De texto al mundo virtual

Hay quien afirma que los mejores textos y libros son los que permiten sumergirse en la historia. El proyecto MUSE adopta esta idea y la eleva a un nivel completamente distinto al crear un sistema capaz de convertir textos en mundos virtuales tridimensionales.

La conversión de las letras a la imagen

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Los datos que se reflejan en, por ejemplo, los libros de historia, aun interesantes, no suelen ser amenos para los niños, mucho menos cuando estos deben leer cientos de páginas cargadas de texto. No cabe duda de que existe interés por la historia, tal y como se demuestra en los múltiples videojuegos disponibles sobre el tema, y lo cierto es que la interactividad puede en ocasiones ser una cualidad idónea para transmitir historias de un modo interesante y memorable.

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Lamentablemente, hasta ahora el paso de libro a videojuego se caracteriza por ser largo y caro, pero en un futuro cercano los ordenadores podrían «entender» un texto y lograr de manera automática que sus personajes, situaciones, acciones y objetos se sitúen en un entorno virtual tridimensional en el que no hubiera lectores sino participantes activos de la historia. Esta es precisamente la intención del proyecto financiado con fondos de la Unión Europea MUSE («Machine Understanding for interactive StorytElling»), el cual aspira a dar vida a los textos mediante un sistema de adaptación que los convierta en mundos virtuales.

El equipo ha evaluado durante dos años y medio esta tecnología con la vista puesta en dos aplicaciones, historias para niños y materiales educativos para pacientes. El sitio web del proyecto cuenta con un vídeo demostrativo en el que se muestra la conversión de un manual del paciente en un videojuego en el que el jugador puede andar por el hospital, conocer el proceso de admisión y entender mejor los tratamientos que recibirá.

Los centros educativos podrían utilizarlo para aumentar la eficacia y el impacto de las materias

Esta labor supone un primer gran paso hacia la comercialización de una tecnología revolucionaria. MUSE podría influir enormemente en sectores como el de los videojuegos y aprovechar su método de procesamiento del lenguaje natural para simplificar los procesos de desarrollo, mientras que en los centros educativos podrían utilizarlo para aumentar la eficacia y el impacto de las materias.

La Dra. Marie-Francine Moens, catedrática de la Universidad Católica de Lovaina (KU Leuven, Bélgica) y coordinadora del proyecto, explica cómo funcionará esta tecnología y los planes de comercialización del equipo responsable.

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¿Cómo surgió la idea de MUSE?

Hace años planteé que los estudiantes o aquellos en un entorno de aprendizaje deberían disfrutar de una experiencia más activa al acceder a la información, y de ahí surgió la idea de transformar de manera automática los textos en acciones y situaciones ubicadas en un entorno virtual. El usuario podría además participar en todo ello. Por ejemplo, en lugar de leer o estudiar un texto histórico más o menos aburrido, se podría participar como un personaje más durante la firma de un tratado por parte de Napoleón. Un entorno de estas características mejoraría la comprensión del texto y la memorización de sus contenidos. El proyecto MUSE no ha logrado llegar hasta ese punto, pero ha sentado las bases para el desarrollo de una tecnología de este tipo.

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¿Cómo se realizaría la conversión?

Se trata de convertir las acciones, los personajes y los objetos de un texto en gráficos. Hemos desarrollado componentes de procesamiento del lenguaje natural para el procesamiento semántico de los textos que logran reconocer las funciones semánticas de las frases (esto es, quién hace qué dónde, cuándo y cómo), las relaciones espaciales entre objetos (dónde se encuentra un objeto o una persona) y la cronología de los hechos.
Seguimos en este caso sistemas de anotación semántica lingüística estándar dado que han sido estudiadas al detalle y existen corpus anotados para «entrenar» a nuestros algoritmos de reconocimiento. Debido a que los reconocimientos suelen contener cierta incertidumbre y en muchos casos es preciso contar con información del contexto para interpretar las expresiones del lenguaje natural (a menudo implícitas en el texto), hemos creado un marco de red bayesiana para dar con la interpretación más probable de una frase en función de los datos obtenidos del propio texto y del contexto.

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¿Cuáles son los principales mercados de esta tecnología?

Nuestro objetivo es la industria de los videojuegos y las editoriales dedicadas a las herramientas de aprendizaje electrónico. El proceso de creación de mundos virtuales pasa ahora por contar con una buena dosis de conocimientos creados de manera artesanal. La conversión automática de las expresiones del lenguaje natural en instrucciones de un entorno gráfico resolvería este problema.

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En lo referente a las historias para niños, ¿qué beneficios aporta su tecnología?

“La herramienta de MUSE puede ayudar a que los niños aprendan a leer. Los gráficos pueden adaptarse al nivel de lectura del niño”

La herramienta de MUSE puede ayudar a que los niños aprendan a leer. Los gráficos pueden adaptarse al nivel de lectura del niño. La herramienta puede favorecer la deducción de los significados cuando se lee y en definitiva contribuye a una asimilación mejor del texto. Además puede favorecer la memorización y el establecimiento de referencias cruzadas (por ejemplo en el estudio de un texto sobre biología u otra ciencia). En la actualidad estudiamos el empleo de las visualizaciones en niños.

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El proyecto finalizará en breve. ¿Se encuentra satisfecha con los resultados obtenidos hasta la fecha?

En términos generales sí, sobre todo en lo relativo a los resultados de nuestra investigación sobre la comprensión del lenguaje natural. Hemos logrado progresos en este ámbito complejo. Además publicaremos varios artículos. La comprensión del lenguaje natural posee enorme importancia para muchas aplicaciones, pero aún precisa de una buena dosis de investigación básica dedicada a la adquisición automática de un contexto de percepciones o del conocimiento del entorno.
MUSE ha generado información importante para realizar investigaciones complementarias. Un socio experto en lenguajes de programación diseñados para controlar los gráficos en un entorno informático habría podido contribuir enormemente al objetivo del consorcio de MUSE consistente en convertir el lenguaje natural en estándares de representación gráfica informática, pero no es fácil encontrar a un especialista en ello.

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¿Cuándo calcula que podrá comercializarse la tecnología de MUSE? ¿Se han establecido contactos con socios potenciales?

Las tecnologías del lenguaje se utilizarán en la empresa derivada SmartSpoken, la cual se está poniendo en marcha en Bélgica. También se han iniciado conversaciones con la empresa de juegos belga Fishing Cactus.

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¿Existe algún plan para continuar con el estudio cuando acabe el proyecto?

Sí, en torno a un nuevo campo científico de gran interés dedicado a la comprensión del lenguaje natural en el que se estudia el aprendizaje representativo multimodal (basado en tecnología de redes neuronales, modelos de vectores, modelos gráficos probabilísticos, etc.) y en el que los datos de texto e imagen contribuyen a la obtención de conocimientos del contexto y del mundo. Esta tecnología resulta útil para la comprensión del lenguaje natural y la visión artificial.
Hemos planteado varios proyectos de investigación sobre el tema a escalas nacional y europea y confiamos en recibir los apoyos necesarios.

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