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Para construir un chatbot más inteligente, primero enséñele un segundo idioma
señor. tecnología
Desde Alexa y Siri hasta innumerables chatbots y líneas de atención al cliente automatizadas, las computadoras están aprendiendo gradualmente a hablar. El único problema es que todavía se confunden muy fácilmente.
Un equipo de investigación de Salesforce ha ideado una forma inteligente de mejorar el rendimiento de muchos programas de idiomas modernos: enseñar a un algoritmo a hablar otro idioma antes de entrenarlo para que realice otras tareas.
Enseñar a las máquinas a mantener una conversación coherente sigue siendo uno de los grandes desafíos pendientes en la IA porque desentrañar el significado del texto hablado o escrito a menudo depende de una comprensión más amplia del mundo o del conocimiento del sentido común (consulte el Problema del lenguaje de la IA).
Resulta que entrenar un sistema de aprendizaje automático para traducir entre dos idiomas automáticamente le enseña cosas útiles sobre la relación y el contexto apropiado de las palabras. Cuando este sistema se usa como base para otro sistema de aprendizaje automático, uno entrenado para mantener una conversación, por ejemplo, o para detectar el sentimiento en el texto, funciona mucho mejor que un sistema entrenado desde cero.
Estamos tomando datos de traducción automática y básicamente le estamos enseñando al modelo cómo entender las palabras y el contexto, dice Richard Socher , científico jefe de Salesforce y experto en la aplicación del lenguaje y el aprendizaje automático.
El trabajo es un ejemplo de cómo los avances en el aprendizaje automático pueden ayudar a mejorar las habilidades lingüísticas de los sistemas de IA. Muchos sistemas de visión por computadora basados en el aprendizaje profundo hacen uso de alguna forma de entrenamiento previo de la red, y Socher sugiere que la traducción automática puede ofrecer una forma similar de arrancar los sistemas de lenguaje natural.
Salesforce, una plataforma en línea para administrar las interacciones con los clientes en ventas, marketing y comercio, ya ofrece una variedad de herramientas de inteligencia artificial a través de su plataforma Einstein. Estos incluyen una herramienta para clasificar automáticamente el sentimiento de los mensajes de correo electrónico o chat, y otra para priorizar los clientes potenciales que persigue un trabajador en función de su actividad anterior.
Socher cree que este descubrimiento ayudará a mejorar las capacidades de lenguaje natural de la plataforma Einstein. Para los chatbots y la automatización de la atención al cliente, esto es muy útil, dice.
Los investigadores de Salesforce entrenaron un sistema de aprendizaje profundo para traducir entre inglés y alemán. Esto implicó alimentar una gran cantidad de documentos traducidos a una red neuronal de muchas capas y ajustar los parámetros de la red hasta que aprendió a producir una traducción decente por sí misma. El sistema representa palabras usando vectores, que es una forma común de codificar y analizar el significado del texto.
Luego, los investigadores entrenaron a la red bilingüe para hacer una variedad de cosas: determinar el sentimiento de un texto; clasificar diferentes tipos de preguntas; y responder preguntas. Y muestran que su red pre-entrenada superó el desempeño de uno que no ha aprendido un segundo idioma.
Los conjuntos de datos de traducción automática son particularmente grandes, lo que ayuda con el desafío del aprendizaje automático. Hay una conexión importante entre la traducción y el resto del lenguaje, dice Bryan McCann, investigador de Salesforce involucrado en el proyecto. [Los conjuntos de datos de traducción] son muy generales; contienen información que puede ser útil en general para el procesamiento del lenguaje natural.