Eso depende mucho de qué tipo de IA estamos hablando. Una gran cantidad de PNL en estos días es estadística y obtiene resultados justos, sin considerar el significado de las palabras.
IBM Watson puede dar respuestas muy precisas a las preguntas, por lo que podría decir que “entiende el punto”. Desafortunadamente, esto solo es cierto cuando tiene una cantidad excesiva de material de recursos para trabajar, de lo contrario sus respuestas a menudo no están relacionadas con la pregunta, aparte de compartir una o dos palabras.
Resumen AI, al menos los que he probado, tienden a perder el punto principal de un artículo aproximadamente el 40% del tiempo. Esto se debe a que están diseñados para promediar la mayor parte del texto en lugar de mirar el significado y la intención. Lo hacen bien cuando el punto principal está entretejido abundantemente en el texto, pero no pueden analizar el punto de una sola oración y pasarán por alto fácilmente la conclusión.
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La IA tradicional de la PNL pierde mucho el punto, dependiendo del tipo de texto que le des. Cualquier cosa con la gramática adecuada se pondrá bien, pero si se agrega taquigrafía, lenguaje figurado y ambigüedad, se pondrá bastante mal. Una característica que casi toda la IA de la PNL aún comparte es que toman todo literalmente, sin un subsistema de “sentido común” para distinguir el discurso figurativo. Eso y la ambigüedad resultan en malentendidos la mayoría de las veces, en mi experiencia con la programación de PNL AI.
El núcleo del asunto es: la comprensión del lenguaje tiene que ver tanto con el conocimiento, el razonamiento y el contexto como con las palabras. La mayoría de las IA de la PNL solo se preocupan por las palabras que pueden leer, lo que significa que ignoran la mitad de nuestro método de comunicación.
