“La inteligencia artificial tardará en integrar el proceso creativo o el sarcasmo del ser humano.” Nos lo cuenta Jesús Cardeñosa Lera es el fundador de DAIL, “Jesús Cardeñosa, Fundador de DAIL, “soluciones de PLN mediante inteligencia artificial para afrontar retos de tratamiento de datos”
Es ingeniero aeronáutico y empezó por poner en marcha una empresa en el mundo de la energía. Hizo una oferta a la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) para instalar paneles térmicos y el Decano le pidió que me quedara como profesor. Se quedó y se puso en vanguardia investigadora gracias a que consiguió recursos europeos para formar un grupo que fue la base de la cátedra UNESCO, dedicada al multilingüismo.
“Yo tenía ya una vida de investigador, un mundo cuyo principal objetivo general es engrosar el CV mediante publicaciones. Pero no me llenaba. Como venía del mundo de la ingeniería, necesitaba ver que todo esto era útil. Y con esa motivación empezó DAIL dedicaba a la ingeniería lingüística, que es la parte industrial o de negocio del procesamiento del lenguaje natural”.
DAIL Software es una spin-off de la UPM, especializada en el desarrollo de sistemas avanzados que mejoran y optimizan los procesos con diferentes tipologías de datos de las empresas, utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
DAIL es una excepción en el mundo universitario, porque de la universidad española salen muy pocas empresas. Parece que está hasta mal visto, porque da la sensación de que la investigación se podría ver prostituida por la empresa. La Universidad Politécnica de Madrid (UPM), con 60.000 alumnos y 3.000 profesores investigadores tiene 8 empresas nacientes. “Un dato patético y casi invisible”.
“Un buen día se me rompió el portátil. Tenía copia de seguridad, pero no portátil de reserva. Y conseguir el nuevo en una universidad pública era un trámite de más de tres meses. Así que los primeros días hice unas fotocopias, las repartí y di las clases sin apoyo audiovisual.
Este nuevo formato fue tan bien valorado por los alumnos que desde entonces doy las clases sin proyectar nada, intentando persuadir con la palabra. Son clases de dos horas sin una única transparencia, donde miro a la cara a los alumnos e interactúo más directamente, sin distraerme con la tecnología”.
A algún emprendedor no le vendría mal este sistema para sus presentaciones ante clientes e inversores. Es mucho mejor cautivarles con la palabra y las emociones que intentar inundarles con una sucesión de mareantes páginas de powerpoint que pasan a toda velocidad para ajustarse al tiempo disponible.
DAIL es el acrónimo de Desarrollo de Aplicaciones de Ingeniería Lingüística. Ofrece soluciones de procesamiento de lenguaje natural mediante inteligencia artificial para afrontar retos relacionados con el tratamiento de datos.
Uno de los casos de uso es extraer datos que sinteticen textos largos. Por ejemplo, extraer datos de las escrituras notariales. Otro es generar informes a partir de grandes volúmenes de texto. Otra es justo la contraria: generar informes a partir de fichas de datos. Por ejemplo, escribir un texto descriptivo a partir de la ficha de un coche o redactar una noticia a partir de los datos técnicos de un partido de fútbol en el momento en que acaba de finalizar.
Lo automático todavía está muy lejos de ser inteligente. Nosotros somos capaces de desaprender, pero no las máquinas. Por ejemplo, desde el punto de vista de la traducción automática, Google tuvo que empezar desde cero con un nuevo traductor hace cinco años porque sus algoritmos no eran capaces de desaprender tras un tiempo de acumulación de errores encadenados.
Por otro lado, “el sarcasmo y la ironía son muy difíciles de imitar porque no obedecen a patrones, sino que dependen del emisor”.
Se habla mucho de inteligencia artificial, pero no ha habido apenas avances en los últimos diez años a pesar de lo que dicen los medios. Es puro marketing de medios y supuestos expertos para atraer lectores.
Muchas de las ideas que ahora están en los medios no son más que imaginaciones de los periodistas o sus interlocutores.
“Dentro de cinco años apenas veremos pequeñas variantes de lo que vemos ahora. Porque desde que ideamos algo hasta que desarrollamos y ponemos en mercado se tarda unos diez años.
En 2050 tampoco veo que haya robots que hablen, interactúen y aprendan de nosotros. Principalmente porque estamos muy lejos de conocer cómo es el proceso creativo del ser humano. Y más lejos aún de que haya robots interactivos.
Hay que tener en cuenta que una máquina puede hacer lo que tú eres capaz de contarle, siempre que le sepas contar también el cómo.
Se investiga en androides, pero su desarrollo es muy lento por complejo. No olvidemos que la inteligencia artificial se inició en 1956. Enseguida se dijo que con el fin de siglo iba a gobernar el mundo. En los 80, hubo una segunda oleada de pronósticos de ciencia ficción, que tampoco se han cumplido”.
Los tres grandes capítulos de la inteligencia artificial son la robótica, los sistemas basados en el conocimiento y el procesamiento del lenguaje natural. El tercero es el que va más atrasado. “Aún no hay una máquina que sea capaz de leer un libro y contarte de qué va. Lo más que puede hacer es extraer datos. Pero la parte más creativa y literaria se sigue considerando tan inabordable que prácticamente nadie se dedica a eso. Porque no se conoce el proceso humano de crear y generar sensaciones”.
Igual todo esto gana escuchado en el programa GENIOR de nuestro canal de PODCAST.
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