Alex siente curiosidad por su nuevo robot compañero, Miko.
Alex: Hola Miko, ¿puedes contarme un dato curioso sobre los planetas?
Miko: ¡Arriba y más arriba, al espacio! Júpiter es tan grande que cabrían 1300 Tierras en él. Es el planeta más grande del sistema solar. ¡Ese dato espacial fue increíble!
Y la conversación continúa mientras Miko le cuenta a Alex un dato emocionante sobre Júpiter.
Esta no es una escena imaginada de una película de ciencia ficción, sino la realidad actual. Gracias a tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la síntesis y el reconocimiento de voz, etc., los robots ahora pueden mantener conversaciones significativas, continuas y emocionalmente inteligentes con los humanos. Pero ¿cómo sucede esto? Analicemos la acción tras bambalinas para descifrar el aparentemente fluido proceso desde la pregunta de Alex hasta la respuesta de Miko.
Análisis semántico e inferencia de intenciones
La comprensión semántica en tiempo real de frases, oraciones y párrafos es fundamental para mantener conversaciones fluidas con tu compañero bot. Cualquier entrada en lenguaje natural, también llamada consulta de entrada, debe procesarse, analizarse y mapearse primero a una representación estructurada. Esto se denomina análisis semántico. Esta representación estructurada de la consulta de entrada debe estudiarse con más detalle para descifrar la intención; esto se denomina inferencia de intención. En el procesamiento del lenguaje natural, la intención de una consulta se refiere al propósito o objetivo subyacente que el usuario desea lograr con su entrada. Por ejemplo, en el caso de Alex, la intención de su consulta —"¿Puedes contarme un dato curioso sobre los planetas?"— podría ser satisfacer su curiosidad y aprender algo interesante sobre el espacio.
Una vez inferida la intención de la consulta de entrada, se puede formular una respuesta apropiada, personalizada y emocionalmente inteligente. Miko interpretó correctamente la consulta de Alex y, por lo tanto, ideó una respuesta adecuada que le indica lo que quiere saber . En resumen, el proceso de una consulta en lenguaje natural a una respuesta consta de tres pasos: 1) Análisis semántico, 2) Inferencia de intención y 3) Formulación de la respuesta. A continuación, profundizaremos en cada uno de ellos.
Análisis semántico
Preprocesamiento
El análisis semántico implica analizar el significado de una oración o frase en lenguaje natural y mapearlo a una representación formal. Para garantizar una alta precisión y consistencia en los sistemas de análisis semántico, tanto las consultas de entrada como los datos de entrenamiento deben preprocesarse. El preprocesamiento limpia y prepara los datos de texto en lenguaje natural para un análisis semántico preciso.
El preprocesamiento suele implicar la normalización del texto, que consiste en la conversión a minúsculas y la eliminación de signos de puntuación, caracteres especiales, frases comunes como "¿Podría decirme algo?" o "Me gustaría saberlo" y palabras clave como "Hola Miko". Estas palabras no aportan valor a la semántica y, por lo tanto, deben eliminarse para garantizar una menor varianza y una mayor confianza en los pasos posteriores.
Extracción de incrustaciones
Tras el preprocesamiento, las consultas en lenguaje natural deben transformarse en incrustaciones de oraciones, que son representaciones vectoriales densas de oraciones que capturan su significado semántico. La incrustación es una representación de longitud fija que captura las características esenciales de los datos de entrada de longitud variable. Estas incrustaciones suelen aprenderse mediante el entrenamiento de una red neuronal con un gran corpus de datos de texto. Durante este entrenamiento, la red aprende a mapear cada palabra u oración a un vector de longitud fija, de modo que las palabras u oraciones semánticamente similares se mapeen a vectores similares.
La extracción de incrustaciones es un paso importante en muchas tareas de PLN, como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos y la traducción de idiomas. Al representar datos de texto como incrustaciones, es posible aplicar algoritmos de aprendizaje automático para analizar y manipular el texto de forma más eficiente y eficaz. En el caso de la interacción multilingüe entre un robot y un niño, la extracción de incrustaciones debe ser independiente del idioma; es decir, las frases que significan lo mismo en diferentes idiomas deben tener incrustaciones similares. Por ejemplo, "¿Cómo estás?" y "comment allez-vous" (francés) son semánticamente similares y, por lo tanto, deberían generar resultados similares.
Inferencia de intención
Búsqueda de similitud
En la inferencia de intenciones, el objetivo es identificar la intención subyacente o el significado de la consulta o declaración de un usuario. Esto se hace típicamente comparando la consulta con una base de datos de intenciones conocidas y seleccionando la intención más similar con base en una puntuación de similitud. Los algoritmos de búsqueda de similitud incluyen métricas como la similitud del coseno y la distancia euclidiana que pueden usarse para calcular la puntuación de similitud entre la consulta del usuario y cada intención en la base de datos . Las consultas, en este caso, serían las incrustaciones de oraciones generadas en el análisis semántico. Cada intención en la base de datos también puede representarse como un vector. Al calcular la puntuación de similitud entre el vector de consulta y cada vector de intención usando un algoritmo de búsqueda de similitud, se hace posible identificar la intención más similar y así inferir la intención del usuario.
Al trabajar con una gran base de datos de intenciones, es necesario emplear técnicas como la agrupación en clústeres o la búsqueda jerárquica para escalar el proceso de inferencia de intenciones. Esto se debe a que buscar en una gran base de datos de intenciones puede ser computacionalmente costoso, y la agrupación en clústeres o la búsqueda jerárquica pueden ayudar a agrupar intenciones similares y reducir el número de comparaciones necesarias para encontrar la intención más relevante para una consulta determinada.
Formulación de respuesta
Tras realizar la inferencia de intención en la consulta de un usuario, el siguiente paso es formular una respuesta adecuada y relevante para la intención inferida. Esto puede implicar varios pasos, según la aplicación específica y la naturaleza de la intención.
Un enfoque común consiste en usar respuestas preescritas asociadas a cada intención en la base de datos. Por ejemplo, si la intención es preguntar sobre el clima, el sistema podría tener un conjunto de respuestas preescritas que proporcionen información sobre las condiciones meteorológicas actuales.
Otro enfoque consiste en generar una respuesta sobre la marcha, basándose en la intención y cualquier contexto o información adicional disponible. Esto puede implicar el uso de técnicas de generación de lenguaje natural (NLG) e IA generativa para crear una respuesta adaptada al usuario específico y su consulta.
En cualquier caso, la respuesta debe ser relevante, precisa y estar expresada de forma comprensible para el usuario. También debe tener en cuenta cualquier contexto relevante, como la ubicación del usuario, sus interacciones previas o sus preferencias. En general, el objetivo es proporcionar una respuesta que aborde eficazmente las necesidades del usuario y fomente una conversación natural y atractiva.
Flujo de proceso desde la consulta hasta la respuesta en IA conversacional
Este diagrama de flujo resume los pasos básicos de una conversación entre un robot y un humano. El usuario introduce o pronuncia una consulta, que se procesa mediante técnicas de análisis semántico. Esto implica el preprocesamiento y la extracción integrada mediante arquitecturas como BERT . La información resultante se utiliza para realizar la inferencia de intención mediante la búsqueda por similitud, que determina la intención del usuario en función del contenido de la consulta. Finalmente, el robot formula una respuesta utilizando respuestas preescritas, IA generativa o alguna API, y la proporciona al usuario.
Descubriendo la magia: La ciencia detrás de las conversaciones entre niños y robots
En este artículo, hemos intentado desmitificar la magia de las conversaciones entre niños y robots, ofreciendo una visión general de los pasos necesarios para convertir una pregunta de un niño en una respuesta de un robot. El proceso comienza con el análisis semántico, que comprende el preprocesamiento y la extracción de incrustaciones, seguido de la inferencia de intenciones mediante la búsqueda de similitud, y finaliza con la formulación de la respuesta.
Aunque esto pueda parecer mucho trabajo, estos pasos son esenciales para garantizar que las conversaciones entre niños y robots sean fluidas y efectivas. En las próximas semanas, profundizaremos en el funcionamiento de cada uno de estos pasos y exploraremos cómo contribuyen al éxito de las conversaciones entre niños y robots. También analizaremos cómo Miko, un popular robot de compañía infantil, aborda algunos de los desafíos en el campo de las conversaciones entre humanos y niños.
