A pesar del avance que la robótica, las comunicaciones, dispositivos y, en general, que la tecnología ha experimentado durante los últimos años; lo cierto es que dotar al software de un “sentido del humor” continúa constituyendo uno de los grandes retos de este nicho. Una cualidad intrínsecamente humana que nos permite identificar aquellas frases, imágenes y situaciones divertidas que ocurren a nuestro alrededor.
De hecho, resultaría fácil imaginar que, precisamente, esta característica será uno de los últimos bastiones que separen personas y máquinas. Sin embargo, dos científicos de la Universidad de Washington y la UC en Berkeley podrían haber descubierto el modo de “enseñar” a estos sistemas a ser sarcásticos gracias a Twitter. Pero, ¿cómo?
El sistema que detecta el sarcasmo
Se trata de David Bamman y Noah Smith, que han desarrollado un software capaz reconocer casos de sarcasmo en esta plataforma de microblogging; un avance que sentaría las bases para la creación de equipos que, por sí mismos, puedan generar esta clase de mensajes humorísticos. Tan solo es cuestión de tiempo.
Para lograrlo, los investigadores no solo se valieron de aquellos tuits que incluían el hashtag #sarcasm, sino que usaron un contexto más amplio para crear una suerte de base de datos con ejemplos de los que el sistema tienen que aprender. Así, incluyeron determinadas palabras clave –como “jadeo”, “sorprendido” y “claramente”-, hipérboles, y etiquetas como #lol.
Otros factores que añadieron fueron los que tenían que ver con la geolocalización de los autores, su edad, sexo, su audiencia y “historia comunicativa” en la plataforma. Unos parámetros que les sirvieron para que sus equipos detectasen el sarcasmo en un 85% de las ocasiones. Más que algunas personas que seguro que te vienen a la mente.
Al margen de lo dicho y a principios de enero, supimos también que un equipo del Virgina Tech estaba trabajando en un algoritmo de aprendizaje automático que no solo reconocía escenas humorísticas, sino que era capaz de crearlas, incluso prescindiendo del contexto social de lo que estaba viendo. Uno de los puntos clave de su análisis, sin embargo, es la detección de personas y animales llevando a cabo actos inusuales.
Unas iniciativas, sin duda, sorprendentes, que también podrían ser usadas para moderar determinados comentarios, llevar a cabo su seguimiento, establecer filtros más específicos y un largo etcétera que, en definitiva, implicarán que los ordenadores entiendan mejor la relación entre los mensajes y el contexto que rodea a los usuarios que tras ellos se encuentran.
Vía | MIT Tech Review
Imágenes | Pixabay
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