Escute, descubra e impressione com Inteligência Artificial: o que é e aplicações práticas para Social Media

Em 2001, o lançamento do filme de Steven Spielberg, AI – Inteligência Artificial, gerou uma enorme repercussão na opinião pública sobre os caminhos possíveis de desenvolvimento desta tecnologia. É possível que robôs e máquinas se aproximem tanto do ser humano?

Inteligência Artificial é um ramo da ciência da computação que trabalha para que máquinas se aproximem de qualidades que até então eram exclusivamente humanas: a inteligência.

Mas apesar da evolução cada vez mais relevante desta ciência, a inteligência das máquinas são extremamente diferentes da humana. O cérebro humano possui características analíticas, criativas, emocionais e críticas das quais uma rede neural artificial até hoje não conseguiu sequer se aproximar.

Mas, mais relevante que a distinção das forças encontradas na inteligência humana e na artificial, é a complementaridade delas.

Ao aceitar eficiência e agilidade das máquinas em atividades braçais e repetitivas, nos libertamos desses comportamentos e passamos a explorar cada vez mais habilidades humanas.

Neste conteúdo vamos nos aprofundar em:

• O que é Inteligência Artificial
• O mito de superação do ser humano
• Aplicações práticas de IA no dia a dia
• Benefícios e vantagens desta tecnologia
• Principais conceitos de IA
• Um aprofundamento em Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional
• Casos de uso de Inteligência Artificial em atividades de Social Media
• Cenário brasileiro
• Exemplos práticos
• e mais

Boa leitura!

Chico Xavier e Inteligência Artificial

Chico Xavier foi um médium brasileiro e um dos principais nomes do espiritismo.

Apesar de ter mais de 412 livros em seu nome, o médium alegava ter psicografado-os em nome de espíritos que falavam diretamente com ele.

Em 2017, a STILINGUE se propôs a investigar a obra de Chico usando Inteligência Artificial e responder: as obras têm estilos diferentes? Os autores são suficientemente diferentes entre si?

Utilizando técnicas de Aprendizado de Máquina e Deep Learning, nós testamos as obras psicografadas pelos principais autores do médium: Emmanuel, André Luiz e Humberto Campos.

Depois de criar bots capazes de imitar os autores com elevada taxa de precisão, o teste final consistia em confundir a máquina: ao misturar os textos de diferentes autores, a taxa de erro disparou e os modelos eram incapazes de identificar os padrões estilísticos de cada entidade espírita, atestando assim personas comprovadamente distintas nos textos.

Mas, afinal, o que é essa tecnologia que atestou a genialidade do médium e como, de fato, funciona a Inteligência Artificial?

O que é Inteligência Artificial?

Segundo o dicionário de Oxford:

Artificial
adjetivo de dois gêneros
1.
que envolve artifício.
que não revela naturalidade; afetado.
2.
produzido pela mão do homem, não pela natureza; postiço.
3.
em que há dissimulação; fingido.

Inteligência artificial é, então, um ramo da ciência da computação que atua na capacidade de máquinas replicarem o funcionamento do cérebro humano, reproduzindo suas habilidades de pensar e raciocinar.

A técnica é desenvolvida para identificar variáveis, decidir e solucionar problemas sem a interferência humana.

Inteligência Artificial e a superação da raça humana

Você já ouviu falar na história do Deep Blue? 

Em 1997, o supercomputador da IBM, chamado Deep Blue, venceu o enxadrista russo Garry Kasparov.

Depois de uma série de 6 partidas, a máquina destronou o maior campeão de xadrez de até então.

Essa é uma das primeiras histórias de grande repercussão midiática sobre Inteligência Artificial e as interferências práticas visíveis desta tecnologia. Ela estimulou discussões que encontramos até hoje, como, até onde a Inteligência Artificial consegue chegar? Quais impactos desta tecnologia no mundo que conhecemos? A máquina é capaz de superar o ser humano? A Inteligência Artificial é mais inteligente que o ser humano?

Elon Musk, CEO da Tesla, empresário e filantropo, já se posicionou sobre o assunto e afirmou: “a inteligência artificial ameaça a existência da nossa civilização”, alertando para os impactos do uso da tecnologia sem supervisão.

O debate é acirrado e há representantes das duas visões.

Na edição de 2021 do evento SXSW, Kai-Fu Lee, especialista no assunto, defendeu o outro lado da moeda: “a IA irá realmente nos libertar de ter de fazer os trabalhos rotineiros, para que sejamos capazes de nos concentrar nas coisas emocionantes, divertidas e apaixonantes, e essas, afinal, são as razões pelas quais viemos a esta terra“. 

Prós e contras listados, aceitar a complementaridade da IA às habilidades humanas é um caminho extremamente fértil, que pode (e já traz!) muitos frutos.

Aqui na STILINGUE, por exemplo, nós acreditamos que a tecnologia é aliada do ser humano, capaz de liberar o tempo e libertar a mente dos profissionais, para que eles se dediquem a atividades que apenas nós, humanos, somos capazes de performar com qualidade, clareza e consistência. 

IA no dia a dia

Aplicações de Inteligência Artificial hoje já são comuns e facilmente identificadas no dia a dia dos brasileiros. Algumas estão tão entranhadas no nosso cotidiano que muitas vezes nem percebemos a complexidade por trás.

Alguns exemplos desses usos são:

• Opções de recomendação, seja de rotas sugeridas pelo Waze, de novos produtos na Amazon ou ainda filmes indicados pela Netflix, por exemplo;
• Automação de processos industriais;
• Carros autônomos, sem motoristas, da Tesla;
• Chatbots de atendimento;
• Sistemas de tradutores de idiomas;
• Assistentes virtuais como SIRI;

Benefícios

Todos estes casos são clássicos exemplos de como o uso de Inteligência Artificial traz ganhos significativos para experiência dos consumidores, melhora no desempenho e eficiência das operações e impactos positivos econômicos para as empresas.

Se a IA é apontada como um meio facilitador para libertar os profissionais de atividades capazes de serem automatizadas e impulsionadas pela tecnologia, os impactos e benefícios desenham para um cenário cada vez mais claro com:

• Redução de erros
• Automação de trabalhos repetitivos
• Maior precisão e taxa de acerto
• Mais agilidade
• Melhorias na experiência do consumidor
• entre outros

IA Simbólica versus IA Conexionista

Inicialmente, a Inteligência Artificial foi categorizada segundo duas abordagens: a Simbólica e a Conexionista. 

Enquanto na IA Simbólica consideram-se os mecanismos que efetuam transformações a partir de símbolos, como letras, números ou palavras; na IA Conexionista, o funcionamento se inspira nos neurônios e simulam os mecanismos do cérebro humano.

A base da IA Simbólica é descrever o mundo através de uma linguagem formal que possa ser manipulada por computadores, ou seja, por meio de algoritmos eficientes que possam consultar e inferir dados dessas descrições.

Já o Deep Learning é um exemplo de tecnologia com abordagem Conexionista. Nesta técnica, a máquina desenvolve capacidade de adquirir aprendizados profundos, imitando a rede neural do cérebro.

Muitos ainda apontam uma terceira abordagem denominada IA Evolucionária que é inspirada na evolução natural, incluindo conceitos como ambiente, fenótipo, genótipo, seleção e morte em ambientes artificiais.

Principais conceitos de Inteligência Artificial

Agora que entendemos de forma prática como a Inteligência Artificial e suas aplicações afetam diretamente a vida de milhares de pessoas atualmente e as principais categorizações desta tecnologia, vamos conhecer alguns termos e conceitos que teorizam estes desenvolvimentos: quais são os conhecimentos e habilidades capazes de gerar estas evoluções?

1. NLP ou Processamento de Linguagem Natural

Natural Language Processing ou Processamento de Linguagem Natural é a habilidade dos computadores entenderem, processarem e manipularem a linguagem humana.

Muito provavelmente você já ouviu falar de Python ou Java, certo? Estas são linguagens de programação, desenvolvidas pelos programadores para criar sistemas e aplicações.

O NLP, então, é o que une estes dois universos: ele opera como um tradutor que permite que a tecnologia entenda o usuário mesmo ele utilizando a linguagem exclusivamente humana.  

O desafio comumente encontrado aqui é conseguir compreender verdadeiramente as regras gramaticais, sintaxe, coloquialismo, internetês, especificidades de cada idioma.

Você já parou para pensar em como a linguagem humana é complexa? Cheia de ambiguidades e especificidades?

Se eu pedir para você desenhar um banco, você desenharia um móvel para se sentar ou uma representação de uma instituição financeira?

Da mesma forma, imagine uma máquina se deparando com o seguinte tweet:

“OMG! Que sdds que eu to de receber um cafuné”

Ao ler este conteúdo com técnicas de Processamento de Linguagem Natural os dispositivos seriam capacitados a compreender que interações como “OMG” e “sdds” são referências típicas da internet a outras expressões e termos (no caso, “Oh Meu Deus” e “saudades”).

Para além disso, compreender também que cafuné é uma terminologia tipicamente brasileira que se refere a um tipo de afago e carícia na cabeça, de cunho positivo.

Os sistemas de NLP são desenvolvidos para não entender exclusivamente o significado literal de cada termo, mas sim considerar aspectos como:

• Contexto do conteúdo;
• Significados sintáticos;
• Significados semânticos;
• Sentimentos;
• etc

Por isso é extremamente importante o uso de tecnologias específicas para cada objetivo. Por exemplo, fazer uso de uma tecnologia desenvolvida na língua materna trará benefícios mais nítidos, justamente por já considerar todos esses nuances em sua metodologia.

A STILINGUE é uma plataforma multicanal com IA especializada em Português-Brasil. Este desenvolvimento direcionado é o que torna possível uma compreensão genuína do que se diz em ambiente digital brasileiros, com todas as gírias, expressões locais, internetês e coloquialismo.

2. Machine Learning

O Aprendizado de Máquina ou Machine Learning é uma das vertentes mais conhecidas da Inteligência Artificial. Trata-se da habilidade de treinar máquinas para aprender com dados. 

Utilizando um elevado montante de dados, o Machine Learning possibilita máquinas a realizarem previsões e ações sem a necessidade de assistência de um programador.

Análises preditivas, identificação de tendências, previsão de comportamentos são exemplos de programações que tipicamente fazem uso de técnicas de machine learning.

Quando você assiste um filme em um streaming, por exemplo, e logo em seguida surge uma recomendação com base no seu perfil, é um caso típico de uso de Machine Learning. Avaliando o comportamento de milhares de outros consumidores, a tecnologia foi capaz de compreender um padrão e prever seu possível interesse no título.

Nas empresas, o Aprendizado de Máquina possibilita ganhos de produtividade, eficiência operacional, entendimento de mudanças comportamentais mais sutis dos consumidores e mais.

O Bradesco, por exemplo, adota técnicas de Machine Learning para avaliar a repercussão e resultados de campanhas de marketing, através da automatização de classificação de sentimento das interações. A acurácia de 83,5% nas classificações de sentimento via STILINGUE gerou 145h economizadas pelo time de Estratégia de Dados do Bradesco em 2020.

3. Deep Learning

O Aprendizado Profundo ou Deep learning é construído sobre redes neurais artificiais, um tipo de modelo de Machine Learning estruturado para se aproximar cada vez mais com o funcionamento dos neurônios de um cérebro humano. 

Técnicas de Deep Learning foram responsáveis, por exemplo, por melhorar significativamente a experiência do usuário com pesquisas em buscadores da web.

Falamos também um pouco sobre Deep Learning quando contamos a história do projeto Chico Xavier da STILINGUE e a análise dos espíritos assumidos pelo médium.

Um dos principais benefícios de uma rede neural é a resolução de problemas muito complexos à medida que há uma enorme quantidade de neurônios artificiais trabalhando juntos.

4. Computer Vision

Quando falamos em Visão Computacional ou Computer Vision, falamos na habilidade das máquinas “enxergarem”, ou seja, extraírem informações e dados de imagens semelhante ao comportamento humano.

Assim, máquinas tornam possível o reconhecimento de rostos, logos, objetos, textos e marcas em pixels.

Aplicações práticas em Social Media

Falamos há pouco sobre usos comuns de IA que podem ser encontrados no nosso dia a dia: opções de filmes sugeridos, sistemas tradutores de idiomas, assistentes virtuais como ALEXA ou SIRI e outros.

Uma área da comunicação que também faz uso frequente de IA para aprimorar e potencializar operações e experiências é Social Media.

Nas redes sociais, as aplicações práticas de IA englobam tanto práticas de Social Listening quanto em Responding. Nos dois casos, é possível perceber ganhos significativos operacionais.

Por exemplo, no lançamento da marca CNN Brasil, a emissora pôde acompanhar em tempo real um volume significativo de menções nas redes sociais que levou a uma mudança estratégica de produção de conteúdo digital, impactando diretamente nas editorias mais lidas do site.

Enquanto isso, quando falamos em otimizações para atendimento ao cliente e Responding, a companhia aérea AZUL consegue garantir atendimento de qualidade, ágil e eficiente em turnos diários das 6 a.m até a 1 a.m.

De forma prática, então, é possível identificar IA para Social Media em funcionalidades como:

• Tagueamento automático;
• Qualificação automática de sentimento (positivo, neutro, negativo);
• Identificação de gênero do publicador;
• Análise e resumo de grande quantidade de dados;
• Reconhecimento de logos, palavras, rostos em imagens;
• Chatbots para SAC 2.0;

Uma plataforma com IA poderia, por exemplo, coletar uma publicação como esta:

“@Mariana_Bastos: Por favoooorr Garoto, meu sonho de princesa é a volta dos chocolates Personalidades dos anos 90 <3”

E identificar informações como:

• Publicador do gênero feminino;
• Apesar do uso de um termo ambíguo (“Garoto”), reconhecer pelo contexto inserido que se trata de uma referência à marca de chocolates;
• Aplicar tags de acordo com a operação, que podem ser desde “Sugestões” até “Catálogo” ou “Licenciados”;
• Qualificar o sentimento como positivo;

Em evoluções da análise, compreender que quando nos aproximamos da Páscoa, esse tipo de conteúdo “Sugestão” registra aumentos significativos nas redes sociais, com pedidos de internautas saudosistas. E, então, revelar uma nova oportunidade de negócio para a marca.

Inteligência Artificial no Brasil

Apesar de ser um tema com investimentos e grandes players no mercado internacional, no Brasil cada vez mais se torna uma realidade. Segundo a consultoria IDC, especializada em inteligência de mercado, neste ano, a estimativa é que IA poderá gerar investimentos de aproximadamente R$2.4 bilhões.

Abaixo listamos 3 projetos e empresas que utilizam tecnologia brasileira para você conhecer:

1. STILINGUE Inteligência Artificial: plataforma multicanal pioneira para resumir e interpretar a voz do cliente em um único local.
2. Centro de Inteligência Artificial do Brasil: parceria da IBM com a Fapesp/USP para implementar o mais moderno centro dedicado ao desenvolvimento de estudos e à pesquisa de ponta em IA no país.
3. KUNUMI: startup de inteligência artificial criada por Nivio Ziviani, professor e pesquisador da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).

O potencial e as oportunidades criadas por uma tecnologia cada vez mais robusta como IA são inquestionáveis. Unindo forças com as habilidades inerentes aos seres humanos, quais seriam as limitações?