miniatura|Captura de pantalla de una conversación con ChatGPT
Los bots de charla o bots conversacionales () son aplicaciones software que surgen en los años 1960, y que simulan mantener una conversación con una persona al proveer respuestas automáticas, las cuales son previamente establecidas por un conjunto de expertos a entradas realizadas por el usuario. Estos bot, también conocidos como sistemas expertos, utilizan el razonamiento basado en casos (CBR: case base reasoning).
Habitualmente, la conversación se establece mediante texto, aunque también hay modelos que disponen de una interfaz de usuario multimedia que permiten la entrada auditiva. Más recientemente, algunos comienzan a utilizar programas conversores de texto a sonido (CTV), dotando de mayor realismo a la interacción con el usuario y ayudando a reducir el tiempo de respuesta.
Para establecer una conversación, han de utilizarse frases fácilmente comprensibles y que sean coherentes, aunque la mayoría de los bots conversacionales no consiguen comprender del todo. En su lugar, tienen en cuenta las palabras o frases del interlocutor, que les permitirán usar una serie de respuestas preparadas de antemano. Estos son capaces de reconocer la manera en la que una frase está formulada gracias a una serie de patrones comparativos preestablecidos, y de este modo, basándose en las diferentes variables de dicha frase, presentan una respuesta correspondiente. De esta manera, el bot es capaz de seguir una conversación con más o menos lógica, pero sin saber realmente de qué está hablando.
El objetivo principal de los bots conversacionales es mejorar la atención a los clientes (en el ámbito del marketing), es decir, generar respuestas rápidas y concisas a cuestiones habituales de los usuarios. Además, de enviar información/novedad y publicidad de forma automática de la empresa. En el ámbito educativo su objetivo principal es mantener una comunicación fluida entre alumnado-familia- centro.https://www.educaciontrespuntocero.com/noticias/chatbot-un-nuevo-recurso-para-el-aula/
En relación con el control de calidad existe la prueba de Turing para determinar el nivel de comprensión del bot. La prueba de Turing es el estándar de la industria que permite identificar si el bot tiene la capacidad para generar un comportamiento inteligente con el usuario. Por lo tanto, el desarrollo de la prueba permite que la industria de los bot conversacionales sea de calidad y se enmarquen como asistentes inteligentes.
Historia
Los bots conversacionales tienen su origen en 1966, cuando el profesor Joseph Weizenbaum creó el primer bot basado en inteligencia artificial llamado ELIZA, el cual actuaba como terapeuta. La función de este chatbot consiste en descifrar la información introducida por un usuario para presentar una respuesta adecuada.
A lo largo de los años han ido apareciendo diferentes tipos de chatbots, los cuales han experimentado modificaciones para ser aplicados en un ámbito diferente a la investigación académica. Estos, utilizan un lenguaje de marcas creado para el desarrollo de bots conversacionales, también conocido como AIML.
Quizás todos ellos comenzaron como un juego, pero con el tiempo se han extendido para realizar muchas tareas. Muchos tienen su razón de ser e incluso esa razón es de bastante utilidad para todos. Los bots más clásicos y tempranos, además de ELIZA, son SmarterChild, Parry y SHRDLU; entre los más recientes se encuentran Racter, A.L.I.C.E o Jabberwacky, Dr. Abuse (de Barres&Boronat), muy parecido a ELIZA y Semantycs (de Full on Net) que ya puede interactuar con diversos canales y extraer información de ERP. Existen dos chatbots que utilizan las características de ELIZA y AIML, e implementan algunas mejoras, estos son: Ultra Hal y Jabberwacky. Sin embargo, no se posee más que transcripciones de sus conversaciones.
Los más avanzados son programas capaces de mantener una conversación lógica y pseudointeligente en un determinado idioma. Algunos de los más complejos están programados en C++, Delphi o similares, y otros más sencillos en ActionScript, PHP, VBScript, etc. Pueden ser consultados además de mediante software instalado en un ordenador personal, vía web y vía aplicaciones instaladas en teléfonos inteligentes (entre las mismas, cabe mencionar a Siri y SimSimi, entre otros muchos). Existen muchos otros con amplia presencia en redes de IRC, donde son conocidos como bots de charla o bots de chat.
Dentro del contexto de la competición de los chatbots, la prueba de Turing es el medio para otorgar el premio a los chatbots considerados por los jueces como la inteligencia artificial que más se acerca a la respuesta humana. Una de las competiciones anuales más importantes es el Premio Loebner, el cual desde el año 2019 se implementó la metodología de evaluación con base a la valoración del público. Los chatbots en la competición del Premio Loebner nunca han alcanzado o superado una puntuación de 70 sobre 100 bajo las reglas de la prueba de Turing, lo que significa que ninguno es suficientemente humano.
Desarrollo
Antes, la creación de un bot conversacional decente suponía una gran inversión en recursos para su dificultosa programación. Sin embargo, la mejora en el desarrollo y modulación de las bibliotecas de vocabulario y los algoritmos de modelos lingüísticos, están simplificando su elaboración.
Hoy en día, existen páginas como collect.chat, flowXO, chatfuel, entre otros, que ofrecen plantillas con tecnología de procesamiento de lenguaje natural (PLN), la parte más compleja a la hora de desarrollarlo, ya que requiere conocimiento de programación.
Actualmente, la producción de estos bots se ha elevado notablemente. Cada persona o empresa puede contar con un bot personalizado según sus necesidades. Éste puede asumir distintas personalidades, así como aprender de las interacciones con su usuario, para poder ofrecerle una experiencia totalmente personalizada.
No olvidemos que tienen muchísima utilidad a la hora de dar información rápida acerca de un sistema o zona, y que se pueden convertir en auténticos especialistas en materias muy concretas, debido a la capacidad de aprendizaje que incorporan algunos de ellos. Por ejemplo, ELIZA y algunos chatbots no llevan a cabo una evaluación del contexto, sino que por el contrario, trabajan a través de las palabras claves en la frase captada (o frase de entrada). . Así pues, en lo referente a ALICE, podemos afirmar que se trata de un robot conversacional, el cual usa la inteligencia artificial y el PLN, basándose en un conocido experimento realizado por Alan M. Turing (1950).
ALICE y AIML han sido considerados como una extensión sencilla de ELIZA. Sin embargo, ALICEbot incluye actualmente más de 40.000 categorías de conocimientos en comparación a las 200 de ELIZA. Se debe destacar que ALICE cuenta con un modelo de aprendizaje supervisado. De este aprendizaje se encarga el botmaster, quien rastrea las conversaciones y construye nueva información AIML con el objetivo de conseguir respuestas más naturales y «humanas».
En 2015 se estrena la plataforma de bots de Telegram. En 2016 se desarrollaron cada vez más chatbots para funcionar en Facebook Messenger. Por ejemplo en la industria de viajes, el de Aeroméxico vende boletos y responde a preguntas,«Thomson and Aeromexico latest to join the chatbot army», Tnooz, November 2016 mientras el de KLM's provee el estatus de vuelos y envía los pases de abordar móviles.«Facebook Messenger can now be your boarding pass on KLM flights», The Verge Estos servicios por chatbot ya existían por varios años en la app WeChat.https://chatbotsmagazine.com/chinas-wechat-foretells-facebook-microsoft-bot-platforms-future-278c3bd4bf14#.kr343zebo
Las mismas técnicas de interacción conversacional se pueden aplicar a los asistentes virtuales por voz, por ejemplo desde 2016 se puede pedir un Uber desde el dispositivo Google Home, que contiene la inteligencia artificial del asistente virtual Google Assistant, por voz, por medio de una conversación natural.http://venturebeat.com/2016/10/04/google-assistant-bot-ecosystem-will-open-to-all-developers-by-end-of-2016/
Pero, a la hora de interactuar con el chatbot no se toma en cuenta la recopilación que suministran los usuarios.https://planetachatbot.com/ley-proteccion-de-datos-en-chatbots-e0ce40dbb35a Para evitar compartir los datos relacionados con información personal, se creó el Reglamento General de Protección de Datos (General Data Protection Regulation) que entró en vigor el 25 de mayo de 2018.
Uso en sistemas de diálogo
Algunos bots conversacionales son integrados en sistemas de diálogo como asistentes virtuales automatizados y compañías están usándolos en vez de call centers. Los bots pueden responder al usuario y asistirlo en múltiples actividades; entre ellas están aprender, buscar, recordar, conectar con otros sistemas o integrar servicios. Actualmente, los bots de charla pueden operar basados completamente en inteligencias artificiales pero hay un creciente interés en usar computación basada en humanos para proveer un servicio más eficiente.
Esta técnica, también conocida como computación con humanos en el bucle, o human-in-the-loop computing, puede llegar a convertirse en la forma más efectiva para entrenar los bots de charla y lograr que puedan comunicarse independientemente con el usuario. También hace más relevante su capacidad para beneficiarse de un continuo bucle de retroalimentación. Al tener una mayor cantidad de personas interactuando con ellos y enseñándoles como resolver problemas, su algoritmo de aprendizaje automático mejora. De esta manera asistentes personales que utilicen una combinación de inteligencia artificial y humanos tienen la capacidad de proveer una experiencia más productiva y agradable para el usuario.
Las mismas técnicas de interacción conversacional se pueden aplicar a los asistentes virtuales por voz, por ejemplo desde 2016 se puede pedir un Uber desde el dispositivo Google Home, que contiene la inteligencia artificial del asistente virtual Google Assistant, por voz, por medio de una conversación natural. Clasificación En la práctica, el mercado empieza a diferenciar entre aquellos bots que siguen unas reglas básicas (y que por tanto no son muy inteligentes) de los bots inteligentes. Por lo tanto, se determinan varias clasificaciones referentes a los tipos de chatbots. Los primeros, los chatbots basados en recuperación, son sencillos de desarrollar, ya que dan respuestas delimitadas a entradas específicas del usuario, solo responden a lo que ya tienen predefinido por el desarrollador y suelen estar enfocados a dar respuestas cortas. Estos no disponen de espacio para almacenar conversaciones, pero son capaces de combinar normas y reglas gramaticales; mientras que los segundos, los chatbots basados en generación, suelen enfocarse a conversaciones largas. Su desarrollo es más complejo y necesitan almacenar gran cantidad de información a través de la interacción con el usuario, para así dar respuestas correctas. Son más abiertos (en cuanto permiten que el usuario interaccione libremente con el bot), se utilizan sistemas de inteligencia artificial (motores de NLP) con los que procesar la información (el input) del usuario que escribe al bot, para proponerle una respuesta. La tercera generación de chatbots que encontramos usa un lenguaje de marcado basado en XML, conocido como AIML.
Del mismo modo, existen chatbots de dominio abierto y cerrado. Los chatbots de dominio abierto, no tienen ningún propósito específico, ya que generan respuestas de todo tipo, como los enfocados al servicio de atención al cliente, a diferencia de los chatbots de dominio cerrado, que están enfocados a utilizarse para tratar solo temas específicos.