Introducción a la Inteligencia Artificial para Jóvenes
En esta sesión, vamos a explorar el fascinante mundo del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés). Esta tecnología permite a las computadoras entender y generar texto en nuestro idioma, lo que hace posible la creación de herramientas como chatbots, asistentes virtuales y correctores de texto.
Objetivo
Aprender los fundamentos del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y cómo se usa en aplicaciones como chatbots y correctores automáticos de texto. Al final de la sesión, crearás un chatbot básico que responderá a preguntas sencillas utilizando lógica condicional en Python.
¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)?
NLP es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Al enseñar a las computadoras a comprender y responder en nuestro idioma, NLP facilita aplicaciones que ya conoces, como:
- Correctores de gramática y ortografía (ej., autocorrección en el teléfono)
- Chatbots que pueden responder a preguntas (como asistentes de ayuda en sitios web)
- Asistentes virtuales que procesan comandos de voz (como Siri o Alexa)
Ejemplo Práctico: Creación de un Chatbot Básico
Para entender cómo funcionan los chatbots a nivel básico, construiremos uno que pueda responder a preguntas comunes. Este chatbot usará lógica condicional en Python, lo que significa que responderá con base en ciertas palabras o frases clave.
Paso a Paso para Crear el Chatbot
Preparación del Entorno. Asegúrate de tener instalado Python y abre tu entorno de desarrollo, ya sea Google Colab o cualquier editor de Python.
Estructura Básica del Chatbot. Empezaremos creando un bucle simple donde el chatbot pueda recibir una pregunta o comando, procesarlo y responder.
def chatbot():
print("¡Hola! Soy tu chatbot. ¿En qué puedo ayudarte?")
while True:
pregunta = input("Tú: ").lower()
# Verificar si el usuario quiere salir
if "salir" in pregunta:
print("Chatbot: ¡Hasta luego!")
break
# Respuestas simples basadas en palabras clave
elif "hola" in pregunta or "buenos días" in pregunta:
print("Chatbot: ¡Hola! ¿Cómo estás?")
elif "nombre" in pregunta:
print("Chatbot: Me llamo Botito, tu asistente.")
elif "clima" in pregunta:
print("Chatbot: No puedo ver el clima ahora, pero te recomendaría revisar una app de clima.")
elif "gracias" in pregunta:
print("Chatbot: ¡De nada! Estoy aquí para ayudarte.")
else:
print("Chatbot: Lo siento, no entiendo esa pregunta.")Probar el Chatbot. Ejecuta el chatbot llamando a la función:
chatbot()
El chatbot debería responder a preguntas simples basadas en palabras clave. Aquí tienes algunos ejemplos de interacciones:
- Tú: «Hola»
Chatbot: «¡Hola! ¿Cómo estás?» - Tú: «¿Cuál es tu nombre?»
Chatbot: «Me llamo Botito, tu asistente.» - Tú: «¿Cómo está el clima?»
Chatbot: «No puedo ver el clima ahora, pero te recomendaría revisar una app de clima.» - Tú: «Gracias»
Chatbot: «¡De nada! Estoy aquí para ayudarte.»
Agregar Más Respuestas. Puedes mejorar el chatbot agregando más respuestas para otras palabras clave. A medida que agregas nuevas palabras y respuestas, el chatbot podrá manejar más conversaciones.
Proyecto Sugerido: Mejorar el Chatbot
Aquí tienes algunas ideas para continuar:
- Añadir temas: Agrega más temas de conversación, como películas, deportes o tecnología.
- Más condiciones: Usa frases más completas y crea respuestas más detalladas.
- Emociones: Puedes añadir respuestas que reflejen emociones, como si el usuario dice “estoy triste” o “estoy feliz”.
Hoy aprendiste sobre NLP y cómo construir un chatbot básico. Aunque este es un ejemplo simple, los principios que usaste son los mismos que aplican en chatbots más avanzados, que usan algoritmos de Machine Learning y grandes cantidades de datos. Tu chatbot básico es el primer paso para entender el procesamiento del lenguaje y cómo se puede usar para interactuar con las computadoras en lenguaje natural.
¡Continúa explorando y mejorando tus habilidades en NLP!