INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN NUESTROS SISTEMAS OPERATIVOS

Inteligencia artificial y voz: así es el presente y futuro de los asistentes

En las últimas décadas han surgido muchas grandes revoluciones tecnológicas, y todas empezaron como herramientas básicas que se expandieron con fuerza: el PC, el teléfono móvil, internet, el portátil, el smartphone… Cada una de ellas ha cambiado nuestro mundo. En la actualidad convivimos con dos tecnologías emergentes que harán lo propio: la IA aplicada y el control por voz.

En casos muy concretos, estas tecnologías ya están combinadas y entrelazadas en máquinas de uso diario: Siri en sistemas operativos Mac/iOS; Cortana en Windows; Google Assistant en Android, Chromium y Google Home; Alexa en dispositivos Amazon; la traducción automática de Microsoft en dispositivos Huawei con chip IA Kirin… Y este universo se está expandiendo.

¿Qué puede hacer hoy en día un asistente de voz?
Lejos queda todavía el día en que un Jarvis al estilo de Iron Man nos hable de forma natural. Los sistemas de inteligencia artificial mejoran con cada interacción, pero su avance es aún lento y moderado. Esto no significa que no den saltos relevantes cada pocos meses, ofreciendo mejoras en hardware y software y, lo que es más importante, en funcionalidades.

Desde hace años, Siri, Google Assistant, Cortana o Alexa nos permiten realizar búsquedas en internet, devolviendonos una breve —o no tan breve— reseña del término por el que preguntamos. En 2016, el 20% de las búsquedas móviles se hacían mediante voz.

Por ejemplo, decimos “Ok, Google” seguido de una frase simple “define asistente virtual”. Tras apenas medio segundo de espera, una voz sintetizada nos responde: ”Según Wikipedia, un asistente virtual es un agente de software que ayuda a usuarios…”.

Google Home usa el motor de búsqueda de Google, mientras que Alexa va directa a Wikipedia y Cortana usa Bing. Cada uno barre para casa, aunque, como veremos más abajo, el panorama se está complicando bastante. Además, se puede hacer más que solo preguntar términos, pedir el parte del clima o poner música.



El vídeo anterior muestra la tecnología capaz de remodelar la vivienda con un panel táctil o usando comandos de voz. Detrás está el español Hasier Larrea, que trabaja en la integración de este transformismo con asistentes de voz. El objetivo es que nuestra próxima vivienda podrá ser domotizada vía asistente virtual.
De hecho, en octubre de 2018, Amazon sacaba seis nuevos dispositivos para el mercado español, con una mecánica muy interesante a la cabeza: las skills o capas de personalización. Funcionan de un modo similar a los bots de inteligencia artificial de Skype o a las aplicaciones de un smartphone. De este modo, los programadores podrán crear sus propias “apps” y los usuarios descargarlas, aumentando las posibilidades del universo de los asistentes de voz.

¿Cómo funciona la IA del asistente de voz?
El procedimiento base es muy sencillo de entender, pero realmente complejo de programar, funcionando de un modo similar a como las personas entendemos lo que nos dicen los demás. De hecho, la inteligencia artificial busca acercarse en la medida de lo posible al pensamiento humano


Cuando alguien habla, nuestros oídos registran las ondas de presión en el aire y las traducen a impulsos nerviosos que llegan al cerebro. Allí se coteja esa información con una base de datos personal en base a nuestras vivencias y cultura, y surge el entendimiento.

Las máquinas aún no nos entienden (recordemos que oír no es saber escuchar), pero son capaces de saber qué estamos diciendo. De momento, eso es suficiente. Cuando nuestra voz digitalizada llega a un servidor, de este surge una respuesta que podríamos llamar “instintiva” por su falta de consciencia, pero basada en sistemas de aprendizaje.

Un universo integrado y codependiente
El universo de los asistentes de internet lleva unos años complicándose, y sus límites haciéndose más difusos en todos los sentidos. No solo integran cada vez más sistemas, pasando de controlar Netflix a las luces de la casa. Al igual que ocurrió con los programas de algunas marcas (como Word de Microsoft, ahora en sistemas Android e iOS), hay cierta permeabilidad en el mundo de la inteligencia artificial.

Alexa arrancó con el objetivo evidente de convertirse en el centro neural de la vivienda como altavoz inteligente. Los datos que recoge pueden ser integrados dentro de los algoritmos de la marca de Bezos, y con su procesamiento Amazon puede ofrecernos productos de nuestro interés (o necesidad). En altavoces inteligentes, su cuota de mercado es del 70% y ya integra domótica.

Parece una cuota alta, pero compite directamente con el Google Assistant integrado en los dispositivos Google Home y en todos los teléfonos que incluyen Android (que suponen más del 85% de la cuota de mercado móvil). El smartphone Huawei P20 Pro usa un sistema operativo Android Phone, por ejemplo, por lo que tiene integración natural con el asistente del buscador.



Para complicar un poco más la trama, este Huawei usa un chip Kirin 970 para, con los recursos de inteligencia artificial del traductor de Microsoft, ayudar a traducir en tiempo real conversaciones en varios idiomas, como se ve en el vídeo adjunto. No es un hecho aislado: Alexa ya puede instalarse en Windows, algunas marcas de televisores incluyen el motor de Google Assistant, y los Amazon Echo ya han abierto la puerta al desarrollo de aplicaciones (skills) externas.

En otras palabras, pronto veremos estándares muy interesantes a nuestro alrededor, como ha ocurrido con otras tecnologías, como el protocolo HTTP o con el cargador USB. Ahora, móviles, ordenadores, auriculares, altavoces o relojes se cargan con USB porque miles de marcas orientaron sus esfuerzos a hacerlos compatibles. Si esto lo llevamos a interactuar con voz con las máquinas, el futuro es brillante.

¿Qué podrán hacer los asistentes digitales en el futuro?
Hoy día podemos usar los asistentes para hablar en tiempo real en otro idioma, algo que podría cambiar la educación tal y como la conocemos. Además, en muchos dispositivos ya es posible comprar, programar alarmas y eventos, leer nuestro calendario, realizar llamadas de teléfono, programar la ruta sin necesidad de levantar las manos del volante, etc. ¿Y en el futuro?

Además de controlar la configuración de la vivienda, y sin salirnos de ella, ya se están integrando sistemas domóticos como los de Philips en algunos asistentes virtuales. Luces y climatizadores están adentrándose en el segmento de dispositivos con conexión a internet, así como esos robots a los que llamamos electrodomésticos. No hay más que abrir nuestra aplicación Google Home para observar que en el botón “+” se van añadiendo cada vez más dispositivos conectados.

Es posible que en un momento de nuestro vehículo, o una aplicación directa a nuestra empresa favorita de taxis robotizados, estén conectados a la red mediante asistentes virtuales. Estos ya están evolucionando a acompañantes como los que veíamos en la ciencia ficción:



La marca Gatebox (arriba) lleva tiempo trabajando en este concepto. Es posible que en el futuro no esperemos nada de la IA más allá de que esté ahí y nos haga compañía. Quizá en su momento todos los parámetros de la cámara queden ajustados en “automático” y sea el teléfono móvil el que los elija, como ocurre con algunas funciones de los teléfonos de última generación de Huawei.

También es posible que en el futuro enfoquemos con nuestro teléfono y solo le tengamos que decir al asistente “ajusta la fotografía para Instagram, quiero mostrar tristeza”. Tras ello, el chip Kirin podría servirse de algoritmos de aprendizaje como el usado por Aesthetics para lograr imágenes de más impacto.

Las personas hablamos entre nosotros usando la voz, no nos pasamos notas de texto en las comidas familiares. ¿Por qué íbamos a hablar con las máquinas de otro modo, si es nuestra forma natural de comunicarnos?

Implementación de 10 tecnologías de Inteligencia Artificial
El mercado de tecnologías de inteligencia artificial (IA) está en pleno auge.

Todos hablan sobre cómo la inteligencia artificial está revolucionando diversos ámbitos de la vida cotidiana. Por supuesto, las empresas no se podían quedar atrás, por lo que muchas de ellas han comenzado a invertir en inteligencia artificial para hacer crecer sus negocios.

De acuerdo a un reporte de Narrative Science, en el 2016 el 38% de las empresas utilizaba inteligencia artificial, porcentaje que se elevará a 62% para el 2018.

IDC estimó que el mercado de inteligencia artificial crecerá de $8 billones de dólares a más de $47 billones para el 2020.

La pregunta que deberíamos realizarnos es: ¿de qué forma estamos preparados para integrar la inteligencia artificial a nuestros negocios?

Tomando como referencia el reporte TechRadar de Forrester, aquí te compartimos 10 de las principales tecnologías de inteligencia artificial que dominarán este año:

1. Generación de lenguaje natural
Es un sub-campo de la inteligencia artificial que consiste en crear texto a partir de datos obtenidos. Esto permite que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud.

Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.

Algunos proveedores que brindan este servicio son: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.

2. Reconocimiento de voz
Siri no es el único agente que te entiende. Cada vez más sistemas incorporan la transcripción y transformación del lenguaje humano a formatos útiles para las computadoras.

Actualmente se implementa en sistemas interactivos voice response (reconocimiento de voz) y en aplicaciones móviles.

Algunos ejemplos de proveedores son: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.

3. Agentes virtuales
“La diva actual de los medios”, según Forrester. Un agente virtual es una computadora o programa capaz de interactuar con humanos. El ejemplo más común de esta tecnología son los chatbots.

Actualmente se utiliza en servicio y atención al cliente y para la administración de las smart homes(casas inteligentes).

Algunos ejemplos de proveedores son: Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.

4. Plataformas machine learning
Ahora las computadoras también aprenden y ¡vaya que pueden llegar a ser inteligentes!

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (en inglés machine learning) es el sub-campo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.

Proporcionando algoritmos, APIs (interfases de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y training (entrenamiento), así como el procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data, las plataformas con machine learning están cobrando día con día mayor relevancia…

Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones o clasificaciones.

5. Hardware optimizado con IA
No queda de otra. El hardware tiene que comenzar a ser más amigable con las tecnologías de inteligencia artificial, y esto concibe la creación de unidades procesadoras de gráficos y dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA.

Algunos ejemplos de proveedores son: Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.

6. Manejo de decisiones
Las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial, y se utilizan para la instalación inicial, mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u operación empresarial.

Es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales, asistiendo o ejecutando la toma de decisiones automatizadas, como en el ejemplo anterior que vimos de Adext, donde este robot inteligente es quien, además de automatizar la creación de campañas publicitarias, toma las decisiones de inversión en los medios digitales que generen más ganancias para los negocios.

Algunos proveedores son: Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.

7. Plataformas de aprendizaje profundo
Un tipo especial de machine learning que consiste en circuitos neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Esta tecnología imita las funciones del cerebro humano para procesar datos, y crea patrones que utilizará en la toma de decisiones, como también ocurre en el ejemplo antes mencionado.

Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

Algunos ejemplos de proveedores son: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Adext, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.

8. Biométricas
Esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las características físicas (forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a– reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal.

Actualmente se utiliza principalmente en investigación de mercado. Algunos ejemplos de proveedores son: 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.

9. Automatización de procesos robóticos
Esta automatización se da al integrar scripts y otros métodos para imitar y automatizar tareas humanas que apoyen en los procesos empresariales.

Actualmente utilizado en casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o proceso.

Eso sí, recordemos que la inteligencia artificial no viene a reemplazar la capacidad humana, sino a complementarla y a potencializar todo el talento que tienen las personas.

En el caso de Adext, esta plataforma automatiza procesos de publicidad digital a través de tecnologías de inteligencia artificial, contribuyendo a que el talento humano de agencias y empresas deje de pasar horas realizando tareas mecánicas y repetitivas –como lo es la pauta en medios digitales– y sea reubicado en puestos estratégicos y creativos donde se sienta mucho más cómodo y pueda explotar su potencial al máximo al ver que sus acciones realmente están impactando el crecimiento de la compañía.

Algunos ejemplos de proveedores de automatización de proceso robóticos son: Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.

10. Analíticas de texto y NLP
El procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) utiliza analíticas de texto para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, así como su significado, entonación y lo que pretenden decir a través de métodos estadísticos y de machine learning.

Actualmente se utiliza en sistemas de seguridad y detección de fraudes, y en una amplia gama de asistentes automatizados y aplicaciones para la extracción de datos no estructurados.

Algunos ejemplos de proveedores son: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.

¿Qué te han parecido estas tecnologías de IA?

La mayoría de éstas ya se están convirtiendo en el brazo derecho de diversas compañías alrededor del mundo.

Así que es tiempo de dar el siguiente paso. Si quieres resultados diferentes, no hagas siempre lo mismo. Toma la iniciativa de cambio antes de que tus competidores lo hagan.

Recuerda que estar a la vanguardia significa tomar decisiones visionarias y adaptarse a las nuevas tecnologías.


Bibliografía: [Tienes que estar registrado y conectado para ver este vínculo]
                 https://iahuawei.xataka.com/inteligencia-artificial-voz-asi-presente-futuro-asistentes/