martes 19 de octubre de 2021
OPINIóN
23-09-2021 16:35
23-09-2021 16:35

Inteligencia Artificial | Códice: illuminare en la codificación del lenguaje natural

Con la pretensión de ser un sistema que “traduce” al lenguaje de código, la pregunta que muchos se plantean es: ¿hasta qué punto esta “forma de traducción o intento” permite a los sistemas inteligentes “entender” y “traducir” mejor el lenguaje natural?

23-09-2021 16:35

En la Antigüedad tardía, la escritura primitiva se consideraba un arte. La belleza era exacerbada en forma de manuscritos ornamentados con colores, símbolos y hojas de oro.

El nacimiento del códice como nueva “materialidad del cuerpo textual” (Verón, 2013) reunía varios textos o contenía folios de tamaño relativamente uniforme. Un cuerpo semióticamente más denso que el rollo, raro en su naturaleza, era más que un libro.

Debido a su portabilidad, fácilmente identificables y localizables pronto los códices se convirtieron en dispositivos de circulación discursiva. Sin embargo, con la mediatización de estos cuerpos densos se plantean “tensiones”: la cuestión del control y el acceso, es decir, quién podía tenerlos y negociar con sus contenidos y cómo, por un lado, y la producción y su interpretación, por el otro lado.

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Diferente en su composición, el códice hizo posible la visualización de complejas relaciones entre fragmentos más extensos en la cadena semiótica del texto: una forma novedosa de dispositivo técnico que provocó cambios culturales, influencia y poder en la interpretación del texto. Grafton y Williams (2006) sostienen que las características materiales, la corporeidad de este soporte técnico, la modalidad de producción y recepción aseguraban de alguna manera la estabilización de la “buena” gramática de reconocimiento en proceso de institucionalización. Así, el Hexapla de Orígenes (185-254 d. C.) es considerado como la extraordinaria materialización de tres cuestiones fundamentales visibles e inextricablemente articuladas: la producción, las variantes de un mismo texto, su traducción de una lengua a otra y el reconocimiento de los comentarios interpretativos, en suma: una práctica organizada en torno a este dispositivo.

Ahora bien, ¿es ésta la idea que subyace al diseño del Codex AI?  o ¿es una mera coincidencia?

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Lo cierto es que el códice o Codex ha adquirido, una nueva representación. Con la pretensión de ser un sistema que “traduce” el lenguaje natural al lenguaje de código, la pregunta que muchos se plantean es: ¿hasta qué punto esta “forma de traducción o intento” permite a los sistemas inteligentes “entender” y “traducir” mejor el lenguaje natural? Si pensamos en términos de traducción formal y en la mente del lector o del autor, es casi imposible en este momento que un sistema inteligente pueda reproducir sus ideas. Traducir el significado de un enunciado o de un texto no es lo mismo que traducir palabra por palabra como podría hacerlo un sistema de inteligencia artificial (IA), ya que -en este sentido- esta tecnología se encuentra en sus inicios, sin dejar de admitir sus grandes avances en el campo.

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Una palabra que se utiliza con cierta ligereza es “interpretación”. Open AI afirma que “Codex puede ahora interpretar comandos sencillos en lenguaje natural y ejecutarlos en nombre del usuario, lo que permite construir una interfaz de lenguaje natural para las aplicaciones existentes”.  Sin embargo, para que la interpretación tenga lugar se deben cumplir algunas condiciones.  La interpretación no puede definirse sólo por un mero objeto o signo, se trata de un proceso con una determinada dinámica. De acuerdo con Ricoeur: “el término interpretación puede ser aplicado, no a un caso particular de comprensión, aquel relacionado con las expresiones escritas de la vida humana, sino al proceso completo que engloba la explicación y la comprensión” (Ricoeur, [1975] 2014:86). Además, lo que muchos parecen olvidar es que el lenguaje natural es un sistema complejo.

Con todo esto, Codex AI podría considerarse un motor lingüístico versátil entrenado sobre líneas de código fuente y material escrito sencillo en lenguaje natural, una versión mejorada de GPT-3.  Como afirman los autores en Evaluating Large Language Models Trainedon Code, el modelo revela algunas conclusiones interesantes, así como limitaciones, desafíos y peligros: “El Codex tiene el potencial de ser útil de varias maneras: podría ayudar a los usuarios a incorporar nuevas bases de código, reducir el cambio de contexto para los programadores experimentados, permitir a quienes no son programadores escribir especificaciones y realizar implementaciones de borradores del Codex, además de contribuir en áreas educativas y de exploración. El Codex también plantea importantes problemas de seguridad ya que no siempre produce un código que esté alineado con la intención del usuario y tiene el potencial de ser mal utilizado” (Chen et.al., 2021). Un enfoque contextual y de metalenguaje es fundamental para reducir eficazmente los peligros como el sesgo, los problemas de seguridad además de varias consideraciones legales relacionadas con el código generado.

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Al igual que con cualquier otro hallazgo que implique el uso y la relación entre lenguaje natural y la codificación, lo cierto es que -en este punto- solo se está viendo la punta del iceberg.