Imagen: geralt. Fuente: Pixabay.
Noah Smith, profesor asociado del departamento de ciencias e ingeniería de la computación de la Universidad de Washington (Seattle, EE.UU.), ha recibió el Premio a la Innovación de la universidad por su propuesta de crear herramientas y efectos visuales a gran escala de las actitudes y perspectivas de la sociedad sobre acontecimientos actuales, utilizando el procesamiento del lenguaje natural.
El procesamiento del lenguaje natural es un campo que estudia las interacciones entre el ordenador y los lenguajes humanos, permitirá a Smith y su equipo mostrar cómo funcionan los medios de comunicación y cómo afectan a la opinión pública.
“Si dos personas leen dos fuentes de información diferentes, tendrán diferentes interpretaciones de lo que ocurrió”, dice Smith en The Daily, el diario de la universidad, según se hace eco Dail Software. “Por lo tanto, la idea es utilizar el procesamiento del lenguaje natural para coger un montón de historias de noticias sobre el mismo evento o asunto y encontrar una manera de mostrar a la gente diferentes perspectivas al mismo tiempo.”
Smith cree que la cartografía del mundo de los medios, desde artículos de prensa hasta publicaciones en blogs, no sólo llevará el campo del procesamiento del lenguaje natural más cerca de alcanzar la inteligencia artificial (IA), sino que también ofrecerá a los ciudadanos, políticos y medios académicos maneras de entender el pensamiento público de una forma más amplia, desde múltiples posiciones.
Los actuales algoritmos de procesamiento de lenguaje natural han sido capaces de identificar los significados basados en hechos de textos digitales, pero cuando se trata de identificar significados más sofisticados, todavía queda investigación por hacer.
“La mayor parte de lo que vemos en las noticias no son sólo hechos”, dice Smith. “La mayor parte de lo que leemos incluye afirmaciones sobre el futuro, inferencias que la gente ha hecho, etcétera.”
El equipo de Smith incluye politólogos e informáticos. Dallas Card, estudiante de doctorado tutorado por Smith, cree que la propuesta de Smith supone resolver todo el problema de la propia inteligencia artificial.
"Estamos hablando de algo que no depende de lo que en realidad se está diciendo, y eso por supuesto depende de toda una serie de conocimientos sobre el mundo, como quién es Donald Trump en realidad y todo tipo de cosas", dice Card.
El procesamiento del lenguaje natural es un campo que estudia las interacciones entre el ordenador y los lenguajes humanos, permitirá a Smith y su equipo mostrar cómo funcionan los medios de comunicación y cómo afectan a la opinión pública.
“Si dos personas leen dos fuentes de información diferentes, tendrán diferentes interpretaciones de lo que ocurrió”, dice Smith en The Daily, el diario de la universidad, según se hace eco Dail Software. “Por lo tanto, la idea es utilizar el procesamiento del lenguaje natural para coger un montón de historias de noticias sobre el mismo evento o asunto y encontrar una manera de mostrar a la gente diferentes perspectivas al mismo tiempo.”
Smith cree que la cartografía del mundo de los medios, desde artículos de prensa hasta publicaciones en blogs, no sólo llevará el campo del procesamiento del lenguaje natural más cerca de alcanzar la inteligencia artificial (IA), sino que también ofrecerá a los ciudadanos, políticos y medios académicos maneras de entender el pensamiento público de una forma más amplia, desde múltiples posiciones.
Los actuales algoritmos de procesamiento de lenguaje natural han sido capaces de identificar los significados basados en hechos de textos digitales, pero cuando se trata de identificar significados más sofisticados, todavía queda investigación por hacer.
“La mayor parte de lo que vemos en las noticias no son sólo hechos”, dice Smith. “La mayor parte de lo que leemos incluye afirmaciones sobre el futuro, inferencias que la gente ha hecho, etcétera.”
El equipo de Smith incluye politólogos e informáticos. Dallas Card, estudiante de doctorado tutorado por Smith, cree que la propuesta de Smith supone resolver todo el problema de la propia inteligencia artificial.
"Estamos hablando de algo que no depende de lo que en realidad se está diciendo, y eso por supuesto depende de toda una serie de conocimientos sobre el mundo, como quién es Donald Trump en realidad y todo tipo de cosas", dice Card.
El objetivo
Aparte de estos obstáculos, es importante tener en cuenta que la intención de Smith al crear estas herramientas no es hacer afirmaciones acerca de las actitudes de la gente.
"No estamos haciendo ninguna afirmación", dice Smith. "Todo el mundo tiene que entrar en esto con la idea de que no sabemos lo que la gente cree, sólo sabemos qué puntos de vista están siendo representados."
En cuanto a cómo se verán estos "paisajes de perspectivas", la respuesta sigue siendo desconocida. Ya se trate de una aplicación, sitio web o motor de búsqueda, Smith quiere crear herramientas que puedan proporcionar a la gente común una vista de pájaro de lo que está sucediendo actualmente en el mundo y otra forma de aprender cómo se comporta la sociedad.
Los Premios a la Innovación de la UW fueron creados en 2014 para estimular las actividades de investigación a nivel de la facultad que son de alto riesgo y no obtendrían financiación del gobierno federal con facilidad.
Aparte de estos obstáculos, es importante tener en cuenta que la intención de Smith al crear estas herramientas no es hacer afirmaciones acerca de las actitudes de la gente.
"No estamos haciendo ninguna afirmación", dice Smith. "Todo el mundo tiene que entrar en esto con la idea de que no sabemos lo que la gente cree, sólo sabemos qué puntos de vista están siendo representados."
En cuanto a cómo se verán estos "paisajes de perspectivas", la respuesta sigue siendo desconocida. Ya se trate de una aplicación, sitio web o motor de búsqueda, Smith quiere crear herramientas que puedan proporcionar a la gente común una vista de pájaro de lo que está sucediendo actualmente en el mundo y otra forma de aprender cómo se comporta la sociedad.
Los Premios a la Innovación de la UW fueron creados en 2014 para estimular las actividades de investigación a nivel de la facultad que son de alto riesgo y no obtendrían financiación del gobierno federal con facilidad.