O papel da inteligência artificial e do aprendizado de máquina no reconhecimento de fala
Papel da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina no Reconhecimento de Fala
Por muito tempo, as pessoas queriam poder falar com as máquinas. Desde que começaram a construir computadores, cientistas e engenheiros tentaram incorporar o reconhecimento de fala ao processo. No ano de 1962, a IBM lançou o Shoebox, uma máquina de reconhecimento de fala que podia fazer cálculos matemáticos simples. Este dispositivo inovador reconheceu e respondeu a 16 palavras faladas, incluindo os dez dígitos de "0" a "9". Quando um número e palavras de comando como "mais", "menos" e "total" eram falados, Shoebox instruía uma máquina de somar a calcular e imprimir respostas para problemas aritméticos simples. A caixa de sapatos era operada falando em um microfone, que convertia sons de voz em impulsos elétricos. Um circuito de medição classificou esses impulsos de acordo com vários tipos de sons e ativou a máquina de somar acoplada por meio de um sistema de relé.
Com o tempo, essa tecnologia se desenvolveu e hoje muitos de nós interagimos rotineiramente com nossos computadores por voz. Os assistentes de voz mais populares hoje são Alexa da Amazon, Siri da Apple, Google Assistant e Cortana da Microsoft. Esses assistentes podem executar tarefas ou serviços para um indivíduo com base em comandos ou perguntas. Eles são capazes de interpretar a fala humana e responder por meio de vozes sintetizadas. Os usuários podem fazer perguntas a seus assistentes, controlar dispositivos de automação residencial e reprodução de mídia por voz e gerenciar outras tarefas básicas, como e-mail, listas de tarefas e calendários com comandos verbais. Quanto mais usamos esses dispositivos acionados por voz, mais nos tornamos dependentes da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina.
Inteligência artificial (IA)
Quando você diz inteligência artificial (IA), muitas pessoas podem pensar que você está falando de ficção científica, embora a IA esteja muito incorporada em nossa vida cotidiana. Na verdade, tem sido há décadas. Mas a verdade é que foi de fato a ficção científica que, no início doséculo 20, familiarizou o público com robôs semelhantes a humanos artificialmente inteligentes. Na década de 50 os conceitos de IA passaram cada vez mais no foco de interesse de cientistas e filósofos. Naquela época, o jovem matemático britânico Alan Turing sugeriu que não há uma razão para que as máquinas não possam (assim como os humanos) resolver problemas e tomar decisões com base nas informações disponíveis. Mas naquela época, os computadores não tinham a possibilidade de memorizar o que é fundamental para a inteligência. Tudo o que eles fizeram foi executar comandos. Mas ainda assim, foi Alan Turing quem estabeleceu o objetivo fundamental e a visão da inteligência artificial.
Amplamente reconhecido como o pai da IA é John McCarthy, que cunhou o termo inteligência artificial. Para ele, a IA era: "a ciência e a engenharia de fazer máquinas inteligentes". Essa definição foi apresentada em uma conferência no Dartmouth College em 1956 e indicou o início da pesquisa em IA. A partir de então, a IA floresceu.
No mundo moderno, a inteligência artificial é onipresente. Tornou-se mais popular graças ao aumento do volume de dados, algoritmos avançados e melhorias no poder de computação e armazenamento. A maioria das aplicações de IA está conectada a tarefas intelectuais. Usamos IA para tradução, reconhecimento de objetos, rostos e fala, detecção de tópicos, análise de imagens médicas, processamento de linguagem natural, filtragem de redes sociais, jogo de xadrez etc.
Aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é uma aplicação de inteligência e refere-se a sistemas que têm a capacidade de melhorar a partir de sua própria experiência. O mais importante aqui é que o sistema precisa sabe reconhecer padrões. Para poder fazer isso, o sistema precisa ser treinado: o algoritmo é alimentar grandes quantidades de dados, então em algum momento é capaz de identificar padrões. O objetivo é permitir que os computadores aprendam automaticamente, sem intervenção ou assistência humana.
Ao falar sobre aprendizado de máquina, é importante mencionar o aprendizado profundo. Vamos começar dizendo que uma das principais ferramentas usadas no aprendizado profundo são as redes neurais artificiais. Esses são algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, embora tendam a ser estáticos e simbólicos, e não plásticos e analógicos como o cérebro biológico. Portanto, o aprendizado profundo é uma forma especializada de aprendizado de máquina baseada em redes neurais artificiais, cujo objetivo é replicar a maneira como os humanos aprendem e isso serve como uma ótima ferramenta para encontrar padrões que são numerosos demais para um programador ensinar a máquina. Nos últimos dois anos, tem havido muita conversa sobre carros sem motorista e como eles podem mudar nossas vidas. A tecnologia de deep learning é a chave aqui, porque reduz os acidentes, permitindo que o carro distinga um pedestre de um hidrante ou reconheça um sinal vermelho. A tecnologia de aprendizado profundo também desempenha o papel principal no controle de voz em dispositivos como tablets, telefones, geladeiras, TVs etc. As empresas de comércio eletrônico costumam usar redes neurais artificiais como um sistema de filtragem que tenta prever e mostrar os itens que um usuário gostaria de comprar. A tecnologia de aprendizado profundo também é usada na área médica. Ele ajuda os pesquisadores do câncer a detectar automaticamente as células cancerígenas e, portanto, representa um tremendo progresso no tratamento do câncer.
Reconhecimento de fala
A tecnologia de reconhecimento de fala serve para identificar palavras e frases formam a língua falada e convertê-las em um formato legível para a máquina. Embora alguns programas possam identificar apenas um número limitado de frases, alguns programas de reconhecimento de fala mais sofisticados podem decifrar fala natural.
Existem obstáculos a serem superados?
Embora conveniente, a tecnologia de reconhecimento de fala nem sempre funciona bem e ainda tem alguns problemas a serem resolvidos, pois é continuamente desenvolvida. Os problemas que podem surgir podem incluir, entre outros, o seguinte: a qualidade da gravação pode ser inadequada, pode haver ruídos de fundo que dificultam a compreensão do locutor, também o locutor pode ter um sotaque ou dialeto muito forte (você já ouviu o dialeto Geordie?), etc.
O reconhecimento de fala se desenvolveu bastante, mas ainda está longe de ser perfeito. Nem tudo é apenas sobre palavras, máquina ainda não podem fazer muitas coisas que os humanos podem: eles não podem ler a linguagem corporal ou Reconheça o tom sarcástico na voz de alguém. As pessoas muitas vezes não pronunciam cada palavra da maneira correta e eles tendem a encurtar algumas palavras. Por exemplo, quando falando rápido e informalmente, os falantes nativos de inglês costumam pronunciar "going para" como "indo". Todos os itens acima, causam obstáculos para as máquinas que eles estão tentando superar, mas ainda há um longo caminho pela frente. É importante destacar que, à medida que mais e mais dados são alimentados para aqueles específicos Algoritmos; os desafios parecem diminuir. O futuro da fala automatizada O reconhecimento parece ser brilhante.
As interfaces de usuário baseadas em voz estão se tornando cada vez mais disponível e popular nas famílias. Pode até se tornar o próximo plataforma em tecnologia.
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