CONCLUSIÓN CLAVE
- Los chatbots basados en reglas se basan en condiciones y palabras clave predefinidas para proporcionar respuestas, y carecen de la capacidad de adaptarse al contexto o aprender de interacciones anteriores.
- Los chatbots de IA, como ChatGPT, utilizan grandes modelos de lenguaje entrenados en conjuntos de datos masivos para simular conversaciones similares a las humanas y comprender el contexto conversacional.
- Los avances en los chatbots de IA incluyen la incorporación de inteligencia artificial general (AGI) y encarnaciones físicas, como robots humanoides, que muestran el potencial para interacciones más interactivas y conversacionales con los humanos.
Los chatbots han sido una herramienta en línea peculiar pero útil desde hace algún tiempo. El auge de los modelos de lenguaje basados en IA, como GPT-4 y el chatbot ChatGPT que impulsa, le ha dado a la interfaz humano-robot-humano un nuevo toque. Pero, ¿cómo simulan los chatbots de IA conversaciones similares a las humanas? ¿Cómo puede una computadora simular conversaciones con personas?
¿Qué son los chatbots? ¿Cómo funcionan los chatbots?
Antes de ChatGPT, Claude y Google Bard, existían chatbots más rudimentarios. Estos se conocen como chatbots basados en reglas o chatbots de árbol de decisiones.
Un chatbot basado en reglas no se adapta a situaciones ni comprende el contexto y no puede simular la lógica humana. Más bien, tienen una serie de reglas, patrones y árboles de diálogo establecidos por el desarrollador que deben cumplir.
Los chatbots basados en reglas siguen condiciones predefinidas cuando se les solicita. Las palabras clave son un factor importante aquí. El chatbot escanea las entradas del usuario en busca de palabras específicas para ayudarlo a comprender lo que se pregunta. Sin la capacidad de comprender el contexto, un chatbot basado en reglas debe confiar en pistas como esta para brindar una respuesta útil.
Muchas empresas utilizan chatbots basados en reglas como intermediario entre un cliente y un representante humano. Si alguna vez intentó comunicarse con su proveedor de energía o de servicios celulares, es posible que primero le hayan pedido que explique su consulta a un chatbot. Alternativamente, puede aparecer un chatbot cuando visite un sitio web si tiene preguntas.
Los chatbots basados en reglas no pueden responder preguntas muy complicadas y en capas. Están diseñados para responder a consultas breves y sencillas, como «Cambiar los datos de mi cuenta». Una pregunta que contenga muchas variables probablemente estará fuera del alcance de un chatbot basado en reglas, ya sea porque no está capacitado para interpretar el lenguaje natural o porque su base de datos de conocimientos es limitada.
Los chatbots basados en reglas no pueden mejorar sin la intervención manual en el lado del desarrollo. Esto se debe a que no pueden aprender de interacciones anteriores.
Los chatbots de IA también reciben reglas. ChatGPT, por ejemplo, no puede jurar ni dar consejos penales. Sin embargo, la forma en que los chatbots de IA funcionan e interactúan va mucho más allá de lo que cualquier chatbot basado en reglas puede manejar.
Cómo funcionan los chatbots de IA
Los chatbots de IA no comenzaron con ChatGPT. Antes de que ChatGPT llegara a la corriente principal, algunos chatbots menos avanzados todavía usaban IA para interactuar con sus usuarios humanos.
Tomemos como ejemplo a Eviebot. Lanzada en 2008, Evie utiliza IA para interactuar con los usuarios. Como chatbot de aprendizaje con inteligencia artificial, Evie puede desarrollar sus habilidades de conversación al observar lo que otros usuarios han escrito en el pasado. De hecho, Evie utiliza el mismo sistema de inteligencia artificial que Cleverbot, otro chatbot que se convirtió en un éxito generalizado a finales de la década de 2000 y principios de la de 2010.
Pero este chatbot está muy lejos de las versiones modernas que utilizamos hoy en día.
Como puede ver en la captura de pantalla anterior, Evie no es buena para responder preguntas con precisión ni para tener en cuenta el historial de conversaciones. En solo unos segundos, el chatbot dijo que se llamaba Eliza, pero luego lo cambió a Adam en la siguiente respuesta.
Además, Evie no es un gran recurso informativo. Cuando le preguntamos a Evie qué tan grande era el sol, ella respondió: «Más grande que mi futuro». Si bien es cómica, Evie no es experta en brindar datos a los usuarios, independientemente de cuán comunes puedan ser. Si está buscando una experiencia de chatbot más divertida o extraña, Evie puede ser la opción correcta para usted.
Sitios como Cleverbot y Evie son ciertamente entretenidos, pero no son adecuados para un uso práctico. A finales de 2022, el mundo empezó a ver lo increíblemente útiles que podían ser los chatbots con IA.
¿Cómo simulan los chatbots conversaciones?
La pregunta sigue siendo: ¿cómo simulan los chatbots de IA como ChatGPT conversaciones precisas con humanos? ¿Cómo pueden parecer casi indistinguibles de una persona normal sentada frente a un teclado?
En noviembre de 2022, OpenAI lanzó una versión de acceso público de su modelo de lenguaje grande GPT-3.5 llamado ChatGPT. Este fue el primer chatbot de IA que mostró la capacidad de simular conversaciones muy parecidas a las humanas. Tenemos un artículo dedicado que explica ChatGPT en profundidad, pero hay algunos consejos importantes a tener en cuenta aquí.
En primer lugar, el elemento «GPT» del nombre de la herramienta significa «Transformador generativo preentrenado», que es una especie de modelo de lenguaje grande (LLM). Es posible que haya visto estos dos términos con mucha frecuencia hasta 2023, pero ¿qué significan realmente?
Un LLM es un modelo de aprendizaje de IA utilizado por los principales chatbots de IA que se ven hoy en día. Está impulsado por un algoritmo de inteligencia artificial que utiliza el aprendizaje profundo para operar a un nivel increíblemente complejo. Todos los LLM están capacitados con conjuntos de datos muy grandes, lo que les brinda una enorme reserva de conocimientos para resolver problemas y responder consultas. ChatGPT-4, por ejemplo, fue entrenado con entre 1 billón y 1,7 billones de parámetros y terabytes de datos (aunque OpenAI no ha revelado exactamente cuántos).
Un GPT es un tipo específico de LLM que comprende una red neuronal capaz de realizar aprendizaje profundo. Los GPT son modelos previamente entrenados que cuentan con enormes bases de datos de información de las que aprender. En el caso de ChatGPT, esto incluye textos de libros, revistas, artículos y más. Pero incluso con todos estos datos, ¿cómo ChatGPT habla con las personas de forma humana?
Durante el desarrollo de ChatGPT, se entrenó utilizando el método de aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF). Esta forma de capacitación utiliza refuerzo para convertir ChatGPT en el chatbot deseado. Con un modelo de recompensa y retroalimentación, ChatGPT puede comprender qué respuestas son útiles o «buenas» y cuáles no. Este método también permite a ChatGPT captar mejor el contexto conversacional, lo que significa que puede responder preguntas de manera más efectiva.
El procesamiento del lenguaje natural de ChatGPT también juega un papel importante en la forma en que responde a los usuarios, incluido el reconocimiento de patrones y sentimientos de lenguaje específicos. En su entrenamiento, el algoritmo recibió ejemplos de conversaciones humanas para comprender mejor cómo se comunican los humanos. El algoritmo puede incluso tomar nota de señales, como saludos y despedidas, para monitorear el estado de la conversación.
¿Cómo avanzan los chatbots con IA?
OpenAI ha publicado información limitada sobre GPT-5, la próxima versión de su LLM. Lo que es particularmente interesante acerca de GPT-5 (además de su base de conocimientos más actualizada) es que se rumorea que incorpora inteligencia artificial general (AGI) en su algoritmo. Dado que, en teoría, la AGI debería poder simular la cognición humana, esto puede cambiar las reglas del juego.
ChatGPT arrasó en el mundo y continúa haciéndolo, pero los chatbots de IA no terminan con OpenAI. Empresas de todo el mundo están trabajando para mejorar sus chatbots de IA para simular conversaciones con personas, y algunos chatbots de IA llevan las cosas a un nivel físico.
Tomemos como ejemplo a Desdemona, un modelo de robot humanoide que utiliza IA para comunicarse.
Creada por Hanson Robotics y SingularityNET, Desdemona es la «hermana» del conocido robot Sophia, que ha aparecido en muchos titulares de noticias importantes por sus impresionantes pero inquietantes rasgos y temperamento humanos.
A diferencia de Sophia, Desdemona se centra en la música e incluso forma parte de una banda con otros músicos humanos. El algoritmo de IA se basa en una biblioteca de música preexistente, lo que permite a Desdemona cantar canciones populares. La robot incluso ha actuado en directo con sus compañeros de banda.
Pero Desdemona también puede hablar y mantener conversaciones con la gente. En 2022, Desdemona fue entrevistada por el creador de YouTube Discover Crypto, en la que el creador de su algoritmo de IA, Ben Goertzel, también respondió algunas preguntas sobre la IA y su futuro.
La vieja broma de Desdemona sobre mantener a los humanos en acuarios puede resultar inquietante para algunos, pero su capacidad para responder a indicaciones no ensayadas muestra el potencial que tiene la IA para interactuar con los humanos de una manera amigable y conversacional.
La IA es cada vez más inteligente
Durante la última década, se han logrado grandes avances en el campo de la inteligencia artificial, y ahora los chatbots pueden contar chistes, escribir ensayos, traducir idiomas y proporcionar una gran cantidad de información. Sobre todo, tienen la increíble capacidad de simular conversaciones humanas. Es posible que algún día veamos que los chatbots superen la capacidad humana, pero por ahora, hay mucho margen de mejora.
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