“I believe that at the end of the century the use of words and general educated opinion will have altered so much that one will be able to speak of machines thinking without expecting to be contradicted.” - Alan Turing, 1950.

Estas contribuciones sentaron las bases para el concepto de #IAconversacional y el debate sobre la posibilidad de máquinas que puedan pensar y comunicarse como personas.

Si quieres leer más acerca del origen de la IA Conversacional, escribí hace tiempo esto aquí: nievesabalos.com/blog/que-es-...

Si la máquina lograba hacer pensar a su interlocutor que era una persona, Turing argumentaba que era razonable decir que la máquina estaba “pensando”.

Este enfoque simplificado le permitió argumentar convincentemente que una “máquina pensante” era al menos plausible.

El “Test de Turing” es el método propuesto por Alan Turing para determinar si una máquina podía “pensar”.

El test consiste en que una máquina mantenga una conversación indistinguible de un diálogo con un ser humano.

Si te interesa, publico lecturas sobre #IA en substack, y te puedes suscribir gratis:

nievesabalos.substack.com

La segunda, qué hacen las empresas grandes (en este caso Microsoft en Bing Copilot) para construir tecnología responsable.

Os dejo dos referencias interesantes. La primera el informe de la UNESCO de 2024 sobre sesgos de género en los modelos de lenguaje (LLMs)

💬 RG (Response Generation):
→ Templates predefinidos o generación avanzada.
→ Respuestas específicas para cada situación.

Escribí aquí sobre este proceso y cómo se compara a los chatbots desarrollados con LLMs: nievesabalos.com/blog/como-fu...

⚙️ DM (Dialogue Management):
→ Políticas basadas en reglas o ML.
→ Slot-filling para completar información.
→ Gestión de contexto y estados de conversación.
→ Conexión con APIs externas.

🧠 NLU (Natural Language Understanding):
→ Clasificación de intents con ML supervisado.
→ Extracción de entidades con NER y PoS tagging.
→ "¿Qué tiempo hace en Madrid hoy?" = intent: weather_query + entity: Madrid.

Siempre viene bien echar un vistazo al pasado para entender nuestro presente, por lo que os comparto esta semana en mi #newsletter una reflexión que, desde mi punto de vista, nos ayuda a entender la ola actual de #ChatGPT y los #LLMs.

Para no variar, hablé de interfaces conversacionales, LLMs, voces sintéticas, agentes…

Muchas gracias, como siempre, a @pakitochus.bsky.social por la invitación 🤗