Las ciencias y las letras centran su atención y carga de trabajo en temas completamente opuestos, porque no es lo mismo lo que valora una persona manualmente a lo que se puede calcular automáticamente. Cuando tenemos una métrica, un valor objetivo, que se realiza sobre un texto y que alberga la máxima discrepancia entre la interpretación manual y automática, entonces vemos que ahí hay pescado.
Eso ocurre con la cohesión profunda, así como con la cohesión referencial.
En el mundo del arte lo que importa más suele ser la cohesión referencial, porque siempre que hay un símbolo enfocado por el narrador o el director interesa que esté cohesionado con la historia - al tener que mencionarlo o usarlo más adelante. En filosofía bien se puede considerar que esta métrica determina si la obra del filósofo es sistémica, por la coherencia del uso de los términos a lo largo de toda su obra.
Debido a que la verdadera cohesión referencial es tan difícil de calcular lo que se hace es adoptar una solución de compromiso: se calcula dicha cohesión con palabras sueltas, ya sea sustantivos, verbos... Se hace por conceptos. La máquina no se parará a estudiar hasta qué punto se ha conseguido referenciar a lo mismo mediante sinónimos, porque no tiene ese potencial..., aún.
La cohesión profunda, sin embargo, es más peculiar: consiste en determinar si los conectores han sido usados correctamente. Es decir, si se usa una proposición adversativa es porque realmente esa proposición contradice a la anterior. En este punto la pragmática juega un papel esencial: porque si la máquina fuera realmente capaz de calcular esta métrica entonces también sería capaz de determinar la culpabilidad o inocencia de un acusado con respecto a la ley. E interpretar la ley no es un problema de lógica y ya está: la lógica que se estudia en filosofía se queda corta en comparación con los problemas que se dejan abiertos en el deep learning.
Sin embargo ocurre que la cohesión profunda exige sólo que el sujeto no sea sociópata para que sea capaz de decirnos si esa frase realmente está bien conectada. Es lo que se espera de un jurado popular: el juez y las partes se preocupan de redactar las evidencias, de citar la ley y de reclamarle al jurado que cohesione profundamente toda la información para que transmita qué versión tiene más sentido.
Obviamente la máquina aún no es capaz de hacer algo como eso. Así que lo que hace es simplemente contabilizar cuántos conectores se usan; cuál es la incidencia de los conectores por cada párrafo. Es decir, ya parte del supuesto de que han sido correctamente usados: en lo esencial no se mete.
Podemos comprender porqué ocurre: es muy fácil generar textos, y crear la imagen de tener capacidad para escribir con un cierto estilo. Para ello sólo hay que capturar la gramática del idioma en el que se pretende estructurar la narración y combinarlo con los n-gramas del autor. Ambas cosas son de tecnología más que superada y conocida. Sólo resta meterle potencia suficiente a la máquina para que trabaje con el mayor número de parámetros indeterminados posibles, y así generar la impresión de que aprende - cuando el proceso de aprendizaje ya se realizó con una máquina mucho más potente y miles de textos.
Sin embargo la máquina no lleva a cabo ningún proceso de deliberar nada. Esas técnicas no son usadas para, por ejemplo, ganar al ajedrez, o demostrar teoremas matemáticos. Sólo serviría para imitar cómo jugaría un jugador conocido haciendo jugadas fingidamente buenas, o para redactar tonterías en el argot matemático..., todo muy peliculero.
La cohesión profunda se consigue si se es capaz de entender lo que dice la frase: que es una operación estructurada, como cuando se adecúa al idioma. Para ello es necesario disponer de las acciones semánticas adecuadas: es decir, el lenguaje específico que ejecuta al completo todas las acciones semánticas necesarias a partir de las palabras de stop que ayudarán a identificar las conectivas.
Yo mismo lo estuve estudiando y deduje un lenguaje..., pero mis postulados aún no tenían cierto nivel de simplificación para mi gusto. Según mis últimas sospechas, creo que tengo una buena base para pensar que mi última codificación de las palabras de stop encaja mejor a la hora de analizar la polaridad de una frase.
Hace poco recibí un correo de un entrenador personal que quiere vender sus servicios: ¿cómo podría confeccionar un diccionario de manera que se pudiera deducir que ese texto intenta apoyarme moralmente? ¿Cómo se identifica y bajo qué lenguaje cuándo un texto es de autoayuda? ¿Cómo se lo transmitimos a la máquina para que se adecúe y lo adivine?
Mis colegas, con grandes máquinas y grandes presupuestos, siguen intentando resolver ese problema desde una filosofía conexionista. Sin embargo, poco a poco, vuelvo a darle una vuelta de tuerca conectivista. Creo que mi modelo es tangible, mi filosofía Lithe está dando sus frutos.
Mis postulados últimos pretenden ser una respuesta mucho más valiente que la que daría hace años: creo que el lenguaje se conforma a partir del entendimiento de las tres dimensiones y el tiempo. La x es el qué, la y es el cuánto, z es quién y t es cuándo. Parecería que faltan términos, parecería que habría que incorporar exclamaciones, interrogaciones..., pero ya tengo preparada la codificación. Me encaja mejor de lo que esperaba.
Al menos puedo quedarme tranquilo al comprobar que en el fondo podía tener razón: sospecho que la cohesión profunda es lo mismo que se usa para crear historias. Aunque para el ser humano nos parezca lo más simple y sencillo: creo que es el eje angular por encima de la cohesión referencial, que es en donde se centran siempre los artistas para eliminar o crear nuevas escenas.
Según sospecho, se crea una moralidad a partir de esa combinación de términos. Es así como podemos establecer el marco que tendrá el animal a la hora de adoptar decisiones: igual que la amígdala reptiliana sirve para saber si otro te va a atacar, la amígdala mamífera te sirve para activar sentimientos más de unión. Todo me va cuadrando, y creo tener unos postulados básicos para concluir que tengo ese lenguaje al completo.
Después de esto será muy difícil que alguien pretenda hacerme una pregunta sobre ética y que no sea capaz de responderle.
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