O Papel da Inteligência Artificial e do Machine Learning no Reconhecimento de Fala
Papel da Inteligência Artificial e do Machine Learning no Reconhecimento de Fala
Durante muito tempo, as pessoas quiseram poder falar com máquinas. Desde que começaram a construir computadores, cientistas e engenheiros têm tentado incorporar o reconhecimento de fala no processo. No ano de 1962, a IBM introduziu a 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 faladas, Shoebox instruiu uma máquina de adicionar para calcular e imprimir respostas a 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 adição conectada através de um sistema de relé.
Com o tempo, esta tecnologia desenvolveu-se e hoje muitos de nós interagimos rotineiramente com computadores por voz. Os assistentes de voz mais populares hoje são Alexa da Amazon, Siri da Apple, Google Assistente 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 através de vozes sintetizadas. Os usuários podem fazer perguntas aos assistentes, controlar dispositivos de automação residencial e reprodução de mídia via voz e gerenciar outras tarefas básicas, como e-mail, listas de tarefas e calendários com comandos verbais. Quanto mais usamos esses dispositivos orientados 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, mesmo que a IA esteja muito incorporada em nossa vida cotidiana. Na verdade, tem sido há décadas. Mas a verdade é que foi de fato ficção científica que, no iníciodo século 20, familiarizou o público com robôs humanos artificialmente inteligentes. Nos anos 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 havia uma razão pela qual as máquinas não pudessem (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 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". Esta definição foi apresentada numa conferência no Dartmouth College em 1956 e indicou o início da investigação em IA. A partir daí, a IA floresceu.
No mundo moderno, a inteligência artificial é onipresente. Tornou-se mais popular graças ao aumento dos volumes de dados, algoritmos avançados e melhorias no poder de computação e armazenamento. Principalmente a aplicação de IA está ligada a tarefas intelectuais. Usamos IA para tradução, reconhecimento de objetos, rosto e fala, deteção de tópicos, análise de imagens médicas, processamento de linguagem natural, filtragem de redes sociais, jogo de xadrez, etc.
Aprendizagem automática
Machine learning é uma aplicação de inteligência e refere-se a sistemas que têm a capacidade de melhorar a partir de a 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.
Quando se fala em machine learning, é importante mencionar o deep learning. Vamos começar dizendo que uma das principais ferramentas usadas no deep learning são as redes neurais artificiais. 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. Assim, o deep learning é uma forma especializada de aprendizagem automática baseada em redes neurais artificiais cujo objetivo é replicar a forma como os humanos aprendem e isso serve como uma ótima ferramenta para encontrar padrões que são muito numerosos para um programador ensinar a máquina. Nos últimos dois anos, tem-se falado muito sobre carros sem condutor e como eles podem mudar as nossas vidas. A tecnologia de aprendizagem profunda 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 aprendizagem profunda também desempenha o papel principal no controle de voz em dispositivos como tablets, telefones, geladeiras, TVs, etc. As empresas de comércio eletrônico geralmente usam redes neurais artificiais como um sistema de filtragem que tenta prever e mostrar os itens que um usuário gostaria de comprar. A tecnologia de aprendizagem profunda também é usada na área médica. Ajuda os investigadores do cancro a detetar automaticamente as células cancerígenas e, por conseguinte, representa um enorme progresso no tratamento do cancro.
Reconhecimento de fala
Tecnologia de reconhecimento de fala serve para identificar palavras e as frases formam a língua falada e convertem-nas num formato legível para a máquina. Embora alguns programas só possam identificar um número limitado de frases, alguns programas de reconhecimento de fala mais sofisticados podem decifrar fala natural.
Há obstáculos a ultrapassar?
Embora conveniente, a tecnologia de reconhecimento de fala nem sempre corre bem e ainda tem alguns problemas para resolver, pois é continuamente desenvolvida. Os problemas que podem surgir podem incluir, entre outros, os seguintes: a qualidade da gravação pode ser inadequada, pode haver ruídos no fundo que dificultam a compreensão do orador, também o orador pode ter um sotaque ou dialeto muito forte (você já ouviu o dialeto Geordie?), etc.
O reconhecimento de fala desenvolveu-se bastante, mas ainda está longe de ser perfeito. Nem tudo é só palavras, máquina ainda não podem fazer muitas coisas que os seres humanos podem: eles não podem ler a linguagem corporal ou reconhecer o tom sarcástico na voz de alguém. As pessoas muitas vezes não se pronunciam cada palavra da maneira correta e eles tendem a encurtar algumas palavras. Por exemplo, quando falando rápido e informalmente, falantes nativos de inglês muitas vezes pronunciam "going para" como "ir". Todos os itens acima, causa obstáculos para as máquinas que eles estão tentando superar, mas ainda há um longo caminho pela frente. É É importante destacar que, à medida que mais e mais dados são alimentados para esses algoritmos; os desafios parecem diminuir. O futuro da fala automatizada O reconhecimento parece ser brilhante.
As interfaces de utilizador alimentadas por voz estão a tornar-se cada vez mais disponível e popular nos lares. Pode até tornar-se O próximo plataforma em tecnologia.
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