La inteligencia artificial ayuda a descubrir una obra inédita de Lope de Vega

Por SINC.

Investigadores de las universidades de Valladolid y Viena han encontrado en la Biblioteca Nacional de España una comedia desconocida de Lope de Vega titulada La francesa Laura. Las herramientas informáticas de reconocimiento y transcripción de texto han sido esenciales para el hallazgo.

El catedrático Germán Vega García-Luengos de la Universidad de Valladolid y el investigador Álvaro Cuéllar de la Universidad de Viena han identificado en el fondo de manuscritos de la Biblioteca Nacional de España (BNE) una nueva comedia de Lope de Vega. Se titula La francesa Laura y fue escrita pocos años antes de la muerte del escritor. 

Para su detección ha sido esencial la utilización de herramientas informáticas, cuyos resultados han sido totalmente respaldados por los análisis filológicos. Los resultados de la investigación acaban de ver la luz en el Anuario Lope de Vega, revista de referencia en los estudios sobre este autor.

La francesa Laura es una comedia compuesta por Lope de Vega en los últimos años de su vida. / Créditos: BNE/EFE

El descubrimiento ha sido posible gracias a la colaboración de las dos universidades europeas, la BNE, el proyecto Estilometría aplicada al Teatro del Siglo de Oro (ETSOcon 150 colaboradores dedicados a la aplicación de análisis informáticos a la literatura teatral de ese periodo), el grupo PROLOPE de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) y la plataforma Transkribus que ha facilitado la preparación de los materiales necesarios para el análisis.

En los últimos años la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta de gran rendimiento en numerosas tareas e investigaciones. La investigación histórico-filológica también está aprovechando sus posibilidades, como ha ocurrido en el caso del descubrimiento de La francesa Laura, una obra teatral desconocida de Lope de Vega (1562-1635) tras una intensa labor que aúna el empleo de técnicas informáticas avanzadas con la investigación filológica tradicional.

El empleo de la IA ha sido crucial para relacionar a Lope de Vega con esta obra conservada anónima en un manuscrito de fines del siglo XVII, muchos años después de muerto el escritor, que se conserva en la BNE. En primer lugar, la obra fue transcrita automáticamente empleando técnicas de IA a través de la herramienta Transkribus.

Gracias a ella, se pueden transcribir con precisión manuscritos antiguos con un alto grado de precisión, algo imposible hasta hace unos pocos años.

Aprendizaje automático de manuscritos

Para ello, tiene que ser entrenada mediante el suministro de manuscritos y su correspondiente transcripción (en este caso, fueron necesarios unos 3 millones de palabras correctamente identificadas) hasta que llega a un punto en el que la máquina tiene lo suficiente para reconocer las letras y las palabras de forma autónoma. A partir de este momento, se puede aplicar a los documentos manuscritos que se quieran transcribir.

Una de las hojas de ‘La francesa Laura’. / EFE/BNE

En esta ocasión fueron procesadas unas 1.300 obras teatrales del Siglo de Oro (tanto impresas como manuscritas) que quedaron transcritas en apenas unas horas, en lugar de los años de intenso trabajo que hubiera tardado un equipo de investigación tradicional. El resultado de estas transcripciones no es perfecto, pero sirve para el siguiente paso en el que la IA se vuelca en la atribución autoral de este texto a su legítimo autor.

Entre todas las comedias transcritas automáticamente, La francesa Laura se clasificó como escrita por Lope de Vega, en toda su extensión. Es decir, los usos léxicos de la obra se alineaban con los suyos estrechamente, y no lo hacían con los otros 350 dramaturgos de la época con los que se contaba en el estudio.

La IA, por tanto, ha sido indispensable para, por una parte, transcribir automáticamente cientos de obras teatrales y por otra, encontrar una que se alineaba con los usos escriturales de Lope de Vega.

Además, los investigadores han emprendido una labor intensa de investigación en torno a La francesa Laura para determinar si podía ser en verdad una comedia del insigne dramaturgo, esta vez con recursos tradicionales de la investigación filológica.

Entre esas pruebas, destaca el estudio de la versificación (cómo Lope usaba habitualmente la métrica en sus obras), la ortología (cómo pronunciaba las palabras y empleaba diptongos, hiatos o sinalefas), y muy especialmente el estudio de ecos lopescos, es decir, la coincidencia tanto en ideas, asuntos y motivos como en estructuras léxicas concretas entre nuestra obra y otros textos del dramaturgo cercanos al tiempo de su escritura.

Una comedia con gran fuerza dramática

“Todo indica que estamos ante una nueva comedia genuina del dramaturgo de la que no teníamos noticia hasta ahora, compuesta en la última etapa de su vida”, señalan los investigadores, que también consideran La francesa Laura como una obra teatral notable, con una fuerza dramática esperable de un Lope de Vega maduro.

La trama transcurre en Francia y gira en torno a Laura, hija del Duque de Bretaña y casada con el conde Arnaldo. El Delfín, heredero al trono de Francia, se encapricha de ella y se dispone a cortejarla a toda costa.

La protagonista se resiste a los envites del príncipe y a las sospechas de su marido quien, en un ataque de celos y por el temor a la pública deshonra, intenta incluso acabar con la vida de su mujer mediante un potente veneno. Finalmente, queda probada la integridad de Laura y se restituye la felicidad en la pareja.

Con estudios como este, la IA se revela como una aliada para la disciplina histórico-filológica, para la resolución de problemas y la optimización de procesos, permitiendo descubrir obras inéditas como La francesa Laura. Queda a cargo de los próximos lectores y estudiosos seguir indagando en esta comedia, accesible a todos desde la Biblioteca Digital Hispánica de la BNE.

Referencia:
Álvaro Cuellar, Germán Vega García-Luengos. «La Francesa Laura. El hallazgo de una nueva comedia del Lope de Vega último». Anuario Lope de Vega.

Fuente: Universidad de Valladolid y SINC.

Entre algoritmos, lentes y sensores, la Visión Artificial: ¿Qué ves cuando me ves?

POR María Ximena Perez para AGENCIA DE NOTICIAS CIENTÍFICAS UNQ

Este subcampo de la Inteligencia Artificial tiene por objetivo replicar las capacidades de la visión humana. Puede ayudar a desarrollar proyectos que aporten soluciones a la vida cotidiana.

La vertiginosa transformación digital trae avances hasta hace poco impensables en las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), un concepto amplio que engloba, también, a las herramientas y soluciones sustentadas en la Inteligencia Artificial (IA). A partir de sus bondades, la Visión Artificial o Visión por Computador, engloba todos los procesos y elementos que proporcionan ojos a una máquina. Esta tecnología se centra en el desarrollo y perfeccionamiento de técnicas que permiten a las máquinas ver, identificar y procesar imágenes, de la misma manera que lo hace la visión del ser humano, pero con la capacidad de evaluar detalles de objetos demasiado pequeños para el ojo humano e inspeccionarlos con mayor confiabilidad y menos errores. Y lo hace a una velocidad de cientos o miles de piezas por minuto.

¿Cómo funciona?

Tanto para el ser humano como para una máquina, la visión consta, principalmente, de dos fases: captar una imagen e interpretarla. El ojo de la computadora es la cámara de video, y su retina un sensor que es sensible a la intensidad luminosa. Lo que resta es interpretar las imágenes, distinguir los objetos de la escena, extraer información de ellos y resolver aspectos más particulares, según las necesidades que se desean satisfacer. Técnicamente, las máquinas intentan recuperar la información visual, manejarla e interpretar los resultados a través de algoritmos de software especiales.

Los algoritmos que se usan se basan en el reconocimiento de patrones: se entrena a las computadoras en una gran cantidad de datos visuales, estas procesan imágenes, etiquetan los objetos en ellos y encuentran referencias en esos objetos. Por ejemplo, si se envían un millón de imágenes de árboles, la computadora las analizará, identificará patrones que son similares y, al final de este proceso, creará un modelo “árbol”. Como resultado, la computadora será capaz de detectar con precisión si una imagen en particular es un árbol cada vez que se le envíe imágenes.

La visión artificial imita algunas de las funciones de los ojos y el cerebro para, a través de algoritmos y el procesamiento de imágenes, reproducir nuestras decisiones. Crédito: TECNALIA.

La Visión Artificial se basa en un conjunto de tareas diversas, combinadas para lograr aplicaciones altamente sofisticadas. Las más frecuentes son el reconocimiento de imágenes y video, que básicamente consisten en determinar los diferentes objetos que contiene una imagen. 

¿Para qué se usa?

Los usos de la Visión Artificial son numerosos y abarcan desde el campo industrial, médico, automovilístico, agropecuario hasta el de seguridad y de defensa, entre otros. Existen casos populares de uso comercial. Por ejemplo, Apple Photos y Google Photos tienen acceso a colecciones de fotos y agregan automáticamente etiquetas a las fotos y permiten navegar por una colección de fotografías más estructurada. Estas aplicaciones crean una vista curada de “los mejores momentos”. 

Los motores de búsqueda visual también usan esta tecnología, que se puso a disposición del público con la aparición de Google Images en 2001. Es capaz de recuperar imágenes que cumplen con ciertos criterios de contenido. La búsqueda de palabras clave es un caso de uso común, pero a veces se puede presentar una imagen de origen y solicitar que se encuentren imágenes similares.

Otro uso diario de esta tecnología es el reconocimiento facial: se utiliza para hacer coincidir las fotos de los rostros de las personas con sus identidades. Muchos dispositivos móviles disponibles en el mercado permiten a los usuarios desbloquear los dispositivos mostrando sus caras. Para el reconocimiento facial se utiliza una cámara frontal, los dispositivos móviles procesan esta imagen y, basándose en el análisis, pueden decir si la persona que tiene el dispositivo está autorizada en él. 

Otro ejemplo es el caso de la Realidad Aumentada: la Visión Artificial ayuda a estas aplicaciones a detectar objetos físicos, tanto superficies como objetos individuales dentro de un espacio físico determinado, en tiempo real y a utilizar esta información para colocar objetos virtuales dentro del entorno físico. 

Por el lado del automovilismo, permite a los coches dar sentido a su entorno. Un vehículo inteligente tiene unas cuántas cámaras que capturan videos desde diferentes ángulos y los envían como señal de entrada al software de Visión Artificial. El sistema procesa el video en tiempo real y detecta marcas en la carretera, o bien, objetos cercanos al auto, como peatones, otros autos y semáforos. Uno de los ejemplos más notables de las aplicaciones de esta tecnología es el piloto automático en los automóviles.

En el caso de la salud, muchos diagnósticos médicos se basan en el procesamiento de imágenes, rayos X, resonancia magnética y mamografía. Y la segmentación de las imágenes demostró su eficacia durante el análisis de las exploraciones médicas. Por ejemplo, los algoritmos de Visión Artificial pueden detectar la retinopatía diabética, la causa de ceguera de más rápido crecimiento, al procesar imágenes de la parte posterior del ojo y clasificarlas según la presencia y la gravedad de la enfermedad.

 

Fuente: Agencia de Noticias Científicas UNQ

“Ingeniería de peticiones”, el nuevo trabajo asociado al avance de la IA

El pleno desarrollo que se experimenta en el campo de la inteligencia artificial origina nuevas necesidades de puestos laborales para personas que tengan la habilidad de entrenar los sistemas.

El vertiginoso avance en los desarrollos de los sistemas de inteligencia artificial trae aparejadas nuevas necesidades de recursos humanos que puedan, además de programar, entrenar dichos sistemas en el “arte de la conversación”. Es así como, desde hace poco tiempo, surgió un nuevo trabajo denominado “prompt engineer” o ingeniero de peticiones, un puesto que requiere una mezcla de creatividad y saberes tecnológicos para darle instrucciones a las IA para que respondan las preguntas de los usuarios de una manera adecuada. Para crear textos, imágenes, videos o música, los nuevos sistemas y aplicaciones de IA necesitan ser alimentados con peticiones en texto de lo que el usuario puede requerir, también en formato de texto. De esta manera una petición puede ir desde una sencilla frase hasta una complicada instrucción que conlleve detalles específicos sobre lo que quisiéramos obtener.

Imagen/Créditos: Standret en Freepik.es

Aún son muy recientes las búsquedas de personal que solicitan específicamente este puesto y son menos aún los candidatos con habilidades y conocimientos de IA en sus currículums. También es muy reciente la oferta de formación en esta materia de instituciones educativas reconocidas. Esto ocurre porque hay incertidumbre sobre su viabilidad y futuro, sobre todo en este campo. Algunos opinan que es imposible de prever y otros creen que en dos o tres años esta nueva tarea no será necesaria. Este escepticismo surge de la experiencia en la que los profesionales de cada ámbito sabrán manejarse con la IA por lo que no será necesario contar específicamente con un ingeniero de peticiones. Algo similar ocurrió luego de inventada la planilla de cálculo (como el Excel) que en un principio se buscaba contar con el asesoramiento de un especialista, hasta que su uso se masificó y ahora se espera que cualquier contador sepa utilizar esta herramienta.

Además, algunos especialistas creen que los modelos se simplificarán a partir de tres acciones: entrenando las herramientas de IA con más datos (imágenes, texto); las horas de ingeniería invertidas para construir modelos con mayor capacidad; el tiempo de entrenamiento y dinero dedicado en las supercomputadoras, donde las IA encontrarán más y más relaciones entre los datos, lo que luego les permitirá generar mejores resultados a partir de las peticiones recibidas.

Otros entendidos en la materia aseguran que será necesario contar con recursos humanos formados específicamente y en cuya formación se contemple lo necesario para el desarrollo de habilidades comunicativas como: lingüística, psicología, filosofía, historia, deep learning y seguridad informática, entre otros alcances, ya que al modelo de lenguaje habrá que enseñarle a distinguir entre la realidad y la ficción. Es por eso que concluyen que siempre se necesitarán personas que enseñen a comunicarse a los sistemas de IA.

Fuente: El País