¿Qué es la IA conversacional y cómo funciona?

Introducción

El mundo, tal como lo conocemos hoy, está evolucionando a un ritmo tan rápido que dentro de diez años, seguramente viviríamos en una sociedad diferente. Todo, desde las computadoras hasta la tecnología cuántica avanzada, vería un crecimiento fenomenal en el poder y la experiencia de la computación, una de esas áreas donde se esperan la mayoría de los cambios en el campo de la Inteligencia Artificial.

Con el creciente número de empresas y científicos que trabajan día y noche para aprovechar al máximo este dominio para que lo utilicen los futuros consumidores, más rápido corremos hacia ese objetivo de la IA universal. Incluye una plétora de campos como la traducción automática, la visión por computadora, la comprensión del lenguaje natural, la generación del lenguaje natural.

Se afirma que el mercado global de PNL alcanzará el valor de mercado de aproximadamente $ 29 mil millones para el año 2026. Además, existe un campo extremadamente innovador en el campo de la IA en sí, y es la IA conversacional.

¿Qué es la IA conversacional?

Los científicos e investigadores han estado trabajando incansablemente en lo que parece ser un área extremadamente innovadora pero difícil de resolver. Esto incluye trabajo sobre comprensión del lenguaje natural (NLU) y procesamiento del lenguaje natural (NLP).

NLP es un subcampo de la ciencia de datos y describe cómo las computadoras y los lenguajes humanos interactúan entre sí. En contraste, NLU se ocupa de la estructuración de datos sin procesar sin procesar en un formato de computadora comprensible.

Chatbots e IA

Aunque los chatbots casi se corresponden con la PNL y, por lo tanto, con la IA conversacional, son bastante diferentes entre sí. Los chatbots siguen un enfoque basado en reglas de una década que incluye entrenar a un bot en las tácticas planificadas previamente de usar frases comunes para desarrollar conversaciones con guiones.

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Desarrollo en estos campos.

Los nuevos desarrollos en estos campos son relativamente complejos y extremadamente prometedores. Estos incluyen partes como NLU que incluye la intención y el reconocimiento de entidades nombradas. Estos módulos que se centran en la lingüística como la corrección ortográfica, la gestión de módulos teniendo en cuenta escenarios locales y globales, y también la integración de API.

Todos los chatbots requieren mucha paciencia y trabajo duro para funcionar según lo previsto.

Pero el avance reciente en las tecnologías asociadas con Conversation AI realmente ha abierto el mercado para este tipo de recursos y casi todas las empresas ahora están trabajando para actualizar o desarrollar sus bots NLP para el futuro. Sus usos son excepcionales, lo que incluye.

Dispositivos inteligentes

Una gran cantidad de dispositivos que tienen la inteligencia artificial incorporada y la integración de Internet de las cosas han aparecido en todo el mundo con muchos jugadores compartiendo el pastel, como Google lanzó su asistente y Amazon Alexa, que también son los favoritos en esta competencia. Con cada tres de cada cuatro productos lanzados desde una sola empresa, Amazon es el líder del mercado al menos en los Estados Unidos de América. En China, la competencia es más feroz con decenas de cientos de empresas que intentan aprovechar esa audiencia masiva.

Ahora hay otros dispositivos inteligentes en el mercado además de los parlantes inteligentes que aprovechan la tecnología NLP, como juguetes, dispositivos para automóviles, electrodomésticos inteligentes como Philips hue, puertas inteligentes, soluciones de calefacción inteligentes y relojes inteligentes.

Asistentes virtuales

Estos funcionan con el mismo concepto que discutimos antes, pero pueden llegar a un público más amplio. Hay muchos asistentes virtuales en el mercado, incluidos Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri, Microsoft Cortana, que se basan en las intenciones del usuario y ejecutan los comandos en consecuencia.

Vienen preinstalados en muchos dispositivos que usamos todos los días, incluidos teléfonos inteligentes, relojes inteligentes y televisores inteligentes. En el año 2018, la cantidad de envíos de dispositivos inteligentes aumentó a un máximo histórico de 78 millones de unidades en todo el mundo. Estos dispositivos tienen el poder de convertirse en un puente entre el consumidor y los proveedores de recursos.

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¿Como funciona?

Todo el proceso comienza con la interacción, y aquí la interacción es entre una persona y un dispositivo inteligente como un teléfono inteligente, parlantes, teléfonos, etc. En estos escenarios, las preguntas planteadas por la persona pueden incluir información sobre servicios, productos o comandos. para iniciar o reproducir música. Y por lo tanto, la primera parte de cualquier traducción de PNL es el procesamiento del tratamiento.

Después de eso, las plataformas de procesamiento de diálogo toman la primera línea. Incluye un Reconocimiento Automático de Voz, un texto a un sintetizador de voz, y otros sistemas para integrar todo el procesamiento. Los asistentes como Google Assistant y Amazon Alexa usan la voz de una persona para autenticarlo. Por lo tanto, se deben agregar funcionalidades adicionales para atender estos casos de uso.

El caso ahora se transfiere a Dialog Manager, que busca en Dialog State Database y encuentra bases de datos similares con la misma intención. Usando ese contexto, la consulta del usuario junto con este contexto capturado se pasa al módulo de procesamiento de lenguaje natural donde se verifica la intención real del usuario.

Luego, nuevamente, este flujo se pasa a Dialog Manager, que a su vez define cómo responder al cliente y, por lo tanto, elige la forma de responder, por ejemplo, use un cuadro, pantalla o cuadro de diálogo que esté en línea con los requisitos del usuario y resuelva el problema de manera efectiva.

Para generar el texto de la respuesta de audio, se examina la lógica comercial o técnica y se dirige a la interfaz del sistema. Las coincidencias de palabras y las funciones de coordinación de reemplazo de macros se utilizan luego para generar respuestas de texto. La respuesta recién generada se guarda en la base de datos para ser evaluada para la próxima interacción y la respuesta se envía al cliente.

Conclusión

El concepto de PNL y IA conversacional ha estado en conversaciones en el mercado durante aproximadamente una década, pero la necesidad real de científicos de PNL ha aumentado exponencialmente, ya que todas las empresas nuevas y antiguas están tratando de obtener el mejor talento disponible. A estos científicos de PNL se les ofrecen paquetes exponenciales y los mejores servicios disponibles.

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