Prototipo de interfaz humano-máquina basado en AIML con capacidad de realizar tareas preprogramadas

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dc.contributor.advisorPalominos González, Néstor
dc.contributor.authorVallejos Sandoval, Manuel Ignacio
dc.contributor.editorFacultad de Ingeniería
dc.contributor.editorEscuela de Industrias
dc.date.accessioned2019-06-27T20:26:49Z
dc.date.available2019-06-27T20:26:49Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionTesis (Ingeniero en Automatización y Robótica)es_ES
dc.description.abstractLa 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.es_ES
dc.description.abstract“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.
dc.identifier.urihttp://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/9435
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUniversidad Andrés Belloes_ES
dc.subjectReconocimiento Automático de la Vozes_ES
dc.subjectInterfaces de Usuarios (Sistemas Computacionales)
dc.titlePrototipo de interfaz humano-máquina basado en AIML con capacidad de realizar tareas preprogramadases_ES
dc.typeTesises_ES
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