Prototipo de interfaz humano-máquina basado en AIML con capacidad de realizar tareas preprogramadas
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Fecha
2018
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
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Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
La inteligencia artificial está evolucionando con nuevas y mejores innovaciones
todos los días. Pero fundamentalmente la I.A. siempre ha intentado perseguir y
obtener rasgos de inteligencia humana.” (Bishwajeet, 2015).En el mundo actual
es inevitable la evolución tecnológica hacia lo simple y automático y la expansión
de esto a los distintos ámbitos de los negocios. Hoy en día existen aplicaciones
que son capaces de dar respuestas satisfactorias a los usuariosa través de chat,
pero aun así las capacidades de respuesta siguen siendo limitadas.
Este proyecto presenta una investigación y desarrollo de un prototipo capaz de
impulsar las capacidades de las actuales interfaces humano-maquina, las cuales
son bastante escasas y limitadas en su funcionamiento.
Haciendo uso de herramientas como el lenguaje AIML, Python 3 y Google
Speech API se logró una capacidad de funcionamiento más amplía y efectiva
para estas interfaces de respuesta automática. Para esto se implementó una
interfaz de comunicación capaz de recibir solicitudes realizadas por voz del
usuario y dar una respuesta acorde, ya sea por medio del chat, por voz, o por
alguna aplicación interna de este mismo.
También se realizaron pruebas para evaluar el grado de error que este tiene en
sus con una metodología objetiva y subjetiva. “La evaluación de naturalidad de
la conversación se ha divido en dos partes: una parte objetiva, que toma en
cuenta la cantidad de respuestas erróneas y correctas y otra subjetiva, que se
enfoca en la experiencia del usuario.” (Quintero, 2015). La evaluación de esta
interfaz resultó ser positiva obteniendo un 80% de precisión en el reconocimiento
de voz y un 90% de precisión en el procesamiento de AIML. De esto se determinó
estas interfaces son benfeciosas siempre y cuando se tomen todas las medidas
y se ajusten los parámetros de manera correcta. De no ser así las capacidades
de procesamiento se pueden ver mermadas considerablemente.
Palabras clave: AIML, Chatterbot, Google Speech API, Reconociemiento por
voz, Interfaz humano-maquina, automatico.
“Artificial Intelligence is coming up with new and greater innovations every day. But fundamentally, A.I. has always tried to pursue and attain intelligent human traits” (Bishwajeet, 2015). It is a fact that nowadays there are totally functional applications which are capable of giving satisfying responses to the users, frequently by chat communication, even so, the capabilites of answer are still limited. This Project presents an investigation and develpment of a prototype capable of boosting the capabilites of the current human-machine interfaces, which are very poor and limited in its functionality. Using tools like Chatterbot, AIML language and Google Speech API the performance boosting was acomplished in an efective and wider form. For this purpose an interface was developed with the capacity to receive voice request of the user and give and answer by chat, voice or an internal aplication. The margin of error of the responses to the user can also be evaluated, one of the ways is using an objective and a subjective methodology. “The evaluation of the conversation’s naturalness has been Split into two parts: an objective part, that measures the correct and incorrect answers, and a subjective part, that focuses on the user's experience”. (Quintero, 2015). The evaluation of this interface ended being positive, obtaning an 80% of accuracy in speech recognition and a 90% of accuracy in AIML processing. After this results it was determined that this interfaces can be beneficial but only if all the measurements are taken and the paremeters are adjusted correctly. If not, the processing capabilities can be decreased considerably.
“Artificial Intelligence is coming up with new and greater innovations every day. But fundamentally, A.I. has always tried to pursue and attain intelligent human traits” (Bishwajeet, 2015). It is a fact that nowadays there are totally functional applications which are capable of giving satisfying responses to the users, frequently by chat communication, even so, the capabilites of answer are still limited. This Project presents an investigation and develpment of a prototype capable of boosting the capabilites of the current human-machine interfaces, which are very poor and limited in its functionality. Using tools like Chatterbot, AIML language and Google Speech API the performance boosting was acomplished in an efective and wider form. For this purpose an interface was developed with the capacity to receive voice request of the user and give and answer by chat, voice or an internal aplication. The margin of error of the responses to the user can also be evaluated, one of the ways is using an objective and a subjective methodology. “The evaluation of the conversation’s naturalness has been Split into two parts: an objective part, that measures the correct and incorrect answers, and a subjective part, that focuses on the user's experience”. (Quintero, 2015). The evaluation of this interface ended being positive, obtaning an 80% of accuracy in speech recognition and a 90% of accuracy in AIML processing. After this results it was determined that this interfaces can be beneficial but only if all the measurements are taken and the paremeters are adjusted correctly. If not, the processing capabilities can be decreased considerably.
Notas
Tesis (Ingeniero en Automatización y Robótica)
Palabras clave
Reconocimiento Automático de la Voz, Interfaces de Usuarios (Sistemas Computacionales)