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Robótica

Los chatbots juegan con la probabilidad para entender mejor a los humanos

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La 'start-up' de inteligencia artificial Gamalon ha desarrollado una nueva técnica que utiliza la incertidumbre y la probabilidad para que asistentes virtuales y bots de conversación sean capaces de entender los distintos significados que una expresión humana puede tener

  • por Will Knight | traducido por Mariana Díaz
  • 16 Mayo, 2018

Un sistema de inteligencia artificial (IA) que incorpore la incertidumbre y la ambigüedad podría, aunque parezca paradójico, ayudar a que los futuros asistentes virtuales tengan menos confusiones.

Gamalon, una start-up de IA con sede en Cambridge, Massachusetts (EE. UU.), ha desarrollado una técnica para enseñar a las máquinas a controlar mejor el lenguaje. Este sistema, que ya están probando varias empresas en una plataforma de chatbot, permite que un ordenador mantenga una conversación más significativa y coherente al incorporar una nueva forma de lidiar con los múltiples significados que una expresión puede transmitir. Si una persona dice o escribe algo ambiguo, la máquina emite un juicio sobre lo que probablemente significa.

Los asistentes virtuales y bots de conversación actuales suelen seguir una serie de reglas simples para responder a las preguntas. Los últimos avances en aprendizaje automático estadístico han añadido cierta flexibilidad al permitir, por ejemplo, que una máquina encuentre una respuesta a una pregunta buscando en grandes cantidades de texto. Sin embargo, ambos enfoques pueden ser víctimas de la gran complejidad y ambigüedad de significado que, a menudo, presenta el lenguaje (ver El problema de lenguaje de la IA).

El fundador y CEO de Gamalon, Ben Vigoda, explicó a MIT Technology Review que el sistema de su empresa también depende de un conjunto de reglas y del aprendizaje automático, pero incorpora una técnica que combina varios programas que manejan probabilidades de forma automática (ver La inteligencia artificial juega con las probabilidades para aprender con menos datos). En la práctica, esto significa que la IA puede superar la incertidumbre haciendo su mejor estimación de lo que alguien quiere decir. También cuenta con memoria conversacional; por ejemplo, usted podría preguntar "¿Y mañana?" después de preguntar qué tiempo hace hoy.

Vigoda afirma que este enfoque permite que una máquina aprenda con una menor cantidad de datos y reduzca la tasa de errores. También es capaz de mostrar por qué respondió de una manera y no de otra. "El lenguaje, en realidad, no es como un árbol de decisiones. Este sistema está intentado tener un lenguaje más parecido al humano", señala Vigoda.

Gamalon también ha creado una interfaz que permite a los usuarios interactuar con el sistema. Cualquiera puede construir un poderoso chatbot definiendo un árbol de opciones para una conversación, y el sistema subyacente se encargará de estudiar las diferentes formas en que se puede desarrollar el diálogo

La compañía de Cambridge es una empresa excepcional entre las empresas de inteligencia artificial por la forma en que está entrenando máquinas para realizar tareas útiles. Sin embargo, un número cada vez mayor de expertos cree que para lograr un progreso significativo hará falta desarrollar nuevas técnicas (ver El hallazgo de hace 30 años en el que se basa toda la inteligencia artificial actual).

Cualquier avance en el procesamiento del lenguaje natural podría tener un gran impacto comercial y práctico. Los asistentes de voz como Alexa o Siri representan una nueva forma muy conveniente de interactuar con los ordenadores, pero están bastante limitados en la forma en que usan el lenguaje. A menos que usted hable despacio y articule bien las palabras, usar asistentes de voz y bot conversacionales puede ser una experiencia bastante desesperante.

El profesor de la Universidad de Columbia David Blei afirma que el enfoque de Gamalon reúne varias cuestiones emergentes importantes en el ámbito del aprendizaje automático. Blei señala que la idea de hacer que los sistemas de inteligencia artificial sean más interactivos y fáciles de interpretar es muy emocionante. "El aprendizaje interactivo de máquinas trata de poner al humano dentro del proceso. Es una manera muy realista de imaginar que la inteligencia aumentada podría funcionar", concluye Blei.

Robótica

 

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