116 BIM en lenguaje natural

116 BIM en lenguaje natural

Ya no nos sorprende dar una orden de voz a un asistente digital. Puedes pedirle a Alexa que te encienda las luces, que ponga música o que te haga la compra. Si vas conduciendo en el coche puedes pedirle al asistente de Google o a Siri que te apunten una cita, que hagan una llamada de teléfono o que anoten esa idea genial que te ha venido a la cabeza. Todo en perfecto lenguaje natural. La máquina entiende lo que le quieres pedir, y encadena una sucesión de órdenes que culminan en ese milagro que es ver tu petición cumplida sin tocar el dispositivo para nada.

Pero en el mundo de los ordenadores nuestra relación y la forma de dar órdenes es un poco más ortopédica. Seguimos encadenados a los teclados y a los ratones, inventos que en el mejor de los casos tienen más de 50 años. Es cierto que son dispositivos tremendamente eficientes, y que en su momento supusieron una mejora enorme respecto a otros sistemas como las tarjetas perforadas. Imagina controlar tu modelador favorito con tarjetas perforadas… Y es igualmente válido que las interfaces se han optimizado a lo largo de todos estos años para aprovechar las fortalezas y minimizar las debilidades de estos aparatos, por eso no debería sorprendernos que algunos usuarios busquen relacionarse con sus software BIM en lenguaje natural.

Como no podía ser de otro modo, son muchos los ámbitos que empiezan a plantearse nuevas formas de relacionarse con la máquina. Frente a las interfaces clásicas empezamos a vislumbrar la posibilidad de dar órdenes a la máquina igual que lo hacemos con los asistentes de voz.

Nuestros invitados

En la edición de 2022 del EUBIM se presentó el proyecto Gestión de información en edificios a través del procesamiento en lenguaje natural. Mientras algunos pensaban qué es eso de usar BIM en lenguaje natural, otros lo abrazamos como la próxima disrupción. Una vuelta de tuerca a nuestra relación con la tecnología capaz de derribar barreras y acercar el uso de las herramientas de software que usamos diariamente en el sector AECO a todo tipo de perfiles, no sólo a los frikis que disfrutamos con todo lo que tiene que ver con la cacharrería digital.

En este episodio charlamos sobre IA, interfaces y el propio proyecto en cuestión con Jesús Valderrama, arquitecto y Director General de APOGEA, y Ramón Rueda, Doctor Ingeniero en IA y técnico en i+D+I en APOGEA. Aunque también son coautores Joaquím Moya, Doctor Arquitecto y Director de i+D+I en APOGEA, y Manuel Romero, desarrollador fullstack en APOGEA.

Interfaces ¿De qué estamos hablando?

Todos damos por hecho nuestra relación con un ordenador. Arrancas un sistema operativo, haces doble click sobre el icono de una aplicación, usas ctrl+c y ctrl+v para escribir tu tesis doctoral, y así una pléyade de acciones que le dicen a la máquina cuáles son las instrucciones que debe seguir.

Las interfaces nos permiten comunicarnos con el duende digital que habita en los chips de nuestros ordenadores, pero ¿sabemos realmente lo que es una interfaz? ¿Qué tipos hay? Y si podemos comunicarnos y dar instrucciones a la máquina de viva voz, ¿en qué hace eso diferente a una interfaz? ¿Tiene sentido usar BIM en lenguaje natural?

Gestionando la ambigüedad y la diversidad

Si hay algo diverso, complejo y difícil de analizar, estudiar y comprender es el lenguaje humano. Esto es así para los propios humanos, evolucionados durante eones para desarrollar formas de comunicación como expresión última de nuestro carácter de especie social. Mucho más para un algoritmo, que no dispone de todas las ayudas ni complementos con los que nos apoyamos los humanos para distinguir el verdadero sentido de una expresión: la entonación, el lenguaje no verbal, el ritmo, la pronunciación, etc.

Por otro lado, el lenguaje se caracteriza por su diversidad. Incluso dentro de una misma lengua una cosa se puede llamar de múltiples formas. Variedades locales y regionales, subdialectos, tecnicismos, barbarismos. Tanto la ambigüedad como la diversidad son elementos que enriquecen el lenguaje pero constituyen, al mismo tiempo, dificultades intrínsecas para los algoritmos que interpretan el lenguaje natural.

Límites técnicos y éticos

Los motores de IA se entrenan con millones de muestras de lenguaje, lo cuál no es baladí ni mucho menos. Sobre quién escoge las muestras, como lo hace y los sesgos que contiene se han escrito ríos de tinta. Un algoritmo de IA es todo lo neutro que pueda ser su entrenamiento. ¿Cómo fijar los estándares éticos para que los resultados sean, ya no acertados, sino éticamente correctos?

Por otra parte, las dimensiones del lenguaje son finitas, pero se acercan mucho a unas extensiones que en la práctica lo convierten en inabarcable. El problema de la diversidad y la ambigüedad ¿marca los límites técnicos a los que podemos llegar con interfaces de lenguaje natural o esos límites no existen y técnicamente podemos llegar hasta los propios confines del lenguaje? Si es así ¿Cuáles son los costos tecnológicos y de recursos?

Interfaces futuras y posibles

Sabemos hasta dónde hemos llegado y empezamos a otear las posibilidades de todo tipo de interfaces que permiten una relación más humana con la tecnología. La ruptura de las barreras del entendimiento hombre-máquina transitan necesariamente por el camino del lenguaje natural. Pero una vez en este sendero ¿a donde conduce? ¿Cuál es el próximo paso después de usar BIM en lenguaje natural? ¿Qué podemos esperar en los próximos años en cuánto a nuestra forma de comunicarnos y de usar la tecnología?

Las recomendaciones de Jesús Valderrama y Ramón Rueda

Haciendo uso de nuestras artes intimidatorias Jesús y Ramón nos cuentan qué fuentes de información son más relevantes en su día a día, y a qué herramientas les tienen más cariño en su flujo de trabajo cotidiano.

Recursos citados en el episodio

• Reinventing construction through a productivity revolution
• LinkedIn
• Twitter
• Notion
• Evernote
• Polycam
• 3d scanner
• GoodNotes
• Logseq
• Lean startup
• Pablo Sáiz Sánchez. La casa industrializada
• https://owogame.com
• Bloom, modelo de lenguaje abierto
• Big Science, creadores de Bloom
• Airtable
• Stackoverflow
• Github
• Google Calendar
• Google Docs
• VS Code
• Hugin Faces
• Google Académico