La argumentación y el debate son capacidades fundamentales de nuestra inteligencia humana. Hasta hace poco, estaban totalmente fuera del alcance de la Inteligencia Artificial.
En Febrero de 2019 y después de seis años de trabajo por parte de los investigadores e ingenieros enfocados en el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático.
IBM presentó una inteligencia artificial de IBM denominado Project Debater se convirtió en el primer sistema de inteligencia artificial capaz de debatir con humanos .
Aunque la IA no fue capaz de lograr “ganar” el debate contra Harish Natarajan en San Francisco ese año, Project Debater demostró que la IA puede ayudar a las personas a construir argumentos persuasivos y tomar decisiones bien informadas.
La Inteligencia Artificial se convirtió en el tercero de los grandes desafíos de IBM Research, después de Deep Blue y Watson.
En el artículo reciente “Un sistema de debate autónomo” publicado en Nature, se describe la arquitectura de Project Debater y se evalua su desempeño.
Ahora, IBM ofrece acceso gratuito para uso académico a 12 de las las tecnologías subyacentes del Project Debater en forma de APIs en la nube, así como diferentes opciones de prueba y licencias para desarrolladores.
Para lograr el nivel de poder llegar a debatir con humanos, una IA debe estar equipada con unas habilidades muy concretas.
- Debes de ser capaz de identificar argumentos relevantes para un tema de debate dado, detectar la posición de los argumentos y evaluar su calidad.
- Debes identificar argumentos generales y recurrentes que sean relevantes para el tema específico.
- Organizar los diferentes tipos de argumentos en una narrativa convincente.
- Lograr reconocer los argumentos hechos por el oponente humano y hacer capaz de replicar a la máquina.
- La inteligencia artificial debe poder utilizar técnicas de debate competitivo.
Eso es, todo lo que se trabaja en el Proyecto Debate de IBM. Desarrollando una colección de componentes, cada uno de ellos, diseñado para realizar una subtarea específica.
A lo largo de los años, se han publicado más de 50 artículos que describen cada uno de todo esos componentes y muchos otros en conjuntos de datos relacionados para el uso y estudio académico.
Desarrollando las habilidades de debate
Si se quiere recrear un debate con éxito, la máquina debe tener un alto nivel de precisión de cada uno de los componentes. Por ejemplo, debe ser capaz de detectar la postura de un argumento.
Por eso la importancia de la recopilación de datos. Por ejemplo, el clasificador de detección de pruebas, se entrenó con más de 200.000 ejemplos etiquetados.
El problema de la escalabilidad
Otro gran desafío, es la escalabilidad. Por ejemplo, IBM tuvo que aplicar la “wikificación” (identificación de menciones de conceptos de Wikipedia) al cuerpo de información de más de 10 mil millones de oraciones. Una tarea imposible para cualquier herramienta existente.
Desde IBM, desarrollaron un algoritmo de “wikificación” nuevo y mucho más rápido capaz de aplicarse a grandes masas de datos.
Las API´s de Project Debater dan acceso a diferentes capacidades desarrolladas originalmente para la generación de un sistema de debate en vivo.
Luego, están las API para dos servicios de alto nivel que crean diferentes tipos de resúmenes: La Generación narrativa (Narrative Generation) y El análisis de puntos clave.
Por ejemplo, cuando se le da un conjunto de argumentos a Narrative Generation, la API construye un discurso bien estructurado que apoya o replica un tema dado de acuerdo con la polaridad especificada.
Los desarrolladores pueden acceder a la documentación de la API de Project Debater como invitados en el sitio de documentación principal del Proyecto de IBM.
Iniciando sesión como invitados, podrás ver la documentación y ejecutar demostraciones interactivas en línea de la mayoría de los servicios. Además, vas a poder ver el código de ejemplos completos de extremo a extremo, utilizando los servicios.
? ACCEDE A LAS API´s del PROYECTO DEBATE DE IBM
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Fuente: 12 new Project Debater AI technologies available as cloud APIs