La Pitch Avatar El equipo comparte su visión de la evolución de las herramientas de IA conversacional y explora cómo la inteligencia artificial nos "hablará" en el futuro.
A pesar de la creciente popularidad y el uso generalizado de las herramientas de IA conversacional, todavía enfrentan varias limitaciones y desafíos. La formación y la comprensión del lenguaje natural de estas herramientas y, en consecuencia, la calidad de sus respuestas, a menudo no cumplen con las expectativas de los usuarios. Las IA conversacionales frecuentemente experimentan "alucinaciones mecánicas", luchan con la recuperación de información y se confunden con consultas complejas, especialmente aquellas con subtexto o jerga.
Según nuestra experiencia, la mayoría de los equipos que desarrollan AI conversacional Actualmente, nos centramos en abordar estas cuestiones. Como resultado, podemos anticipar que la IA mejorará la comprensión, la comunicación y la eficacia general, lo que conducirá a una adopción más amplia en el futuro cercano.
La IA pronto podrá aprender de forma autónoma y hacerlo rápidamente
En la actualidad, entrenar a la inteligencia artificial conversacional es un proceso largo y costoso que lleva varios meses. Implica la recopilación de textos y datos extensos para que la IA los "lea" y requiere recursos significativos para identificar y corregir errores. Una parte importante y costosa de este proceso es identificar y corregir los errores que comete la IA. Todo lo anterior se aplica tanto al entrenamiento básico de las IA como a la creación de agentes conversacionales especializados basados en ellas, diseñados para diversas tareas profesionales. Por ejemplo, consultores de IA, vendedores de IA, Presentadores de IA, Y otros.
Sin embargo, este enfoque de formación tradicional pronto quedará obsoleto. Se están desarrollando e implementando activamente métodos de entrenamiento automatizados para la IA conversacional. Estos métodos permiten a la IA acceder a fuentes de información, como Internet, y aprender por sí misma de forma continua. Esto permitirá que la IA se mantenga actualizada con la información más reciente y se adapte a los cambios en el lenguaje natural en tiempo real.
La IA mejorará en la comprensión y formulación de respuestas
La inteligencia artificial moderna todavía no nos comprende muy bien. Se basa en el significado literal de palabras y expresiones, lo que dificulta la comprensión del subtexto y las emociones. En consecuencia, las respuestas de la IA pueden ser inesperadas y, a menudo, carecen de profundidad y variación emocional, y mucho menos sus respuestas suelen ser monótonas y sin ningún color emocional.
Actualmente se están centrando importantes esfuerzos en mejorar las técnicas de aprendizaje profundo para hacer que la IA conversacional sea más "humana". Esto incluye mejorar la capacidad de la IA para reconocer las preferencias del usuario, comprender el contexto, apreciar el humor e interpretar los diversos matices semánticos de palabras y expresiones.
En un futuro próximo se espera que la IA se vuelva cada vez más... Interactuar con personas usando audio y datos de video. Al aprender a interpretar expresiones faciales y entonación vocal, la IA conversacional avanzará en la comprensión de la expresión emocional. Como resultado, las respuestas de la IA no solo serán más precisas y coherentes, sino también más creativas, variadas y emocionalmente coloreadas.
La IA aprenderá a manejar múltiples tareas simultáneamente
Actualmente, la mayoría de la IA conversacional opera en un Principio de “una pregunta, una respuesta”. Las preguntas complejas o de varias partes a menudo superan las capacidades de estos sistemas, lo que da lugar a respuestas incompletas o insatisfactorias. Por lo tanto, al comunicarse con la IA moderna, no se recomienda asignarles tareas que consten de varios elementos y requisitos. Por regla general, cuanto más breve y clara sea la pregunta que se le plantea a una IA de diálogo, más rápido y mejor responderá. Además, las IA modernas aún requieren procedimientos bastante complejos para convertirse en herramientas especializadas en diversos ámbitos profesionales. En otras palabras, la adaptabilidad de la IA a nuevos escenarios todavía deja mucho que desear.
Para abordar estas limitaciones, muchos investigadores y desarrolladores se centran en lograr que la IA conversacional sea más adaptable y capaz de realizar múltiples tareas. Esto incluye dotar a la IA de la capacidad de buscar e integrar de forma independiente diversas herramientas para completar las tareas asignadas. Además, la IA puede buscar la ayuda de otros sistemas de IA, lo que permite una forma de autosuperación. Basado en las tareas en cuestión.
En resumen, los avances antes mencionados no son sólo correcciones aisladas sino que representan mejoras más amplias. Una vez realizados, estos desarrollos elevarán la calidad de la IA conversacional a un nivel fundamentalmente nuevo.
¡Buena suerte, éxito y grandes beneficios para todos!
