Nós, humanos, precisamos de aprender coisas novas para expandir o nosso nível de inteligência. O mesmo acontece com os chatbots com IA, através do Machine Learning (ML).
Venha descobrir o que é o ML, os seus diferentes algoritmos e como possibilita a aprendizagem de uma máquina como o chatbot.
Chatbots com IA: O que são e para que Servem?
O termo «chatbot» é proveniente da palavra «chatterbot» (chatter + robot), criada nos anos 90 por Micheal Mauldin.
Como o próprio nome indica trata-se de um robô de conversação.
Actualmente, estes sistemas podem comunicar através de mensagens escritas ou de voz.
Contudo, os robôs que falam são mais frequentemente denominados de robôs de voz, pois o seu input primordial são os comandos de voz.
Estes sistemas de comunicação são muito utilizados para auxiliar pessoas ou empresas que recebem grandes volumes de contactos e precisam de automatizar essas interações.
Ao conseguirem automatizar certos processos, aliviam a afluência de contactos. Desta forma, permitem otimizar o seu tratamento.
Os Tipos de Chatbots
Os chatbots são muitas vezes associados à Inteligência Artificial (IA), pois é esta que lhes confere a capacidade de tratamento de pedidos sem a necessidade de intervenção humana.
No entanto, existem chatbots que não possuem IA e, como tal, são mais básicos.
Pode dizer-se que são chatbots baseados em regras como «se x, então y».
Não conseguem perceber perguntas espontâneas e só funcionam à base de palavras-chave e árvores de decisão (botões).
Como nos Entendem os Chatbots com IA?
Os chatbots e IA são elementos distintos, apesar de estarem relacionados.
Como já mencionamos, os chatbots precisam de Inteligência Artificial para poderem comunicar de forma fluida. Mas a IA não atua só em robôs de conversação.
No caso dos chatbots, são usadas tecnologias relacionadas com a comunicação.
Assim como nós precisamos de aprender a ler e a escrever e intuitivamente aprendemos a falar, através dos inputs que recebemos das pessoas que nos rodeiam, também os chatbots precisam de aprender, ainda que de forma ligeiramente diferente da nossa.
Porém, é necessário algo mais. É crucial que seja possível uma aprendizagem automática a partir desses dados. É aí que surge o ML.
O que é o Machine Learning (ML)?
O Machine Learning (em Português, Aprendizagem de Máquina ou Automática) é a outra tecnologia essencial para o bom funcionamento de um chatbot.
A expressão «Machine Learning» foi cunhada, em 1959, por Samuel Arthur um cientista informático americano, pioneiro na área de Inteligência Artificial e jogos computacionais.
Ou seja, através das interações que os bots têm com os utilizadores, conseguem extrair informação e prever resultados aceitáveis (respostas). Logo, aumentam a sua eficiência.
Como o Machine Learning Realmente Funciona em Chatbots com IA?
Pois bem, assim como o Processamento de Linguagem Natural, o Machine Learning tem como base algoritmos.
São esses algoritmos introduzidos no sistema que recebem e analisam os dados e produzem as previsões.
Quanto mais dados receberem, mais otimizado é o seu desempenho. Logo, com o passar do tempo, a «inteligência» do bot aumenta.
Os Diferentes Tipos de Algoritmos de Machine Learning
1. Aprendizagem Supervisionada
Na aprendizagem supervisionada, a máquina aprende através de exemplos.
O algoritmo é composto por uma série de exemplos de entradas e saídas e, a partir desses, o sistema tem de encontrar um método para chegar a essas mesmas entradas e saídas quando é deparado com novos dados.
A máquina faz a identificação de padrões nos dados, aprende e faz previsões. O operador corrige essas previsões e o processo continua até o sistema obter um nível elevado de desempenho.
2. Aprendizagem Semi-Supervisionada
Este segundo tipo de algoritmo é semelhante ao anterior. Contudo, este utiliza dados etiquetados e não-etiquetados.
Neste tipo de aprendizagem, o algoritmo recebe pares de dados etiquetados e, com a informação que retira desses, aprende a rotular os dados não-etiquetados.
3. Aprendizagem Não-Supervisionada
Ao contrário dos tipos anteriores, na aprendizagem sem supervisão, não existe operador.
O algoritmo aprende a identificar padrões e a relacionar informações através do estudo de dados.
Neste tipo de aprendizagem, o algoritmo tratar grandes volumes de dados e tenta arranjar uma estrutura para os mesmos.
Essa estruturação pode ser realizada através da organização de grupos com informação semelhante (clustering) ou através da redução de dimensão. Ou seja, do menor número de variáveis consideradas para encontrar a informação exata.
Assim como os tipos anteriores de algoritmos, quanto maior for o volume de dados tratados, maior será a certeza e eficiência do sistema.
4. Reforço da Aprendizagem
Por fim, a aprendizagem por reforço foca-se em processos regulamentados. Nesses processos, são fornecidos conjuntos de ações, critérios e valores finais.
Deste modo, com as regras definidas, a máquina tenta encontrar qual o melhor resultado através da exploração e monitorização de diferentes possibilidades.
A Aprendizagem dos Chatbots Visor.ai
Os chatbots Visor.ai utilizam o tipo de algoritmo com aprendizagem supervisionada.
Em suma, com base no conjunto de exemplos de entradas e saídas fornecidos ao algoritmo, a máquina analisa, identifica os padrões e prevê os resultados.
No entanto, esses mesmos resultados precisam de confirmação.
Essa confirmação e correção (caso seja necessária), pode ser realizada através do AI Trainer, na plataforma Visor.ai.
O AI Trainer é a ferramenta que permite confirmar e corrigir interações que o bot teve com os utilizadores.
Ou seja, é possível analisar se o chatbot está a dar as respostas corretas aos seus clientes e qual foi o nível de certeza do mesmo.
Em casos que o chatbot não soube responder ou deu a resposta errada, pode ensiná-lo. Para isso, não necessita de quaisquer conhecimentos técnicos, pois a plataforma Visor.ai é low-code.
Ao introduzir essas correções e/ou alterações, o sistema treina esse novo conjunto de dados e fica com uma melhor performance.
Saiba mais em: AI Trainer: Como Treinar um Chatbot de Sucesso.
Quais os Benefícios de ter um Chatbot com Machine Learning?
Como já vimos anteriormente, considera-se que um chatbot tem IA quando nele estão presentes tecnologias que lhe permitem comunicar eficazmente com um ser humano.
As empresas vêem muitos benefícios ao implementar soluções de automação de interações, como o chatbots ou os email bots, porque:
- Disponibilizam um atendimento 24/7
- Diminuem o tempo de resposta
- Permitem que o cliente tenho um serviço self-care
- Aumentam a produtividade das suas equipas
- Aumentam o nível de satisfação dos utilizadores
- Fornecem um atendimento personalizado
- Expandem o leque de clientes
- Aumentam a geração de leads
- Diminuem os custos
Com as soluções de chat e email da Visor.ai, pode automatizar até cerca de 80 % das interações diárias que a sua empresa tem.
Portanto, não perca mais tempo, invista em soluções inteligentes. Vamos falar!
