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20 junio 2019

Expert System alcanza un nuevo hito en Inteligencia Artificial integrando aprendizaje automático con gráficos de conocimiento

Un enfoque innovador que ayuda a mejorar los procesos basados en conocimiento y fija un nuevo estado del arte en IA

Expert System acaba de anunciar nuevos avances en la aplicación de grafos de conocimiento y aprendizaje automático al procesamiento del lenguaje natural y consolida así su posición de líder a la vanguardia de la IA. Los resultados de la investigación, desarrollada en los laboratorios de la compañía, ya han sido publicados por el Semantic Web Journal[1] y están avalados por el estudio empírico más amplio realizado hasta ahora en torno a este tema. En él, se demuestra que el enfoque de Expert System supera el de sus competidores y abre nuevas fronteras para la investigación en el ámbito de la IA.

Aunque los métodos de IA basados en aprendizaje automático  han alcanzado gran popularidad,  aún están lejos de resolver los grandes retos relacionados con la comprensión del lenguaje natural. De hecho, la comunidad de IA alberga grandes dudas en este sentido alrededor de cuestiones tan importantes como la capacidad de explicar los resultados obtenidos por los modelos y el razonamiento basado en el sentido común. A diferencia de las técnicas de aprendizaje citadas, los grafos de conocimiento estructurado proporcionan descripciones ricas, expresivas y procesables por las máquinas del dominio de interés, de manera que pueden ofrecer explicaciones claras de los resultados del procesamiento cognitivo. Como consecuencia, es posible entender y procesar datos no estructurados (como los del lenguaje natural) de forma más rápida y precisa, y aumentar así la capacidad de la IA de mejorar los procesos basados en el conocimiento mediante el procesamiento y la comprensión del lenguaje natural (NLP y NLU).

“A pesar de toda la expectación generada, el aprendizaje automático no puede, por sí solo, entender el lenguaje natural en contextos de negocio reales. Por el contrario, nuestro modelo, basado en grafos de conocimiento, proporciona resultados fiables en todos los escenarios”, afirma Marco Varone, presidente y director tecnológico de Expert System. “Nuestro enfoque —continúa— es ampliar la capacidad del aprendizaje automático con la vasta información contenida en nuestro grafo de conocimiento. Esto nos permite obtener mejores resultados con menos esfuerzo y acercarnos a una verdadera comprensión del lenguaje natural”.

El enfoque de Expert System es líder en el mercado y se basa en investigaciones científicas centradas en la integración de enfoques neuronales y basados en conocimiento para la comprensión de textos y del lenguaje natural. En concreto, la compañía lleva tiempo liderando los avances en el campo de los grafos de conocimiento, identificados recientemente por Gartner como una de las tecnologías emergentes destinadas a borrar las líneas que separan al hombre de la máquina. El logro publicado hoy por Expert System permite a los modelos de aprendizaje automático y profundo aprovechar los datos de gran calidad que proporciona el grafo de conocimiento de Cogito®. Esto también implica que la implantación de soluciones basadas en IA pueden optimizarse  ampliamente, ya que el nuevo modelo ofrece la capacidad de combinar de manera ágil un gran corpus de conocimiento estructurado con modelos basados en datos.

[1] El estudio está en fase de impresión para el próximo número de Semantic Web Journal con el título Vecsigrafo: Corpus-based word-concept embeddings – Bridging the statistic-symbolic representational gap in natural language processing. La versión preliminar ya está disponible aquí.


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