Máquina ‘imita’ pessoa real e engana alunos de ciência da computação

O que você precisa saber

Os robôs (ou bots) estão em alta. Microsoft e Facebook já começaram seus planos de utilizá-los para substituir os aplicativos convencionais, embora as ferramentas ainda estejam longe de estarem prontas para o uso do público. No entanto, há muitos outros projetos interessantes de robôs para chat em desenvolvimento, e um exemplo disso veio dos Estados Unidos, na universidade Georgia Tech.

Ashok Goel, um professor de ciência da computação, decidiu arrumar uma nova assistente para ajudar os alunos de uma classe de ciência da computação e responder as suas dúvidas online. Jill Watson realizou esta tarefa satisfatoriamente, e chegou a ser indicada à premiação de assistente do ano.

Goel utilizou o supercomputador Watson (daí o nome Jill Watson), da IBM, para criar um sistema capaz de compreender as dúvidas dos estudantes e dar uma resposta adequada. O resultado foi tão bom que os estudantes chegaram a suspeitar da eficiência de Jill, mas não tiveram certeza de que não se tratava de uma humana do outro lado até que o professor fez a revelação após os exames finais.

A ideia nasceu do fato que o professor e seus assistentes recebem 10 mil perguntas por semestre de alunos por meio do fórum do curso. Responder a isso tudo dá trabalho, e por isso ele pensou em como seria possível automatizar a função. Ele reuniu alguns estudantes e a IBM para usar a inteligência artificial de Jill para fazer a tarefa.

Para que Jill desenvolvesse a capacidade de responder aos questionamentos dos alunos, o professor precisou treiná-la. Isso foi feito apresentando à robô as publicações dos semestres passados, para que a inteligência artificial aprendesse os questionamentos comuns e como responder a eles. Durante os testes, os resultados não foram muito bons inicialmente, mas foram melhorando com o tempo e com alguns ajustes, chegando ao ponto de se tornar bons o suficiente para se tornar uma ferramenta prática.

Esta é uma característica comum de sistemas de aprendizado de máquina, como é chamada esta técnica em que um computador é apresentado a um grande volume de informações até identificar padrões para poder extrair conclusões e realizar uma tarefa. Quanto mais tempo e informações absorvidas, melhor são as respostas.