Mayor calidad de las respuestas a consultas, mejora de la experiencia del usuario y un impulso al SEO natural, más orientado a humanos que a robots: así afectará a las búsquedas la irrupción de Google LaMDA, una inteligencia artificial de conversación que permitirá comunicarse fácilmente con bots, sin percibir que se habla con bots. Se espera que contribuya a frenar la proliferación de fake news y eleve la calidad del flujo de información online.

En concreto, la IA de Google MDA es la ultimísima evolución de una cadena de logros en machine learning y otros campos de la inteligencia artificial aplicados al ámbito de los buscadores online. Sin embargo, no está exento de polémica. La filial de Alphabet suspendió a un ingeniero que atribuyó sentimientos humanos a esta IA, y los gurús del sector juzgaron que podía ‘sonar’ humana, sin aproximarse al entendimiento humano. «Sintiente o no, el chatbot LaMDA de Google es una tecnología realmente poderosa», ha opinado el periodista freelance Álex Kantrowitz. Pero ¿cuál sería su impacto en las búsquedas de Internet?

Introducción: ¿qué es Google LaMDA y cómo funciona?

El desarrollo de la inteligencia artificial conversacional está incrementando su trascendencia por la necesidad cada vez mayor de establecer y mantener ‘charlas’ naturales con asistentes virtuales, altavoces inteligentes y otras tecnologías emergentes. De entre todos los sistemas y modelos surgidos para facilitar este coloquio entre humanos y bots, la inteligencia artificial LaMDA de Google es una de las más prometedoras.

El acrónimo LaMDA proviene del inglés LAnguage Model for Dialogue Applications y aúna los últimos avances en aprendizaje automático (machine learning) y procesamiento del lenguaje natural (PNL), esto es, es una tecnología capaz de perfeccionarse a sí misma y de interpretar el lenguaje natural, con vistas a interactuar eficazmente con interlocutores de ‘carne y hueso’.

La base de esta inteligencia artificial de Google es un conjunto de redes neuronales artificiales denominado «transformer». La división Google Research la inventó en 2017 para que los algoritmos del famoso buscador pudieran interpretar una elevada cantidad de palabras, atendiendo a sus relaciones individuales, y de adelantarse a las palabras de futuras líneas de conversación. Es decir, una suerte de ‘mente’ con entendimiento y dotes predictivas, semejante a la humana.

Dos de las características que diferencian a LaMDA de otras IA es la sensatez y la especificidad. Estos atributos, destacados por los autores Eli Collins y Zoubin Ghahramani en una publicación aparecida en The Keyword, se correlacionan necesariamente. La sensatez, entendida aquí como coherencia, garantiza que las respuestas se correspondan con un «contexto conversacional determinado. […] después de todo, la frase «eso es bueno» es una respuesta sensata a casi cualquier declaración, de la misma manera que «no lo sé» es también sensata en la mayoría de las preguntas. Las respuestas satisfactorias también tienden a ser específicas, al relacionarse claramente con el contexto de la conversación». Por lo tanto, el abanico de contestaciones formuladas por LaMDA no sólo resulta coherente, sino también apropiada a las consultas que se le presentan.

Estrechamente relacionado con LaMDA se encuentran otras siglas y términos, como Bert y MUM, que son los vértices restantes que completan el triángulo de la IA conversacional de Google. En particular, Bert —que proviene del anglicismo Bidirectional Encoder Representations from Transformers— se define como un sistema capaz de entender consultas humanas complejas, mientras que MUM —Multitask Unified Model,— es un algoritmo que cumple una función similar y está enfocado a la intención de búsqueda: comprender lo que el usuario pretende decir sin decirlo, por estar a veces implícito en el mensaje.

¿Cómo afectará Google LaMDA a la búsqueda online?

La búsqueda online, en especial la orgánica por voz, se beneficiará de LaMDA IA por la calidad, relevancia y especificidad de sus respuestas. Las consultas por voz, con las omisiones y defectos propios del habla conversacional, recibirán contestaciones más naturales, indistinguibles de las humanas. Esto redundará en la satisfacción del usuario, en el incremento del voice search —que ya utiliza el 41% de los internautas adultos, según datos de Comscore— y en la mayor inversión en SEO de búsquedas por voz.

«A diferencia de la mayoría de los otros modelos lingüísticos, LaMDA fue entrenado en el diálogo. Durante su formación, recogió varios de los matices que distinguen la conversación abierta de otras formas de lenguaje», aseguran desde el buscador propiedad de Alphabet. Por esta razón, se prevé que Google LaMDA genere un nuevo auge en las consultas por voz, en detrimento del tipeo o escritura con teclado.

Como todas las iniciativas en machine learning de Google, LaMDA está encaminada a optimizar la experiencia del usuario. Que una mayoría de ellos realice consultas del tipo «hoteles santander baratos» demuestra no sólo economía de preposiciones, sino también un intento de adaptarse a los robots que operan detrás de las pantallas. LaMDA, al igual que Bert y Neural Matching, persigue una vuelta a la naturalidad en el uso del lenguaje: ahora son los bots quienes se adaptan al habla humana, y no al revés.

Del párrafo anterior se deduce que las estrategias de marketing basadas en el lenguaje natural —claro ejemplo de ello es el SEO semántico— obtendrán mejores resultados, en beneficio del internauta y de la legibilidad de la información en la red. En este sentido, debe recordarse que gran parte de las prácticas de black hat intentan engañar a los robots imitando sus incorrecciones y omisiones, como demuestran las misspelled keywords aún en boga.

Por otra parte, LaMDA permitirá combatir la proliferación de bulos en Internet. «Además de producir respuestas que los humanos juzguen como sensatas, interesantes y específicas para el contexto, los modelos de diálogo deben adherirse a las prácticas de IA responsable y evitar hacer declaraciones fácticas que no estén respaldadas por fuentes de información externas», como explican desde Google. En otras palabras, las contestaciones del algoritmo deben fundamentarse en hechos probados.

A fondo: así es Google LaMDA, la inteligencia artificial ‘sintiente’ que humanizará a los bots

El funcionamiento de Google LaMDA es capaz de predecir patrones y de corregir errores propios mediante aprendizaje automático. Citando al profesor de ciencias de la computación de la UNED, Julio Gonzalo Arroyo, «el sistema pone palabras por ensayo y error y, cuando se equivoca, como si fuera un cuadernillo de actividades infantiles, mira en las últimas páginas, ve la respuesta correcta y así va corrigiendo los parámetros».

En particular, tres son los pilares en que se apoya LaMDA y que lo diferencian de cualquier otro núcleo de redes neuronales artificiales existente en el mercado. Se detallan a continuación, de acuerdo con el artículo Towards Safe, Grounded, and High-Quality Dialog Models for Everything publicado por los ingenieros senior de software Heng-Tze Cheng y Romal Thoppilan, miembros del Brain Team de Google.

Calidad

La calidad, en el contexto de LaMDA, se basa en tres atributos: ‘sensatez’, ‘especificidad’ e ‘interés’, simplificados en las siglas inglesas SSI. Dicho de otro modo, este algoritmo presenta respuestas lógicas y con sentido en relación con el diálogo planteado; dichas respuestas concuerdan con la conversación mantenida con el usuario, en lugar de ser comodín, es decir, válida para cualquier contexto; por último, LaMDA persigue que las contestaciones sean de interés para los internautas, de manera que satisfagan sus necesidades y generen en ellos una reacción positiva.

Fundamentación

El siguiente pilar del algoritmo LaMDA de Google es la fundamentación, entendida aquí como la capacidad para generar afirmaciones veraces que armonicen con fuentes autorizadas y objetivas. Esta característica, que mide «el porcentaje de respuestas que contienen afirmaciones sobre el ‘mundo exterior’», pretende combatir el auge de las fake news con intenciones políticas o de corrientes de información alternativa sobre la amenaza vírica o bélica.

Seguridad

En último término, la seguridad de las respuestas de LaMDA también ha sido objeto de estudio para sus desarrolladores, pues se temía que esta IA, como las existentes hasta el momento, dieran pábulo a contenidos insultantes, vejatorios o violentos para la comunidad de usuarios.

«Nuestra métrica de seguridad se compone de un conjunto ilustrativo de objetivos de seguridad que captura el comportamiento que el modelo debe exhibir en un diálogo. Estos objetivos intentan […] evitar cualquier resultado no deseado que cree riesgos de daño para el usuario y para evitar reforzar el sesgo injusto», en palabras de los citados ingenieros Cheng y Thoppilan.

Como colofón, vale la pena recordar el antecedente más notable de LaMDA, sin el cual su desarrollo —y el de otras muchas IA— no habría llegado a buen puerto: ELIZA, considerado como el primer bot conversacional de la historia. Fue creado por Joseph Weizenbaum, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) con la meta de confundir a los humanos, crearles la ilusión de estar hablando con otro ser humano y emular el diálogo propio de un psicoterapeuta. Esta tecnología inspiró la creación de otras inteligencias conversacionales, como A.L.I.C.E., Mitsuki, Albert One o SmarterChild, cada una de las cuales aportó su granito de arena a LaMDA, el último ‘salto’ en procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático.