Os segredos da tecnologia por trás dos assistentes virtuais

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.

Por Roberto Celestino, especialista em inteligência artificial da IBM Brasil