Se você acompanha nosso blog com frequência, já deve estar cansado de saber que chatbot é um software de bate-papo que troca mensagens de texto como se fosse uma pessoa de carne e osso assim como a gente. Mas, afinal, como é que isso funciona na prática?
Bom, existem duas formas de fazer isso acontecer. A primeira é por meio de regras pré-programadas, que resultam naqueles bots que seguem uma espécie de roteiro. Você certamente já esbarrou com algum desses por aí. Sabe aquele programa de computador que se você perguntar algo que ele não tenha sido programado para responder – ou responder algo que ele não foi programado para entender – ele simplesmente vai “bugar”? Então, esse aí é o chatbot baseado em regras.
A segunda forma de desenvolver um bot é por meio de inteligência artificial, que é um método bem mais sofisticado. Basicamente, essas interfaces conversacionais são treinadas com enormes quantidades de dados e usam algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) para aprender a responder perguntas e entender a linguagem natural, que nada mais é do que a nossa linguagem, seja ela formal ou coloquial (cheia de gírias, expressões regionais, abreviações e errinhos de digitação, ortografia e gramática).
Ou seja, esses modelos de linguagem conseguem aprender e evoluir com o tempo, o que os tornam mais espertos e capazes de responder a uma grande variedade de perguntas e situações, mesmo que eles não tenham sido programados previamente para isso.
Achou complexo? E se a gente disser que, além disso, é possível ensinar um chatbot de quatro formas completamente diferentes? Pois é, não é só a gente que nasceu com esse privilégio de poder saber mais sobre o mundo a partir de diferentes metodologias de aprendizagem.
E aí, bateu a curiosidade para saber como os chatbots aprendem novas informações? Então não perca tempo e venha com a gente saber mais sobre o assunto!
Afinal, como chatbots aprendem?
Conheça os quatro tipos de aprendizagem de máquina e descubra como cada um é usado para ensinar chatbots a ficarem cada vez mais inteligentes.
Aprendizagem supervisionada
Nesse tipo de aprendizagem, o chatbot é treinado com um conjunto de dados previamente rotulados, onde cada exemplo de entrada é associado a uma saída conhecida. O objetivo é que o modelo aprenda a relação entre os dados de entrada e saída, a fim de se tornar capaz de prever a saída para novos dados de entrada não vistos anteriormente.
Os algoritmos de aprendizado supervisionado são usados em problemas de classificação e regressão. Essas palavras podem assustar um pouquinho, a gente sabe. Mas veja só: na classificação, o objetivo dos cálculos é prever a classe de um objeto, enquanto na regressão, é prever um valor numérico.
Enfim, coisas de estatística que você não precisa se preocupar justamente porque tem gente, como o time da Getbots, que é fera no assunto.
Para ficar mais claro (a gente espera), aqui estão alguns exemplos de algoritmos utilizados na aprendizagem supervisionada:
K-NN: a sigla vem de “K-Nearest Neighbors”, que significa o mesmo que “K-Vizinhos mais Próximos”. Sim, traduzindo fica bem engraçado, mas o que importa saber aqui é que esse algoritmo classifica os dados com base na similaridade entre eles.
SVM: Support Vector Machine, ou máquina de vetores de suporte, é um algoritmo que serve tanto para classificar quanto para fazer regressão. Na prática, ele procura uma linha, ou melhor, um hiperplano que separe direitinho as classes do seu banco de dados.
Árvores de decisão: esse algoritmo se baseia na topologia em árvore, que é uma das estruturas de dados não-lineares mais conhecidas dentro da Ciência da Computação. Mas isso é assunto pra outra hora. O que importa é que essa estrutura em forma de árvore funciona como uma espécie de mapa que guia o bot até a resposta.
Redes neurais: como o próprio nome sugere, esse modelo se inspira no cérebro humano, consistindo em camadas de “neurônios” interconectados que realizam cálculos para realizar a classificação ou regressão.
Aprendizagem não supervisionada
Nesse método de aprendizagem, não há rótulos fornecidos para o conjunto de dados, ou seja, o objetivo do modelo é aprender estruturas ou padrões intrínsecos aos dados de entrada. Os principais algoritmos de aprendizado não supervisionado são os algoritmos de clusterização e os algoritmos de redução de dimensionalidade.
Os algoritmos de clusterização (ou agrupamento) são usados para separar conjuntos de dados em grupos distintos (clusters) com base em sua similaridade. Existem diferentes tipos de algoritmos de clusterização, sendo que os mais usados são:
K-means: funciona dividindo os dados em k clusters, onde cada cluster é representado por aquilo que chamamos de centroide, que nada mais é do que a média dos pontos pertencentes ao cluster. O algoritmo tenta minimizar a soma dos quadrados das distâncias dos pontos para o seu respectivo centroide, de modo que os pontos pertencentes a um mesmo cluster sejam mais próximos uns dos outros do que dos pontos pertencentes a outros clusters.
DBSCAN: do inglês Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise, ou agrupamento espacial baseado em densidade de aplicações com ruído, é um algoritmo capaz de identificar clusters de diferentes formas e tamanhos. Ele funciona definindo uma densidade mínima e um raio de vizinhança em torno de cada ponto, classificando cada um como um ponto central (que possui pelo menos uma quantidade mínima de pontos dentro do seu raio de vizinhança) ou um ponto de borda (que está dentro do raio de vizinhança de um ponto central, mas não possui a densidade mínima necessária). Os pontos que não pertencem a nenhum cluster são considerados ruídos, daí o nome.
Os algoritmos de redução de dimensionalidade são usados para transformar dados em um espaço de menor dimensionalidade, enquanto tentam preservar a maior quantidade possível de informações.
A Análise de Componentes Principais (PCA) é um dos algoritmos de redução de dimensionalidade mais populares. Ele funciona projetando os dados em um novo espaço de menor dimensionalidade, onde cada dimensão é uma combinação linear das dimensões originais. O objetivo é encontrar as combinações que maximizem a variância dos dados, de modo que as dimensões que contêm menos informação sejam descartadas.
Aprendizagem semi-supervisionada
A aprendizagem semi-supervisionada, por sua vez, pode ser vista como uma técnica intermediária entre a aprendizagem supervisionada e a aprendizagem não supervisionada, aproveitando o melhor dos dois mundos.
Isso porque utiliza tanto dados rotulados quanto não rotulados para treinar um modelo. Isso significa que, ao contrário da aprendizagem supervisionada convencional, onde todos os dados de treinamento são rotulados, na aprendizagem semi-supervisionada, apenas alguns dados de treinamento possuem rótulos.
O objetivo da aprendizagem semi-supervisionada é utilizar as informações contidas nos dados não rotulados para melhorar a precisão do modelo. Isso é especialmente útil quando o custo de rotular todos os dados é alto ou quando há uma grande quantidade de dados disponíveis e apenas uma pequena parte deles está rotulada, sendo humanamente impossível categorizar tudo em tempo hábil, mas não tecnologicamente impossível.
Aprendizagem por reforço
É um tipo de aprendizado de máquina que não precisa de conjuntos de dados, mas sim de um ambiente, como um jogo ou uma cidade cheia de carros autônomos.
A ideia é que o chatbot aprenda a “sobreviver” no ambiente e ganhar o maior número de pontos possível com a ajuda de um supervisor externo – no caso, o desenvolvedor do bot. Funciona assim: se o agente acerta, ganha uma recompensa; se erra, leva uma punição. Ou seja, a aprendizagem por reforço nada mais é do que uma aula de tentativa e erro.
Não é só em jogos e carros autônomos que esse método é usado. Ele também é bem popular na robótica. E sabe quais são os algoritmos mais usados? O Q-learning e SARSA (Estado-Ação-Recompensa-Estado-Ação).
O Q-learning é um algoritmo que aprende uma função Q que avalia o valor de cada par estado-ação. Ele usa uma equação de Bellman para atualizar a função Q com base nas recompensas e nas previsões dos valores futuros. Com isso, o software aprende a escolher a melhor ação para cada estado.
Já o SARSA é um algoritmo semelhante ao Q-learning, mas leva em consideração a política atual do modelo de linguagem, ou seja, a probabilidade de escolher cada ação em cada estado. Ele atualiza a função Q com base na recompensa atual, na próxima ação escolhida e na próxima recompensa esperada.
Conte com a expertise da Getbots
Quando se trata de juntar ideias humanas e poder computacional, a Getbots é mestre no assunto. Somos referência no mercado, pois entregamos muito mais do que apenas um simples software de bate-papo. Nós proporcionamos experiências únicas para os clientes dos nossos clientes.
E como fazemos isso? Ora, com um investimento massivo em tecnologia de última geração, aplicação de metodologias de trabalho bem-estruturadas e, é claro, a expertise dos Get Members, que sabem tudo sobre machine learning e poderão te orientar na escolha do melhor método de aprendizagem para o seu chatbot, sempre considerando as particularidades do seu negócio. É por isso que empresas de peso, como Bayer, Samsung e Seara confiam na gente para criar seus modelos de linguagem.
E agora que você sabe como os chatbots aprendem, tá esperando o que para surpreender seus clientes com essa incrível tecnologia?
