La nube y la IA impulsan el futuro de las soluciones inteligentes

Las innovaciones tecnológicas modernas han traspasado los límites de la automatización central. Actualmente, se espera con amplia anticipación que dichos sistemas tengan inteligencia nativa, lo que les permitirá aprender, adaptar sus funcionalidades y tomar sus propias decisiones. Ejemplos de estos sistemas inteligentes son los asistentes activados por voz, cámaras avanzadas capaces de reconocer comportamientos anormales y programas médicos capaces de sugerir tratamientos alternativos.

Los componentes básicos de dichos sistemas involucran dos tecnologías transformacionales centrales:la Inteligencia Artificial (IA) y la Computación en la Nube. La IA respalda la capacidad de aprendizaje y evolución del sistema, similar a los procesos de desarrollo que se encuentran en la mente humana, mientras que la computación en la nube proporciona la infraestructura de soporte necesaria para el despliegue y operación global de dichos sistemas. Juntas, las tecnologías sustentan la realización de experiencias más complejas, sensibles al contexto e individualizadas para las empresas, así como eficiencias operativas.

Características de un sistema informático cognitivo

El complejo sistema realiza tareas que van más allá del mero cumplimiento de protocolos predeterminados. Recopila información, realiza análisis, saca conclusiones, utiliza la lógica y mejora continuamente sus métodos. Las partes del sistema se pueden agrupar en las siguientes categorías:

1. Adquisición de datos

Esta fase implica la recopilación de diferentes formas de información, como instrucciones verbales, mensajes electrónicos, contenido del usuario y resultados de los sensores. El sistema de computación en la nube, basado en el marco dado, proporciona la infraestructura para el almacenamiento y mantenimiento de grandes cantidades de información recopilada de una variedad de fuentes.

2. Comprender los datos

Después de la recopilación de información, el sistema pasa a la fase de procesamiento, en la que la información pasa por una serie de operaciones como limpieza, estructuración y análisis. Por ejemplo, cuando el usuario da el comando "Reproducir la pieza musical", el sistema tendrá que descifrarlo como la solicitud del usuario de que se reproduzca una pieza musical.

3. Implicaciones de los hallazgos

El uso de inteligencia artificial mejora el reconocimiento de patrones en la información histórica, por ejemplo, los gustos musicales individuales o los intervalos estándar entre los usuarios que reconfiguran sus termostatos. Este impulso permite que los procesos de toma de decisiones en el sistema estén mejor informados y sean de mayor calibre en el largo plazo.

4. Proceso de toma de decisiones

El sistema actúa de acuerdo con reglas lógicas predeterminadas o patrones de comportamiento aprendidos para decidir qué hará a continuación. Tiene la capacidad de recomendar una película, realizar un pedido de reposición o informar a una persona.

5. Cumplimiento de las expectativas del usuario

Finalmente, el sistema tiene la capacidad de producir una respuesta que puede entregarse mediante voz, texto o realizando una acción personalizada. Normalmente, la respuesta se personaliza en función de la información que el sistema ha obtenido sobre el usuario.

Por qué es importante la computación en la nube

Sin la computación en la nube, los sistemas inteligentes no funcionarían bien a escala. He aquí por qué la nube es tan importante:

Flexibilidad: La infraestructura de la nube ofrece la capacidad de que el sistema escale según los niveles cambiantes de demanda. Cuando hay varios usuarios accediendo al sistema al mismo tiempo, la infraestructura de la nube pone los recursos a disposición bajo demanda.

Velocidad: Los centros de datos en la nube están distribuidos en una vasta área geográfica y tienen mayores capacidades operativas, lo que permite una capacidad de respuesta instantánea y consistente.

Almacenamiento: Las plataformas en la nube almacenan enormes cantidades de datos, necesarios para entrenar sistemas de inteligencia artificial. Los servicios en la nube están alojados en múltiples ubicaciones alrededor del mundo y se puede acceder a ellos a través de una amplia gama de dispositivos.

Mantenimiento: Las tareas del desarrollador no incluyen la actualización y el mantenimiento del servidor, ya que son responsabilidades del proveedor del servicio en la nube.

Cómo la IA potencia la inteligencia

La inteligencia artificial mejora las capacidades de los sistemas con la adición de capacidades de razonamiento, aprendizaje y optimización, lo que resulta en una mayor efectividad operativa. Algunos de los usos más comunes de la inteligencia artificial incluyen

El aprendizaje experiencial implica que los algoritmos de inteligencia artificial mejoran continuamente a medida que absorben cantidades crecientes de datos durante un período.

Comprensión del lenguaje:la PNL habilita la capacidad de los sistemas para comprender y responder a entradas dadas en forma de lenguaje humano. Reconocimiento visual y auditivo:la IA puede reconocer rostros humanos, objetos y señales auditivas.

El análisis predictivo tiene la capacidad de pronosticar muchos resultados posibles; por ejemplo, puede evaluar la probabilidad de un envío retrasado o determinar el producto que más probablemente interesará a un cliente a continuación. La inteligencia artificial generativa proporciona a las máquinas la capacidad de generar contenido escrito, crear lenguajes de programación y formas de arte visual y musical.

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Tecnología de asistente activado por voz:un marco analítico

Consideremos, por ejemplo, un sistema inteligente concreto, es decir, un asistente de voz integrado en varios sistemas de altavoces inteligentes.

Alguien pregunta:"¿Cuáles son las condiciones climáticas predominantes en Seattle?"

El dispositivo capta ondas acústicas y las envía a un servidor externo. Luego, la infraestructura de computación en la nube transcribe los intercambios verbales a forma escrita. Comprender la importancia de la declaración. Proporciona la información meteorológica correcta.

Da una salida de audio:"El clima en Seattle actualmente es un cielo despejado con una temperatura de 72 grados Fahrenheit".

Figura 1:Arquitectura del sistema de asistencia por voz de alto nivel

El diagrama proporciona una descripción general de la infraestructura general de un sistema de asistente de voz inteligente en la nube y la forma en que una simple consulta de voz (“Hola Alexa, ¿qué tiempo hace en Seattle?”) puede transformarse en una respuesta natural y comprensible mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial y de nube.

Del lado del usuario, la interfaz de voz aparece como punto de partida de la sesión del usuario. El usuario pronuncia un comando de voz en lenguaje natural en un altavoz inteligente o, idealmente, en una pantalla. En el dispositivo inteligente existe un micrófono y un procesador y, por lo tanto, puede escuchar el sonido y permanecer en estado de escucha para alguna palabra de activación predeterminada, en este caso, el nombre "Alexa". Al escuchar la palabra de activación, el dispositivo comienza a grabar el comando del usuario y transmite el archivo de sonido a través de una ruta segura a los servidores en la nube para su procesamiento.

La verdadera inteligencia ocurre en la sección de procesamiento en la nube ilustrada en el lado derecho del diagrama. Reconocimiento automático de voz o ASR , en la primera etapa del proceso en la nube, transforma el flujo de audio sin procesar en texto. Es mucho más complicado de lo que parece; tiene que escuchar diferentes acentos, eliminar el ruido de fondo y escuchar la sutileza de la voz en tiempo real. Los modelos ASR se entrenan con conjuntos masivos de grabaciones de muchas voces diferentes para capturar las palabras pronunciadas con la mayor precisión posible y traducirlas a formato de texto, "¿Cómo está el clima en Seattle?"

Posteriormente, el sistema avanza hacia la Comprensión del lenguaje natural (NLU). fase, en la que se descifra la intención del usuario. Convertir la voz del usuario en texto no es suficiente; El asistente también debe comprender la intención de la consulta y la información de las entidades mencionadas, es decir, la ciudad "Seattle". Los modelos de inteligencia artificial entrenados en el procesamiento del lenguaje natural se dedican a comprender la intención del usuario al preguntar por el tiempo en "Seattle" como la ciudad deseada. El asistente también debe tener en cuenta la vaguedad de las palabras, los sinónimos y el contexto para que la solicitud se interprete de manera correcta.

Una vez que el sistema ha obtenido una comprensión completa de la consulta, pasa a la fase Conocimiento y razonamiento. fase. Ahora, en esta fase, el asistente selecciona la manera en que accederá a la información meteorológica correcta, naturalmente solicitando un servicio externo autorizado, es decir, una base de datos meteorológica o API. El sistema aplica algoritmos aprendidos o comportamientos establecidos en el procesamiento de la información recibida; por ejemplo, puede concluir que actualmente es de día en Seattle y construir una respuesta basada en esta inferencia. Si el usuario pregunta "¿Cómo está el tiempo?", el sistema puede utilizar información de geolocalización o preferencias pasadas almacenadas en él para inferir "Seattle" como la ubicación más probable.

Una vez recopilada la información necesaria, el asistente pasa a la Generación del Lenguaje Natural (NLG). Etapa en la que la información en una forma estructurada se traduce a un texto legible y gramaticalmente correcto en una forma aceptable para los humanos. La información sin procesar, por ejemplo, {temperatura:72°F, condición:soleado} se reescribe como "El clima de Seattle es de 72 grados y está soleado". El sistema puede utilizar la fraseología correcta, seguir los requisitos gramaticales y agregar variaciones agradables en la oración con cada repetición en un intento de hacerla lo más natural posible. Antes de que se pueda enviar una respuesta al usuario, el sistema también utiliza la función Texto a voz (TTS). tecnología en un intento de convertir el texto resultante en forma sonora. Esto implica la creación de una salida audible, normalmente con un perfil de voz determinado de conversación amigable y buena enunciación. Luego, el archivo de audio se transmite a través de Internet con el objetivo de brindar al usuario una respuesta clara y que suene natural a los pocos segundos de la emisión de la declaración original.

La base tecnológica de esta experiencia reside en las tecnologías de la nube. La nube respalda la escalabilidad del asistente de voz con el uso, en el sentido de que puede gestionar millones de solicitudes simultáneas desde cualquier parte del mundo. Proporciona la potencia computacional necesaria para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo para el habla y el lenguaje, consultar bases de datos externas y responder en tiempo real. Proporciona funciones de seguridad como transporte cifrado de datos y controles de acceso, de modo que la información de voz confidencial se trate con la máxima precaución. Este sistema inteligente también mejora con la experiencia porque aprende con el tiempo. Puede aprender de interacciones pasadas con los usuarios para hacerlo más personalizado, conocer las preferencias de los usuarios y prácticamente hacer recomendaciones antes de que el usuario las solicite.

Conclusión

Las soluciones inteligentes de nube e inteligencia artificial permiten a las empresas ir mucho más allá de la automatización. Los sistemas inteligentes escuchan, aprenden y actúan, creando así valor real en la atención sanitaria, las finanzas y la fabricación, así como en la vida cotidiana.

La nube ayuda a estas soluciones con la potencia, la flexibilidad y el alcance que necesitan. La inteligencia artificial proporciona la inteligencia necesaria para pensar, aprender y optimizar. Combinados, están construyendo un entorno global más inteligente y altamente interconectado, un sistema a la vez.