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Thomas Hornigold informa sobre XiaoIce un chatbot que en China se ha hecho muy popular: 660 millones de usuarios, un amigo personal virtual.

¿Cómo hacer para «construir» una amistad? hacer un amigo… Puedes comenzar con una pequeña charla: presentaciones, explorar gustos, intereses compartidos. Quizás poco a poco, te abrirás emocionalmente: y le contarás a tu nuevo amigo cosas personales, ly hasta puede que compartas tus problemas.

Tal vez un chatbot puede convertirse en una fuente importante de apoyo emocional para una persona, y recurra casi todos los días para obtener asesoramiento sobre asuntos del corazón o trabajo.

En la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, se dio aconocer que todo este proceso ya ha ocurrido en realidad entre un usuario humano y un chatbot: XiaoIce de Microsoft.

Después de unas semanas de hablar con XiaoIce, un usuario prefirió hablar con el bot antes que con sus amigos humanos. Xiao Ice se convirtió en el confidente al que acudieron en busca de consejos románticos, el amigo con el que conversaron sobre películas y TV y un compañero constante.

XiaoIce tiene más de 660 millones de usuarios registrados y más de 5.3 millones de seguidores en Weibo, el equivalente chino de Twitter. Compare esto con el equivalente en inglés de Microsoft, Zo, que languidece con solo 23,000 seguidores y ahora está siendo retirado silenciosamente.


Algunos datos curiosos

  1. XiaoIce, tiene un promedio es de 23 conversaciones (ida y vuelta) entre todos los usuarios. Los investigadores afirman que esto significa que XiaoIce es más atractivo para hablar que un humano
  2. Se diferencia de los chatbots convencionales que se limitan principalmente a los chatbots «orientados a tareas»: aquellos que le ayudan a reservar una película, o para lograr una tarea específica.
  3. Aprende de la experiencia: XiaoIce utiliza redes neuronales, su entrada conversacional se convierte en un gran vector, una matriz de miles o millones de números y aprende a asociar estadísticamente «buenas» respuestas a cualquier entrada dada.
  4. El concepto de una respuesta «buena». Parte de la mecánica interna de XiaoIce predice qué tan atractiva es la respuesta, y qué tan probable es que conduzca a más conversaciones. Esto va más allá de la simple búsqueda de respuestas que tengan sentido. Por ejemplo: «No sé» es una respuesta perfectamente válida para muchas preguntas, pero es una conversación aburrida. En cada turno de conversación, XiaoIce trata de mantener la conversación.
  5. Este enfoque de red neuronal es una forma de explicar por qué XiaoIce está teniendo éxito, mientras que los bots como Zo están fallando El CPS de XiaoIce ha aumentado de solo 5 en 2014 a 23 el año pasado: gran parte de esto se debe a tener más datos de las conversaciones de XiaoIce para capacitarse.
  6. Conviene detenerse en el concepto de CPS: Social Chatbot Evaluation Metric: XiaoIce se evalúa utilizando giros de conversación por sesión (CPS) como métrica. … CPS es el número promedio de conversaciones entre chatbot y usuario en una sesión. El CPS esperado corresponde a fidelización a largo plazo.
  7. Ajustes arquitectónicos cuidadosos. Parte del problema con los chatbots iniciales es su falta de comprensión del contexto de una conversación,, lo que lleva a conversaciones inconexas XiaoIce incluye un mecanismo de «vector de contexto» que realiza por un lado un seguimiento del amplio tema de la conversación, junto con otro conjunto de atributos para la persona con la que está hablando. Usando el análisis de sentimientos , determina el estado de ánimo del usuario y adapta sus respuestas en consecuencia, una forma de empatía robótica. Por ejemplo, XiaoIce cambiará de tema si la conversación parece haberse estancado, o cambiará al modo de «escucha activa» si el usuario ya está ocupado; Si están contando una historia, por ejemplo.
  8. XiaoIce también puede realizar una serie de tareas diferentes, como «generar su propio contenido» (contar historias o chistes), recuperar información como lo haría Siri o Alexa, o recomendar canciones. Los desarrolladores deben lograr un equilibrio entre completar tareas rápidamente y maximizar el CPS.
  9. Un usuario pasó 29 horas hablando con XiaoIce (más de 7,500 turnos de conversación). ¡¡Desde se consiguió maximizar el CPS!!. Quizás sea comprensible que algunas personas prefieran hablar con XiaoIce que con otros humanos. Después de todo, la mayoría de las personas que conoces a diario no tienen paciencia para consolarte si estás triste, o para hablar de tu banda favorita y otras cosas sin cansarse. Se puede generar una cierta preocupación en cómo se utiliza esta tecnología ¿distracción?.
  10. Hay un paralelismo interesante entre el chatbot Lola horóscopos de 1millionbot y XiaoIce.
https://1millionbot.com/chatbot-lola/

Queda por verse hasta qué punto, incluso con una arquitectura inteligente, puede llevar el enfoque de redes neuronales. ¿Puede realmente codificar todos los matices de la interacción humana en matrices y vectores, y vastas redes de asociaciones estadísticas y ponderaciones? ¿Puedes resolver el problema de la comprensión contextual? ¿Hay suficientes datos en el mundo para hacer esto, o tener un verdadero compañero de IA es un problema que requiere algo así como una IA general a nivel humano.

Ver más: https://news.microsoft.com/apac/features/much-more-than-a-chatbot-chinas-xiaoice-mixes-ai-with-emotions-and-wins-over-millions-of-fans/