Cuando las computadoras entiendan lo que lean, qué pasará?

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1 Cuando las computadoras entiendan lo que lean, qué pasará? Adolfo Guzmán Arenas Centro de Investigación en Computación, IPN

2 No solo buscar con palabras clave No me des documentos irrelevantes. No me des documentos contesta mis preguntas.

3 Cuáles son las sales del ácido nítrico? OK

4 Cuál es el río más largo de México???

5 Qué países perdieron la Segunda Guerra Mundial???

6 La mayoría ( todos?) estos servicios interpretan tu búsqueda. Y te proporcionan documentos para que tú mismo te contestes tu pregunta. Se debe a que la máquina no entiende lo que lee. Alcanza a ver palabras clave. O da las respuestas que más éxito han tenido en el pasado.

7 Si las computadoras entendieran lo que leen Podrían leer de antemano gran cantidad de documentos. Digerirlos. Entenderlos. Comprenderlos. Buscar otros documentos (en la Web) con el mismo tema, o temas afines. Leer más de lo mismo. Profundizar. Ligarlos. Juntar lo que aprendió (o dedujo) de uno, con lo que extrajo del otro. Complementar la información. Integrarla. Guardarla en una estructura. Leer, digerir, nuevos documentos, conforme aparezcan. Estar al día.

8 Si las computadoras entendieran lo que leen Amasar una enorme cuantía de conocimientos sobre cierto tema.

9 Para qué servirá todo esto? Para tener a mano la información. Para estar al día. La máquina podría hacer inferencias. Extrapolaciones. Deducciones. Analizar las consecuencias. Sopesar los cursos o acciones más probables. Recomendarme: Los más seguros. Los más baratos

10 Para qué servirá todo esto? Dar respuestas a las preguntas que me interesan. Proporcionarme información útil. Evitar que yo lea mucho (la máquina ya leyó y entendió). Hacer un resumen de un tema. Contrastar dos puntos de vista. Es útil tener a mi lado a un ayudante que sabe mucho de lo que me importa. Y continúa leyendo y aprendiendo. Mientras yo duermo O mientras vengo a darles una charla.

11 Imagina que voy a la biblioteca del CIC Le pregunto a la bibliotecaria Cuáles son las sales del ácido nítrico? Ella me trae muchos libros de Química. Busca ahí tu respuesta.

12 Ahora imagina que ella ya leyó y entendió todos los libros que tiene Le pregunto Cuáles son las sales del ácido nítrico? Me responde: Diferencia Los entre nitratos. un ayudante El nitrato que de te da sodio, nitrato documentos sódico, sal y otro de Chile, que te nitrato da respuestas. de Chile Su fórmula es NaNO 3 Previene el botulismo. Se extrae de yacimientos en Chile El nitrato de potasio, o nitrato de potasa Componente del salitre. Se usa como fertilizante

13 Sería un ayudante inteligente Porque sabe mucho de un tema. Porque lo puede analizar, sintetizar, contrastar, computar Señalar consecuencias. Puede responder mis preguntas. Sería la inteligencia dentro de la máquina. La Inteligencia Artificial.

14 Y mientras una máquina amasa conocimientos de un tema Otra máquina lo amasa de otro tema y otra, de otro tema

15 Y mientras una máquina amasa conocimientos de un tema Otra máquina lo amasa de otro tema y otra, de otro tema Y luego se intercambian sus bases de datos. O sus ontologías. Una máquina Algo que sabría los mucho humanos de no muchas podemos cosas. hacer. Pero las máquinas sí. Y seguirían aprendiendo, día y noche

16 Entonces, Si las computadoras entendieran lo que leen Serían de gran ayuda para nosotros, al conocer muchos temas, de manera profunda y actualizada, y ser capaces de responder preguntas, hacer deducciones, síntesis, comparaciones Serían capaces de saber qué es cierto y qué es falso? No. Solo aprendieron lo que leyeron.

17 Bueno, pues vamos haciéndolo Qué se requiere? Localizar documentos en la Web. Que hablen de ciertos temas. Poder saber de qué temas habla un documento. Concentrarlos en una biblioteca. Clasificarlos, organizarlos. Pasar la información de un documento a una estructura que la máquina maneje. Una ontología, o red semántica.

18 Bueno, pues vamos haciéndolo Etiquetar cada palabra de cada oración. Hallar sujeto, verbo, complemento. Resolver ambigüedades. Resolver anáforas (pronombres). Resolver anáfora indirecta. Resolver proposiciones. Hallar sinónimos y homogeneizarlos. Reducir contradicciones. Detectar inconsistencias. Eliminarlas.

19 Bueno, pues vamos haciéndolo Etiquetar cada palabra de cada oración. Hallar sujeto, verbo, complemento. Análisis sintáctico Análisis semántico Resolver ambigüedades. Resolver anáforas (pronombres). Resolver anáfora indirecta. Resolver proposiciones. Hallar sinónimos y homogeneizarlos. Reducir contradicciones. Detectar inconsistencias. Eliminarlas.

20 Hecho esto, solo he extraído la información de un documento

21 Hecho esto, solo he extraído la información de un documento Hay que extraer la de muchos otros.

22 Hecho esto, solo he extraído la información de un documento Hay que extraer la de muchos otros. Luego, fundir cada ontología en otra que crece más y más.

23 Bien. Ya tengo una gran ontología Qué hago con ella? (Mi sabio sabe mucho. Pero no sabe hablar) Necesito hacerle un deductor Para que me conteste preguntas puntuales Cuándo nació Juárez? Cuál es el río más largo de México? Dónde se promulgó la primer Ley de Reforma? O que me diga falso o verdadero a alguna afirmación. A la fruta larga, curva y amarilla se le llama chorizo. O que conteste preguntas complejas. En qué estados de México hay más vacas que gente?

24 Bien. Ya tengo una gran ontología Qué hago con ella? (Mi sabio sabe mucho. Pero no sabe hablar) Necesito hacerle un deductor Para que me sea útil. Algo como el lenguaje SQL para las bases de datos.

25 Construir una biblioteca digital Lo que se debe hacer Localizar documentos en la Web Que hablen de ciertos temas Traerlos a la biblioteca Evitar duplicaciones

26 A cada documento Hacerle su ontología Fundir dos ontologías y otra y otra En una grande, que capture el conocimiento de todas ellas

27 A la gran ontología Dos militares presidentes de México entre 1868 y Describe las herramientas de mano que pueden perforar la madera. Hacerle un extractor o deductor o contestador de preguntas Dame los nombres de las esposas de los presidentes municipales en cuyos municipios el porcentaje de reprobados en Para poder responder preguntas no triviales tercer año de primaria sea mayor al 30%.

28 Resumen del plan Localizar documentos y meterlos a la biblioteca Hacer la ontología de cada documento Fusionar las ontologías en una sola Con un extractor contestar preguntas no triviales

29 Qué está hecho ya. Localizar documentos y meterlos a la biblioteca Clasitex. Programa que nos dice de qué temas habla un documento (A. Guzmán, 1997) Producto comercial. BiblioDigital. Una biblioteca digital distribuida (A. Guzmán, V. Polo de Gyves, 2003) Arañas. Recolectan Producto documentos comercial. de la Web. (V. Polo de Gyves, 2003, dentro de BiblioDigital) Arañas distribuidas. Evitan duplicar esfuerzos (Luis Antonio Olguín, 2007) Todos estos trabajos en: a-guzman.blogspot.com

30 Mapeando palabras a conceptos: desambiguación. Caballo vs caballo vs caballo. Fabiola Colorado (2008) Hacer la ontología de cada documento

31 Etiquetador. Jennifer Meneses (2011) Hacer la ontología de cada documento Frases temáticas. Jennifer Meneses y Mario García A. (2011) Resolución de la anáfora (pronombres). Erick Valtierra (2012) Extracción del conocimiento a partir de documentos descriptivos. Gabriela Yebra Proyecto OM*. En marcha. Agregar semántica a Freeling. Enfoque A. Alma D. Cuevas Agregar semántica a Freeling. Enfoque B. A. Guzmán

32 COM. Halla en una ontología el concepto más similar a otro. Jesús Olivares (2002). Teoría de la confusión. Cómo hallar el parecido entre dos conceptos? S. Levachkine, A. Guzmán (2005). Qué está hecho OM. Fusiona dos ontologías en una sola. Resuelve homónimos, sinónimos, diferentes puntos de vista, inconsistencias, elimina redundancias. Usa COM. Alma D. Cuevas, Fusionar las ontologías en una sola Teoría de la inconsistencia. Cuál es la discrepancia en un conjunto de afirmaciones sobre datos cualitativos?. Adriana Jiménez, 2012.

33 Qué está hecho Análisis temático del conocimiento científico. Eduardo Godínez, Visualización usando jerarquías. Despliegue inteligible. César Cruz Fusionar las ontologías en una sola

34 Extractor. Fusión de bases de datos heterogéneas. Alejandro Botello. Por terminar. Formación automática de ontologías de dominio. Hallar nuevos conceptos, nuevas relaciones (nuevos artefactos, nuevos usos). Israel Toledo. En progreso. Extracción de eventos en noticias en las redes sociales. Eduardo Godínez. En progreso. Contestar preguntas no triviales, con un extractor.

35 Resumen del plan Clasitex. BiblioDigital. COM. Arañas. Desambiguación. Confusión. OM. Computing with words. Etiquetador. Frases temáticas. Resolución de la anáfora Inconsistencia. Anáfora indirecta. Agregar semántica a Freeling. A. Agregar semántica a Freeling. B. Extracción del conocimiento Extractor.

36 Resumen Faltan partes del analizador sintácticosemántico. Y el deductor-contestador (extractor). Conclusión Es hora de que la computadora entienda lo que lee. Será un gran ayudante, inteligente y sabe-mucho. Estamos trabajando para lograrlo. Fin.

37 Clasitex

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40

41

42 COM OM

43 Desambiguador de preposiciones La vida de los colibríes está en estrecha relación con la de ciertas plantas y flores; de hecho constituyen una gran importancia para los ecosistemas, pues, son agentes polinizadores de gran cantidad de plantas en los bosques tropicales. la DA0FS0 vida NCFS000 de SPS00 [posesión] los DA0MP0 colibríes NCMP000

44 científicos NCMP000 de SPS00 [procedencia, parte] méxico NCMS000 hablar VMN0000 sobre SPS00 [tema] literatura NCFS000

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