El aprendizaje automático está mejorando todo, desde reconocimiento de imagen y habla hasta predecir cuándo fallará la maquinaria. Es lo que hace que Cortana sea lo suficientemente inteligente como para hacer bromas y predecir partidos deportivos, así como para decirle cuándo debe irse temprano a su reunión porque el tráfico es malo. Pero todavía hay un largo camino por recorrer para que los asistentes digitales realmente podamos confiar en ellos.

Todavía estamos probando sistemas informáticos que intentan ayudarnos, no sobre hechos sino sobre qué tan bien se comunican, afirma el director de búsquedas de Bing, Stefan Weiz, en su reciente libro 'Buscar'.

"En sistemas como Siri o Cortana, del 30 al 40% de todas las interacciones que se inician las personas son preguntas sociales o tontas que sondean la realidad del 'asistente' en lugar de preguntas que el sistema tenía la intención de responder. Queremos (y necesitamos) creer que estamos comprometidos con alguien que entiende no solo las matemáticas, sino también nuestra humanidad ".

Chit chatear con Cortana

Es por eso que Microsoft incorporó el sistema 'chit chat' en Cortana que le permite cantar canciones y hacer imitaciones. "El humor ha sido un foco importante para MSR en nuestra asociación con el equipo de Cortana", nos dijo el jefe de investigación de Microsoft, Peter Lee. "Chit chat es un sistema de aprendizaje automático ligero y podemos seguir aumentando la cantidad de dominios sobre los que Cortana puede chatear contigo".

El problema es la rapidez con la que Cortana puede mantenerse al tanto de lo que está sucediendo cuando se trata de noticias de última hora en lugar del humor estacional que el equipo de Bing agrega, como rastrear a Papá Noel o bromear sobre los Seattle Seahawks.

"En Cortana o en cualquier asistente digital está la frescura de lo que Cortana sabe", nos explicó Lee. "Cortana está aprendiendo continuamente. Puedes tener una conversación de conversación sobre quién ganará el juego de los Seahawks el próximo domingo. Pero en la noche en que las cosas están estallando en Ferguson Missouri, no siempre es obvio que Cortana tendrá la oportunidad. Frescura del conocimiento para interactuar ".

Es por eso que, aunque Microsoft está teniendo mucho éxito con los populares sistemas de aprendizaje profundo actuales para servicios como Skype Translator y el nuevo reconocimiento de imagen en OneDrive (donde las fotos ahora obtienen automáticamente etiquetas como "flor" y "playa"), no es así. Poniendo todos sus huevos en esa canasta. "Nos estamos volviendo mucho más inteligentes al darnos cuenta de cuándo usar redes neuronales profundas o modelos probabilísticos en comparación con otras técnicas de aprendizaje", explica Lee, y el siguiente paso es sistemas de aprendizaje automático más dinámicos que se mantienen actualizados..

"Con los modelos tradicionales de aprendizaje automático se gasta este enorme esfuerzo para obtener un gran corpus de datos y entrenar el sistema fuera de línea y desplegarlo. Pero encontramos en cada vez más situaciones que el modelo no es lo suficientemente bueno. A medida que el aprendizaje automático se vuelve más y una parte más integral de todo lo que tocamos e interactuamos, creo que los problemas de mantenimiento de esa inteligencia y la frescura de esa inteligencia serán cada vez más importantes ", advierte Lee. El problema es algo que él llama 'ML rot'.

"En este momento, normalmente los sistemas de aprendizaje automático son estáticos y su efectividad a veces se degrada con el tiempo. Aunque el trabajo en el aprendizaje automático siempre avanza, un sistema específico de aprendizaje automático no lo es. En algún momento, debe reunir un grupo de expertos y seguir adelante. "grandes esfuerzos para entrenarlo y comenzar de nuevo. Eso no es escalable. Necesita un proceso donde los no expertos puedan mantener y avanzar los sistemas de aprendizaje automático, y donde los sistemas de aprendizaje automático sean más susceptibles al aprendizaje continuo".

El sistema Bing Predicts está detrás del conocimiento deportivo y las habilidades predictivas de Cortana

Ranking de halo

Cortana no es el único sistema de Microsoft que está haciendo más de este aprendizaje dinámico continuo. "En Halo, el sistema de clasificación TrueSkill utiliza un modelo probabilístico que es mucho más dinámico", nos dijo. Tu clasificación es cómo Halo sugiere a otros jugadores contra quienes jugar. TrueSkill hace un seguimiento de lo bueno que el sistema cree que es cada jugador, y de lo seguro que es que la calificación de la habilidad es correcta. Cuanto más juegues, más seguro estará el sistema acerca de la precisión con la que te está clasificando, y tiene que hacerlo en solo unos pocos juegos, aunque hay millones de personas jugando..

Las mismas herramientas pueden ser útiles en el trabajo también. TrueSkill se ha creado con Infer.NET, el mismo sistema que Clutter utiliza para averiguar qué mensajes de correo electrónico desea ver, con descripciones fáciles de escribir y para actualizar cuando desee mejorar el sistema..

El desorden aprende de su comportamiento, y en el momento en que tarda hasta un día para que cambie la forma en que trata los mensajes que ha arrastrado de nuevo a su bandeja de entrada cuando pensó erróneamente que no eran interesantes. Delve, un servicio de Office 365 que trata de priorizar los documentos y archivos adjuntos que las personas han compartido con usted, puede tomar un par de días para detectar los nuevos documentos que necesita conocer..

Si vamos a confiar en estos sistemas, tienen que ser más rápidos. Después de todo, esperamos que los motores de búsqueda conozcan las noticias tan pronto como ocurran. "Las empresas llegarán cada vez más al punto en el que desean que los agentes inteligentes estén al tanto de los últimos pensamientos, declaraciones, correos electrónicos y documentos de todos sus colegas, todo el tiempo", predice Peter Lee. "Incluso un sistema de aprendizaje automático que vuelva a entrenarse una vez al día será demasiado lento y poco inteligente".

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