Robot de Google podría ser quien te conteste si llamas a una operadora

Un robot podría responder su próxima llamada a soporte tecnológico, gracias a una nueva investigación de Google sobre inteligencia artificial. 

La compañía enseñó a las computadoras a mantener conversaciones sensibles al contexto con seres humanos sobre temas que van desde filosofía a aburridas tareas de TI de la mesa de ayuda.

Esto fue dado a conocer en un trabajo de investigación publicado por la empresa la semana pasada.

A diferencia de los “chatbots” tradicionales, el sistema de Google está construido sin respuestas codificadas manualmente o hipótesis sobre el mundo. En cambio, aprende a moldear el lenguaje y la conversación sobre la base de los ejemplos vistos en documentos públicos o de empresas. 

“Si bien el modelo tiene evidentes limitaciones, nos resulta sorprendente que un enfoque basado únicamente en datos y sin ninguna regla pueda generar respuestas adecuadas a muchos tipos de preguntas”, según el trabajo de investigación.

El sistema puede responder preguntas y mantener conversaciones largas y complejas con personas. De hecho, en las pruebas, pudo ayudar a los usuarios a diagnosticar y arreglar problemas de computación como las dificultades que pueden surgir con Internet o las contraseñas.

La IA también aprendió a contestar preguntas sobre moral y filosofía.

Las respuestas tuvieron la suficiente coherencia como para que uno pudiera tomarlas por algo que una vez dijo nuestro compañero de cuarto de la universidad después de fumar marihuana. (Ejemplo de conversación: “¿Cuál es el propósito de la vida?”, “Servir al bien común”. “¿Cuál es propósito de vivir?”, “Vivir eternamente”.

La máquina es capaz de hacer esto porque fue diseñada para dar una respuesta adecuada teniendo en cuenta el contexto. “Estas predicciones reflejan el contexto de situación porque ella ha visto la frecuencia de palabras y el diálogo que se produjo antes”, declaró Jeff Dean, miembro sénior de Google, en una conferencia que tuvo lugar en marzo. 

El sistema recurre a lo que se conoce como red neural, que imita algunas de las características perceptivas de la neocorteza cerebral humana, además de tener un componente de memoria de largo plazo que lo ayuda a comprender.