Trabajar con IA se trata menos de codificación y más de conceptos, el código es solo un método para implementar estos conceptos. ¿Qué es la obligación? ¿Qué hace que las personas sean inteligentes? ¿Cómo aprendemos? ¿Cómo puede una computadora hacer eso / cómo no? ¿Se puede obtener el mismo resultado de una manera diferente? ¿Existen múltiples algoritmos de aprendizaje? En humanos, ¿qué necesitamos saber / tener para completar la tarea? Ect. Antes de aprender a codificar, hágase estas preguntas, piense en ellas y luego pregúntese mientras aprende la programación básica.
Te daré un ejemplo de cómo comenzar: un chatbot emula una acción humana, toma la entrada del lenguaje por algún sentido, analiza el significado de esta entrada con tantas restricciones como puedas imaginar (de qué contribuye cada palabra al significado general, a quién lo dijo, en qué contexto, cómo se relaciona esto con lo que generalmente dicen, etc.) y luego algún resultado, ya sea una acción, un recordatorio, una pregunta semántica, etc.
Realice este ejercicio durante unos minutos para darse cuenta de la complejidad del problema. El lenguaje es uno de los conjuntos de acción más complejos que cualquier cosa hace en el universo , no es el problema más fácil. Solo reconocer lo que dice la gente llevó décadas, millones de dólares y muchos doctorados.
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Pero si todavía estás interesado, así es como comenzaría:
- Primero, aprende rápidamente un lenguaje de script. Recomiendo Python ya que hay muchas bibliotecas, muchos recursos, y pasas menos tiempo depurando y más tiempo codificando. Consíguelo aquí @ Bienvenido a Python.org y un gran tutorial Codecademy: aprenda a codificar, interactivamente, gratis
- A continuación, siga pensando en el problema y cada vez que aprenda algo nuevo sobre el idioma, piense cómo se puede aplicar al problema. (por ejemplo, si aprende la función input (), esa podría ser la forma en que sintió el texto, una lista podría almacenar múltiples entradas, un diccionario podría almacenar entradas etiquetadas, etc.)
- Si alguna vez te sientes frustrado por aprender el idioma y qué renunciar, mira un video de YouTube sobre IA o bots de chat o IBM Watson, te ayudará a seguir adelante.
- Una vez que sienta que tiene una sólida introducción básica al lenguaje, haya realizado algunos proyectos más pequeños y haya terminado codecadamy, entonces es hora de comenzar a trabajar en el proyecto. Sugiero que tenga tres partes como las que mencioné anteriormente, alguna función para recopilar la entrada, una función para analizarla y una función para hacer algo con esa información. Comenzaría con la plantilla más simple aquí, y te daré algunos consejos. Busque la API de Wikipedia. Es un gran lugar para buscar información. Busque palabras clave en la entrada y luego utilícelas para consultar Wikipedia. Pronto tendrá su primer chatbot completamente funcional. Llamaremos a esto el modelo de búsqueda-respuesta-búsqueda. Tómese un breve descanso, navegue por la web en busca de inspiración y luego comience a pensar en la siguiente fase.
- Probablemente quiera más que hacer una pregunta y obtener una respuesta breve. Aquí es donde entra en juego todo el pensamiento que te dije que hicieras. ¿Qué es lo que quieres que haga el bot de chat y, lo que es más importante, cómo quieres que lo logre? Fetch-lookup-answer es exitoso, pero le falta mucho, afortunadamente aunque acaba de construir una plataforma, vaya a hacer cosas más sofisticadas. Aquí es donde se utilizan términos sofisticados como NLTK, redes neuronales, aprendizaje automático y cualquier otra cosa que se te ocurra en el elegante departamento de kits. Lo que use dependerá de cómo se haya preguntado anteriormente. ¿Quieres que aprenda algo vagamente similar a cómo lo hacen los humanos? Red neuronal. Pero tenga en cuenta que esto se volverá complejo muy rápido. ¿Qué pasa con un kit de herramientas altamente funcional? No, pero lo que gana en usabilidad y precisión se pierde en la abstracción biológica. ¿Dónde aprendes sobre esto? Aquí: Tutoriales de programación de Python y aquí scikit-learn: aprendizaje automático en Python y aquí Todos los símbolos en TensorFlow | TensorFlow. Una de las razones principales por las que te hice aprender Python fue para que obtener estas bibliotecas sea muy fácil.
- Y aquí es donde te dejo. Tenga en cuenta que a las personas se les pagan cientos de miles de dólares para resolver este problema, así como a doctores, estudiantes de maestría, niños y su garaje y todos los demás. Es difícil pero satisfactorio y te unirás a una gran comunidad de grandes personas si te tomas en serio el proyecto. Si no lo está, simplemente construya un Jarvis kickass para ejecutar su apartamento o dormitorio, o un siri o google ahora para responder preguntas. O la primera IA general … pensándolo bien, espere a la última. Preguntas? Busque en Google todos ellos, y si no puede encontrar la respuesta, publique otro comentario o pregunta aquí o en quora. ¡Feliz codificación!
