Wikipedia:Proyecto educativo/Fundamentos tecnológicos del e-learning 2020-21 (I)/Aula 2/Grupo 6

Integrantes del grupo y tema

A continuación debéis indicar los cuatros nombres de usuario que tenéis cada miembro del grupo, para que podamos controlar vuestras ediciones y ayudaros. Debéis sustituir los usuarios de ejemplo con el usuario de cada componente del grupo:

• Elvis Gerardo Ortega Ochoa (disc. · contr. · bloq.)
• Lromeromo (disc. · contr. · bloq.)
• Albamartinz (disc. · contr. · bloq.)
• Anabelcuve (disc. · contr. · bloq.)

Tema escogido por el grupo: Asistentes inteligentes (Intelligent Assistants/Chatbots)

Acuerdos y fases para la elaboración de un artículo en la Wikipedia

Una vez establecido el grupo de trabajo en torno a una temática de interés común, a continuación se muestran las indicaciones para el establecimiento explícito de acuerdos entre los integrantes y la atribución de responsabilidades según las diferentes fases del trabajo:

1. Fase de acuerdos iniciales. Distribución del trabajo entre los participantes del grupo, estableciendo los roles de cada uno, las tareas a realizar y su temporización. Primer acuerdo sobre los elementos del artículo a modificar y/o completar en el espacio de “Taller”.
2. Fase de documentación sobre la temática. Incluye la profundización sobre la temática mediante una búsqueda e identificación de fuentes relevantes.
3. Fase de análisis y síntesis individual de la información de relevancia a ser incorporada en el artículo. Esta redacción puede realizarse de manera privada o directamente en el “Taller” para que todos los integrantes del grupo puedan ir haciendo un seguimiento del avance del artículo.
4. Fase de publicación en el taller de todas las secciones/párrafos del artículo acordados por cada uno de los participantes. Se debe utilizar la “Lista de control” para verificar que se respetan los criterios formales de publicación de la Wikipedia.
5. Fase de revisión. En base a una versión cuasi definitiva del artículo, cada participante del grupo debe realizar una revisión general para asegurar que el texto respeta una estructura, estilo y lenguaje coherentes y que los contenidos han sido desarrollados en su totalidad. Cuando todos los miembros del grupo hayan revisado y verificado la información aportada, se podrá rellenar el documento “Lista de control”, para entregar al docente vía correo electrónico con las explicaciones necesarias en cada casilla. Con este documento, el profesor podrá indicar al grupo las mejoras a realizar antes de la entrega.
6. Fase de verificación. Cuando se realicen los cambios indicados por el docente y se disponga de la versión definitiva, se deberá escribir nuevamente al profesor para pedir su autorización para publicar.
7. Fase de publicación. Una vez recibida la autorización del profesor, se puede proceder a la publicación en Wikipedia párrafo a párrafo, no todo a la vez.

Tarea	Responsable	Semana 1	Semana 2	Semana 3	Semana 4
Seguimiento del trabajo en grupo (monitorear y alertar posibles retrasos)	Lola Romero Molina	X	X	X	X
Elementos del artículo a modificar	todos	X
Documentación	todos de manera individual		X
Análisis y síntesis	todos de manera individual		X
Publicación en el taller	todos		X
Revisión	todos			X
Verificación	Elvis Gerardo Ortega Ochoa			X
Notificación al profesor	Alba Martínez Alemañ			X
Publicación en Wikipedia	Anabel Cuberos Vega				X

Asistentes inteligentes (Intelligent Assistants/Chatbots)

Un bot de charla o bot conversacional (en inglés: chatbot)​ es un programa que simula una conversación con una persona real al proveer respuestas automáticas a cuestiones hechas por el usuario. Normalmente, las conversaciones se establecen textualmente, pero, también existen modelos que disponen de una interfaz de usuario multimedia. Más recientemente, algunos comienzan a utilizar programas conversores de texto a sonido (CTV), dotándolo de mayor realismo a la interacción con el usuario.

Para establecer una conversación han de utilizarse frases fácilmente comprensibles y que sean coherentes, aunque la mayoría de los bot conversacionales no consiguen comprender del todo al usuario. En su lugar, tienen en cuenta las palabras o frases del interlocutor, que les permitirán usar una serie de respuestas preparadas de antemano. De esta manera, el bot es capaz de seguir una conversación con más o menos lógica, pero sin saber realmente de qué está hablando.

El objetivo principal de los chatbots es mejorar la atención a los clientes (en el ámbito del marketing) , es decir, generar respuestas rápidas y concisas a cuestiones habituales de los usuarios. Además, de enviar información/novedad y publicidad de forma automática de la empresa. En el ámbito educativo su objetivo principal es mantener una comunicación fluida entre alumnado-familia- centro.​

En relación al control de calidad existe la prueba de Turing para determinar el nivel de comprensión del bot. La prueba de Turing es el estándar de la industria que permite identificar si el bot tiene la capacidad para generar un comportamiento inteligente con el usuario. ​ Por lo tanto, el desarrollo de la prueba permite que la industria de los bot conversacionales sea de calidad y se enmarquen como asistentes inteligentes.

Historia

Los chatbots tienen su origen en 1966, cuando Joseph Weizenbaum creó el primer chatbot basado en inteligencia artificial, Eliza, que actuaba como terapeuta. ​

Quizás comenzaron como un juego, pero hoy en día están muy extendidos. Muchos tienen su razón de ser e incluso esa razón es de bastante utilidad para todos. Los bots más clásicos y tempranos, además de Eliza, son SmarterChild, Parry y SHRDLU; entre los más recientes se encuentran Racter, A.L.I.C.E o Jabberwacky, Dr. Abuse (de Barres&Boronat), muy parecido a Eliza y Semantycs (de Full on Net) que ya puede interactuar con diversos canales y extraer información de ERP.

Los más avanzados, son programas capaces de mantener una conversación lógica y pseudo inteligente en un determinado idioma. Algunos de los más complejos están programados en C++, Delphi o similares, y otros más sencillos en Action Script, PHP, VBScript, etc. Pueden ser consultados además de mediante software instalado en un ordenador personal, vía web y vía aplicaciones instaladas en teléfonos inteligentes (entre las mismas, cabe mencionar a Siri, SimSimi, entre otros).​​ Existen muchos otros con amplia presencia en redes de IRC, donde son conocidos como bots de charla o bots de chat.

En el año 2005, Microsoft y Colloquis Inc. (empresa de automatización conversacional radicada en Silicon Valley), pusieron en funcionamiento un roBOT conversacional para Encarta. Después de la experiencia con SmarterChild, decidieron dar un paso adelante produciendo un bot cualitativamente más complejo y capaz de aprender (a un nivel aún bastante básico). Además, a la complejidad conversacional e intelectual se añadió la posibilidad de interactuar en diferentes idiomas, incluido el español.

Dentro del contexto de la competición de los Chatbots, la prueba de Turing es el medio para otorgar el premio a los chatbots considerados por los jueces como la inteligencia artificial que más se acerca a la respuesta humana. Una de las competiciones anuales más importantes es el Premio Loebner, el cual desde el año 2019 se implementó la metodología de evaluación con base a la valoración del público. Los chatbots en la competición del Premio Loebner nunca ha alcanzado o superado una puntuación de 70 sobre 100 bajo las reglas de la prueba de Turing, lo cual significa que ninguno es suficientemente humano.​

Desarrollo

Antes la creación de un chatbot decente suponía una gran inversión en recursos para su dificultosa programación. Sin embargo, la mejora en el desarrollo y modulación de las librerías de vocabulario y los algoritmos de inteligencia artificial, están simplificando su elaboración.

Hoy en día, existen páginas como collect.chat, flowXO, chatfuel, ​ entre otros, que ofrecen plantillas con tecnología de procesamiento de lenguaje natural (PLN), la parte más compleja a la hora de desarrollarlo, ya que requiere conocimiento de programación.​

Actualmente, la producción de estos bots se ha elevado notablemente. Cada persona o empresa puede contar con un bot personalizado a sus necesidades. Este, puede asumir distintas personalidades, así como aprender de las interacciones con su usuario, para poder ofrecerle una experiencia totalmente personalizada. ​

No olvidemos que tienen muchísima utilidad a la hora de dar información rápida acerca de un sistema o zona, y que se pueden convertir en auténticos especialistas en materias muy concretas, debido a la capacidad de aprendizaje que incorporan algunos de ellos.

Por ejemplo, Jabberwacky aprende nuevas respuestas y el contexto de ellas basado en interacciones hechas por el usuario en tiempo real, en vez de estar basadas en bases de datos estáticas. Algunos de los bots conversacionales más recientes combinan aprendizaje en tiempo real con algoritmos evolutivos que optimizan su habilidad de comunicarse con cada conversación. Aun así, no hay actualmente una inteligencia artificial de propósito general que soporte completamente la interacción con un bot conversacional, por esta razón algunos desarrolladores solo se concentran en la Búsqueda y recuperación de información.

Pero, a la hora de interactuar con el chatbot no podemos olvidar que es un programa que está recopilando toda la información que le estás suministrando. ​ Datos relacionados con tu identidad, tu privacidad, tu información administrativa y otros datos sensibles como tu tendencia religiosa, política,... Por ello se creó el Reglamento General de Protección de Datos (General Data Protection Regulation) que entró en vigor el 25 de mayo de 2018.

Uso en sistemas de diálogo

Algunos bots conversacionales son integrados en sistemas de diálogo como asistentes virtuales automatizados y compañías están usándolos en vez de call centers. Los bots pueden responder al usuario y asistirlo en múltiples actividades; entre ellas están aprender, buscar, recordar, conectar con otros sistemas o integrar servicios. Actualmente, los bots de charla pueden operar basados completamente en inteligencias artificiales pero hay un creciente interés en usar computación basada en humanos para proveer un servicio más eficiente.

Esta técnica, también conocida como computación con humanos en el bucle, o human-in-the-loop computing, puede llegar a convertirse en la forma más efectiva para entrenar los bots de charla y lograr que puedan comunicarse independientemente con el usuario. También hace más relevante su capacidad para beneficiarse de un continuo bucle de retroalimentación. Al tener una mayor cantidad de personas interactuando con ellos y enseñándoles como resolver problemas, su algoritmo de aprendizaje automático mejora. De esta manera asistentes personales que utilicen una combinación de inteligencia artificial y humanos tienen la capacidad de proveer una experiencia más productiva y agradable para el usuario.

En 2016 se desarrollaron cada vez más chatbots para funcionar en Facebook Messenger. Por ejemplo en la industria de viajes, el de Ryanair y muchas más compañías vende billetes y responde a preguntas. Estos servicios por chatbot ya existían por varios años en la app WeChat.​

En el caso del bot Semantycs permite interactuar vía voz con teléfono o chat.

Las mismas técnicas de interacción conversacional se pueden aplicar a los asistentes virtuales por voz, por ejemplo desde 2016 se puede pedir un Uber desde el dispositivo Google Home, que contiene la inteligencia artificial del asistente virtual Google Assistant, por voz, por medio de una conversación natural.​

Clasificación

En la práctica, el mercado empieza a diferenciar entre aquellos bots que siguen unas reglas básicas (y que por tanto no son muy inteligentes cuyo coste es más bajo) de los bots inteligentes.

Por lo tanto, se determinan varias clasificaciones referentes a los tipos de chatbots.

• Los primeros, los chatbots basados en recuperación, son sencillos de desarrollar, ya que dan respuestas delimitadas a entradas específicas del usuario, solo responden a lo que ya tienen predefinido por el desarrollador y suelen estar enfocados a dar respuestas cortas.
• Los segundos, los chatbots basados en generación, suelen enfocarse a conversaciones largas. Su desarrollo es más complejo y necesitan almacenar gran cantidad de información a través de la interacción con el usuario, para así dar respuestas correctas.​ Son más abiertos (permiten que el usuario interaccione libremente con el bot), se utilizan sistemas de inteligencia artificial (motores de NLP) con los que procesar la información (el input) del usuario que escribe al bot, para proponerle una respuesta.

Del mismo modo, existen chatbots de dominio abierto y cerrado.

• Los chatbots de dominio abierto, no tienen ningún propósito específico, ya que generan respuestas de todo tipo, como los enfocados al servicio de atención al cliente.

• Los chatbots de dominio cerrado, están enfocados a utilizarse para tratar solo temas específicos.​

En el ámbito de los sistemas de Inteligencia Artificial, la industria tecnológica es la primera que ha empezado a apostar por ellos (sistemas como Watson de IBM, LUIS de Microsoft o DialogFlow de Google son claros ejemplos) donde la clave de la inteligencia del bot reside en el entrenamiento que se haga del mismo, para lo que se definen conceptos como Intenciones (qué quiere decir el usuario, cuál es su intención), Entidades y Diálogos.

A continuación, se ofrece diferentes ejemplos de chatbots/ asistentes inteligentes muy presentes en nuestra vida cotidiana. Estos ejemplo tienen funciones similares los cuales son capaces de controlar cualquier espacio a tu disposición (activar alarmas, subir/bajar persianas, poner música, enviar mensajes, realizar llamadas, etc.)

• Siri de Apple.​
• Amazon Alexa.
• Cortana de Microsoft.
• Google Now de Google.

Contextos en los que se utilizan

Los chatbots pueden utilizarse en multitud de contextos distintos y según la finalidad deseada. En contextos empresariales, son varias las funciones que pueden desarrollar los chatbots, ya sea en webs o en empresas físicas. Son capaces de ejercer la función de atención al cliente de manera rápida y sencilla, de proporcionar novedades pertinentes diariamente de manera automática y de gestionar los procesos de compra y pago en línea, acompañando al cliente a agilizar el proceso. ​

En redes sociales y aplicaciones de mensajería, son bots normalmente orientados al branding y pueden ofrecer contenidos personalizados a sus usuarios en forma de conversaciones. ​

Educación

Los chatbots en el contexto educativo pueden funcionar como servicio de atención de veinticuatro horas los siete días de la semana, facilitando de esta manera el trabajo al personal de servicio, ahorrándole el tener que contestar siempre las mismas cuestiones.​

La introducción de estos en educación debe ir acompañada de una reflexión profunda realizada con anterioridad, ya sea su finalidad educativa o no. Además, no debemos olvidar que un chatbot no puede sustituir nunca a la persona física, ya sea docente o administrativo, solo sirve de apoyo en la realización de algunas de las tareas que estos desempeñan.​

Gracias a su interfaz de usuario (IU) basada en la conversación, los chatbots pueden llegar a estar muy presentes en las interacciones de los estudiantes con las informaciones y los contenidos, funcionando como mediadores de estas interacciones. En entornos de aprendizaje en línea, los chatbots aportan el elemento de la interactividad (Bii, 2013).​ Según Wegerif (2004), el funcionamiento de la interacción estudiante-programa consta de tres elementos: iniciación, respuesta y retorno o feedback (IRF). El programa hace una pregunta (iniciación), y en función de la respuesta del estudiante da un retorno u otro.

De acuerdo a su intencionalidad existen varias clases de chatbots. Por un lado, los que tienen la función de cumplir el rol de asistentes virtuales para mejorar la productividad o las preguntas frecuentes y, por otro lado, los que tienen una orientación y/o intencionalidad específica, los cuales actúan como tutores del proceso de aprendizaje.​ Los chatbots no están para reemplazar al docente, más bien, se encuentran para asumir las tareas repetitivas que no involucran mayor nivel de procesamiento de la información, es decir, tareas con bajo nivel cognitivo.

Entre los chatbots que tienen intencionalidad especifica en educación se encuentran los siguientes: ​

• Tutores que ejercen como andamiaje en el proceso de aprendizaje.
• Programas de ejercitación y práctica para la adquisición de destrezas.

Algunos ejemplos de Chatbots orientados a la educación son los siguientes: ​

• The Guardian of History (Silvervarg et al., 2014): programa de ordenador para enseñar historia a niños de entre diez y doce años.

• Replika: sirve para poner en práctica destrezas emocionales a partir del diálogo.

• Otto: desarrollado por la empresa Learning Pool (Clark, 2018), es un chatbot que se integra en un LMS y que pretende dinamizar la interacción estudiante-contenido.

• MOOCBuddy: chatbot creado para ayudar a los estudiantes. Funciona desde Facebook Messenger y, según la trayectoria profesional y los intereses de cada persona.

• Ivy: diseñado para la educación superior, permite gestionar admisiones, servicios financieros, servicios tecnológicos como el acceso al correo electrónico, conexión a la wifi o instalación de aplicaciones.

• Hubert: recoge opiniones de los estudiantes mediante entrevistas para conocer su grado de satisfacción.

• Duolingo: diseñado para el aprendizaje de idiomas.

Ventajas y desventajas

Los chatbots presentan diversos beneficios, pero al mismo tiempo pueden ocasionar diversos problemas o dificultades. ​

Las ventajas que encontramos son:

• Velocidad e inmediatez, los chatbots generan respuestas rápidas e instantáneas a miles de usuarios al mismo tiempo.
• Diversidad funcional, los chatbots pueden aplicarse como canal de marketing.
• Genera satisfacción, un chatbot se encuentra disponible las 24h del día y atiende cuestiones de clientes con respuestas satisfactorias.
• Son una pieza clave para el desarrollo del Big Data. Ya que gracias a la información recabada en las conversaciones, es posible analizar el comportamiento de los usuarios.

Respecto a las desventajas destacamos las siguientes:

• Frustración, los usuarios no quedan satisfechos con muchas de las respuestas generadas por los chatbots.
• Limitaciones, contienen datos básicos y concisos.
• Alto coste, los chatbots con alta calidad en la resolución de problemas tienen un mayor coste. Por tanto, no todos los individuos pueden contar con este servicio.
• Recopilan la información que se les suministra y esta es usada por empresas para enviar publicidad segmentada.

Véase también

• A.L.I.C.E
• Cleverbot
• AIML
• Lista de bots para Telegram Messenger