Gemma Boleda, profesora de investigación ICREA del Departamento de Traducción y Ciencias del Lenguaje y jefa del Grupo de Investigación COLT: Computational Linguistics and Linguistic Theory

Apenas empezar mi licenciatura en Filología Hispánica, el primer año, descubrí la linguística, y me enamoré de ella. Por fin había encontrado mi vocación! Desde entonces me he dedicado a entender como funciona el lenguaje. Hacia finales de la licenciatura empecé a virar hacia métodos cuantitativos y computacionales, y acabé haciendo un doctorado en linguística computacional, es decir, a caballo entre la linguística y la inteligencia artificial.

Lo que me atrajo de la inteligencia artificial fue la posibilidad de analizar grandes cantidades de datos, como los millones de textos disponibles en internet. Extraer conocimiento sistemático de una cantidad tan grande de datos no se puede hacer a mano; la inteligencia artificial me dio las herramientas para hacerlo. En particular, aplico un método llamado “aprendizaje automático” ("machine learning", en inglés), en el que das a un ordenador gran cantidad de datos y le pides que extraiga patrones que le permitan hacer alguna tarea, como traducir un texto del inglés al catalán. Para que el ordenador pueda hacer una tarea tan compleja tiene que adquirir mucho conocimiento linguístico; por lo tanto, examinar su comportamiento puede ser muy ilustrativo sobre como funciona el lenguaje. Esta metodología se ha usado por ejemplo para investigar como las palabras expresan distintos significados en diferentes contextos, o para determinar relaciones genealógicas entre lenguas.

La inteligencia artificial, sin embargo, no tiene solo un inmenso potencial para el estudio científico del lenguaje, sino que también es la base de la tecnología linguística con la que interactuamos diariamente: cuando escrivimos mensajes al WhatsApp y nos sugiere palabras, cuando usamos la corrección automática de Word, cuando traducimos textos con Google Translate, y un largo etcétera.

La inteligencia artificial, sin embargo, no tiene solo un inmenso potencial para el estudio científico del lenguaje, sino que también es la base de la tecnología linguística con la que interactuamos diariamente: cuando escrivimos mensajes al WhatsApp y nos sugiere palabras, cuando usamos la corrección automática de Word, cuando traducimos textos con Google Translate, y un largo etcétera.

Tanto el desarrollo de la tecnología como la investigación en linguística computacional requieren conocimientos de linguística y de inteligencia artificial; pero, en nuestro sistema educativo, es muy difícil cubrir los dos frentes. Por ejemplo, en el Máster en Linguística Teórica y Aplicada de la Universidad Pompeu Fabra, donde hago docencia, la mitad de los estudiantes se quieren especializar en linguística computacional. El problema es que la mayoría tienen una formación “de letras”, y la distancia entre la formación que necesitan y la que han recibido en el máster es inmensa. Por eso, aunque están motivadísimos, van a tener que invertir mucho tiempo y esfuerzos adicionales para adquirir los conocimientos “de ciencias” que les son necesarios. I eso, a su turno, dificulta que todo el conocimiento que tienen sobre el lenguaje llegue a la tecnología o a la investigación. Es, claramente, una doble oportunidad perdida.

Este es un ejemplo (entre muchos) de los problemas que causa la rígida división entre Ciencias y Letras en nuestro sistema educativo. A menudo se dice que la interdisciplinariedad es clave para la sociedad del siglo XXI, y, en el caso de la linguística computacional, esto es clarísimo. Pero, en cambio, nuestro sistema educativo no solo no alienta la interdisciplinariedad sino que la impide activamente. Por ejemplo, a mí en el instituto me gustaban las matemáticas y la literatura, pero a los dieciséis años tuve que escoger entre una y otra. Para los que este año escogen Bachillerato, treinta años después, la situación es esencialmente la misma. Es necesario flexibilizar las estructura para permitir que las nuevas generaciones puedan adquirir una formación interdisciplinaria ya des de secundaria, y es necesario que entre todos construyamos puentes bien sólidos entre disciplinas y métodos que son complementarios. Por suerte, somos muchos los que estamos aportando nuestro granito de arena a la construcción de estos puentes.