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Alexa mejora su IA para predecir lo que el usuario desea

Si le preguntas a Alexa cuánto tiempo es necesario dejar una bolsita de té infusionando en el agua hirviendo, probablemente te responda que con 5 minutos sería suficiente, pero ahora además te preguntará si quieres que establezca un temporizador para ese tiempo. Con este ejemplo ha ilustrado Amazon la nueva actualización disponible en el sistema de aprendizaje automático de su asistente virtual.

La mejora en la Inteligencia Artificial de Alexa pretende que la interacción con el dispositivo sea cada vez más natural, buscando un entendimiento y una respuesta lo más cercano a lo humano posible. De esto modo, el asistente predice lo que Amazon ha denominado como «objetivos latentes», es decir, aquellos que se encuentran implícitos en las preguntas que el usuario le formula a Alexa, aunque no se expresen directamente.

Amazon recalca en su comunicado que esta novedad que parece simple entraña una gran complejidad: «Se están ejecutando una serie de algoritmos sofisticados para detectar «objetivos latentes», formularlos en acciones que con frecuencia abarcan diferentes habilidades y mostrarlos a los clientes de una manera que no sea disruptiva».

Alexa
Ejemplo de «objetivo latente» en la nueva función de Alexa.

Sin embargo, la compañía de Jeff Bezos también insiste en que se trata de una función que ha mejorado a base de prueba y error, ya que el entrenamiento de una Inteligencia Artificial siempre resulta lento y complicado. En este sentido, el primer paso es decidir cuáles son los contextos de diálogo en los que resulte adecuado y útil introducir una de estas preguntas anticipatorias.

Amazon explica que no resolver correctamente esta cuestión podría llevar a errores como los que pudieron observar en los prototipos iniciales de la nueva característica de Alexa. Por ejemplo, si un cliente preguntaba por «recetas de pollo», el asistente virtual realizaba un seguimiento incorrecto y preguntaba «¿Quieres que reproduzca sonidos de pollo?».

Los «objetivos latentes» son posibles gracias al aprendizaje profundo

Para evitar este tipo de malentendidos y determinar si es adecuado o no sugerir un «objetivo latente», Amazon utiliza un modelo de activación que se basa en el aprendizaje profundo y tiene en cuenta variables como el texto de la sesión actual del usuario con Alexa o si en el pasado el cliente ha participado en las sugerencias que le hacía el asistente.

Si ese modelo de activación encuentra el contexto adecuado, el sistema hace una sugerencia para satisfacer el «objetivo latente», que estaría basada en las relaciones aprendidas por el modelo de descubrimiento de dichos objetivos.

Volviendo al ejemplo de la bolsita de té, Amazon explica que mediante ese mecanismo Alexa podría concretar que aquellos usuarios que preguntan cuánto dejar reposar el té suelen formular posteriormente la orden de establecer un temporizador para la cantidad de tiempo indicada.

¿Cómo funciona este complejo sistema?

El modelo de descubrimiento funciona analizando múltiples características de la interacción de los clientes con Alexa y mide las probabilidades de que se den distintos patrones. Por su parte, los submódulos basados en el aprendizaje profundo evalúan aspectos adicionales como discernir si el cliente está reformulando un comando anterior o emitiendo uno nuevo o si el objetivo directo y el latente comparten ciertas entidades o valores.

Pasado el tiempo, el sistema de descubrimiento va mejorando sus predicciones mediante el aprendizaje activo, que permite identificar interacciones cuya información resultará particularmente útil en próximos diálogos con Alexa.

Posteriormente, a través del procesamiento del lenguaje natural (PNL), Alexa va conformando una estructura más sólida y rastreando si las recomendaciones que le va haciendo al usuario le sirven o no.

De momento, esta nueva función solo se encuentra disponible para los clientes que utilicen Alexa en Estados Unidos y en inglés. Pronto veremos la actualización del asistente para más países e idiomas y también la recepción de la gente, ya que lo que parece una característica interesante y útil corre el riesgo de convertirse en algo molesto e intrusivo.

Imagen de Amazon.es

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