¿Qué campos están siendo afectados por el progreso de la investigación en el procesamiento del lenguaje natural?

La investigación en el procesamiento del lenguaje natural ya está impactando en muchos campos. Dentro de una década tendrá un impacto en casi todos los campos.

De clavijas redondas y agujeros cuadrados

Los humanos son seres sociales complejos, que a veces disfrutan de la complejidad por el simple hecho de hacerlo. En ninguna parte es esto más evidente que en la evolución de un modo popular de comunicación humana: el lenguaje. El lenguaje natural es desestructurado, subjetivo, polimorfo y redundante. También es omnipresente: hablamos con familiares y amigos en lenguaje natural; germinamos ideas que cambian el mundo en él; También lo inspiramos, vendemos, exigimos y colaboramos utilizándolo.

Por otro lado, desde la evolución del ábaco hace 3.600 años, toda la ciencia informática se ha centrado en los números: estructura, objetivo, eficiente y, para la mayoría de las personas, pedante. La disciplina cuantificada ha ayudado mucho a la humanidad, pero ahora los investigadores se dan cuenta de que la brecha entre el lenguaje cualitativo y la informática cuantitativa debe cerrarse. Es demasiado que todos se están perdiendo al tratar de colocar clavijas redondas en agujeros cuadrados.

Auge de la computación cognitiva

Afortunadamente, hay computación cognitiva. En el siglo XX, la inteligencia artificial significaba hacer modelos matemáticos predictivos que pudieran aprender algunos parámetros y llegar a una buena precisión. En el vigésimo primero, la academia comenzó a darse cuenta de que la inteligencia artificial no tiene que ser tan inteligente en absoluto. En cualquier caso, la mayor parte del mundo parece funcionar en patrones y correlaciones, en lugar de causalidad matemática definida.

La computación cognitiva va más allá. Puede modelar ideas ambiguas, diferenciar entre buenas y malas, y procesar información más cercana a la forma en que lo hacen los humanos (ver Cómo hacer que la IA piense como los humanos). Como resultado, por primera vez realmente, tenemos herramientas para modelar, procesar y automatizar el lenguaje natural. La computación cognitiva aún es incipiente, pero el mundo la está adoptando muy rápido.

Cuarta Revolución Industrial

Todo esto sucede al mismo tiempo que otras tecnologías disruptivas se están consolidando. Además de la computación cognitiva, piense en la robótica, IoT, reconocimiento de voz e imagen, etc. Estamos entrando en un mundo en el que los humanos se centrarán en la creatividad y el juicio, mientras que la tecnología se encargará de todo lo rutinario, en todos los ámbitos de la vida (vea qué Qué significa la Cuarta Revolución Industrial?

Casi todo el esfuerzo físico y mucha ciencia de la decisión basada en datos estructurados ya está automatizada. El lenguaje natural es el siguiente.

Hay muchos campos que pueden obtener beneficios de PNL como,

  • Recuperación de información
  • Extracción de información
  • Máquina traductora
  • Reconocimiento de voz
  • Resumen automático de texto
  • Respuesta automática a preguntas
  • Análisis de texto
  • Monitoreo de redes sociales
  • Aplicaciones como ‘Siri’, ‘Google Allo’
  • Análisis de los sentimientos
  • Asistentes digitales, etc.

More Interesting

¿Cómo se puede aplicar el aprendizaje profundo a la clasificación de palabras?

¿Cómo puedo diseñar una gran red neuronal?

Cómo distinguir el Aprendizaje profundo de los anteriores análogos en las composiciones de funciones, más específicamente el trabajo reciente sobre el "proceso gaussiano profundo"

Antes de elegir y aplicar incluso el modelo de aprendizaje automático lineal más simple, ¿qué aspectos estadísticos de los datos debo considerar?

¿Qué debo hacer para poder contribuir al campo de la visión por computadora y trabajar en Google en el futuro?

Cómo lidiar con un trabajo de investigación cuando contiene muchos materiales de fondo que no has estudiado

¿Amazon Web es una buena alternativa para que yo use redes neuronales si mi computadora no tiene suficiente energía?

¿Qué es un proceso gaussiano?

¿Cómo encontrar un mentor que me ayude a construir una carrera en visión por computadora y aprendizaje profundo como investigador o académico? ¿Cuál es el camino definitivo hacia este objetivo?

¿Cuál es la diferencia entre la función de pérdida y la función de activación?

¿Cuáles son algunas historias de éxito para Dirichlet Process Clustering?

¿Cuál es la filosofía de la matriz, la descomposición del tensor para encontrar la estructura latente?

Tengo una oferta de Qualcomm y una oferta postdoc de CMU. Trabajo en visión artificial / aprendizaje automático. ¿Qué tengo que hacer?

¿Cuál es el mejor clasificador HOG de detección de peatones para descargar?

¿Cómo y qué tipo de datos ha recopilado por su cuenta para el proyecto / servicio ML?