En los últimos años, el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional han ganado una atención significativa como tecnologías que están transformando la forma en que interactuamos con las máquinas y entre nosotros. Estos campos involucran el uso de aprendizaje automático e inteligencia artificial para permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano.

A lo largo de los siglos, los seres humanos han desarrollado y evolucionado muchas formas de comunicación, desde los primeros jeroglíficos y pictogramas hasta los sistemas de lenguaje complejos y matizados de la actualidad. Con el advenimiento de la tecnología, hemos podido llevar la comunicación lingüística a un nivel completamente nuevo, con chatbots y otros sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de comprender y responder al lenguaje natural. Hemos recorrido un largo camino desde las primeras formas de lenguaje hasta la sofisticada tecnología lingüística actual, y las posibilidades para el futuro son ilimitadas.

Google, una de las empresas de tecnología líderes en el mundo, ha estado a la vanguardia de la investigación y el desarrollo en estas áreas, y sus últimos avances muestran un tremendo potencial para mejorar la eficiencia y la eficacia de los sistemas de inteligencia artificial conversacional y NLP.

Avances en el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional: la opinión de Google

En noviembre del año pasado, Google hizo un anuncio público sobre su Iniciativa 1,000 Idiomas. Este fue un compromiso importante para construir un modelo de aprendizaje automático (ML) que facilitaría el uso de los mil idiomas más hablados del mundo, promoviendo la inclusión y la accesibilidad para miles de millones de personas en todo el mundo. No obstante, varios de estos idiomas solo los hablan menos de veinte millones de personas, lo que plantea un desafío fundamental sobre cómo brindar asistencia a los idiomas que tienen hablantes limitados o datos insuficientes.

Modelo de voz universal de Google (USM)

Goole proporcionó más detalles sobre el Universal Speech Model (USM) en su publicación de blog. Es un paso inicial significativo hacia el objetivo de admitir 1,000 idiomas. El USM comprende una colección de modelos de voz de última generación con 2 mil millones de parámetros, que han sido entrenados en 12 millones de horas de voz y 28 mil millones de oraciones de texto, que abarcan más de 300 idiomas.

El USM se ha creado para su uso en YouTube, específicamente para subtítulos ocultos. Las capacidades de reconocimiento automático de voz (ASR) del modelo no se limitan a los idiomas comúnmente hablados como el inglés y el mandarín. En cambio, también puede reconocer idiomas de escasos recursos, como el amárico, el cebuano, el asamés y el azerbaiyano, por nombrar algunos.

Google demuestra que entrenar previamente el codificador del modelo en un conjunto de datos multilingüe masivo y sin etiquetar y ajustarlo en un conjunto de datos etiquetado más pequeño permite el reconocimiento de idiomas subrepresentados. Además, el proceso de entrenamiento del modelo es capaz de adaptarse a nuevos lenguajes y datos de manera efectiva.

ASR actual viene con muchos desafíos

Para lograr este ambicioso objetivo, debemos abordar dos desafíos importantes en ASR.

Un problema importante con los enfoques convencionales de aprendizaje supervisado es que carecen de escalabilidad. Uno de los principales obstáculos para expandir las tecnologías del habla a numerosos idiomas es adquirir suficientes datos para entrenar modelos de alta calidad. Con los enfoques tradicionales, los datos de audio requieren un etiquetado manual, lo que puede llevar mucho tiempo y ser costoso.

Alternativamente, los datos de audio se pueden recopilar de fuentes que ya tienen transcripciones, que son difíciles de obtener para idiomas con representación limitada. Por otro lado, el aprendizaje autosupervisado puede utilizar datos de solo audio, que están más disponibles en una amplia gama de idiomas. Como resultado, la autosupervisión es un enfoque superior para lograr el objetivo de escalar en cientos de idiomas.

Ampliar la cobertura y la calidad del lenguaje presenta otro desafío en el sentido de que los modelos deben mejorar su eficiencia computacional. Esto requiere un algoritmo de aprendizaje flexible, eficiente y generalizable. El algoritmo debe ser capaz de utilizar cantidades sustanciales de datos de diversas fuentes, facilitando las actualizaciones del modelo sin necesidad de una nueva capacitación completa y generalizando a nuevos lenguajes y casos de uso. En resumen, el algoritmo debe ser capaz de aprender de manera computacionalmente eficiente mientras expande la cobertura y la calidad del lenguaje.

Aprendizaje autosupervisado con ajuste fino

El modelo de voz universal (USM) emplea la arquitectura de codificador-decodificador convencional, con la opción de usar el decodificador CTC, RNN-T o LAS. El Conformador, o transformador de convolución aumentada, se utiliza como codificador en USM. El elemento principal del Conformador es el bloque Conformador, que incluye módulos de atención, feed-forward y convolucional. El codificador recibe el espectrograma log-mel de la señal de voz como entrada y luego realiza un submuestreo convolucional. A continuación, se aplica una secuencia de bloques Conformador y una capa de proyección para generar las incrustaciones finales.

El proceso de formación de USM comienza con el aprendizaje autosupervisado de audio de voz para cientos de idiomas. En el segundo paso, se puede utilizar un paso de preentrenamiento opcional que utiliza datos de texto para mejorar la calidad del modelo y la cobertura del idioma. La decisión de incluir este paso se basa en la disponibilidad de datos de texto. El USM funciona de manera más efectiva cuando se incluye este paso de preentrenamiento opcional. El paso final en la canalización de entrenamiento consiste en ajustar el modelo con una pequeña cantidad de datos supervisados ​​en tareas posteriores, como el reconocimiento automático de voz (ASR) o la traducción automática de voz.

• En el primer paso, el USM utiliza el método BEST-RQ, que anteriormente ha mostrado un rendimiento de vanguardia en tareas multilingües y ha demostrado ser efectivo cuando se procesan grandes cantidades de datos de audio no supervisados.
• En el segundo paso (opcional), el USM emplea un entrenamiento previo supervisado de objetivos múltiples para integrar el conocimiento de los datos de texto complementarios. El modelo incorpora un módulo codificador adicional para aceptar el texto como entrada, junto con capas adicionales para combinar las salidas de los codificadores de voz y texto. El modelo se entrena conjuntamente en voz no etiquetada, voz etiquetada y datos de texto.
• En la etapa final de la canalización de capacitación de USM, el modelo se ajusta en las tareas posteriores.

El siguiente diagrama ilustra el flujo de capacitación general:

Datos sobre el codificador

Google compartió algunas ideas importantes en su publicación de blog sobre el codificador de USM, que incorpora más de 300 idiomas a través de la capacitación previa. En la publicación del blog, se demuestra la eficacia del codificador preentrenado mediante el ajuste fino de los datos de voz multilingües de YouTube Caption.

Los datos supervisados ​​de YouTube contienen 73 idiomas y tienen un promedio de menos de tres mil horas de datos por idioma. A pesar de tener datos supervisados ​​limitados, el modelo de USM logra una tasa de error de palabras (WER) de menos del 30 % en promedio en los 73 idiomas, lo cual es un hito que nunca antes se había logrado.

En comparación con el actual modelo interno de última generación, el USM tiene un WER relativamente más bajo del 6 % para en-US. Además, el USM se comparó con el modelo grande lanzado recientemente, Whisper (grande-v2), que se entrenó con más de 400,000 18 horas de datos etiquetados. Para la comparación, solo se usaron los 40 idiomas que Whisper puede decodificar con menos del 18 % de WER. Para estos 32.7 idiomas, el modelo USM tiene, en promedio, un WER relativamente más bajo del XNUMX % en comparación con Whisper.

También se realizaron comparaciones entre el USM y Whisper en conjuntos de datos disponibles públicamente, donde el USM demostró un WER más bajo en CORAAL (inglés vernáculo afroamericano), SpeechStew (en-US) y FLEURS (102 idiomas). El USM logra un WER más bajo con y sin entrenamiento de datos en el dominio. La comparación FLEURS involucra el subconjunto de idiomas (62) que se superponen con los idiomas admitidos por el modelo Whisper. En esta comparación, el USM sin datos en el dominio tiene un WER relativamente más bajo del 65.8 % en comparación con Whisper, y el USM con datos en el dominio tiene un WER relativamente más bajo del 67.8 %.

Acerca de la traducción automática de voz (AST)

En el ámbito de la traducción de voz, el modelo de USM se ajusta con precisión en el conjunto de datos de CoVoST. Al incluir texto a través de la segunda etapa de la canalización de capacitación de USM, el modelo logra una calidad de vanguardia a pesar de tener datos supervisados ​​limitados. Para evaluar la amplitud del rendimiento del modelo, los idiomas del conjunto de datos de CoVoST se segmentan en categorías alta, media y baja según la disponibilidad de recursos. A continuación, se calcula la puntuación BLEU (cuanto más alto, mejor) para cada segmento.

Como se ilustra a continuación, el modelo USM supera a Whisper en todos los segmentos.

Google apunta a más de 1,000 nuevos idiomas

El desarrollo de USM es un esfuerzo fundamental para hacer realidad la misión de Google de organizar la información del mundo y hacerla accesible universalmente. Creemos que la arquitectura del modelo base y la canalización de capacitación de USM constituyen una base sobre la cual podemos construir para expandir el modelado de voz a los próximos 1,000 idiomas.

Concepto central: Procesamiento del lenguaje natural e IA conversacional

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

El procesamiento del lenguaje natural es un campo de estudio de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en las interacciones entre los humanos y las computadoras que utilizan el lenguaje natural. Implica el desarrollo de algoritmos y técnicas para permitir que las máquinas entiendan, interpreten y generen el lenguaje humano, permitiendo que las computadoras interactúen con los humanos de una manera más intuitiva y eficiente.

Historia de la PNL

La historia de la PNL se remonta a la década de 1950, con el desarrollo de la lingüística computacional temprana y la recuperación de información. A lo largo de los años, la PNL ha evolucionado significativamente, con la aparición del aprendizaje automático y las técnicas de aprendizaje profundo, lo que ha dado lugar a aplicaciones más avanzadas de la PNL.

¿Puede una IA conversacional aprobar el entrenamiento de PNL?

Aplicaciones de la PNL

La PNL tiene numerosas aplicaciones en diversas industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, la educación, el servicio al cliente y el marketing. Algunas de las aplicaciones más comunes de la PNL incluyen:

• Análisis de los sentimientos
• Clasificación de texto
• Reconocimiento de entidad nombrada
• Traducción a máquina
• Reconocimiento de voz
• Resumen

Entendiendo los chatbots de PNL

Una de las aplicaciones más populares de la PNL es el desarrollo de agentes conversacionales, también conocidos como chatbots. Estos chatbots usan NLP para comprender y responder a las entradas de los usuarios en lenguaje natural, lo que les permite imitar interacciones similares a las humanas. Los chatbots se utilizan en una variedad de industrias, desde el servicio al cliente hasta la atención médica, para brindar soporte instantáneo y reducir los costos operativos. Los chatbots con NLP se están volviendo más sofisticados y se espera que desempeñen un papel importante en el futuro de la comunicación y el servicio al cliente.

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural (NLP) que se enfoca en desarrollar sistemas informáticos capaces de comunicarse con los humanos de una manera natural e intuitiva. Implica el desarrollo de algoritmos y técnicas para permitir que las máquinas entiendan, interpreten y generen el lenguaje humano, permitiendo que las computadoras interactúen con los humanos de manera conversacional.

Tipos de IA conversacional

Hay varios tipos de sistemas de IA conversacionales, que incluyen:

• Sistemas basados ​​en reglas: Estos sistemas se basan en reglas y scripts predefinidos para proporcionar respuestas a las entradas de los usuarios.
• Sistemas basados ​​en aprendizaje automático: Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar y aprender de las entradas de los usuarios y proporcionar respuestas más personalizadas y precisas a lo largo del tiempo.
• Sistemas híbridos: Estos sistemas combinan enfoques basados ​​en reglas y aprendizaje automático para brindar lo mejor de ambos mundos.

Aplicaciones de la IA conversacional

La IA conversacional tiene numerosas aplicaciones en diversas industrias, incluidas la atención médica, las finanzas, la educación, el servicio al cliente y el marketing. Algunas de las aplicaciones más comunes de la IA conversacional incluyen:

• Chatbots de atención al cliente
• Asistentes virtuales
• Asistentes de voz
• Traducción de idiomas
• Chatbots de ventas y marketing

Ventajas de la IA conversacional

La IA conversacional ofrece varias ventajas, entre ellas:

• Experiencia de cliente mejorada: Los sistemas de IA conversacional brindan respuestas instantáneas y personalizadas, lo que mejora la experiencia general del cliente.
• Ahorro de costes: Los sistemas de IA conversacional pueden automatizar tareas repetitivas y reducir la necesidad de representantes de servicio al cliente humanos, lo que genera ahorros de costos.
• Escalabilidad: Los sistemas de IA conversacional pueden manejar un gran volumen de solicitudes simultáneamente, lo que los hace altamente escalables.

Comprender los chatbots conversacionales de IA

Los chatbots conversacionales de IA son programas informáticos que simulan conversaciones con usuarios humanos en lenguaje natural. Estos chatbots utilizan técnicas de IA conversacionales para comprender y responder a las entradas de los usuarios, brindando soporte instantáneo y recomendaciones personalizadas. Se utilizan en una variedad de industrias, desde servicio al cliente hasta atención médica, para brindar soporte instantáneo y reducir los costos operativos. Los chatbots conversacionales de IA son cada vez más sofisticados y se espera que desempeñen un papel importante en el futuro de la comunicación y el servicio al cliente.

Ejemplos de PNL e IA conversacional trabajando juntos

El procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional se utilizan juntos en varias industrias para mejorar el servicio al cliente, automatizar tareas y brindar recomendaciones personalizadas. Algunos ejemplos de NLP y IA conversacional trabajando juntos incluyen:

• Amazon Alexa: El asistente virtual utiliza NLP para comprender e interpretar las solicitudes de los usuarios y la IA conversacional para responder de manera natural e intuitiva.
• Dúplex de Google: Un sistema de IA conversacional que utiliza NLP para comprender e interpretar las solicitudes de los usuarios y generar respuestas similares a las humanas.
• Asistente de IBM Watson: Un asistente virtual que utiliza NLP para comprender e interpretar las solicitudes de los usuarios y la IA conversacional para brindar respuestas personalizadas.
• PayPal: La empresa utiliza un chatbot impulsado por NLP que utiliza inteligencia artificial conversacional para ayudar a los clientes con la gestión de cuentas y consultas relacionadas con transacciones.

Estos ejemplos ilustran cómo el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional pueden trabajar juntos para crear asistentes virtuales y bots de chat potentes e intuitivos que brinden soporte instantáneo y mejoren la experiencia del usuario.

Importancia de la PNL en la IA conversacional

El procesamiento del lenguaje natural es fundamental para el desarrollo de la IA conversacional, ya que permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano. Las técnicas de NLP, como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades y la traducción de idiomas, proporcionan la base para la IA conversacional al permitir que las máquinas comprendan las entradas de los usuarios y generen las respuestas adecuadas. Sin PNL, los sistemas de IA conversacionales no podrían comprender los matices del lenguaje humano, lo que dificultaría brindar respuestas precisas y personalizadas.

Papel de la IA conversacional en la PNL

La IA conversacional juega un papel crucial en la PNL al permitir que las máquinas interactúen con los humanos de una manera conversacional e intuitiva. Al incorporar técnicas de IA conversacional, como chatbots y asistentes virtuales, en los sistemas NLP, las organizaciones pueden brindar experiencias más personalizadas y atractivas para sus clientes. La IA conversacional también puede ayudar a automatizar tareas y reducir la necesidad de intervención humana, mejorando la eficiencia y la escalabilidad de los sistemas NLP.

Además, la IA conversacional puede ayudar a mejorar la calidad y la precisión de los sistemas NLP al proporcionar un circuito de retroalimentación para los algoritmos de aprendizaje automático. Al analizar las interacciones de los usuarios con chatbots y asistentes virtuales, los sistemas NLP pueden identificar áreas de mejora y refinar sus algoritmos para brindar respuestas más precisas y personalizadas a lo largo del tiempo.

La integración de la PNL es fundamental para el desarrollo de sistemas inteligentes e intuitivos que puedan comprender, interpretar y generar el lenguaje humano. Al aprovechar estas tecnologías, las organizaciones pueden crear poderosos chatbots y asistentes virtuales que brindan soporte instantáneo y mejoran la experiencia del usuario.

Ejemplos de chatbots de IA conversacional y PNL

Estas herramientas utilizan procesamiento de lenguaje natural y tecnologías de inteligencia artificial conversacional para diferentes propósitos:

El futuro del procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional

A medida que la tecnología continúa evolucionando, el futuro del procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional está lleno de avances potenciales y nuevas posibilidades. Algunos posibles avances futuros en el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional incluyen:

• Precisión y personalización mejoradas: a medida que los algoritmos de aprendizaje automático se vuelvan más sofisticados, los sistemas de IA conversacionales y de NLP serán más precisos y podrán brindar respuestas personalizadas a los usuarios.
• Soporte multilingüe: los sistemas conversacionales y de PNL seguirán mejorando su soporte para varios idiomas, lo que les permitirá comunicarse con usuarios de todo el mundo.
• Reconocimiento de emociones: los sistemas conversacionales y de PNL pueden incorporar capacidades de reconocimiento de emociones, lo que les permite detectar y responder a las emociones del usuario.
• Generación de lenguaje natural: el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de inteligencia artificial conversacional pueden evolucionar para generar respuestas en lenguaje natural en lugar de depender de respuestas preprogramadas.

Impacto en diversas industrias.

El impacto de la PNL y la IA conversacional en varias industrias ya es significativo y se espera que esta tendencia continúe en el futuro. Algunas industrias que probablemente se verán afectadas por la PNL y la IA conversacional incluyen:

• Cuidado de la salud: El procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional se pueden utilizar para brindar asesoramiento médico, conectar a los pacientes con médicos y especialistas, y ayudar con el monitoreo remoto de pacientes.
• Atención al cliente: La PNL y la IA conversacional se pueden utilizar para automatizar el servicio al cliente y brindar asistencia instantánea a los clientes.
• Finanzas: El procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional se pueden utilizar para automatizar tareas, como la detección de fraudes y el servicio al cliente, y brindar asesoramiento financiero personalizado a los clientes.
• EDUCACION: La PNL y la IA conversacional se pueden utilizar para mejorar las experiencias de aprendizaje al brindar apoyo personalizado y comentarios a los estudiantes.

Tendencias futuras y predicciones

Algunas tendencias y predicciones futuras para el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional incluyen:

• Más interacciones similares a las humanas: A medida que los sistemas de PNL y de IA conversacional se vuelven más sofisticados; se volverán más capaces de comprender y responder a las entradas del lenguaje natural de una manera que se sienta más humana.
• Mayor adopción de chatbots: Los chatbots se volverán más frecuentes en todas las industrias a medida que se vuelvan más avanzados y más capaces de brindar respuestas personalizadas y precisas.
• Integración con otras tecnologías: El procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional se integrarán cada vez más con otras tecnologías, como la realidad virtual y aumentada, para crear experiencias de usuario más inmersivas y atractivas.

Palabras finales

El procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional han evolucionado rápidamente y sus aplicaciones son cada vez más frecuentes en nuestra vida diaria. Los nuevos avances de Google en estos campos a través de su Universal Speech Model (USM) han demostrado el potencial de tener un impacto significativo en varias industrias al brindar a los usuarios una experiencia más personalizada e intuitiva. USM ha sido capacitado en una gran cantidad de datos de voz y texto de más de 300 idiomas y es capaz de reconocer idiomas con pocos recursos y poca disponibilidad de datos. El modelo ha demostrado un rendimiento de vanguardia en varios conjuntos de datos de voz y traducción, logrando reducciones significativas en las tasas de errores de palabras en comparación con otros modelos.

Además, la integración de NLP y AI conversacional se ha vuelto cada vez más frecuente, con chatbots y asistentes virtuales que se utilizan en varias industrias, incluidas la atención médica, las finanzas y la educación. La capacidad de comprender y generar lenguaje humano ha permitido que estos sistemas brinden respuestas personalizadas y precisas a los usuarios, mejorando la eficiencia y la escalabilidad.

De cara al futuro, se espera que el procesamiento del lenguaje natural y la IA conversacional continúen avanzando, con posibles mejoras en la precisión, la personalización y el reconocimiento de emociones. Además, a medida que estas tecnologías se integren más con otras tecnologías emergentes, como la realidad virtual y aumentada, las posibilidades de experiencias de usuario inmersivas y atractivas seguirán creciendo.

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• Platoblockchain. Inteligencia del Metaverso Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• Fuente: https://dataconomy.com/2023/03/natural-language-processing-conversational-ai/