Q:
Como os chatbots são treinados?
UMA:Quase todos interagiram com um chatbot, seja através de assistentes pessoais como o Siri da Apple ou através dos departamentos de atendimento ao cliente, mas como eles parecem tão inteligentes? Existem várias maneiras pelas quais os desenvolvedores de IA podem treinar esses bots para fornecer respostas realistas.
A maneira mais simples de projetar um bot é fazer com que ele responda a um intervalo pré-programado de respostas. Essa foi a abordagem usada pelo programa ELIZA de Joseph Weizenbaum (1923-2008), desenvolvido na década de 1960.
ELIZA pretendia simular um psicoterapeuta rogeriano. O programa só pôde responder de acordo com os "scripts" pré-programados, mas muitos usuários acharam o efeito tão realista que insistiram que a ELIZA era realmente inteligente.
Isso foi apelidado de "Efeito ELIZA".
A pesquisa em IA permitiu abordagens muito mais sofisticadas para o desenvolvimento de chatbots, o que lhes permite “aprender” com os dados de treinamento fornecidos pelos desenvolvedores e com as informações do usuário.
Vamos dar o exemplo de um chatbot usado para o departamento de atendimento ao cliente de uma empresa de software. O bot receberá informações de recursos próprios da empresa: documentação, perguntas frequentes, e-mails, transcrições de bate-papo, para começar.
O bot não se limitará apenas ao que os desenvolvedores derem, do jeito que ELIZA era. Ele poderá aprender com interações reais com clientes usando o processamento de linguagem natural (PNL).
Mesmo com o aprendizado automatizado, ainda haverá áreas em que os robôs enfrentam problemas. Os seres humanos terão que treinar o bot ocasionalmente usando aprendizado supervisionado. Dada a ambiguidade nas línguas humanas, será difícil criar um chatbot que possa funcionar completamente sem supervisão.
Um usuário humano provavelmente também precisará verificar o resultado de um chatbot quanto à precisão, especialmente em um contexto de negócios. Ainda assim, esses chatbots serão mais flexíveis do que um programa puramente baseado em regras como o ELIZA.
Os avanços no aprendizado de máquina e no processamento de linguagem natural podem fazer com que esses chatbots pareçam ainda mais inteligentes no futuro.
