Inferencia de intenciones precisa y en tiempo real para conversaciones fluidas entre niños y robots
Para cualquier robot acompañante, la capacidad de mantener conversaciones fluidas y significativas con su hijo es fundamental. En esencia, esto implica inferir con precisión y rapidez las intenciones de su hijo. Veamos un fragmento de una conversación entre Alex y su robot acompañante, Miko.
Alex: "Miko, ¿puedes contarme una historia sobre princesas y dragones?"
Miko: Claro. Érase una vez, en un reino lejano, una valiente princesa llamada Amelia se enfrentó a un aterrador dragón. Con su valentía, triunfó y trajo la paz al reino.
Este es un ejemplo de una respuesta significativa de Miko a Alex. Sin embargo, una inferencia incorrecta de intención por parte de Miko puede resultar en una respuesta alternativa que puede molestar a Alex, como se ve en el ejemplo a continuación.
Miko (infiriendo intención incorrectamente): "Claro, déjame darte una explicación detallada de la historia de los dragones en la mitología antigua".
Por lo tanto, una interpretación rápida y correcta de la intención del niño es necesaria para permitir interacciones precisas y receptivas que fomenten experiencias atractivas y fluidas para los niños y sus compañeros robóticos. En este artículo, exploramos sistemáticamente los algoritmos de vanguardia que impulsan una inferencia de intenciones escalable y precisa.
Inferencia de intención escalable y precisa
La inferencia de intención se refiere al proceso de descifrar la intención y el propósito detrás de la entrada o consulta de un usuario. Normalmente, la inferencia de intención implica asignar las entradas del usuario a intenciones o categorías predefinidas. Esto se logra comparando la consulta de entrada con una base de datos de intenciones conocidas y seleccionando la intención más similar según una puntuación de similitud mediante técnicas de búsqueda de similitud.
Lograr una inferencia de intención escalable mediante la búsqueda de similitud implica aprovechar el poder de las técnicas eficientes de indexación y recuperación. El proceso generalmente comienza con la representación de las consultas del usuario y las intenciones predefinidas como vectores de alta dimensión en un espacio de incrustación. Para lograr la escalabilidad, se emplean algoritmos de búsqueda de vecino más cercano aproximado (ANN) . Estos algoritmos buscan eficientemente los vectores más similares en un gran conjunto de datos sin comparar exhaustivamente cada vector (el proceso de comparación exhaustiva de vectores para una coincidencia exacta se denomina búsqueda exacta del vecino más cercano; este enfoque produce resultados altamente precisos, pero no es escalable). Al emplear estructuras de datos como árboles KD, hash sensible a la localidad (LSH) o cuantificación de productos, el proceso de búsqueda puede acelerarse significativamente manteniendo resultados razonablemente precisos.
La idea clave de las RNA es construir una estructura de índice que organice el conjunto de datos para facilitar una búsqueda eficiente. En lugar de comparar exhaustivamente la consulta con todos los puntos de datos, los algoritmos de RNA aprovechan la estructura de índice para podar el espacio de búsqueda y centrarse en un subconjunto de posibles vecinos más cercanos. Un enfoque común en las RNA consiste en utilizar técnicas de partición del espacio, como árboles kd o árboles de bolas, para crear una estructura jerárquica que divida el espacio de datos en regiones o particiones. Esta estructura permite la poda eficiente de regiones irrelevantes durante el proceso de búsqueda.
Otra técnica popular en las RNA es el hash sensible a la localidad (LSH) , que utiliza funciones hash para asignar puntos de datos a grupos hash. Es más probable que puntos similares se asignen al mismo grupo, lo que permite recuperar rápidamente los vecinos más cercanos aproximados mediante búsquedas dentro del mismo grupo o en grupos vecinos. Durante una consulta, el algoritmo de la RNA recorre la estructura del índice y compara la consulta con un subconjunto de puntos de datos basándose en cálculos de distancia o evaluaciones de funciones hash. Al refinar progresivamente el espacio de búsqueda, el algoritmo puede identificar rápidamente un conjunto de vecinos más cercanos aproximados.
La desventaja de las RNA es que los resultados pueden no ser los vecinos más cercanos exactos, pero sí lo son en términos de distancia o similitud. El nivel de aproximación se puede controlar ajustando parámetros del algoritmo, como el número de funciones hash o la profundidad de la estructura del índice. Por lo tanto, los algoritmos de vecino más cercano aproximado ofrecen una forma eficiente de gestionar problemas de búsqueda de vecino más cercano a gran escala, lo que permite un procesamiento de consultas más rápido y, al mismo tiempo, produce resultados razonablemente precisos.
En el contexto de la inferencia de intenciones, la consulta del usuario se transforma en una representación vectorial mediante técnicas como la incrustación de oraciones o palabras (por determinar: añadir un enlace al segundo blog) . Estas incrustaciones capturan el significado semántico de la consulta, lo que permite una comparación eficiente con las intenciones predefinidas.
Durante la inferencia, el algoritmo de búsqueda por similitud realiza una búsqueda rápida para identificar la intención vecina más cercana basándose en la similitud entre el vector de consulta y los vectores de intención. La intención con la mayor puntuación de similitud se selecciona como la intención inferida para la consulta del usuario.
Al aprovechar las técnicas de búsqueda por similitud, la inferencia de intenciones puede escalarse eficazmente para gestionar grandes conjuntos de datos y un gran volumen de consultas de usuarios. El eficiente proceso de recuperación permite la inferencia en tiempo real o casi real, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren respuestas rápidas y precisas, como robots, chatbots, asistentes de voz o sistemas de recomendación.
Bibliotecas populares de búsqueda de similitud
Búsqueda de similitud vectorial ScaNN (vecino más cercano escalable)
Scann es una biblioteca de búsqueda por similitud de vectores desarrollada por Google Research que ofrece funciones eficientes y escalables de búsqueda por vecino más cercano aproximado, lo que permite la recuperación rápida de vectores similares en grandes conjuntos de datos. Scann ofrece diversos algoritmos y estructuras de datos optimizados para la búsqueda por similitud de alto rendimiento, lo que la hace valiosa para aplicaciones como sistemas de recomendación, motores de búsqueda y detección de anomalías.
Scann emplea un proceso de dos pasos para encontrar vecinos más cercanos aproximados: indexación y consulta. Durante la indexación, Scann construye una estructura de índice dividiendo el conjunto de datos en subconjuntos más pequeños y creando una jerarquía de estos subconjuntos. Esta jerarquía permite una búsqueda más rápida al limitar el espacio de búsqueda. En la consulta, al proporcionar un vector de consulta, Scann recorre la estructura de índice para identificar rápidamente los subconjuntos candidatos que probablemente contengan los vecinos más cercanos. A continuación, realiza una búsqueda más refinada dentro de estos subconjuntos para encontrar los vecinos más cercanos aproximados.
Scann incorpora diversas optimizaciones, como la cuantificación y la reducción de dimensionalidad, para mejorar la eficiencia de la búsqueda manteniendo un buen nivel de precisión. Ofrece parámetros personalizables y admite diferentes métricas de distancia para adaptarse a diversos casos de uso.
Búsqueda de similitudes de IA en Facebook (FAISS)
FAISS (Facebook AI Similarity Search) es una biblioteca para la búsqueda eficiente de similitudes y la agrupación de conjuntos de datos a gran escala. Desarrollada por Facebook AI Research, se utiliza ampliamente para tareas como la búsqueda del vecino más cercano, la búsqueda aproximada del vecino más cercano y la agrupación.
FAISS está diseñado para trabajar con vectores de alta dimensión, como incrustaciones o representaciones de características de puntos de datos. Ofrece diversas estructuras de índice y algoritmos de búsqueda optimizados para operaciones de búsqueda rápidas y con un uso eficiente de la memoria. Estos incluyen los enfoques de multiíndice invertido, cuantificación de producto y FIV (archivo invertido).
La biblioteca ofrece métodos de búsqueda exactos y aproximados, lo que permite a los usuarios elegir entre precisión y eficiencia computacional según sus necesidades. FAISS también admite la búsqueda distribuida en múltiples máquinas, lo que facilita la escalabilidad para aplicaciones a gran escala.
Una de las principales ventajas de FAISS es su rendimiento y escalabilidad. Está altamente optimizado para un uso eficiente de la memoria y el procesamiento paralelo, lo que lo hace ideal para gestionar grandes conjuntos de datos con millones o incluso miles de millones de vectores. Además, FAISS admite la aceleración por GPU, aprovechando la potencia computacional de las GPU para acelerar aún más las operaciones de búsqueda.
FAISS se ha adoptado ampliamente en diversos ámbitos, como la recuperación de información, los sistemas de recomendación, la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Su diseño flexible y eficiente lo convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren búsqueda rápida de similitudes, recuperación del vecino más cercano o agrupamiento en conjuntos de datos a gran escala.
Vecinos más cercanos aproximados Oh Yeah (ANNOY)
Annoy es una biblioteca que proporciona una implementación rápida y eficiente en memoria del algoritmo de Vecinos Más Cercanos Aproximados para espacios de alta dimensión. Annoy funciona creando un bosque de árboles binarios para indexar los vectores de un conjunto de datos. Estos árboles se construyen dividiendo recursivamente los vectores según sus coordenadas, lo que resulta en una estructura jerárquica. Esta estructura permite una búsqueda eficiente al limitar el espacio de búsqueda. Durante el proceso de búsqueda, Annoy recorre la estructura del árbol para encontrar los candidatos más prometedores para los vecinos más cercanos. Calcula distancias o similitudes entre los vectores de consulta y los vectores del conjunto de datos para determinar los vecinos más cercanos.
Annoy ofrece flexibilidad en la configuración de parámetros y admite diferentes métricas de distancia. Está diseñado para gestionar grandes conjuntos de datos y espacios de alta dimensión, lo que lo hace ideal para tareas como búsqueda de similitud, sistemas de recomendación y agrupamiento de datos.
Gráfico y árbol de vecindarios (NGT)
NGT (Gráfico y Árbol de Vecindad) es una biblioteca para la búsqueda aproximada del vecino más cercano. Está diseñada para gestionar eficientemente conjuntos de datos a gran escala con vectores de alta dimensión.
NGT construye una estructura de índice basada en grafos, donde cada vértice representa un vector en el conjunto de datos. El grafo se crea conectando vértices según su proximidad. Este grafo de vecindad permite una búsqueda eficiente al recorrerlo para encontrar los vecinos más cercanos. Para mejorar aún más la eficiencia de la búsqueda, NGT utiliza una estructura de árbol jerárquica denominada Árbol de Grafos de Vecindad (NGT-Tree). Esta estructura de árbol proporciona un equilibrio entre la exploración y la explotación durante el proceso de búsqueda, lo que permite una recuperación más rápida de los vecinos más cercanos.
NGT admite diversas métricas de distancia y ofrece opciones de configuración para optimizar el rendimiento de la búsqueda. Proporciona una API para una fácil integración en aplicaciones y admite el procesamiento en paralelo para una mayor escalabilidad. Centrada en la búsqueda aproximada del vecino más cercano, NGT se utiliza ampliamente en aplicaciones como sistemas de recomendación, agrupamiento y exploración de datos, donde la búsqueda eficiente por similitud es esencial.
Inferencia de intenciones mediante bibliotecas de búsqueda de similitud
A continuación se muestra un diagrama de flujo de alto nivel de cómo se pueden utilizar las bibliotecas de búsqueda de similitud para la inferencia de intenciones (ver Figura 1).
Figura 1: Diagrama de flujo de los pasos involucrados en la inferencia de intención
Generación de incrustaciones: Primero, las consultas textuales o las expresiones del usuario deben transformarse en representaciones vectoriales de longitud fija, denominadas incrustaciones. Esto se puede lograr mediante técnicas como incrustaciones de palabras (p. ej., Word2Vec, GloVe) o modelos de lenguaje (p. ej., BERT, s-BERT, GPT). Cada consulta se convierte en un vector de incrustación.
Indexación: Las incrustaciones de consultas generadas y las incrustaciones precalculadas de intenciones etiquetadas se indexan utilizando FAISS, ScaNN, Annoy, etc. El proceso de indexación organiza las incrustaciones en una estructura optimizada para una búsqueda rápida del vecino más cercano.
Búsqueda: Al recibir una nueva consulta, la biblioteca de búsqueda por similitud utilizada (ScaNN, NGT, FAISS, Annoy) realiza una búsqueda para encontrar las intenciones más cercanas a la incrustación de la consulta. Identifica eficientemente las intenciones más similares basándose en medidas de distancia, como la similitud del coseno.
Clasificación de intenciones: Los vecinos más cercanos recuperados corresponden a posibles intenciones. La intención final puede determinarse mediante diversas técnicas de clasificación, como votación, umbralización o la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático.
Al utilizar cualquiera de las bibliotecas de búsqueda de similitud escalables mencionadas anteriormente, se puede realizar una inferencia de intenciones con gran eficiencia y escalabilidad, incluso para bases de datos de intenciones grandes. Las estructuras de indexación optimizadas y los algoritmos de búsqueda utilizados en estas bibliotecas permiten una clasificación de intenciones en tiempo real o casi en tiempo real, lo que las hace adecuadas para aplicaciones que requieren un reconocimiento de intenciones rápido y preciso.
Plataformas que apoyan la inferencia de intenciones
Las bibliotecas de búsqueda de similitud analizadas anteriormente son solo un componente del proceso de inferencia de intenciones que generalmente implica otras etapas, como el preprocesamiento, la generación de incrustaciones y la clasificación de intenciones.
Las bases de datos vectoriales, como Pinecone , Weaviate , Milvus y Qdrant , son sistemas de almacenamiento diseñados específicamente para gestionar colecciones a gran escala de vectores de alta dimensión. Estas bases de datos permiten un almacenamiento, una recuperación y una búsqueda por similitud de vectores eficientes, lo que las hace ideales para diversas aplicaciones, como sistemas de recomendación, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y más.
Estas bases de datos vectoriales suelen proporcionar API y herramientas para indexar vectores, consultar los vecinos más cercanos y gestionar los datos vectoriales. Se integran perfectamente con bibliotecas de búsqueda por similitud como FAISS, Annoy, NGT y ScaNN para lograr una recuperación rápida y precisa de vectores similares. Estas bases de datos pueden integrarse con sistemas de creación de incrustaciones como sentence-BERT y motores de clasificación de intenciones para construir un sistema escalable de inferencia de intenciones.
Palabras de clausura
En conclusión, lograr una inferencia de intenciones precisa y en tiempo real es crucial para facilitar conversaciones fluidas entre niños y robots. Gracias a los avances en algoritmos escalables y tecnologías como la búsqueda por similitud, podemos procesar y comprender las diversas intenciones expresadas por los niños con rapidez y precisión. Al aprovechar enfoques como FAISS, ScaNN y Annoy e incorporarlos al contexto más amplio de las interacciones entre niños y robots, podemos acortar la distancia entre la comunicación humana y la inteligencia artificial, creando experiencias más significativas y atractivas para los niños. Con mayor investigación y desarrollo, podemos seguir mejorando la escalabilidad y la precisión de la inferencia de intenciones, permitiendo que los robots de compañía comprendan y respondan a las necesidades de los niños con rapidez y precisión.
