Esa es una muy buena pregunta y no estoy seguro de que alguien realmente sepa la respuesta. Creo que es seguro decir que la publicidad no está realmente impulsada por la tecnología … el único avance tecnológico importante en el momento adecuado fue la combinación de DeepMind de aprendizaje profundo y Q-learning, que (desafortunadamente) no tiene nada que ver con ninguna de las conversaciones agentes (de ahora en adelante chatbots) de los que la gente habla y libera.
Ni siquiera estoy realmente seguro de que pueda atribuir esta ola actual al “mercado” … No creo que los proveedores estén lanzando chatbots en respuesta a la demanda de los clientes. La realidad es que los chatbots generalmente no son muy buenas interfaces de usuario y a las personas no les gustan. Ciertamente no les piden hablar con humanos reales. Las personas que están creando y lanzando chatbots en masa en este momento están experimentando con una nueva forma de combinar bajo costo y una mejor experiencia de usuario, y eso es increíble; pero tan pocas personas han tenido éxito que realmente no creo que el mercado esté presionando para un montón más.
Entonces, ¿qué pasó realmente aquí? Algunas cosas supongo:
- ¿Cuál es la principal diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático?
- ¿Qué tan avanzada es la mejor IA en 2017 y qué tan avanzada podría ser la mejor IA en 2037?
- ¿Se puede usar la suma de todo el conocimiento sobre Quora para la inteligencia artificial?
- ¿Se puede deshacer selectivamente el entrenamiento en redes neuronales?
- Cómo mejorarme en IA
- La popularidad masiva de Slack en los últimos 18 meses ha reactivado el chat como una de las principales interfaces de comunicación; Se podría argumentar que es la primera vez que realmente ha sido una interfaz dominante en entornos empresariales. La proliferación inicial de bots no es sorprendente porque tiene precedentes en Hipchat e IRC antes.
- El 12 de abril de este año, Facebook abrió su plataforma Messenger a los programadores de chatbot. Messenger es la segunda plataforma de mensajería más popular del mundo (detrás de WhatsApp, propiedad de Facebook), por lo que es una gran oportunidad para cualquier persona o grupo que desee obtener exposición.
- Ha habido un aumento generalizado en el inicio de aprendizaje automático / IA en los últimos años. Las razones de ese aumento son una respuesta diferente, pero cada vez que vea un interés renovado en esos campos, gran parte de esto se traducirá en chatbots. La interfaz de lenguaje natural es, con mucho, el problema de IA más fascinante que tenemos hoy (resolverlo significa resolver la famosa prueba de Turing). Con ese aumento surgieron varias nuevas empresas que desarrollaron plataformas y herramientas para que las personas puedan hacer chatbots. Esto posicionó bien el espacio para el interés en construir tales agentes en Messenger y Slack.
- AlphaGo derrotó a Lee Sedol para “conquistar” el juego de Go. Esto no era tan importante en la conciencia pública como Deep Blue golpear a Kasparov, pero estaba allí. Nuevamente, el resurgimiento del interés público en la IA, gran parte de lo cual se traduce en una interfaz de lenguaje natural (chatbots). Los medios de comunicación ahora tenían una razón para hacer mucha más cobertura de toda la actividad que ya estaba ocurriendo en el # 1-3 arriba.
Entonces, ¿qué pasa después? Sé que no preguntaste, pero obtienes este gratis 😛
A medida que los chatbots se vuelven más convencionales y más personas los usan, la gente recordará cuán torpes son las implementaciones actuales de la interfaz de lenguaje natural. Es realmente difícil tener una conversación natural. Se han producido algunas mejoras en los agentes que mantienen a los usuarios en el “script” aprobado, pero la realidad es que todavía no es una experiencia elegante y agradable para el cliente.
Después de un oleaje inicial (en el que probablemente estamos), el uso de chatbots se caerá. Afortunadamente, el aumento habrá impulsado a varios agentes útiles reales a la popularidad y esa utilidad se mantendrá mediante la aparición de la “burbuja” de chatbot. Las lecciones aprendidas de esos pocos éxitos se integrarán en los esfuerzos del aprendizaje automático y los fanáticos del chatbot que continuarán trabajando a través de los volubles opiniones del público.
En el fondo, los académicos continuarán investigando y los practicantes continuarán empujando el sobre. El aprendizaje profundo continuará aplicándose a más y más cosas. La ley de Moore progresará. Los chatbots se acercarán cada vez más a una conversación realmente natural, hasta que finalmente pasen la prueba de Turing a mediados de la década de 2030.
