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set 25, 2019 | Tecnologia e inovação | Reading Time: 5 minutes

Você já parou para pensar qual a tecnologia por trás de um chatbot, de um robô concierge ou dos assistentes virtuais? O que realmente quer dizer quando uma empresa anuncia que o seu robô de atendimento tem Inteligência Artificial?

Para entender o que se passa nos bastidores de algo tão corriqueiro quanto responder uma pergunta, é preciso entender o conceito de Inteligência Artificial. Neste artigo, abordaremos duas áreas em que a IA pode ser aplicada: o Processamento de Linguagem Natural (NLP) e o Machine Learning.

Como funciona a Inteligência Artificial

Cena do filme o Jogo da Imitação

Cena do filme “O Jogo da Imitação”. Na imagem, Turing, interpretado por Benedict Cumberbatch, está ao lado da máquina que construiu para decodificar as transmissões de rádio nazistas durante a Segunda Guerra Mundial

Basicamente, a Inteligência Artificial busca “imitar” o comportamento e a mente humana. O seu diferencial é a capacidade de processamento muito superior à nossa.

O que demoramos alguns minutos para fazer, um software pode ser programado para fazer em segundos.

Um dos grandes nomes da IA é Alan Turing. Você pode reconhecê-lo por conta do famoso teste do mesmo nome (avalia a capacidade de uma máquina em parecer humana) ou pelo filme “O Jogo da Imitação” de 2014.

Turing criou, durante a Segunda Guerra Mundial, uma máquina que pudesse testar todas as combinações possíveis para decifrar as transmissões de rádio nazistas.

“A inteligência artificial é a ciência e engenharia na criação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes” – John McCarthy

Na prática, a IA está presente em várias áreas de estudo. Francesco Marconi, chefe de Pesquisa & Desenvolvimento do Wall Street Journal, criou um gráfico que mostra os diversos campos de aplicação da Inteligência Artificial.

Áreas de estudo e aplicação da Inteligência Artficial

Pode ser um chatbot de atendimento com Processamento de Linguagem Natural (NLP) avançada, ou um terminal de check-in automático com reconhecimento facial, treinado com algoritmos do machine learning.

Vou te explicar o que são cada uma dessas áreas de estudo e como podem ser aplicadas em softwares e produtos para a hotelaria:

Machine Learning simplificado

O machine learning (ML), ou aprendizagem de máquina, é uma área de estudo da ciência da computação. Muito confundida com inteligência artificial, o grande diferencial do machine learning é que a máquina aprende sozinha.

Ou seja, nas palavras de Tom Mitchell, ex-presidente do departamento de ML da Universidade Carnegie Mellon, é uma série de algoritmos que permitem a um programa de computador melhorar automaticamente através da experiência.

Mesmo assim, o conceito ainda é bastante controverso. Enquanto que alguns programadores não consideram o machine learning como IA, outros entendem que é uma forma de se alcançá-la.

Nesse último caso, os estudiosos dividem o ML em três tipos de aprendizagem: a supervisionada, a não supervisionada, e o ‘deep learning‘ ou aprendizagem profunda.

Outros entendem o deep learning como uma subárea do machine learning. Nesses casos, o terceiro tipo de ML é a “aprendizagem por reforço”.

No seu artigo, “What Artificial Intelligence Can and Can’t Do Right Now” (O que Inteligência Artificial pode e não pode fazer agora), Andrew Ng explica como funciona a forma mais comum de ML, a aprendizagem supervisionada.

Machine learning: aprendizagem de máquina supervisionada

Para um programa identificar um rosto humano em uma foto, é preciso passar por um período de “experiência”. Nós sabemos como um rosto se parece porque já vimos centenas de milhares de pessoas durante nossa vida. Para uma máquina, é preciso o mesmo.

O grande diferencial é que, depois de um tempo, você não precisa continuar treinando essa máquina. Ou seja, ela será capaz de identificar, “sozinha”, quais fotos tem ou não um rosto humano, pelo que aprendeu por experiência. Na verdade, dificilmente é possível que uma máquina consiga aprender algo totalmente sozinha.

Esse tipo de algoritmo é amplamente usado em plataformas como o Netflix e Spotify, quando sugere músicas ou filmes parecidos com o que você já escutou ou assistiu.

Processamento de Linguagem Natural (NLP) na prática

Outra área de estudo da Inteligência Artificial é o Processamento de Linguagem Natural (NLP). Resumindo, é a capacidade de um programa em entender e construir frases. Na prática, a LN está por trás de:

  • resultados relevantes no google;
  • traduções automáticas;
  • filtros de spam;
  • correção automática;
  • robôs de conversação.

E muitas outras aplicações. Por trás dessas tecnologias, um time de experts em NLP precisaram quebrar a estrutura lexical de uma frase para que possa ser entendido por uma máquina. Existe uma série de pré-processamentos, como a remoção de pontuação, caracteres especiais, a transformação de letras maiúsculas em minúsculas e a lematização.

Este último consiste na redução de uma palavra para o seu radical. Um verbo, por exemplo, é reduzido para sua forma no imperativo, como “corro” para “correr”, e por aí vai. Ou seja, é uma forma de simplificar as palavras e o vocabulário, para chegar ao seu significado mais abstrato.

Um robô, em sua fase inicial de aprendizagem, é como uma criança. Logo, é preciso acompanhá-lo por todo o processo de alfabetização, até chegar ao ponto em que consiga entender a seguinte interação:

Exemplo de um chatbot com entendimento de linguagem natural

Fonte: Asksuite

No blog, nós temos outros exemplos de mensagens trocadas entre um robô e um viajante que valem a pena dar uma olhada.

Inteligência Artificial para hotéis

A inteligência artificial pode ser aplicada em muitos setores, na engenharia, educação, comunicação, medicina. Sua finalidade varia, como otimizar processos através da automação de tarefas, integrar sistemas de reconhecimento facial e de voz, fazer análises de preço, clima e até de comportamento.

A IA evoluiu no nível em que não mais se limita a fazer apenas o que um ser humano faz, só que mais rápido, como também passou a tomar decisões estratégicas. Por exemplo, uma aplicação prática para o setor são os chatbots para hotéis com inteligência artificial, que evoluíram, em muito, o seu nível de entendimento a partir da Linguagem Natural.

Além de responder dúvidas em poucos segundos, um chatbot também pode pode sugerir datas próximas, caso não tenha disponibilidade para o período cotado pelo viajante. Também é possível que um chatbot compare tarifas, para indicar ao viajante quando o preço no seu site está mais vantajoso do que em uma agência de viagem online.

É também comum ver a IA sendo aplicada para sugerir temas e resultados relacionados que sejam relevantes para a pesquisa do usuário. Você pode observá-la funcionando no Google Maps.

Quando o viajante pesquisa por “hotéis perto do aeroporto de guarulhos são paulo”, os resultados do Google Hotel Search mostram uma lista de hotéis unida ao Maps, da seguinte forma:

Resulto do Google Hotel Search no Maps de hotéis próximos

Além dos robôs de atendimento, a Inteligência Artificial também está inserida em sistemas hoteleiros. Quando um Revenue Management System (RMS) faz uma análise de precificação para a temporada, a IA por trás desse software está processando um volume enorme de dados.

Grande parte das novas tendências de tecnologia para o setor hoteleiro, compõe a IA em seu desenvolvimento. Por exemplo, a assistente virtual para quartos de hotéis, a Alexa, reconhece voz e pode dar uma série de sugestões para o hóspede.

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