IA y APP INVENTOR

4ª idea fundamental: Hacer que los agentes interactúen con los humanos de manera fluida es un desafío enorme para los desarrolladores de IA.

Comprender a las personas es uno de los problemas más difíciles a los que se enfrentan los agentes inteligentes. Esto incluye tareas como conversar en lenguaje natural, reconocer estados emocionales e inferir intenciones del comportamiento observado. Es importante comprender que, si bien las computadoras pueden entender el lenguaje natural en un grado limitado, en la actualidad carecen del razonamiento general y las capacidades de conversación de incluso un niño pequeño.

La interacción con los humanos es especialmente importante para los agentes robóticos que compartirán nuestros espacios de vida y trabajo. Así, es posible que deseemos que un robot asistente en el hogar se mantenga cerca de nosotros para que esté siempre listo para ayudar, pero está claro que no debería estar tan cerca de nosotros como para que se cruce en nuestro camino y nos choquemos constantemente cuando vamos a coger algo de la cocina, por ejemplo. En este caso, sería fundamental que el robot pudiera inferir las intenciones futuras de una persona al observar sus acciones, algo que es un desafío muy grande incluso para los humanos.

No obstante, por complicado que sea, para que aceptemos interactuar con robots en nuestra vida diaria será fundamental que los sistemas de IA puedan adquirir este tipo de habilidades. Así que este reto es uno de los que más está centrando el trabajo de los investigadores en IA. Y, de hecho, se están produciendo avances en dominios concretos y limitados: veámoslo con este vídeo en el que un sistema de IA, llamado Google Duplex, es capaz de hacer una llamada telefónica para pedir cita en una peluquería, interactuando de manera natural con la persona que atiende la llamada: