A Pitch Avatar compartilha sua visão para a evolução das ferramentas de IA conversacional e explora como a inteligência artificial “conversará” conosco no futuro.
Apesar da crescente popularidade e do uso generalizado de ferramentas de IA conversacional, elas ainda enfrentam diversas limitações e desafios. A formação e a compreensão da linguagem natural destas ferramentas e, consequentemente, a qualidade das suas respostas, ficam muitas vezes aquém das expectativas dos utilizadores. As IAs de conversação frequentemente experimentam “alucinações de máquina”, lutam com a recuperação de informações e ficam confusas com consultas complexas, especialmente aquelas com subtexto ou gírias.
Com base em nossa experiência, a maioria das equipes que desenvolvem IA conversacional estão atualmente focados em abordar essas questões. Como resultado, podemos antecipar que a IA melhorará a compreensão, a comunicação e a eficácia geral, levando a uma adoção mais ampla no futuro próximo.
Em breve, a IA será capaz de aprender de forma autônoma e rápida
Atualmente, treinar inteligência artificial conversacional é um processo longo e custoso, que leva vários meses. Ele envolve coletar texto e dados extensos para a IA "ler" e requer recursos significativos para identificar e corrigir erros. Uma parte importante e custosa desse processo é identificar e corrigir os erros que a IA comete. Tudo o acima se aplica tanto ao treinamento básico de IAs quanto à criação de agentes conversacionais especializados com base nelas, projetados para várias tarefas profissionais. Por exemplo, consultores de IA, vendedores de IA, Apresentadores de IA, E outros.
No entanto, esta abordagem tradicional de formação em breve se tornará obsoleta. Métodos de treinamento automatizados para IA conversacional estão sendo ativamente desenvolvidos e implementados. Esses métodos permitem que a IA acesse fontes de informação, como a Internet, e aprenda continuamente. Isto permitirá que a IA se mantenha atualizada com as informações mais recentes e se adapte às mudanças na linguagem natural em tempo real.
A IA melhorará na compreensão e formulação de respostas
A inteligência artificial moderna ainda não nos entende muito bem. Baseia-se no significado literal de palavras e expressões, dificultando a compreensão do subtexto e da emoção. Consequentemente, as respostas da IA podem ser inesperadas e muitas vezes carecem de profundidade e variação emocional, e muito menos as suas respostas são muitas vezes monótonas e sem qualquer coloração emocional.
Esforços significativos estão agora concentrados no aprimoramento de técnicas de aprendizagem profunda para tornar a IA conversacional mais “humana”. Isso inclui melhorar a capacidade da IA de reconhecer as preferências do usuário, compreender o contexto, apreciar o humor e interpretar as diversas nuances semânticas de palavras e expressões.
Espera-se que num futuro próximo a IA venha a ser cada vez mais interagir com pessoas usando áudio e dados de vídeo. Ao aprender a interpretar expressões faciais e entonação vocal, a IA conversacional avançará na compreensão da expressão emocional. Como resultado, as respostas da IA não só se tornarão mais precisas e coerentes, mas também mais criativas, variadas e emocionalmente coloridas.
A IA aprenderá a lidar com múltiplas tarefas simultaneamente
Atualmente, a maioria das IAs conversacionais opera em um princípio de 'uma pergunta, uma resposta'. Perguntas complexas ou com várias partes geralmente excedem as capacidades desses sistemas, levando a respostas incompletas ou insatisfatórias. Portanto, ao se comunicar com IA moderna, não é recomendado dar a eles tarefas que consistem em vários itens e requisitos. Como regra, quanto mais curta e inequívoca for a pergunta dada a uma IA de diálogo, mais rápida e melhor ela responde. Além disso, as IAs modernas ainda exigem procedimentos bastante complexos para se transformarem em ferramentas especializadas em várias esferas profissionais. Em outras palavras, a adaptabilidade da IA a novos cenários ainda deixa muito a desejar.
Para lidar com essas limitações, muitos pesquisadores e desenvolvedores estão focados em tornar a IA conversacional mais adaptável e capaz de multitarefa. Isso inclui equipar a IA com a capacidade de pesquisar e integrar várias ferramentas de forma independente para concluir as tarefas atribuídas. Além disso, a IA pode buscar assistência de outros sistemas de IA, permitindo uma forma de autoaperfeiçoamento com base nas tarefas em questão.
Em resumo, os avanços acima mencionados não são apenas soluções isoladas, mas representam melhorias mais amplas. Uma vez concretizados, esses desenvolvimentos elevarão a qualidade da IA conversacional a um nível fundamentalmente novo.
Boa sorte, sucesso e altos lucros para todos!
