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Futuro de los chatbot
Breiner Fabian Sánchez Martínez Andrés Fabián Sepúlveda Mariño
Jaidiver Julieth Aya Tapiero
Fundación Universitaria Unipanamericana – Compensar
Facultad de Ingeniería, Ingeniería de Sistemas
Bogotá, Colombia
2019
Futuro de los Chatbot
Breiner Fabian Sánchez Martínez Andrés Fabián Sepúlveda Mariño
Jaidiver Julieth Aya Tapiero
Trabajo de grado presentado como requisito parcial para optar al título de:
Ingeniería de Sistemas
Directora:
Ingeniera Orfelina Sierra Bastos
Línea de Investigación:
Sistemas de Información
Grupo de Investigación:
GIIS
Fundación Universitaria Unipanamericana – Compensar
Facultad de Ingeniería, Ingeniería de Sistemas
Bogotá, Colombia
2019
Dedicatoria
A mi madre y a mis hermanos que siempre
estuvieron conmigo y me apoyaron en todo
momento sin dudar un segundo de mis
capacidades, me reconfortaron y me inspiraron a
no rendirme y dar lo mejor de mí.
Breiner Sanchez Martinez
A mi madre, mi padre y mis hermanas, que me
han apoyado, también a todos aquellos que de
una forma u otra han aportado a mi crecimiento
profesional y personal.
Fabián Sepúlveda Mariño
A mi Hija porque es mi inspiración y la que me
impulso día a día para culminar con esta meta.
Mi Madre, que estuvo conmigo desde el inicio de
la carrera, apoyándome y ayudándome en todo
el proceso, dándome razones y motivaciones
para finalizar dando mi mayor esfuerzo.
Mi Padre, la persona que influyo en la decisión de
estudiar Ingeniería de sistemas y de la cual no
me arrepiento.
Jaidiver Julieth Aya Tapiero
Resumen y Abstract VII
Resumen
Los chatbot y la inteligencia artificial aunque distintos siempre han tratado de unirse, algunas
veces con más éxito que otras, para que los chatbot continúen con su evolución necesitan ser
equipados de una inteligencia artificial, una base que les ayude a comunicarse de forma más
humana, proponemos una solución basada en el cómo se comunican los chatbot actualmente
y como esta comunicación puede ser mejorada, lo conseguimos partiendo de una hipótesis
hasta llegar a una solución, la cual se muestra de forma teórica explicando las razones detrás
de cada decisión, sentando los cimientos para elaborar un nuevo sistema que nos permita
mejorar de forma notoria la forma de comunicarse de las máquinas.
Palabras clave: Inteligencia artificial, Chatbot, sistema, lenguaje natural, Ingeniería de
sistemas.
Resumen y Abstract IX
Abstract
The chatbot and the artificial intelligence although different always have tried to join,
sometimes with more success than others, so that the chatbot continue with their evolution
they need to be equipped with an artificial intelligence, a base that helps them to
communicate in a more human form, we propose a solution based on how the chatbot are
currently communicating and how this communication can be improved, we achieve it with a
hypothesis until we reach a solution, which is shown theoretically explaining the reasons
behind each decision, laying the foundations to develop a new system that will allow us to
noticeably improve the form machines communicate.
Keywords: artificial intelligence, Chatbot, system, natural lenguage, Systems
engineering.
Contenido XI
Contenido
LISTA DE SÍMBOLOS Y ABREVIATURAS ...........................................................................................XVIII
INTRODUCCIÓN ....................................................................................................................................... 1
ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN ......................................................................................................... 3
OBJETIVO GENERAL ................................................................................................................................ 5
OBJETIVOS ESPECÍFICOS ............................................................................................................................. 5
ALCANCES Y LIMITACIONES ................................................................................................................... 5
MARCO TEÓRICO ..................................................................................................................................... 7
1.1 DEFINICIÓN CHATBOT .................................................................................................................... 7
1.2 CARACTERÍSTICAS ......................................................................................................................... 7
1.3 APLICACIONES ............................................................................................................................ 10
1.4 ARQUITECTURA DE LOS CHATBOT .................................................................................................. 11
1.5 SISTEMAS DE DESARROLLO DE CHATBOT ......................................................................................... 12
CHATBOT ACTUALES ............................................................................................................................ 15
2.1 IBM WATSON.............................................................................................................................. 15
2.2 CLEVERBOT ................................................................................................................................ 16
2.3 SIMSIMI ..................................................................................................................................... 16
2.4 ASISTENTE DE GOOGLE ................................................................................................................ 16
2.5 SIRI........................................................................................................................................... 17
2.6 CORTANA ................................................................................................................................... 18
2.7 ALEXA ....................................................................................................................................... 19
2.8 AMAZON LEX .............................................................................................................................. 21
DESARROLLO ......................................................................................................................................... 23
3.1 PROPUESTA ................................................................................................................................ 23
3.2 PROCESADOR DE LENGUAJE NATURAL ........................................................................................... 24
3.3 SISTEMA RELACIONAL ................................................................................................................. 25
3.4 SISTEMA PREDICTIVO .................................................................................................................. 27
3.5 IDEA ......................................................................................................................................... 29
Contenido XII
Lista De Símbolos Y Abreviaturas
Abreviaturas Abreviatura Término IA Inteligencia Artificial NPL Natural Language Processing
Introducción
Los avances tecnológicos verdaderamente importantes son aquellos que son capaces de
cambiar el mundo, hace más de cinco mil años el ser humano realizo uno de los inventos más
importantes de todos los tiempos, sin duda la rueda fue un antes y un después en la historia
de la humanidad, la invención de los computadores marco el comienzo de la era actual,
maquinas que de forma automática sean capaces de realizar en tan solo segundos cálculos
que a los humanos les tomaría años, hace tan solo un par de siglos pensar en algo así era una
locura total, hoy es algo tan común que es imposible concebir la vida sin los dispositivos
electrónicos.
Hoy en día hay muchas personas que piensan que la inteligencia de las computadoras nunca
superara la inteligencia de los seres humanos, a día de hoy la idea de que una maquina piense
por si misma es una locura, pero poco a poco deja de ser así, para que un avance tecnológico
se lleve a cabo solo es necesario una mente con la capacidad de imaginarlo y plasmarlo en la
realidad, con compañías tan grandes realizando avances tan grandes en el ámbito de la
inteligencia artificial, solo es cuestión de tiempo que las maquinas piensen por sí mismas.
Uno de los fallos más grandes que tiene la inteligencia artificial es su forma de comunicarse
con los seres humanos, es fácil notar cuando se está hablando con una máquina y debido a
esto instintivamente perdemos la capacidad de juzgarlo objetivamente, los seres humanos
siempre se han caracterizado por temerle a lo desconocido, por rechazar aquello que no
entienden, y por ello los cambios deben realizarse de forma más transparentes que se noten
lo menos posible, como en la invención de la pantalla táctil, al principio a muchos les
parecido una mala idea por el hecho de dejar los botones, pero empresas como Apple con sus
dispositivos realizaron el cambio de una forma tan transparente que es algo aceptado a nivel
mundial.
Introducción 2
El ser humano prefiere aquello que se le parece, por eso nuestro proyecto se centra en hacer
que la maquina se comunique de forma más cercana al ser humano, que la dificultad para
diferenciar si se habla con una maquina o un humano sea mayor, es una forma de globalizar
el uso de la inteligencia artificial para tareas más “Humanas”, más sociales, la inteligencia
artificial está muy extendida pero en su mayor parte solo es utilizada para proyectos que el
usuario final no ve, como YouTube con su selección de videos recomendados, pero en otros
ámbitos es difícil tomar en serio esta tecnología, empresas como IBM han realizado esfuerzos
y avances dignos de estudio como su inteligencia artificial Watson, las empresas más grandes
de tecnología saben que el futuro de la tecnología está en la inteligencia artificial, por eso
proyectos como Cortana en Microsoft, o Siri en Apple, estos asistentes virtuales tienen un
hueco en el mercado pero no pasan de las funciones básicas, y aunque ya es más parecida su
forma de expresarse al lenguaje natural de los seres humanos, siguen distanciadas de
conseguir una conversación fluida.
Estas tecnologías que interactúan directamente con los humanos reciben el nombre de
Chatbot; los chatbot en su significado más extendido son un Bot con la capacidad de
comunicarse con humanos ya sea de manera escrita o por voz, cuando el chatbot puede
entender la voz humana, también es llamado asistente de voz.
Los problemas más grandes que se enfrentan es el mismo lenguaje, hay que enseñarle a la
máquina que significa la palabra “palabra", también hay palabras que cambian su significado
depende del contexto, la gramática de los lenguajes, aunque claramente definida, es variable,
la inteligencia artificial no debe aprender un lenguaje si no a aprender lenguajes, estos son
los problemas que esta tesis ataca.
Esta tesis tiene objetivo ser un escalón en el avance de la comunicación de los chatbot, dar
una visión del camino que deben tomar para evolucionar en este aspecto.
Introducción 3
Antecedentes y Justificación
Desde antes de que se originara la inteligencia artificial, el ser humano ya soñaba con poder
hablar con máquinas, muchos creyeron que era imposible el simple hecho de que una
maquina pensara, (Soto, 2018) nos informa de la publicación hecha en 1950 por Allan Turing
sobre un artículo de investigación donde cuestiona si una computadora pudiera interactuar y
aprender con el usuario, al día de hoy la inteligencia artificial es algo que está en nuestro día
a día, indicaciones de como tomar el transporte, hasta que café deberíamos tomar, poco a
poco estas inteligencias artificiales están llegando a más campos, y en un campo en el que
hasta ahora comienza a dar sus primeros pasos es la comunicación, el cumplir ese sueño que
tuvieron los primeros programadores, darle el poder a las máquinas de comunicarse con el
ser humano, en el lenguaje natural del ser humano.
Si se quiere investigas sobre los Chatbot es indispensable conocer el procesamiento de
lenguajes naturales conocido con sus siglas en español PLN, según (Soto, 2018) este lenguaje
hace parte de las ciencias de computación, lingüística e inteligencia artificial que estudia la
interacción que hacen las computadoras y el lenguaje humano, para entender este lenguaje
se desarrollaron 3 técnicas 1. Machine Traslation es la forma de descomponer lenguajes
humanos a una estructura semántica para ser procesados por una computadora, esta
tecnología es utilizada en la actualidad en Google Traslate y Skype Traslator. 2. Speech
Recognition esta tecnología realiza una conversión de un dialogo a una secuencia de
palabras, de esta forma es posible que los sistemas respondan por comandos de voz como en
la actualidad lo hacen los teléfonos, parlantes como Alexa entre otros, (Glasgow & Browse,
1985) nos habla de tres formas del Speech Recognition que se componen de palabras
conectadas, insolas y dialogo espontaneo. 3. Speech Synthesis esta consiste en realizar la
recreación de lo que este en un texto y crearlo en una palabra con la duración, pronunciación
y entonación adecuada un ejemplo claro es la computadora que utilizo Stephen Hawking.
Se genera un avance importante en los últimos años como nos dice (Soto, 2018) en 2014 se
creó un bot llamado Eugene Goostman el cual simula ser un niño de trece años, este bot
convenció a la tercera parte de los jueces de que era humano, este desarrollo fue hecho por el
ruso Sergey Ulasen, su compatriota Vladimir Veselov y el ucraniano Eugene Demchenko. En
Introducción 4
2016 Microsoft nos dice que ha logrado vencer la barrera del reconocimiento de la voz
humana, con un sistema de reconocimiento el cual genero una taza de error de 5.9 de esta
manera se puede deducir que computadora puede llegar a reconocer una conversación.
(IBM, s.f.) dice que los Chatbots son robots que se relacionan y pretenden tener
conversaciones con los usuarios y servicios, por otra parte (Benítez, 2017) afirma que los
chatbots son un progreso de los bots, debido a que es una función que aprovecha la
inteligencia artificial para relacionarse con los humanos por medio de un PlanetaChatbot
chat, también utilizan las capacidades de identificar el lenguaje natural para distinguir el
propósito de lo que la persona está escribiendo, para contestar las preguntas y solicitudes,
también utilizan la computación cognitiva y el poder de la nube. Una de las problemáticas es
que casi todos los chatbots es que procuran emular la comunicación humana, lo que puede
crear un malentendido y de esta forma puede dificultar la tarea del usuario según dice (IBM,
s.f.).
Una de las aplicaciones más destacadas es Watson de IBM, en la cual (IBM, s.f.) dice que es
una aplicación que maneja una interfaz de dialogo que puede contestar interrogantes que se
presenten sobre un automóvil cognitivo ficticio, así como consultas más específicas que
pueden relacionarse específicamente con el manual del automóvil, si hablamos de esta
aplicación utiliza dos servicios de Watson que son: Watson Assistant y Discovery, para el
servicio de Watson Assistant se utiliza para generar las respuestas y preguntas principales
empleando lenguaje natural, relaciones e intenciones y utiliza el servicio de Discovery
cuando tropieza c FFon interrogantes que no puede solucionar, este descubrimiento clasifica
y busca las respuestas del manual para responder esas preguntas.
Introducción 5
Objetivo General
Proponer una solución para mejorar la comunicación en lenguaje natural de los chatbot.
Objetivos Específicos
1. Conocer la historia y los proyectos que se están realizando para mejorar la
comunicación de los chatbot.
2. Evaluar las respuestas dadas por diferentes chatbot, teniendo en cuenta año de
publicación, tecnología utilizada e idioma; comparándolos entre sí y con las
respuestas de un humano.
3. Hipotetizar el camino que deberían seguir los chatbot para mejorar el uso del
lenguaje natural en la comunicación.
Alcances y Limitaciones
1. El primer objetivo se centrará en conocer los aportes más importantes que se han
realizado a lo largo de la historia de los chatbot, y en los proyectos más importantes
priorizando los realizados por las empresas de alta tecnología.
Introducción 6
2. En el segundo objetivo, se evaluarán diferentes chatbot la selección de chatbot a
comparar estará limitada al acceso e importancia de los mismos.
3. El tercer objetivo tiene como fin juntar todo para dar respuesta al objetivo general y
así proponer una solución para mejorar la comunicación en lenguaje natural de los
chatbot, basándonos en la hipótesis generada en este objetivo específico.
4. Las herramientas usadas en la actualidad (Véase antecedentes), tienen un problema
en común, y es la repetición y limitación en las respuestas, si se le pregunta al chat
algo ligeramente diferente a los parámetros con los que se programó o no entiende
que se le está preguntando; muestran un menú de opciones; lo cual no hace más que
agrandar la diferencia en las respuestas que da el chatbot y la forma en la que
respondería un humano.
Ese es el principal inconveniente que nuestro algoritmo busca solucionar, junto con el
modo de aprendizaje, los chatbot actuales aprenden de forma repetitiva y limitada,
nuestro algoritmo eliminará la parte repetitiva, puesto que el chatbot mediante una
inteligencia artificial logrará crear sus propias respuestas.
Esto puede tener multitud de aplicaciones, en las cuales destacan, los call center,
como por ejemplo una asignación de citas médicas amigable al usuario, pero veloz, a
diferencia de los chatbot actuales, nuestro algoritmo usará un lenguaje más natural y
a diferencia de las personas nuestro algoritmo podrá responder multitud de
solicitudes al mismo tiempo.
Nuestra hipótesis será probada con un algoritmo que a su vez se demostrará en un
prototipo a pequeña escala el funcionamiento del mismo.
Futuro de los chatbot 7
Marco teórico
1.1 Definición chatbot
Se debe comprender que significa chatbot en este caso (Benítez, 2017) nos dice que esta
palabra se deriva de Bot que se entiende como software que intenta contemplar las
necesidades que tiene una persona a través del lenguaje natural, estos son aptos para realizar
actividades concretas y procura comprender la postura humana, según (Mitroff, 2016) estos
podrían ser como activar una alarma, informarte el clima o hacer una búsqueda online unos
ejemplos son Siri y Cortana, tal como lo fueron Clippy de Microsoft y SmarterChild de AOL
Instant Messenger. por otra parte (Española, 2009) define que el chat es una palabra que
viene de ‘charla’, la cual significa conversación entre personas, el chat específicamente es un
intercambio de mensajes electrónicos a través de internet que permite establecer una
conversación entre dos o varias personas.
1.2 Características
De acuerdo con (torres, 2013) en su tesis de master, donde menciona que un chatbot debe
tener las siguientes características.
• Autonomía: cuando se dice que un agente es autónomo, es porque tiene la
capacidad de actuar de acuerdo a sus experiencias y adaptarse al entorno, así
este cambie, brindando respuestas en diferentes formatos o estilos, teniendo
en cuenta el usuario o tipo de pregunta realizada.
Futuro de los chatbot 8
• Sociabilidad: Esta característica se refiere a que el agente interactúe con
otros agentes u otras entidades.
• Racionalidad: El agente formula la mejor respuesta, a partir de los datos
recibidos del entorno.
• Reactividad: Este atributo se refiere a que el agente no debe limitarse a dar
una respuesta en una frase, es decir que su respuesta debe ir acompañada de
una propuesta o demás información, debe percibir el cambio en el entorno y
de esta manera dirigir su comportamiento.
• Pro-actividad: sin importar los cambios en el entorno un agente es capaz de
controlar sus objetivos, dando respuestas coherentes con el contexto de la
conversación.
• Adaptabilidad: un agente es adaptable cuando esta en constate aprendizaje
de su entorno ante la incertidumbre y cambio, es decir que modifica su
comportamiento de acuerdo a su experiencia.
• Movilidad: tener la capacidad de trasladarse donde se necesiten a través de
una red semántica.
• Personalidad: depende del programador que características le quiere dar, en
cuanto a emociones, comportamientos, entro otras.
Futuro de los chatbot 9
Por otra parte (Signals IoT, 2019), firma mexicana, menciona que los chatbot deben
tener seis características:
• Madurez Conversacional: un chatbot debe tener la capacidad de procesar el
lenguaje natural, de esta manera comprender el contexto de la conversación.
Deben proporcionar respuestas exactas, proporcionar opciones para
confirmar o aclarar la pregunta, teniendo en cuenta que los chatbot están
desarrollados para conversaciones avanzadas, lo que permite que busquen
información de manera pro-activa y hacer preguntas aclaratorias asi la
conversación no sea lineal.
• Razonamiento autónomo: el agente no debe depender de un humano para
tener un razonamiento complejo, es decir que debe inferir soluciones basadas
en historias de casos.
• Pre-entrenado: debe ser capacitado para comprender los términos de las
solicitudes de los usuarios.
• Memoria: para que un chatbot no pierda el contexto de la conversación se
debe tener en cuenta la memoria, de esta manera puedan recordar todo y así
darle al usuario una conversación personalizada entendiendo de que habla,
sin importar que entre pregunta y respuesta pase algún tiempo.
• Omni-capaz: el chatbot debe conservar perfectamente en todos los canales,
tener los datos y el contexto, de esta manera se podrá tener una experiencia
perfecta.
Futuro de los chatbot 10
• Emocionalmen inteligente: esta característica se refiere a que el chatbot,
debe inferir durante la interacción con el usuario la personalidad, comprender
el sentimiento y el tono, con esto podrá proporciónale al usuario una
conversación personalizada.
1.3 Aplicaciones
Las aplicaciones que se le pueden dar a los Chatbot son muchas, para poder saber más del
tema (Diani, 2019) nos da unos ejemplos de los que se puede sacar algunas alternativas,
iniciando con el comercio electrónico esto es muy habitual en este momento y es utilizado
para que gestione las solicitudes de los clientes que quieren realizar alguna compra de
productos, en estos casos los chatbot son capaces de mantener una conversación sobre lo que
se va a comprar y adicional pueden mostrar fotos del producto deseado por el cliente, al igual
que la industria financiera quienes manejan un portafolio que puede ser manejado por un
chatbot de igual forma pueden recibir solicitudes de clientes potenciales para que conozcan
las posibles ofertas que se les pueden brindar, como nos dice (Navia, 2018) estos mantiene
una conversación en cualquier momento lo que hace que sea un servicio 24 horas los 365
días del año de forma textual o de forma verbal por medio de micrófonos, también otras
áreas como el turismo, salud y la gestión empresarial entre otras, en todas estas pueden
cumplir diferentes funciones como recibir quejas y reclamos, realizar reservaciones y
realizar notificaciones y avisos.
En servicio al cliente es una de las aplicaciones que más se está utilizando tal y como nos dice
(Justin, 2019) estos realizan la función de imitar a los agentes de las compañías pero de
forma automática, estos modelos han sido desarrollados debido al avance que ha tenido la IA
para el manejo del procesamiento de lenguaje natural, gracias a esto y la evolución de estas
tecnologías se está acogiendo en muchas empresas adicional se maneja internamente para
resolver las preguntas frecuentes de los trabajadores como mesa de ayuda, adicional al
manejar un chatbot puede reducir el cierto porcentaje los gasto de la empresa en personal
Futuro de los chatbot 11
que pueda desarrollar estas funciones, adicional se puede enfocar al personal humano a
realizar funciones más complejas para que los clientes cuenten con una respuesta más rápida
a lo que se manejaba anteriormente, aunque tienen algunas dificultades en el servicio al
cliente telefónico ya que puede ser un poco más lento al momento de responder las
solicitudes del cliente o podría no ser de agrado el comunicarse con un chatbot en vez de una
persona real.
1.4 Arquitectura de los chatbot
En la ilustración 1 se puede visualizar la arquitectura básica de un Chatbot.
Ilustración 1 Arquitectura Básica de los chatbot (Torres, 2013)
Futuro de los chatbot 12
1.5 Sistemas de desarrollo de chatbot
Para ingresar al mundo de los sistemas de desarrollo de chatbot iniciaremos con los
lenguajes de programación que nos pueden brindar ayuda al desarrollarla, (Buendia, 2016)
nos habla de algunos lenguajes como Lisp el cual es considerado uno de los primeros
lenguajes simbólicos multipropósito de esta forma se considera un lenguaje de alto nivel,
aunque la complejidad es mayor al desarrollar algoritmos de IA, por parte de (llontop, 2017)
nos dice que la lista es encabezada por Python en esta posición se encuentra por la
simplicidad que se utiliza para poder implementar los algoritmos desarrollados para IA que
se complican en comparación de C++, Java o Ruby, para (Buendia, 2016) también es
importante Prolog debido a que ha sido utilizado en robótica adicional dice que es una de las
principales referencias en el mundo de la ingeniería para las investigación y el desarrollo de
la IA, en cambio para (llontop, 2017) el siguiente seria R ya que este lenguaje es uno de los
más efectivos si se trata de manejar datos estadísticos, adicional tiene varios paquetes que
complementan los desarrollos como Gmodels, Tm, Class y ROBDBC los cuales hacen más fácil
implementar los algoritmos requeridos, seguido están lo ya nombrados por (Buendia, 2016)
por último para (llontop, 2017) se encuentra Java debido a que la IA en muchos casos está
alineada con redes neuronales, programación genética y algoritmos de búsqueda.
Según (Torres, 2013) una de estas plataformas es AIML el cual es una adaptación de una
gramática XML el cual ayudo a formar las bases para la primera versión de Alicebot. esta
plataforma está conformada por una clase objetos de datos que se le llaman objetos AIML
adicional describe en parte el comportamiento de los programas que son procesan por el
ordenador. AIML objetos está compuesto por dos unidades de nombre tema y categoría las
cuales tienen datos no analizados y con análisis. Este mismo esta creado con una base de
conocimiento de tipo pregunta respuesta, en la unidad de categoría se encuentra la
interacción que realiza el usuario con el agente y las expresiones que puede generar el
usuario están en unas etiquetas de nombre patrones y las posibles respuestas se encuentran
en etiquetas de nombre plantillas. También tenemos a RiveScript en su inicio se conocía
como chatbot Alfa el cual fue creado de cero pero con la base de alfa basado en texto plano,
Futuro de los chatbot 13
pero su desarrollo es continuo y quedo como RiveScript este ha tenido varias actualizaciones
una de ella en 2008 el cual creo un estándar en su versión 2.0 con el cual aumenta su
flexibilidad y potencia, por ultimo (Torres, 2013) nos habla de Aerolito el cual dice que es un
lenguaje de marcas basado en YAML este fue creado bajo un seguimiento a AIML y RiveScript
pero con la idea de que su lenguaje sea más fácil y limpio que AIML, aunque este no fue muy
desarrollado y como no se realizaron actualizaciones en esta época estará casi extinto
adicional que no cuenta con una página oficial, para obtener más información.
Adicional hay varias tecnologías que se pueden desarrollar sin saber programar como nos
comenta (Cabot, 2018) sobre las grandes empresas tech las cuales son Microsoft, Amazon y
Google aunque podríamos adicionar a Apple, estas empresas mediante sus técnicas de
programación visual para desarrollar IA ha captado más clientes en su portafolio, al tener
estas aplicaciones ya desarrolladas solo se pueden ser ejecutadas en las plataformas que
fueron desarrolladas, las principales aplicaciones de las que nos habla (Cabot, 2018) son las
siguientes: Azure machine learning studio, este es el entorno que nos ofrece Google que se
puede manejar a través del mismo navegador, al ingresar a esta app no hay necesidad de
realizar la ejecución de código solo se definen los datos a utilizar como entradas por parte de
los usuarios y seguido probar alguno de los modelos definidos y de esta forma evaluar el
desempeño según los resultados, para IBM tenemos el Spss Modeler la cual es una parte de
Watson Studio, este es muy similar a Google ya que al definir los datos a utilizar, se puede
escoger un modelo según lo que se quiera hacer y de esta forma no se empieza desde cero
estos modelos o algoritmos por parte de Amazon ha intentado realizar este servicio pero aún
no pueden incluir un editor visual para la IA, si se quiere manejar redes neuronales (Cabot,
2018) nos recomienda Dianne ya que es un grafo dirigido el cual se puede crear mediante un
editor grafico a partir de los módulos que ya tienen predefinidos.
Chatbot actuales
2.1 ibm Watson
(IBM, s.f.) llega a Colombia hace más de 80 años con el nombre de “Watson Business
Machines Co. Of Colombia”, ofreciendo servicios de tecnología a las empresas del país, años
después de se cambió de nombre a IBM Colombia S.A. en la actualidad está enfocada en
brindar soluciones cognitivas en plataforma cloud para las industrias, (IBM, s.f.) Watson está
basado en las tecnologías de machine learning, lo que permite que Watson aprenda con
menos datos adicional nos dice (IBM, s.f.) que Watson ofrece diferentes categorías:
• Aprendizaje automatizado: utiliza los modelos analíticos, lo que permite que las
computadoras aprendan y como lo son IBM Watson Studio, Watson Machine
Learning.
• Procesamiento del lenguaje natural: En esta categoría se encuentran los Watson,
que entienden lenguajes humanos, ejemplo: Watson natural language understanding,
Watson natural language classifier.
• Reconocimiento de Voz: esta categoría utiliza computadoras para trasformar el
lenguaje hablado a texto. Como lo son Watson speech to text.
• Sistema recomendador: filtra la información, para que la búsqueda sea precisa para
el usuario, ejemplo Watson dicovery, IBM Watson knowledge catalog.
Futuro de los chatbot 16
2.2 Cleverbot
Creado por el cientifico Rollo Carpenter, se basó en Jabberwacky, logica difusa. “alredor de
100.000 conversaciones tienen lugar en cleverbot.com todos los días. Su propósito es
aprender a conversar de una manera interesante, y al hacerlo, reúne datos de conversación
que podrían ser utilizados de otra manera” (torres, 2013)
2.3 Simsimi
(CERT-PY, s.f.)Es un programa donde los usuarios cargan preguntas y respuestas, las cuales
se almacenan forma una base de datos de conocimiento, de esta manera los usuarios ingresas
sus preguntas y el sistema consulta en su base de conocimientos y emite una respuesta de las
que ha dejado otro usuario. En caso de que la pregunta no es encontrada, la aplicación genera
un mensaje diciendo que la respuesta no es conocida en el momento, dándole la posibilidad
al usuario de dejar una respuesta.
2.4 Asistente De Google
Es un asistente virtual diseñado para dispositivos móviles y tablets este asistente se lanza al
mercado en mayo de 2016, adicional (Google, s.f.) nos informa que este fue diseñado para
que sea una experiencia bidireccional y ambiental el cual se extiende en todos los
dispositivos asociados con unos requerimientos básicos como: android 5.0 o una versión
posterior, Google app 6.13, servicios de Google play, 1.0 GB de memoria y tener configurado
el idioma en que esté disponible el asistente, solo con decir Ok Google se activa o con
Futuro de los chatbot 17
presionar el icono de Google después de estar activo se puede manejar con el dispositivo
bloqueado.
Adicional (Cosmos, 2017) nos habla de algunas funciones que puede realizar este asistente
como buscar en Internet , programar eventos, alarmas ajustar la configuración de hardware
en el dispositivo y mostrar información de la cuenta entre otras alternativas, adicional
puede participar en una conversación bidireccional, se van a aplicar algunas adiciones como
poder realizar compras de productos por voz a través de Google Express, también mantiene
una lista de compras, también el asistente tendrá un teclado para entradas mecanografiadas
y respuestas visuales, ver un historial de consultas realizadas al asistente que ya se está
manejando en la actualidad, El 8 de mayo de 2018 el SEO de Google anuncio una adición de 6
nuevas opciones de voz para el asistente esto gracias a un sintetizador de voz desarrollado
por Deepmind. Adicional a esto (Peña, 2019) nos habla de algunas aplicaciones que se
pueden utilizar desde el asistente o que puede utilizar para cumplir sus tareas o funciones
que se le pidan entre ellas esta: WhatsApp, YouTube, Facebook, Twitter entre otras que en la
actualidad se usan muy seguido solo con decir Ok Google y seguido que quieres que haga.
2.5 Siri
En un principio según (Daniel, 2011) es un ayudante o una maquina inteligente que nos
puede ayudar a realizar diferentes funciones o interactuar con nuestro equipo, aunque esto
lleva muchos años desde que se desarrolló la idea ya que en 1987 se le dio como nombre
Knowledge Navigator lo cual traduce el navegador del conocimiento, aunque en ese
momento solo eran conceptos, los cuales no se vieron sino hasta los 90 donde el sistema
Naturally Speaking que fue vendido bajo el nombre de Dragon de la empresa Nuance, para
(Daniel, 2011) el funcionamiento de ese desarrollo era tosco, iniciando por la inversión de
tiempo que se debía hacer para que el ordenador aprendiera y al parecer se le debía leer
hasta un fragmento del Quijote, aunque este concepto siguió su avance sin cambiar su
Futuro de los chatbot 18
enfoque, adicional ya se contaba con el control de voz que aún se mantenía en 2015 para su
funcionamiento.
En la actualidad Siri tiene muchas funciones según (Apple, 2019) algunas de ellas son en caso
de andar conduciendo puedes pedirle que realice llamadas y encia mensajes adicional pude
sugerir algunas cosas como enviar un mensaje por si hay trancón o alguna complicación para
llegar a tiempo, también recuerda llamadas importantes en caso que vea un cumpleaños
adicional se puede encargar de tareas cotidianas como poner alarmas, recordatorios, revisa
la agenda, busca música que pidas o puede saber el nombre de una canción escuchándola,
adicional puede ser utilizado en casa si tiene sistema de domótica como encender luces, abrir
el garaje, poner o quitar la alarma, entre otras más, estas son solo unas aplicaciones que se le
pueden dar a este asistente en la actualidad maneja 21 idiomas y disponible en las ultimas
versiones de la compañía Apple.
2.6 Cortana
Este es el asistente personal que tiene Windows 10 para sus usuarios según (Martín
Hernando & Rondón Tolosana, 2017) este nos ayuda con varias acciones como lo son, abrir
aplicaciones, encontrar algún archivo, buscar sobre el clima, entre otros, lo mas importante
es que lo hace mediante la voz, este se activa al oprimir el micrófono que se encuentra en la
barra de tareas de Windows o solo se puede escribir en la barra que tiene el asistente, de esta
forma se puede realizar la búsqueda de los ficheros o poner en funcionamiento el mismo,
adicional existe Cortana show me aunque inicialmente no viene instalado así que debe
descargarse según (Hachman, 2018), esta aplicación es totalmente gratuita y ofrece un
equilibrio, para detener su funcionamiento solo con mover el mouse se detendrá, esta adición
esta realizada para personas que se están adentrando en el mundo de Windows y de esta
forma comprender lo que Windows puede hacer, el inconveniente de esta aplicaciones es que
se debe descargar y de esta forma es complejo que las personas que la van a utilizar pueden
tener inconvenientes para saber cómo descargarla.
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Como menciona (Hachman, 2018) esta aplicación tiene diferentes tutoriales para que los
usuarios puedan manejar Windows, estos tutoriales son narrados y de forma grafica pueden
ver como mueve el mouse por cada opción y cada paso que debe cumplir mientras se realiza
en tiempo real, algunos tutoriales que muestra esta aplicación son: encender luz nocturna,
personalizar pantalla de bloqueo, girar la pantalla, cambiar el volumen entre otras, adicional
la configuración de dispositivos como, impresora o scanner, conectarse a una pantalla
inalámbrica y otros más, también ofrece tutoriales para internet y redes, personalizar el
equipo, tiempo y lenguaje y muchos más, como se ve es muy completa para usuarios que
inician su vida con Windows, adicional Cortana cumple las funciones como lo hace cualquier
asistente de la actualidad.
2.7 Alexa
(Amazon, 20019) Nos da una introducción sobre Alexa quien es uno de los primeros agentes
inteligentes en popularizarse. Alexa es un producto desarrollado por Amazon en 2014 quien
gano fuerza desde entonces y en la actualidad, estos productos como Alexa de Amazon son
algo comunes en las noticias tecnológicas, aunque algunos puede que aún no sepan nada al
respecto, Alexa es el nombre de la inteligencia artificial desarrollada, pero no es
necesariamente el nombre del producto, pero es necesario que se descargue la aplicación de
Alexa para realizar la configuración de los productos, esta inteligencia tiene voz femenina y
adicional los usuarios pueden hablar con ella utilizando frases normales en las que ella pueda
participar.
El funcionamiento de Alexa es de manera predeterminada, según (Amazon, 20019) esta
asistente virtual se encuentra alojada en la Echo, una bocina inteligente, desarrollada
también por Amazon. Inspirada en el computador de la nave Enterprise de la película Star
Trek. Los dispositivos Echo de Amazon utilizan “Alexa” como una palabra de advertencia
para iniciar su funcionamiento, de esta forma si el dispositivo se encuentra escuchando,
únicamente comienza a rastrear y analizar lo que el usuario dice después de escuchar esta
Futuro de los chatbot 20
palabra, luego de esto, ofrece los resultados más significantes, no obstante, si alguien en tiene
el nombre de Alexa, se puede cambiar la palabra de alerta como algo tipo Amazon, Echo, etc.
Esta inteligencia es capaz de realizar compras por el usuario a través de Amazon o controlar
otros dispositivos en caso de domótica, también realizar pedidos a domicilio, poner música o
buscar noticias de interés, a estas funciones se les conoce como habilidades, también puede
enlazar otras aplicaciones como Spotify o Pandora, de esta forma puede acceder a nuestra
música favorita y tenerla disponible al momento de solicitarla, de igual forma actualizar la
dirección de trabajo y residencia para poder recibir información del tráfico, puede ser
programada para aprender nuevas formas de comunicación si no se entienden los términos
en que se le da la información, de la misma forma genera un sistema de seguridad en dado
caso que no se quiera dejar las compras a disposición del agente.
Algunos productos son creados con el Servicio de voz de Alexa, los cuales contienen un
micrófono y un altavoz. Para empezar a hablar con estos productos debe mencionar la
palabra de activación "Alexa" de esta forma recibir respuestas de voz y contenido al instante.
Los productos incorporados de Alexa trabajan con habilidades de Alexa y dispositivos
domésticos inteligentes compatibles con Alexa, brindando capacidades familiares de la
familia de dispositivos Amazon Echo a una gama de nuevos factores de forma y casos de uso
desarrollados por marcas líderes.
Adicional el servicio de voz de Alexa nos permite acceder a las capacidades de Alexa que se
encuentran apoyadas en la nube con el soporte de las API de AVS, los kits de hardware, las
herramientas de software y la documentación. De esta forma se simplifica la creación de
dispositivos de voz avanzada con Alexa incorporada, al manejar el reconocimiento de voz
complejo y la comprensión del lenguaje natural en la nube de esta forma se reducen sus
costos de desarrollo y acelerando su tiempo de comercialización. Una de las mejores
opciones de todo es que las actualizaciones regulares de Alexa crean y adaptan nuevas
funciones a su dispositivo y agregan soporte para una creciente variedad de dispositivos
domésticos inteligentes compatibles.
Futuro de los chatbot 21
Los asistentes virtuales no son exclusivamente para el hogar; el mundo de los negocios
también se ha encontrado con un cambio en la forma de comunicarse con sus clientes. Alexa
también tiene soluciones para empresas llamada Alexa for business; con herramientas que
ayudan a la productividad laboral, desde abrir o cerrar las persianas de la oficina, hasta
agendar citas y gestionar videoconferencias. También se espera que este asistente se
convierta en el copiloto de algunos coches de la marca americana Ford. Facilitándole al
usuario un copiloto que le indique rutas alternativas, le ponga la canción o emisora de radio
que le indique o que le informe cómo llegar a su destino sin tener que usar las manos como
hoy en día se hace para programar el GPS, pues con esta tecnología únicamente se necesitara
dar una orden en voz alta. Además de estar en el sector del automotor, Alexa está presente en
Smartphones como el Huawei Mate 9 y lo estará en lavadoras de la marca Whirlpool.
2.8 Amazon Lex
Amazon Lex es uno de los más utilizados según (Aws Amazon, 2019) el cual nos habla de lo
que contiene este chatbot el cual cuenta con interfaces de texto y de voz, una de sus funciones
es el aprendizaje profundo para reconocer automáticamente la voz para convertir en texto lo
hablado, adicional su tecnología de comprensión le permite analizar el lenguaje natural para
interpretar lo que se le está pidiendo, de esta forma es más realista e interactivas para los
usuarios, también en su página (Aws Amazon, 2019) nos dice que por este motivo Amazon
Lex aplica las tecnologías de Alexa para entender el lenguaje natural y de esta forma permite
que se definan nuevas categorías por medio de interfaces conversacionales.
Para poder utilizar este servicio hay una consola que guía a los usuarios a través del proceso
para poder crear el chatbot que necesitan solamente en unos minutos, solo basta con
ingresar algunas frases de referencia, de esta forma crea un modelo de lenguaje natural para
que puedan interactuar mediante voz y texto, realizar tareas sofisticadas, este proporciona
opciones para ser utilizado en centros de llamada ya que este puede realizar tareas como
Futuro de los chatbot 22
agendar una cita, informar el saldo de una cuenta o cambiar contraseñas, esto sin necesidad
de que se hable con un agente, adicional por la tecnología que manejan pueden comprender
el Lenguaje natural para poder saber que quiere la persona que se comunica para poder
satisfacer su necesidad sin tener que realizar varias preguntas específicas, para poder
realizar la interacción con los recursos e información de la empresa se utiliza la tecnología
Lambda y de esta forma consultar aplicaciones de la compañía y poder brindar información a
los usuarios o realizar actualizaciones, entre otras tareas.
Desarrollo
3.1 Propuesta
Hipótesis: Desarrollar un conjunto de sistemas compuesto de tres sistemas principales los
cuales se encargarán de que el chatbot pueda entender lo que se le dice y generar sus propias
frases.
El primero de estos sistemas será el encargado de enseñarle a la máquina que significan las
palabras, este sistema será el sistema relacional, encargado de darle a la inteligencia artificial
esta característica, lo hará relacionando palabras con conceptos que la maquina pueda
entender, usando imágenes, sonidos y textos, este sistema al permitirle entender que
significan las palabras le dará la posibilidad de usarlas aun cuando en el sistema predictivo
diga que es poco usada, este sistema le ayudara a encontrar la palabra exacta para decir lo
que quiere decir.
El segundo sistema es el encargado de armar las frases: se usará un sistema predictivo el cual
se basará en todas las conversaciones a las que tenga acceso en la base de datos, de esta
forma aprenderá que palabras se suelen utilizar después de que palabras y en qué
momentos, los parámetros que tendrá en cuenta para esta predicción serán: Posición de la
palabra en las frases, las frases anteriores, el lugar que ocupa la frase en la conversación, la
fecha en la que fue usada, que tan seguido se usa esa palabra y el idioma.
El tercer sistema también llamado IDEA, es el encargado de unir estos dos sistemas, su
función empieza generando una “idea” sobre que quiere responder y como debería actuar,
luego solicita a los otros dos sistemas la generación de la frase para dar respuesta.
Futuro de los chatbot 24
El sistema en general será flexible sobre cuál sea su uso final pues cada sistema podrá
funcionar de forma independiente, pero tendrán una alta sinergia al estar juntos y el cuarto
sistema dependerá de ese uso final.
3.2 Procesador De Lenguaje Natural
Esta es una clave importante en nuestro sistema ya que es la encargada de decirle al sistema
que significan las palabras, (Gelbukh, 2010) nos da en su artículo un ejemplo que representa
de forma muy eficiente el como una palabra puede tomar varios significados dependiendo el
concepto.
La frase que toma como ejemplo es “Juan usa un gato para reparar su coche” , en este caso la
palabra “gato” puede tomar dos significados, gato como animal y gato como herramienta,
pero ¿Cómo decirle a una máquina de que gato se está hablando?, el computador tiene una
variable muy clara almacena la palabra “gato”, pero al momento de comparar la palabra
“gato”, en su base de datos encuentra dos posibles respuestas, este es un ejemplo sencillo hay
palabras que por su contexto pueden tomar múltiples significados; y ahí es donde entran los
procesadores de lenguaje natural, generalmente se usa una probabilidad, basándose en cual
se acomoda mejor según el contexto, entonces ya no solo se necesita almacenar palabras si
no también frases con las cuales comparar, en el ejemplo que nos propone (Gelbukh, 2010)
hace una comparación por similitud, nos muestra seis frases las cuales son:
• Pedro usa un martillo para…
• Ana usa un desarmador para…
• el obrero usa una grúa para…
• el gato come ratones
• el perro come la carne
• el hámster come
Luego de un pequeño análisis podemos ver que la palabra “usa”, se suele utilizar para
referirse a un objeto, mientras que en la cuarta frase tenemos la palabra “gato” seguida de un
verbo en este caso “comer”, y podemos ver que ese verbo se usa para referirse a animales.
Luego de este análisis podemos deducir que en este caso se refiere a gato de objeto pues
tenemos la palabra “usar”.
Futuro de los chatbot 25
Pero claro esto lo hacemos nosotros siendo humanos, la maquina no analiza de esa forma,
aquí entra en juego una de los sistemas que componen nuestra propuesta.
3.3 Sistema Relacional
Decidimos llamarle sistema relacional porque su trabajo es relacionar palabras con sus
significados.
Definir una palabra siempre es una tarea compleja, un buen diccionario se diferencia del
resto por lo precisas de sus definiciones, todos alguna vez nos hemos encontrado con la típica
definición de diccionario malo que dice algo como “Acción de hacer tal cosa”, y cuando
revisas ese “tal cosa” te remite otra vez a la anterior palabra, y al final no sabes que significa
realmente esa palabra; ahora, si ya es difícil definir palabras entre nosotros los humanos,
definirlas para la maquina se convierte en una tarea aún más compleja, la maquina no
atiende explicaciones, bueno no aún.
Para esta parte del sistema proponemos utilizar la relación como sistema de definición, y es
utilizar la palabra y relacionarla con cosas que puedan acercarla a su significado, como
clasificarlas según su categoría léxica, no podemos decirle exactamente a la maquina esto es
un verbo, es un sustantivo, lo que si podemos hacer es una tabla en la cual le indiquemos que
es un verbo o es un sustantivo, y luego la maquina aprenda que si termina en ar, er, ir, tiene
altas posibilidades de ser un verbo, decimos altas posibilidades de que sea verbo porque
existen palabras como “mar” que terminan en ar y no son verbos, o simplemente el usuario
pudo equivocarse de esta forma podemos ver en la Tabla1.0 la representación.
Palabra Categoría léxica
Escribir Verbo
Estudiante Sustantivo
Tabla 1.0
Nuestro sistema ya sabe lo mínimo de la palabra pero aún le faltan mucho para poder definir
correctamente una frase y poder usar el idioma, otras variables a tomar en cuenta son las
características de la palabra, asignarle un conjunto a la palabra siempre que sea posible, por
ejemplo, el conjunto animales, un gato sería un animal, al principio se le ayudara a la
Futuro de los chatbot 26
inteligencia artificial a definir características, luego se le dejara sola para que lo organice
como mejor le parezca después de todo la idea es que aprenda por su cuenta, se le puede dar
la conclusión de que un gato es un animal mamífero, cuando defina mamífero se dará cuenta
que animales lo son, el perro, el humano, el caballo, y a todos ellos les asignara esta categoría,
pero luego aprenderá la palabra omnívoro, y ahora sabrá que el gato es una animal mamífero
y omnívoro, y así con cada adjetivo que le ayude a definir mejor las palabras y a que se
relacionen entre sí, entre más palabras defina mayor será su sistema y mejor definirá las
otras palabras y estas a su vez retroalimentaran las otras.
No es necesario que tenga todas las palabras aprobadas por la Real academia de la
lengua(RAE), al ser implementado en un software especializado como puede ser un auto
dando direcciones, el software analiza y aprende las palabras más usadas, derecha, izquierda,
norte, sur, “Cuidado hay un cruce de vacas más adelante”, la misma inteligencia artificial que
le enseña al coche a conducir puede ser aprovechada para enseñarle a hablar, el carro puede
ser el mismo guía turístico mientras conduce.
La IA debe aprende a diferenciar palabras en cuanto a los sustantivos y cualquier palabra
que tenga una representación en el mundo real podemos usar imágenes, claro siempre y
cuando queramos usar este sistema en un bot que pueda ver, implementar el sistema en un
robot por ejemplo, para que pueda hablar con humanos y complemente sus definiciones con
aquello que lo representa en el mundo real, no solo necesitaría una imagen por cada palabra
si no por el contrario cientos de ser posible miles.
El sistema en su totalidad es adaptativo, está pensado para funcionar como parte de algo más
grande, si el bot que usara esta tecnología no requiere de ver lo mejor es no añadir imágenes,
sería un desperdicio de recursos, si lo que se quiere conseguir con el bot es que hable con
otras personas no mediante chat escrito si no un chat de voz, si lo que se quiere es que la
maquina hable de forma fluida como si fuera un humano, debe escuchar como un humano,
pero no literal como humano, por ejemplo los aviones, un avión vuela como un pájaro, pero
no lo hace literal como un pájaro, es una máquina y responde a los mismos principios que el
pájaro, aerodinámica, gravedad y demás leyes de la física, pero no debe aletear como el
pájaro, las maquinas responden a las mismas ondas sonoras que los humanos, o cualquier
otro animal, en la actualidad existen multitud de sistemas de reconocimiento de voz, pasar de
voz a texto, o a algo que la maquina pueda entender, este sistema nunca será perfecto e
infalible, empezando por que ni siquiera los mismos humanos podemos hacerlo, algunas
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veces no le entendemos a la persona por que habla con un acento complicado o habla
enredado.
Lo importante para estas tecnologías son aprender de sí mismas, los asistentes de voz,
utilizan estas herramientas, pero se personalizan, aprenden a entender al usuario, al dueño
del celular, y a su vez recolectan información global, para que sea más fácil para los nuevos
usuarios.
Pero y ¿si la maquina escuchara más que la voz?, ¿si no se dedicara solo a pasar de voz a
texto? ¿si identificara el tono con el que habla el usuario? para saber si le está preguntando o
afirmando algo, esto es algo que nuestra propuesta toma en cuenta, ya que el objetivo es que
el hablar con un robot sea un proceso más natural, y no se note la diferencia si es un humano
o una máquina.
Un mercado potencial de nuestro sistema es la asignación de citas médicas, la persona
pregunta o afirma sobre la hora de la cita, a veces a uno le dicen una hora tipo a las tres de la
tarde, y uno responde de forma dubitativo “mmm ¿a las tres?”, un humano entendería que es
una pregunta, una pregunta que no necesariamente está preguntando por las tres si no que
se refiere a “¿no hay otra hora mejor?” y son frases que cambian de significado por el tono y
por el contexto, esos audios será grabados y analizados por la IA, se ayudara de algunas
palabras que indican pregunta para diferenciarlas al principio, ¿Qué?¿Cómo?.
Para evaluar el contexto es necesario el segundo sistema el sistema predictivo, sobre todo al
comienzo cuando las palabras no están relacionadas de forma completa.
3.4 Sistema Predictivo
Decidimos llamarle sistema predictivo porque su trabajo es predecir que palabras usar.
Las variables que tendremos en cuenta para esta predicción serán:
• la posición de la palabra en las frases: Si hay una palabra en la frase la cual el sistema
no sabe su significado, tratara de predecir qué tipo de palabra es para empezar a
darle un contexto de acuerdo a la sintaxis, si la anterior palabra era un artículo y la
siguiente es un verbo probablemente sea un sujeto de lo que estemos hablando “El
león corre” con esta estructura no necesita saber exactamente que es león, pero sabe
que es un sujeto y sabe que puede comer, y como habíamos visto más arriba comer es
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un verbo que suele ser usado con animales, la probabilidad de que sea un animal
crece.
• Las frases anteriores: El significado de una oración puede cambiar dependiendo de
las anteriores, decidimos tomar las dos frases anteriores para comparar y darle ese
contexto, si encuentra en la base de datos esas dos frases sabrá inmediatamente de
que se le está hablando, en el peor de los casos esta frase solo fue definida palabra
por palabra hace unos instantes, lo que igualmente asegurara un contexto.
• El lugar que ocupa la frase en la conversación: está variable va ligada justo a la
anterior, pero no toma en cuenta que se dijo anteriormente ya que eso se realizó en el
punto anterior, es distinto un “Hola” en la línea quince de la conversación a un “Hola”
en la primera, esto tiene como principal función evitar los bucles y las respuestas
repetitivas como alguien tratando de romper la IA saludando todo el tiempo, la
primera vez responderá el saludo, la segunda preguntara, ya la tercera se dará cuenta
que es alguien tratando de jugar y dependerá del software al que esté ligado, si es un
software para niños quizá decida jugar, si es un bot que vende y compra esa una
opción que ni siquiera pensara.
• La fecha en la que fue usada. El idioma evoluciona con el tiempo y una palabra
perderá peso si durante mucho tiempo no es usada, dependiendo los puntos
anteriores la IA ya sabrá de que palabra se trata, puede ser el nombre de un usuario
que uso y nunca más volvió a utilizar, o una palabra extraña que alguien decidió
emplear, la IA sabe que los sustantivos propios como los nombres de usuario están
almacenados en otra base de datos, así que no se preocupara por ellos, algunas
palabras se dejan de usar con el tiempo, y si la IA detecta esto, evitara el uso de esa
palabra en concreto reemplazándola por un sinónimo o lo que mejor se acomode
según el contexto.
• Que tan seguido se usa esa palabra: Si una palabra es común es un indicativo de su
alta probabilidad de ser utilizada si la IA debe decidir entre dos palabras y ambas se
ajustan, tomara la más probable, pero si en la misma conversación se ve en una
situación similar tomara la segunda para evitar repetirse, y si lo cree conveniente
explicarse mejor
• El idioma: como hemos aclaro en repetidas ocasiones nuestro sistema se adapta, y en
una era global un sistema que no se adapta al lenguaje no se puede decir que sea
totalmente adaptable , no es lo mismo un “yes” a un “si”, dependiendo del lenguaje
Futuro de los chatbot 29
que tenga configurado el usuario en su máquina o software, almacenara en un idioma
u otro, si ya tiene guardada esa palabra en otro idioma sabrá que significa igualmente,
si nota el cambio abrupto en el idioma tendrá la capacidad de cambiarlo sin perder el
hilo de la conversación, sabrá que debe cambiar la sintaxis y demás parámetros
únicos de cada idioma.
3.5 Idea
Decidimos llamarle IDEA porque su trabajo es darle la capacidad de a la máquina de “decidir”
que quiere decir.
El sistema tomara los dos sistemas anteriores y ya no solo se unirán para consultar palabras
el uno del otro, si no que tomara lo mejor de cada uno para hacer sus frases, lo primero que
debe identificar es de que le están hablando, ¿le están saludando? ¿Se están despidiendo?, si
le preguntan algo debe dar una respuesta, pero ¿Qué tipo de respuesta?, la IA forzara el
mantenerse en su campo porque en él es donde tiene más vocabulario y donde puede formar
las mejores frases, no es igual si se configura para asignar citas que para vender seguros, si
está vendiendo seguros y alguien le pregunta de forma rondón ¿cuánto es 3 x 2?, la IA lo
sabe, sabe que se le pregunta por una operación matemática y las maquinas son expertas en
ello, pero ¿Qué tiene que ver con el contexto?, hicimos la prueba en un chatbot (no diremos
nombres pues fueron pruebas a organismos privados), en los cuales les hacíamos preguntas
que se salían de su “menú de opciones” y en muchos casos efectivamente nos daba una lista
de opciones, decía uno para tal cosa, dos para tal otra, imposible no recordar los primero
software realizados en consola cuando estamos aprendiendo, uno para sumar, dos para
restar, tres para dividir y cuatro para multiplicar; es una solución funcional, que puede sacar
de aprietos al programa y al usuario, pero nosotros queremos que no se note la diferencia
ente humano y máquina, al preguntarle lo mismo a un humano en un chat de atención al
cliente, no respondió “es 6 pero que tiene que ver”, y ahí fue donde surgió la IDEA, la IA está
en capacidad de responder cuanto se le pregunte siempre que se usen palabras que conozca,
pero puede dar una respuesta ambigua o devolver la pregunta, la IA como un humano tiene
derecho a no saberlo todo, pero a diferencia de un humano debe recordarlo todo, puede
tomarse un segundo para “¿Dame un minuto preguntare?” no sabe sobre ese servicio, no sabe
sobre ese proceso porque es la primera vez que se le pregunta, puede preguntar a un
funcionario, este le podrá decir ese “servicio no lo prestamos” y la IA aprenderá sobre ese
servicio y su disponibilidad,
Futuro de los chatbot 30
La IDEA es la maquina generando sus propias frases, primero tomara prestados datos
directamente predictivos, tratara de adivinar y con esos aciertos y desaciertos sabrá que
rumbo tomar.
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