Así Es XiaoIce, El Chatbot Chino De Microsoft Con Capacidades Emocionales Para Interactuar Mejor Con

Wednesday, 26 de diciembre de 2018
Así es XiaoIce, el chatbot chino de Microsoft con capacidades emocionales para interactuar mejor con los humanos
Si nos preguntasen por algún chatbot de Microsoft, el primero que nos vendría a la mente sería Tay, el polémico bot lanzado en 2016 que se volvió racista a fuerza de conversar con trolls en Twitter. However, si nos hablasen de otro llamado XiaoIce tendríamos más problemas a la hora de situarlo.
El motivo de ello es que XiaoIce, pese a llevar ya cuatro años en activo , hasta hace poco ha estado disponible únicamente para el mercado chino , si bien el gran tamaño de éste (y el hecho de ser accesible desde plataformas tan distintas como WeChat, QQ, Weibo, Meipai, Fb Messenger LINE) lo ha convertido por sí sólo en uno de los chatbots más populares del mundo.
Now, un equipo de investigadores de Microsoft ha publicado un artículo académico en el que desvela los secretos de su funcionamiento de XiaoIce. En él, nos desvelan que su principal misión es la de convertirse en “una IA con la que los usuarios sean capaces de establecer conexiones emocionales a largo plazo”, una característica que no sólo distingue a XiaoIce de los primeros chatbots sociales (como Eliza), sino también de otros asistentes como Cortana.
Cociente de inteligencia: Habilidades de diálogo específicas, como poder responder preguntas, recomendar preguntas, contar historias, etc.
Cociente emocional: Issue que incluye tanto la empatía (capacidad de predecir rasgos sobre el usuario individual con el que XiaoIce está conversando); y habilidades sociales (personalización de las respuestas al usuario).
Personalidad: “Está diseñada para parecer una chica de 18 años, confiable, simpática y con sentido del humor”.
Un chatbot centrado en la empatía
La compañía explicaba recientemente en un comunicado que su chatbot representa “sólo una pequeña parte de un marco masivo y multidimensional de IA que utiliza continuamente técnicas de aprendizaje profundo para absorber la clase de datos que desarrolla su coeficiente emocional… está utilizando sus interacciones con los humanos para adquirir habilidades sociales, comportamiento y conocimientos humanos”.
Harry Shum, vicepresidente ejecutivo de Inteligencia Artificial e Investigación de Microsoft, afirmaba el mes pasado que “cuando nos comunicamos, usamos el tono de voz, el juego de palabras y el humor, cosas que son muy difíciles de entender para las computadoras” y a las que deberemos dar respuesta si queremos ser capaces de trabajar conjuntamente con la IA.
Di Li, responsable del desarrollo de XiaoIce en el Centro de Tecnología y Software program de Asia de Microsoft, explica que
“Para crear un marco de AI, debes elegir tener en cuenta el coeficiente intelectual (IQ), el emocional (EQ) ambos. Y en ese caso, debes elegir con cuál empezar: nosotros elegimos centrarnos primero en el EQ y luego en el IQ”.
Gráfico del paper “The Design and Implementation of XiaoIce, an Empathetic Social Chatbot” in which they explain the evolution of XiaoIce's capabilities.
Indeed, when they launched the XiaoIce project, they deliberately discarded data based on users' requests for facts and figures, preferring to focus on data that would help “build a 'personality'” capable of helping to awaken users' empathy “This type of data is very valuable to us”.
70% of XiaoIce's responses come from its own past conversations
Microsoft researchers reveal that the company designs XiaoIce to optimize its performance in a metric called “Conversation Turns per Session” CPS; That is to say, “the average number of conversation turns between the chatbot and the user throughout a conversational session”.
The underlying concept is that, for Microsoft, the length of conversations seems to be an indicator of user satisfaction, so a high CPS would be positive.
Like this, from its launch until last May, XiaoIce generated more than 30.000 million conversation turns (until May 2018). “Today, 70% of XiaoIce's responses come from data extracted from its own past conversations”, researchers state.
For them, this constitutes an example of how artificial intelligence applications can become large-scale data generators and, ultimately, avoid reliance on external data sources.
Although this chatbot continues to extract data from a whole range of sources (public datasets, online services, web pages) y utilizándolos artificial intelligence blog para valorar la calidad de los datos de la propia aplicación, es previsible que ésta mejore paralelamente al crecimiento de su base de usuarios.
Lo mismo ocurrirá con la cantidad de temas que abordan estos datos (que los investigadores aún califican como “baja” porque “muchos de los temas nuevos menos discutidos en los foros de Internet no están incluidos”).
Imagen Microsoft
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