* Manipulan símbolos, no significan: Las computadoras funcionan con símbolos:letras, números, puntuación. Analizan las relaciones entre estos símbolos, no los conceptos subyacentes que representan.
* Análisis estadístico: El procesamiento del lenguaje natural (PNL) depende en gran medida de las estadísticas. Los algoritmos están capacitados en conjuntos de datos masivos de texto y código, patrones de aprendizaje y probabilidades del uso de palabras, estructura de oraciones y relaciones entre palabras. Predicen el significado más probable basado en estos patrones.
* Aprendizaje automático: Los modelos de aprendizaje automático, como las redes neuronales, permiten a las computadoras aprender de los datos sin programación explícita. Pueden identificar patrones complejos en los datos del lenguaje que podrían ser demasiado sutiles para que los programadores humanos los definan directamente. Estos modelos mejoran su precisión con el tiempo a través de la exposición a más datos.
* Sistemas basados en reglas: Los enfoques de PNL más antiguos se basaron en reglas hechas a mano que definen estructuras gramaticales y relaciones semánticas. Estos sistemas eran limitados en su capacidad para manejar los matices y la ambigüedad del lenguaje natural.
En esencia, las computadoras simulan la comprensión. Se destacan en tareas como:
* Traducción: Identificar palabras y frases correspondientes en diferentes idiomas basados en correlaciones estadísticas.
* Análisis de sentimientos: Determinar el tono emocional de un texto analizando las opciones de palabras y la estructura de las oraciones.
* Respuesta de preguntas: Recuperar información relevante de una base de datos basada en la coincidencia de palabras clave y el análisis contextual.
* Resumen de texto: Condensar grandes cantidades de texto en resúmenes más cortos identificando oraciones y conceptos clave.
Sin embargo, todavía luchan con:
* Sarcasmo e ironía: Estos dependen en gran medida del contexto y el significado implícito, que son difíciles de comprender para las computadoras.
* Ambigüedad: El lenguaje humano a menudo es ambiguo, con palabras y frases que tienen múltiples significados.
* razonamiento de sentido común: Las computadoras carecen del conocimiento de fondo y la comprensión del mundo real que poseen los humanos.
Por lo tanto, si bien las computadoras pueden realizar tareas impresionantes relacionadas con el lenguaje, realmente no * entienden * el lenguaje de la misma manera que lo hacen los humanos. Su "comprensión" es una simulación sofisticada basada en patrones estadísticos y algoritmos.