El lenguaje de los seres humanos no es solamente una secuencia de letras, sino que las palabras forman significados y estos tienen que ver necesariamente con contextos. Así, si decimos: ‘venta de garage’ está claro que hablamos de alguien que ha puesto a la venta objetos —en general usados— para venderlos en su cochera. Vaya, que no estamos hablando de que se está vendiendo el garage. Esto introduce una variabilidad al lenguage que las computadoras en general no pueden manejar. No son muy buenas en las condiciones descritas, pero esto se debe quizás a la falta de información que tienen sobre el mundo exterior. El punto es que un par de psicólogos de Stanford han tomado esto en consideración para crear sistemas de comunicación hombre/máquina que sean más flexibles que los que tienen actualmente.
En un nuevo artículo, publicado en Science, los profesores Michael Frank y Noah Goodman, han descrito una teoría cuantitativa del pragmatismo, que promete ayudar a abrir la puerta a sistemas que sean ‘más humanos’, o que puedan usar con la flexibilidad que usan los humanos el lenguaje. El modelo matemático que han creado ayuda a predecir el razonamiento pragmático y eventualmente llevar a fabricar máquinas que pudiesen entender la inferencia, el contexto y las reglas sociales, de mejor manera. Este trabajo podría ayudar a los investigadores a entender mejor el lenguaje y a tratar a la gente con desórdenes con el habla incluso. Podría además hacer hablar a un sistema computarizado para atender a los humanos sin la cotidiana frustración cuando el sistema no parece entender las peticiones de las personas. El trabajo de Frank y Goodman es parte de una tendencia más amplia para tratar de entender el lenguaje en términos de herramientas matemáticas. Esta tendencia ha llevado a tecnologías como Siri, el asistente personal del iPhone 4S.
Goodman y Frank
Sin embargo, convertir el lenguaje y el habla a números tiene sus obstáculos, principalmente en la dificultad de formalizar nociones tales como ‘conocimiento común’ o cuando se habla de ‘estar informados’. Los investigadores enrolaron a 745 participantes para ser parte de un experimento en línea. Los participantes veían un conjunto de objetos y se les preguntaban que apostaran a cual se estában refiriendo al mencionar una palabra en particular. Por ejemplo, un grupo de participantes vio un círculo azul y un cuadrado rojo. La pregunta para un grupo fue: “imagine que está hablando con alguien y se quiere referir al objeto de en medio. ¿qué palabra usaría, ‘azul’ o ‘círculo’?” Para un segundo grupo se le preguntó: “imagine que alguien le está hablando y usa la palabra ‘azul’ para referirse a uno de estos objetos. ¿De qué objeto se está hablando?
“Hemos modelado cómo quien escucha entiende a quien habla y cómo quien habla decide qué decir”, explica Goodman. Los resultados permitieron a Frank y Goodman crear una ecuación matemática para predecir el comportamiento humano y determinar qué se dice cuando nos referimos a un objeto en particular. “Antes, uno simplemente no podía tomar alguna teoría informal de lingüística y poner ésta en la computadora. Ahora estamos empezando a ser capaces de hacer eso”, indicó Goodman. Los investigadores ya han aplicado el modelo matemático a la hipérbole, al sarcasmo y a otros aspectos del lenguaje. “Tomará años de trabajo, pero el sueño es tener una computadora que está pensando exactamente lo que usted quiere y no nada más solamente lo que usted le dice”, finalizó Frank.
Referencias: Science Daily y Hofstra