O chatbot mágico - Uma olhada nas tecnologias do futuro

PT-3, ChatGPT e OpenAI estão atualmente em alta online. A versão mais recente do ChatGPT, um chatbot criado pela empresa americana OpenAI de San Francisco, está gerando algum burburinho na mídia, pois impressiona usuários de uma ampla variedade de campos com sua nova versão de teste. Esse marco tecnológico no reconhecimento de texto baseado em inteligência artificial (IA) também pode abrir novas oportunidades para a logística.

Como o nome sugere, um chatbot é uma combinação de “chat” e “robô”: um sistema de diálogo baseado em texto ou áudio que permite a comunicação em tempo real entre pessoas e máquinas com base na linguagem natural. Chatbots simples pesquisam na web ou em um conjunto de dados definido para palavras-chave inseridas pelo usuário. Eles então usam uma árvore de decisão programada para selecionar textos predefinidos ou módulos de texto de um banco de dados de possíveis respostas para que possam fornecê-los como respostas. Os sites geralmente apresentam esse tipo de chatbot básico como uma forma de fornecer assistência rápida e fácil ao usuário.

Chatbots mais inteligentes usam processamento de linguagem natural (PNL) para determinar o contexto de uma frase escrita ou falada completamente nova. O objetivo é encontrar respostas adequadas com base, digamos, em um banco de dados de conhecimento. A PNL é baseada em IA e algoritmos de aprendizado de máquina. Até agora, a qualidade dos resultados de tais chatbots inteligentes tem sido de uso prático limitado. Como mostraram os testes da DACHSER, os algoritmos disponíveis de provedores de nuvem conhecidos reconheceram corretamente o contexto de, na melhor das hipóteses, 60 a 80 por cento das entradas.

O algoritmo GPT-3 IA

Agora, a OpenAI alcançou uma nova dimensão de reconhecimento de contexto com seu software ChatGPT. GPT significa “transformador pré-treinado generativo” e refere-se a um novo tipo especial de modelo de PNL que a empresa desenvolveu em 2018. Recentemente, lançaram o GPT-3, a terceira versão do modelo de PNL, que é a base do sucesso do ChatGPT. Nesse ínterim, a empresa se afastou de sua abordagem original de código aberto e está adotando uma abordagem mais comercial.

Ao contrário dos chatbots anteriores, o ChatGPT é capaz de oferecer conversas de som natural acrescidas de uma riqueza de informações factuais em muitas rodadas de entrada de texto. Isso foi confirmado por vários estudos, bem como pelos testes iniciais da DACHSER. Com base em um modelo de aprendizado profundo e em um grande conjunto de dados de treinamento, o ChatGPT é capaz de lidar com todos os tipos de perguntas em uma ampla variedade de áreas temáticas. Suas respostas são semelhantes em padrão e estrutura à fala humana. No entanto, não pode (ainda) substituir o pensamento humano independente e a sondagem crítica do conteúdo e do contexto. Quando se trata de habilidades matemáticas e certas tarefas lógicas, o ChatGPT ainda tem um longo caminho a percorrer.

Mas esse não é o caso da semântica: cada resposta do chatbot é sempre construída palavra por palavra, calculando probabilidades para a próxima palavra. Além disso, o ChatGPT pode gerar ou corrigir o código do software. Escrever mensagens, poemas, resumos ou análises de mercado em diferentes idiomas também não são desafios para o algoritmo ChatGPT.

Além de seu conjunto de dados de treinamento muito grande, um recurso especial do GPT-3 é a maneira como o modelo de IA subjacente foi treinado. Para o ChatGPT, as formas de aprendizado supervisionado e por reforço foram combinadas e as próprias pessoas foram envolvidas no processo de treinamento (aprendizagem ativa). Simplificando, os humanos serviram como treinadores, assumindo os papéis de questionador e respondente durante o processo de aprendizado supervisionado. Nas fases de aprendizado por reforço, os treinadores desenvolveram um método para classificar a qualidade das respostas do chatbot a uma conversa já realizada. Com base nessas classificações, eles criaram modelos de recompensa que foram incorporados a outras iterações de treinamento.

O ChatGPT também inclui um mecanismo baseado em regras que visa evitar respostas inadequadas na medida do possível. A falta dessa capacidade foi anteriormente uma grande crítica ao predecessor do GPT-3 e modelos comparáveis. No entanto, mesmo o ChatGPT ainda luta para excluir de forma confiável o plágio, notícias falsas e posições discriminatórias ou sexistas.