. “El cliente podría explicar los requisitos de forma verbal o escrita, y esta descripción se puede convertir automáticamente en imágenes o videos para una mejor visualización."
