El aprendizaje reforzado, basado en recompensas que el usuario podría emitir, podría ser la técnica que consiga por fin que los asistentes de conversación dejen de resultar tan frustrantes. A los asistentes de voz se les suele dar bien responder a preguntas sencillas, pero las solicitudes complicadas o cualquier tipo de intercambio de comentarios es un mundo para ellos. 

 

Durante su ponencia en una importante conferencia de inteligencia artificial reciente, el profesor de la Universidad de Cambridge Steve Young, que también trabaja a tiempo parcial en el equipo de Siri de Apple, explicó cómo los últimos avances están empezando a mejorar los sistemas de diálogo. 

 

Los primeros asistentes de voz, incluida Siri, emplearon el aprendizaje automático para el reconocimiento de voz pero respondían al lenguaje mediante reglas codificadas. Esto está cambiando a medida que el aprendizaje automático se aplica al procesamiento del lenguaje natural.

 

Young destacó que el aprendizaje reforzado, la técnica que utilizó DeepMind para desarrollar un programa capaz de vencer a uno de los mejores jugadores de Go del mundo, podría ayudar a avanzar el campo. Mientras que AlphaGo aprendió al jugar miles de partidas contra sí mismo y recibió refuerzos positivos por cada victoria, los agentes de conversación podrían variar sus respuestas y recibir refuerzos positivos en forma de las acciones de los usuarios.

 

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