Tesis: Diseño de un Asistente Virtual con Diálogo Emocional

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CD. MADERO DEPARTAMENTO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

DISEÑO DE UN ASISTENTE VIRTUAL CON DIÁLOGO EMOCIONAL

TESIS Para obtener el Titulo de

Ingeniero en Sistemas Computacionales

Presenta

Jesús Raymundo Domínguez Martínez Numero de Control

05070788 Director de Tesis

Dra. María Lucila Morales Rodríguez

CD. MADERO, TAMAULIPAS

MAYO 2011

Declaración de Originalidad Declaro y prometo que éste documento de tesis es producto de mi trabajo original y que no infringe los derechos de terceros, tales como derechos de publicación, derechos de autor, patentes y similares. Además, declaro que en las citas textuales que he incluido (las cuales aparecen entre comillas) y en los resúmenes que he realizado de publicaciones ajenas, indico explícitamente los datos de los autores y las publicaciones. Además, en caso de infracción de los derechos de terceros derivados de éste documento de tesis, acepto la responsabilidad de la infracción y relevo de ésta a mi director y codirectores de tesis, así como al Instituto Tecnológico de Cd. Madero y sus autoridades.

Mayo 2011, Cd. Madero, Tamps.

C. Jesús Raymundo Domínguez Martínez

DEDICATORIAS A mi madre por brindarme siempre el apoyo necesario, y dar todo para verme triunfador, y darme la fuerza necesaria para querer salir adelante en esta vida, y así lograr uno más de mis objetivos, y a mis hermanos que los quiero mucho por su apoyo. A mis amigos que me enseñaron el significado de la amistad, y que siempre estuvieron ahí apoyándome en cada uno de los momentos que vivimos juntos y siempre me extendieron su mano amiga, gracias por todos esos momentos que compartimos.

AGRADECIMIENTOS A Dios, por guiarme día a día, por darme las fuerzas necesarias de seguir adelante y ayudarme a culminar uno de mis objetivos planteados hace algunos años. A mis padres; Rosalía y José. A mi hermana y hermano; Abigail y Miguel. A mi abuelita; Rosalía. A mi Directora de Tesis la Dra. María Lucila Morales Rodríguez por el apoyo y los consejos que me brindó durante el desarrollo de éste proyecto, por tenerme paciencia, y compartir su conocimiento. Gracias por su dedicación y por su tiempo. Mi más sincero agradecimiento a los miembros del comité tutorial de ésta tesis: Dr. Juan Javier González Barbosa, Dra. Laura Cruz Reyes, Rubén Basáñez Castro y la Dra. Ma. Lucila Morales Rodríguez. Agradezco al Instituto Tecnológico de Ciudad Madero por las facilidades proporcionadas para la realización de éste proyecto, así como a los profesores que contribuyeron a mi formación académica humana. Gracias a mis amigos de la ingeniería por la amistad, compañerismo y apoyo prestado. Por todos los momentos que pase con ellos, en especial a Victoria, Blanca Teresa, Rosario, y muchos más que saben que están incluidos aquí, aunque no esté su nombre muchas gracias por todo.

RESUMEN Este trabajo de investigación se origina a partir de un proyecto realizado en la institución relacionado con un agente conversacional corpóreo, ya que actualmente el uso de los Agentes Conversacionales Animados ha ido creciendo. Estos suelen ser una herramienta utilizada en ciertas funciones en las cuales pueden servir como guías, maestros, ayudantes, etc. La problemática que abordamos en éste documento, es la implementación de un agente conversacional capaz de expresar diálogos creíbles en lenguaje natural, expresando en sus diálogos rasgos de personalidad, emociones y su intensidad. Para la generación de diálogos creíbles, proponemos utilizar la extensión que se le hizo al lenguaje AIML (Artificial Intelligence Markup Language), utilizando la nueva estructura para los archivos de la base de conocimientos basados en AIML, mediante diálogos creíbles, es capaz de crear escenarios más reales para que el aspirante disperse sus dudas con relación a la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación, manteniendo una conversación simulada por el agente conversacional. Para esto se presentó una metodología para organizar y diseñar la estructura de los diálogos de un Agente Conversacional Animado capaz de expresar emociones en su diálogo. Resultando de éste trabajo un Asistente Virtual con Diálogo Emocional que proporciona información sobre la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación del ITCM.

TABLA DE CONTENIDO Capítulo 1. Introducción ................................................................................................................ 1 1.1 Antecedentes ........................................................................................................................ 1 1.1.1 Creación de una base de conocimientos en AIML para un Agente Conversacional........... 1 1.1.2 Agente Conversacional que utiliza AIML para integrar procesos de personalidad. ........... 2 1.1.3 Metodología para la simulación de expresiones no verbales de una recepcionista virtual 2 1.2 Objetivos ............................................................................................................................... 3 1.2.1 Objetivo General............................................................................................................. 3 1.2.2 Objetivos específicos....................................................................................................... 3 1.3 Problemática ......................................................................................................................... 3 1.4 Justificación ........................................................................................................................... 3 1.5 Hipótesis................................................................................................................................ 4 1.6 Alcances y Limitaciones ......................................................................................................... 4 1.7 Estructura del documento ..................................................................................................... 4 Capítulo 2. Concepción de Agentes Conversacionales...................................................................... 6 2.1 Agente Conversacional .......................................................................................................... 6 2.1.1 Características de los Agentes Conversacionales ............................................................. 7 2.1.2 Aplicaciones.................................................................................................................... 7 2.1.3 Agentes Conversacionales Animados .............................................................................. 8 2.1.4 Humanos Virtuales Creíbles ............................................................................................ 9 2.2 Asistentes Virtuales Creíbles ................................................................................................ 10 2.2.1 Estado de Arte de los Asistentes Virtuales..................................................................... 11 2.2.2 Áreas de Aplicación....................................................................................................... 13 2.2.2 Rol de los Asistentes Virtuales....................................................................................... 14 2.2.3. Implementaciones de Asistentes Virtuales ................................................................... 17

2.3 Base de Conocimientos de los Agentes Conversacionales .................................................... 18 Capítulo 3. Análisis de la comunicación......................................................................................... 19 3.1 Interacción cara-a-cara ........................................................................................................ 19 3.2. Análisis de la conversación.................................................................................................. 21 3.3. Análisis del Discurso............................................................................................................ 22 3.4.1. Actos del habla............................................................................................................. 23 3.4.2. Sistemas de Diálogo ..................................................................................................... 24 Capítulo 4. Programación de diálogo en Agentes Conversacionales ............................................... 26 4.1 AIML.................................................................................................................................... 26 4.1.1 Características............................................................................................................... 27 4.1.2 Etiquetas....................................................................................................................... 27 4.1.3 Algoritmo de Coincidencia de Patrones ......................................................................... 35 4.2 Extensión Emocional AIML................................................................................................... 36 4.3 Python y PyAIML.................................................................................................................. 40 4.3.1 Características de PYAIML. ............................................................................................ 40 4.3.2 Características de Python .............................................................................................. 40 4.3.3 MySQLdb ...................................................................................................................... 42 Capítulo 5. Diseño de un Asistente Virtual con Diálogo Emocional ................................................ 43 5.1 Arquitectura General ........................................................................................................... 43 5.2 Metodología a seguir para organizar la estructura de los diálogos ....................................... 46 5.3 Análisis de la Información para organizar la estructura de los diálogos................................. 51 5.4. Requerimientos del Sistema ............................................................................................... 53 Capítulo 6. Caso Aplicativo: Asistente Virtual de la Maestría en Ciencias en Ciencias Computacionales........................................................................................................................... 55 6.1 Caso de Aplicación............................................................................................................... 55 6.2 Diseño del diálogo ............................................................................................................... 56

6.2.1 Aplicación de la Metodología ........................................................................................ 56 6.2.2 Definición de la Estructura del diálogo .......................................................................... 58 6.2.3 Caracterización de locuciones ....................................................................................... 60 6.2.4 Reorganización de la base de conocimientos................................................................. 65 6.3 Desarrollo del Prototipo....................................................................................................... 66 Capítulo 7. Experimentación y Resultados ..................................................................................... 76 7.1 Descripción de la Experimentación ...................................................................................... 76 7.1.1. Resultados de seguir la metodología respecto al código AIML. ..................................... 76 7.1.2. Resultado de la conversación con el asistente virtual. .................................................. 80 Capítulo 8. Conclusiones y trabajos futuros ................................................................................. 81 8.1 Conclusiones........................................................................................................................ 81 8.2 Aportaciones ....................................................................................................................... 81 8.3 Trabajos Futuros.................................................................................................................. 81 Bibliografía.................................................................................................................................... 82 Anexos .......................................................................................................................................... 84 Anexo A: Creación de Interfaz Gráfica............................................................................................ 84 Anexo B: Integración de la base de conocimientos a la interfaz gráfica .......................................... 90 Anexo C: Creación de ejecutable de la interfaz gráfica ................................................................... 93

LISTA DE FIGURAS Figura 1. Usos de los Asistentes Virtuales ...................................................................................... 14 Figura 2. Ejemplos de Asistentes Sociales ...................................................................................... 15 Figura 3. Ejemplos de Asistentes Educacionales............................................................................. 15 Figura 4. Ejemplos de Asistentes Orientados a Servicios ................................................................ 16 Figura 5. Ejemplos de Asistentes Virtuales(Lun, 2010a).................................................................. 16 Figura 6. Ann asistente virtual de la aseguradora Aetna................................................................. 17 Figura 7. Jenn asistente de Alaska Airlines ..................................................................................... 17 Figura 8. Alex asistente de Continental Airlines ............................................................................. 17 Figura 9. Amy ................................................................................................................................ 18 Figura 10. SGT STAR del Ejercito de los Estados Unidos.................................................................. 18 Figura 11. Spike experto virtual de la Universidad Gonzaga ........................................................... 18 Figura 12. Proceso de Comunicación básica................................................................................... 22 Figura 13. Jerarquía de Etiquetas en AIML ..................................................................................... 28 Figura 14. Estructura propuesta para los archivos AIML de la base de conocimientos.................... 38 Figura 15. Arquitectura del Asistente Virtual ................................................................................. 44 Figura 16. Modulo de Generación de locución del Asistente.......................................................... 45 Figura 19. Interacción con el usuario. ............................................................................................ 56 Figura 20. Prototipo final............................................................................................................... 67 Figura 21. Importación de librerías. ............................................................................................... 69 Figura 22. Acceso a la BD paginas .................................................................................................. 69 Figura 23. Creación del objeto k, en este caso es como si fuera el cerebro del bot. ....................... 70 Figura 24. Código generado por la herramienta VisualWx.............................................................. 70 Figura 25. Función pregunta. ......................................................................................................... 70 Figura 26. Objeto edit text............................................................................................................. 71

Figura 27. Definición de la función pregunta.................................................................................. 71 Figura 28. Código para obtener el id de la pagina a mostrar........................................................... 72 Figura 29. Botón Enviar. ................................................................................................................ 73 Figura 30. Código del botón enviar. ............................................................................................... 73 Figura 31.- Std-startup.xml ............................................................................................................ 74 Figura 32. Carga de archivos aiml. ................................................................................................. 74 Figura 33. Interfaz gráfica para simular un bot conversacional....................................................... 75 Figura 34. Interacción con el bot, creado en VisualWx Python ....................................................... 75 Figura 37 . Elegir color de fondo del Frame.................................................................................... 85 Figura 38 . Escribir texto en una etiqueta (Static Text) ................................................................... 86 Figura 39 .Cambiar Fuente (Font) .................................................................................................. 86 Figura 40. Cambio de texto en la etiqueta. .................................................................................... 87 Figura 41. Inserción de Edit Text y Edit Text Multilínea. ................................................................. 87 Figura 42. Asignar nombre al botón............................................................................................... 88 Figura 43.objeto panel................................................................................................................... 88 Figura 44. Código para hacer ejecutable ........................................................................................ 93 Figura 45. Línea de comandos o símbolo del sistema..................................................................... 93 Figura 46. Directorio python25...................................................................................................... 94 Figura 47 .Python prueba.py py2exe (instrucciones que hacen el ejecutable) ................................ 94 Figura 48. Compresión de librerías. ............................................................................................... 95 Figura 49. Fin de la compilación y compresión de librerías............................................................. 95 Figura 50. Carpetas dist y build...................................................................................................... 95 Figura 51. Directorio build. ............................................................................................................ 96 Figura 52. Directorio dist. .............................................................................................................. 96

LISTA DE TABLAS Tabla 1. Bot en línea...................................................................................................................... 12 Tabla 2. Características de Python ................................................................................................. 41 Tabla 3. Etapas de la construcción de la base de conocimientos .................................................... 51 Tabla 4. Registros de la BD paginas................................................................................................ 68

CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN En la actualidad el uso de los Agentes Conversacionales Animados ha ido creciendo, ya que son una herramienta muy útil y fácil de usar para ciertas tareas. Estos pueden fungir como guías, maestros, ayudantes, y pueden brindar ayuda en la búsqueda de información sobre un tema, hasta pueden llegar a mantener una conversación de cualquier tema en específico. Los agentes son entidades capaces de percibir su entorno, los cuales pueden procesar lo que perciben y tener una reacción, es decir una respuesta o actuar en su entorno de manera racional. En esta tesis, se presenta una metodología para organizar y diseñar la estructura de los diálogos de un Agente Conversacional Animado capaz de expresar emociones en su diálogo. Resultado de éste trabajo se diseña e implementa un Asistente Virtual con Diálogo Emocional que proporciona información sobre la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación del ITCM.

1.1 Antecedentes Actualmente en la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación del ITCM se están sentando las bases para el desarrollo de una línea de investigación enfocada al desarrollo de Interacción Hombre-Máquina, usando Agentes Conversacionales Animados. Esto con la finalidad de construir herramientas de simulación para fines ludo-educativos y profesionales, que permitan enseñar de una manera más eficaz. Los Agentes Conversacionales, tienen la finalidad de interactuar con el usuario, para realizar tareas de una forma muy natural, para lo cual, no basta con que su apariencia sea muy realista, sino que, además deben comportarse y comunicarse como lo haría un humano (Morales, 2007). A continuación, se mencionarán algunos trabajos realizados en el ITCM relacionados con esta tesis.

1.1.1 Creación de una base de conocimientos en AIML para un Agente Conversacional. En este trabajo de residencias, se revisó material acerca de la sintaxis y estructura del lenguaje AIML, el cual permite definir una serie de patrones y respuestas, para así crear una base de conocimientos, la cual contiene categorías ordenadas por contextos. Se creó una base conocimientos 1

para que el agente contestará preguntas acerca de la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación, mostrándole al usuario una página Web con la información pertinente acerca de lo que le pregunte el usuario. Además se creó una BD para almacenar links de páginas con información de las diferentes secciones de la página Web de la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación para mostrarlas como información complementaria. En este trabajo se programó un prototipo de una interfaz gráfica con una imagen de un personaje virtual, con el fin de probar el funcionamiento de la base de conocimientos, la cual representa emociones a través del diálogo.

1.1.2 Agente Conversacional que utiliza AIML para integrar procesos de personalidad. En el trabajo de tesis de (Florencia, 2010), Agente Conversacional que utiliza AIML para integrar procesos de personalidad,

se creó una propuesta de agente corpóreo conversacional (ECA,

Embodied Conversational Agents) que implementa emociones en el proceso de gestión de diálogo con un usuario. Este trabajo incorporó emociones en un ECA, extendiendo el lenguaje AIML, incorporándole etiquetas que toman en cuenta la intensidad y los tipos de emociones universales. Para incorporar las emociones se implementó el modelo emocional de (Morales, 2007), desarrollándose un Framework que permite la interrelación de las bases de conocimientos de AIML y el modelo comportamental de (Morales, 2007).

1.1.3 Metodología para la simulación de expresiones no verbales de una recepcionista virtual En el trabajo de (Coca & Ángel, 2009), se buscó formalizar las pautas para aumentar la credibilidad de las expresiones de los personajes por medio de la implementación de un autómata finito determinista que permitiría la selección de expresiones de interacción social y emocional no verbales asociadas al contexto. Para este trabajo se realizó un estudio acerca del análisis de la comunicación, interacción, conversación, expresión y discurso. Para lo cual, se analizaron videos para la comprensión de las gesticulaciones.

2

1.2 Objetivos 1.2.1 Objetivo General Definir una metodología para organizar la estructura de los diálogos de un agente conversacional que exprese emociones, y así diseñar un asistente virtual con diálogo emocional.

1.2.2 Objetivos específicos •

Crear una arquitectura general para el desarrollo de Asistentes Virtuales con diálogo emocional que puedan interactuar con el usuario a través de una interfaz gráfica.

•

Establecer las consideraciones que se deben tomar en cuenta para la organización de la estructura de los diálogos utilizando la extensión emocional del Lenguaje AIML para así diseñar un asistente virtual que exprese un comportamiento emocional en su diálogo.

•

Diseñar un personaje (asistente virtual) en iClone PRO.V4.1, que sea capaz de representar emociones por medio de expresiones faciales.

•

Crear un prototipo de la arquitectura para diseñar el diálogo del asistente virtual en el contexto de la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación del ITCM.

1.3 Problemática La problemática en el desarrollo de asistentes virtuales con diálogo emocional radica en cómo representar emociones por medio del diálogo, además de sus expresiones faciales. Para este problema, se pretende analizar las conversaciones, identificar patrones en los diálogos en los que se puedan representar emociones, de acuerdo a la conversación con el usuario. Se evaluarán las conversaciones, de tal forma que se pueda estructurar la base de conocimiento del diálogo y saber, que tipo de diálogos representan cierta emoción.

1.4 Justificación Para elaborar formas de interacciones por medio de una computadora, más naturales y herramientas de simulación que permitan una instrucción eficaz, es necesario que el usuario del sistema esté sumergido en una situación virtual similar a la realidad. Para ello, no es suficiente reunir imágenes y sonidos realistas, es también importante que los personajes virtuales manifiesten comportamientos emocionales y de interacción social mediante expresiones no verbales (Coca & Ángel, 2009), (Morales, 2007). El diseñar un asistente virtual con diálogo emocional, a la semejanza del ser 3

humano como parte de las interfaces entre hombre-máquina dará un enfoque más interesante a éstas. Además, de poder mantener una conversación en la cual se podrá dar la información pertinente al usuario. Para lo cual se establecerá una metodología estándar para la organización de la estructura de los diálogos que representen emociones. Además, se diseñará un asistente virtual, el cual podrá expresar facialmente emociones.

1.5 Hipótesis En esta tesis se busca facilitar la representación de emociones de un agente conversacional por medio del diálogo. Existen una serie de problemáticas para lograrlo, ya que una misma frase puede ser expresada transmitiendo diferentes emociones, así como una emoción puede expresarse usando diferentes frases. Basándose en dicha afirmación, se quiere determinar si es posible diseñar una metodología para el diseño de las bases de conocimiento de AIML, considerando la expresión de emociones de acuerdo al contexto y así facilitar el diseño de un asistente virtual capaz de expresar diálogo emocional.

1.6 Alcances y Limitaciones El alcance de este proyecto está limitado a definir una metodología para la organización de la estructura del diálogo emocional utilizando la extensión del lenguaje AIML desarrollada por (Florencia, 2010). El caso aplicativo de esta metodología, será un asistente virtual, que proporcione información sobre la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación del ITCM. El diseño del asistente virtual será en el software ICLONE4 PRO, y la implementación se creará con Python, haciendo uso de una base de datos creada en MySQL, por lo que se requerirá que esté instalado éste manejador de Base de Datos.

1.7 Estructura del documento En esta sección, se presenta la forma en que está organizada esta tesis: Capítulo 1. Introducción, en este capítulo se presenta de manera clara y precisa lo relacionado a la tesis, para que el lector se interese en seguir leyendo sobre el tema. Capítulo 2. Concepción de Agentes Conversacionales, en este capítulo se presenta la teoría para entender conceptos relacionados con agentes conversacionales. 4

Capítulo 3. Análisis de la comunicación, en este capítulo se presenta teoría para fundamentar los actos involucrados en la comunicación. Capítulo 4. Programación de diálogo en Agentes Conversacionales, en este apartado se presenta la literatura relacionada con la programación de la base de conocimientos. Capítulo 5. Diseño de un Asistente Virtual con Diálogo Emocional, en este apartado se describe como diseñar un asistente virtual. Capítulo 6. Caso Aplicativo: Asistente Virtual de la Maestría en Ciencias en Ciencias Computacionales, en esta sección se presenta el desarrollo del caso aplicativo en esta Maestría. Capítulo 7. Experimentación y Resultados, en este capítulo se presentan la experimentación y los resultados llevados a cabo. Capítulo 8. Conclusiones y Trabajos Futuros, se presenta la conclusión del trabajo, se mencionan los posibles trabajos futuros que permiten darle seguimiento a este proyecto.

5

CAPÍTULO 2. CONCEPCIÓN DE AGENTES CONVERSACIONALES En este capítulo se presentan los conceptos relacionados con el proceso de construcción de agentes conversacionales, su interacción social, y sus diálogos que están contenidos en la base de conocimientos, además de la tecnología necesaria para llevar a cabo su desarrollo.

2.1 Agente Conversacional Según (Marcelo & P, 2007) hacen mención que el término agente fue empleado por primera vez por Minsky en su obra "The Society of Mind". Según (Nwana, 1996) dice que un Agente es “aquel componente de software o hardware que es capaz de actuar en forma precisa para llevar a cabo una tarea en beneficio de su usuario”. Los agentes de software son sistemas informáticos que se puede encontrar en múltiples plataformas, y que usando técnicas de resolución de problemas, ejecutan acciones de forma flexible y autónoma, para alcanzar sus objetivos, lo cual los puede llevar a cambiar su entorno (Monroy, 2008). Existen diferentes tipos de agentes, los agentes conversacionales son uno de ellos. El término “agente conversacional” está compuesto por dos palabras “agente” y “conversacional”. La palabra agente tiene su raíz antes del siglo XV y significa: “el que actúa” y del Latín “agentem” (nominativo: Agens, el género: Agentis) (Lun, 2010). La palabra “conversacional” significa, que tiene la característica de una conversación o del lenguaje coloquial empleado en ella (wordreference, 2005). Un agente conversacional es una entidad viviente artificial diseñada para tener conversaciones con seres humanos reales. Estas conversaciones se pueden expresar vía texto, de forma oral o incluso una conversación no verbal. Los agentes conversacionales también son conocidos como chatbots (Lun, 2010), pueden encontrarse en pantallas, mundos virtuales, pero también en el mundo real, a

6

través de proyecciones (por ejemplo con proyección holográfica) o físicamente hablando y respondiendo como marionetas, juguetes y robots (Lun, 2010b). En esta tesis se definirá una metodología para organizar la estructura de los diálogos de un agente conversacional que exprese emociones, y así diseñar un asistente virtual con diálogo emocional. Los agentes conversacionales deben tener una base de conocimientos, mediante la cual podrán contestar y hacer preguntas al usuario.

2.1.1 Características de los Agentes Conversacionales Los agentes conversacionales tienen las siguientes características, las cuales hacen estos que se distingan de los diferentes tipos de agentes: •

Autonomía: Los agentes deben de tener la capacidad de respuesta de acuerdo a los conocimientos que le permitan alcanzar el objetivo que tenga planteado.

•

Proactividad: Los agentes tienen la capacidad de tomar la iniciativa ya sea mediante sugerencias o acciones que les ayude para alcanzar su objetivo.

•

Sociabilidad: esto quiere decir que un agente debe de tener: o Comunicación. o Cooperación. o Negociación.

•

Personalidad: Los agentes tienen un comportamiento dado al objetivo que buscan (Monroy, 2008).

•

Expresan emociones y tener comportamiento no verbal (Kopp, 2009).

Modelar con agentes tiene ventajas en el sentido de que este paradigma es más cercano a nuestra manera de ver el mundo, porque muchas organizaciones se definen con un conjunto de roles y relaciones entre ellos, aún así, es necesario disponer de métodos y herramientas para el desarrollo de los sistemas basados en agente (Monroy, 2008).

2.1.2 Aplicaciones Ahora en día, los agentes conversacionales son de mucha utilidad, tal que se pueden encontrar en diversas áreas, realizando funciones como: •

Wizards, en aplicaciones de escritorio.

•

Asistentes, en sitios web de comercio electrónico, negocios y otros dominios.

7

•

Tutores, en Educación, (por ejemplo. para aprender y practicar un idioma) (Kopp, 2009).

•

Herramienta de entretenimiento.

•

Herramienta de recuperación de información.

2.1.3 Agentes Conversacionales Animados Existen diferentes tipos de Agentes Conversacionales, uno de ellos son los ECA’s (Embodied Conversational Agents por sus siglas en inglés), en español se han conocidos como Agentes Conversacionales Corpóreos o Agentes Conversacionales Animados. Estos Agentes son interfaces gráficas con la capacidad de utilizar modos de comunicación verbal y no verbal para interactuar con usuarios en ambientes virtuales. Estos agentes algunas veces son sólo un rostro parlante animado, pueden desplegar expresiones faciales simples, pueden utilizar síntesis de voz con algún tipo de sincronización labial, y algunas veces tienen sofisticadas representaciones gráficas en 3D con movimientos corporales y expresiones faciales complejos. Según (Cassell, Tim Bickmore, Campbell, Vilhjálmsson, & Yan, 2000) un ECA debe tener las siguientes habilidades: •

Reconocer y responder a entradas verbales y no verbales por parte del usuario.

•

Generar salidas verbales y no verbales.

•

Realizar funciones conversacionales (por ejemplo turno de la palabra, retroalimentación, etc.)

•

Dar señales que indiquen el estado de la conversación así como contribuir con nuevas proposiciones.

Para desarrollar un ECA con las habilidades antes descritas, se requieren varios componentes, que en base a su función en el flujo de la información de la interacción con los usuarios, se pueden dividir en las siguientes categorías: •

Fase de entrada. Los ECA’s deben estar preparados para recibir diferentes tipos de entrada de información por parte del usuario, incluyendo las modalidades verbales y no verbales.

•

Fase de deliberación. Es la parte central del ECA, la cual determina su comportamiento en respuesta a las entradas y al contexto. Un ECA sin emociones ni expresiones faciales no se ve creíble, por lo tanto se debe incorporar emociones, personalidad, cultura y

8

modelos de rol social en un ECA para lograr credibilidad en la comunicación con los usuarios. •

Fase de salida. Es necesario que el ECA posea un cuerpo expresivo, tanto en los canales de comunicación verbal como en los no verbales. En lugar de robots y personajes animados, los ECA’s son preferidos por los investigadores por su libertad de expresión.

En una serie de estudios, investigadores en el paradigma de “computadoras como actores sociales” han demostrado la posibilidad de manipular las relaciones del usuario con la computadora utilizando una amplia gama de comportamientos. Reeves & Nass demostraron que los usuarios prefieren más a las que los halagan. Morkes, Kernal & Nass demostraron que agentes computacionales que utilizan el humor son clasificados como amables, competentes y cooperativas Moon demostró que una computadora que utiliza estrategias de reciprocidad y profundidad en la conversación con el usuario, son clasificadas como más afectivas y el usuario llega a comprar un producto de la computadora. En un paradigma diferente, Mark y Becker estudiaron cómo las convenciones sociales pueden afectar las relaciones interpersonales entre los usuarios que se encuentren reunidos en un ciberespacio. Éstos son ejemplos de técnicas de persuasión empleadas con la finalidad de cambiar las creencias, sentimientos y pensamientos de los usuarios (Cassell & Timothy Bickmore, 2002).

2.1.4 Humanos Virtuales Creíbles Construir ECA’s es una tarea multidisciplinaria, ya que reúne problemas tradicionales de la inteligencia artificial con las ciencias sociales. Los ECA’s deben actuar y reaccionar en sus ambientes simulados, basándose en las disciplinas de razonamiento automático y planeación. Para mantener una conversación, se debe explotar la gama de investigaciones realizadas sobre lenguaje natural, reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje natural para la generación de síntesis del habla, así como visualmente tener un cuerpo humano con movimientos reales, tal como los de un ser humano real. La representación visual más común de los ECA’s son los personajes humanoides virtuales que son representaciones digitales en un ambiente virtual. La construcción de personajes virtuales creíbles requiere un enfoque multidisciplinario que tome en cuenta las cuestiones psicológicas, sociológicas y filosóficas. La consideración de estos temas permite dotar a los humanos virtuales de un comportamiento no verbal capaz de transmitir la personalidad y las emociones. Varios autores dicen que el uso de humanos virtuales como herramientas para la interacción puede enriquecer la interacción humano-computadora, por lo que hace más agradable y aumenta la motivación del usuario (Gratch, et al., 2002). 9

Algunas de las características de los humanos virtuales son: utilizar síntesis de voz con algún tipo de sincronización labial y tener sofisticadas representaciones gráficas en 3D con movimientos corporales y expresiones faciales complejos. Hay varias ideas acerca de lo que les puede dar credibilidad a los personajes virtuales. Según (Bates, 1994). Un personaje creíble se define, como un personaje que puede proporcionar la ilusión de vida y permite al público suspender su incredulidad. El grado de credibilidad de su ilusión se encuentra en el acoplamiento y reproducción de dos dimensiones principales: Antropomorfismo y el comportamiento. La realización permite más multimodalidad, por lo tanto haciendo la interacción más natural y robusta. De acuerdo a unos comentarios sobre la apariencia física y especialmente la falta de fluidez de las animaciones de agentes, también pueden causar menor credibilidad. Por lo tanto la apariencia física y los factores sociales tienen que tomarse en cuenta en forma conjunta para crear agentes más creíbles capaces de mantener una interacción con los usuarios.

2.2 Asistentes Virtuales Creíbles Un Asistente Virtual es una herramienta informática, que bajo la apariencia de un personaje virtual, es capaz de poner atención a los visitantes de un determinado sitio web. Es, por lo tanto, una herramienta fundamental para reducir los costes de atención, mientras que se incrementa la calidad de esta atención. Los Asistentes Virtuales permiten responder, de forma automática, las necesidades de información de sus usuarios. De este modo podrá tanto aportar en todo momento, la información que estos precisan, como también encauzar la conversación de la forma más provechosa para su organización o institución (dTinf, S.L., 2008). Los asistentes virtuales creíbles son una mezcla de agentes autónomos y personajes por computadora basados en las artes, como lo son la animación, películas o literatura. Son una extensión, tanto en la investigación de agentes autónomos en la ciencia de la computación y la idea de los asistentes virtuales creíbles de las historias tradicionales. Los asistentes virtuales creíbles son una versión de los agentes autónomos. Aunque los agentes creíbles están basados en los personajes creíbles, estos son diferentes en que ambos son interactivos y basados en computadora. El hecho que son basados en computadora significa que un autor no depende de un actor humano que le da muchas de las cualidades necesarias de credibilidad al agente, por ejemplo, en una película o en teatro. Para un agente creíble su personalidad debe ser creada completamente. Estos siempre son una abstracción de la realidad, 10

conservando sólo los elementos de realismo que contribuyen a transmitir la personalidad. Los asistentes virtuales creíbles son personajes interactivos, quienes parecen estar vivos, expresan emociones y personalidad (Loyall, Bates, & Mitchell, 1997). Según (Loyall, Bates, & Mitchell, 1997) los requerimientos para los asistentes virtuales creíbles son que deben mostrar: personalidad, emociones, automotivación, capacidad de adaptación, relaciones sociales, expresión de consistencia e ilusión de vida.

2.2.1 Estado de Arte de los Asistentes Virtuales “Eliza” fue el primer agente conversacional desarrollado, podía seguir una conversación sobre un tema concreto. Era un chatbot que dominaba el tema de la psicología, fue creado en 1980 por Joseph Weizenbaum, con el objetivo de sustituir a un psicólogo real en sus conversaciones con los pacientes. Eliza, sirvió de inspiración para casi todos los chatbots actuales, ya que todos se basan principalmente en la creación de patrones que simulen el comportamiento humano. PARRY, otro bot que tenía como objetivo, simular a un paciente paranoico. A este bot se le evaluó en sus conversaciones con tres pacientes que realmente tenían dicha enfermedad y enfrentándolos a un medico de verdad. En 1995, el Dr. Richard Wallace escribió A.L.I.C.E., en su primera versión, uso SETL, un lenguaje basado en lógica matemática, pero se quedo en un experimento. A partir de este primer intento se desarrollo el “Program A” que fue la primera versión de A.L.I.C.E., esta versión se desarrollo usando AIML y Java. El siguiente paso de este bot fue el “Program B” en el que ya intervinieron alrededor de 300 desarrolladores y donde se sustituyó AIML evolucionó a algo parecido a XML, y fue con esta versión con la que se ganó el Loebner Prize en 2000. A partir de aquí se crearon otras dos versiones de A.L.I.C.E., el “Program C” (que se desarrollo usando C/C++) y el “Program D” (basado en la tecnología Java2). A partir de aquí se creo, en 2001 “The A.L.I.C.E. AI Foundation” para distribuir, promocionar, desarrollar y mantenimiento de Alicebot y de la tecnología AIML. Otro trabajo a destacar lo encontramos en TinyMud, un entorno ideal para probar bots de charla ya que consistía en una especie de mundo virtual donde los usuarios hablaban sobre sus asuntos y problemas. La prueba consistía en que el bot se confundiera con los usuarios reales. El bot Julia es una evolución de un bot que se probó en este entorno con muy buenos resultados. El proyecto “Spence's Virtual Bar” se trata de un IRC que simula un bar donde los clientes pueden conversar y en el que hay una camarera. “Erin”, un bot cuyo tema de conversación es el Rock & Roll.

11

Otros bots que se han desarrollado son algunos como “Theresa” cuyo tema de conversación es la música y la cultura griega, “Mimic” que aprende mientras hablas con él, “Brian” que ganó el tercer puesto en el Loebner Prize de 1998 y otros muchos. La mayoría de los bots están diseñados para hablar en inglés. A pesar de la supremacía de los chatbots en idioma inglés, también cabe destacar algunos chatbots desarrollados para hablar en español. Por ejemplo: Dr. Abuse que es uno de los mejores chatbots escritos en español en la actualidad. Este bot toma la personalidad de un psiquiatra al que visitamos para que resuelva nuestros problemas, pero es capaz de seguir casi cualquier tipo de conversación. Sus conversaciones tienen algunos toques de humor y los autores han conseguido dotarle de una personalidad definida. Otro chatbot escrito en español es Zebal. La principal característica de Zebal, es su gran capacidad para interactuar con el exterior mediante una conexión al IRC lo que le permite aprender de interlocutores humanos que no saben que están hablando con un bot. Además, Zebal se puede conectar remotamente a bases de datos, lo que le aporta acceso a un gran diccionario de 30000 palabras o incluso puede recoger información de Internet. Por el contrario, Zebal no sigue conversaciones tan bien como el resto de Bots. Por último cabe destacar que existen chatbots que conversan en otros idiomas, como ejemplo de esto, tenemos a “Eloisa” que mantiene charlas en italiano. Muchos de estos Bot son de carácter general, es decir que no están especializados en ningún tema en particular, mientras que otros si lo están. En la Tabla 1 se muestra una relación de algunos de los Bots que se encuentran en línea, en la cual se especifica la temática que tratan, su idioma y su Url (Marcelo & P, 2007). Nombre Eliza A.L.I.C.E. Zebal Julia Erin Mitbolel Mimic Brian Dr. Abuse Theresa Eloisa Alice-espX Eva Inés

Tema Psicología General General General Rock & Roll General General General Psicología Música General Relaciones Afectivas

Empresa indisys Ibanesto

Idioma Ingles Ingles Español Ingles Ingles Ingles Ingles Ingles Español Ingles Italiano Español Español Español

Url http://www.manifestation.com/neurotoys/eliza.php3 http://www.alicebot.net http://www.espasoft.net/fichas/zebal.shtm http://www.lazytd.com/lti/julia/ http://www.extempo.com/webbar/index.html http://www.romahi.com/yazann/Mitbolel/Mitbolel.html http://www.thespoon.com/mimic/ http://www.strout.net/info/science/ai/brian/ http://www.ctv.es/USERS/jboronat/drabuse.html http://www.oz.com/ov/agents/main_index.html http://web.tin.it/eloisa/ http://aurora.esi.uem.es/∼ivinas http://www.indisys.es/ http://asistentevirtual.ibanesto.com/ibanesto/ibanesto.jsp

Tabla 1. Bot en línea 12

2.2.2 Áreas de Aplicación Las áreas de aplicación de los asistentes virtuales pueden ser: Industrial, Comercial, en la Educación, en la Medicina, etc. De las cuales, se pueden destacar dos áreas de aplicación, la industrial y la comercial. Por otro lado, también está siendo empleado en aplicaciones comerciales, sobre todo a nivel de aplicaciones de red, tanto en Internet como en redes corporativas, entre las que podemos distinguir: •

Gestión de información: Como ejemplo de la gestión de información el agente puede filtrar correos, noticias o recopilar información que se encuentre en la red. También puede realizar tareas como almacenar, aprender, y manejar las preferencias del usuario, así como sus modificaciones. Podría también ser una agenda personal, como si se contara con una secretaria o asistente personal.

•

Comercio electrónico: En este caso la tecnología se aplicaría para crear el entorno virtual en donde se llevaran a cabo transacciones como compras, ventas de algún producto o hacer búsquedas de productos para comprobar la existencia o precios de estos automáticamente.

•

Monitorización: En esta aplicación el agente da información al usuario acerca de lo que sucede, si se actualiza información, elimina o se mueve. También indican al usuario que página o páginas han sido modificadas, y desde cuando sucedió.

•

Mediador de diferentes fuentes de información: En esta aplicación aun se está trabajando actualmente, para que los agentes operen entre diferentes fuentes de información independientemente del sistema en que se haya creado.

Otra área de interés son las aplicaciones médicas, donde la idea es disponer de agentes que realicen de forma autónoma tareas que pueden ser automatizadas en un hospital, como por ejemplo: la monitorización de pacientes en cuidados intensivos, estos sistemas se encargarían de seguir el tratamiento de un paciente controlando todos los aspectos relativos a la enfermedad que tenga el mismo. También es posible encontrar aplicaciones dentro del área del entretenimiento como pueden ser juegos (la aplicación de esta tecnología en juegos permite disponer de juegos más sofisticados, con características inteligentes donde se pueden incorporar personajes virtuales que pueden funcionar de forma casi autónoma) y el teatro interactivo y cine, donde se permite a un usuario interpretar el papel de un personaje en una obra donde el resto de los personajes pueden ser virtuales (Botti, 2000). 13

Finanzas, banca y seguros

Seguridad, industria y logística

AA, PP, Sanidad y Turismo

Portales Web financieros con asistencia AVI como guía - Cajeros automáticos. Ayuda a personas con problemas de accesibilidad.

- Sistemas de SV (Speaker Verification) o de huella de voz. Funciones de autentificación/ identificación.

- Banca UMTS. Consulta de saldos y cuentas mediante asistente virtual en móvil.

- Portales Web de logística del estado de las entregas .Preguntas técnicas.

- Kioscos autoservicio guía en aeropuertos, estaciones, etc. – Paneles informativos centros médicos, aeropuertos. - Doctor virtual. Portal Web de atención sanitaria, cita previa.

Telecomunicaciones - Aplicaciones de servicios telefónicos 3G. - Campañas publicitarias MMS en móvil. Servicio contestador. - Información TDT.

Ocio, utilidades y enseñanza - Paneles informativos en comercios, - Videojuegos de fidelización. Acercan a usuarios. No e-Generation a Recomendador de productos. Empresa. - Portales Web de e-learning Profesor virtual.

Figura 1. Usos de los Asistentes Virtuales

2.2.2 Rol de los Asistentes Virtuales De forma general los asistentes virtuales pueden ser de 3 tipos: asistentes virtuales sociales, asistentes virtuales educacionales y asistentes virtuales orientados al servicio, los cuales se describen a continuación. Asistentes Virtuales Sociales: Su propósito es conversar libremente acerca de algo con cualquier usuario, así como lo haría con un amigo. Son usados en línea para entretenimiento. Ver figura 2. Asistentes Virtuales Educacionales: Su propósito es ayudar a aprender acerca de algo, como un nuevo lenguaje, historia, geografía, etc. Son usados en las escuelas. Ver figura 3. Asistentes Virtuales Orientados a Servicios: Estos generalmente son utilizados por empresas que ofrecen servicios en línea. Su propósito es ayudar a los clientes a encontrar el camino en el sitio web, así como contestar preguntas acerca de sus productos y servicios. Ver figura 4 (Jenkins, 2010).

14

Figura 2. Ejemplos de Asistentes Sociales

Figura 3. Ejemplos de Asistentes Educacionales

15

Figura 4. Ejemplos de Asistentes Orientados a Servicios

Figura 5. Ejemplos de Asistentes Virtuales(Lun, 2010a)

El rol de los asistentes es muy importante, ya que puede un simple asistente que proporcione información, aunque también podría realizar tareas más complejas, si está programado para realizarlas. A continuación una descripción de algunos roles importantes: •

Representación virtual. Se comunican en lenguaje natural y suplen a los comerciales.

•

Como asistentes personales. Nos ayudan como lo haría un ayudante.

16

•

Negociador en mercados electrónicos. Localiza una subasta en Internet, aprende cómo va la oferta y realiza una compra por nosotros.

•

Agente de búsqueda de información o rastreador. Rastrean en las redes de ordenadores en busca de información solicitada. Son parametrizables por el usuario aprenden de sus hábitos, rastrean la red e informan por correo electrónico de novedades que consideran pueden ser de interés para el usuario.

•

Agente secreto o espía. Monitorizan una página Web identificada previamente por el usuario e informan cuando se producen cambios en dicha página (Takeyas, 2005).

2.2.3. Implementaciones de Asistentes Virtuales Ejemplos de algunas empresas que se dedican al desarrollo de asistentes virtuales, son: ATOS ORIGIN, Response, Artificial Solutions Iberia, The Reuse Company, INBENTA, Intuit MyProSeries, CAJA MADRID y Next IT. A continuación se presentan algunos de los asistentes virtuales realizados Next IT (Next IT Corporation, 2010): Aetna compañía aseguradora de salud de los Estados Unidos lanzó su asistente Ann a principios del año 2010. Lo que ha ocasionado una reducción del 29% en las llamadas a su servicio de asistencia técnica de los clientes. Figura 6. Ann asistente virtual de la aseguradora Aetna

Jenn, es un experto virtual del servicio a clientes de Alaska Airlines, que entró en operación desde febrero de 2008. Figura 7. Jenn asistente de Alaska Airlines

Alex, la experta virtual de Continental Airlines inició en Julio de 2009. En su primer mes respondió a más de un millón de preguntas, y actualmente atiende a más de 60.000 preguntas por día. Figura 8. Alex asistente de Continental Airlines

17

Amy, la experta virtual para Comunicaciones Shaw, ayuda a mejorar la interacción en su sitio web el cual anteriormente fue percibido como torpe y con servicios difíciles de ubicar. Figura 9. Amy

Lanzado en 2006, el SGT STAR ha aumentado la duración de la sesión promedio y ha respondido a más de 4 millones de preguntas en el sitio web del Ejercito de los Estados Unidos. Figura 10. SGT STAR del Ejercito de los Estados Unidos

Con el fin de ayudar al alumnado, estudiantes, y proporcionar información relevante del sitio web de la escuela, la Universidad Gonzaga colaboró con Next IT y en 2004 puso en marcha su experto virtual “Spike”. Figura 11. Spike experto virtual de la Universidad Gonzaga

2.3 Base de Conocimientos de los Agentes Conversacionales Para poder mantener un diálogo con coherencia es necesario que el agente cuente con una base de conocimientos. Esta puede estar formada por una serie de archivos .aiml los cuales contienen una gran cantidad de reglas que definen la respuesta del bot en base a la información de entrada. Las bases de conocimientos deben manejar diferentes niveles de conocimiento, y tener una estructura organizada por contextos, puede ser definida para un tema en particular o se puede hacer general. El diseño de una base de conocimiento que apoye la generación de un diálogo requiere de realizar análisis de la comunicación cara a cara que se realiza en el contexto que se desea simular. En los siguientes capítulos se presentan los fundamentos teóricos necesarios para diseñar e implementar una base de datos de conocimiento para un agente conversacional.

18

CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE LA COMUNICACIÓN El análisis de la comunicación se basa en dos enfoques principales: El análisis del discurso que tiene por fundamento la teoría de los actos del habla y el análisis conversacional que se basa en la Etnometodología, que tiene como objetivo identificar las normas y principios que sustentan el funcionamiento de las conversaciones y los diferentes tipos de intercambios que se producen en la interacción comunicativa (Morales, 2007). Este capítulo permite comprender el backgroud de la estructura detrás del diseño de la conversación de un asistente virtual.

3.1 Interacción cara-a-cara La conversación cara-a-cara involucra la expresión de comportamientos no-verbal y de lenguaje. Los comportamientos durante la conversación no solo funcionan en paralelo, sino interdependiente. Una conversación cara-a-cara es una actividad en la que las sincronización entre los participantes parece ocurrir de manera natural. Esto se ve facilitado por el número de canales o modalidades que tenemos a nuestra disposición para transmitir información. Estos canales incluyen las palabras, la entonación de la voz, gestos, expresión facial, la postura, la orientación y la mirada. La coordinación de los comportamientos conversacionales no verbales y verbales para humanos virtuales requiere la reunión de los desafíos interrelacionados. Como el habla, la entonación, la mirada y los movimientos de la cabeza, que le dan sentido en conjunto, los patrones de su coocurrencia en la conversación, y que tipos de objetivos son alcanzados por los diferentes canales, todos son igualmente importantes para comprender la construcción de humanos virtuales. Los comportamientos no verbales y del habla no siempre manifiestan la misma información, sino lo que ellos transmiten es siempre compatible virtualmente. En muchos casos, las diferentes modalidades sirven para reforzar de una a otra gracias al significado de la redundancia. En otros casos, los 19

mensajes de los atributos de la pragmática y la semántica se distribuyen a través de las modalidades. La compatibilidad de significado entre los gestos y el discurso destituye la interacción de palabras y gráficos en las presentaciones multimodales. Los comportamientos no verbales y verbales, las arquitecturas computacionales para humanos virtuales deben controlar tanto las estructuras proposicional y de interacción. La construcción de un humano virtual que pueda participar eficazmente en una conversación cara a cara requiere una arquitectura de control con las siguientes características: E/S multimodal, retroalimentación en tiempo real, entendimiento y síntesis de la información de interacción y proposicional, así como también un modelo de función conversacional (Gratch, et al., 2002). La tendencia en interacción Hombre-Máquina (IHM) se enfoca en el uso de técnicas que permiten que el usuario se comunique, y así relacionarse, con las computadoras de manera más natural. El uso de lenguaje natural no basta, se necesitan añadir diversos aspectos emocionales, es decir, interacción emocional para que al tener una conversación con el usuario se mejore la comunicación. Las emociones son parte de la interacción social y de nuestra capacidad para tomar decisiones. Con el fin de entender el papel del comportamiento emocional en una interacción Máquina-Humano es necesario entender los aspectos fundamentales de la emoción misma (Pedro Branco, 2003). La teoría cognitiva de la emoción es la más adaptada en la computación, en particular la teoría de la valoración de la emoción. De acuerdo con esta teoría, los resultados de las respuestas emocionales a partir de una evaluación dinámica de las necesidades, creencias, objetivos, inquietudes, demandas ambientales que puedan resultar, consciente o inconscientemente. Uno de los modelos más implementados es el modelo OCC que proporciona un esquema de clasificación de etiquetas de emoción basadas en una reacción de valencia para eventos y objetos en los objetivos del agente, normas y actitudes. La interacción social, es el fenómeno básico mediante el cual se establece la influencia social que recibe todo individuo. El diálogo es la forma más simple de la interacción humana en situaciones de cooperación. Según (Morales, 2007) el diálogo puede verse como un juego, en el que cada participante juega disparos con los actos del habla para lograr su objetivo. El diálogo es el resultado de las interacciones (acciones y operaciones) para resolver subobjetivos. Los diálogos se suelen describir en tres fases: la primera es el comienzo de la conversación, la segunda fase es el intercambio de turnos para hablar y la tercera finaliza la conversación.2.5 Les

20

3.2. Análisis de la conversación El análisis de la conversación se interesa por analizar la acción humana, entendida como un sistema que permite que las personas actúen en múltiples ocasiones de la vida cotidiana de forma regular, utilizando “métodos” que les permiten dar sentido a las estructuras sociales. Se considera que el habla es un vehículo para la acción social y también uno de los principales medios con que se construye y se mantiene mutuamente la organización social en la interacción entre las personas. Según (Goodwin & Duranti, AÑO), proponen cuatro dimensiones que abarcan los elementos no lingüísticos presentados en una conversación: •

La localización Marco socioespacial (escena psicosocial) Deixis (de persona, de tiempo, de lugar, textual y social).

•

El comportamiento no verbal Oral (vocalizaciones, Kinesia, proxemia) Escrito (soporte, formato, tipografía, lo icónico).

•

La lengua como contexto o marcas de cohesión (relaciones. fónicas, conexión...) o géneros discursivos o (proto), tipos textual/es o variedad/es lingüística/s o intertextualidad.

•

El contexto extrasituacional aclara la estructura de las presuposiciones (conocimiento previo) guiones (secuencias cognitivas) Así pues, tanto lo lingüístico como lo no lingüístico se articulan para crear el contexto particular en que se desarrolla un intercambio comunicativo; contexto que se va negociando y que puede cambiar a lo largo de una conversación.

El análisis de la conversación nos permite darnos cuenta de cómo las formas, tanto lingüísticas como no lingüísticas en la interacción social crean y dan sentido a nuestras actividades cotidianas. Teniendo como objetivo el poder entender cómo se construyen, se negocian y reproducen determinados papeles sociales. A través del análisis conversacional y partiendo de las formas

21

lingüísticas en uso, al analizar cómo se va modulando una conversación con elementos no lingüísticos, se crea sentido y se descubren los signos sociales que emergen en una conversación.

3.3. Análisis del Discurso Tanto el discurso hablado como el discurso escrito (texto), se consideran hoy en día como una forma de interacción contextualmente situada. Si queremos entender en su totalidad los mensajes que nos transmiten, es necesario hacer un análisis de lo que nos dicen, es decir, tomar cada parte de esos mensajes y saber cuál es su significado, conocer que se obtiene de la unión de todo lo que una persona habló o escribió de cualquier tema; de esa manera tendremos la certeza de conocer el trasfondo de lo que se está diciendo. Por otra parte, si nos quedamos únicamente con la transmisión de información1, sin comprender a fondo lo que se nos está comunicando, solamente obtendremos lo explícito del mensaje, (lo que escuchamos, lo que leemos) dejando de lado lo implícito (lo que está entre líneas, lo que no se dice claramente) del mensaje, por lo que nos quedamos con la mitad de la información (V)

Figura 12. Proceso de Comunicación básica

En un proceso de comunicación básico, un emisor transmite mensajes (actos del habla) por medio de un canal, ya sea escrito, hablado, o por medio de símbolos (escritura) que son recibidos por un interlocutor o receptor, quien descodifica los mensajes enviados, es decir los interpreta, los entiende y los procesa para después retroalimentar a quien transmite la información, esto se evidencia en la figura 12.

22

3.4.1. Actos del habla La teoría de actos del habla es iniciada por John L. Austin en 1962 y desarrollada posteriormente por John R. Searle en 1969. Por actos del habla se refieren a los momentos en los que los enunciados se producen en el acto comunicativo, dentro de un contexto dado, es decir, los tipos de enunciados que existen, identificándose 3 tipos de Actos: locutivos, ilocutivos y perlocutivos. El acto locutivos es el que se realiza al decir aquello que se dice, el ilocutivo es la intención o finalidad que se tiene al decir algo, el acto perlocutivo es el efecto que se produce en el oyente por haber dicho algo. Austin fue el primer autor en presentar la idea del acto de habla como una unidad funcional en la comunicación. Austin, menciona que, cuando una persona dice o enuncia algo, lo dicho puede tener dos significados: el significado literal, o locutivo, y el significado ilocutivo, para él, el decir es actuar. Searle, se basó en las ideas de Austin y analizando los actos ilocutivos, clasificó los actos de habla en cinco grupos: •

Encomendativos (promesas o amenazas).Ej.: «La recepcionista te llamará para hacer una cita».

•

Declarativos (enunciados que se usan para declarar un cambio en el estado de las cosas). Ej.: «Le declaro el cirujano jefe del hospital».

•

Representativos (afirmaciones, reclamaciones e informes). Ej.: «Sus niveles de colesterol son altos».

•

Expresivos (disculpas, quejas y otras expresiones de sentimientos y actitudes hacia algo). Ej.: «No me gusta cómo me trató el Dr. Agnew».

•

Directivos (sugerencias, peticiones y mandados). Ej.: «Túmbese encima de la cama» (directo); « ¿Por qué no se sienta encima de la cama?» (Indirecto). (dicho no es lo que creen que has dicho, Jacobson 2001)

La teoría de los actos del habla permite caracterizar las locuciones que serán expresadas por un agente conversacional como parte de un sistema de diálogo.

23

3.4.2. Sistemas de Diálogo Los sistemas de diálogo, también conocidos como sistemas conversacionales, se han convertido hoy en día en una herramienta esencial para el desarrollo de servicios de atención al cliente, banca telefónica o de venta de productos. La tendencia actual de esta tecnología esté orientada a desarrollar sistemas para dominios de aplicación restringidos, los cuales permiten utilizar información acerca de las posibles palabras, tipos de frases e intenciones de los usuarios. Los sistemas de diálogo desarrollados han sido aplicados principalmente a tareas como las siguientes: información y reserva de viajes en avión o en tren, información meteorológica, control de terminales telefónicos, compra de productos, ayuda a la comunicación entre personas que hablan distintos idiomas, acceso al correo electrónico o mensajes telefónicos, etc. Algunos de los principales problemas que se deben resolver para lograr que estos sistemas sean más "amigables" y efectivos para los usuarios son los siguientes: 1. Reconocimiento robusto del habla. 2. Extracción de la información semántica de las frases. 3. Gestión del diálogo. El éxito de un sistema de diálogo depende mucho del cuidado que se tenga con el diseño de la interacción, considerar que esta permita cubrir las limitantes usuales de la tecnología del reconocimiento del habla. Supuestamente esta tecnología no está garantizada por completo, así que se necesita mejorar los métodos empleados para prevenir, detectar, y recuperar los errores que se puedan producir durante la interacción. Normalmente un gestor de diálogo cumple cuatro funciones principales: •

Actualizar el contexto del diálogo

•

Proveer de contexto en el que basara las interpretaciones.

•

Coordinar el resto de los módulos.

•

Decidir qué información dar al usuario y cuando hacerlo. Para que así de información pertinente.

•

Por lo tanto, el gestor de diálogo puede consultar distintas fuentes de información, tales como resultados del procesamiento del lenguaje natural, resultados de consultas a bases de datos, conocimiento acerca del dominio de aplicación, conocimiento acerca de los usuarios y la historia del diálogo. La complejidad dependerá de la tarea y flexibilidad e iniciativa del diálogo. 24

4. Generación de respuestas y síntesis de voz. A fin de ser aceptados por los usuarios finales, los sistemas de diálogo deben generar mensajes con un alto nivel de inteligencia y naturalidad, y así de esta manera programar un diálogo entre humano-maquina, es decir un agente conversacional y el usuario (Libro Blanco de las Tecnologias del Habla).

25

CAPÍTULO 4. PROGRAMACIÓN DE DIÁLOGO EN AGENTES

CONVERSACIONALES En este capítulo se describe el lenguaje AIML para poder entender el funcionamiento de cada una de las etiquetas que se utilizan en éste, y de esta forma programar la base de conocimientos del asistente virtual la cual permitirá dar respuestas al usuario, y así establecer un diálogo.

4.1 AIML Para poder mantener un diálogo de texto coherente con el usuario en lenguaje natural, en el módulo de gestión del diálogo de ésta investigación, se hará uso del lenguaje AIML. AIML (Artificial Intelligence Markup Language, Lenguaje) es un lenguaje compatible con XML que es fácil de aprender, y nos permite crear una base de conocimientos. Esta base de conocimiento utiliza un conjunto de categorías con las cuales un agente conversacional podrá dar respuesta a preguntas, asociándoles patrones (personalizados o enfocadas a un tema en específico). AIML fue desarrollado por la comunidad de software libre durante el periodo 1995-2000. AIML describe una clase de objetos de datos llamados objetos AIML. Los objetos AIML están formados por unidades llamadas categorías y temas. La unidad básica de conocimiento en AIML son las categorías indicadas con la etiqueta . Cada categoría se compone de una pregunta de entrada, una respuesta de salida y un contexto opcional. La pregunta o estimulo se llama patrón y se señala con la etiqueta , el patrón debe de estar en mayúsculas y debe coincidir con lo que un usuario pueda dar como entrada. . La respuesta se llama plantilla y está especificada por la etiqueta