Lo que Carmela quer\u00eda decir era el nombre de la calle: \u201cMar\u00eda de Orueta<\/em>\u201d. Sin embargo, al terminar de producir su mensaje, en la pantalla aparece la transcripci\u00f3n \u201cTeor\u00edas de Google<\/em>\u201d. Debajo, Google Maps responde: \u201cNo hay resultados en Google Maps. Prueba a buscar otra cosa o en una zona diferente<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial (IA) ha \u201cescuchado\u201d su voz, pero esa voz se aleja de los patrones con los que fue entrenada. En casos como este, el resultado suele ser impredecible. Dependiendo de la herramienta utilizada, el mensaje puede cortarse antes de que termine de ser producido, transcribirse parcialmente o convertirse en una secuencia de palabras sin relaci\u00f3n con lo que se pretend\u00eda expresar.<\/p>\n\n\n\n Parad\u00f3jicamente, quienes m\u00e1s podr\u00edan beneficiarse de las nuevas tecnolog\u00edas de voz son tambi\u00e9n quienes encuentran m\u00e1s dificultades para utilizarlas.<\/p>\n\n\n\n Los sistemas de reconocimiento autom\u00e1tico del habla<\/a> (ASR, por sus siglas en ingl\u00e9s) mediante IA est\u00e1n presentes en tel\u00e9fonos m\u00f3viles, asistentes virtuales y aplicaciones de mensajer\u00eda. Herramientas como Siri<\/a>, Alexa<\/a>, Google Speech-to-Text<\/a>, el teclado virtual G-Board<\/a> o los callbots<\/em><\/a> \u2013agentes virtuales de voz para llamadas\u2013 permiten dictar mensajes, realizar b\u00fasquedas o interactuar con diferentes dispositivos mediante la voz.<\/p>\n\n\n\n Estos sistemas aprenden a partir de ingentes cantidades de grabaciones del habla humana, que proceden de personas sin alteraciones del lenguaje o del habla. Durante su entrenamiento, utilizan algoritmos de aprendizaje profundo (Deep Neural Networks o DNN<\/a>) para identificar patrones y relaciones entre los sonidos y las palabras. Y cuantos m\u00e1s ejemplos reciben, mejor suelen funcionar.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, esa eficacia no siempre se mantiene cuando el habla se aleja de los patrones considerados habituales. Ocurre, por ejemplo, en personas con trastornos adquiridos del lenguaje, como la afasia, o con enfermedades neurodegenerativas que afectan a la comunicaci\u00f3n. Tambi\u00e9n pasa en personas con trastornos del neurodesarrollo, como la disfemia<\/a> o el trastorno del desarrollo del lenguaje<\/a>.<\/p>\n\n\n\n En estos casos, la precisi\u00f3n puede disminuir de forma considerable, ya que el sistema de IA se enfrenta a producciones at\u00edpicas que est\u00e1n infrarrepresentadas dentro del corpus con el que ha sido entrenado.<\/p>\n\n\n\n Se estima que, solo en Espa\u00f1a, alrededor de 350 000 personas<\/a> conviven con el trastorno adquirido del lenguaje que padece Carmela, la afasia. Suele aparecer tras lesiones cerebrales como un ictus, un traumatismo craneoencef\u00e1lico o un tumor cerebral.<\/p>\n\n\n\n Dependiendo del perfil cl\u00ednico, el habla de las personas afectadas puede presentar<\/a> dificultades en la fluidez (por ejemplo, \u201cca\u2026 ca\u2026 caja<\/em>\u201d); problemas para encontrar palabras (\u201cesto es, es en el, en el\u2026 es un lago<\/em>\u201d); errores fonol\u00f3gicos que sustituyen o alteran sonidos dentro de una palabra (\u201ctededo<\/em>\u201d en lugar de \u201ctenedor\u201d); errores sem\u00e1nticos que expresan una palabra relacionada en lugar de la que se pretend\u00eda (\u201cl\u00e1mpara<\/em>\u201d en lugar de \u201clinterna\u201d) y dificultades morfosint\u00e1cticas (\u201cel ni\u00f1o juegan<\/em>\u201d).<\/p>\n\n\n\n Por supuesto, estas producciones incorrectas no reflejan una falta de inteligencia ni de intenci\u00f3n comunicativa. Habitualmente, la persona sabe lo que quiere decir, pero encuentra obst\u00e1culos para expresarlo oralmente de forma correcta.<\/p>\n\n\n\n Un interlocutor humano suele adaptarse a estas dificultades y acabar comprendiendo el mensaje. Los sistemas autom\u00e1ticos, en cambio, no siempre lo consiguen.<\/p>\n\n\n\n Para ilustrar estas limitaciones, en el Laboratorio de Lenguaje y Cognici\u00f3n Num\u00e9rica de la Universidad de M\u00e1laga<\/a> presentamos producciones verbales de dos pacientes de afasia \u2013a los que hemos llamado Miguel y Juan\u2013 a diferentes transcriptores de voz a texto y asistentes virtuales. Los resultados muestran patrones de errores diferentes, relacionados con la arquitectura interna de estos sistemas: ausencia de transcripci\u00f3n, sustituci\u00f3n de palabras clave y respuestas ajenas al mensaje original, en ocasiones, incluso, en otro idioma.<\/p>\n\n\n\n Ante el habla de Miguel y Juan, Gboard act\u00faa principalmente como un transcriptor. Se trata del teclado virtual de Google que incorpora funciones de dictado por voz y reconocimiento autom\u00e1tico del habla. Su objetivo es intentar reproducir literalmente lo que detecta en la se\u00f1al de audio. Cuando el mensaje es demasiado ambiguo, Gboard puede autocorregirse para generar una producci\u00f3n m\u00e1s reconocible. En cambio, con frecuencia produce una transcripci\u00f3n incompleta o no muestra ning\u00fan resultado.<\/p>\n\n\n\n Por el contrario, herramientas como Gemini o ChatGPT act\u00faan parcialmente como int\u00e9rpretes. En lugar de limitarse a transcribir, intentan inferir la intenci\u00f3n comunicativa del hablante y reconstruir el mensaje.<\/p>\n\n\n\n Estas diferencias plantean una cuesti\u00f3n relevante: \u00bfdeber\u00eda la tecnolog\u00eda reproducir exactamente lo que escucha o deber\u00eda tratar de corregirlo para facilitar la comunicaci\u00f3n? Ambas opciones tienen ventajas y riesgos.<\/p>\n\n\n\n Una transcripci\u00f3n literal respeta fielmente la producci\u00f3n del hablante y puede resultar \u00fatil en contextos cl\u00ednicos o de investigaci\u00f3n. Pero tambi\u00e9n puede generar mensajes dif\u00edciles de interpretar para familiares o interlocutores. Por el contrario, una correcci\u00f3n autom\u00e1tica puede facilitar la comunicaci\u00f3n cotidiana, aunque introduce el riesgo de modificar parcialmente el significado del mensaje original, al a\u00f1adir palabras que no se quer\u00edan decir o eliminar palabras de valor para el emisor.<\/p>\n\n\n\n La falta de representaci\u00f3n de determinados colectivos en los datos de entrenamiento constituye uno de los grandes desaf\u00edos actuales para las tecnolog\u00edas del lenguaje, que no solo penalizan a las personas con dificultades en el lenguaje, sino tambi\u00e9n a aquellas que se alejan de la norma, por ejemplo, porque tienen acentos marcados o menos habituales.<\/p>\n\n\n\n En este contexto, diferentes iniciativas internacionales est\u00e1n trabajando para mejorar el reconocimiento de habla at\u00edpica. Proyectos como el europeo NUVOIC<\/a>, Euphonia<\/a> (impulsado por Google), Speech Accessibility Project<\/a> (promovido por Amazon, Apple, Google, Meta y Microsoft) o la aplicaci\u00f3n Voiceitt<\/a> buscan desarrollar herramientas capaces de adaptarse a personas con alteraciones del habla y la comunicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n La soluci\u00f3n no pasa \u00fanicamente por desarrollar modelos computacionales m\u00e1s potentes: tambi\u00e9n requiere incorporar muestras representativas de habla patol\u00f3gica durante el entrenamiento de los sistemas de IA, dise\u00f1ar sistemas capaces de adaptarse a diferentes perfiles ling\u00fc\u00edsticos y fomentar la colaboraci\u00f3n entre ingenieros, logopedas, neuropsic\u00f3logos y ling\u00fcistas cl\u00ednicos.<\/p>\n\n\n\n Comprender c\u00f3mo se altera el lenguaje tras una lesi\u00f3n cerebral es un requisito para construir tecnolog\u00edas realmente inclusivas.<\/p>\n\n\n\n Un sistema de IA dise\u00f1ado para facilitar la comunicaci\u00f3n solo ser\u00e1 de verdad \u00fatil cuando sea capaz de comprender toda la diversidad de \u201cvoces\u201d que forman parte de ella.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Carmela sufri\u00f3 un ictus hace 5 a\u00f1os. 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<\/a>Hacia una tecnolog\u00eda que escuche m\u00e1s voces<\/h2>\n\n\n\n