Estás leyendo la publicación: Stefan Schaffer, investigador sénior, Centro Alemán de Investigación de IA (DFKI)
Stefan Schaffer es investigador sénior y líder de grupo en el departamento de asistentes cognitivos del Centro Alemán de Investigación de Inteligencia Artificial (DFKI). Sus trabajos han dado como resultado varias interfaces conversacionales para dominios como la movilidad, la automoción, la información fiscal, la atención al cliente, etc. Actualmente, trabaja en chatbots de IA para cadenas de valor y eventos híbridos. Antes de unirse a DFKI, Stefan trabajó como gerente de producto en Linon Medien. Estudió ciencias de la comunicación e informática y realizó su doctorado en la Universidad Técnica de Berlín en el campo de la interacción multimodal humano-computadora.
¿Qué le atrajo inicialmente del aprendizaje automático?
Ya durante mis estudios, tenía un gran interés en el reconocimiento de voz y tomé cursos en los que construimos reconocedores de voz desde cero.
¿Qué le atrajo inicialmente del reconocimiento de voz?
Ya estaba fascinado por la interacción humano-computadora basada en el habla cuando el Capitán Picard habló con “la computadora” y recibió respuestas significativas.
Uno de sus proyectos más recientes fue construir una interfaz de chatbot para un museo que anticiparía lo que preguntarían los visitantes. ¿Podría discutir cómo su equipo abordó esto?
Para integrar la funcionalidad de respuesta a preguntas en el chatbot del museo, primero recopilamos muchas preguntas y las usamos para mejorar las capacidades de respuesta de preguntas del sistema. Esto se hizo clasificando las preguntas y el material de respuesta que recibimos de nuestro socio del proyecto Linon Medien, una empresa especializada en la producción de contenido de voz y texto para exposiciones.
Su equipo también descubrió que las anotaciones de tipo de contenido pueden mejorar la precisión. ¿Qué tipo de diferencias de precisión se ven en las anotaciones?
Las anotaciones de tipo de contenido mejoraron la precisión general del chatbot en la comprensión del lenguaje natural. Esto significa que debido a las anotaciones adicionales, el sistema pudo dar más respuestas correctas.
¿Cuáles son algunos de los desafíos principales detrás de la construcción de una IA conversacional?
Sin estos datos, en la mayoría de los casos solo se pueden ofrecer experiencias con guión que imitan conversaciones entre humanos reales, pero son estáticas y, por lo tanto, muy poco naturales. Otro desafío es que el proceso de desarrollo de una interfaz de IA conversacional requiere experiencia especial en el área específica en la que se utilizará el sistema. Compartir la información necesaria entre expertos en diseño conversacional y expertos en el dominio es a veces un proceso difícil que requiere el apoyo de expertos adicionales en métodos de diseño centrados en el usuario.
¿Cuál es su enfoque para crear un chatbot fácil de usar y una interfaz de usuario conversacional?
Seguimos estrictamente el paradigma del diseño centrado en el usuario. Esto significa que nos relacionamos con nuestros clientes y usuarios en las primeras fases del proyecto, cuando aún no hay un sistema disponible. Comenzamos con grupos de enfoque y recopilación de datos y hacemos que las partes interesadas revisen las variantes del sistema en las primeras fases de desarrollo.
¿Cuáles son sus puntos de vista sobre ChatGPT y GPT-4? ¿Hay algo que haría diferente?
Actualmente usamos ChatGPT y GPT4 como herramientas para la generación de datos. Sin embargo, generalmente tratamos de evitar apoyar la naturaleza cerrada de estos productos a través de nuestro uso en nuestros proyectos de investigación. Esperamos que los modelos de código abierto comparables estén disponibles en un futuro próximo.
Hablarás en la próxima Cumbre sobre el futuro de los chatbots y la IA conversacional organizado por Group futurista, ¿de qué hablarás?
Hablaré sobre las conexiones entre la experiencia del usuario y la IA conversacional. Me concentraré en el diseño centrado en el usuario, la implementación centrada en el usuario basada en datos y la evaluación de interfaces de usuario conversacionales.
Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen escuchar hablar a Stefan Schaffer deben asistir a la Cumbre sobre el futuro de los chatbots y la IA conversacional hpresentado por Group futurista.
