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Encuentro ‘Estrategias y agentes del Procesamiento del Lenguaje Natural’

«Debemos conseguir que la Inteligencia Artificial explique por qué toma una decisión»

Rafael Muñoz Guillena, presidente de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural, defiende en la UR la necesidad de que la IA del futuro sea capaz de argumentar el porqué de sus decisiones

Rafael Muñoz Guillena, presidente de SEPLN
Rafael Muñoz Guillena, presidente de SEPLN

En el marco de las actividades organizadas desde la Universidad de La Rioja para dinamizar a los protagonistas del Lenguaje Natural y de la Inteligencia Artificial, el rector de la UR, Juan Carlos Ayala, ha inaugurado este jueves el encuentro ‘Estrategias y agentes del Procesamiento del Lenguaje Natural’ en el que, entre otras cuestiones se ha analizado la detección del lenguaje ofensivo, la lingüística forense y el impacto del ChatGPT en el ámbito académico.

Rafael Muñoz Guillena, presidente de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN), entre otras cuestiones, ha hecho hincapié en la necesidad de evolucionar hacia una Inteligencia Artificial que sea explicativa, que no solo tenga la capacidad de tomar una decisión sino de argumentar el porqué.

“Debemos conseguir que la Inteligencia Artificial explique por qué toma una decisión, que sea explicativa. Ahora es una caja negra a la que, por ejemplo, le doy un tweet y me dice que es ofensivo, pero no por qué lo ha identificado como tal. El siguiente paso es que nos lo explique.  Que la Inteligencia Artificial se generativa, que pueda explicarlo”, ha defendido Rafael Muñoz Guillena.

"Cuando se le enseña que una determinada frase tiene un lenguaje ofensivo empezará a aprender qué palabras aparecen, qué estructura y adquirirá el conocimiento"

Inauguración del encuentro Estrategias y agentes del Procesamiento del Lenguaje Natural

Para ello, es fundamental continuar que ese trabajo de aprendizaje ya que “la tecnología, por sí sola no tiene conocimientos” sino “modelos matemáticos, fórmulas, que intenta adaptar ejemplos al objetivo fijado. Lo que necesitamos son ejemplos ya que la IA aprende según ejemplos”. Y es que, ha recordado el presidente de la SEPLN, “cuando se le enseña que una determinada frase tiene un lenguaje ofensivo empezará a aprender qué palabras aparecen, qué estructura y adquirirá el conocimiento para identificarlo en otras partes”.

Pero, ¿cómo identificar como ofensiva palabras polisémicas? “El contexto es fundamental. Una palabra sola no da información y el contexto en el que esté encuadrada no dirá de qué estamos hablando”, ha dicho cuestionado por el caso concreto de la canción que representará a España en Eurovisión, ‘Zorra’. “La base de la IA son los corpus, los ejemplos, los modelos de lenguaje. Para que aprenda, son necesarios grandes corpus y el principal problema es la disponibilidad de supercomputadores con los que realizar esos modelos de lenguaje”.

¿Será capaz de actuar como un censor de cualquier discurso? “Todo dependerá de cuál sea el fin. Se puede programar como un censor o como una alerta” de contenido, ha completado.

Por su parte, Javier Martín Arista, director del área de Economía Digital de la Lengua del Plan de Transformación de la UR, ha apuntado que estamos “en un cambio de paradigma científico que tiene que ver con la aparición de los grandes modelos del lenguaje. Estamos al principio y esto viene de atrás y ahora gran parte del debate y las aplicaciones giran en torno a estos grandes modelos”.

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