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Experto de IBM revela secretos detrás de los asistentes virtuales
Roberto Celestino , experto en inteligencia artificial ( IA ) de IBM Brasil , nos cuenta la historia de la IA y analiza los secretos de la tecnología de asistente virtual .
La tecnología siempre ha estado presente en el imaginario popular . Solo recuerde películas o clásicos de la literatura , como Regreso al futuro o los clásicos de Julio Verne como Veinte mil leguas de viaje submarino y Viaje al centro de la Tierra .
Pero la participación de la tecnología en la vida de los seres humanos pasa por diferentes fases , medios y concepciones . Hoy , lo cognitivo , antes restringido a la mente humana , ya habita el mundo de las máquinas con asistentes virtuales e influencers artificiales , por ejemplo , que ya forman parte de nuestro día a día . ¿ Pero sabías que sus orígenes son anteriores a Internet o las redes sociales ? Para una mejor comprensión , solo mire la historia del mismo .
El precursor
Fue en 1961 cuando IBM desarrolló y demostró el llamado “ Shoebox ”, un precursor de los sistemas de reconocimiento de voz actuales . Este dispositivo pudo realizar funciones matemáticas y reconoció 16 palabras habladas además de los dígitos
“ 0 ” a “ 9 ”. Operado a través de un micrófono , el aparato convertía los sonidos de la voz en impulsos eléctricos . Las discusiones comenzaron en torno al procesamiento del lenguaje natural aquí : IBM Shoebox representó el umbral de la investigación en este campo y también influyó en el desarrollo en sectores como el reconocimiento de voz , incluidos los sistemas de marcación por voz , el enrutamiento de llamadas y el control automático de teléfonos .
El comienzo de los chatbots
En 1965 , el científico informático Joseph Weinzenbaum programó “ Eliza ”, el precursor de los chatbots , un sistema capaz de simular el proceso de conversación entre máquinas y humanos . Se ejecutó en el Mainframe IBM 7094 , con solo 37 bits .
El papel del procesamiento del lenguaje natural ( PNL )
Objeto de gran debate entre académicos , tecnólogos y otros especialistas del sector , es un componente fundamental para el análisis e interpretación de datos no estructurados , como correos electrónicos , whitepapers electrónicos de salud , posts en redes sociales , etc . A través de algoritmos de codificación , la PNL permite a las máquinas ser capaz de extraer la esencia del texto y , a partir de ello , crear informes y significados . La solución tiene como objetivo ayudar a las empresas a mantener a los asistentes virtuales actualizados con las últimas respuestas y reducir el proceso de actualización manual que consume mucho tiempo .
Machine Learning y el futuro
Cuando se desarrolla un conjunto de Machine Learning , el sistema aprende a medida que se usa : los algoritmos se crean a partir de los datos analizados y la generación de respuestas / conocimientos , en una ingeniería prediseñada con reglas . Los datos hacen que la máquina evolucione con el tiempo . En el método tradicional , se crea un conjunto de reglas para generar una respuesta a partir del procesamiento de los datos ingresados .
Cuando insertamos todo este contexto en diferentes ámbitos de la sociedad , tenemos una revolución : bancos , tiendas , instituciones educativas , entidades gubernamentales , la industria de la salud y muchos otros buscan , a un ritmo constante , las soluciones tecnológicas que los asistentes virtuales y la IA pueden ofrecer . Si esta tecnología se ha intensificado a gran velocidad durante los últimos cinco años , tenemos una década prometedora por delante . p
Roberto Celestion , experto en inteligencia artificial en IBM Brazil
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