Como se había discutido anteriormente, los humanos podemos codificar y decodificar información y conocimiento de diversas formas. Especialmente usamos convenciones de signos elegidos arbitrariamente para esto. Especialmente las palabras, pero también utilizamos símbolos y señales con el fin de transmitir información.

Cuando tratamos de trasladar esos conocimientos a las máquinas es necesario hacerlo explícito. Una máquina no es capaz de entender que una serie de bits forman un video a menos que nosotros se lo marquemos. Lo mismo ocurre con las imágenes o con las palabras.

Es decir una máquina sabe que una serie de bits se pueden desplegar en pantalla de alguna u otra forma gracias a la información proporcionada por el programador. El servidor es incapaz de interpretar la información que contiene, al igual que el cliente no puede saber qué es la información que recibe. Esto, hasta ahora ha sido trabajo de los humanos.

Se confía en que el programador realizará de manera correcta su trabajo y que explicitará cuando existe un entero, un número flotante, una palabra, una imagen, un video, etc. De esta manera, el procesador sabe qué hacer con ese dato y como procesarlo o desplegarlo en pantalla. Sin embargo el contenido de información sigue siendo desconocido para la computadora que genera el proceso.

Es decir, cuando el monitor imprime “¡Hola mundo!”, la máquina que lo proceso no sabe que ese conjunto de caracteres forman dos palabras. Tampoco sabe que es un saludo, o que los signos de exclamación representan algún tipo de emoción. La máquina no conoce el concepto representado por la palabra “mundo”.

Esta carencia de información es relevante porque los seres humanos no comunicamos palabras, comunicamos conceptos, ideas, emociones, intenciones codificados en palabras. Es decir la palabra es usada en lugar del concepto que representa, pero no es una cadena de caracteres.

Si las máquinas pudieran entender los conceptos detrás de las palabras, la comunicación entre máquinas y personas se facilitaría en gran medida. Las máquinas podrían ayudar a entender a los seres humanos conceptos complejos, y les permitiría a estos generar nuevas ideas. La comunicación entre máquinas también se haría más sencilla.

Cuando intentáramos buscar un concepto, podríamos hacerlo con mayor facilidad. Por ejemplo, si quisiéramos encontrar las canciones más tristes de The Smiths, el buscador podría entender el sentido de la búsqueda. Actualmente esa búsqueda arroja listados de canciones que han sido catalogadas como tristes. Una lástima, yo quería la canción, no una lista con títulos de canciones.

Esto ocurre porque actualmente la búsqueda se hace a través de las secuencias de caracteres separadas por espacios. Es decir, el buscador intenta encontrar las páginas que contengan “triste” y “canción”, de preferencia cercanas o en una misma oración. Pero no comprendió que lo que yo buscaba era una canción, no un título.

Otro ejemplo en el que la web semántica puede mejorar el mundo en el que vivimos es la interpretación de discursos políticos. Una máquina podría analizar las promesas realizadas por un determinado político e intentar predecir, de acuerdo a datos históricos, si este político será capaz de cumplir algunas promesas.

¿En qué otros aspectos creen que sea posible que la web semántica ayude a las personas?

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