Inteligencia Artificial que puede leer un documento y responder preguntas sobre el tema
Los investigadores de Microsoft han creado una tecnología que utiliza Inteligencia Artificial para leer un documento y responder preguntas sobre el tema como lo haría un ser humano.
La inteligencia artificial está avanzando a pasos agigantados y las oportunidades que nacen detrás de esta tecnología prometen grandes avances para las empresas.
En este sentido, un equipo en Microsoft Research Asia creó una tecnología que utiliza Inteligencia Artificial para leer un documento y responder preguntas sobre el tema como lo haría un ser humano.
Esto, se logró sobre la paridad humana al usar el Standford Question Answering Dataset, conocido entre los investigadores como SQuAD. Se trata de un conjunto de datos de compresión de lectura automática que se crea a partir de preguntas sobre un conjunto de artículos de Wikipedia.
Con la compresión automática de lectura, los investigadores comentan que las computadoras también podrían analizar de manera rápida a través la información encontrada en libros y documentos y brindar a la gente la información que más necesitan, de una manera sencilla y entendible.
Eso permitiría a los conductores encontrar de una manera más sencilla las respuestas que necesitan de un manual de automóvil, y ahorrar tiempo y esfuerzo en una situación tensa o difícil.
Esas herramientas también les permitirían a doctores, abogados u otros expertos, superar el arduo trabajo de cosas como leer grandes documentos para encontrar detalles médicos específicos o precedentes legales ratificados. La tecnología mejoraría su trabajo y los dejaría con más tiempo para aplicar el conocimiento para enfocarse en atender pacientes o formular opiniones legales.
Microsoft ya ha comenzado a aplicar las primeras versiones de los modelos que fueron presentados para la clasificación de los datos de SQuAD dentro de su motor de búsqueda Bing, y la compañía ha comenzado a trabajar en aplicarla en problemas más complejos.
Por ejemplo, Microsoft ha comenzado a trabajar en maneras en las que una computadora pueda responder no sólo una pregunta original, sino también para responder una pregunta de seguimiento. Por ejemplo, digamos que le preguntaron a un sistema, “¿En qué año nació el primer ministro Alemán?” Es probable que también quisieran que la computadora entendiera cuando realizan una pregunta de seguimiento, “¿En qué ciudad nació?”
También busca maneras en las que las computadoras puedan generar preguntas naturales cuando se requiera información desde varias oraciones. Por ejemplo, si la computadora recibe la pregunta, “¿Es John Smith un ciudadano de los Estados Unidos?» esa información podría estar basada en un párrafo como, “John Smith nació en Hawái. Ese estado se encuentra en los Estados Unidos.”