La habilidad infundida en las máquinas, haciéndolas capaces de interactuar de la manera más humana posible, tiene un tipo diferente de subidón. Sin embargo, la pregunta sigue siendo cómo funciona la IA conversacional en tiempo real y qué tipo de tecnología está impulsando su propia existencia.
Vamos a averiguar:
En pocas palabras, la IA conversacional es un segmento o subdominio de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es permitir que los humanos interactúen de manera más fluida con las entidades informáticas.
¡Recuerde esos extravagantes cuadros de chat de sitios web que devuelven respuestas específicas incluso a algunas de las preguntas más difíciles! Bueno, esos son exactamente los productos de inteligencia artificial conversacional de los que estamos hablando. Sin embargo, la pregunta sigue siendo: ¿cómo es que estos chatbots se vuelven tan perceptivos? Seguramente, no se trata solo de alimentar datos de entrenamiento sin procesar, como voz humana y texto, en los modelos relevantes. Tiene que haber más.
La respuesta es PNL o Procesamiento del Lenguaje Natural.
Entendiendo la PNL
A menudo promocionado como una ciencia informática vertical, NLP o procesamiento de lenguaje natural se enfoca en ayudar a las computadoras a comprender mejor la voz y el texto, lo que les permite interactuar mejor con el mundo o, más bien, con nosotros, los humanos.
El poder de la PNL permite que los humanos se comuniquen con sistemas inteligentes utilizando idiomas específicos, como el inglés. Además, NLP ayuda a una computadora a mejorar en el aprendizaje automático, que es un camino para que las entidades informáticas desarrollen inteligencia ‘artificial’.
La inteligencia basada en NLP se alimenta utilizando motores de NLP, que es el componente de preparación central, responsable de interpretar el habla y el texto, y finalmente alimenta las entradas estructuradas directamente en el sistema. Pero hay mucho más en un motor de PNL.
¿Qué pueden hacer los motores de lenguaje natural?
Como se mencionó, los motores de PNL son importantes. ¿Porque preguntas? Sigue leyendo en:
- Mejora del vocabulario: Cada enfoque conversacional debe mantener el flujo de entrenamiento abierto para nuevas palabras. Los motores NLP pueden ayudar con eso, ayudando con la adición de palabras, frases, sinónimos y descriptores.
- Determinación del contexto: Cada conversación se compone de múltiples etapas. En una etapa, el cliente puede simplemente lanzar una pregunta al azar, mientras que, en cualquier otra etapa, puede ser una consulta específica para cerrar el trato. Un motor de procesamiento de lenguaje natural ayuda a la computadora a determinar el contexto asociado con cada etapa.
- Identificación de la entidad: Imagine a un cliente escribiendo el siguiente comando: ‘¿Cómo puedo obtener la oferta mencionada que comenzará el 25 de julio de 2022’? Como puede ver, la declaración comprende una fecha, números e incluso una descripción. Los potentes motores NLP ayudan a las máquinas a identificar estas entidades dispares a la perfección.
- Detección de expresiones: Una pregunta como ‘¿Cuándo puedo esperar el correo electrónico?’ se puede preguntar como ‘¿Dónde está mi correo electrónico?’ Los motores NLP ayudan a las máquinas inteligentes a acostumbrarse a cada variación de preguntas específicas para mayor relevancia al tener en cuenta la naturaleza de la expresión, tanto verbal como textual.
- Intención: ‘Quiero mi código de cupón ahora’ se ve un poco diferente a ‘¿Dónde diablos está mi código de cupón?’ Mientras que la primera es una declaración estándar que muestra el deseo, la siguiente podría surgir de la frustración. Las máquinas de primera línea son excelentes para diferenciar según la intención, gracias a los eficientes motores de procesamiento de lenguaje natural.
Sin embargo, analizar la intención requiere que profundicemos más.
¿Cómo ayuda la PNL a analizar el Intent?
Antes de profundizar más, es importante comprender que la intención de la conversación puede ser informal (incluidas todas las emociones) o de negocios. Y ahí es exactamente cuando el análisis de intención ‘impulsado por NLP’ se considera una herramienta importante utilizada por los motores de NLP.
En palabras simples, el análisis de intención ayuda a las máquinas a evaluar la intención exacta o casi exacta de cualquier entrada del usuario, a menudo extrayendo las entidades relevantes. Y así es como un chatbot realmente aprende a recoger una sugerencia, una noticia o incluso una queja.
En lo que respecta al enfoque, las herramientas de PNL (precisamente los motores) ayudan a analizar múltiples intentos, introduciéndolos en la máquina como datos de entrenamiento de alta calidad. Por lo tanto, un conjunto de datos estructurados ayuda con el análisis de intenciones. Además de eso, el conjunto de datos estructurados se fragmenta aún más para incluir algunas palabras complicadas.
En cuanto a la salida, el motor NLP analiza la oración e intenta analizar la intención en función de los datos alimentados, la pluralidad, el posicionamiento (posición de las palabras en una oración) y la conjugación. Para el habla, también se tienen en cuenta otros factores. Y así es más o menos cómo se lleva a cabo el análisis de intenciones en segundo plano.
Conclusión
Según una investigación detallada realizada por Market & Markets, se espera que el mercado de NLP tenga un valor de $ 26.4 para el año 2024. Eso es una CAGR del 21%.
Y su papel en la mejora de la calidad de la IA conversacional no se limita al análisis de emociones, expresiones, entidades o incluso intenciones. NLP también es relevante para la minería de aspectos, el modelado de temas, el resumen de texto y más, lo que ayuda a que el software de chatbots, los automóviles autónomos, las configuraciones de automatización del hogar y los asistentes digitales se vuelvan más inteligentes con el tiempo. Con la PNL, las posibilidades son prácticamente infinitas.
Biografía del autor
Vatsal Ghiya es un emprendedor en serie con más de 20 años de experiencia en software y servicios de inteligencia artificial para el cuidado de la salud. Es el CEO y co-fundador de Shaipque permite el escalado bajo demanda de nuestra plataforma, procesos y personas para empresas con las iniciativas de aprendizaje automático e inteligencia artificial más exigentes.
