Os segredos da tecnologia por trás dos assistentes virtuais
*Por Roberto Celestino, especialista em inteligência artificial da IBM Brasil
A tecnologia sempre esteve presente no
imaginário popular. Basta lembrarmos de clássicos do cinema ou da literatura,
como os filmes "De Volta para o Futuro" ou os clássicos de Júlio
Verne "Vinte mil léguas submarinas" e "Viagem ao Centro da
Terra".
Mas a participação
da tecnologia na vida dos seres humanos perpassa fases, mídias e concepções
diferentes. Hoje, o cognitivo, antes restrito à mente humana, já habita o mundo
das máquinas com assistentes virtuais e influenciadores artificiais, por
exemplo, que já fazem parte do nosso dia a dia. Mas você sabia que suas origens
são bem anteriores à Internet ou às redes sociais? Para entendermos melhor,
basta olhar para a história da própria IA.
• O precursor: foi em 1961 que a IBM desenvolveu e demonstrou
o chamado "Shoebox", precursor dos sistemas de reconhecimento de voz
atuais. Esse dispositivo foi capaz de executar funções matemáticas e reconheceu
16 palavras faladas, além dos dígitos de ‘0’ a ‘9’. Operado por meio de um
microfone, o aparato convertia sons de voz em impulsos elétricos. Iniciou-se a
discussão em torno de processamento de linguagem natural aqui: o IBM Shoebox
representou o limiar das pesquisas nesse campo e também influenciou o
desenvolvimento em setores como reconhecimento de fala, incluindo sistemas de discagem
por voz, roteamento de chamadas e controle automatizado de aparelhos.
• O início
dos chatbots: em 1965, o
cientista da computação Joseph Weinzenbaum programou "Eliza",
precursor dos chatbots, um sistema capaz de simular o processo de conversação
entre máquina e humanos. Rodava no Mainframe IBM 7094, de apenas 37 bits.
• O papel do
Processamento de Linguagem Natural (PLN):
objeto de grande debate entre acadêmicos, tecnólogos e outros especialistas do
setor, é um componente fundamental para analisar e interpretar dados não
estruturados, como e-mails, boletins eletrônicos de saúde, postagens em redes
sociais etc. Por meio da codificação de algoritmos, a PLN permite que as
máquinas sejam capazes de extrair o significado do texto e, a partir disso,
crie relatórios e sentidos. A solução visa ajudar os negócios a manterem
assistentes virtuais atualizados com as respostas mais recentes e reduz o tempo
que consome o processo de atualizações manuais.
• Entendendo
interações com precisão: existem
formas de interação mais palpáveis hoje, muito além de textos prontos. Pouco
tempo atrás, um modelo de classificação do IBM Watson Assistant foi projetado
para entender, com mais precisão, o objetivo ou intenção de um usuário final ao
interagir com um assistente virtual e para permitir que os administradores
treinem o sistema com mais rapidez.
• A voz
metálica em desconstrução: aos poucos,
a voz metálica dá espaço a um aspecto mais natural da fala, algo que está em
curso na evolução da tecnologia para os próximos anos. Até mesmo o conceito de
"influenciador artificial", a exemplo do que vemos na Magalu, que se
tornou uma personagem importante frente ao engajamento com seus clientes, deve
se solidificar no futuro.
• O
aprendizado da máquina e o futuro:
quando se desenvolve um conjunto de aprendizado de máquina - ou Machine
Learning -, o sistema aprende conforme o uso: os algoritmos são criados a
partir dos dados analisados e da geração de respostas/insights, numa engenharia
pré-construída e dotada de regras. Os dados fazem a máquina evoluir com o
tempo. No método tradicional, cria-se um conjunto de regras para gerar uma
resposta a partir do processamento dos dados introduzidos.
Quando
inserimos todo esse contexto nas diferentes esferas da sociedade, temos a
revolução: bancos, lojas, instituições educacionais, entidades governamentais,
indústria da saúde e tantas outras buscam, em ritmo compassado, as soluções
tecnológicas que assistentes virtuais e inteligência artificial podem oferecer.
Se essa tecnologia escalou em rápida velocidade nos últimos cinco anos, temos
uma promissora década pela frente.
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