O poderoso chatbot — Parte II: Inteligência Artificial
Na era dos assistentes virtuais, muito se fala de Inteligência Artificial. Você com certeza já ouviu falar ou até já usou algum programa ou assistente inteligente. Mas, de fato, o que são IA’s Conversacionais?
Bom, para entender bem um conceito, nada melhor do que entender da onde ele surgiu.
A Inteligência Artificial é uma área da ciência da computação focada em entender e desenvolver a capacidade das máquinas de adquirirem (ou simularem) habilidades cognitivas humanas, como tomada de decisão e raciocínio lógico.
E por mais que toda essa história pareça coisa de filme futurista, Inteligências Artificiais não são um assunto exclusivo do século XXI. Há quem remonte a primeira concepção de IA a Aristóteles, em 300 a.C, mas nós não vamos tão longe.
Muitos consideram o matemático britânico Alan Turing como um dos pioneiros no estudo de Inteligência Artificial. Responsável por feitos memoráveis no avanço da área, adaptou em 1950 o Jogo da Imitação, transformando-o em um teste para medir a inteligência das máquinas.
Em resumo o teste, também conhecido como Teste de Turing, funciona assim: se um juiz ao conversar com uma máquina e um humano simultaneamente não conseguir diferenciar quem é o humano, a máquina pode ser considerada inteligente.
Indo um pouco além, podemos destacar também uma série de convenções que aconteceram na Universidade de Dartmouth, nos Estados Unidos, em 1956, que reuniu matemáticos e cientistas das mais diversas áreas, onde o professor John McCarthy cunhou o termo Inteligência Artificial e um objetivo para a nova área:
“Fazer uma máquina se comportar de maneira que se o seu comportamento fosse realizado por um ser humano, seria considerada inteligente”
Após o reconhecimento desse ramo da ciência como potente e inovador, houve um período de grande estímulo à área, mas, pelos resultados não serem tão rápidos como esperado, em meados da década de 70 aconteceu uma fase sombria no campo.
O período ficou conhecido como Inverno da Inteligência Artificial, um tempo de poucos investimentos nas pesquisas, que congelaram os avanços.
Já na década de 80, devido a evoluções significativas em IA’s que beneficiaram o mercado financeiro, o campo de conhecimento voltou a ter investimentos, que seguem galopantes até hoje.
Mas, afinal, o que é essa tal Inteligência Artificial?
Um exemplo que gostamos e que acreditamos ter um bom apelo visual é o de pensar Inteligência Artificial como um grande guarda-chuva. Esse guarda-chuva abriga vários conceitos da ciência da computação por trás dos tão conhecidos robôs. Podemos destacar aqui:
- Visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- Machine Learning
Além disso, é importante diferenciar também as IA’s genéricas das IA’s estreitas.
As genéricas são aquelas que inspiram as narrativas de ficção científica, onde grandes escritores e roteiristas criam os vilões (ou amigos) robóticos que habitam o imaginário popular. São aquelas que não tem um propósito específico, e são capazes de agir de forma independente. Porém, na realidade isso ainda não aconteceu.
Parte da dificuldade de criar uma máquina total e amplamente consciente vem da complexidade que é para a ciência dizer de onde vem um pensamento ou uma ideia num cérebro humano. Se não sabemos como isso ocorre dentro de nós, como ensinar isso a uma máquina? Há quem acredite que isso nunca vai acontecer.
Já as IA’s estreitas, são as programadas para fazer uma tarefa específica e que as fazem muito bem, obrigada. Os exemplos são compreender uma pergunta (IA Conversacional), distinguir um pato de um gato numa foto do Facebook (Visão Computacional), ou sugerir um filme para você no Netflix (Machine Learning).
Nos próximos parágrafos vamos nos aprofundar em conceitos importantes para entender definitivamente o mundo da Inteligência Artificial Conversacional, a última febre entre empresas de todos os tipos.
Machine Learning (ML)
Podemos entender o Machine Learning (ou aprendizado de máquina) como a capacidade de um computador aprender por meio de análises de dados. Com modelos analíticos e algoritmos complexos, as máquinas são capazes de analisar dados, aprender e fazer predições sobre determinados assuntos.
Existem alguns tipos de aprendizado de máquina:
- Supervisionada
- Não supervisionada
- Aprendizado por reforço
O aprendizado supervisionado é o utilizado pelo IBM Watson, motor cognitivo do ALTU, plataforma de IA’s Conversacionais da Smarkio Brasil/D1. Isso quer dizer que a máquina aprende com supervisão, conforme os ensinamentos que humanos dão a ela.
Dentro do ALTU existe o pilar Train, e nele há várias ferramentas para facilitar toda a experiência de treinar um assistente virtual. Além do time especialista no assunto, há telas com métricas para avaliar o desempenho do assistente, checar os insights das avaliações, áreas de testes e muito mais!
Quer saber mais? Vem espiar nossa documentação!
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Para que um assistente seja capaz de entender e responder de forma mais fluída e humanizada é utilizado Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma subárea da Inteligência Artificial e do Machine Learning, que permite aos computadores “compreenderem” a linguagem humana, por meio de operações matemáticas complexas.
Ela funciona (falando de forma bem simples e resumida, levando em consideração somente o contexto dos assistentes virtuais de texto), identificando as palavras que compõem uma frase na busca por uma intenção.
Compreensão de Linguagem Natural (NLU)
A NLU é uma etapa do grande guarda-chuva da NLP. Nela há uma base de conhecimento com as respostas para as intenções dos usuários, que são identificadas por meio das frases de treinamento.
Ou seja, com a ajuda das frases de treinamento construídas de acordo com mensagens dos próprios usuários, a NLU tenta entender qual a vontade que o humano está manifestando e trazer a resposta correta. Tudo isso é alimentado e supervisionado também por humanos.
Esses humanos, aqui na Smarkio Brasil/ D1, são o time de Curadoria. Uma equipe composta especialistas em experiência do cliente, NLU e curadoria, que contam com o apoio de todos os outros times, principalmente os cientistas de dados e UX Writers.
Mas, e na prática?
Como exemplo de tudo isso sugerimos que leia o artigo sobre o Manuel VAIoT, uma Inteligência Artificial que utiliza muitas das tecnologias que falamos aqui.
Ele é um assistente virtual de voz, logo usa NLP/NLU em seus contatos, tem uma câmera acoplada que reconhece quem está à sua frente (Visão Computacional), e utiliza uma rede Bayesiana (tipo de Machine Learning) que prevê, de acordo com as coletas sobre a saúde do usuário, os riscos que cada sintoma tem de se agravar.
Na Smarkio Brasil/D1 acreditamos ser esse o futuro. Máquinas inteligentes que nos auxiliam a entender melhor o mundo, que automatizam tarefas repetitivas e que tornam nossa vida mais prática.
E você? Como acha que vai ser o futuro da humanidade e das I.A’s? Coloque nos comentários, vamos adorar saber sua opinião!