Introdução aos conceitos

Como Bots podem ser humanizados? (parte 1 de 4)

Lia Rodrigues
Dec 9, 2019 · 3 min read

Existem muitos passos na construção de um chatbot e muito a falar sobre eles, esse é o primeiro artigo em uma série de quatro sobre ‘Como bots podem ser humanizados?’, onde vou abordar de maneira simplificada e didática alguns conceitos envolvidos no mundo dos bots até chegar em como eles podem parecer não tão… robóticos.

Mostrarei a versão original em inglês de alguns termos nesse texto, assim você ficará familiarizado também com o vocabulário mais usado, já que muitas vezes eles não recebem uma tradução oficial, pois já foram adotados como termos técnicos e são usados em inglês em outros artigos e na programação.

Você sabe que não precisa saber códigos para se comunicar com as máquinas, afinal passamos o dia nos computadores, smartphones, terminais de auto-atendimento e ‘maquininhas’ de pagamento em cartão graças ao uso das interfaces, que são projetadas para que possamos utilizar serviços e nos conectar uns com os outros de maneira fluida, com a menor “fricção” possível.

Nossos cérebros podem ser descritos como uma grande máquina, e inspirados por eles pesquisadores tentaram replicar nossas redes de neurônios criando uma estrutura chamada de Rede Neural (Neural Network), que são “neurônios” matemáticos funcionando como um “cérebro” artificial, podendo ser utilizados para processar dados, compreender a fala humana e reconhecer objetos visualmente.

Ter um cérebro realmente parece um item essencial para que possamos falar de inteligência, e para compreender melhor a tal Inteligência Artifical (IA ou AI, Artificial Intelligence, em Inglês) você deve entender que as máquinas aprendem como nós, isso é o tal do Machine Learning, o Aprendizado de Máquina, e mais especificamente dentro disso, o Aprendizado Profundo (Deep Learning em Inglês)

Esse aprendizado pode ser supervisionado, como quando professores nos ajudam nomeando corretamente os conceitos que estamos aprendendo, ou não-supervisionado, que seria um tipo de estudo “auto didata” em que as máquinas aprendem identificando padrões recorrentes e agrupando esses elementos, como quando assistimos algumas partidas de um esporte que não somos familiarizados inicialmente e começamos a entender a dinâmica e as regras do jogo.

Para entendermos algo de fato precisamos treinar, e geralmente depois de bastante estudo testamos nosso conhecimento com diferentes exercícios e provas, e sabemos que errar é não apenas parte do processo, mas uma forma de aprender.

Podemos dizer então que nosso aprendizado é conseqüência de erros e acertos, e assim também funciona com as máquinas: para resultados mais precisos são verificados os erros nos resultados e conseqüentemente o nível de precisão de acertos, essa é a prática de Backpropagation, algo como “retropropagação” ou “propagação de frente para trás”, uma técnica que pode ser usada no Aprendizado de Máquina (Machine Learning) em que um algoritmo funciona como um professor que vai do seu resultado errado até o erro no começo do seu raciocínio, para que seja possível ajustar todo seu processo refazendo os cálculos e acertando a questão.

Espero que essa seja uma boa introdução aos conceitos relacionados a bots como Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo e Rede Neural. No próximo artigo entraremos no assunto da linguagem e como bots podem conversar.


Sobre Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) e Aprendizado Profundo (Deep learning):

Rede Neurais artificais, da teoria ao código:

Deep Learning Book, o livro traduzido em Português,online e gratuito aqui

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