Chatbots 2.0 — La evolución de los agentes conversacionales
Estado actual
Imaginen que estamos creando un Bot desde cero, lo llamaremos Mario, utilizando las técnicas actuales rápidamente descubriríamos varias limitaciones.
Esto se debe a que los agentes conversacionales funcionan exclusivamente en base a memorización de pares de preguntas y respuestas. Por lo tanto son incapaces de comprender lo que se les dice, y tampoco entienden sus propias respuestas.
Algunos de los problemas son: falta de consistencia y de sentido común e incapacidad para reconocer que cosas sabe y cuales no. También limita la posibilidad de responder consultas mas complejas o creativas. Y al no manejar conocimiento es incapaz aprender.
La Evolución
La solución que propongo es crear un agente capaz de extraer conocimiento de una frase, combinándolo con una base de datos capaz de almacenar ese conocimiento (ontología). Ésto permite al agente conversacional acceder al conocimiento, manipularlo y razonar sobre él.
Por ejemplo si el usuario dice “Tengo hambre”, el bot debería ser capaz de extraer el conocimiento almacenado en esa frase y convertirlo en “usuario está hambriento”, esa información almacenada en la base de datos actualizará el “modelo mental” que el bot tiene del usuario.
La creación de un “modelo mental” del mundo es esencial para que el agente pueda interactuar de manera fluida con su entorno.
Aprendizaje
Creo que la clave para el éxito de ésta tecnología es la posibilidad del aprender a partir de los mensajes ingresados por el usuario. Ésto abre un abanico de interesantes posibilidades:
Ontología colaborativa
Al crear un agente conversacional al cual sea sencillo enseñarle conocimiento acerca del mundo se podría crear una ontología de manera colaborativa.
Actualmente existen agentes convencionales que pueden aprender nuevas respuestas a partir de los mensajes ingresados (Cleverbot y Simsimi), pero solamente saben repetir los mensajes ingresados.
Asistente personal
Si el usuario puede enseñarle al agente datos sobre su vida personal, éste se volvería en un asistente que realmente lo conoce, permitiéndole recordar detalles, fechas, horarios y volviéndose en un repositorio de conocimiento personal.
Servicio al Cliente
Una empresa podría “enseñarle” al agente conversacional datos acerca de sus productos y el comercio. De ésta manera sería extremadamente sencillo “programarlo” sin necesidad de guionar los mensajes.
Creación de universos virtuales
Es muy importante para la narración de una historia poder crear un universo donde los personajes vivan. A través de una ontología se puede describir un universo con el cual los personajes podrán interactuar.
Separación Conocimiento y Personalidad
Separar el conocimiento y la personalidad permite compartir diferentes conocimientos entre diferentes agentes, y utilizar bases de conocimiento públicas (o privadas) creadas por terceros.
A su vez un agente con cierto conocimiento podría mostrar diferentes personalidades a diferentes usuarios y aún así ser capaz de brindar la misma información.
Aplicación
En Eibriel comenzamos a aplicar ésta nueva manera de crear agentes conversacionales 2.0, y los resultados hasta el momento han sido muy positivos. En un artículo futuro voy a estar analizando nuestras experiencias.
¿Cuales aplicaciones crees que tiene ésta tecnología? ¿Crees que es necesario un cambio en la manera de crear Chatbots?
Si el articulo te resultó interesante te pido un Clap para ayudarme a dar a conocer ésta nueva técnica. 😁
Eibriel
eibriel.eth.limo
