Pros y contras de la inteligencia artificial
En inteligencia artificial, los investigadores pueden inducir la evolución del lenguaje en sistemas multiagentes cuando los agentes de IA suficientemente capaces tienen un incentivo para cooperar en una tarea y la capacidad de intercambiar un conjunto de símbolos capaces de servir como fichas en un lenguaje generado. Estos lenguajes pueden evolucionar a partir de un lenguaje natural (humano) o pueden crearse ab initio. Además, una nueva lengua “interlingua” puede evolucionar dentro de una IA encargada de traducir entre lenguas conocidas.
En The Atlantic, Adreinne LaFrance hizo una analogía entre el maravilloso y “aterrador” lenguaje evolucionado de los chatbot y la criptofasia, el fenómeno por el que unos gemelos desarrollan un lenguaje que solo los dos niños pueden entender[5].
En 2017 los investigadores de OpenAI demostraron un entorno multiagente y métodos de aprendizaje que hacen emerger un lenguaje básico ab initio sin partir de un lenguaje preexistente. El lenguaje consiste en un flujo de símbolos discretos abstractos “sin fundamento” (inicialmente sin significado) pronunciados por los agentes a lo largo del tiempo, que llega a evolucionar un vocabulario definido y restricciones sintácticas. Uno de los símbolos puede significar “agente azul”, otro “marca de tierra roja” y un tercero “goto”, en cuyo caso un agente dirá “goto marca de tierra roja agente azul” para pedir al agente azul que vaya a la marca roja. Además, cuando son visibles unos a otros, los agentes pueden aprender espontáneamente la comunicación no verbal, como señalar, guiar y empujar. Los investigadores especularon que la aparición del lenguaje de la IA podría ser análoga a la evolución de la comunicación humana[2][6][7].
Desventajas de la inteligencia artificial
La convergencia de Big Data con la Inteligencia Artificial ha surgido como el desarrollo más importante que está dando forma al futuro de cómo las empresas impulsan el valor empresarial de sus datos y capacidades de análisis.
La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático son dos palabras de moda en este momento, y a menudo parecen usarse indistintamente. Ambos términos aparecen con mucha frecuencia cuando el tema es el Big Data, la analítica y las olas más amplias de cambio tecnológico que están barriendo nuestro mundo. Para ambos, el valor real para las empresas depende de los datos.
La inteligencia artificial (IA) es la inteligencia que muestran las máquinas. El término “Inteligencia Artificial” se aplica cuando una máquina imita funciones “cognitivas” que los humanos asocian con otras mentes humanas, como el “Aprendizaje” y la “Resolución de problemas”.
El aprendizaje automático (ML) es una clase de algoritmos que automatiza la construcción de modelos analíticos y da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente. Mediante algoritmos que aprenden de forma iterativa a partir de los datos, el aprendizaje automático permite a los ordenadores encontrar ideas ocultas sin necesidad de ser programados explícitamente.
Ensayo sobre la inteligencia artificial
La IA se refiere a los ordenadores que realizan tareas complejas que originalmente realizaban los humanos con la información existente. El aprendizaje automático es una forma de IA en la que los ordenadores se entrenan para tomar decisiones más inteligentes. El autoaprendizaje proviene de la lectura de grandes cantidades de datos. Con la IA, las empresas pueden realizar funciones que van desde la previsión financiera hasta las ventas en línea de forma más rápida y precisa que nunca, siempre que las máquinas se entrenen adecuadamente para aprender.
Del mismo modo, un chatbot de atención al cliente que haya sido debidamente entrenado con servicios de habilitación de IA puede atender consultas de atención al cliente en varios idiomas, tantos como necesite el bot para dar soporte a una empresa.
Sin embargo, para superar las barreras lingüísticas, los sistemas de IA necesitan ser habilitados con equipos de seres humanos que puedan enseñarles a entender todo, desde múltiples vocabularios hasta las necesidades contextuales de una audiencia. En Pactera, ayudamos a las empresas de varios mercados lingüísticos a integrar la IA en sus operaciones. A través de la habilitación de la IA, proporcionamos inteligencia humana para preparar, etiquetar y validar los datos para los modelos de aprendizaje automático a escala para apoyar una multitud de funciones con la IA, tales como centros de llamadas, mesas de ayuda, asistentes personales, vídeos de formación de los empleados, vídeos de instrucción de aplicaciones y bots de servicio al cliente con IA.
Inteligencia artificial Inglés
Los chatbots son utilizados por 1.400 millones de personas en la actualidad. Las empresas están lanzando sus mejores chatbots de IA para mantener conversaciones 1:1 con clientes y empleados. Los chatbots impulsados por la IA también son capaces de automatizar varias tareas, incluyendo ventas y marketing, servicio al cliente y tareas administrativas y operativas.
A medida que la demanda de software de chatbot se ha disparado, el mercado de empresas que ofrecen tecnología de chatbot se ha vuelto más difícil de navegar, ya que la competencia aumenta con muchas empresas que prometen hacer lo mismo. Sin embargo, no todos los chatbots de IA son iguales. Para ayudar a las empresas de todos los tamaños a encontrar lo mejor de lo mejor, hemos reunido los 16 mejores chatbots de IA para casos de uso empresarial específicos. También cubriremos los 5 mejores ejemplos de chatbot en el mundo real, pero más adelante hablaremos de ello.
Antes de hablar de los 16 mejores chatbots de IA, es importante diferenciar entre los chatbots de IA y los bots basados en reglas. Los bots de primera generación que adoptaron muchas empresas eran muy rígidos y proporcionaban experiencias de usuario pobres. Los chatbots basados en reglas se limitan a escenarios muy básicos.