La necesaria revolución de las máquinas parlantes

La inteligencia artificial fue un tema central del IX Congreso Internacional de la Lengua (CILE) celebrado en Cádiz la pasada semana. Empresas como Microsoft, Amazon, Telefónica o Google contaron allí qué hacen, aliados con la Real Academia Española (RAE), para garantizar que las máquinas escriban y hablen un correcto castellano. Trabajan en el proyecto LEIA (Lengua Española e Inteligencia Artificial) una de las apuestas del director de RAE, Santiago Muñoz Machado. La docta casa quiere que las empresas velen por la claridad y calidad del lenguaje y destierren errores y sesgos en los asistentes y dispositivos con los que hablamos e interactuamos. Una labor que ya da frutos.

«Hace años que utilizamos el diccionario de la RAE en todas nuestras herramientas», destaca Carmona, director general de IA de Microsoft a nivel mundial. Ahora que los algoritmos 'piensan' con el lenguaje y no con números, «podremos crear una nueva unión entre humanos y máquinas y llevarla a un nivel desconocido», asegura. La inteligenci artificila será así «un copiloto, un gran aliado para razonar junto con los humanos en cualquier ámbito, de las tareas cotidianas a la investigación científica, el tratamiento de enfermedades o la sostenibilidad». Pone Carmona como ejemplo los 50.000 artículos académicos sobre el covid generados en los primeros meses de la pandemia, una información «inmanejable para un ser humano pero procesable para la inteligencia artificial».

Amazon Web Services (AWS) analizó durante un año ocho millones de documentos para medir la calidad del español en internet. Usaron conversaciones en redes, publicaciones en foros, anuncios en línea o artículos periodísticos. Calibraron el uso de extranjerismos, la riqueza léxica de los textos y los errores lingüísticos y sintácticos de sus autores. Lo cuenta Antonio Vargas, director de políticas públicas de la compañía. La herramienta funcionó y aunque los resultados no son públicos «estamos más que satisfechos», dice.

«El reto es que en los lenguajes de programación pese más el español y menos el inglés, que ahora domina», dice Vargas. «Es cuestión de voluntad política, y no de tiempo», advierte. «Depende de que los países hispanohablantes apuesten por estas tecnologías, para que haya más tecnólogos produciéndolas y no solo consumiéndolas», palntea.

Gboard, el teclado predictivo de Google (el de los móviles Android y ordenadores usados por cientos de millones de personas) ha adoptado también las normas de la RAE. Las sugerencias que nos hace han pasado el filtro académico. «No deja de incorporar vocabulario y matices que impiden la degradación de la lengua», asegura Miguel Escassi, director de asuntos públicos e institucionales de Google para España y Portugal. Si escribimos en Google Docs o un correo en Gmail, el mismo sistema destaca errores gramaticales, ortográficos y discordancias. «Somos conscientes de la importancia de nuestras aplicaciones en el mundo. Queremos mejorar las herramientas para que personas y máquina usen, hablen y escriban mejor español», plantea Escassi.

A finales de año Google lanzará un sistema de inteligencia artificial que registrará nuestra voz y permitirá a las máquinas hablar con todos los acentos del español, reforzando así el anhelo panhispánico de la RAE, que celebra tanto la unidad como la diversidad de una lengua que hablamos casi 600 millones de personas en el mundo.

Aura, el asistente virtual de Telefónica, semejante a Siri de Apple y Alexa de Amazon, «dejó de decir 'app' para decir 'aplicación'», explica Richard Benjamins, responsable de estrategias de inteligencia artificial y datos en Telefónica. «Usaba algunos anglicismos y lo hemos corregido con las normas de la RAE», precisa. Han creado además varios juegos, -«como trivials digitales», dice- para acercar la enseñanza del idioma a los niños. ¿Si alguien se cae, se escribe se cayó o se calló? ¿Quizá o quizás, son correcta las dos?

Otro prototipo de Telefónica quiere ayudar a los hablantes no nativos con la traicionera polisemia. Selecciona la acepción del diccionario más cercana a su significado analizando el contexto de una palabra. «Entrenado con 70.000 palabras, tiene un ochenta por ciento de precisión y aprende señalando sus errores», concluye Benjamins.