Inteligencia Artificial en Social Media ¿Cómo puede ayudarme? [Parte I]

ELIZA fue uno de los primeros sistemas capaz de leer texto producido por una persona y responder también en lenguaje natural. Su modo de funcionamiento ahora nos parece muy sencillo, dado que usaba una serie de patrones, como pueden ser palabras o frases, y estos patrones tenían asociados una colección de respuestas. Fue una pequeña revolución en su época dado que, en conversaciones cortas, éstas resultaban coherentes y podían parecer humanas.

Entonces os preguntaréis ¿Y si tengo una base de datos con millones de preguntas y respuestas? Esto haría que nuestro bot fuera muy completo y podría responder a preguntas muy elaboradas pero no mantener una conversación fluida con su interlocutor, al faltar el imprescindible contexto.

Actualmente todos nosotros llevamos un bot, robot o asistente conversacional en nuestro bolsillo que, en cierta manera, es capaz de entendernos y responder. Los mayores exponentes son los sistemas como Google Now, Cortana y Siri.

Todo esto está genial pero… ¿Cómo puede ayudarme esto con mis redes sociales? Antes de responder a esa pregunta me gustaría intentar que te respondas, poniéndote más ejemplos.

Tay es uno de los mejores ejemplos de aplicación de bots en redes sociales aunque no saliera nada bien. Este robot, aprendía de las conversaciones de jóvenes entre 18 y 24 años para simular a una mujer de 19 años. Dentro de Twitter podíamos enviar mensajes en inglés y que Tay nos contestara como mejor pudiera. No se conoce realmente la tecnología usada pero todo apunta a un sistema secuencia a secuencia (Seq2Seq conocido en el mundo académico) en el que con redes neuronales aprende las respuestas con ejemplos, esta red neuronal va a tener como entradas las palabras de la consulta y como salida las palabras de la respuesta. Es un mecanismo complejo, capaz de aprender con mucha precisión.

En Wibber estamos trabajando en estas técnicas para poder dar soluciones desde las empresas más pequeñas que no tienen a alguien dedicado a las redes sociales las 24 horas, hasta las más grandes que por volumen de datos se ven sobrepasado en las crisis.

En los siguientes artículos veremos otros ejemplos de Inteligencia artificial para las redes sociales.

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