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Un algoritmo inteligente que hace resúmenes

El software usa una combinación de enfoques para lograr las mejoras en resumir una nota

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo multidisciplinario. Así como se atacan los juegos como el Go y el Ajedrez, también se busca reconocer imágenes, entender lo que las personas dicen y en muchos casos incluso, comprender lo que hay en un escrito. Un sueño largamente acariciado ha sido el crear un programa que pueda resumir la información que hay, por ejemplo, en una noticia, de manera que podamos leer el compendio y no necesariamente toda la nota.

Si consideramos que además, hoy la cantidad de información se ha disparado exponencialmente, entonces sería genial contar con sistemas que nos diesen solamente un resumen de las partes importantes. Pero ¿cómo discriminar qué nos es importante y qué no? Probablemente el gran problema es que hay mucha información externa, de la manera en la que somos, que se usa precisamente para poder decidir qué vale la pena conservar y qué se puede rechazar. Vamos, que estamos ante un problema por demás complejo.

Ahora un algoritmo desarrollado por investigadores de Salesforce parece mostrar cómo la computadora podría eventualmente tomar el trabajo de hacer resúmenes de documentos. Para ello usa una serie de trucos en el tema del aprendizaje computarizado el cual produce -sorprendentemente- pedazos de textos precisos y coherentes. Y aunque aún hay mucho trabajo por hacer, es claro que está dando pistas interesantes sobre cómo podría automatizarse esta tarea eventualmente.

El algoritmo de Salesforce produce resúmenes mucho mejores que cualquier otro programa desarrollado para esta tarea, de acuerdo a una herramienta automatizada que mide la precisión de lo que se ha resumido.

Un triunfo más en la Inteligencia Artificial

De acuerdo con Richard Socher, jefe científico de Salesforce, este esquema es una gran mejora con respecto a sistemas anteriores como nunca antes se había visto. Socher, un especialista en aprendizaje de computadoras y procesamiento de lenguaje natural, tenía una empresa llamada MetaMind, que fue adquirida por Salesforce en el 2016.

El software todavía tiene mucho camino por andar para equipararse a la habilidad humana de capturar la esencia de un documento, de un texto. El resumir un texto perfectamente podría requerir inteligencia genuina, incluyendo sentido común y ciertamente un grado de maestría en un lenguaje.

El análisis de un lenguaje es todavía uno de los grandes retos de la IA pero es un reto que tiene un enorme potencial comercial. El poder condensar información y extraer lo más relevante podría ser benéfico comercialmente sin duda.

Caiming Xiong, un científico de Salesforce, quien contribuyó a este trabajo, dice que el algoritmo desarrollado, aunque imperfecto, podría resumir artículos de noticias diariamente o dar sinopsis de los correos que recibe una persona. Esto último podría ser útil incluso a la empresa Salesforce.

El algoritmo usa una combinación de enfoques para lograr las mejoras en resumir una nota. El sistema aprende de ejemplos de buenos resúmenes, lo cual se denomina aprendizaje supervisado, pero también usa un tipo de atención artificial al texto que se alimenta y que se da como salida. Esto ayuda a no producir muchas frases repetidas, un problema común en los algoritmos que hacen resúmenes.

El sistema usa un proceso propio llamado aprendizaje reforzado. Inspirado en la forma en cómo los animales aprenden, esto involucra dar retroalimentación positiva para acciones que lleven a una meta en particular. El aprendizaje reforzado ha sido usado para entrenar computadoras de manera que puedan jugar, por ejemplo, juegos complejos.

¿Una inteligencia artificial como la de los humanos?

Kristian Hammond, un profesor de la Universidad Northwestern y fundador de Narrative Science, una compañía que también hace reportes automatizados, dice que la investigación de Salesforce es un gran avance, pero muestra las limitaciones de usar aprendizaje de máquina estadístico. “En algún punto, hay que admitir que necesitamos algo de semántica y un poco de conocimiento sintáctico para que estos sistemas sean fluidos y puedan fluir”, dice Hammond.

Hammond indica que el uso de los mecanismos de atención emula en un nivel muy simple la forma en la que una persona presta atención sobre algo que le dicen: “Cuando dices algo, los detalles de lo que te dicen están en un contexto de algo que dijiste anteriormente. Este trabajo es un paso en esta dirección”.

Mejorar las habilidades del lenguaje natural en las computadoras es un paso importante para avanzar en su IA. Una empresa, adquirida por Microsoft, Maluuba, recientemente produjo un sistema capaz de generar preguntas relevantes a partir de un texto dado. El equipo de Maluuba usa una combinación de aprendizaje supervisado y reforzado.

Referencia: MIT Technology Review 

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