Assistente virtual

Conceitos e tecnologias essenciais

Os assistentes virtuais funcionam processando os pedidos dos utilizadores através de uma cadeia que envolve frequentemente vários componentes de IA. Em primeiro lugar, o reconhecimento de voz converte a linguagem falada em texto. Em seguida, as técnicas de PNL analisam este texto para compreender a intenção do utilizador e extrair entidades-chave. Esta compreensão permite que o VA interaja com várias API ou funções internas para satisfazer o pedido, como pesquisar na Web, gerir horários, controlar dispositivos domésticos inteligentes ou aceder a informações específicas. Os modelos de aprendizagem profunda (DL), especialmente os modelos sequência a sequência e os transformadores, são muito utilizados para melhorar a precisão da compreensão da linguagem e da geração de respostas. A melhoria contínua baseia-se frequentemente na análise das interações e, por vezes, incorpora técnicas como a aprendizagem por reforço a partir do feedback humano (RLHF).

Assistentes virtuais vs. Chatbots

Embora tanto os assistentes virtuais como os chatbots participem em conversações, o seu âmbito é diferente. Os chatbots são normalmente concebidos para tarefas de conversação mais específicas, como responder a perguntas frequentes num sítio Web ou lidar com interações simples de serviço ao cliente num domínio definido. Os assistentes virtuais, como o Amazon Alexa ou o Google Assistant, oferecem geralmente uma gama mais ampla de capacidades, integrando-se com vários serviços, gerindo informações pessoais (calendários, lembretes) e controlando dispositivos externos. Os assistentes virtuais pretendem ser ajudantes de uso geral, enquanto os chatbots são frequentemente especialistas.

Aplicações no mundo real

Os assistentes virtuais estão integrados em várias plataformas e dispositivos, tendo um impacto significativo na vida quotidiana e nas operações comerciais.

1. Casa inteligente e produtividade pessoal: Os VAs, como a Siri e o AssistenteGoogle , permitem aos utilizadores controlar luzes e termóstatos inteligentes, reproduzir música, definir temporizadores, gerir calendários e obter actualizações meteorológicas através de comandos de voz. Funcionam como hubs centrais para gerir tarefas pessoais e dispositivos ligados.
2. Automatização do serviço ao cliente: As empresas implementam VAs avançados para lidar com questões complexas dos clientes, indo além dos simples chatbots. Estes VAs podem autenticar utilizadores, aceder a informações de contas, processar transacções e fornecer apoio personalizado, muitas vezes passando para agentes humanos apenas quando necessário. Isto melhora a eficiência e a experiência do cliente, conforme discutido nos recursos sobre IA no serviço ao cliente.

Relevância em IA e ML

Os assistentes virtuais são uma área de aplicação importante que impulsiona a investigação e o desenvolvimento em IA de conversação, modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) e interação homem-computador. Para funcionarem eficazmente, exigem uma integração sofisticada de múltiplas capacidades de IA e grandes quantidades de dados de treino. O impulso para assistentes mais naturais, conscientes do contexto e proactivos alimenta a inovação em áreas como a personalização e a compreensão da intenção do utilizador com maior precisão. Embora baseados principalmente na linguagem, os futuros VAs poderão integrar a Visão por Computador (CV), utilizando potencialmente modelos como Ultralytics YOLO para tarefas como a Deteção de Objectos, para compreender o contexto visual, colmatando ainda mais o fosso entre os assistentes digitais e o mundo físico. Plataformas como o Ultralytics HUB facilitam a formação e a implementação de modelos de IA que podem tornar-se componentes de sistemas tão avançados. Abordar as questões éticas da IA, como a privacidade dos dados e o enviesamento algorítmico, é também crucial para o seu desenvolvimento.