Por: Dr. Fabiano de Abreu Rodrigues
Os chatbots estão cada vez mais presentes na internet, seja nos mecanismos de pesquisa, em sites ou até mesmo no whatsapp. Esse tipo de software simula uma conversa com um usuário humano por meio de linguagem natural e faz parte da automação de processos nas empresas. Apenas no Brasil, existem mais de cem mil chatbots, de acordo com o Mapa do Ecossistema Brasileiro de Bots em 2020.
As interfaces conversacionais estão mudando com a tecnologia e tornando-se cada vez mais complexas e humanizadas. No futuro, será muito mais difícil identificar quando uma pessoa está tratando com um chatbot ou com outra pessoa em um atendimento como esse, graças à aplicação de inteligência artificial nesses sistemas.
Os primeiros chatbots disponíveis funcionavam com regras preestabelecidas e entendiam apenas um número limitado de mensagens que precisavam estar inseridas em seu código. Muitos desses chatbots mais simples continuam em atividade, mas o uso da Inteligência artificial permitiu que essas ferramentas sejam aperfeiçoadas, melhorando a interpretação de diálogos e a intenção de quem está interagindo com base em termos-chave.
Vários mecanismos fazem parte da inteligência artificial e contribuem para a melhoria dos chatbots, como o machine learning e o deep learning, por exemplo.
Mas como funciona uma inteligência artificial? Primeiramente, uma inteligência artificial utiliza um modelo para processar, categorizar e analisar informações partindo de um conjunto de dados crescente e em grande volume denominado Big Data, baseado também em seu poder de processamento de informação com agilidade.
A inteligência artificial pode ser considerada como forte ou fraca. No caso da inteligência artificial forte, ela envolve sistemas capazes de raciocinar e resolver problemas, sendo classificada como autoconsciente. Em se tratando da inteligência artificial fraca, ela é focada em sistemas que não conseguem raciocinar e resolver problemas de modo consciente como os seres humanos.
Várias tecnologias diferentes se unem para conferir à máquina a capacidade de imitar o raciocínio lógico de uma pessoa. É aí que entra o machine learning, ou seja, aprendizado de máquina, um conjunto de técnicas que permite que o software não só entenda uma informação, mas também aprenda padrões e acumule conhecimento.
A cada interação, os chatbots mais modernos são capazes de compreender melhor a linguagem humana e as características específicas do que é dito, captando padrões e redefinindo, continuamente, modelos de atuação. Assim, sistema consegue evoluir independente de programadores externos, permanecendo atualizado e capaz. Ao analisar e cruzar dados, o machine learning fornece relatórios de tendências e comportamentos.
O deep learning, por outro lado, se inspira em padrões das redes neurais do cérebro para formar modelos computacionais, com aprendizado mais rápido e sem intervenção humana. Ele está associado à capacidade, cada vez mais ampla, que os computadores têm de escrever, se comunicar e reconhecer falas, objetos e padrões.
Uma das aplicações mais comuns do deep learning é no reconhecimento de imagens e fala, sendo utilizado também nos sistemas de veículos autônomos. Ou seja, enquanto o machine learning trabalha de forma linear, o deep learning utiliza algoritmos mais complexos, o que garante análises mais aprofundadas.
Quando se fala em aplicação da inteligência artificial em chatbots, outro mecanismo usado é o Neuro-Linguistic Programming (NLP), ou, em português, Processamento de Linguagem Natural. Trata-se da utilização da tecnologia de machine learning para que o sistema analise, entenda, encontre padrões e gere linguagem humana de modo natural, inclusive na forma de fala.
O NLP faz com que o chatbot seja capaz de entender a linguagem humana e respondê-la corretamente. Assim, é possível identificar padrões de falas humanas, incluindo gírias e informalidades, tornando a interação ainda mais real. Multinacionais como o Google e IBM possuem seus próprios NLPs.
*A Getbots, empresa especializada em chatbots e interfaces conversacionais, contribuiu com informações para a elaboração desse texto.
