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FACULTAD DE TELEMTICA
Sistema Inteligente Conversacional para la Orientacin Vocacional
Tsis que para obtener el grado de Maestra en Computacin
Presenta: Ana Claudia Ruiz Tadeo
Asesores: Dr. Miguel Garca Ruiz
Dr. Nicandro Faras Mendoza
Julio/ 2009
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AGRADECIMIENTOS
A Dios que es el ser Supremo.
A mis Padres por darme la vida y valores.
A mi esposo por su apoyo, comprensin, por ser m gran amigo.
A mis dos hijos por ser mi motor, mi fuerza, mi valor, mi fortaleza.
Al maestro Miguel ngel Garca Ruiz por su apoyo en la realizacin de la tsis. Por ser un excelente ser
humano y una gran persona.
Al Maestro Nicandro Farias Mendoza, por su apoyo, por su amistad, por su calidad humana.
A la Universidad de Colima, por darme los lineamientos hacia la superacin.
A la Maestra Sara Sandoval Carrillo por su apoyo y calidad humana.
Al Instituto Tecnolgico de Colima, por todos los logros que me ha permitido obtener.
A mis compaeros de por su amistad y compaerismo.
Gracias.
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INDICE RESUMEN ABSTRACT
CAPTULO I.- INTRODUCCIN
1.1.- Justificacin . . . . . . . .
1.2.- Descripcin del Problema . . . . . .
1.3.- Objetivos . . . . . . . . .
1.3.1.- General . . . . . . . .
1.3.2.- Especfico . . . . . . . .
1.4.- Hiptesis . . . . . . . . .
1.5.- Metodologa . . . . . . . . .
1.6.- Alcance y limitaciones . . . . . . .
1.7.- Descripcin de la Organizacin del trabajo . . . .
CAPTULO 2.- ESTADO DEL ARTE
2.1.- Marco Histrico . . . . . . . .
2.2.- Marco Contextual . . . . . . . .
2.2.1.- Antecedentes de la propuesta . . . . .
2.2.2.- Ventajas y Desventajas . . . . . .
2.2.3.- Aplicaciones . . . . . . . .
2.2.4.- Trabajos relacionados . . . . . .
2.3.-Marco Terico . . . . . . . .
2.3.1.- Inteligencia Artificial . . . . . . .
2.3.2.- Sistemas Expertos . . . . . . .
2.3.2.1.- Caractersticas . . . . . .
2.3.2.2.- Ventajas . . . . . . .
2.3.3.- Robot Virtual . . . . . . . .
2.3.4.- Agente Inteligente . . . . . . .
2.3.4.1.-Agente Conversacional chatbot . . . .
2.3.4.2.- Chatbots en Internet . . . . .
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2.3.4.3- Arquitectura del Agente Inteligente . . .
2.3.5.-Modelo Formal . . . . . . .
23.5.1.- Redes Diferenciales . . . . .
2.3.6.- AIML . . . . . . . . .
2.3.6.1.- Fundamentos de AIML . . . . .
. 2.3.7.- Educacin y Tecnologa . . . . .
2.3.8.- Orientacin Vocacional . . . . . .
2.3.9.- La entrevista . . . . . . .
2.3.9.1.- Preparacin . . . . . .
2.3.9.2.- Desarrollo . . . . . . .
2.3.9.3.- Anlisis . . . . . . .
2.3.10- Descripcin de los instrumentos de investigacin .
2.3.10.1.- Mtodos Cuantitativos y Cualitativos .
2.3.10.2.- La Etnometodologa . . . .
2.3.10.3.- Constructores y Variables . . .
2.3.10.4.- Metodologa de Recoleccin de Datos .
2.3.10.4.1.- Test . . . .
2.3.10.4.2.- Cuestionarios . . .
2.3.10.4.3.- Entrevistas . . .
2.3.10.4.4.- Observacin . . .
CAPTULO 3.-DESARROLLO
3.1.-Modelo Conceptual . . . . . . . .
3.2.-Diseo del Sistema . . . . . . . .
3.2.1.- Recopilar informacin de lo que se va a hablar . . .
3.2.2.- Disear el dilogo . . . . . . .
3.2.3.- Crear el cdigo AIML . . . . . . .
3.2.4.- Probar la interfaz . . . . . .
3.2.5.- Terminar y actualizar la interfaz . . . . .
3.3.- Arquitectura del sistema . . . . . . .
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3.4.-Implementacin de Interfaces con imagen interactiva . . .
3.5.-Especificacin Formal . . . . . . .
3.5.1.- Categoras . . . . . . . .
3.5.2.- That y Topic . . . . . . . .
3.5.3.- Srai . . . . . . . . .
3.5.4.- Capacidades del AIML . . . . . .
3.5.4.1.- Reduccin Simblica . . . . .
3.5.4.2.- Dividir y Conquistar . . . . .
3.5.4.3.- Sinnimos y Escritura . . . . .
3.5.4.4.- Correcciones Gramaticales . . . .
3.5.4.5.- Palabras Claves . . . . .
3.6.-Implementacin del Sistema . . . . . . .
3.6.1.- Programacin de Mdulos y Componentes . . .
3.7.- Pruebas . . . . . . . . .
3.7.1.- Pruebas de Integracin . . . . . .
3.7.2.- Pruebas de Operacin . . . . . .
3.7.3.- Pruebas de Tensin . . . . . .
3.7.4.- Pruebas de congruencia . . . . . .
3.7.5.- Pruebas de usabilidad . . . . . .
3.8.-Interpretacin de los resultados . . . . . .
CAPTULO 4.- CONCLUSIONES Y SUGERENCIAS
4.1.- Discusin . . . . . . . . .
4.2.- Cumplimiento de la hiptesis . . . . . .
4.3.- Cumplimiento de los objetivos . . . . . .
4.4.- Importancia de los Resultados Obtenidos . . . . .
4.5.- Limitaciones de la Investigacin . . . . . .
4.6.- Sugerencias . . . . . . . . .
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REFERENCIAS
Anexo A. Test Vocacional
Anexo B. Cuestionario de Usabilidad
Anexo C. Conversacin de un usuario con el Robot Virtual
Anexo D. Cdigo fuente
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INDICE DE FIGURAS
1.- Diferentes expresiones con una misma respuesta . . .
2.- Modelo del Agente Inteligente en Orientacin Vocacional . .
3.- Estructura bsica de un Sistema Experto . . . . .
4.- Esquema general de una red diferencial . . . . .
5.- La sintaxis de una categora en cdigo AIML . . . .
6.- Pregunta de un usuario al sistema . . . . . .
7.- Interfaz inicial del agente inteligtente en Orientacin Vocacional .
8.- Imagen expresiva del agente . . . . . .
9.- Imagen interactiva . . . . . . . .
10.- Dilogo de un tema general . . . . . .
11.- Dilogo para determinar una Vocacin Personal . . .
12.- Pantalla inicial para utilizar el Robot Virtual . . .
13.- Cdigo en HTML parte I . . . . . . .
14.- Cdigo en HTML parte II . . . . . . .
15.- Cdigo en HTML parte III . . . . . . .
16.- Ejemplo de un dilogo . . . . . . .
17.- Cdigo AIML del ejemplo de la Fig. 16 . . . . .
18.- Interfaz del agente . . . . . . .
19.- Interfaz desde una Computadora personal del Agente Inteligente en
20.- Elementos del robot . . . . . . .
21.- Modelo para implementar el agente inteligente . . .
22.- Interfaz del sitio pandorabots . . . . .
23.- Imagen Interactiva . . . . . . .
24.- Imagen Visual . . . . . . . .
25.- Interaccin entre un humano y el robot. . . . .
26.- Estructura bsica de una categora . . . . .
27.- Instruccin en AIML . . . . . . .
28.- Conjunto de Instrucciones mdulo de bienvenida . .
29.- Fotografa de un alumno interactuando con la interfaz del chatbot .
30.- Alumno interactuando con la interfaz del sistema.
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31.- Datos de alumnos que evaluaron la interfaz . . . . .
32.- Grfica de la expresin Me gustara utilizar con frecuencia el sistema. .
33.- Foto de un alumno de bioqumica evaluando la usabilidad del sistema. .
34.- Grfica que evala. Encontr el sistema innecesariamente complejo. .
35.- Foto que muestra la usabilidad fue fcil utilizar el chatbot. . . .
36.- Grfica la expresin Fue fcil utilizar el agente. . . . . .
37.- Grfica Creo que necestara del apoyo de un experto para utilizar el
sistema. . . . . . . . . . . .
38.- Grfica. Las diversas funciones del sistema estan bien integradas. . .
39.- Grfica de Hubo demasiada inconsistencia. . . . . .
40.- Foto que muestra la interfaz desde una laptop en 2d. . . . .
41.- Grfico. La mayora de las personas aprenderian muy rpidamente a utilizar
el agente. . . . . . . . . . . .
42.- Grfica. Encontr el sistema muy dificil de usar. . . . . .
43.- Grfica. Me sent muy confiado de la pgina web del agente. . . .
44.- Necesito aprender muchas cosas antes de utilizar el sistema. . .
45.- Interfaz del robot virtual . . . . . . . .
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RESUMEN Esta investigacin presenta una aplicacin de los modelos y herramientas de la
Inteligenicia Artificial para desarrollar un Agente Inteligente que simula a un
experto humano en Orientacin Vocacional. Este agente establece una
conversacin con los usuarios para definir su vocacin de acuerdo a sus
capacidades e intereses personales. Con esta tsis se dar un nuevo enfoque a
este anlisis vocacional ya que se simula una conversacin amigable entre ambos
actores. La investigacin se desarrolla dentro del rea de Inteligencia Artificial. La
aportacin principal es el desarrollo de un robot virtual capacitado para poder
pensar como un ser humano que pueda simular una dilogo con la intencin de
hacer creer que se est hablando con otra persona. El enfoque utilizado en
nuestra investigacin puede aplicarse a otras prcticas como la emulacin de un
psiclogo, pedagogo y otras aplicaciones posibles.
Palabras Clave: Inteligencia Artificial, Agente Inteligente, Sistema Conversacional, Orientacin Vocacional.
SUMMARY
This research presents an application of Artificial Intelligence models and tools to
develop an Intelligent Agent, which simulates a human expert on Career
Counseling. This Agent establishes a conversation with users in order to define
their career according to their personal skills and interests. This project will give a
fresh approach to Career Analysis, by simulating a friendly conversation between
the Intelligent Agent and the user. This research takes place in the field of Artificial
Intelligence. A virtual Robot with the ability of thinking like a human being and
the goal of making a person believe that he or she is talking with another person is
the main contribution of this project. The approach used in our Artificial Intelligence
research can be applied to other disciplines, like making a person believe he or
she is talking with a Psychologist or a Pedagogue. There may be other possible
applications as well.
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CAPTULO I.- INTRODUCCIN
Los Sistemas Inteligentes actualmente se aplican en el campo de la medicina,
ingeniera, economa, la milicia y el entretenimiento. En esta tsis se presenta el
diseo de un agente inteligente en orientacin vocacional para apoyar a los
jvenes a seleccionar la carrera de acuerdo a sus caractersticas, intereses,
aptitudes y necesidades personales. Un Agente Inteligente es un software que
automatiza el proceso de razonamiento humano (Hayes Roth, 1995), en este
documento denominaremos a este sistema como chatbot o agente inteligente
indistintamente. Un chatbot es un programa que simula un dilogo con una
persona (Alice IA Foundation, 2006).
El anlisis de Orientacin Vocacional se describe como un estudio que permite
ayudar a los jvenes a determinar las habilidades y capacidades que tienen para
realizar actividades profesionales. Con la finalidad de que elijan la carrera
adecuada a su personalidad, teniendo en cuenta las posibilidades de trabajo
existentes (Jaramillo, 2005).
La eleccin de una carrera nos permite desempear una profesin, as como nos
proporciona una forma de vida, por tanto, la eleccin debe hacerse consciente de
que con ella formamos nuestra identidad, a travs de ella, asumimos un rol, un
estatus y hasta elegimos una pareja (Jaramillo Aldama, 2005).
El sistema que se presenta est capacitado para poder pensar como un ser
humano, un programa que puede simular una conversacin escrita, con la
intencin de hacer creer a un humano que est hablando con otra persona. La
conversacin tiene como finalidad determinar la orientacin vocacional de los
usuarios. Para su diseo utilizamos el lenguaje de programacin AIML (Lenguaje
de Marcas para Inteligencia Artificial), que es una extensin de XML (Extensible
Markup Language), Lenguaje de Marcas Extensible, este lenguaje es utilizado
para crear chatbots o sistemas conversacionales.
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La aplicacin de los mtodos y modelos de la Inteligenicia Artificial nos permite
desarrollar sistemas de utilidad a todos los sectores sociales como es el caso de
nuestro chatbot que permite apoyar a los jvenes estudiantes a seleccionar su
carrera de acuerdo a sus preferencias, gustos, habilidades y deseos personales
utilizando un agente inteligente conversacional desde la comodidad y privacidad
de su casa o lugar de trabajo. Estos sistemas inciden en una disminucin de la
desercin escolar en los distintos niveles acadmicos y coadyuvan a formar
profesionistas competentes a los diversos sectores econmicos y sociales de
nuestro entorno.
1.1.- JUSTIFICACIN La Orientacin Vocacional proporciona informacin que permite a los jvenes
seleccionar la carrera profesional de acuerdo a sus caractersticas y habilidades
personales para el desarrollo de su vida profesional, al automatizar este proceso
el anlisis vocacional se puede realizar desde la comodidad y privacidad de su
casa.
El chatbot que desarrollamos apoya la orientacin vocacional, el cual puede ser
accesado desde Internet por lo tanto puede estar al alcance de la mayora de los
jvenes que tienen inters por conocer su vocacin personal y es un sistema con
interfaz tipo Chat. La aplicacin del sistema impacta con mayor incidencia en los
jvenes ya que es una conversacin amigable con otra persona virtual. Asimismo
nuestro sistema repercute en la disminucin de la desercin y reprobacin escolar
ya que ms alumnos pueden realizar su anlisis vocacional y por lo tanto
seleccionar la carrera de acuerdo a sus capacidades e intereses personales.
Esta investigacin se basa en las investigaciones de la ultima decada, ya que
han surgido nuevos tipos de sistemas, basados en robots virtuales que han
demostrado ser de gran apoyo en la capacitacin de alumnos y de gran ayuda en
el trabajo de los profesores (Villareal, 2004).
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Por esta razn el utilizar este tipo de modelos permite modernizar el proceso de
Orientacin Vocacional, ya que se realiza por una conversacin tipo Chat.
En la actualidad las escuelas de nivel medio superior en zonas suburbanas no
cuentan con un proceso de orientacin vocacional formal, no se utiliza tecnologa
para estos anlisis, lo cual es un obstculo para que los jvenes dispongan de
un apoyo para su orientacin vocacinal.
Hay ocasiones en el que algunos jvenes realizan este anlisis pero los
resultados obtenidos no son los esperados de acuerdo a sus expectativas o
gustos personales y se guardan la intencin de volver hacer este estudio. Por el
hecho de ser un trmite largo, el involucrar personal y el invertir ms tiempo, por
lo cual deciden continuar con sus dudas y muchas veces estudiando una carrera
que no es su vocacin. Con este sistema podrn realizar este anlisis el nmero
de veces que consideren necesarias. Ya que se accesa desde Internet y puede
ser desde la privacidad de su casa.
En esta rea, la falta de una adecuada orientacin, el manejo de un gran volmen
de datos y por otro lado, la facilidad de utilizar interfaces de sistemas y el hecho
de que cada da ms personas estn acostumbradas al uso de sistemas
informticos hace que este modelo de sistema sea una herramienta para ayudar
a que los jvenes se interesen en ella y la utilicen.
El impacto social de esta tsis se proyecta en apoyar a los jvenes de zonas
rurales para que tengan la posibilidad de un anlisis vocacional. La proyeccin
econmica de este sistema es brindar a las escuelas suburbanas una
herramienta que disminuya las consecuencias de la falta de personal
especializado en el aspecto vocacional.
La orientacin vocacional se concibe como un servicio educativo que se debe
proporcionar a los alumnos para apoyar su desarrollo armnico, funcional,
laboral y profesional que les permit tener una vida profesional competitiva
apoyandose en las reas Psicolgicas, Pedaggicas y Vocacionales.
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El desarrollo de herramientas computacionales permite apoyar esta actividad. Ya
que mediante la automatizacin de este tipo de anlisis, los jvenes ya que no
tendran que hacer camino para ir a una oficina de orientacin vocacional por el
contario lo pueden hacer desde la privacidad de su casa, ahorrando tiempo y
dinero. No se involucra recurso humano para que realice el estudio.
1.2.- DESCRIPCIN DEL PROBLEMA A INVESTIGAR La problemtica que se tiene en la Orientacin vocacional son: (Jaramillo, 2005)
La cantidad numerosa de estudiantes que necesitan orientacin vocacional y pocos los orientadores.
No se proporcionan los servicios de Orientacin vocacional en las
instituciones educativas suburbanas por falta de recurso humano.
Los jvenes de zonas rurales no buscan la orientacin profesional por la falta de informacin o el tener que ir a una oficina de orientacin vocacional.
Las consultas que tiene el estudiante con el orientador son espordicas, y
por tanto en ocasiones el joven pierde inters y no recoge sus resultados, esto hace deficiente el proceso de obtencin de resultados.
Los test de orientacin son individuales y como es una cantidad numerosa
de alumnos se obtienen demasiados test a calificar, esto produce traspapeleo prdida de informacin, atenciones, apoyo y servicios inadecuados a los estudiantes
Los test de orientacin que se realizan son mnimos de dos cuartillas o 30
preguntas y produce gastos de materiales elevados.
Para obtener resultados o calificar los test y proporcionar los resultados y apoyo adecuado a los estudiantes debe pasar un tiempo mnimo de 3 semanas.
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1.3.- OBJETIVOS
1.3.1.- OBJETIVO GENERAL:
Presentar un Agente Inteligente capaz de interactuar con una persona en forma
verbal y escrita en idioma espaol que auxilie el proceso de orientacin
vocacional.
1.3.2.- OBJETIVOS ESPECFICOS:
Investigar el proceso de orientacin vocacional Realizar investigacin sobre Robots Virtuales y Agentes Inteligentes. Minimizar los tiempos de respuesta de anlisis vocacional Disear una interfaz conversacional con privacidad y confianza para el usuario. Presentar un robot virtual que automatice el proceso de orientacin vocacional. Globalizar el acceso de un anlisis vocacional 1.4.- HIPTESIS
El desarrollo de un chatbot es capaz de simular de manera efectiva a un experto humano en Orientacin Vocacional.
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1.5.- METODOLOGA
Para disear el robot virtual se tom de base la metodologa de Russell (2002).
Ya que es uno de los autores que ms a escrito e investigado sobre Agentes
Inteligentes y es seguidor de los avances e investigaciones de A.L.I.C.E. (Artificial
Linguistic Internet Computer Entity), quien es uno de los mejores chatbot, fciles
de utilizar e implementar, su arquitectura se basa en dos mdulos principales el
intrprete del lenguaje y almacen de datos en AIML. Para nuestro proyecto
A.L.I.C.E. es la base de la cual partimos para desarrollar nuestro sistema.
Para desarrollar el agente inteligente conversacional tomaremos como base la
metodologa planteada por Russell (2002). Dicha metodologa define los
siguientes pasos:
1.- Recopilar la informacin del tema a tratar. En esta etapa se investiga la
manera en que actualmente se lleva acabo el anlisis vocacional, las teoras que
existen actualmente y la bibliografa que soporta el tema de orientacin
vocacional.
2.- Disear el dilogo. En base a la informacin que se obtuvo en la recopilacin
de la informacin se establecen las preguntas y expresiones que el usuario puede
hacerle al robot virtual, as como las respuestas que el sistema debe proporcionar.
3.- Crear el cdigo AIML. En esta se utilizan las instrucciones y sintaxis del
lenguaje de programacin que permite disear robots virtuales que en este caso
es el lenguaje AIML.
4.- Probar la interfaz con el dilogo. En este paso se realizan las pruebas del
robot el cual entabla dilogo con los usuarios.
5.- Terminar la interfaz. Se termina la interfaz despus de realizar las pruebas y
mejoras en cada dilogo.
6.- Mantenimiento de acuerdo al anlisis de los resultados de las conversaciones.
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La base de conocimiento del robot se tiene que estar alimentando de informacin
como parte importante del desarrollo del robot. Entre ms informacin almacene
mayor ser su desempeo.
1.6.- ALCANCE Y LIMITACIONES
La limitante es la falta de material bibliogrfico que aterrice en su totalidad este
tipo de proyectos. No existe una plataforma formal y estndar para que funcione
el cdigo AIML (Lenguaje de Marcas de la Inteligencia Artificial). Para que
funcione este cdigo se combinan varias plataformas de software para su puesta
en marcha como son HTML, program D o E, y pandorabots.
Este tipo de Robots Virtuales no han llegado a ser desarrollados en su totalidad y
los agentes creados hasta el momento no cuentan an con la aceptacin total por
parte de los expertos, sin embargo varias empresas importantes como IBM,
trabajan sobre la concepcin de los mismos ya que a pesar de no lograr el agente
perfecto, se contempla que para el futuro se encuentren mucho ms avanzados y
por lo tanto tengan mayor presencia comercial. Actualmente el uso principal que
se les proporciona es en la exploracin de datos en la red, la atencin de
clientes en sitios Web comerciales, exploradores de correo electrnico y como
parte de los sistemas que apoyan la enseanza y aprendizaje entre otros,
(Merelo, 1997).
1.7.- DESCRIPCIN DE LA ORGANIZACIN DEL TRABAJO.
En el primer captulo se presenta la parte introductoria del trabajo de investigacin mostrando la justificacin de la investigacin, descripcin del
problema a investigar, definiendo los objetivos de la investigacin, la hiptesis que
se pretende probar, el alcance, las limitaciones del proyecto de investigacin y la
resea de la organizacin del trabajo.
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En el segundo captulo se plasma informacin sobre el marco histrico y
contextual, as como antecedentes de la propuesta, aplicaciones, trabajos
relacionados y se indica el marco terico. En el captulo tres se muestra el diseo,
desarrollo, pruebas e implementacin del robot virtual. En el captulo cuatro se
muestra los resultados y las conclusiones del anlisis cualitativo y cuantitativo
tambin se plasma el cumplimiento de la hiptesis y de los objetivos. Para
finalizar se presentan las referencias y anexos.
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CAPTULO 2.- ESTADO DEL ARTE
2.1.- MARCO HISTRICO
Desde la antigedad el hombre ha deseado librarse de las tareas ms pesadas y
complejas que realiza, y esto le ha llevado a un esfuerzo continuo que poco a
poco ha ido dando sus frutos, los desarrollos de I. A. (Inteligencia Artificial) son un
paso ms en este camino.
De entre los hechos histricos ms importantes para la I. A. conviene sealar los
siguientes:
En 1950 Alan Turing (1912-1954) ide una prueba para reconocer
comportamientos inteligentes, esta prueba dice que la inteligencia de un sistema
viene dada por la sensacin de inteligencia que recibimos por una terminal
conectada a un interlocutor desconocido para nosotros y que es el sistema bajo
estudio, ( J. P. Snchez y Beltrn,1988).
En 1955 Alled Newell, J. C. Shaw y Herbert Simn de la CMU (Carnegie Mellon
University) desarrollaron el lenguaje IPL II que se considera el primer lenguaje de
la Inteligencia Artificial.
Es en el verano del ao 1956 cuando John Mc Carthy del Dartmounth College
acua el trmino: Inteligencia Artificial.
En 1969 se celebr el primer congreso internacional de la I. A. y en 1970 apareci
la revista Artificial Intelligence.
En la historia de la I.A. en Espaa, hay que sealar varios hechos importantes
como son: En el ao 1984 se celebra el primer encuentro nacional sobre la I. A.
patrocinado por FUNDESCO, y que sirvi como germen para la creacin ese
mismo ao de la AEPIA (Asociacin Espaola Para la Inteligencia Artificial).
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El primer encuentro internacional que trat los temas de la Ingeniera del
conocimiento se celebr en Espaa en el ao 1985. El primer master sobre
Ingeniera Conocimiento se comenz a impartir en una universidad espaola
hasta el ao 1987, (J. P. Snchez y Beltrn, 1988).
El retraso espaol en este campo es de unos 15 aos respecto a pases como
Estados Unidos de Norteamrica.
2.2.- MARCO CONTEXTUAL
Lo fundamental de un chatbot es su comunicacin a travs de texto. Este
robot es totalmente funcional ya que nos comunicamos con l a travs de
Internet, el usuario le proporciona por teclado las expresiones o preguntas y con
una interfaz de imagen grfica e interactiva el agente contesta de manera verbal y
escrita. La base de conocimientos de un robot virtual diseado con AIML
consiste en archivos de texto donde se almacenan las rdenes de entrada y
salida. Lo que un usuario le dice al robot es una entrada y lo que el robot
responde es una salida. Las entradas tienen patrones (patterns) de contenido y
para cada patrn de entrada habr una salida (template). Por ejemplo un Usuario
le introduce la expresin Cmo te llamas? Y el Robot contesta Orientador
Vocacional. Aqu el patrn de entrada es "Cmo te llamas?". Y la salida o
tmplate es Orientador Vocacional.
Al robot virtual se le deben indicar todas las formas y expresiones posibles que
un usuario pueda expresar. Cuando se establezca una pregunta o nombre, se
debe indicar la mayor cantidad de posibles respuestas, segn lo permita cada
pregunta. Ejemplo le pueden preguntar al robot quien eres o como eres y el
robot en ambos casos proporcionar la misma respuesta. Para esto se utiliza la
instruccin , sempre que le pregunten como eres, quien eres, el
responder: Soy un amigo orientador vocacional capacitado para apoyarte a
seleccionar tu carrera de acuerdo a tus gustos y caractersticas personales.
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Existen variaciones que no afectan el significado de la frase. Con el uso de
comodines (*) se pueden transformar varias frases en una sola de tal manera
que esta misma sintaxis se utilice en todas las expresiones posibles. Por ejemplo
para el caso anterior si colocamos comodines de la siguiente forma: * eres * o *
creo *. Como se plasma en la Figura 1 en la cual todas las solicitudes de
informacin sern respondidas por una misma expresin de salida.
Fig. 1.- Diferentes expresiones con una misma respuesta.
Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
2.2.1.- ANTECEDENTES DE LA PROPUESTA
Los proyectos de investigacin referentes a sistemas programados para
comunicarse a travs del lenguaje natural de tipo Chat son los realizados por
Weizenbaum, quien dise un agente inteligente, a travs de un software que
llam Eliza que simulaba a un experto en psicologa. Este chatbot fue muy
novedoso en su tiempo, ya que simul de manera real a un psiclogo logrando
hacer creer a las personas que estaban hablando con un ser humano, sin
embargo, su diseador estaba consciente de que no era un sistema inteligente
en su totalidad ya que repeta palabras en una misma conversacin (Navarro,
1997). Este agente inteligente es la plataforma de la tecnologa de chatbots y la
gran mayora de las investigaciones tomaron como base a Eliza.
* eres * quien eres * creo* quien eres
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Weizenbaum, durante el desarrollo de su programa capaz de comunicarse en
lenguaje natural, en forma escrita en idioma ingls, identific la dificultad y
complejidad de que su software no poda almacenar en un solo sitio las palabras y
con ellas emular una conversacin de diferentes temas en un mismo dilogo, para
esto en lugar de tener los datos en un sola base de conocimiento, Weizenbaum
dividi este almacen en mdulos, esto le permiti al chatbot cambiar
arbitrariamente de temas, (Navarro, 1998).
Un proyecto que mejora el tratamiento de palabras y el funcionamiento de ELIZA
fue A.L.I.C.E., siglas (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), (Wallace,
2004). Es un multigalardonado chatbot cuya estructura y cerebro es open
source adems de ser un sistema derivado de la experiencia de Weizenbaum
con ELIZA, con la diferencia de que A.L.I.C.E. cuenta con una serie de mejoras en
cuanto a su funcionamiento y principalmente al tratamiento de las palabras,
(ALICE, Foundation, 2006). Las tcnicas a partir de las cuales A.L.I.C.E. realiza
las conversaciones, consisten en el reconocimiento de patrones en el texto,
anlisis de la semntica de las frases, la gramtica y la ortografa. Todo esto
permite a A.L.I.C.E. identificar el significado de una palabra de acuerdo al
contexto (Shah, H., 2005). A.L.I.C.E., es definitivamente uno de los mejores
chatbot y principalmente uno de los ms sencillos de utilizar y tambin de
implementar. Su arquitectura se basa en dos mdulos especficos: el intrprete
del lenguaje AIML y el almacen de datos AIML, (Russell, S. & Norvig, P., 1995).
La desventaja de ALICE es que su base de conocimiento est en ingls. Pero es
una ayuda para los programadores que empiezan a crear sus primeros robots.
AIML es una parte muy importante para el funcionamiento de A.L.I.C.E., consiste en una extensin del lenguaje XML. AIML consiste en una serie de etiquetas las
cuales permiten manejar y organizar la informacin entrante y saliente de
A.L.I.C.E. por temas de manera similar a lo realizado por ELIZA, con la notable
diferencia de que AIML provee de una estructura nica a partir de la cual se
accede a las bases de conocimiento de A.L.I.C.E., permitiendo recuperar e
insertar texto en A.L.I.C.E. (A.L.I.C.E. IA foundation, 2006).
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2.2.2.- VENTAJAS Y DESVENTAJAS AL BASARSE EN UN SISTEMA COMO A.L.I.C.E.
Segn Russell (2002) existen una serie de ventajas importantes que invitan a
utilizar al sistema A.L.I.C.E. como base para otros trabajos referentes a chatbots:
La implementacin del AIML es sencilla. El hecho de que Program D funcione como servidor facilita su
implementacin en la Web.
Program D es sencillo, multiplataforma, de cdigo abierto source y es robusto.
LA DESVENTAJA MS NOTABLE AL BASARSE EN A.L.I.C.E. ES LA SIGUIENTE:
La escritura en AIML es extensa y esto hace que sea costoso por el tiempo que
implica el programarlo a menos de que se reduzca la capacidad del chatbot
para desarrollar diferentes temticas.
2.2.3.- APLICACIONES
Los chatbots se pueden aplicar a la emulacin de un psiclogo, pedagogo
traductor de ingls, consultor bibliotecario y otras aplicaciones donde se requiera
la interaccin humano computadora.
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2.2.4.- TRABAJOS RELACIONADOS
Turing (1950), en la revista Mind publica un artculo llamado Computing Machinery
and Intelligence, donde propone la investigacin desarrollado por Alan Turing
(Test de Turing), para probar que las mquinas son inteligentes, que actualmente
son una de las prioridades para los investigadores de Inteligencia Artificial. Se
propone como hiptesis que si una mquina se comporta en todos los aspectos
como inteligente, entonces se prueba que es inteligente. El desafo consiste que
la mquina debe hacerse pasar por humano en una conversacin con una
persona a travs de una comunicacin de texto tipo chat. A la persona no se le
avisa si est hablando con una mquina u otro ser humano. Si el sujeto es
incapaz de determinar si la otra parte de la comunicacin es humana o mquina,
entonces se considera que la mquina ha alcanzado un determinado nivel de
madurez entonces se dice que es inteligente. Todava ninguna mquina a
aprobado el examen del mtodo cientfico (Turing, 2007).
A.L.I.C.E. es uno de los sistemas conversacionales ms fciles de utilizar para
interactuar (Alice, 2008). Su estructura est basada en dos partes importantes: el
compilador del lenguaje y almacenamiento de datos en AIML (Russell, 1995).
El chatbot, Eliza, fue diseado en 1966 por el Profesor Joseph Weizenbaum del Instituto de Tecnologa Massachusetts (Annimo, University of Phoenix) con la
finalidad de analizar la comunicacin de un idioma natural entre una persona y
una computadora la cual simulab a un terapeuta al establecer un dialogo.
En el Institute of Information Science, Taiwan, se desarroll un programa que
emula una conversacin humana y proporciona una opcin para aprender el
idioma ingls. El chatbot inteligente proporciona un mtodo de colaboracin
sincrnica. Desempea el papel de un ayudante de instructor para prestar el
servicio en cualquier momento y en cualquier lugar. Proporciona materiales de
referencia, diccionario, responde a preguntas, el agente realiza registros y analiza
la conversaciones para que el profesor pueda evaluar los progresos de los
estudiantes. Esta investigacin tiene como objetivo desarrollar un Agente
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Inteligente que simule a un experto humano en Orientacin Vocacional, y ser
novedoso para los jvenes estudiantes de secundaria, bachillerato y nivel
superior, ya que estara a la vanguardia de lo que ellos utilizan actualmente el
Chat y a su vez el agente responder con voz a las preguntas y expresiones de
los usuarios.
2.3.- MARCO TEORICO
El modelo conceptual que apoya el diseo de este robot virtual son los temas y
elementos de la Inteligenicia Artificial, as como herramientas html, program E, el
sitio padorabots y el lenguaje de marcas AIML.
En la Figura 2.- Se plasman los elementos que apoyan el desarrollo del Agente
Inteligente para la Orientacin Vocacional, el lenguaje de programacin de este
software es el lenguaje de programacin AIML. Para compilar el cdigo se utiliza
el software Program E el cual es un intrprete de AIML.
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Fig. 2 Modelo del Agente Inteligente Conversacional. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
El desarrollo del chatbot en orientacin vocacional se apoyo del lenguaje de
programacin AIML, (Alice Fundation, 1998). Es un leguaje en el cual se
establecen categoras de las posible preguntas y expresiones que el usuario
puede manifestar, a su vez se determinan las respuestas correspondientes para
el usuario. Se apoya de una base de conocimiento que contiene la informacin y
hechos sobre el tema especfico a abordar durante el anlisis. Otro elemento que
apoya la estructura es el motor de inferencia, el que modela el razonamiento
humano a travs de instrucciones. El componente final es la interfaz, la
interaccin se realiza en lnea utilizando lenguaje natural.
Este modelo se integra de dos partes bsicas: un motor de inferencia o
instrucciones y la base de conocimientos o informacin. El lenguaje de
programacin es un programa que trabaja con el lenguaje de marcas para tincluye
la interfaz con el usuario, sin embargo, dicho motor puede ser incluido en un
servidor Web que contenga una interfaz, tambin se puede agregar como un
contacto ms en un programa de mensajera instantnea o hacer la interaccin
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va Shell. La base de conocimientos se forma a partir del AIML que consiste en
una serie de preguntas del usuario con sus respectivas respuestas; estas
preguntas pueden agruparse en conjuntos de conocimientos de acuerdo a un
tema y adems, dentro del AIML se proporcionan una serie de mecanismos que
permiten al creador de la base de conocimientos implementar procedimientos
para dar realismo a las conversaciones (Meja Santana, 2006).
Por otro lado Program E es un intrprete de AIML el cual funciona sobre la
plataforma de apache, php y mysql. Es una implementacin de cdigo abierto.
Para implementar el cdigo AIML en esta investigacin se utiliza la plataforma
WAMP que incluye los software apache, php y Mysql. Donde PHP, es un lenguaje
muy usado en internet para crear sitios web dinmicos, el tomcat apache permite
establecer un servidor, Mysql es un administrador de base de datos (Meja
Santana, 2006). Para agregar al robot una imagen interactiva se utiliza la
plataforma Pandorabots, y para su publicacin se utiliza HTML.
El lenguaje de programacin de AIML fue desarrollado por el Dr. Richard Wallace
y la comunidad del software de Alicebot libremente entre los aos de 1995 y
2000. AIML consiste en una serie de etiquetas las cuales permiten manejar y
organizar la informacin entrante y saliente, provee de una estructura nica a
partir de la cual se accede a las bases de conocimiento, permitiendo recuperar e
insertar texto. La escritura en AIML es costosa en tiempo, a menos que se
reduzca la capacidad del chatbot para desarrollar diferentes temticas (Meja
Santana, 2006).
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2.3.1.- INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligenicia Artificial (IA), se define como la ciencia que trata de la
comprensin de la inteligencia y del diseo de mquinas inteligentes, es decir, el
estudio y la simulacin de las actividades intelectuales del hombre (manipulacin,
razonamiento, percepcin, aprendizaje y creacin), (J. P. Snchez y Beltrn,
1988).
La I. A. es una tecnologa que se impone rpidamente con muchas promesas
para el futuro. Dedicada a la programacin de computadoras que lleven a cabo
tareas que requieren de la inteligencia de ser realizadas por humanos.
Hace tan slo unos pocos aos la utilizacin de programas en IA estaba
reservada a los grandes procesadores que operaban en los laboratorios o centros
de clculo de las universidades. Hoy las computadoras personales e incluso los
procesadores familiares pueden procesar programas de IA. A los investigadores
pioneros de la IA se les trat como excntricos y fantasiosos que vivan en la
ciencia ficcin de los robots. Pero el cambio sucedi. Los resultados de la
investigacin en la IA ya son muy importantes en diversas reas y cualquiera
tiene acceso a un microordenador. Los japoneses estn trabajando en la quinta
generacin de computadoras donde la utilizacin de las tcnicas de la IA ser
exhaustiva.
Esta investigacin se encuentra dentro de la Inteligencia artificial por tanto otra
definicin de Inteligenicia Artificial por Minsky(1984), es el estudio de cmo
programar computadoras que tengan la facultad de hacer aquello que la mente
humana puede realizar. Este concepto resulta extenso ya que la Inteligenicia
Artificial es un amplio estudio de procesos realizados por los humanos, de tal
modo que se distinguen dos grupos para los cuales se puede dictar una definicin
independiente en base a su naturaleza, estos grupos corresponden al
procesamiento de la informacin y a la representacin de la misma, siendo esta
ltima la que se refiere a los sentidos y aspectos como el lenguaje y la
comunicacin (Barber, 2002).
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La Inteligenicia Artificial es la ciencia que desarrolla programas para que las
mquinas realicen tareas humanas y simulan la inteligencia de las personas.
La investigacin en el campo de la Inteligencia Artificial se destaca principalmente
por el desarrollo de mquinas que automatizan actividades que requieran un
comportamiento inteligente.
Dentro de la I. A., dada su gran extensin, existen muchos campos como son:
La Robtica (manipulacin, la palabra robot fue creada en 1920 por Karel Capek), que estudia mquinas capaces de realizar procesos mecnicos
repetitivos y tareas manuales de las cuales es capaz el hombre.
Los sistemas Expertos (razonamiento), que estudian la simulacin de los procesos intelectuales de los expertos humanos como pueden ser: la
interpretacin de datos, el diagnstico, la correccin, la monitorizacin, el
control, la prediccin, la planeacin, el diseo y la enseanza.
El lenguaje natural (percepcin), que estudia el uso del lenguaje natural (el que le es propio del hombre) como medio de comunicacin con las
mquinas (programas como las bases de datos y robot), es un problema
complejo pues intervienen distintos procesos como son: la comprensin del
lenguaje, la sntesis y anlisis de la voz, el resumen y la traduccin.
La visin por computadora (percepcin), que estudia la identificacin, inspeccin, localizacin y verificacin de objetos. Este campo esta muy
unido al de la robtica pues una de las necesidades bsica de los robot es
el poder ver.
El aprendizaje automtico (aprendizaje), estudia el aprendizaje de nuevos conocimientos de forma automtica por los programas de computadora y
por tanto de las mquinas.
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Tratamiento inteligente de la informacin (razonamiento), estudia formas inteligentes para procesar y recuperar informacin almacenada en
grandes bases de datos que de otra forma sera imposible, por el tiempo
requerido en la bsqueda.
La programacin automtica (creacin), estudia las formas automticas de generar programas que resuelven los problemas planteados cumplindose
una serie de especificaciones. Otras tareas que se analizan son: la
verificacin, la depuracin y optimizacin de programas.
Los juegos (razonamiento), estudia aquellos problemas cuya resolucin no necesita de explicaciones y justificaciones, sino que basta con que se
cumpla una serie de leyes o reglas del juego.
2.3.2.- SISTEMAS EXPERTOS
Un Sistema Experto (S. E.) o Sistema Basado en el Conocimiento , es un conjunto
de programas de computadora que son capaces, mediante la aplicacin de
conocimiento, de resolver problemas en un rea determinada del conocimiento o
saber y que ordinariamente requerirn de la inteligencia humana.
Una definicin ms universal es la dada por Forsyth (1968) que dice: Un S. E. es
un programa de computadora que remplaza a un experto humano, que est
basada en la prueba de existencia de I. A. debida a Alan Turing y que particulariza
para los S. E.: Si la ejecucin de un conjunto de programas de computadora
puede convencernos de que su comportamiento es el que tendra un experto
humano, entonces este conjunto de programas es un verdadero S. E..
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Por razones fsicas una limitacin en el conocimiento que puede contener, no
solamente por el tamao de la memoria en la que se almacena, sino tambin por
el tiempo requerido para su procesamiento, por lo que un S. E. es solo experto en
un campo muy reducido del saber. Si bien es cierto que cada da es mayor la
capacidad de los S. E. gracias a los constantes desarrollos tecnolgicos.
Las dos funciones bsicas de un S. E. son: la resolucin en base a un
conocimiento y la comunicacin de este conocimiento al usuario, dos tareas que
tradicionalmente iban separados como la calculadora y el libro o como programas
distintos de una computadora.
2.3.2.1.- CARACTERSTICAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
La tecnologa de construccin de los S. E. se lleva a cabo entre la ingeniera de
programacin, circuitos y el psicoanlisis. La lgica, la pedagoga y la psicologa
son tres de las ramas del saber de las que con ms frecuencia se hace uso.
Realmente un S. E. actual no se comporta como un experto humano pues no se
conoce todava los procesos mentales que se ponen en funcionamiento en el
hombre cuando trata de resolver un problema y mucho menos cual es el
funcionamiento de la inspiracin. Es por esto que lo que realmente hace un S. E.
es simular estos procesos, pero de una forma mejorada, ya que el S. E. tiene
como caracterstica, gracias a su gran capacidad de comunicar, el explicar por
que procede de una u otra forma y el justificar los resultados obtenidos, dos
puntos que a veces el experto humano no sabe o no quiere explicar.
Los S. E. actuales en general no son capaces de obtener el conocimiento por si
solos mediante la prctica, as pues no son realmente expertos, y es ms correcto
denominarlos Sistemas basados en el conocimiento.
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Por regla general en los S. E. actuales el conocimiento debe introducirse
previamente. Para ello debe extrarsele al experto humano, este conocimiento
tiene que aplicarse a la solucin de problemas y tiene que poder trasmitirlo al
usuario del sistema.
2.3.2.2.- VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS
Ventajas de los sistemas expertos con respecto a los expertos humanos.
Estn sempre disponibles a cualquier hora del da y de la noche, y de forma permante las 24 horas del da.
Mantiene el humor. Puede duplicarse (lo que permite tener tantos como se necesiten). Pueden situarse en el mismo lugar donde sean necesarios (entornos
hostiles y peligrosos).
Permiten tener decisiones homogneas efectuadas segn las directrices que se le fijen.
Son fciles de reprogramar (Mentalidad abierta). Explican los procesos, por lo que a sus usuarios les ensea a ser expertos
en la materia.
Pueden perdurar y crecer en el tiempo de forma indefinida. Pueden ser consultados por personas o otros sistemas informticos.
Los expertos humanos son irremplazables puesto que hoy por hoy los
conocimientos que poseen los S. E. proceden de ellos y se comportan de una
forma torpe y limitada, no vindose todava cercano el momento en que puedan
aprender con un maestro por s solos, y llegado el caso, sempre resultar mas
barato y eficaz, aprender con un maestro que redescubrir otra vez la rueda.
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2.3.3.- ROBOT VIRTUAL
La robtica virtual consiste en hacer que la computadora funcione como el
cerebro de un robot, ya sea conversando con las personas, es el caso de los
chatbot, as como ejecutando rdenes o controlando diversos perifricos
externos. Una de las principales ventajas de una implementacin de la robtica
virtual es la introduccin de rdenes en lenguaje natural. Un robot virtual puede
controlar un hogar inteligente de una manera fcil y econmica, por ejemplo
podremos indicarle por telfono que encienda las luces de la casa, la calefaccin
o el horno de microondas. Una de las tendencias con ms futuro de la robtica
virtual es la utilizacin de chatbot para ofrecer por Internet servicios y atender
las dudas y necesidades de los clientes
Un robot virtual establece un dilogo utilizando un lenguaje natural con los
usuarios con los cuales establece comunicacin por Internet, por medio de
mensajes instantneos, email, foros, o por voz utilizando el telfono.
Los sistemas robots virtuales son llamados chatbots, bots, chatterbots,
chatterboxes, v-hosts, V-personas, agente o persona virtual.
Un robot virtual puede o no puede ser asociado con un avatar (imagen animada),
una animacin que puede incluir discursos sintticos por lo tanto el chatbot puede
parecerse ms a la vida a travs de una realidad virtual en animacin y sonido.
Un robot virtual puede reconocer lo que el usuario habla por lo tanto sus
funcionalidades no quedan reducidas a comunicarse en forma escrita si bien este
es el modo ms usado.
El robot virtual sempre tiene un botmaster, una persona detrs de escena que es
el responsable de la creacin de la personalidad de los bots y de la inclusin de estos en el mundo real a travs de sitios web o programas desde los cuales
dialogan con personas reales.
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Para disear un robot virtual utilizare lenguaje AIML que fue diseado para la
programacin de robots que funcionan en la computadora. AIML significa
Lenguaje de Marcacin de Inteligencia Artificial y es muy similar en su sintaxis al HTML (Lenguaje de marcas).
2.3.4.- AGENTE INTELIGENTE
Los agentes inteligentes son resultado del estudio e investigacin hecha en el
mbito de la inteligencia de hipertexto).
Ms all del cdigo lo ms interesante y difcil a la hora de crear un robot es
disear su personalidad de manera que sea original, inteligente, entretenido y
capaz. artificial. Especficamente provienen de la Inteligenicia Artificial distribuida
y de la vida artificial. Las primeras aplicaciones de la vida artificial aparecieron
casi al mismo tiempo que la informtica con los autmatas celulares de Von
Neumann y las neuronas formales (Russell, 1995)]. Dando paso desde entonces
a una serie de evoluciones hasta llegar a las aplicaciones que ahora se estn
desarrollando tales como el Web Semntico, los asistentes virtuales, chatbots,
entre otros.
Un agente es una entidad de software con un propsito especfico. La
persistencia distingue a los agentes de las subrutinas; los agentes tienen sus
propias ideas sobre tareas a ejecutar. Con objetivos especficos se distinguen los
agentes de las aplicaciones multifuncin, que son tpicamente ms pequeos
(Hayes Roth, 1995).
Las caractersticas que debe cumplir un agente para ser considerado como tal
son: autonoma, reactividad, iniciativa y habilidad social (Gracia, 2005).
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2.3.4.1- AGENTE CONVERSACIONAL CHATBOT
Un agente conversacional o chatbot es un programa que intenta imitar la
conversacin que puede proveer un ser humano (Alice IA Foundation, 2006).
Otra definicin nos dice que el chatbot es un programa que tiene como finalidad
simular la conversacin escrita, aparentando inteligencia, hasta el momento, de
manera temporal (lvarez et, 2001)].
2.3.4.2.- CHATBOTS EN INTERNET
Los sistemas conversacionales en Internet tienen en la actualidad mayor
proyeccin especialmente en sitios web comerciales. Los agentes
conversacionales estn capacitados para dialogar con clientes, resolver algunas
dudas sobre productos y como vendedor esta siendo un sustituto ideal de los
mens y pginas que intentan explicar algn producto o dar detalles acerca de
servicios especficos. La posibilidad de que un sitio contenga un agente capaz de
atender a los clientes todo el tiempo resulta muy prctico y adems, propone una
interaccin ms adecuada para lograr propsitos comerciales (Russell, 2002).
2.3.4.3- ARQUITECTURA DEL AGENTE INTELIGENTE.-
Un sistema Experto es un programa de computadora que simula el razonamiento
de un experto humano en cierto dominio. Para hacerlo se utiliza una base de
conocimiento que contienen hechos y reglas heursticas y un motor de inferencia
para utilizar el conocimiento. Cuando el sistema experto es interactivo debe existir
una interfaz de usuario. Esta tiene dos funciones principales: ofrecer
recomendaciones y explicaciones al usuario (mdulo explicatorio) y maneja la
adquisicin del conocimiento (mdulo de adquisicin). La Figura 3.- muestra esta
estructura bsica.
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Fig. 3.- Estructura bsica de un Sistema Experto (Chadwick, 1987).
El proceso, muy simplificado, sera: primero el conocimiento del experto humano
debe introducirse en la base del conocimiento. Este primer paso se conoce como
ingeniera del conocimiento. Realizado ste, el sistema experto est listo para
utilizarse. Se establece un dilogo entre el sistema y el usuario. Este responde a
las preguntas del sistema, que al final sugiere un consejo o responde a una
cuestin. El motor de inferencia analiza las situaciones, establece los objetivos y
obtiene las conclusiones, (Chadwick, 1987).
Los datos estn agrupados en lo que denominaremos base de hechos, se utilizan
sistemas de representacin del conocimiento de tipo declarativo que forman la
Base de Conocimientos, el control es independiente y se denomina Motor de
Inferencia, por ltimo, la entrada y salida de datos es similar a los programas
tradicionales.
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2.3.5.- MODELO FORMAL
Mtodo de aproximacin descendente o reglas de produccin, se parte de un
objetivo o hiptesis que examina todas las evidencias que soportan o contradicen
la hiptesis. Por ejemplo usted sospecha que el motor se ha quedado sin
gasolina. Ahora usted intenta verificar o negar tal hiptesis. Comprueba el nivel de
gasolina, la bomba de gasolina, las conexiones entre la bomba de gasolina y el
carburador. Este mtodo tambin recibe el nombre de reglas de produccin.
Se presenta la ilustracin de las tcnicas de aproximacin descendente, se
utilizan las letras maysculas A, B, C, D, E y F para representar los diferentes
hechos y aserciones. De esta forma se presenta como ejemplo las siguientes
reglas.
R1: Si A and C entonces E
R2: Si B and C and D entonces E
R3: Si A and D entonces C
R4: Si E entonces F
El objetivo es demostrar que F es verdadero. Ya que F no est almacenada en la
base de datos, debemos encontrar todas las reglas que tengan F en la parte
derecha. En este caso slo hay una, la R4. Ahora se establece un subobjetivo,
demostrar que E es verdadero, ya que si E es verdadero tambin F es verdadero.
Buscamos en la base de datos pero no lo hay, as que tenemos que buscar E en
la parte derecha de las reglas. Se encuentra las reglas R1 y R2. Se emplea el
mtodo simple de resolucin de conflicto, el de elegir la regla cuyo nmero es
ms bajo, y tomamos la R1 (Chadwick, 1987).
El nuevo subobjetivo es deducir que A y C son verdaderos. Examinamos la base
de datos y encontramos que A es verdadero. Ahora queda demostrar que C es
verdadero.
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La R3 es la nica que tiene C en la parte derecha. Se hacer R3 ya queA y D estn
almacenados en la base de datos, con lo que se aade el smbolo C. (C A D),
volvemos a la R1, ya que A y C son verdaderos, la regla R1 se activa y la base de
datos que da como: (E C A D). Seguidamente se activa la R4 con lo que el
smbolo F se aade: (F E C A D), una de la ventajas de la aproximacin
descendente es, la capacidad de ofrecer explicaciones de su razonamiento,
diciendo al usuario que objetivos y reglas se han utilizado. Por ejemplo el sistema
podra informar al usuario:
Se intenta utilizar la R1
Ya se sabe que:
C es verdadero
A es verdadero
D es verdadero
Si E es verdadero entonces se mostrar que F es verdadero.
Algunas aplicaciones tpicas, en las cuales los sistemas de produccin adaptativa
se han utilizado con xito, son simples rutinas de tareas de aprendizaje o
adquisicin de patrones se llaman redes diferenciales. Para ilustrar la tcnica del
aprendizaje utilizaremos las redes diferenciales como representacin grfica.
2.3.5.1.- REDES DIFERENCIALES La facultad de aprender es indudablemente una caracterstica importante de la
Inteligenicia Artificial. Si se le dice a una persona que 2+2=4 y al cabo de cinco
minutos le contestan que 2+2=5, no podr calificarla (o calificarlo) como
inteligente. Nosotros esperamos que un sistema inteligente sea capaz de
almacenar hechos y despus recordarlos. Superado este simple aprendizaje de
memoria, esperamos capacidades mas avanzadas, como aprendizaje de pruebas
sucesivas, por consulta o por induccin. Con referencia a los sistemas de
produccin, esto significa la capacidad de modificar la base de conocimientos. Un
sistema de produccin con aprendizaje se le llama produccin adaptable.
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Una de las principales caractersticas de la inteligencia sea natural o artificial, es
sin duda la capacidad de aprender.
La Figura 4.- ilustra el esquema general que vamos a utilizar para implementar las
redes diferenciales: la estructura del rbol binario. Cada cuestin (nodo) tienen
dos sucesores: el sucesor-si y el sucesor-no. Un sucesor puede ser tanto una
conclusin como el puntero de la nueva cuestin, (Chadwick, 1987).
Fig. 4.- Esquema general de una red diferencial .
2.3.6.- AIML AIML consiste en una serie de etiquetas las cuales permiten manejar y organizar
la informacin entrante y saliente de A.L.I.C.E. por temas de manera similar a lo
realizado por ELIZA, con la notable diferencia de que AIML provee de una
estructura nica a partir de la cual se accede a las bases de conocimiento de
A.L.I.C.E., permitiendo recuperar e insertar texto en A.L.I.C.E. (A.L.I.C.E. IA
foundation, 2006).
Cuestin 1
N
S
Cuestin 4
N
S
Cuestin 3
N
S
Cuestin 2
N
S
Conclusin 1 Conclusin 2Conclusin 3
Conclusin 4 Conclusin 5
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2.3.6.1- FUNDAMENTOS DE AIML
Los fundamentos de AIML son muy simples. La idea detrs del diseo del AIML
fue crear algo simple y suficientemente potente para que cualquiera pueda crear
sus propias pginas web y su chat bot. Si se tiene el conocimiento fundamental de
HTML (por ejemplo , , y ) se puede crear una simple pgina web. Si
puedes aprender esas tres cosas del HMTL, puedes aprender AIML.
La unidad bsica de AIML, se llama categora. Una categora del AIML sempre contiene dos elementos: El patrn (o pattern) y el template (o plantilla). El pattern es el estmulo o entrada que el robot virtual recibe y el template es la respuesta que este da al estmulo.
En el cerebro de un robot muy completo pueden haber miles de categoras de
AIML que tienen las simples formas: el pattern es simplemente un texto que est definido segn las expresiones que un usuario pueda expresar (como vimos en el
apartado anterior) y el template es un texto que se despliega exactamente como
el programador lo ingreso para que sea mostrado ante determinado estmulo.
En la Figura 5 se muestra como se forman las categoras dentro de un archivo
AIML.
Fig. 5.- La sintaxis de una categora en cdigo AIML. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
Quin eres tu?
Yo soy el resultado de una interfase de
Inteligencia Artificial,
la cual puede reproducir las capacidades de un
cerebro humano.
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Se puede observar el parecido con el HTML: El lenguaje que usamos tiene un tipo
de marcas parecidas como , tambin utilizando la
barra /, el nombre y cerrando la secuencia con >. En la Figura 6.- se plasma el
resultado de una pregunta que realiza el usuario y la respuesta que proporciona el
agente inteligente.
Fig. 6.- Pregunta de un usuario al Agente Inteligente.
Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
2.3.7.- EDUCACIN Y TECNOLOGA
Este trabajo se desarrolla en el campo educativo, por ello es importante
comprender en primer lugar que la educacin es un proceso a travs del cual una
persona adquiere algn tipo de habilidad o toma conciencia de algo (Rivera,
2003).
Se tendr mayor impacto cuando se logr que la educacin se pueda impartir
desde las diferentes ramas de la informtica como es la Inteligenicia Artificial, se
puede lograr mayor alcance al incorporar procesos autnomos o inteligentes, de
esta manera los sistemas computacionales dejaran de ser solo un administrador o
presentador de recursos (Rivera, 2003).
Usuario : Quin eres tu?
Robot : Yo soy el resultado de una interfase de Inteligencia Artificial, la cual puede reproducir las capacidades de un
cerebro humano.
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2.3.8.- ORIENTACIN VOCACIONAL
Cada ser humano tiene caractersticas muy personales y por tanto tiene
habilidades para ciertas actividades, nos hemos percatado que algunas se nos
hacer muy interesantes, nos agradan al realizarlas, se nos facilitan y en otras
ocasiones nos parecen muy tediosas y difciles (Jaramillo, 2005).
Estas diferencias hacen que se tengan destrezas, intereses y habilidades muy
especficas para cada ser humano. Una destreza o habilidad es la capacidad que
se tiene para realizar una tarea especfica, por ejemplo la costura en la que se
necesitan destrezas especficas manuales, capacidades de atencin entre otras.
Los intereses, gustos y habilidades personales nos permiten determinar
alternativas de nuestra verdadera vocacin.
Vocacin es la atraccin natural a un estado, profesin o carrera, segn Patricia
Cabrera Z., Docente y gua vocacional en la consultara chilena. (Jaramillo, 2005).
Cuando terminamos nuestro bachillerato y necesitamos seleccionar una carrera
nuestros amigos y familiares opinan sobre lo que debemos estudiar y en muchas
ocasiones quieren que estudiemos lo mismo que ellos para heredar un patrimonio
o para protegernos y brindarnos sus conocimientos (Jaramillo, 2005). La
orientacin vocacional le ayuda a las personas a reconocerse a s mismos e
indicarles las ventajas que tienen en relacin con sus semejantes (Jaramillo,
2005).
El tener esta posibilidad los hace ser ms eficientes, productivos y exitosos; sin
mencionar el beneficio y tiempo que ganan de manera personal.
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Es importante mencionar lo esencial que es la orientacin vocacional, porque si
sta es excelente y por consecuencia, conocemos nuestros gustos personales,
as como nuestros intereses, capacidades y habilidades esto nos permitir
seleccionar de manera correcta, nuestros estudios universitarios lo que en un
futuro se ver reflejado directamente en la calidad del trabajo profesional que
desempeemos, as como en la calidad de vida.
El concepto etimolgico de vocacin viene del latn vocatio, vocationis que
significa llamado, invitacin, mejor dicho, la vocacin nace desde el exterior de
nosotros, que nos involucra a participar en una especfica tarea o relacin laboral,
la eleccin de una profesin, de un trabajo y de una carrera. (Jaramillo, 2005).
Se puede describir a la orientacin vocacional como un procedimiento que ayuda
a los jvenes a conocerse a s mismo y al mundo de trabajo al cual se pueden
enfrentar, as como ayudarlos a seleccionar la profesin correcta de acuerdo a
sus aptitudes, intereses y rasgos de personalidad, teniendo en cuenta las
posibilidades de trabajo y de estudio existentes. Todo ello debe realizarse
mediante un equipo orientador interdisciplinario como tutores, profesores,
psiclogos y pedagogos (Jaramillo, 2005).
Los objetivos bsicos de todo proceso de orientacin vocacional estn
establecidos:
En primer lugar a conocer la personalidad de cada individuo, especificar sus
capacidades, gustos, habilidades, motivaciones, intereses, su inteligencia y
aptitud.
En segundo lugar, la orientacin vocacional debe involucrar a los padres, ya que
ellos apoyan en este proceso orientador, siendo debidamente informados de la
realidad educativa y laboral que existe para apoyar a sus hijos, solo de manera
informativa sin impedir la libre eleccin.
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La orientacin profesional tiene como finalidad ayudar a los jvenes a encontrar
su vocacin y guiarlos a las actividades profesionales de acuerdo a sus aptitudes.
Se puede describir a la orientacin vocacional como un proceso que permite
ayudar a los jvenes a conocerse a s mismo y al mundo de trabajo al que
enfrentarn. Para que se preparen y elijan la profesin adecuada a sus aptitudes,
intereses y rasgos de personalidad, teniendo en cuenta las posibilidades de
estudio y de trabajo existentes (Jaramillo, 2005).
Haciendo un anlisis sobre las posibles investigaciones relacionadas con
Sistemas Inteligentes Conversacionales para la orientacin Vocacional, se
determin que en la actualidad no existe una aplicacin que realice un anlisis
vocacional para los usuarios por medio de un dilogo entre el usuario y un
software que simula a un experto humano en orientacin vocacional.
2.3.9.- LA ENTREVISTA Este proyecto de investigacin utiliza principalmente la tcnica de la entrevista
por su uso frecuente dentro del proceso de la orientacin vocacional, esto debido
a que mediante ella se establece una comunicacin directa con los usuarios del
sistema (Choque, 2003). La entrevista consta de 3 etapas las cuales son:
preparacin, desarrollo y anlisis (Piattini et al., 1996).
2.3.9.1.- PREPARACIN
La primera etapa referente a la preparacin de la entrevista se refiere al hecho de
que el entrevistador debe conocer en primer lugar, el entorno en el cual va a
desenvolverse, es importante mostrar un grado de inmersin suficiente dentro del
mbito al que se refiere el problema de tal forma que el entrevistador y el
entrevistado se comuniquen correctamente (Goguen y Linde, 1993).
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El entrevistador debe prepararse lo suficiente tcnicamente, conocer bien el
problema, indagar soluciones existentes de problemas similares, con la finalidad
de que la imagen que se proyecta al momento de hacer la entrevista genere
confianza ante el entrevistado (Beyer y Holtzblatt, 1995).
Para la realizacin de la entrevista se debe tomar en cuenta la eleccin de los
participantes es importante discriminar a los entrevistados de acuerdo al grado de
incidencia que tienen en el sistema ya que lo ms conveniente es realizar el
menor nmero de entrevistas posibles (Choque, 2003).
Por otra parte, al hacer una entrevista deben intervenir las relaciones
interpersonales, es conveniente conocer previamente a las personas mediante el
estudio de perfiles para que al efectuarla sea ms sencillo iniciar y mantener la
comunicacin (Piattini et al., 1996).
Otra de las partes importantes en la preparacin de la entrevista es referente a la
elaboracin del tema, es primordial que el entrevistador tenga un claro
conocimiento de lo que desea obtener al realizar la entrevista y estar seguro de
que las preguntas que se van a realizar estn encaminadas a lograr el objetivo de
la entrevista. Por otra parte, es recomendable notificar al entrevistado el tema o
las preguntas que se van a tratar para que la persona afronte la entrevista de
mejor manera y adems es saludable el dejar claras notaciones o trminos
usados por el entrevistador y as evitar fallas en la comunicacin (Choque, 2003).
Por ltimo, dentro del protocolo de la entrevista es necesario determinar e
informar de manera previa lugar, hora y fecha para la realizacin de la entrevista,
todo esto basado en la comodidad y disponibilidad del entrevistado (Goguen y
Linde, 1993).
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2.3.9.2.-DESARROLLO
Para el desarrollo de la entrevista ya se tienen preparadas las preguntas, el lugar
y se es consciente del objetivo a lograr, entonces lo importante para esta etapa es
en primera instancia cuidar que la planeacin se siga correctamente, el
entrevistador debe controlar la distribucin del tiempo de tal forma que sea el
entrevistado quien disponga de un 80% del mismo y adems, es importante el no
extender demasiado la entrevista. Otro de los puntos a considerar es sobre la
forma en que se recolectarn los datos, puede ser mediante notas, grabadora de
audio video o la presencia de algn asistente que realice las transcripciones.
Cualquiera de las opciones anteriores se aplica sempre y cuando se tenga la
autorizacin del entrevistado (Robertson y Robertson, 1999).
Otra de las situaciones que se debe cuidar durante el desarrollo es el lenguaje
utilizado, el mantener un vocabulario sencillo y claro para el entrevistado permite
que la comunicacin sea mejor.
Por ltimo, durante el transcurso de la entrevista el entrevistador debe mantener
en todo momento la atencin y el inters para con el entrevistado, con la finalidad
de mantener la confianza de la persona (Davis, 1985).
En la finalizacin de la entrevista se debe generar un ambiente cordial, agradecer
al entrevistado por sus contribuciones y hacerle saber que podra ser necesario
regresar posteriormente con l para otra charla (Choque, 2003).
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2.3.9.3.-ANLISIS
La ltima etapa dentro de la tcnica de la entrevista es el anlisis de la misma y
consiste en tomar el material recopilado, organizar los datos, revisarlos y darles
posteriormente un formato. La informacin obtenida a partir del anlisis puede no
expresar en realidad las opiniones que el entrevistado ha emitido por lo que es
recomendable consultar con l los resultados y corroborar que sea correcto el
anlisis. Finalmente, es saludable el evaluar la evolucin del proceso de la
entrevista para que el entrevistador perfeccione en cada ocasin su tcnica
(Choque, 2003).
2.3.10.-DESCRIPCIN DE LOS INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIN En este apartado se explican los mtodos utilizados para realizar esta
investigacin para el desarrollo del agente en orientacin vocacional.
2.3.10.1.- El MTODO CUANTITATIVO Y CUALITATIVO
En el mtodo cuantitativo establece relaciones para llegar a un planteamiento del
problema, este mtodo trata de establecer una ley general. Adems este mtodo
generaliza y presupone desde una sola perspectiva. La aplicacin de la
estadstica es una de las caractersticas principales del estudio cuantitativo. A
diferencia del mtodo cualitativo que estudia de manera ms especifica (al
individuo o lo particular) la interpretacin del fenmeno. Muchas veces estos dos
mtodos se ven contrapuestos. Y de estas dos grandes corrientes se derivan
otros mtodos.
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Ejemplos del mtodo cuantitativo: experimentales, correlacionales, encuestas,
etc ; ejemplos del mtodo cualitativo: la etnografa, etnometodologa, investigacin
ecolgica, estudio de casos, relatos de vida, biografa, etc. (Zorrilla,1989).
Los mtodos cualitativo y cuantitativo pueden proponer diferentes medios para
llegar a los resultados por lo cual se complementan uno con el otro.
Adems debemos de analizar al caso y los objetivos a los que se quieren llegar
para determinar cual de los dos mtodos es el ms adecuado para nuestro
estudio.
Los mtodos cuantitativos y cualitativos son ambos principalmente empricos y
emplean la observacin. El ciclo emprico consiste en las siguientes fases:
a. La observacin
b. La induccin
c. La deduccin
d. La verificacin o comprobacin
e. La evaluacin
2.3.10.2.- LA ETNOMETODOLOGA
Este mtodo est enfocado al conocimiento emprico, quiere decir que propone
situaciones de la vida diaria y actividades prcticas para su anlisis.
2.3.10.3.- CONSTRUCTORES Y VARIABLES
Los constructores son modelos supuestos, con una estructura y unas funciones,
en base a los cuales se pretende explicar determinados fenmenos (inteligencia,
motivacin, creatividad, personalidad, ansiedad, aptitud verbal, etc.); mientras que
las variables son aquellas capaces de tomar distintos valores.
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Es muy importante el estudio de las variables en el proceso de la investigacin
cientfica, debido a que estas nos ayudan a obtener los resultados en nuestro
proceso de estudio, ya que es a partir de ellas se obtienen los datos con los que
se ha de realizar el trabajo. Las variables pueden clasificarse de acuerdo con
distintos criterios.
2.3.10.4.- METODOLOGA DE RECOLECCIN DE DATOS
Existen tcnicas de recogida de datos que se utilizan para registrar las
observaciones o facilitar el tratamiento experimental.
A continuacin se enlistan algunas de las formas de recopilacin de
datos (Bisquerra, 2000):
2.3.10.4.1.- TESTS
Puede ser sinnimo de prueba. Los tests y las pruebas objetivas son los
instrumentos de medicin que permiten una mxima precisin en el dato obtenido.
2.3.10.4.2.- CUESTIONARIOS
Consisten en un conjunto de preguntas o cuestiones que se consideran
relevantes para el rasgo, caracterstica o variables que son objeto de estudio. Hay
dos tipos: los aplicados en la medicin y diagnstico psicopedaggico y los
utilizados en la recogida de datos en las encuestas.
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2.3.10.4.3.- ENTREVISTAS
Es un dilogo intencional orientado hacia unos objetivos. Puede cumplir diversas
funciones: diagnstica, orientadora, teraputica e investigadora.
2.3.10.4.4.- OBSERVACIN
Puede tener distintos sentidos fundamentales: como tcnica de recogida de datos
dentro del proceso de investigacin (observacin sistemtica, directa,
instrumentos de registro, etc.) o como mtodo de investigacin.
2.3.10.4.5.- OTRAS TCNICAS
Los instrumentos de recoleccin de datos pueden incluir ciertos aparatos o
instrumental experimental, donde se aplica ms la investigacin de laboratorio. En
el informe de investigacin debe quedar claro qu tcnicas, instrumentos o
aparatos se han utilizado.
La investigacin que se realiza es de carcter muestral ya que no existe el
suficiente tiempo para tratar con toda la poblacin y de laboratorio debido a que el
trabajo requiere de condiciones especiales y controladas que slo se pueden dar
en un espacio adecuado, tal como un laboratorio.
Los mtodos usados durante la misma fueron: observacin, comparacin,
estadstico, cualitativo y cuantitativo y las tcnicas que se requirieron fueron la
entrevista, el experimento de laboratorio, y la encuesta.
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CAPTULO 3.-DESARROLLO
3.1.- MODELO CONCEPTUAL
El agente conversacional esta formado de dos elementos importantes para su
funcionamiento los culaes son un motor y una base de conocimientos. El lenguaje
de programacin es el AIML, a su vez es el compilador del cdigo fuente, este
intrprete no incluye la interfaz con el usuario, para incluir una imagen nos
apoyamos de la plataforma pandorabots.
En este apartado se indican las pantallas de funcionamiento del chatbot.
Inicialmente se muestra la pantalla que permite acceder al robot virtual.
Para el diseo de esta interfaz se utiliz cdigo HTML, el cual permiti la
posibilidad de incorporar una imagen que habla, simulando la voz de un humano.
El sistema de chatbot tiene una interfaz con imagen interactiva para contestar las
expresiones de los usuarios, las respuesta del robot es con voz, para lo cual se
requiere de bocinas, las respuestas tambin son por medio de expresiones y
gestos, as como escrita tipo Chat.
En la Figura 7 se muestra la Interfaz inicial del Agente Inteligente para la
Orientacin Vocacional.
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Fig. 7 Interfaz del Agente Inteligente en Orientacin Vocacional.
Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
El agente tiene una interfaz auditiva, visual y escrita, se escucha la voz, se
observa una imagen con gestos y se observa la respuesta de manera escrita.
Estos sistemas utiliza el sentido de la vista por la imagen, el sentido del odo por
la voz que emite el agente y el sentido del tacto ya que el usuario escribe las
respuestas de manera escrita. El usuario escribe las expresiones de manera
escrita tipo Chat y el robot contesta con voz y escrita a las preguntas o
expresiones realizadas por el usuario.
En la Figura 8 se muestra la imagen interactiva del sistema experto, se puede
observar que habla, mueve los ojos, la cabeza y su rostro muestra expresiones a
cada pregunta o expresin, el robot responde con palabras, gestos y de manera
escrita tipo Chat.
Ests de acuerdo?
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Fig. 8 Imagen expresiva del Agente Inteligente en Orientacin Vocacional.
Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
El agente tienen una respuesta especfica para cada pregunta o expresin
realizada por la persona con la cual esta interactuando, la persona escribe en la
lnea de usuario la pregunta para el robot virtual, l la busca en su base de datos
y obtiene la respuesta a esa pregunta y la muestra en la pantalla a manera de
texto, a su vez emite una voz con la respuesta verbal. Por eso podemos decir que
emite la respuesta verbal y escrita, con sonido y texto.
En la Figura 9 se muestra el Robot Virtual, con el cual se interacta de manera
activa con el usuario. Es una interaccin humano-robot que combina el dilogo
con vozl y escrito tipo chat, donde el usuario realiza preguntas al robot y este le
contesta de manera verbal y escrita.
Bienvenido
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Fig. 9 Imagen interactiva del Agente Inteligente en Orientacin Vocacional. Autora Ana
Claudia Ruiz Tadeo.
Como se comentaba anteriormente el robot tiene una respuesta para cada
pregunta o expresin, se puede dar el caso que la base de datos del robot no
contemple alguna pregunta realizada por el usuario, para estos casos tiene
salidas de emergencia como por el momento no te puedo contestar, te puedo
ayudar en algo ms por favor y Gracias no tengo informacin al respecto gracia
En la Figura 10 se plasma una parte del dilogo entre el robot virtual y un usuario.
Fig. 10 Dilogo entre el robot y el usuario de tema en general. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
Human: como te llamas Robot: Me llamo orientador vocacional soy un Robot Virtual un modelo de la inteligencia artificial. Human: hola Robot: HOLA. Gracias por conversar conmigo. Human: cual es tu edad Robot: Yo naci en Abril del 2008.
Hola.
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La Figura 11 muestra un dilogo de un usuario con el robot virtual en el dilogo le
define su orientacin vocacional la cual le indica que las carreras de acuerdo a su
personalidad son de investigador. En este dilogo se establecen preguntas para
definir su vocacin, ya que el tema principal es definir su vocacin.
Fig. 11 Dialogo entre el usuario y el robot. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
LOS PASOS PARA QUE FUNCIONE EL ROBOT VIRTUAL SON: I.- Seleccionar el Internet Explorer. Como se muestra en la Figura 12 que
muestra el icono de la aplicacin de Internet.
Robot TE GUSTA REALIZAR EXPERIMIENTOS DE BIOLOGA, FSICA O QUMICA? Human: si Robot Te agrada ESTUDIAR LA ESTRUCTURA DE LAS PLANTAS Y DE LOS ANIMALES? Human: no Robot: Te agrada armar o desarmar objetos mecnicos? Human: no Robot: TE INTERESA SER INVESTIGADOR EN UN LABORATORIO DE BIOLOGIA, FSICA O QUMICA? Human: si Robot: ES NOTORIO TU INTERES CIENTFICO, LAS PROFESIONES ACORDE TUS INTERESES SON: ANTROPLOGOS, ARQUELOGO, ASTRNOMO, BILOGOS, INGENIERO ELECTRICISTA, INGENIERO QUMICO, ODONTOLOGO, PSICOLOGO, MDICO, TCNICO DE LABORATORIO?
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Fig. 12 Pantalla del primer pas para utilizar el Robot Virtual. Autora Ana Claudia Ruiz
Tadeo.
II.- Ejecutar la pgina diseada con HTML que integra el siguiente cdigo.
En la Figura 13 se plasma el cdigo que muestra la interfaz del agente Inteligente
en Orientacin Vocacional.
Fig. 13 Cdigo de HTML parte I. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
En la Figura 14 se indica el cdigo en HTML que asigna una imagen interactiva al
robot virtual.
PAGINA1.html Orientacin Vocacional
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Fig. 14 Cdigo de HTML parte II. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
En la Figura 15 se plasma el cdigo que hace que la imagen interacte con los
usuarios, hace que la imagen sea conversacional.
Fig. 15 Cdigo de HTML parte III. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
PAGINA 3.html !SPEAK! PREDICADOS POR DEFAULT DEFAULTS > !OUTPUT! !CUSTID! Usuario... Pensamientos del Robot: SALUDOS
PAGINA 2.html !VHOST!
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III.- Iniciar un dilogo con el Orientador Vocacional. Para entablar una
conversacin el usuario debe iniciar el dilogo escribiendo una expresin o
pregunta para el robot. Ejemplo: Hola.
El equipo que se utiliza para que funcione el sistema es sistema operativo
Windows XP, Memoria RAM 1GB, Disco duro de 80 GB y bocinas.
3.2.- DISEO DEL SISTEMA
Para disear el robot virtual se tom de base la metodologa de Russell (2002).
Ya que es uno de los principales autores que a escrito sobre la estructura y
desarrollo de A.L.I.C.E. sistema que apoya nuestra investigacin. Los pasos de
esta metodologa son:
1.- Recopilar informacin del tema a tratar.
2.- Disear el dilogo.
3.- Crear el cdigo AIML.
4.- Probar la interfaz con el dilogo.
5.- Terminar la interfaz.
6.- Mantenimiento de acuerdo con el anlisis de las conversaciones.
3.2.1.-RECOPILACIN DE LA INFORMACIN
En este punto se determino la forma en la que actualmente realizan el anlisis
vocacional, el cual lo realizan manualmente y se apoyan de los manuales y
cuestionarios de Kuder, (Kuder, 1998). De esta manera se integro la informacin
que alimentar la base de conocimiento del agente y se definieron las preguntas
que se almacenaran en la base de datos del agente, y la forma de actuar del
motor de inferencia del sistema, que es la parte lgica para determinar la vocacin
personal de cada usuario.
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3.2.2.- DISEO DEL DILOGO
En este apartado se definieron las expresiones, oraciones, preguntas y
respuestas posibles a tratar por parte del Agente Conversacional en Orientacin
Vocacional. El robot constesta a cada pregunta de manera verbal y escrita, se
plasma un ejemplo en la Figura 16 de un dilogo corto entre el usuario y el robot
virtual.
Fig. 16 Ejemplo de un Dilogo. Autora Ana Claudia Ruiz Tadeo.
3.2.3.-CREACIN DEL CDIGO AIML: En la Figura 17 se indica el cdigo AIML que permite establecer una conversacin
con el agente inteligente. El dialolo principalmente es introductoria y permite el
prembulo que conlleve al analisis vocacional. Se indican las intrucciones bsicas
que se tienen almacenadas en su motor de inferencia y los datos de respuesta en
la base de datos.
Human: hola Robot: HOLA. Gracias por conversar conmigo.
Human: como te llamas Robot: Me llamo orientador vocacional soy un Robot Virtual un modelo de la
inteligencia artificial. Para un anlisis escribe la palabra orientacin. Human: orientacin
Robot: Deseas un anlisis vocacional SI o NO?
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