Desde hace unos meses hemos atestiguado una nueva corriente de retos para adivinar palabras inicialmente propuestas como simples espacios finitos por llenar.
Dependiendo del idioma, te pueden aparecer entre 4 o 7 espacios en blanco, y la oportunidad de proponer palabras que aparezcan en el diccionario correspondiente.
El algoritmo detrás del sitio web o app te corrige coloreando tanto aquellas letras que se encuentran en la palabra como aquellas que están incluso en la posición correcta, ambas con distintos colores.
En algunos idiomas, te aparece el teclado al final de la pantalla y te va también coloreando las que van apareciendo, otras incluso te pintan en la siguiente línea horizontal las letras que ya descubriste.
Lo más común es que los colegas vayan posteando en redes sociales los resultados del día - aparece por lo general una palabra al día - y en algunos grupos de whatsapp ya es parte del arranque de las conversaciones (principalmente con dos eminentes y cultos colegas como Manuel y Arturo) y no faltan incluso los spoilers (aquellos que anuncian el resultado con antelación, previamente resuelto).
Los que hemos estudiado lenguas asiáticas hace ya mucho tiempo que editamos textos con el apoyo justamente de algoritmos que van, estadísticamente, proponiendo o sugiriendo elementos gramaticales que completan la escritura de manera ortográficamente correcta. La irrupción masiva de teléfonos celulares nos ha permitido incluso acostumbrarnos al famoso corrector de texto, del que nadie ha estado libre de cometer algún atentado simbólico sin reparar en que la sugerencia de dicho corrector es una completa aberración para el sentido de lo que queremos decir, pero cuyo algoritmo no alcanza ciertamente a percibir totalmente el sentido ni la lógica. Hace apenas 3 años, previo a la pandemia Jacob Devlin y sus compañeros de la empresa Google presentaron un Codificador Bidireccional de Transformación de Representaciones (gramaticales) (BERT en inglés) basado en redes neuronales para el pre entrenamiento de algoritmos para el análisis de lenguaje natural.
Las redes neuronales artificiales utilizadas son algoritmos que permiten “aprender” sobre la lógica de la concatenación de elementos gramaticales, sin obligatoriamente usar de soporte la teoría del idioma en cuestión, sino más bien sobre la lógica y secuenciación de textos escritos por humanos y almacenados en bases de datos.
Cada language es ciertamente diferente y así como entre mis amigos políglotas, hay veces que les ganó adivinando las palabras de dichas apps en cierto idioma otro me gana en uno diferente. De la misma forma los sistemas de inteligencia artificial desarrollados por las empresas no siempre tienen la hegemonía en otros lenguajes.
Hace algunos años nos llevamos una agradable sorpresa cuando Diego y Mario Campos ingenieros de la empresa Yucateca SoldAI, liderada por mi amigo Israel Cauich, lograron demostrar un mejor desempeño en su Chatbot comparado con el de Google en la lengua de Cervantes.
No cabe duda que las máquinas cada vez van consolidando su desempeño aprovechando el procesamiento masivo de información que pueden hacer con las bases de datos que conforman los textos escritos por nosotros. Lástima que hasta ahora, dichas computadoras si bien podrán predecir cada vez mejor la secuencia de las palabras, pero difícilmente podrán entender ni disfrutar a cabalidad la poesía ni de las joyas literarias y ya veremos cuando caigamos en la trampa de leer una historia que nos atrape y que haya sido escrita por un algoritmo.
Lo que sí me queda claro es que el primer algoritmo que podrá alburear, será sin lugar a dudas también la creación de un experto en la materia.