¿Son los chatbots el comienzo de la verdadera IA?

Los chatbots y la IA son las últimas palabras de moda en estos días, y todos hablan de cómo estamos entrando en una nueva era de inteligencia en la que ya no podremos distinguir los programas de computadora de los humanos. La verdad es que ya hemos visto muchas cosas que pensamos que solo eran posibles en las películas de ciencia ficción, y el futuro que consideramos lejano ya ha aparecido en el horizonte.

Tome el Siri de Apple como ejemplo. ¿Alguna vez pensaste que podrás chatear con un robot de IA y recibir respuestas como si estuvieras hablando con un verdadero amigo humano? El futuro está aquí, y definitivamente estamos a punto de presenciar muchas innovaciones que cambiarán por completo nuestras percepciones y romperán los límites de nuestra imaginación.

Los chatbots son cambiadores de juego, definitivamente, ya que son una forma de IA. Las empresas los utilizan cada vez más para interactuar con sus clientes y, muchas veces, las personas son completamente ajenas al hecho de que en realidad están conversando con un chatbot, que es realmente el punto.

Pero, ¿verdadera IA? Creo que estamos lejos de desarrollar una verdadera IA, y nadie puede decir con certeza que alguna vez se creará. La IA que existe hoy en día puede realizar varias tareas que los humanos pueden, solo que mucho más rápido, como cálculos complejos y análisis de datos, e incluso puede jugar un juego, como el ajedrez o el peligro. ¿Recuerdas cuando el robot de IBM, Watson, ganó el peligro?

Sin embargo, para que los programas de IA hagan algo, primero debe alimentarlos con datos. Sí, hay varios algoritmos de aprendizaje automático, pero no indican que las máquinas puedan aprender algo por sí mismas como lo hacen los humanos. Necesitan ser programados para recolectar datos particulares. Pueden aprender, adaptarse y responder preguntas, pero solo si están programados para hacerlo. Aprenden a responder reconociendo patrones en el habla, pero eso definitivamente no es una verdadera IA.

La verdadera IA significa que la IA puede pensar completamente como un humano y ser capaz de experimentar todos los sentimientos y emociones que podamos. Significa que puede tener motivos, ser creativo y usar la imaginación, que es algo que claramente no es posible, al menos no en este momento o en el futuro cercano. Para que la IA haga todo eso, debe ser consciente de sí misma. Necesita tener una conciencia, como nosotros, para que realmente pueda pensar.

Si queremos crear un cerebro humano tan artificial que incluya la señalización emocional, ese tipo de IA aún no podría mejorar sin nuestra ayuda. Llegaría hasta donde llega nuestra imaginación y aún así no podría hacer nada para lo que no está programado, simplemente porque no puedes construir una conciencia en una IA.

Por lo tanto, los chatbots pueden haber marcado el comienzo de una nueva era de IA, pero definitivamente no son el último puente hacia la verdadera IA, ya que necesitamos dar muchos más pasos para llegar a una apariencia de lo que realmente representa la verdadera IA. .

Avi Ben Ezra, el Director de Tecnología de Snachbot.me, cree que plataformas como la suya que permiten crear millones de nuevos chatbots de forma gratuita, son una ruta de crowdsourcing a la IA. Como dijo en la revista Chatbot: “Si se crean y conectan miles, incluso millones de chatbots, realmente se está aprovechando el tipo de energía intelectual que conduce a revoluciones tecnológicas”. Sin embargo, si alguna vez podremos o no crea una verdadera IA, solo el futuro lo dirá.

No son el comienzo de la “verdadera IA”, pero probablemente serán la primera interfaz basada en IA con la que la mayoría de los clientes interactúan.

Muchas empresas usan la Inteligencia Artificial de alguna manera, Facebook la usa para monitorear sus centros de datos para ahorrar electricidad, por lo que la revolución ya ha comenzado.

La inteligencia artificial que se utiliza para potenciar las interacciones con los clientes es el primer paso en la reducción de la inteligencia artificial, estamos preparados para ver una revolución similar a la de la computadora personal; AI en manos de todos.

Las empresas que no incorporan cosas como los chatbots con inteligencia artificial sufrirán los mismos dolores que las empresas que no implementaron las redes sociales antes. ¿Por qué? En pocas palabras, debido a la magnitud que hacen y ahorran dinero para las empresas que comenzaron a usarlos.

Los líderes de la industria para esta revolución han sido la banca y la atención médica, quienes han visto increíbles ganancias fiscales del programa.

El tiempo promedio ahorrado por consulta de chatbot en comparación con los centros de llamadas tradicionales es de 4 minutos en chatbots para los sectores de banca y atención médica, lo que muestra una mayor interacción pero con menores costos. Para el año 2022, se esperan ahorros de más de $ 8 mil millones en la industria bancaria, y se espera que Chatbots ahorre a los bancos entre $ 0.50 y $ 0.70 por interacción. Bank of America, JPMorgan Chase, Capital One, MasterCard y American Express son solo algunos bancos que han implementado chatbots.

A medida que más industrias se den cuenta de las ganancias que pueden obtener de este simple avance, se subirán al tren. Según un informe de Business Insider, el 80% de las empresas buscan incorporar chatbots para 2020 y, según otro estudio de Gartner, los chatbots impulsarán el 85% de todas las interacciones de servicio al cliente para el año 2020. La persona promedio tendrá más conversaciones con bots que con su cónyuge

Si desea leer más sobre AI y su futuro, hay un montón de blogs y artículos de los que puede leer, los he vinculado aquí y aquí.

Realmente es #rainingChatsandBots

Si realmente profundizamos en las razones por las que los sitios web reemplazaron las aplicaciones y aplicaciones cliente, los sitios web de mensajería pueden y reemplazarán las aplicaciones móviles, descubriremos que el comportamiento de los usuarios cambia cuando la tecnología avanza significativamente y los usuarios alcanzan un punto de saturación en términos de uso

Para las aplicaciones del cliente, era la disponibilidad generalizada de Internet y la necesidad de hacer las cosas en cualquier lugar y en todas partes.

Para los sitios web, fue la revolución de los teléfonos inteligentes y la necesidad de hacer las cosas sobre la marcha.

Para las aplicaciones ahora, son los avances en IA y la necesidad de hacer todo de inmediato. Los usuarios ya no toleran la molestia de encontrar y descargar una aplicación sobre la marcha; Por lo general, es una pérdida de datos, paciencia y tiempo.
Y no importa cuán grande sea la UI / UX de su aplicación, siempre habrá usuarios que simplemente no la entiendan y se frustran porque el proceso no es natural.

Con los chatbots , no tienes que descargar nada. Es una experiencia más natural y puedes ir directamente a tu objetivo.

Eso no se puede decir ahora. Como la IA es difícil de comparar con el cerebro del ser humano, pero no aprendemos día a día. Chatbot usando Watson aprende con la computación cognitiva a medida que se hacen más preguntas y se configuraron los datos iniciales.

Al igual que los niños menores de 5 años se volvieron más inteligentes cuando los guiaron

con ejercicio mental y físico. Del mismo modo, Chatbot necesita completar datos relevantes y entrenarlos con un algoritmo de aprendizaje cognitivo.

Cuando los científicos desarrollen miles de algoritmos que funcionen en conexión y aprendan día a día, entonces habrá super

chatBot / robot inteligente. Podemos esperar algún tipo de resultado como este en 30/40 años. Pero el cerebro humano tiene limitaciones de pensamiento, por lo que también puede tomar 300 años.

Facebook hizo un experimento con los chatbots de IA hace un par de meses. Y lo que sucedió fue que los programas comenzaron a conversar entre ellos en un idioma extraño. Parece que inventaron un nuevo lenguaje mucho más rápido que el nuestro. Cierran el experimento y evitan sinceramente dar opiniones y explicaciones sobre lo que sucedió, ni siquiera especularon. Entonces, mi respuesta a su pregunta es Sí, son el comienzo de la verdadera Inteligencia Artificial

Las limitaciones actuales en el procesamiento del lenguaje natural y la mala implementación han provocado que algunos críticos se expresen en contra de los chatbots.
Pero como cualquier concepto nuevo, lleva tiempo definir estándares y marcos (técnicos y de conversación) y poner en práctica las mejores prácticas.
Pero esto es todo, estamos en la era del chatbot y la era del chatbot es hacer que las personas se sientan cómodas interactuando con una entidad virtual como una forma de hacer las cosas.

More Interesting

¿R necesita una herramienta de flujo de trabajo visual como RapidMiner y Knime?

Cómo leer esta arquitectura de red neuronal convolucional

¿Por qué el bandido multi-armado es un MDP de un estado?

Todos estos algoritmos de aprendizaje automático, ¿cuál es el punto? Parece que la elección del algoritmo de aprendizaje automático, el árbol de decisión, la red neuronal, svm, no es tan importante como la selección de características y el proceso de extracción de características que determina lo que entra, basura en basura, ese tipo de cosas.

¿Cómo deciden los científicos computacionales qué estrategia usar para la validación cruzada?

¿Por qué Microsoft decidió usar bosques aleatorios en el Kinect?

¿Qué puede hacer el aprendizaje automático además de la clasificación? ¿Hay más?

¿Cuáles son algunos buenos documentos sobre la extracción de sinónimos de los registros de consultas?

¿Qué dice el profesor Yaser Abu-Mostafa en su conferencia sobre la viabilidad del aprendizaje?

¿Cuáles son las herramientas / software más utilizados para el aprendizaje automático / big data?

Hipotéticamente, ¿sería posible cultivar tejido cerebral usando células madre y luego usarlo como un procesador distribuido para tareas de aprendizaje complejas?

La minería de datos es una versión más fuerte de ajuste de curvas, ¿es correcta?

¿Cuáles fueron los algoritmos utilizados para los chatbots antes de que surgiera el aprendizaje profundo?

¿Se puede dividir un modelo de regresión logística multinomial en modelos de regresión logística binarios separados?

¿Cómo se puede diseñar la topología de una red neuronal artificial con una capa oculta para lograr efectivamente la reducción de la dimensionalidad?