Nos últimos anos, o processamento de linguagem natural e a IA de conversação ganharam atenção significativa como tecnologias que estão transformando a maneira como interagimos com máquinas e uns com os outros. Esses campos envolvem o uso de aprendizado de máquina e inteligência artificial para permitir que as máquinas entendam, interpretem e gerem a linguagem humana.
Ao longo dos séculos, os humanos desenvolveram e desenvolveram muitas formas de comunicação, desde os primeiros hieróglifos e pictogramas até os sistemas de linguagem complexos e diferenciados de hoje. Com o advento da tecnologia, conseguimos levar a comunicação linguística a um nível totalmente novo, com chatbots e outros sistemas de inteligência artificial (IA) capazes de entender e responder à linguagem natural. Percorremos um longo caminho desde as primeiras formas de linguagem até a sofisticada tecnologia de linguagem de hoje, e as possibilidades para o futuro são ilimitadas.
O Google, uma das principais empresas de tecnologia do mundo, tem estado na vanguarda da pesquisa e desenvolvimento nessas áreas, com seus avanços mais recentes mostrando um tremendo potencial para melhorar a eficiência e a eficácia do NLP e dos sistemas de IA de conversação.
Avanço do processamento de linguagem natural e IA de conversação: a opinião do Google
Em novembro do ano passado, o Google fez um anúncio público sobre sua Iniciativa 1,000 Idiomas. Este foi um compromisso significativo para construir um modelo de aprendizado de máquina (ML) que facilitaria o uso dos mil idiomas mais falados do mundo, promovendo inclusão e acessibilidade para bilhões de pessoas em todo o mundo. No entanto, vários desses idiomas são falados apenas por menos de vinte milhões de indivíduos, representando um desafio fundamental de como fornecer assistência a idiomas com falantes limitados ou dados insuficientes.
Modelo de fala universal do Google (USM)
Goole forneceu mais detalhes sobre o Universal Speech Model (USM) em sua postagem no blog. É um passo inicial significativo em direção ao objetivo de oferecer suporte a 1,000 idiomas. O USM compreende uma coleção de modelos de fala de ponta com 2 bilhões de parâmetros, que foram treinados em 12 milhões de horas de fala e 28 bilhões de frases de texto, abrangendo mais de 300 idiomas.
O USM foi criado para uso no YouTube, especificamente para closed captions. Os recursos de reconhecimento automático de fala (ASR) do modelo não se limitam aos idiomas comumente falados, como inglês e mandarim. Em vez disso, ele também pode reconhecer idiomas com poucos recursos, como amárico, cebuano, assamês e azerbaijano, para citar alguns.
O Google demonstra que o pré-treinamento do codificador do modelo em um enorme conjunto de dados multilíngue não rotulado e o ajuste fino em um conjunto de dados rotulado menor permite o reconhecimento de idiomas sub-representados. Além disso, o processo de treinamento do modelo é capaz de se adaptar a novos idiomas e dados de forma eficaz.
A ASR atual vem com muitos desafios
Para atingir essa meta ambiciosa, precisamos enfrentar dois desafios significativos em ASR.
Um grande problema com as abordagens convencionais de aprendizado supervisionado é que elas carecem de escalabilidade. Um dos principais obstáculos na expansão das tecnologias de fala para vários idiomas é a aquisição de dados suficientes para treinar modelos de alta qualidade. Com abordagens tradicionais, os dados de áudio precisam de rotulagem manual, o que pode ser demorado e caro.
Alternativamente, os dados de áudio podem ser coletados de fontes que já possuem transcrições, que são difíceis de encontrar em idiomas com representação limitada. Por outro lado, o aprendizado autossupervisionado pode utilizar dados apenas de áudio, que estão mais prontamente disponíveis em uma ampla variedade de idiomas. Como resultado, a autosupervisão é uma abordagem superior para atingir a meta de escalonamento em centenas de idiomas.
Expandir a cobertura e a qualidade da linguagem apresenta outro desafio, pois os modelos devem aumentar sua eficiência computacional. Isso requer um algoritmo de aprendizado flexível, eficiente e generalizável. O algoritmo deve ser capaz de usar quantidades substanciais de dados de diversas fontes, facilitando as atualizações do modelo sem a necessidade de retreinamento completo e generalizando para novos idiomas e casos de uso. Em resumo, o algoritmo deve ser capaz de aprender de maneira computacionalmente eficiente enquanto expande a cobertura e a qualidade da linguagem.
Aprendizagem autossupervisionada com ajuste fino
O Universal Speech Model (USM) emprega a arquitetura de codificador-decodificador convencional, com a opção de usar o decodificador CTC, RNN-T ou LAS. O Conformer, ou transformador de convolução aumentada, é usado como codificador no USM. O elemento principal do Conformer é o bloco do Conformer, que inclui módulos de atenção, feed-forward e convolucionais. O codificador recebe o espectrograma log-mel do sinal de voz como entrada e, em seguida, executa a subamostragem convolucional. A seguir, uma sequência de blocos Conformer e uma camada de projeção são aplicados para gerar os embeddings finais.
O processo de treinamento do USM começa com o aprendizado auto-supervisionado em áudio de fala para centenas de idiomas. Na segunda etapa, uma etapa opcional de pré-treinamento utilizando dados de texto pode ser usada para melhorar a qualidade do modelo e a cobertura do idioma. A decisão de incluir esta etapa é baseada na disponibilidade de dados de texto. O desempenho do USM é mais eficaz quando esta etapa opcional de pré-treinamento é incluída. A etapa final no pipeline de treinamento envolve o ajuste fino do modelo com uma pequena quantidade de dados supervisionados em tarefas downstream, como reconhecimento automático de fala (ASR) ou tradução automática de fala.
- Na primeira etapa, o USM utiliza o método BEST-RQ, que já exibiu desempenho de ponta em tarefas multilíngues e provou ser eficaz ao processar grandes quantidades de dados de áudio não supervisionados.
- Na segunda etapa (opcional), o USM emprega pré-treinamento supervisionado multiobjetivo para integrar conhecimento de dados de texto suplementares. O modelo incorpora um módulo codificador extra para aceitar o texto como entrada, juntamente com camadas adicionais para combinar as saídas dos codificadores de voz e texto. O modelo é treinado em conjunto em fala não rotulada, fala rotulada e dados de texto.
- No estágio final do pipeline de treinamento do USM, o modelo é ajustado nas tarefas de downstream.
O diagrama a seguir ilustra o pipeline de treinamento geral:
Dados relativos ao codificador
O Google compartilhou alguns insights significativos em sua postagem de blog sobre o codificador do USM, que incorpora mais de 300 idiomas por meio de pré-treinamento. Na postagem do blog, a eficácia do codificador pré-treinado é demonstrada por meio do ajuste fino dos dados de fala multilíngue do YouTube Caption.
Os dados supervisionados do YouTube contêm 73 idiomas e têm uma média de menos de três mil horas de dados por idioma. Apesar de ter dados supervisionados limitados, o modelo USM atinge uma taxa de erro de palavra (WER) de menos de 30% em média nos 73 idiomas, o que é um marco nunca antes alcançado.
Em comparação com o atual modelo interno de última geração, o USM tem um WER relativamente menor de 6% para en-US. Além disso, o USM foi comparado com o modelo grande lançado recentemente, Whisper (large-v2), que foi treinado com mais de 400,000 horas de dados rotulados. Para a comparação, apenas os 18 idiomas que o Whisper pode decodificar com WER inferior a 40% foram usados. Para esses 18 idiomas, o modelo USM tem, em média, um WER relativo 32.7% menor em comparação com o Whisper.
As comparações entre o USM e o Whisper também foram feitas em conjuntos de dados disponíveis publicamente, onde o USM demonstrou WER mais baixo no CORAAL (inglês vernacular afro-americano), SpeechStew (en-US) e FLEURS (102 idiomas). O USM atinge um WER mais baixo com e sem treinamento de dados no domínio. A comparação FLEURS envolve o subconjunto de idiomas (62) que se sobrepõem aos idiomas suportados pelo modelo Whisper. Nesta comparação, o USM sem dados no domínio tem um WER 65.8% menor relativo em comparação com o Whisper, e o USM com dados no domínio tem um WER 67.8% menor relativo.
Sobre a tradução automática de fala (AST)
No domínio da tradução de fala, o modelo USM é ajustado no conjunto de dados CoVoST. Ao incluir texto por meio do segundo estágio do pipeline de treinamento do USM, o modelo atinge qualidade de ponta, apesar de ter dados supervisionados limitados. Para avaliar a amplitude de desempenho do modelo, os idiomas do conjunto de dados CoVoST são segmentados em categorias alta, média e baixa com base na disponibilidade de recursos. A pontuação BLEU (quanto maior, melhor) é então calculada para cada segmento.
Conforme ilustrado abaixo, o modelo USM supera o Whisper em todos os segmentos.
Google almeja mais de 1,000 novos idiomas
O desenvolvimento do USM é um esforço crítico para cumprir a missão do Google de organizar as informações do mundo e torná-las universalmente acessíveis. Acreditamos que a arquitetura do modelo básico e o pipeline de treinamento do USM constituem uma base sobre a qual podemos construir para expandir a modelagem de fala para os próximos 1,000 idiomas.
Conceito central: Processamento de linguagem natural e IA conversacional
Para compreender a utilização do modelo de fala universal pelo Google, é crucial ter uma compreensão fundamental do processamento de linguagem natural e da IA conversacional.
O processamento de linguagem natural envolve a aplicação de inteligência artificial para compreender e responder à linguagem humana. O objetivo é permitir que as máquinas analisem, interpretem e gerem a linguagem humana de uma forma indistinguível da comunicação humana.
A IA conversacional, por outro lado, é um subconjunto do processamento de linguagem natural que se concentra no desenvolvimento de sistemas de computador capazes de se comunicar com humanos de maneira natural e intuitiva.
O que é processamento de linguagem natural (PNL)?
Processamento de linguagem natural é um campo de estudo em inteligência artificial (IA) e ciência da computação que se concentra nas interações entre humanos e computadores usando linguagem natural. Envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para permitir que as máquinas compreendam, interpretem e gerem a linguagem humana, permitindo que os computadores interajam com os humanos de uma forma mais intuitiva e eficiente.
História da PNL
A história da PNL remonta à década de 1950, com o desenvolvimento da linguística computacional inicial e da recuperação de informações. Ao longo dos anos, a PNL evoluiu significativamente, com o surgimento de técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, levando a aplicações mais avançadas de PNL.
Uma IA conversacional pode passar no treinamento de PNL?
Aplicações da PNL
A PNL tem inúmeras aplicações em vários setores, incluindo saúde, finanças, educação, atendimento ao cliente e marketing. Algumas das aplicações mais comuns da PNL incluem:
- Análise de sentimentos
- Classificação de texto
- Reconhecimento de entidade nomeada
- Tradução automática
- Reconhecimento de fala
- Resumo
Entendendo os chatbots de PNL
Uma das aplicações mais populares da PNL é no desenvolvimento de agentes conversacionais, também conhecidos como chatbots. Esses chatbots usam o NLP para entender e responder às entradas do usuário em linguagem natural, permitindo que imitem interações semelhantes às humanas. Os chatbots estão sendo usados em vários setores, desde atendimento ao cliente até assistência médica, para fornecer suporte instantâneo e reduzir custos operacionais. Os chatbots baseados em NLP estão se tornando mais sofisticados e espera-se que desempenhem um papel significativo no futuro da comunicação e atendimento ao cliente.
O que é IA de conversação?
A IA conversacional é um subconjunto do processamento de linguagem natural (NLP) que se concentra no desenvolvimento de sistemas de computador capazes de se comunicar com humanos de maneira natural e intuitiva. Envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para permitir que as máquinas entendam, interpretem e gerem a linguagem humana, permitindo que os computadores interajam com os humanos de maneira conversacional.
Tipos de IA conversacional
Existem vários tipos de sistemas de IA de conversação, incluindo:
- Sistemas baseados em regras: Esses sistemas contam com regras e scripts predefinidos para fornecer respostas às entradas do usuário.
- Sistemas baseados em aprendizado de máquina: Esses sistemas usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar e aprender com as entradas do usuário e fornecer respostas mais personalizadas e precisas ao longo do tempo.
- Sistemas híbridos: Esses sistemas combinam abordagens baseadas em regras e aprendizado de máquina para fornecer o melhor dos dois mundos.
Aplicações de IA conversacional
A IA conversacional tem inúmeras aplicações em vários setores, incluindo saúde, finanças, educação, atendimento ao cliente e marketing. Algumas das aplicações mais comuns da IA conversacional incluem:
- chatbots de atendimento ao cliente
- Assistentes virtuais
- Assistentes de voz
- Tradução de linguagem
- Chatbots de vendas e marketing
Vantagens da IA conversacional
A IA conversacional oferece várias vantagens, incluindo:
- Experiência do cliente aprimorada: Os sistemas de IA conversacional fornecem respostas instantâneas e personalizadas, melhorando a experiência geral do cliente.
- Poupança de custos: Os sistemas de IA conversacional podem automatizar tarefas repetitivas e reduzir a necessidade de representantes humanos de atendimento ao cliente, levando a economia de custos.
- Escalabilidade: Os sistemas de IA conversacional podem lidar com um grande volume de solicitações simultaneamente, tornando-os altamente escaláveis.
Entendendo os chatbots conversacionais de IA
Os chatbots de IA conversacional são programas de computador que simulam conversas com usuários humanos em linguagem natural. Esses chatbots usam técnicas de IA de conversação para entender e responder às entradas do usuário, fornecendo suporte instantâneo e recomendações personalizadas. Eles estão sendo usados em vários setores, desde atendimento ao cliente até assistência médica, para fornecer suporte instantâneo e reduzir custos operacionais. Os chatbots de IA conversacional estão se tornando mais sofisticados e espera-se que desempenhem um papel significativo no futuro da comunicação e do atendimento ao cliente.
Exemplos de PNL e IA conversacional trabalhando juntos
O processamento de linguagem natural e a IA de conversação estão sendo usados juntos em vários setores para melhorar o atendimento ao cliente, automatizar tarefas e fornecer recomendações personalizadas. Alguns exemplos de PNL e IA conversacional trabalhando juntos incluem:
- Amazon Alexa: O assistente virtual usa o NLP para entender e interpretar as solicitações do usuário e a IA conversacional para responder de maneira natural e intuitiva.
- Duplex do Google: Um sistema de IA conversacional que usa NLP para entender e interpretar as solicitações do usuário e gerar respostas semelhantes às humanas.
- Assistente IBM Watson: Um assistente virtual que usa o NLP para entender e interpretar as solicitações do usuário e a IA conversacional para fornecer respostas personalizadas.
- PayPal: A empresa usa um chatbot com tecnologia NLP que usa IA conversacional para auxiliar os clientes no gerenciamento de contas e consultas relacionadas a transações.
Esses exemplos ilustram como o processamento de linguagem natural e a IA conversacional podem trabalhar juntos para criar chatbots e assistentes virtuais poderosos e intuitivos que fornecem suporte instantâneo e aprimoram a experiência do usuário.
A importância da PNL na IA conversacional
O processamento de linguagem natural é fundamental para o desenvolvimento da IA conversacional, pois permite que as máquinas entendam, interpretem e gerem a linguagem humana. As técnicas de NLP, como análise de sentimento, reconhecimento de entidade e tradução de linguagem, fornecem a base para a IA conversacional, permitindo que as máquinas compreendam as entradas do usuário e gerem respostas apropriadas. Sem o NLP, os sistemas de IA de conversação não seriam capazes de entender as nuances da linguagem humana, dificultando o fornecimento de respostas precisas e personalizadas.
Papel da IA conversacional na PNL
A IA conversacional desempenha um papel crucial na PNL, permitindo que as máquinas interajam com os humanos de maneira intuitiva e conversacional. Ao incorporar técnicas de IA conversacional, como chatbots e assistentes virtuais, em sistemas de PNL, as organizações podem fornecer experiências mais personalizadas e envolventes para seus clientes. A IA conversacional também pode ajudar a automatizar tarefas e reduzir a necessidade de intervenção humana, melhorando a eficiência e a escalabilidade dos sistemas NLP.
Além disso, a IA conversacional pode ajudar a melhorar a qualidade e a precisão dos sistemas de NLP, fornecendo um loop de feedback para algoritmos de aprendizado de máquina. Ao analisar as interações do usuário com chatbots e assistentes virtuais, os sistemas NLP podem identificar áreas de melhoria e refinar seus algoritmos para fornecer respostas mais precisas e personalizadas ao longo do tempo.
A integração da PNL é crítica para o desenvolvimento de sistemas inteligentes e intuitivos que possam compreender, interpretar e gerar a linguagem humana. Ao aproveitar essas tecnologias, as organizações podem criar chatbots e assistentes virtuais poderosos que fornecem suporte instantâneo e aprimoram a experiência do usuário.
Exemplos de chatbot de IA conversacional e PNL
Essas ferramentas utilizam processamento de linguagem natural e tecnologias de IA de conversação para diferentes propósitos:
Futuro do processamento de linguagem natural e IA conversacional
À medida que a tecnologia continua a evoluir, o futuro do processamento de linguagem natural e da IA de conversação está repleto de avanços em potencial e novas possibilidades. Alguns possíveis avanços futuros no processamento de linguagem natural e IA de conversação incluem:
- Precisão e personalização aprimoradas: à medida que os algoritmos de aprendizado de máquina se tornam mais sofisticados, os sistemas de NLP e IA de conversação se tornam mais precisos e mais capazes de fornecer respostas personalizadas aos usuários.
- Suporte multilíngue: NLP e sistemas de conversação continuarão a melhorar seu suporte para vários idiomas, permitindo que eles se comuniquem com usuários em todo o mundo.
- Reconhecimento de emoções: PNL e sistemas de conversação podem incorporar recursos de reconhecimento de emoções, permitindo detectar e responder às emoções do usuário.
- Geração de linguagem natural: o processamento de linguagem natural e os sistemas de IA de conversação podem evoluir para gerar respostas de linguagem natural, em vez de depender de respostas pré-programadas.
Impacto em vários setores
O impacto da PNL e da IA conversacional em vários setores já é significativo, e espera-se que essa tendência continue no futuro. Algumas indústrias que provavelmente serão afetadas pela PNL e IA conversacional incluem:
- Cuidados de saúde: O processamento de linguagem natural e a IA conversacional podem ser usados para fornecer aconselhamento médico, conectar pacientes a médicos e especialistas e auxiliar no monitoramento remoto de pacientes.
- Atendimento ao cliente: A PNL e a IA conversacional podem ser usadas para automatizar o atendimento ao cliente e fornecer suporte instantâneo aos clientes.
- Finanças: O processamento de linguagem natural e a IA conversacional podem ser usados para automatizar tarefas, como detecção de fraudes e atendimento ao cliente, além de fornecer aconselhamento financeiro personalizado aos clientes.
- Educação: A PNL e a IA conversacional podem ser usadas para aprimorar as experiências de aprendizado, fornecendo suporte personalizado e feedback aos alunos.
Tendências e previsões futuras
Algumas tendências e previsões futuras para processamento de linguagem natural e IA conversacional incluem:
- Interações mais humanas: À medida que os sistemas de PNL e IA de conversação se tornam mais sofisticados; eles se tornarão mais capazes de entender e responder às entradas da linguagem natural de uma maneira que pareça mais humana.
- Aumento da adoção de chatbots: Os chatbots se tornarão mais prevalentes em todos os setores à medida que se tornarem mais avançados e mais capazes de fornecer respostas personalizadas e precisas.
- Integração com outras tecnologias: O processamento de linguagem natural e a IA conversacional serão cada vez mais integrados a outras tecnologias, como realidade virtual e aumentada, para criar experiências de usuário mais imersivas e envolventes.
Considerações finais
O processamento de linguagem natural e a IA de conversação estão evoluindo rapidamente e suas aplicações estão se tornando mais prevalentes em nossas vidas diárias. Os novos avanços do Google nesses campos por meio de seu Universal Speech Model (USM) mostraram o potencial de causar impactos significativos em vários setores, fornecendo aos usuários uma experiência mais personalizada e intuitiva. O USM foi treinado em uma grande quantidade de dados de fala e texto de mais de 300 idiomas e é capaz de reconhecer idiomas com poucos recursos e baixa disponibilidade de dados. O modelo demonstrou desempenho de ponta em vários conjuntos de dados de fala e tradução, alcançando reduções significativas nas taxas de erro de palavras em comparação com outros modelos.
Além disso, a integração de PNL e IA conversacional tornou-se cada vez mais comum, com chatbots e assistentes virtuais sendo usados em vários setores, incluindo saúde, finanças e educação. A capacidade de compreender e gerar a linguagem humana permitiu que esses sistemas fornecessem respostas personalizadas e precisas aos usuários, melhorando a eficiência e a escalabilidade.
Olhando para o futuro, espera-se que o processamento de linguagem natural e a IA de conversação continuem avançando, com possíveis melhorias em precisão, personalização e reconhecimento de emoções. Além disso, à medida que essas tecnologias se tornam mais integradas com outras tecnologias emergentes, como realidade virtual e aumentada, as possibilidades de experiências de usuário envolventes e envolventes continuarão a crescer.
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