Como os chatbots estão aprendendo sobre emoções com deep learning

A não ser que você esteja completamente por fora dos avanços tecnológicos dos últimos anos, você já deve ter ouvido falar de deep learning (ou aprendizado profundo, em português). Esta tecnologia está associada ao aprendizado de máquina (machine learning) e depende de algoritmos inspirados nas estruturas e funções do cérebro humano.

 

Alguns engenheiros de chatbots inovadores estão buscando maneiras de aproveitar o poder do deep learning para tornar os chatbots mais emotivos.

 

Chatbots ajudam as pessoas a superarem seu medo de ser julgado

 

Para algumas pessoas que já experimentaram namoro online, o receio de ser julgado por outra pessoa é tipicamente mais intenso durante um encontro na vida real do que em conversas que ocorrem em plataformas de mensagem.

 

As pessoas geralmente consideram mais fácil serem elas mesmas e não se preocupar com o que os outros vão pensar quando estão conversando online ao invés de cara a cara. Este é o conceito por trás de um chatbot terapeuta que checa seus “pacientes” diariamente. Ele interpreta os dados sobre o humor da pessoa e processa textos e emojis em uma janela de conversa.

 

Apoiadores da tecnologia acreditam que isso ajudará as pessoas a vencer o estigma associado às doenças mentais que pode fazer com que eles não busquem tratamento médico.

 

Algumas armadilhas realçam áreas para melhoria

 

Se você já conversou com um chatbot, pode ter saído com a sensação de que teve todas as respostas para suas perguntas, mas a experiência foi massacrante.

 

Pesquisadores do Facebook determinaram que há desvantagens prevalentes que fazem deste o caso. Primeiramente, os chatbots não demonstram consistência em suas personalidades. Essa qualidade faz com que eles pareçam unidimensionais e isso torna mais óbvio o fato de que não são humanos.

 

A equipe do Facebook também descobriu que a maioria dos chatbots não consegue se lembrar do que os humanos com quem interagiram falaram em conversas prévias. Isso é outra desvantagem.

 

Ainda, quando um chatbot se depara com uma questão que está além do escopo da sua programação, ele tende a responder com respostas “enlatadas”, como “Não consigo lhe ajudar com isso” ou “Não sei”.

Como os chatbots, tecnologias de reconhecimento de voz têm experienciado alguns problemas que as tornam menos do que perfeitas. Por exemplo, algumas palavras podem não ser compreendidas, podem ocorrer problemas decifrando gírias ou não funcionar para pessoas com sotaques carregados.

 

No entanto, muitas pessoas acham que isso funciona mais rápido do que digitar – especialmente depois de treinarem a tecnologia – e decidem que vale a pena lidar com os pontos negativos.

 

No caso do Facebook, eles estão de olho em maneiras de fazer melhorias. Por exemplo, alguns desenvolvedores treinam seus chatbots com roteiros de filmes. Você pode imaginar porque esse input nem sempre resulta em conversas autênticas. Em contrapartida, outros funcionários criaram uma base de dados de mais de 160 mil linhas de diálogo.

 

O material veio do serviço Mechanical Turk da Amazon, que recruta trabalhadores humanos para realizarem tarefas simples. Os participantes criaram personas usadas para inspirar o diálogo, apresentando cinco declarações biográficas e redigindo conversas em torno dessas informações. Até agora, os chatbots baseados em personas apresentam mais personalidade do que aqueles treinados por roteiros de filmes.

 

Construindo chatbots com inteligência emocional

 

Outro detalhe que leva os humanos a perceberem que estão conversando com um bot é a falta de inteligência emocional. Porém, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Tsinghua, na China, criou um chatbot que reconhece emoções e responde apropriadamente.

 

Os pesquisadores se basearam em um conjunto de dados de 23 mil frases encontradas em uma plataforma de blog chinesa. Então, eles atrelaram cada uma dessas frases a uma carga emocional. O resultado foi usado para um algoritmo de deep learning que classifica sentenças de acordo com as emoções que elas demonstram.

 

O projeto é dividido em duas partes. Na primeira, uma análise da conversa com um humano é realizada para detectar o sentimento. Em seguida, o chatbot utiliza as informações para entregar uma resposta relevante e que também seja emocionalmente apropriada.

 

Os pesquisadores acreditam que sejam o único grupo realizando este tipo de trabalho atualmente. No entanto, é fácil perceber porque isso pode se tornar tão valioso, visto que os chatbots estão se tornando tão comuns ao público.

 

Muitas empresas já utilizam chatbots para tarefas de serviço ao consumidor, mas a tecnologia que não possui capacidade de detecção emocional pode sair perdendo quando os clientes ficam chateados. Como resultado, as pessoas podem se sentir frustradas ou decepcionadas com a empresa.

 

Conforme os chatbots se tornam emocionalmente sintonizados graças aos estudos de deep learning citados acima, as pessoas podem se divertir cada vez mais conversando com eles. Eles poderão ainda ser capazes de perceber que não estão se comunicando com um humano em alguns casos, mas as conversas em geral deverão ser mais envolventes.

 

Acabamos de dar uma olhada nas melhorias que vêm sendo estudadas ou realizadas nos chatbots atualmente.  Como elas poderão afetar suas interações online futuras? Somente o tempo irá dizer.

 

Texto originalmente postado em Chatbots Magazine.