El lenguaje humano determina cómo nos relacionamos e incluso cómo pensamos y concebimos la realidad de la que participamos. Es el principal medio de comunicación con nuestro entorno, y a través del cual se modela cognitivamente cada persona, como estudia la psicolingüística. El objetivo principal de este proyecto es el estudio y desarrollo de un asistente conversacional inteligente, que con base en las Tecnologías del Lenguaje Humano (TLH), permite dialogar con personas de edad avanzada con la finalidad d e m antener y mejorar su bienestar social. Se integran estas tecnologías en las rutinas e intereses del mayor: asistencia en el desempeño de tareas domésticas cotidianas y de actividades que ejercitan la memoria a corto, medio y largo plazo. La monitorización de la interacción con el asistente virtual permite una evaluación posterior por parte de profesionales del ámbito de la psicología. English translation. Human language determines how we relate to each other and even how we think and conceive the reality in which we participate. conceive of the reality in which we participate. It is the main means of communication with our environment, and through which each person is cognitively modeled, as studied by psycholinguistics. person, as studied by psycholinguistics. The main objective of this project is the study and development of an intelligent conversational assistant, based on Human Language Technologies (HLT), which allows dialogue with elderly people in order to maintain and improve their social welfare. These technologies are integrated into the routines and interests of the elderly: assistance in the performance of daily household chores and activities that exercise and activities that exercise short-, medium- and long-term memory. The monitoring of the interaction with the virtual assistant allows for subsequent evaluation by professionals in the field of psychology.
entre 2020 y 2030, el porcentaje de habitantes del planeta mayores de 60 años aumentará un 34%1. En la actualidad, el número de personas de 60 años o más supera al de niños menores de cinco años, y en 2050, el número de personas de 60 años o más será superior al de adolescentes y jóvenes de 15 a 24 años de edad. Es evidente que la pauta de envejecimiento de la población es mucho más rápida 0000-0002-8348-7154 (M. D. Molina-González); 0000-0003-3274-8825 (S. M. Jiménez-Zafra); 0000-0002-3020-5512 (F. M. Plaza-del-Arco) © 2022 Copyright for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
CPWrEooUrckReshdoinpgs IhStpN:/c1e6u1r3-w-0s.o7r3g WCESU.oRrg)Workshop Proceedings (CEUR1https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/ detail/ageing-and-health
que en el pasado. Esto motiva que los países se tengan que enfrentar a retos para garantizar que sus sistemas sanitarios y sociales estén preparados La arquitectura del sistema está formada por tres para afrontar ese cambio demográfico. componentes: un skill de Alexa2; AWS Lambda3,
El concepto “envejecimiento activo" lo propuso el backend de la aplicación o Skill que interactúa
la OMS a finales de los años 90 para sustituir el con el usuario; TypeDB como sistema de gestión de
concepto de “envejecimiento saludable", y se puede datos.
definir como “el proceso de optimización de las De forma previa y automática se realiza una
exoportunidades de salud, participación y seguridad tracción de información y procesamiento del
concon el fin de mejorar la calidad de vida a medida tenido de fuentes online de información local, así
que las personas envejecen"[
Un asistente virtual es un agente software con sada esta información, así como información percapacidad de ayuda en la automatización y asisten- sonalizada del usuario, se incorpora al modelado cia a tareas, con una mínima interacción hombre- de datos del usuario. Dicha información será utimáquina. La interacción que se da entre un asistente lizada por el módulo de generación de preguntas virtual y una persona debe ser natural, mediante el para las actividades incorporadas actualmente en uso del diálogo por voz. el proyecto.
Un asistente virtual inteligente es una ampliación
del concepto de asistente virtual, donde al agente Alexa. Es el servicio de voz ubicado en la nube de
software tiene ya capacidad de búsqueda, proce- Amazon, que está disponible en los dispositivos de
samiento de información y hasta de razonamiento[
El proyecto InLife trata sobre el estudio y desar- funcionalidades o aplicaciones, denominadass Skills. rollo de un asistente conversacional inteligente que, Este servicio basado en voz permite a los usuarcon base en las Tecnologías del Lenguaje Humano, ios interactuar con distintas tecnologías y servicios permitirá dialogar con personas de edad avanzada utilizando el lenguaje natural. con la finalidad de mantener y mejorar su bienestar social. Para garantizar que el asistente resulte ac- Alexa Skills Kit. Alexa Skills Kit (ASK) es un concesible y atractivo se requiere del uso del perfil del junto de herramientas, documentaciones, ejemplos usuario, que incluye el modelo de lenguaje especifico de código fuente y API para crear Skills de Alexa. de cada persona.
A partir de una entrada en lenguaje natural, AWS Lambda. Lambda es un servicio de Amazon
en formato texto, o mediante voz y aplicando un Web Services (AWS) que permite ejecutar código
reconocedor de voz (ASR, del inglés Automatic que se lanza en los servidores de Amazon. Está
Speech Recognition), un módulo de Tecnologías orientado al desarrollo de cualquier tipo de backend,
del Lenguaje Humano (TLH) comprende esa infor- y se combina y configura muy bien a la hora de
mación, obtiene la información necesaria para que desarrollar y poner en marcha un nuevo Skill de
el siguiente módulo de gestión del diálogo pueda Alexa. Es compatible con multitud de lenguajes de
aplicar diversas estrategias y utiliza información programación, incluyendo Node.js o Python.
del perfil del usuario y del contexto para generar
una respuesta. Dicha respuesta, de nuevo en for- TypeDB. TypeDB (previamente llamada
mato textual o generando voz (TTS, del inglés Text Grakn.ai) es un sistema de modelado de datos
to Speech) y en lenguaje natural, se transmite de basado en grafos de conocimiento para sistemas
nuevo al usuario. La consecución de estos diálogos orientados al conocimiento. Es una evolución de
forma la conversación con el asistente conversacional la base de datos relacional, muy útil para datos
inteligente propuesto en este proyecto[
La organización de este trabajo es la siguiente. El un esquema a nivel de concepto que implementa Apartado 2 muestra la arquitectura del sistema. En completamente el modelo Entidad-Relación (ER). el Apartado 3 se detallan aspectos relacionados con Sin embargo, el esquema de TypeDB es un el desarrollo del mismo, y finalmente el Apartado 4 sistema de tipos que implementa los principios de se indican las conclusiones principales y el trabajo representación y razonamiento del conocimiento. futuro. Esto permite que el lenguaje de consulta declarativo proporcione un lenguaje de modelado más 2https://developer.amazon.com/es-ES/alexa 3https://docs.aws.amazon.com/lambda/index.html expresivo y la capacidad de realizar razonamientos deductivos sobre grandes cantidades de datos complejos. TypeDB es una base de conocimientos para sistemas basados en inteligencia artificial y computación cognitiva.
El modelado de datos se ha generado para conectar
toda la información relativa a un usuario y los datos
de las distintas actividades. Se trata del núcleo
central del sistema de gestión del diálogo, que permite
trabajar con modelos personalizados así como con
ampliaciones de actividades y gestión de las
conversaciones. La Figura1 muestra el esquema lógico de
datos, que tiene el perfil del usuario y del asistente
virtual[
Para ambos casos hay una etapa inicial de captura de información, en un ámbito local y en uno nacional (noticias, personajes y lugares famosos, por ejemplo). Se han creado extractores automáticos para la información de la parrilla televisiva y para información sobre localizaciones y rutas (utilizando la API de Google Maps y Here). Así mismo hay un proceso manual de toma de datos personales y de preferencias para cada usuario.
Toda esta información es tratada y cargada en el
s__Person, conforme se especifica en schema.org.
Está conformada en su mayor parte por atributos, sistema de gestión de datos TypeDB.
algunos compuestos. Se relaciona con TVProgram a Por otro lado, con la colaboración de una
comtravés de WatchingTV, con otras personas a través pañera, Doctora en Psicología, se han definido las
de personalRelation y sus derivadas: relaciones lab- actividades e interacciones que debe llevar cada
orales, de amistad y familiar. Se han implementado skill, teniendo en cuenta aspectos como la memoria
reglas para inferir relaciones de parentesco, como temporal (corto, medio y largo plazo)[
La finalidad del proyecto es favorecer el bienestar social de las personas mayores, utilizando el diálogo en los siguientes ámbitos: 1. Definición por parte del neuropsicólogo de los pasos que componen las actividades a monitorear (ir a la sala, sentarse, agarrar el control remoto del televisor, etc.) y la relación entre estos pasos y las posibles disfunciones de la memoria (p.ej., no recordar dónde está el mando de la televisión podría ser un signo de déficit de memoria episódico). 2. Diseño e implementación de las interacciones con el altavoz inteligente para detectar el rendimiento cognitivo, en colaboración con un especialista en neuropsicología. Esta interacción toma la forma de pequeñas charlas y juegos simples, con el objetivo de obtener pis- References tas sobre el desempeño cognitivo del usuario.
En cuanto al aspecto funcional, el proyecto incorpora diversos módulos que permite cierto grado de personalización, así como el desarrollo de diversas actividades. La mayor complejidad en desarrollo se ha encontrado a la hora de diseñar una arquitectura que permite incorporar esta flexibilidad en personalización y actividades, así como en el módulo de generación de respuestas y conversaciones con los usuarios finales. Durante los próximos meses se seguirán concretando y evaluando actividades sobre núcleos de población concretos.
La información registrada de las interacciones del participante con el sistema se codifica en términos de aciertos, errores (intrusiones y omisiones) y tiempo de respuesta y/o ejecución. De esta forma, al igual que con los datos obtenidos con la batería neuropsicológica se lleva a cabo el análisis estadístico mediante modelos de series temporales y mediante ANOVA factorial mixto. Finalmente, para valorar la sensibilidad y especificidad del sistema se utilizará como método el análisis de curvas ROC.
A la fecha de finalización del proyecto se han ifnalizado pruebas técnicas en laboratorio. Una vez superadas, está previsto el arranque de pruebas reales, cuya evaluación llevará más tiempo y será realizada por los compañeros de psicología.
La finalidad del proyecto Inlife es la adaptación y aplicación de técnicas y herramientas de PLN al envejecimiento activo. El proyecto finalizó en febrero de 2022 con distintas pruebas de laboratorio, pero se sigue trabajando para ponerlo en marcha en situaciones reales, mejorando la interacción mediante diálogo y adquiriendo y procesando de forma automática información relevante para cada usuario ifnal.
proyectos 1380939 (FEDER Andalucía 2014-2020), P20-00956 (PAIDI 2020, de la Junta de Andalucía), el proyecto LIVING-LANG (RTI2018-094653-BC21, MCIN/AEI/10.13039/501100011033), ERDF A way of making Europe, siendo el principal financiador el proyecto InLIFE de la Fundación CSIC.