Permítame abordar el concepto de aprendizaje, si puede resultar crítico para cualquier respuesta a su pregunta.
- El alcance
Necesitamos aclarar lo que vamos a esperar de nuestra máquina:
¿El alcance debe incluir habilidades cognitivas, como memoria, cálculo, análisis y resolución de problemas? La respuesta debe ser un claro SÍ.
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¿También requerimos habilidades motrices (psico), como moverse y mover cosas, tal vez conducir un automóvil? Este no sería un objetivo principal para un chatbot, aunque probablemente apreciaríamos hablar con el robot que conduce nuestro automóvil. Sorprendentemente, la adición de habilidades motoras, aunque se sumaría a la complejidad del sistema, en realidad podría agregar restricciones importantes que son identificables en el espacio físico que pueden utilizarse para aumentar la calidad de la interacción con el chatbot. ¿Como funciona esto? Los entornos físicos proporcionarían información que se puede agregar al conjunto de instrucciones que limitan el espacio de temas relevantes.
Finalmente, ¿la máquina necesita habilidades afectivas, es decir, necesita saber acerca de cosas que puedan gustarle o aborrecer, necesita saber acerca de la tristeza y la alegría? Obviamente, una máquina que reconoce, navega y negocia con precisión tales asuntos parecería más empática.
- Sentidos y sensores
Aunque probablemente tengamos menos de 10 sentidos, se puede inferir de la literatura sobre los sentidos y la percepción de que los humanos pueden procesar información relacionada con varios cientos de sentidos más o menos distintos. Además de ver, oír, sentir cinestésicamente, oler y saborear, también tenemos sentido del equilibrio, sentido de los negocios, sentido de la equidad y mucho más.
Un chatbot se limitaría a tratar con aquellas partes que se pueden cosechar adecuadamente con cualquier conjunto de sentidos que pueda estar conectado a la máquina. En la mayoría de los casos, esto solo significaría trabajar con información escrita, pero, muy pronto, también con información auditiva (bueno, esto ya es parcialmente una tecnología de trabajo). - La naturaleza del aprendizaje.
Todo potencial para el aprendizaje (cognitivo) comienza con el reconocimiento de algún hecho (a través de los sentidos o en base a la detección previa, o incluso solo en base al pensamiento y a la toma de conciencia).
Podemos denotar esto por “esto / aquello”.
En el nivel más básico, y no se necesita aprendizaje para esto, podemos incluir un poco más de complejidad:
[1] “esto / aquello” es “algo”
Ahora esto se está volviendo un poco abstracto, así que traduzcamos la sintaxis en un ejemplo:
[1] “Las naranjas son buenas”
Hemos agregado el número 1 para indicar que esta es una declaración de primer orden.
[2] Extraño mucho el sabor de las naranjas porque [1]
Vemos que nuestra declaración de primer orden fundamenta nuestra declaración de segundo orden = una evaluación sobre la declaración de primer orden con un pie sólido en la realidad percibida.
Ahora podemos agregar otra evaluación:[3] Me acabo de dar cuenta de que echo de menos a los viejos / a mis amigos en casa y al huerto de naranjos (los llamaré / me conseguiré un boleto / esos fueron los días, etc.)
Este fue solo un ejemplo simple, y la gente hace varias inducciones, deducciones e incluso secuestros todo el tiempo.
Un chatbot que no reconozca el orden de una declaración en relación con lo que ha sido o podría haber sido o podría haber sido parte del diálogo se sentirá menos que empático.
Dado que la empatía es mi criterio para aprender, todavía estoy buscando máquinas que muestren signos de esto.
