O desafio da garantia de qualidade dos produtos na era da computação cognitiva

A computação cognitiva tem como objetivo simular processos de pensamento humano por meio de algoritmos de aprendizagem, tendo como pilares a inteligência artificial e a aprendizagem de máquina.

O conceito de computação cognitiva está muito próximo ao da IA, mas podemos considerar, de maneira geral, que a computação cognitiva é uma arquitetura de subsistemas de IA utilizando várias metodologias de aprendizado de máquina” – Lynne Parker (diretora da divisão de sistemas de informação da Fundação Nacional de Ciências dos Estados Unidos)

Para se aproximar da forma como o cérebro humano funciona, são utilizados mineração de dados, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural. Refere-se a sistemas que “aprendem e raciocinam” a partir de interações com os humanos. A ideia não é substituir o cérebro humano, mas potencializá-lo para que pessoas e máquinas possam trabalhar de forma colaborativa na busca por melhores resultados.

O primeiro sistema cognitivo foi o IBM Watson, apresentado em 2011 através da participação no Jeopardy, uma competição de perguntas e respostas. O IBM Watson conseguiu responder a perguntas simples e complexas demonstrando o poder do sistema cognitivo. 


Atualmente, já existem outros sistemas cognitivos, como a Apple Siri, Microsoft Cortana, Google Now, e Amazon Echo. Há também o mensageiro inteligente do Google chamado Allo, que permite o processamento de texto e voz em linguagem natural e uma melhor classificação da informação, permitindo respostas mais assertivas.

Outra tecnologia que está aproveitando as vantagens da computação cognitiva é a de chatbots, que são softwares que funcionam dentro de aplicações de mensagens e que são capazes de realizar atendimentos e automatizar tarefas. Os chatbots podem, ainda, simular um ser humano em uma conversa podendo interpretar, compreender e prever ações dos usuários e ainda aprender novas informações com as metodologias de aprendizagem de máquina.

Outras aplicações estão nas áreas médicas permitindo diagnósticos mais assertivos, na música com o exemplo do MusicGeek (que utiliza o Watson para pesquisar sites e mídias sociais identificando tendências), na área da internet das coisas, entre outras.

Considerando este cenário, quais seriam alguns dos desafios para garantir a qualidade de sistemas que utilizam a computação cognitiva?

O primeiro desafio seria garantir que uma dada resposta ou ação é a melhor possível. Os usuários vão tentar interagir com os sistemas da forma como estão acostumados no dia a dia, e o desafio é conseguir a correta classificação da informação tanto no processamento de linguagem natural quanto os de dados não estruturados como texto, imagem, vídeos e etc.

Um teste que envolve esse tipo de situação é o Teste de Turing que consiste em avaliar o comportamento de uma máquina quanto a inteligência comparado a um ser humano. Para a realização deste teste é necessário uma pessoa no papel do “interrogador”, que fará perguntas a duas “entidades ocultas” sendo uma delas um humano e a outra um computador. O objetivo do interrogador é tentar identificar qual das “entidades” é o humano e qual é a máquina através do diálogo.


Além disso, a busca pela melhor experiência do usuário é um outro grande desafio. Um exemplo disso ocorre com os chatbots, em que dependendo do canal (Facebook, Telegram, WhatsApp etc.) através da qual o usuário está interagindo, a forma como a informação é disponibilizada pode ser diferente devido a limitações das interfaces.

Considerando que cada usuário pode interagir através de uma interface diferente e com solicitações diferentes, resultando em vários fluxos possíveis, tanto a realização de testes, de um chatbot por exemplo, quanto automatização desses testes (que podem depender muito da interface) podem ser considerados grandes desafios. Para saber mais, clique aqui.

Outra questão importante é a segurança da informação: carros e casas inteligentes podem ser hackeadas, chatbots podem potencializar engenharia social e entre outros exemplos. Manter a confiabilidade da informação impedindo que a inteligência seja corrompida, onde alguma informação errada é compreendida como correta – como aconteceu com a Tay da Microsoft -, é um pouco complexo, pois a aprendizagem ocorre através da interação com os usuários.

A área de garantia de qualidade dos produtos que utilizam a computação cognitiva possui vários desafios. Vimos alguns neste pois, mas são muitas variáveis que precisam ser estudadas e acompanhadas para não impactar negativamente a experiências dos usuários com a empresa.

No próximo post, vamos discutir mais sobre os impactos que a utilização de chatbots exercem na segurança da informação, vista que esta tecnologia que está mais comum a cada dia.

Até a próxima!

Referências:

  • KELLY, John E. Computing, cognition and the future of knowing How humans and machines are forging a new age of understanding. IBM Research and Solutions Portfolio. 2015
  • KELLY, John E; HAMM, Steve. Smart Machines: IBM’s Watson and the Era of Cognitive Computing. 2013
  • MARR, Bernard. What Everyone Should Know About Cognitive Computing. mar 2016. 
  • NUNES, Samantha. COMPUTAÇÃO COGNITIVA NO ÂMBITO CORPORATIVO: uma perspectiva em segurança da informação. December 2016
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