🤖 Chatbots … Un poco de historia 🕥
Después de tiempo, estoy de regreso y ahora con una publicación menos practica, pero de investigación. En la cual te daré un alcance de la historia de los Chatbots.😎 Vamos por ello.
Allá por 1950 A. M. Turing escribió su artículo “Maquinas de Computación e Inteligencia” en donde planteó un experimento que en la actualidad lleva por nombre “Test de Turing”.
La intención era demostrar como una maquina (Chatbot) puede ser considerada inteligente en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), debido a ese experimento (lo revisaremos en otra publicación a detalle) se ha logrado avances en el área de PLN en donde algunos agentes conversacionales (Chatbot) han demostrado mejor entendimiento del lenguaje natural y generación de respuestas coherentes (Cobos Torres, 2013).
El experimento realizado por Turing, sirvió para que en 1990 Hugh Loebner en coordinación con “Centro de Estudios del Comportamiento de Cambridge” promovieran la creación del concurso denominado “Premio Loebner de Inteligencia Artificial”.
Loebner Prize tuvo como base fundamental el “Test de Turing” ofreciendo como premio $100 000 y una medalla de Oro al Chatbot que supere este test. (Loebner, sf). 🙂 ¿Estarías dispuesto a crear un chatbot para competir por un premio similar?
Considerando las pruebas (Test de Turing) realizadas por Turing y su implementación por el Dr. Loebner mediante el “premio Loebner”, marcan un hito para la creación de los agentes conversacionales (Chatbots), revisaremos los Chatbots más relevantes construidos hasta ahora ⌚ y que aportes han ofrecido.
En 1966 el profesor Joseph Weizenbaum del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), publica el Chatbot “Eliza” considerado como el primer agente conversacional, este es representado como psicoterapeuta engañando a las personas como si fuese un ser humano real, a pesar de esto su creador afirmó que no era lo suficientemente inteligente debido a que en su proceso de comprensión utilizaba el reconocimiento de frases o palabras claves y de este modo las respuestas correspondientes. Así también, en 1972 Kenneth Colby crea el Chatbot “Parry” como parte de una investigación, este se representaba mediante un paciente paranoico basado en creencias, temores y ansiedades; usando una estrategia conversacional y mostrándose superior a Eliza (McNeal & Newyear, 2013). 😉 Esta historia se pone interesante.
Los chatbots precedentes han sido analizados en trabajos de investigación por investigadores como (a) Domínguez Martínez (2011) concluye que “Eliza, sirvió de inspiración para casi todos los chatbots actuales, ya que todos se basan principalmente en la creación de patrones que simulen el comportamiento humano” (pág. 11), (b) Jenkins (2011) “ELIZA y PARRY tanto [sic] prepararon el terreno para chatbots que vienen después, y permitió a los investigadores para identificar áreas de investigación que podrían ser útiles para mejorar el comportamiento y el rendimiento percibido de chatbots” (pág. 6) y (c) Cobos Torres (2013) “Eliza, sirvió de modelo para los chatbots actuales, se basan en la creación de patrones que simulen el comportamiento humano. PARRY, en cambio fingía ser un humano paranoico y sirvió para evaluar sus conversaciones con tres pacientes que sufrían de paranoia y posteriormente se los afronto con un médico” (pág. 7). De acuerdo a las diferentes conclusiones de los autores precedentes se concluye que los Chatbots (Eliza y Parry) sirvieron como base para las construcción y evaluación de los actuales agentes conversacionales (Chatbots), teniendo como base patrones fingiendo el comportamiento del ser humano.
Debido a esta influencia en 1995 el doctor Richard Wallace programa el Chatbot “A.L.I.C.E.” (Artificial, Lingüístico, Internet, Computadora, Entidad) utilizando un lenguaje que tiene como base la lógica matemática (SETL), esta fue la primera versión de agente conversacional quedándose solo como experimento, luego se desarrolló el “Program A” considerado la primera versión en fase de desarrollo, la cual uso AIML (Inteligencia Artificial Lenguaje de Marcado) y Java. Luego creo la segunda versión “Program B” donde sustituye el AIML por XML, contando con 300 programadores 😱 aproximadamente para su desarrollo, logrando así ganar el premio Loebner en el año 2000 y así sucesivamente fueron construyendo otras versiones como “Program C” y “Program D”. En el 2001 la organización se consolida como “The A.L.I.C.E AI Foundation” para continuar con el desarrollo de los Alicebot usando tecnología AIML (Domínguez Martínez, 2011).
Con el pasar del tiempo ⌛⏳ se han creado agentes conversacionales con la intención de mejorar a sus predecesores y participar en competencias como el premio Loebner, donde han resultado ganadores algunos Chatbots ( ver Tabla n.° 1 👇).
También Microsoft ha incursionado en la creación de Chatbots, muestra de ello es Xiaoice (en Asia) y Tay (en EEUU), formando parte de la historia de las chatbots modernos.
El chatbot asiático “Xiaoice” ( ver Figura n.° 1 👇) creado por Microsoft es una mujer robot que cuenta con 20 millones de usuarios. Para el Dr. Yongdong Wang director del “Grupo de Aplicaciones y Servicios del este de Asia” de Microsoft, quien es el creador de Xiaoice, este chatbot tiene sentido del humor y millones de amigos con los que interactúa a través de WebChat, Weibo o JD.com conversando todo tipo de cosas en el idioma chino, con un inglés muy básico y sin conocimiento del castellano.
Para los usuarios que han conversado con Xiaoice consideran que el chatbot dice tener 16 años y ser de Pekin, mostrándose simpática, bromista, positiva y alegre, actualmente da el tiempo por televisión teniendo grandes pretensiones para el futuro (Asián, 2016). Este chatbot ha logrado conquistar a millones de usuarios en Asia a pesar de que a veces no entiende a los usuarios y se contradice, tanto así que se utiliza en televisión.
El chatbot “Tay” (ver Figura n.° 2 👇) que significa “pensando en ti” creado por Microsoft es puesto en línea a través de aplicaciones de mensajería Kik, Group Me y en Twitter el 23 de marzo del 2016 comportándose como un nazi debido a los comentarios racistas que recibía, no teniendo filtros para este tipo de contenidos y con una personalidad similar a la de un adolescente, solo estuvo activo durante un día. Para Satya Nadella presidente de Microsoft luego de esta acción vergonzosa envió un correo al equipo que desarrollo de Tay impulsándolos a seguir y que consideren este acontecimiento como el punto de partida. Por error el 30 de marzo del 2016 Tay vuelve a estar en línea ofreciendo comentarios ofensivos, siendo sacado de línea por segunda vez. Luego durante la conferencia de Microsoft Build, Satya Nadella hizo mención que al estar en línea Tay, solo se estuvo interactuando con una plataforma y que los cambios que realice Microsoft debe ser con el apoyo de los robots, sin prescindir de las aplicaciones móviles tradicionales (Bass, 2016).
En la publicación realizada por Rash en la revista digital “eWeek”, considera que el chatbot Tay de Microsoft es inmaduro en inteligencia artificial (IA), haciendo una comparación entre Tay y el personaje de ciencia a ficción Tarzan, como ejemplo plantea que Tarzan se encuentra solo en una habitación frente a una computadora conectada a Twitter con la finalidad de aprender, similar a como Tay (chatbot) tuvo interacción en twitter con personas que influenciaron en su comportamiento. El mayor defecto de Tay es que solo aprendía del conocimiento adquirido a través de Twitter, sin poder defenderse de ataques agresivos (malware, denegación de servicio). Microsoft tuvo que disculparse por la forma de responder de Tay, determinando que el chatbot debería tener conocimiento del contexto para hacer frente a los comentarios ofensivos. A pesar de lo ocurrido, el vicepresidente Dr. Peter Lee de “Microsoft Research” considera que se tiene los datos necesarios para poder seguir investigando en aprendizaje de máquina (ML) e inteligencia artificial (AI) evitando los errores cometidos (Rash, 2016).
Según las opiniones de personalidades importantes de Microsoft lo ocurrido con Tay es solo el punto de partida, ya que cuentan con la información necesaria para poder seguir con la investigación en el desarrollo de chatbots.
Según lo descrito anteriomente el chatbot Xiaoice tuvo mejor popularidad que Tay.
Lee (2016) sostuvo que:
En China, nuestra chatterbot XiaoIce está siendo utilizado por unos 40 millones de personas, deleitando con sus historias y conversaciones. La gran experiencia con XiaoIce nos llevó a preguntarse: ¿Quieres una IA como este ser tan cautivador en un entorno cultural radicalmente diferente? Tay — un chatbot creada para personas de 18 a 24 años de edad en los EE.UU. para fines de entretenimiento — es nuestro primer intento de responder a esta pregunta. (pág. 1)
De acuerdo a lo que sostuvo Lee, un chatbot no puede ser aplicado en lugares con culturas distintas, es por ello, que Tay no estuvo preparado para interactuar con personas con ideas distintas a las que experimentó Xiaoice, se evidencia que para la implementación de un chatbot se debe considerar el contexto donde se va a desenvolver con la finalidad de evitar comentarios ofensivos o posibles ataques.
Actualmente en Perú, tenemos chatbots aplicados en la banca, seguros de vida, ventas y se viene ➕😉. El uso es muy amplio y lo detallaré en otra publicación. ¿Y tú? ¿Has pensado en desarrollar tu propio MyBots?
Si tu respuesta es 🆗, aquí te dejo el inicio de un nuevo curso, creado por apasionados al igual que tu por el desarrollo de bots.
Espero que esta publicación, haya sido de tu agrado, compártela… 😃
¡Hasta pronto 😉!
Referencias
- Cobos Torres, J. C. (2 de Octubre de 2013). Integración de un Chatbot como habilidad de un robot social con gestor de diálogos. (Tesis de Maestría). Universidad Carlos III De Madrid, Madrid, España. Obtenido de Repositorio Digital: http://repositorio.educacionsuperior.gob.ec/handle/28000/1201
- Loebner, H. (sf). Home Page of The Loebner Prize in Artificial Intelligence. Obtenido de “The First Turing Test”: http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html
- McNeal, M., & Newyear, D. (2013). Introducing Chatbots in Libraries. Library Technology Reports, 5–10.
- Domínguez Martínez, J. (18 de Mayo de 2011). Diseño de un asistente virtual con diálogo emocional. (Tesis de Licenciatura). Instituto Tecnológico de Ciudad Madero, Tamaulipas, México.
- Jenkins, M.-C. (30 de Abril de 2011). Designing Service-Oriented Chatbot Systems Using a Construction Grammar-Driven Natural Language Generation System. (Tesis Doctoral). Universidad de Anglia del Este, Norwich, Inglaterra. Obtenido de University of East Anglia: https://ueaeprints.uea.ac.uk/47388/
- Cobos Torres, J. C. (2 de Octubre de 2013). Integración de un Chatbot como habilidad de un robot social con gestor de diálogos. (Tesis de Maestría). Universidad Carlos III De Madrid, Madrid, España. Obtenido de Repositorio Digital: http://repositorio.educacionsuperior.gob.ec/handle/28000/1201
- Domínguez Martínez, J. (18 de Mayo de 2011). Diseño de un asistente virtual con diálogo emocional. (Tesis de Licenciatura). Instituto Tecnológico de Ciudad Madero, Tamaulipas, México.
- Asián, A. (29 de Marzo de 2016). Tu Experto. Obtenido de Xiaoice, una mujer robot con millones de amigos y gran sentido del humor: http://www.tuexperto.com/2016/03/29/xiaoice-unamujer-robot-con-millones-de-amigos-y-gran-sentido-del-humor/
- Bass, D. (30 de Marzo de 2016). Bloomberg Businessweek. Obtenido de Clippy’s Back: The Future of Microsoft Is Chatbots: http://www.bloomberg.com/features/2016-microsoft-futureai-chatbots/
- Rash, W. (28 de Marzo de 2016). eWeek. Obtenido de Microsoft’s Tay Chatbot Debacle Reveals Immaturity of AI, Web Trolls: http://www.eweek.com/cloud/microsofts-tay-chatbot-debaclereveals-immaturity-of-ai-web-trolls.html
- Lee, P. (25 de Marzo de 2016). Official Microsoft Blog. Obtenido de Learning from Tay’s introduction: http://blogs.microsoft.com/blog/2016/03/25/learning-tays-introduction
