¿Es el análisis de sentimientos (basado en la minería de datos) la forma más fácil de proceder con la IA “similar a la humana”?

La IA “similar a la humana” se conoce comúnmente como AGI o “Inteligencia General Artificial” [1]. Creo que el “análisis de sentimientos” está de hecho más estrechamente relacionado con el agente de conversación (también conocido como chatbot) PNL o AI de lo que la gente parece darse cuenta.

Tenga en cuenta que hay dos capas para la IA “similar a la humana”. Uno es la capa de voz o el sistema de diálogo (que usa esencialmente la misma tecnología que el análisis de sentimientos, pero de una manera diferente). La segunda capa es la “cognitiva”, tal vez más como IBM Watson en que en realidad está “entendiendo” los conceptos y sus relaciones. Entonces, la fusión de Apple Siri e IBM Watson daría una idea de una IA más “humana”. Una vez que Apple lanza un SDK de Siri e IBM lanza su API de Watson, entonces las personas pueden comenzar a piratear y darse cuenta de este potencial. (Por supuesto, la disponibilidad de plataformas de middleware AI robustas también sería útil).

Sin embargo, Seth Grimes probablemente tenga razón en que el camino “más fácil” hacia adelante sería con el aprendizaje automático basado en el crowdsourcing. Quizás algún día las máquinas digieran y aprendan de Quora.

[1] Inteligencia general artificial

La forma más fácil de proceder con la inteligencia artificial “similar a la humana” puede ser utilizar analistas humanos y restringir la inteligencia artificial a la gestión del proceso a través del abastecimiento público utilizando herramientas como CrowdFlower y Crowd Control.

No lo creo. Nuestro trabajo en las clasificaciones de las transmisiones de Twitter ha demostrado que para proporcionar automáticamente conjuntos de datos accionables para el contacto de los clientes con las empresas, la clasificación de sentimientos +/- no tiene mucho sentido, y una mejor clasificación de las transmisiones sería contactar / no contactar.
Si bien no estamos trabajando en inteligencia artificial, creo que cualquier proyecto comercial de inteligencia artificial debe funcionar en un problema real y solucionable a corto plazo. Hacer un análisis correcto de los sentimientos es excelente, pero no proporciona ningún llamado a la acción a la empresa; tomar los datos no estructurados de una empresa y clasificarlos de manera inteligente y significativa podría proporcionar información sobre la inteligencia artificial al tiempo que respalda un flujo de ingresos.