Chatbots são uma das principais aplicações de inteligência artificial. Eles possuem um amplo espectro de atuação. Consequentemente, é evidente que a implementação de chatbots é uma forma importante para ganhar dinheiro com inteligência artificial. Mas o que é necessário saber antes de mergulhar de cabeça nessa área? Esse é o tema deste post.
Entendendo o problema que os algoritmos precisam resolver
Um chatbot é um algoritmo que oferece respostas aos usuários em texto ou fala.
Algoritmos desenvolvidos para realizar interações linguísticas tem como desafio central criar estrutura a partir de um dado altamente desestruturado, ou seja, a linguagem natural. Isso pode ser feito através da busca de palavras-chave ou frases, o que é suficiente para interações linguísticas de chatbots que operam em contextos específicos. Chatbots que operam em contextos mais complexos são desenvolvidos com técnicas de inteligência artificial conversacional baseadas em processamento da linguagem natural.
Como selecionar as estratégias e algoritmos para um chatbot?
Chatbots podem ser implementados usando uma variedade de abordagens, desde sistemas baseados em regras até técnicas avançadas de processamento de linguagem natural. A escolha de estratégias e algoritmos certos para construir um chatbot depende dos requisitos, objetivos e limitações de cada projeto.
Portanto, o primeiro ponto para escolher uma estratégia e os algoritmos que serão usados é definir a finalidade do seu chatbot.
Se o seu chatbot tiver uma gama limitada de entradas esperadas dos usuários e for operar num contexto específico, uma abordagem baseada em regras pode ser adequada. Estes sistemas baseiam-se no uso de códigos com padrões predefinidos para as interações dos usuários.
Para contextos um pouco mais elaborados, chatbots podem ter abordagens híbridas. Nessas situações, eles combinam regras com técnicas de machine learning. Os algoritmos de machine learning são usados, por exemplo, para auxiliar na classificação de textos e análises sentimentais.
Quando os chatbots precisam entender e responder a uma ampla variedade de entradas dos usuários, técnicas de machine learning e de processamento de linguagem natural são essenciais. As abordagens comuns para esses chatbots envolvem algoritmos para:
- Fazer o reconhecimento de intenção.
- Fazer o reconhecimento de entidade nomeada (NER): reconhecimento de nomes, datas e locais da entrada do usuário.
- Acompanhar o contexto e o progresso do usuário em uma conversa.
- Gerar respostas contextualmente relevantes.
Para essas tarefas, o uso de bibliotecas de código aberto como spaCy e NLTK deve ser considerado com seriedade. Elas são ferramentas poderosas para agilizar a criação de chatbots que precisam de compreensões linguísticas em contextos diversificados.
Os principais algoritmos
Vários algoritmos podem ser empregados na criação de chatbots. Entre os principais estão:
Máquinas de vetores de suporte (supported vector machine, SVM): os SVMs são algoritmos de machine learning excelentes para classificação de texto e análise de sentimentos e podem ser empregados para melhorar a capacidade de interpretação dos chatbots às entradas dos usuários.
Redes neurais recorrentes (recurrent neural networks RNN): RNNs são uma classe de redes neurais artificiais capazes de lidar com sequências de dados de comprimentos variados. Elas são a escolha certa para chatbots que precisam lembrar o contexto nas conversas.
Redes de memória de longo e curto prazo (Long Short-Term Memory Networks, LSTMs): LSTMs são um tipo de arquitetura de rede neural recorrente (RNN). Elas são usadas para capturar dependências de longo alcance e lembrar informações em sequências prolongadas. Elas são como redes RNNs turbinadas e servem para aplicações de chatbot mais complexas.
Deep Reinforcement Learning (DRL): classe de algoritmos que combina aprendizagem por reforço (RL) com técnicas de deep learning. Em chatbots, estes algoritmos possibilitam que a aprendizagem ocorra por tentativa e erro com base no feedback do usuário.
Word Embeddings (Word2Vec): A incorporação de palavras (word embeddings) é um conjunto de técnicas para representar palavras como vetores contínuos e densos em um espaço multidimensional. Word2Vec é uma das técnicas de word embeddings. Ela é bastante popular e é utilizada para criar representações vetoriais densas de palavras capazes de capturar relações semânticas e semelhanças. Em chatbots, Word2Vec é uma técnica poderosa para a compreensão de relações entre palavras e também de seus significados.
Processamento de linguagem natural (Natural Language Processing, NLP): implementações de NLP envolvem combinações de técnicas e algoritmos e são a base da comunicação em chatbots, permitindo que eles entendam e gerem textos e falas de forma coerente e eficaz.
Os desafios para implementar bons chatbots
Chatbots baseados em regras tem como principal desafio a falta de flexibilidade. Para terem bons desempenhos, eles dependem de projetos cuidadosos que sejam capazes de capturar saídas inteligentes para interações não previstas.
Já para chatbots flexíveis, o principal desafio é a obtenção de dados para treinamento. Esses chatbots precisam ser treinados com quantidades grandes de dados para se tornarem capazes de compreender e responder às dúvidas e interações dos usuários. A obtenção da quantidade de dados necessária para treinar um bom chatbot pode ser um desafio importante que deve ser considerado já no início do projeto. Além disso, treinamentos com abundância de dados geralmente têm requerimentos de hardware (GPUs e armazenamento de dados em clouds) que também precisam ser levados em consideração.
Conclusões
Neste post, apresentamos um pouco mais sobre os aspectos técnicos para o desenvolvimento de chatbots. Essa é uma área promissora e lucrativa, mas com requerimentos que podem ser limitantes. Consequentemente, o uso de algoritmos mais simples, abordagens híbridas e bibliotecas robustas como spaCy, devem ser sempre considerados como alternativas viáveis e eficazes para vários contextos.
