O software móvel da Google está avançando mais perto de se tornar um verdadeiro assistente pessoal, com a chegada da integração de um próximo recurso chamado Smart Reply.
O app de e-mail Inbox da Google em breve será capaz de responder seus e-mails, sugerindo algumas respostas curtas com base no conteúdo do e-mail que você recebeu, anunciou a Google hoje em um post de blog. As respostas não são complexas (ainda), consistindo principalmente de frases como “Nós estaremos lá” ou “Eu vou verificar isso”.
O Smart Reply utiliza aprendizado profundo, uma tentativa de inteligência artificial. Ao longo do tempo, a máquina vai aprender mais e mais sobre a linguagem, e como você gostaria de responder a e-mails. Então, como isso tudo funciona? (Aviso: está prestes a começar ciência computação).
O principal dogma da inteligência artificial hoje é chamado de aprendizado de máquina. Isso pode ser estatísticas simples ou vastos leques de funções matemáticas chamadas de redes neurais artificiais.
Há um monte de diferentes tipos de redes neurais artificiais, que são bons em coisas diferentes. Redes neurais convolucionais são boas no processamento de imagens, por exemplo. Elas foram inventadas por Yann LeCunn, que agora trabalha no Facebook, e podem produzir os tipos de pesadelos psicodélicos que se tornaram populares no início deste ano, quando o Google lançou publicamente o seu código para o DeepDream, um programa de I.A. utilizado no Google Image Search. Por outro lado, os pesquisadores favorecem as redes neurais recorrentes para coisas como texto e compreensão da linguagem, porque elas incorporam facilmente novas informações no sistema quando elas se repetem.
Estas redes neurais são apenas conjuntos de equações matemáticas que podem lidar com certas entradas e saídas, todas ligados entre si. Quando um cluster individual, ou “neurônio”, faz o processamento de uma pedaço de informação, eles a passam para o próximo “neurônio” abaixo da linha. A constelação de neurônios começa a quebrar a informação em quantidades conhecidas chamadas vetores, e do entendimento das relações entre os vetores eles podem comparar a outros relacionamentos e dar sentido aos dados.
O Google Inbox usa duas destas redes neurais recorrentes: uma para processar a informação no e-mail que você recebeu, e outra para gerar possíveis respostas.
O primeiro passo é entender a situação, então a primeira rede neural “lê” o seu e-mail para você. Faz a varredura de palavra por palavra – recorrentes, como discutimos anteriormente. Ao invés de compreender a sintaxe da frase, a rede neural vai direto para o sentido. A frase “Você está livre amanhã?” tem um vetor semelhante a “Será que amanhã você trabalha?” de acordo com Greg Corrado, quem escreveu o post explicando o próximo recurso.
O segundo pega esse vetor, ou ideia, e formula uma resposta ao prever que palavra deve vir em seguida, gramaticalmente e logicamente, e, então, emite essa palavra. É muito parecido com o jogo em que um grupo de pessoas tem que contar uma história com uma palavra de cada vez. Exceto que é apenas uma pessoa, e essa pessoa é uma máquina.
Como aquele jogo metáfora, às vezes as coisas podem dar errado, embora um problema da Google tenha sido surpreendentemente engraçado. A rede neural realmente queria dizer a todos “eu te amo”. Corrado explica que isso acontece porque as respostas como “eu te amo” e “parece bom” são muito comuns, e quanto mais a rede vê algo, mais importante ela pensa que a frase é. No final, eles modificaram o gerador de respostas para medir a tonalidade do e-mail que foi recebido, e combiná-lo com a resposta.
Visto que a privacidade é uma questão, nenhum ser humano jamais será capaz de ler seu e-mail para verificar a precisão da rede neural. Corrado diz que isso foi “como tentar resolver um enigma, enquanto os olhos estavam vendados.”
O Smart Reply será capaz de gerar cerca de 20.000 respostas, de acordo com o Wired, que irão variar entre três e seis palavras.
O Google Inbox receberá uma atualização ainda esta semana com o Smart Reply para iOS e Android.
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