Intelligent CIO LATAM Issue 4 - Page 71

TECNOLOGIAS INTELIGENTES // Software para Negócios

Especialista da IBM revela os segredos por trás de assistentes virtuais

Roberto Celestino , especialista em inteligência artificial ( IA ) da IBM Brasil , nos conta a história da IA e discute os segredos da tecnologia 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 .
Machine Learning 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 préconstruída 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 . p
Roberto Celestino , especialista em inteligência artificial da IBM Brasil
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