Machine learning vs Sistema experto

¿Alguna vez cuando eras estudiante y estabas a punto de presentar un examen optaste por memorizar toda la información que el profesor te dio durante el curso? No dudamos que el resultado de esa prueba haya sido más que satisfactorio, sin embargo, ¿qué tanto sabes de aquella información que por salir del paso decidiste memorizar, y qué tanto recuerdas de los conocimientos que con instrucción y guía de tus profesores comprendiste?  

Sin duda existe una relevante diferencia entre comprender y memorizar, de la misma manera sucede con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje automático, dos conceptos clave en el desarrollo de chatbots que conviene conocer para entender las entrañas y alcances de tu plataforma conversacional.

Más conocimiento y menos fricción

Recientemente los sistemas de aprendizaje automático como machine learning o deep learning han sido un boom en en el terreno de la Inteligencia Artificial. Crear una chatbo capaz de aprender por sí mismos suena tan fantástico como tener a Hal, la súper computadora de Space Odyssey solucionando todos nuestros problemas de negocio, sin embargo, no hay que ignorar todo lo que conlleva tener un Hal en nuestra operación:  ¿ambigüedad, datos, problemas de escalabilidad?

Si bien el machine learning y más recientemente el deep learning pueden realizar tareas impresionantes, aún queda mucho por recorrer, incluso, Apoorv Saxena, gerente principal de productos en Google considera que pese a los avances de han tenido las grandes compañías, no podemos cantar victoria en el terreno del aprendizaje automático, ya que el procesamiento del lenguaje natural es extremadamente difícil y  requiere una gran cantidad de conocimiento humano.

Entender oraciones o juntar el significado de varias palabras

El aprendizaje automático del machine learning o deep learning analiza el significado de cada palabra, creando un sin número de combinaciones. Una oración de apenas 13 palabras puede tener hasta 3 billones de posibles significados. En este sentido además de enfrentar un severo problema de ambigüedad, los chatbots estructurados con estos aprendizajes están destinados a encarar un desafío de información, pues requerirán parcelas y parcelas de datos.

Antes que en datos, el procesamiento de lenguaje debe apoyarse en lingüistas y filólogos, especialistas que logren definir las reglas conversacionales que encaminarán a tu chatbot a un contexto puntual donde tus clientes conectan con tus productos, esta dinámica es posible de implementar a través del aprendizaje supervisado.

¿Dirigir ejemplos o confiar en el algoritmo?

En el aprendizaje supervisado se sustituyen los algoritmos por ejemplos, es el caso del sistema de filtrado de spam que usa Gmail, donde el usuario ayuda a identificar cuáles son los correos no deseados, llegando a un determinado punto en que la aplicación es capaz de extraer un modelo para poder predecir cuáles de los correos son basura.

Por otro en el aprendizaje automático es la misma plataforma conversacional la que, con base en un algoritmo preestablecido, obtiene patrones para crear un modelo parecido a las redes neuronales de los seres humanos, una verdadera ventaja que permite a tu chatbot aprender a tomar decisiones a partir de los datos. El gran inconveniente de este proceso llega cuando decides incluir nueva información, pues tendrás que entrenar nuevamente tu conjunto de datos. En este sentido el aprendizaje automático se torna poco escalable.

De nada sirve mucho conocimiento si no se sabe aplicar

Si bien el aprendizaje automático es sumamente atractivo por sus revolucionarios avances, para el ámbito comercial, poco sirve un chatbot potenciado con deep learning y capaz de auto aprender si desconoce las reglas de negocio, las posibles preguntas de un cliente y la forma más atinada de responder, y si a eso le sumas que tiene que ser entrenado durante millones de horas y alimentado con gigantescas granjas de datos podría ser que no sea el sistema de aprendizaje más rentable para tu chatbot empresarial.

Puedes tener al chatbot con la tecnología más fenomenal del momento, sin embargo, ¿qué tanta de la información que ha almacenado es funcional para tu negocio? y ¿qué tanto debes invertir en tecnología que aún no ha alcanzado ni la base de sus expectativas?

En Gus Chat te invitamos a conocer más sobre el aprendizaje supervisado, contáctanos y conversa con nuestro equipo de lingüistas, filólogos y diseñadores de user experience.

¿Quieres averiguar más sobre el aprendizaje supervisado?

 

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