¿Qué hay detrás de Siri, Google Now?, ¿Por qué los asistentes parecen cada vez más inteligentes?

Comenzamos con una foto de la Siri propuesta por los chicos de Big Bang Theory, mucho más atractiva que el triste micrófono que identifica a los asistentes personales de Apple o Google.

En el capítulo, Rajesh Ramayan Koothrappali descubre las bondades de disponer de un asistente personal hasta el punto de llegar a enamorarse del ente electrónico. Lamentablemente, cuando al fin consigue conocerla (en un sueño), su problema con las mujeres le impide proferir palabra alguna.

Aunque de forma más controlada, algo similar le está ocurriendo a los usuarios de Apple y Android (para los que os pique la curiosidad, la propuesta de Microsoft se llama Cortana). El motivo es sencillo: los asistentes cada vez aciertan más, ofreciendo información pertinente en un buen número de ocasiones.

Pero, ¿cómo lo consiguen?. Te sorprenderá comprender la cantidad de información de diferente naturaleza que son capaces de analizar para extraer datos personales y conocer tus gustos, preferencias y costumbres.

COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE NATURAL

Lo primero que hace el móvil es grabar la pregunta que planteas para enviarla a un servicio capaz de convertirla en texto. Los algoritmos para conseguir esta modesta proeza son bien conocidos y evolucionan día a día para ofrecer cada vez mejores resultados. Si llamas a un Call Center dotado de tecnología relativamente moderna o solicitas un cita en la Seguridad Social, comprobarás su gran capacidad de acierto.

Ya con la pregunta formulada transformada en texto, el sistema puede utilizar algunas técnicas para intentar comprender su contenido. Esta compresión, tal y como la entiende una persona, aún no es posible, pero los nuevos algoritmos, principalmente los que utilizan las nuevas técnicas de Deep Learning (más...), son capaces de extraer del texto algunos conceptos significativos y ciertas relaciones entre ellos.

Digamos que el móvil no se entera de nada pero comienza a sospechar qué le estás pidiendo.

IMPLICIT PERSONALIZATION

Hace unos días tuve la suerte de toparme con una entrevista a Lawrence Flynn, CEO de Artificial Solution, una compañía dedicada al desarrollo de técnicas de procesamiento del lenguaje natural. En ellla se explica bastante bien la forma en que un asistente es capaz de atender una petición de forma personalizada.

Los asistentes más modernos son capaces de aprender del usuario a través de las peticiones que realiza. Por ejemplo, pueden saber quién es tu hermana o tu jefe simplemente porque alguna vez preguntaste por ellos. Sabrá de tu cumpleaños o del de alguno de tus hijos si le preguntas por sitios en donde puedas celebrarlo. También le resultará relativamente sencillo conocer tus preferencias gastronómicas analizando el tipo de restaurantes que buscas con más frecuencia o tu equipo favorito si le pides el resultado del último partido.

Este proceso de captura de información es lo que se conoce como Implicit Personalization y consiste en ir obteniendo los datos personales del usuario y determinando sus preferencias a partir del uso que haga de diversos sistemas.

GEOLOCALIZACIÓN Y DATOS DEMOGRÁFICOS

La geolocalización es una de las armas más potentes para poder atender tus necesidades. Si tu móvil conoce tu posición exacta y tus preferencias sobre restaurantes le resultará sencillo hacerte propuestas interesantes.

Pero los asistentes van más allá y son capaces de determinar dónde vives (o, al menos, dónde duermes con mayor frecuencia), qué zonas de tu ciudad frecuentas, dónde trabajas (al menos, donde pasas la mayor parte del tiempo en horario laboral), a qué centro comercial vas los sábados o a dónde sueles viajar.

Aumenta así la información disponible y la eficacia de los algoritmos de Implicit Personalization. El asistente podrá entonces ofrecerte datos sobre el tráfico en el trayecto que, suponen, vas a realizar cada día o recomendarte un centro comercial tan pronto como pongas el pie en otra ciudad.

O pueden ir aún más lejos. Supón que preguntas por un restaurante, te ofrece una serie de alternativas basadas en tus preferencias, pero hoy decides cambiar. Detectado el problema, el asistente utilizará información demográfica para buscar posibles alternativas. Podría sugerirte, por ejemplo, "la mayoría de la gente de tu edad y nivel económico opta en esta zona por ir al restaurante XXX".

Asusta la cantidad de información que pueden obtener. Imagina que todos los domingos por la tarde te localizan frente a una iglesia o mezquita, es un dato que el asistente no dejará pasar, sabrá que eres cristiano o musulmán o deducir que eres no practicante si no te ve nunca por allí. De la misma forma, si frecuentas ciertos lugares, pernoctas en hoteles especializados o asistes a la manifestación del orgullo gay, el sistema podrá deducir tus inclinaciones sexuales.

No sé si los algoritmos actuales ofrecen estas dos últimas opciones pero, desde luego, dan muestra de las infinitas posibilidades de la geolocalización.

GEOLOCALIZACIÓN EN INTERIORES

Hace más de una década estuve trabajando en un proyecto de I+D con una tecnología finlandesa capaz de localizar a una persona con bastante precisión en el interior de un edificio. Lo conseguía triangulando la potencia recibida desde tres o más puntos de acceso de la red inalámbrica. Funcionaba bastante bien pero presentaba ciertos problemas. Preparabas una "demo", todo iba perfectamente, y, cuando la hacías, todo fallaba. El problema es que las personas generamos calor y cuando hay una gran concentración, ese calor acumulado afecta a la potencia de las ondas.

Sin embargo, la tecnología mejora día a día y ya hay sistemas que funcionan bastante mejor incluso frente a multitudes. El interés por ellos es evidente. Te ofrecen la Wifi gratis en un centro comercial y ya saben por dónde paseas, tus tiendas preferidas y demás. Información valiosa para el asistente y peligrosa para tu intimidad.

A pesar de ello, presenta otras grandes bondades. Puede utilizarse en museos para ofrecerte información sobre el cuadro ante el que te detienes (y también para capturar información sobre tus gustos artísticos) o para saber dónde se encuentran los equipos de rescate en un incendio.

OTRAS FUENTES DE INFORMACIÓN

Hasta ahora hemos visto cómo los asistentes pueden extraer información valiosa de las preguntas que realizas o de los lugares que frecuentas. También pueden consultar datos demográficos (de usuarios que utilizan el mismo sistema) para mejorar las propuestas.

Dependiendo de lo que le dejes hacer, el asistente podrá utilizar otras muchas fuentes de información para continuar con este proceso de personalización.

Por ejemplo, si le das acceso a Spotify conocerá tus preferencias musicales; no sólo las más generales, también la música que escuchas en el trabajo o antes de dormirte o la que prefieres escuchar cuando sales a correr (el móvil lo sabe al disponer de acelerómetros cada vez más sofisticados). Si utilizas algún tipo de sistema de alquiler de películas también podrá deducir que, cada vez que lo haces, sueles pedir también una pizza.

Simplemente considera las posibilidades de los nuevos sensores conectados a tu móvil a través de "wearables". Pulsaciones, nivel de oxígeno en la sangre, información detallada de tus movimientos y ejercicios que realizas. En breve, si no lo es ya, podrán conocer tu nivel físico, estado de salud y estado de ánimo. No digamos ya las posibilidades que abre la Internet de las Cosas o la Telepatía Electrónica.

En definitiva, los algoritmos más avanzados son capaces de combinar información de las fuentes más variadas para ir determinando los gustos y costumbres del usuario

PRIVACIDAD

No es posible concluir esta disertación sin abrir el debate sobre la privacidad y los peligros de este tipo de tecnologías.

Desde luego, la información capturada no queda en tu móvil, debe ser transmitida a los centros de datos de los operadores para ser procesada. Es necesario si quieres recibir un buen servicio. Pero, ¿qué ocurre después?, nadie lo sabe.

Es posible aducir que consientes voluntariamente en el uso de estos sistemas y que, a cambio, recibes servicios de valor añadido. Es así pero, ¿los usuarios son conscientes de toda la información de carácter personal que van a ofrecer a compañías que, básicamente, se dedican a vender publicidad?.

Seguramente nos sorprendería poder ver nuestro perfil completo. La cantidad de información recopilada por el asistente (o por el mismo móvil) sobre mis hábitos, estado de salud, personas con las que me relaciono, lugares que frecuento, actividades que realizo. Seguramente, también nos espantaría.

Sin embargo, si queremos interactuar con dispositivos cada vez más inteligentes, si necesitamos recibir su ayuda, tendremos que realizar algunas concesiones. Aunque, también, deberemos asegurarnos de la existencia de leyes que protejan la privacidad de los datos que ofrecemos de forma tan generosa.

Por último, recalcar que tu móvil no es el único que te vigila para poder ayudarte, las Redes Sociales están embarcadas en el mismo proceso. Disponen de una ingente cantidad de información sobre tus intereses y relaciones, pero carecen de datos valiosos. De ahí que te ofrezcan la posibilidad de geolocalizar tus publicaciones y tweets. Tampoco desfallecen a la hora de solicitar tu móvil (si no se lo das podrías perder tus datos, es necesario para garantizar la seguridad de tu cuenta)

Fuente de Información: 5 Things To Know About Siri And Google Now's Growing Intelligence,

¿Usas un asistente?, ¿cuál ha sido tu experiencia?, ¿resultan útiles?

¿Que opinas sobre la privacidad de los datos?, ¿deberíamos protegernos mejor?, ¿son necesarias nuevas leyes?.

¿Estás a favor o en contra de este tipo de tecnologías?


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