Una de las profesiones con más futuro en la actualidad es la Lingüística computacional, la rama de la Lingüística que se dedica al procesamiento del lenguaje natural a través de los ordenadores. Esta tarea tiene múltiples facetas, desde conseguir que la voz humana sea transformada en matrices de números que el ordenador pueda procesar, hasta dilucidar cuál de los varios significados de una palabra es al que nos referimos en un momento dado.

Vayamos a lo práctico. Imagínense ustedes intentando explicar a un ordenador que el “ejke” de un madrileño es igual que el “eske” de un palentino y también que el “eke” de un gaditano o que si le pedimos a Siri que “busque los últimos modelos de 50 centímetros cúbicos” sepa que estamos hablando de motos.

Otra tarea complicada es conseguir que el ordenador entienda tanto la forma de expresarse de un adolescente como la de su madre. Ni en el modo de construir las frases ni en vocabulario se van a parecer las peticiones de personas de distinta edad, procedencia social o, como hemos dicho más arriba, lugar de nacimiento. Esta parte de la Lingüística computacional se llama ASR (Automatic Speech Recognition) y solo es un tercio de un asistente de voz.

En español, además, hay que encontrar una forma de formalizar que aunque “buscar, busca, búscame, quiero que busques, quiero que me busques” y otra infinidad de variaciones son cadenas de texto totalmente diferentes, se han de interpretar como idénticas. Esta parte de la gramática suele denominarse NLU (Natural Language Understanding) y es la que se ocupa de dotar de significado e intención a la entrada de texto que nos dio el motor de ASR (Reconocimiento automático de voz).

Con esto, hemos visto aproximadamente el 50% de las tareas de un lingüista a la hora de programar un sistema para que pueda reconocer e interpretar la voz humana. Es decir, eso de que la Filología no daba para comer ha pasado a ser historia.