La Inteligencia Semántica y Contextual

19/11/2020 93

La Inteligencia Artificial está en todas partes y nos está impactando en todos los ámbitos de la sociedad y de las organizaciones. Aunque podríamos decir que el mayor interés se ha concentrado en la IA basada en el Aprendizaje Automático Machine Learning y el análisis de grandes cantidades de datos (Big Data), una gran oportunidad se presenta con la Inteligencia Artificial basada en la adaptación contextual.

El tipo de IA que DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) considera la tercera ola de la IA: la Inteligencia Artificial que permite lograr la comprensión del contexto a través de la representación de las relaciones, la complejidad y el significado de los datos (semántica).

Una de las principales tendencias de la inteligencia semántica y contextual son los grafos de conocimiento o knowledge graphs. Gartnet Hype Cycle for Emerging Technologies 2019 ya la considera una tecnología que crece con expectativas de impacto significativo en el corto y mediano plazo. Ricardo Alonso Maturana, fundador de la empresa española Gnoss, define los grafos de conocimiento de la siguiente manera:

“Un grafo de conocimiento es una forma de integrar y representar la información heterogénea y distribuida, que permite descubrir e investigar cualquier tema de una forma más profunda e intuitiva y disfrutar de una web semánticamente más consciente. Un grafo de conocimiento entiende cualquier hecho sobre personas, lugares y todo tipo de cosas y cómo todas estas entidades están conectadas entre sí. Es una forma de conectar y unificar de manera significativa la información y hacerla interrogable de manera natural para las personas con el fin de lograr una web más inteligente.”

Como un ejemplo sencillo y del día a día, vemos gráficos de conocimiento en el funcionamiento de las búsquedas de Google. Google recopila y organiza millones de datos sobre personas, lugares y hechos para crear resultados de búsqueda interconectados significativos y precisos.

En 2012 Google lanzó su grafo de conocimiento como una extensión de los resultados de búsqueda que, en forma de complemento, se presenta como un cuadro de información separado (ver Figura 1). Este cuadro incluye datos básicos, definiciones del término de búsqueda o información secundaria.

Figura 1. Cuadro información separado en las búsquedas de Google.

Entre algunos de los usos actuales de los grafos de conocimiento podemos mencionar los siguientes:

Los gráficos de conocimiento tienen la capacidad de utilizarse en la gobernanza de datos para centralizar el conocimiento en «conjuntos de datos heterogéneos» y actualizarlos constantemente a medida que ingresan más datos. Los gráficos actúan como una capa semántica, modelando metadatos, agregando un rico significado descriptivo a los elementos de datos.

Un ejemplo muy exitoso, y que todos podemos comprobar en su web, es el Museo del Prado en Madrid. El Prado en la Web ha integrado los datos existentes en variados sistemas de gestión: catálogo de obras, fichas bibliográficas, información del departamento de comunicación y marketing; repositorios; y proyectos específicos de diversos departamentos. Para ello, se ha construido un grafo de conocimiento unificado e interrogable bajo un modelo digital Semántico.

De este modo, se mejoran los procesos de documentación, edición, comunicación y publicación y se genera como primera explotación del grafo una vista web: www.museodelprado.es. (Información tomada y adaptada de la web de Gnoss, proveedor tecnológico del Museo del Prado).

Figura 2. Línea de tiempo como representación de un gráfico de conocimiento en la web del Museo del Prado.

Representar escenarios de fraude de una manera gráfica visual, que es el núcleo de un gráfico de conocimiento, permite a los consultores financieros identificar para extender su trabajo de algoritmo de aprendizaje automático para considerar conjuntos de datos aún más heterogéneos que podrían no estar directamente relacionados con el tema en cuestión, o reconsiderar características y variables que las capacidades tradicionales de aprendizaje automático pueden ignorar. (Información adaptada de Medium.com y Analytics Vidhya).

Finalmente, podemos mencionar las aplicaciones que los grafos de conocimiento pueden tener en educación online. A partir de un grafo de conocimiento se puede aprender y compartir conocimiento, ofreciendo información contextual del tópico de interés. La navegación a través de grafos de conocimiento permite descubrir e investigar información relevante de una manera muy intuitiva. Didactalia y Unikemia Upskilling son dos ejemplos de esta aplicación.