{"id":23663,"date":"2022-02-23T16:20:30","date_gmt":"2022-02-23T19:20:30","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/br\/?p=23663"},"modified":"2022-02-23T16:20:30","modified_gmt":"2022-02-23T19:20:30","slug":"projeto-cairaoke-construindo-assistentes-do-futuro-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-interativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/projeto-cairaoke-construindo-assistentes-do-futuro-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-interativa\/","title":{"rendered":"Projeto CAIRaoke: construindo assistentes do futuro com inova\u00e7\u00f5es em intelig\u00eancia artificial interativa"},"content":{"rendered":"

Se pud\u00e9ssemos interagir com um assistente de Intelig\u00eancia artificial (IA) numa linguagem de conversa natural, da mesma maneira que interagimos com as pessoas, nossas vidas se tornariam mais f\u00e1ceis de in\u00fameras maneiras. Mas os assistentes atuais podem trazer diversas decep\u00e7\u00f5es, n\u00e3o importa se interagimos com eles por voz ou texto. Eles t\u00eam dificuldades com pedidos de rotina como \u201cSilencie todas as notifica\u00e7\u00f5es at\u00e9 o fim do dia, a menos que seja a minha m\u00e3e ligando\u201d e mais ainda com perguntas como \u201cPosso alugar o centro comunit\u00e1rio local para uma festa particular?\u201d ou com tarefas como \u201cPlaneje f\u00e9rias em fam\u00edlia na praia por um valor acess\u00edvel para o fim de semana de 7 de setembro\u201d.<\/span><\/p>\n

Chegou a hora de uma IA interativa com mais qualidade.<\/span><\/p>\n

Para conseguirmos isso, temos o prazer de anunciar o Projeto CAIRaoke. Desenvolvemos um modelo neural completo capaz de possibilitar conversas muito mais pessoais e contextuais do que os sistemas com os quais as pessoas est\u00e3o familiarizadas. J\u00e1 estamos usando o modelo resultante do Projeto CAIRaoke em um dos nossos produtos, Portal, e pretendemos integr\u00e1-lo a dispositivos de realidade aumentada e virtual para possibilitar intera\u00e7\u00f5es imersivas e multimodais com assistentes no futuro.<\/span><\/p>\n

Talvez o maior obst\u00e1culo para uma IA interativa melhor seja a arquitetura que capacita at\u00e9 mesmo os assistentes mais avan\u00e7ados hoje em dia. Apesar de esses sistemas fornecerem um \u00fanico servi\u00e7o, na verdade, eles dependem de quatro componentes separados: compreens\u00e3o de linguagem natural (NLU), rastreamento de estado do di\u00e1logo (DST), gerenciamento de pol\u00edtica de di\u00e1logo (DP) e gera\u00e7\u00e3o de linguagem natural (NLG). Esses sistemas de IA distintos devem ser vinculados, o que os torna dif\u00edceis de otimizar, ruins de adaptar a tarefas novas ou desconhecidas e altamente dependentes de conjuntos de dados anotados que executam muitos trabalhos.<\/span><\/p>\n

Esse \u00e9 o motivo de os assistentes digitais encontrados na maioria dos dispositivos atuais limitarem as op\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios, se esquecerem do contexto da conversa e seguirem, na maioria das vezes, fluxos de di\u00e1logo determinados. Talvez voc\u00ea consiga perguntar a um assistente qual \u00e9 a previs\u00e3o do tempo local, por exemplo, mas ele ficar\u00e1 confuso se voc\u00ea perguntar algo simples, mas inesperado logo na sequ\u00eancia, como \u201cEst\u00e1 mais quente do que estava na semana passada?\u201d.<\/span><\/p>\n

Com os modelos criados com o Projeto CAIRaoke, as pessoas poder\u00e3o falar naturalmente com os assistentes interativos. Assim, conseguir\u00e3o retomar algo sobre o qual conversaram antes, mudar o assunto totalmente ou mencionar t\u00f3picos que dependam da compreens\u00e3o de um contexto complexo e cheio de nuances. Elas tamb\u00e9m poder\u00e3o interagir com os assistentes de novas maneiras, como usando gestos.<\/span><\/p>\n

Come\u00e7amos a usar o modelo no Portal, o dispositivo de liga\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo da Meta, para facilitar a cria\u00e7\u00e3o e o gerenciamento de lembretes. Por exemplo, voc\u00ea pode resolver rapidamente uma solicita\u00e7\u00e3o como a seguinte sem precisar repeti-la:<\/span><\/p>\n

\ud83d\udc69\u200d: Criar um lembrete para as 6h30.<\/p>\n

\"\"\u00a0: Da manh\u00e3 ou da noite?<\/p>\n

\ud83d\udc69\u200d: Da noite, e o nome dele pode ser \u201ccomprar ovos\u201d.<\/p>\n

\"\"\u00a0: Certo, seu lembrete para comprar ovos est\u00e1 definido para amanh\u00e3 \u00e0s 6h30 da noite.<\/p>\n

Mesmo nesse teste inicial, acreditamos que o modelo supera as abordagens padr\u00e3o. No Portal, observamos uma melhora consider\u00e1vel, em compara\u00e7\u00e3o com nossa abordagem existente, na avalia\u00e7\u00e3o do dom\u00ednio de lembretes, conforme mensurado pela taxa de sucesso de conclus\u00e3o de um conjunto de objetivos de lembrete, mantendo um n\u00famero de turnos igual.<\/span><\/p>\n

Mas essa \u00e9 apenas a primeira etapa do aproveitamento dessa nova tecnologia. Acreditamos que o progresso feito com o Projeto CAIRaoke nos permitir\u00e1 oferecer uma comunica\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ada entre as pessoas e a intelig\u00eancia artificial, que ser\u00e1 uma ferramenta essencial durante a constru\u00e7\u00e3o do metaverso. Um assistente com a tecnologia do Projeto CAIRaoke integrado a \u00f3culos de realidade aumentada poder\u00e1, um dia, ser usado de maneiras novas e \u00fateis. Por exemplo, se voc\u00ea perguntasse \u201cO que combina com esta cal\u00e7a?\u201d, ele poderia responder \u201cEsta camisa da sua cor preferida, vermelho\u201d e mostrar uma imagem de um item encontrado para voc\u00ea. Se voc\u00ea dissesse \u201cGostei, mas as listras s\u00e3o muito largas\u201d, ele mostraria uma vers\u00e3o com listras finas.<\/span><\/p>\n

No futuro, esperamos aproveitar modelos resultantes desse projeto em aplicativos do cotidiano como esse para milh\u00f5es de pessoas no mundo.<\/span><\/p>\n

Construindo uma IA realmente interativa<\/strong><\/p>\n

Um passo necess\u00e1rio para a evolu\u00e7\u00e3o da IA interativa \u00e9 entender todo o escopo do problema. Muitas pessoas veem os v\u00e1rios avan\u00e7os rec<\/span>entes em NLU, como <\/span>BART<\/span><\/a> e GPT-3, e acham que o desafio de entender e gerar um texto semelhante ao humano foi resolvido. Para mostrar claramente por que ainda n\u00e3o chegamos l\u00e1, precisamos separar a IA para com<\/span>preens\u00e3o, da IA para intera\u00e7\u00e3o. A primeira passou por muita pesquisa e desenvolvimento no setor, ela \u00e9 usada para extrair sentido de v\u00e1rias modalidades de entrada, como reconhecimento de fala autom\u00e1tico, classifica\u00e7\u00e3o de imagem e NLU. A \u00faltima \u00e9 como usamos nossa compreens\u00e3o do mundo para interagir com outras pessoas usando tecnologia. Pode ser enviando um texto, um comando de voz, feedback t\u00e1til, mostrando uma imagem, um v\u00eddeo, um rosto de avatar ou uma combina\u00e7\u00e3o de todos eles.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pesquisadores e engenheiros do setor concordam que bons sistemas de conversa precisam de um n\u00edvel de compreens\u00e3o s\u00f3lido capacitado por modelos de intelig\u00eancia artificial. Mas muitos sentem que a intera\u00e7\u00e3o \u00e9 um problema de engenharia, em vez de um problema de IA. Assim, um engenheiro que conhece o estado do mundo pode criar uma l\u00f3gica elaborada para lidar com a intera\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria. A abordagem de engenharia facilita a compreens\u00e3o do funcionamento do sistema e a depura\u00e7\u00e3o \u00e1gil da l\u00f3gica quando necess\u00e1rio. Ainda assim, essa cren\u00e7a comum gera uma IA interativa menos robusta, e \u00e9 um dos grandes motivos de n\u00e3o ser poss\u00edvel planejar facilmente suas f\u00e9rias por meio desses assistentes.<\/span><\/p>\n

Uma abordagem nova e unificada\u00a0<\/strong><\/p>\n

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Legenda: <\/span>Esses exemplos de di\u00e1logo mostram habilidades importantes que queremos para os nossos assistentes: N\u00e3o apenas fornecer conhecimento real preciso e atualizado, mas tamb\u00e9m trabalhar de forma multimodal (nesse caso, por meio de vis\u00e3o e fala), trabalhar entre dom\u00ednios (enviando uma mensagem e tamb\u00e9m estimando seu hor\u00e1rio de chegada) e permitir que voc\u00ea conduza a conversa em vez de precisar se adaptar a um modelo de conversa r\u00edgido.<\/span><\/i><\/p>\n

A abordagem convencional de assistentes com tecnologia de IA exige quatro conjuntos de entradas e sa\u00eddas: um para cada est\u00e1gio do pipeline (NLU, DST, DP e NLG). Al\u00e9m disso, exige padr\u00f5es definidos de entradas e sa\u00eddas para cada est\u00e1gio. Por exemplo, para NLU, um sistema de IA interativo tradicional exige ontologias definidas (por exemplo, diversas inten\u00e7\u00f5es e entidades).<\/span><\/p>\n

O modelo do Projeto CAIRaoke, no entanto, usa uma rede neural e n\u00e3o estabelece nenhum fluxo conversacional. Com esse modelo, precisamos de apenas um conjunto de dados de treinamento.\u00a0<\/span><\/p>\n

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O Projeto CAIRaoke reduz o trabalho necess\u00e1rio para adicionar um novo dom\u00ednio. Na abordagem convencional, a expans\u00e3o para um novo dom\u00ednio exige a constru\u00e7\u00e3o e a corre\u00e7\u00e3o sequencial de cada m\u00f3dulo antes que o pr\u00f3ximo possa ser treinado de forma confi\u00e1vel. Em outras palavras, o treinamento de DP n\u00e3o poder\u00e1 ser feito efetivamente se o NLU e o DST mudarem diariamente. Mudan\u00e7as em um componente poderiam prejudicar os outros, disparando um novo treinamento de todos os m\u00f3dulos subsequentes. Essa interdepend\u00eancia torna o progresso mais lento nos m\u00f3dulos subsequentes. Mas, com a nossa t\u00e9cnica de ponta a ponta, removemos essa depend\u00eancia de m\u00f3dulos anteriores, aumentando a velocidade de desenvolvimento e treinamento e permitindo o ajuste de outros modelos com menos esfor\u00e7o e menos dados.<\/span><\/p>\n

Com a nossa nova abordagem, os di\u00e1logos s\u00e3o muito mais robustos, pois s\u00e3o capazes de tomar decis\u00f5es analisando todo o espectro de informa\u00e7\u00f5es em um \u00fanico local. Antes, mesmo um pequeno erro em um componente era capaz de se propagar para outros componentes de maneiras inesperadas e dif\u00edceis de solucionar. Por exemplo, os assistentes atuais baseados em regras s\u00e3o programados explicitamente para procurar palavras ou frases espec\u00edficas, como \u201cp.m.\u201d depois de um n\u00famero para indicar \u00e0 tarde, enquanto o Projeto CAIRaoke aproveita os modelos avan\u00e7ados de linguagem pr\u00e9-treinados que entendem melhor o contexto e podem reconhecer maneiras diferentes de dizer a mesma coisa.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Por fim, o Projeto CAIRaoke une a tecnologia que d\u00e1 suporte ao bot interativo mais recente da Meta AI, <\/span>BlenderBot<\/span> 2.0<\/span><\/a>, a di\u00e1logos orientados por tarefas. Isso significa que assistentes criados usando o nosso modelo poderiam mostrar uma linguagem emp\u00e1tica, transmitir o conhecimento encontrado em uma pesquisa na internet em tempo real e demonstrar uma personalidade consistente.<\/span><\/p>\n

Quando os sistemas geram linguagem natural, \u00e9 essencial solucionar os poss\u00edveis desafios de seguran\u00e7a e privacidade. O script da maioria dos componentes de NLG atuais \u00e9 criado de modo que os moderadores de conte\u00fado garantam que os assistentes n\u00e3o deem respostas censur\u00e1veis aos usu\u00e1rios. Mas, ao conectar o assistente diretamente ao usu\u00e1rio, h\u00e1 o perigo de erros ou intera\u00e7\u00f5es ofensivas, como j\u00e1 foi visto acontecer.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c9 importante dizer que incorporamos <\/span>prote\u00e7\u00f5es ao BlenderBot<\/span><\/a> que ajudar\u00e3o a reduzir ocorr\u00eancias de respostas ofensivas. Tamb\u00e9m estamos criando uma tecnologia de assistentes levando em conta a privacidade. Por exemplo, com os Ray-Ban Stories e o <\/span>Portal<\/span><\/a>, o uso de comandos de voz \u00e9 opcional, \u00e9 poss\u00edvel ver e excluir as transcri\u00e7\u00f5es de seus comandos de voz, e voc\u00ea sempre tem a op\u00e7\u00e3o de desativar o armazenamento de voz.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para reduzir o risco de gerar respostas censur\u00e1veis para os usu\u00e1rios, o primeiro marco do Projeto CAIRaoke foi a gera\u00e7\u00e3o de uma a\u00e7\u00e3o de di\u00e1logo e de uma linguagem natural. No curto prazo, geramos a\u00e7\u00f5es de di\u00e1logo e contamos com um sistema de NLG testado e bastante limitado para fornecer a resposta ao usu\u00e1rio. No longo prazo, vamos revelar as senten\u00e7as geradas depois de assegurar a integridade completa do nosso modelo.<\/span><\/p>\n

Outro problema, compartilhado por outros tipos de sistemas de NLP, \u00e9 o que chamamos de <\/span>hallucination<\/span><\/i> (alucina\u00e7\u00e3o, na tradu\u00e7\u00e3o livre para portugu\u00eas), que ocorre quando um modelo afirma, com confian\u00e7a, informa\u00e7\u00f5es incorretas. Isso \u00e9 um grande desafio para t\u00e9cnicas de ponta a ponta, j\u00e1 que os modelos podem tender a introduzir ou alterar entidades no di\u00e1logo com base nos dados de treinamento. Por exemplo, se voc\u00ea pedir a um assistente que \u201cdefina um lembrete para ligar para a Ankita\u201d, talvez ele defina um lembrete para ligar para Anita, j\u00e1 que Ankita \u00e9 um nome menos comum. Usamos diversas <\/span>t\u00e9cnicas de aumento de dados<\/span><\/a> e redes de aten\u00e7\u00e3o para tornar o Projeto CAIRaoke mais robusto e aproveitamos o nosso trabalho com o BlenderBot 2.0 a fim de <\/span>reduzir a alucina\u00e7\u00e3o<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Usando a voz para in\u00fameras tarefas di\u00e1rias<\/strong><\/p>\n

Embora nossa implementa\u00e7\u00e3o de curto prazo do modelo do Projeto CAIRaoke seja para lembretes no Portal, esperamos us\u00e1-lo em breve em dom\u00ednios muito maiores para ajudar a personalizar as experi\u00eancias de compra das pessoas, permitir que os assistentes mantenham o contexto em diversas conversas e possibilitar que as pessoas conduzam o fluxo da conversa.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tamb\u00e9m achamos que esse avan\u00e7o \u00e9 particularmente \u00fatil para a cria\u00e7\u00e3o de recursos de di\u00e1logo conduzido por IA para realidade aumentada. Num futuro n\u00e3o muito distante, as pessoas usar\u00e3o regularmente os assistentes de voz nos \u00f3culos de realidade aumentada da mesma maneira que usam atualmente alto-falantes, rel\u00f3gios e outros dispositivos inteligentes. Pensando nisso, estamos trabalhando para reduzir o tamanho de modelos completos como esse para inclu\u00ed-los no dispositivo, <\/span>j\u00e1 que os modelos no dispositivo tamb\u00e9m oferecem mais benef\u00edcios de seguran\u00e7a, privacidade e desempenho<\/span>. Tamb\u00e9m estamos trabalhando para facilitar a depura\u00e7\u00e3o do modelo \u2014 um desafio complicado, pois, nessa nova estrutura, as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o representadas no espa\u00e7o de incorpora\u00e7\u00e3o, enquanto, no modelo convencional, elas ficam expl\u00edcitas. Para alcan\u00e7ar totalmente a nossa vis\u00e3o do Projeto CAIRaoke, tamb\u00e9m precisaremos dimension\u00e1-la para muitos idiomas e encontrar maneiras de usar o modelo com efici\u00eancia numa escala de bilh\u00e3o.<\/span><\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

Podemos imaginar que, em alguns anos, a tecnologia do Projeto CAIRaoke ser\u00e1 a base da pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de intera\u00e7\u00e3o entre pessoas e dispositivos. Em dispositivos como headsets de realidade virtual e \u00f3culos de realidade aumentada, acreditamos que esse tipo de comunica\u00e7\u00e3o se tornar\u00e1 o m\u00e9todo <\/span>onipresente <\/span>e cont\u00ednuo de navega\u00e7\u00e3o e intera\u00e7\u00e3o, da mesma maneira que as telas sens\u00edveis ao toque substitu\u00edram os teclados em smartphones. Nosso modelo atual \u00e9 um avan\u00e7o importante, mas temos mais trabalho a fazer para alcan\u00e7armos plenamente essa vis\u00e3o. Estamos empolgados com o progresso que fizemos at\u00e9 o momento e os desafios que temos pela frente.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Se pud\u00e9ssemos interagir com um assistente de Intelig\u00eancia artificial (IA) numa linguagem de conversa natural, da mesma maneira que interagimos com as pessoas, nossas vidas se tornariam mais f\u00e1ceis de in\u00fameras maneiras. Mas os assistentes atuais podem trazer diversas decep\u00e7\u00f5es, n\u00e3o importa se interagimos com eles por voz ou texto. Eles t\u00eam dificuldades com pedidos de rotina como \u201cSilencie todas as notifica\u00e7\u00f5es at\u00e9 o fim do dia, a menos que seja a minha m\u00e3e ligando\u201d e mais ainda com perguntas como \u201cPosso alugar o centro comunit\u00e1rio local para uma festa particular?\u201d ou com tarefas como \u201cPlaneje f\u00e9rias em fam\u00edlia na praia por um valor acess\u00edvel para o fim de semana de 7 de setembro\u201d. Chegou a hora de uma IA interativa com mais qualidade. Para conseguirmos isso, temos o prazer de anunciar o Projeto CAIRaoke. Desenvolvemos um modelo neural completo capaz de possibilitar conversas muito mais pessoais e contextuais do que os sistemas com os quais as pessoas est\u00e3o familiarizadas. J\u00e1 estamos usando o modelo resultante do Projeto CAIRaoke em um dos nossos produtos, Portal, e pretendemos integr\u00e1-lo a dispositivos de realidade aumentada e virtual para possibilitar intera\u00e7\u00f5es imersivas e multimodais com assistentes no futuro. Talvez o maior obst\u00e1culo para uma IA interativa melhor seja a arquitetura que capacita at\u00e9 mesmo os assistentes mais avan\u00e7ados hoje em dia. Apesar de esses sistemas fornecerem um \u00fanico servi\u00e7o, na verdade, eles dependem de quatro componentes separados: compreens\u00e3o de linguagem natural (NLU), rastreamento de estado do di\u00e1logo (DST), gerenciamento de pol\u00edtica de di\u00e1logo (DP) e gera\u00e7\u00e3o de linguagem natural (NLG). Esses sistemas de IA distintos devem ser vinculados, o que os torna dif\u00edceis de otimizar, ruins de adaptar a tarefas novas ou desconhecidas e altamente dependentes de conjuntos de dados anotados que executam muitos trabalhos. Esse \u00e9 o motivo de os assistentes digitais encontrados na maioria dos dispositivos atuais limitarem as op\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios, se esquecerem do contexto da conversa e seguirem, na maioria das vezes, fluxos de di\u00e1logo determinados. Talvez voc\u00ea consiga perguntar a um assistente qual \u00e9 a previs\u00e3o do tempo local, por exemplo, mas ele ficar\u00e1 confuso se voc\u00ea perguntar algo simples, mas inesperado logo na sequ\u00eancia, como \u201cEst\u00e1 mais quente do que estava na semana passada?\u201d. Com os modelos criados com o Projeto CAIRaoke, as pessoas poder\u00e3o falar naturalmente com os assistentes interativos. Assim, conseguir\u00e3o retomar algo sobre o qual conversaram antes, mudar o assunto totalmente ou mencionar t\u00f3picos que dependam da compreens\u00e3o de um contexto complexo e cheio de nuances. Elas tamb\u00e9m poder\u00e3o interagir com os assistentes de novas maneiras, como usando gestos. Come\u00e7amos a usar o modelo no Portal, o dispositivo de liga\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo da Meta, para facilitar a cria\u00e7\u00e3o e o gerenciamento de lembretes. 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Acreditamos que o progresso feito com o Projeto CAIRaoke nos permitir\u00e1 oferecer uma comunica\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ada entre as pessoas e a intelig\u00eancia artificial, que ser\u00e1 uma ferramenta essencial durante a constru\u00e7\u00e3o do metaverso. Um assistente com a tecnologia do Projeto CAIRaoke integrado a \u00f3culos de realidade aumentada poder\u00e1, um dia, ser usado de maneiras novas e \u00fateis. Por exemplo, se voc\u00ea perguntasse \u201cO que combina com esta cal\u00e7a?\u201d, ele poderia responder \u201cEsta camisa da sua cor preferida, vermelho\u201d e mostrar uma imagem de um item encontrado para voc\u00ea. Se voc\u00ea dissesse \u201cGostei, mas as listras s\u00e3o muito largas\u201d, ele mostraria uma vers\u00e3o com listras finas. No futuro, esperamos aproveitar modelos resultantes desse projeto em aplicativos do cotidiano como esse para milh\u00f5es de pessoas no mundo. Construindo uma IA realmente interativa Um passo necess\u00e1rio para a evolu\u00e7\u00e3o da IA interativa \u00e9 entender todo o escopo do problema. Muitas pessoas veem os v\u00e1rios avan\u00e7os recentes em NLU, como BART e GPT-3, e acham que o desafio de entender e gerar um texto semelhante ao humano foi resolvido. Para mostrar claramente por que ainda n\u00e3o chegamos l\u00e1, precisamos separar a IA para compreens\u00e3o, da IA para intera\u00e7\u00e3o. A primeira passou por muita pesquisa e desenvolvimento no setor, ela \u00e9 usada para extrair sentido de v\u00e1rias modalidades de entrada, como reconhecimento de fala autom\u00e1tico, classifica\u00e7\u00e3o de imagem e NLU. A \u00faltima \u00e9 como usamos nossa compreens\u00e3o do mundo para interagir com outras pessoas usando tecnologia. Pode ser enviando um texto, um comando de voz, feedback t\u00e1til, mostrando uma imagem, um v\u00eddeo, um rosto de avatar ou uma combina\u00e7\u00e3o de todos eles.\u00a0 Pesquisadores e engenheiros do setor concordam que bons sistemas de conversa precisam de um n\u00edvel de compreens\u00e3o s\u00f3lido capacitado por modelos de intelig\u00eancia artificial. Mas muitos sentem que a intera\u00e7\u00e3o \u00e9 um problema de engenharia, em vez de um problema de IA. Assim, um engenheiro que conhece o estado do mundo pode criar uma l\u00f3gica elaborada para lidar com a intera\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria. A abordagem de engenharia facilita a compreens\u00e3o do funcionamento do sistema e a depura\u00e7\u00e3o \u00e1gil da l\u00f3gica quando necess\u00e1rio. Ainda assim, essa cren\u00e7a comum gera uma IA interativa menos robusta, e \u00e9 um dos grandes motivos de n\u00e3o ser poss\u00edvel planejar facilmente suas f\u00e9rias por meio desses assistentes. Uma abordagem nova e unificada\u00a0 Legenda: Esses exemplos de di\u00e1logo mostram habilidades importantes que queremos para os nossos assistentes: N\u00e3o apenas fornecer conhecimento real preciso e atualizado, mas tamb\u00e9m trabalhar de forma multimodal (nesse caso, por meio de vis\u00e3o e fala), trabalhar entre dom\u00ednios (enviando uma mensagem e tamb\u00e9m estimando seu hor\u00e1rio de chegada) e permitir que voc\u00ea conduza a conversa em vez de precisar se adaptar a um modelo de conversa r\u00edgido. A abordagem convencional de assistentes com tecnologia de IA exige quatro conjuntos de entradas e sa\u00eddas: um para cada est\u00e1gio do pipeline (NLU, DST, DP e NLG). Al\u00e9m disso, exige padr\u00f5es definidos de entradas e sa\u00eddas para cada est\u00e1gio. Por exemplo, para NLU, um sistema de IA interativo tradicional exige ontologias definidas (por exemplo, diversas inten\u00e7\u00f5es e entidades). O modelo do Projeto CAIRaoke, no entanto, usa uma rede neural e n\u00e3o estabelece nenhum fluxo conversacional. Com esse modelo, precisamos de apenas um conjunto de dados de treinamento.\u00a0 O Projeto CAIRaoke reduz o trabalho necess\u00e1rio para adicionar um novo dom\u00ednio. Na abordagem convencional, a expans\u00e3o para um novo dom\u00ednio exige a constru\u00e7\u00e3o e a corre\u00e7\u00e3o sequencial de cada m\u00f3dulo antes que o pr\u00f3ximo possa ser treinado de forma confi\u00e1vel. Em outras palavras, o treinamento de DP n\u00e3o poder\u00e1 ser feito efetivamente se o NLU e o DST mudarem diariamente. Mudan\u00e7as em um componente poderiam prejudicar os outros, disparando um novo treinamento de todos os m\u00f3dulos subsequentes. Essa interdepend\u00eancia torna o progresso mais lento nos m\u00f3dulos subsequentes. Mas, com a nossa t\u00e9cnica de ponta a ponta, removemos essa depend\u00eancia de m\u00f3dulos anteriores, aumentando a velocidade de desenvolvimento e treinamento e permitindo o ajuste de outros modelos com menos esfor\u00e7o e menos dados. Com a nossa nova abordagem, os di\u00e1logos s\u00e3o muito mais robustos, pois s\u00e3o capazes de tomar decis\u00f5es analisando todo o espectro de informa\u00e7\u00f5es em um \u00fanico local. Antes, mesmo um pequeno erro em um componente era capaz de se propagar para outros componentes de maneiras inesperadas e dif\u00edceis de solucionar. Por exemplo, os assistentes atuais baseados em regras s\u00e3o programados explicitamente para procurar palavras ou frases espec\u00edficas, como \u201cp.m.\u201d depois de um n\u00famero para indicar \u00e0 tarde, enquanto o Projeto CAIRaoke aproveita os modelos avan\u00e7ados de linguagem pr\u00e9-treinados que entendem melhor o contexto e podem reconhecer maneiras diferentes de dizer a mesma coisa.\u00a0\u00a0 Por fim, o Projeto CAIRaoke une a tecnologia que d\u00e1 suporte ao bot interativo mais recente da Meta AI, BlenderBot 2.0, a di\u00e1logos orientados por tarefas. Isso significa que assistentes criados usando o nosso modelo poderiam mostrar uma linguagem emp\u00e1tica, transmitir o conhecimento encontrado em uma pesquisa na internet em tempo real e demonstrar uma personalidade consistente. Quando os sistemas geram linguagem natural, \u00e9 essencial solucionar os poss\u00edveis desafios de seguran\u00e7a e privacidade. O script da maioria dos componentes de NLG atuais \u00e9 criado de modo que os moderadores de conte\u00fado garantam que os assistentes n\u00e3o deem respostas censur\u00e1veis aos usu\u00e1rios. Mas, ao conectar o assistente diretamente ao usu\u00e1rio, h\u00e1 o perigo de erros ou intera\u00e7\u00f5es ofensivas, como j\u00e1 foi visto acontecer.\u00a0 \u00c9 importante dizer que incorporamos prote\u00e7\u00f5es ao BlenderBot que ajudar\u00e3o a reduzir ocorr\u00eancias de respostas ofensivas. Tamb\u00e9m estamos criando uma tecnologia de assistentes levando em conta a privacidade. Por exemplo, com os Ray-Ban Stories e o Portal, o uso de comandos de voz \u00e9 opcional, \u00e9 poss\u00edvel ver e excluir as transcri\u00e7\u00f5es de seus comandos de voz, e voc\u00ea sempre tem a op\u00e7\u00e3o de desativar o armazenamento de voz.\u00a0 Para reduzir o risco de gerar respostas censur\u00e1veis para os usu\u00e1rios, o primeiro marco do Projeto CAIRaoke foi a gera\u00e7\u00e3o de uma a\u00e7\u00e3o de di\u00e1logo e de uma linguagem natural. No curto prazo, geramos a\u00e7\u00f5es de di\u00e1logo e contamos com um sistema de NLG testado e bastante limitado para fornecer a resposta ao usu\u00e1rio. No longo prazo, vamos revelar as senten\u00e7as geradas depois de assegurar a integridade completa do nosso modelo. Outro problema, compartilhado por outros tipos de sistemas de NLP, \u00e9 o que chamamos de hallucination (alucina\u00e7\u00e3o, na tradu\u00e7\u00e3o livre para portugu\u00eas), que ocorre quando um modelo afirma, com confian\u00e7a, informa\u00e7\u00f5es incorretas. Isso \u00e9 um grande desafio para t\u00e9cnicas de ponta a ponta, j\u00e1 que os modelos podem tender a introduzir ou alterar entidades no di\u00e1logo com base nos dados de treinamento. Por exemplo, se voc\u00ea pedir a um assistente que \u201cdefina um lembrete para ligar para a Ankita\u201d, talvez ele defina um lembrete para ligar para Anita, j\u00e1 que Ankita \u00e9 um nome menos comum. Usamos diversas t\u00e9cnicas de aumento de dados e redes de aten\u00e7\u00e3o para tornar o Projeto CAIRaoke mais robusto e aproveitamos o nosso trabalho com o BlenderBot 2.0 a fim de reduzir a alucina\u00e7\u00e3o.\u00a0 Usando a voz para in\u00fameras tarefas di\u00e1rias Embora nossa implementa\u00e7\u00e3o de curto prazo do modelo do Projeto CAIRaoke seja para lembretes no Portal, esperamos us\u00e1-lo em breve em dom\u00ednios muito maiores para ajudar a personalizar as experi\u00eancias de compra das pessoas, permitir que os assistentes mantenham o contexto em diversas conversas e possibilitar que as pessoas conduzam o fluxo da conversa.\u00a0 Tamb\u00e9m achamos que esse avan\u00e7o \u00e9 particularmente \u00fatil para a cria\u00e7\u00e3o de recursos de di\u00e1logo conduzido por IA para realidade aumentada. Num futuro n\u00e3o muito distante, as pessoas usar\u00e3o regularmente os assistentes de voz nos \u00f3culos de realidade aumentada da mesma maneira que usam atualmente alto-falantes, rel\u00f3gios e outros dispositivos inteligentes. Pensando nisso, estamos trabalhando para reduzir o tamanho de modelos completos como esse para inclu\u00ed-los no dispositivo, j\u00e1 que os modelos no dispositivo tamb\u00e9m oferecem mais benef\u00edcios de seguran\u00e7a, privacidade e desempenho. Tamb\u00e9m estamos trabalhando para facilitar a depura\u00e7\u00e3o do modelo \u2014 um desafio complicado, pois, nessa nova estrutura, as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o representadas no espa\u00e7o de incorpora\u00e7\u00e3o, enquanto, no modelo convencional, elas ficam expl\u00edcitas. Para alcan\u00e7ar totalmente a nossa vis\u00e3o do Projeto CAIRaoke, tamb\u00e9m precisaremos dimension\u00e1-la para muitos idiomas e encontrar maneiras de usar o modelo com efici\u00eancia numa escala de bilh\u00e3o. Podemos imaginar que, em alguns anos, a tecnologia do Projeto CAIRaoke ser\u00e1 a base da pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de intera\u00e7\u00e3o entre pessoas e dispositivos. Em dispositivos como headsets de realidade virtual e \u00f3culos de realidade aumentada, acreditamos que esse tipo de comunica\u00e7\u00e3o se tornar\u00e1 o m\u00e9todo onipresente e cont\u00ednuo de navega\u00e7\u00e3o e intera\u00e7\u00e3o, da mesma maneira que as telas sens\u00edveis ao toque substitu\u00edram os teclados em smartphones. Nosso modelo atual \u00e9 um avan\u00e7o importante, mas temos mais trabalho a fazer para alcan\u00e7armos plenamente essa vis\u00e3o. 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Mas os assistentes atuais podem trazer diversas decep\u00e7\u00f5es, n\u00e3o importa se interagimos com eles por voz ou texto. Eles t\u00eam dificuldades com pedidos de rotina como \u201cSilencie todas as notifica\u00e7\u00f5es at\u00e9 o fim do dia, a menos que seja a minha m\u00e3e ligando\u201d e mais ainda com perguntas como \u201cPosso alugar o centro comunit\u00e1rio local para uma festa particular?\u201d ou com tarefas como \u201cPlaneje f\u00e9rias em fam\u00edlia na praia por um valor acess\u00edvel para o fim de semana de 7 de setembro\u201d. Chegou a hora de uma IA interativa com mais qualidade. Para conseguirmos isso, temos o prazer de anunciar o Projeto CAIRaoke. Desenvolvemos um modelo neural completo capaz de possibilitar conversas muito mais pessoais e contextuais do que os sistemas com os quais as pessoas est\u00e3o familiarizadas. J\u00e1 estamos usando o modelo resultante do Projeto CAIRaoke em um dos nossos produtos, Portal, e pretendemos integr\u00e1-lo a dispositivos de realidade aumentada e virtual para possibilitar intera\u00e7\u00f5es imersivas e multimodais com assistentes no futuro. Talvez o maior obst\u00e1culo para uma IA interativa melhor seja a arquitetura que capacita at\u00e9 mesmo os assistentes mais avan\u00e7ados hoje em dia. Apesar de esses sistemas fornecerem um \u00fanico servi\u00e7o, na verdade, eles dependem de quatro componentes separados: compreens\u00e3o de linguagem natural (NLU), rastreamento de estado do di\u00e1logo (DST), gerenciamento de pol\u00edtica de di\u00e1logo (DP) e gera\u00e7\u00e3o de linguagem natural (NLG). Esses sistemas de IA distintos devem ser vinculados, o que os torna dif\u00edceis de otimizar, ruins de adaptar a tarefas novas ou desconhecidas e altamente dependentes de conjuntos de dados anotados que executam muitos trabalhos. Esse \u00e9 o motivo de os assistentes digitais encontrados na maioria dos dispositivos atuais limitarem as op\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios, se esquecerem do contexto da conversa e seguirem, na maioria das vezes, fluxos de di\u00e1logo determinados. Talvez voc\u00ea consiga perguntar a um assistente qual \u00e9 a previs\u00e3o do tempo local, por exemplo, mas ele ficar\u00e1 confuso se voc\u00ea perguntar algo simples, mas inesperado logo na sequ\u00eancia, como \u201cEst\u00e1 mais quente do que estava na semana passada?\u201d. Com os modelos criados com o Projeto CAIRaoke, as pessoas poder\u00e3o falar naturalmente com os assistentes interativos. Assim, conseguir\u00e3o retomar algo sobre o qual conversaram antes, mudar o assunto totalmente ou mencionar t\u00f3picos que dependam da compreens\u00e3o de um contexto complexo e cheio de nuances. Elas tamb\u00e9m poder\u00e3o interagir com os assistentes de novas maneiras, como usando gestos. Come\u00e7amos a usar o modelo no Portal, o dispositivo de liga\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo da Meta, para facilitar a cria\u00e7\u00e3o e o gerenciamento de lembretes. Por exemplo, voc\u00ea pode resolver rapidamente uma solicita\u00e7\u00e3o como a seguinte sem precisar repeti-la: \ud83d\udc69\u200d: Criar um lembrete para as 6h30. \u00a0: Da manh\u00e3 ou da noite? \ud83d\udc69\u200d: Da noite, e o nome dele pode ser \u201ccomprar ovos\u201d. \u00a0: Certo, seu lembrete para comprar ovos est\u00e1 definido para amanh\u00e3 \u00e0s 6h30 da noite. Mesmo nesse teste inicial, acreditamos que o modelo supera as abordagens padr\u00e3o. No Portal, observamos uma melhora consider\u00e1vel, em compara\u00e7\u00e3o com nossa abordagem existente, na avalia\u00e7\u00e3o do dom\u00ednio de lembretes, conforme mensurado pela taxa de sucesso de conclus\u00e3o de um conjunto de objetivos de lembrete, mantendo um n\u00famero de turnos igual. Mas essa \u00e9 apenas a primeira etapa do aproveitamento dessa nova tecnologia. Acreditamos que o progresso feito com o Projeto CAIRaoke nos permitir\u00e1 oferecer uma comunica\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ada entre as pessoas e a intelig\u00eancia artificial, que ser\u00e1 uma ferramenta essencial durante a constru\u00e7\u00e3o do metaverso. Um assistente com a tecnologia do Projeto CAIRaoke integrado a \u00f3culos de realidade aumentada poder\u00e1, um dia, ser usado de maneiras novas e \u00fateis. Por exemplo, se voc\u00ea perguntasse \u201cO que combina com esta cal\u00e7a?\u201d, ele poderia responder \u201cEsta camisa da sua cor preferida, vermelho\u201d e mostrar uma imagem de um item encontrado para voc\u00ea. Se voc\u00ea dissesse \u201cGostei, mas as listras s\u00e3o muito largas\u201d, ele mostraria uma vers\u00e3o com listras finas. No futuro, esperamos aproveitar modelos resultantes desse projeto em aplicativos do cotidiano como esse para milh\u00f5es de pessoas no mundo. Construindo uma IA realmente interativa Um passo necess\u00e1rio para a evolu\u00e7\u00e3o da IA interativa \u00e9 entender todo o escopo do problema. Muitas pessoas veem os v\u00e1rios avan\u00e7os recentes em NLU, como BART e GPT-3, e acham que o desafio de entender e gerar um texto semelhante ao humano foi resolvido. Para mostrar claramente por que ainda n\u00e3o chegamos l\u00e1, precisamos separar a IA para compreens\u00e3o, da IA para intera\u00e7\u00e3o. A primeira passou por muita pesquisa e desenvolvimento no setor, ela \u00e9 usada para extrair sentido de v\u00e1rias modalidades de entrada, como reconhecimento de fala autom\u00e1tico, classifica\u00e7\u00e3o de imagem e NLU. A \u00faltima \u00e9 como usamos nossa compreens\u00e3o do mundo para interagir com outras pessoas usando tecnologia. Pode ser enviando um texto, um comando de voz, feedback t\u00e1til, mostrando uma imagem, um v\u00eddeo, um rosto de avatar ou uma combina\u00e7\u00e3o de todos eles.\u00a0 Pesquisadores e engenheiros do setor concordam que bons sistemas de conversa precisam de um n\u00edvel de compreens\u00e3o s\u00f3lido capacitado por modelos de intelig\u00eancia artificial. Mas muitos sentem que a intera\u00e7\u00e3o \u00e9 um problema de engenharia, em vez de um problema de IA. Assim, um engenheiro que conhece o estado do mundo pode criar uma l\u00f3gica elaborada para lidar com a intera\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria. A abordagem de engenharia facilita a compreens\u00e3o do funcionamento do sistema e a depura\u00e7\u00e3o \u00e1gil da l\u00f3gica quando necess\u00e1rio. Ainda assim, essa cren\u00e7a comum gera uma IA interativa menos robusta, e \u00e9 um dos grandes motivos de n\u00e3o ser poss\u00edvel planejar facilmente suas f\u00e9rias por meio desses assistentes. Uma abordagem nova e unificada\u00a0 Legenda: Esses exemplos de di\u00e1logo mostram habilidades importantes que queremos para os nossos assistentes: N\u00e3o apenas fornecer conhecimento real preciso e atualizado, mas tamb\u00e9m trabalhar de forma multimodal (nesse caso, por meio de vis\u00e3o e fala), trabalhar entre dom\u00ednios (enviando uma mensagem e tamb\u00e9m estimando seu hor\u00e1rio de chegada) e permitir que voc\u00ea conduza a conversa em vez de precisar se adaptar a um modelo de conversa r\u00edgido. A abordagem convencional de assistentes com tecnologia de IA exige quatro conjuntos de entradas e sa\u00eddas: um para cada est\u00e1gio do pipeline (NLU, DST, DP e NLG). Al\u00e9m disso, exige padr\u00f5es definidos de entradas e sa\u00eddas para cada est\u00e1gio. Por exemplo, para NLU, um sistema de IA interativo tradicional exige ontologias definidas (por exemplo, diversas inten\u00e7\u00f5es e entidades). O modelo do Projeto CAIRaoke, no entanto, usa uma rede neural e n\u00e3o estabelece nenhum fluxo conversacional. Com esse modelo, precisamos de apenas um conjunto de dados de treinamento.\u00a0 O Projeto CAIRaoke reduz o trabalho necess\u00e1rio para adicionar um novo dom\u00ednio. Na abordagem convencional, a expans\u00e3o para um novo dom\u00ednio exige a constru\u00e7\u00e3o e a corre\u00e7\u00e3o sequencial de cada m\u00f3dulo antes que o pr\u00f3ximo possa ser treinado de forma confi\u00e1vel. Em outras palavras, o treinamento de DP n\u00e3o poder\u00e1 ser feito efetivamente se o NLU e o DST mudarem diariamente. Mudan\u00e7as em um componente poderiam prejudicar os outros, disparando um novo treinamento de todos os m\u00f3dulos subsequentes. Essa interdepend\u00eancia torna o progresso mais lento nos m\u00f3dulos subsequentes. Mas, com a nossa t\u00e9cnica de ponta a ponta, removemos essa depend\u00eancia de m\u00f3dulos anteriores, aumentando a velocidade de desenvolvimento e treinamento e permitindo o ajuste de outros modelos com menos esfor\u00e7o e menos dados. Com a nossa nova abordagem, os di\u00e1logos s\u00e3o muito mais robustos, pois s\u00e3o capazes de tomar decis\u00f5es analisando todo o espectro de informa\u00e7\u00f5es em um \u00fanico local. Antes, mesmo um pequeno erro em um componente era capaz de se propagar para outros componentes de maneiras inesperadas e dif\u00edceis de solucionar. Por exemplo, os assistentes atuais baseados em regras s\u00e3o programados explicitamente para procurar palavras ou frases espec\u00edficas, como \u201cp.m.\u201d depois de um n\u00famero para indicar \u00e0 tarde, enquanto o Projeto CAIRaoke aproveita os modelos avan\u00e7ados de linguagem pr\u00e9-treinados que entendem melhor o contexto e podem reconhecer maneiras diferentes de dizer a mesma coisa.\u00a0\u00a0 Por fim, o Projeto CAIRaoke une a tecnologia que d\u00e1 suporte ao bot interativo mais recente da Meta AI, BlenderBot 2.0, a di\u00e1logos orientados por tarefas. Isso significa que assistentes criados usando o nosso modelo poderiam mostrar uma linguagem emp\u00e1tica, transmitir o conhecimento encontrado em uma pesquisa na internet em tempo real e demonstrar uma personalidade consistente. Quando os sistemas geram linguagem natural, \u00e9 essencial solucionar os poss\u00edveis desafios de seguran\u00e7a e privacidade. 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Por exemplo, com os Ray-Ban Stories e o Portal, o uso de comandos de voz \u00e9 opcional, \u00e9 poss\u00edvel ver e excluir as transcri\u00e7\u00f5es de seus comandos de voz, e voc\u00ea sempre tem a op\u00e7\u00e3o de desativar o armazenamento de voz.\u00a0 Para reduzir o risco de gerar respostas censur\u00e1veis para os usu\u00e1rios, o primeiro marco do Projeto CAIRaoke foi a gera\u00e7\u00e3o de uma a\u00e7\u00e3o de di\u00e1logo e de uma linguagem natural. No curto prazo, geramos a\u00e7\u00f5es de di\u00e1logo e contamos com um sistema de NLG testado e bastante limitado para fornecer a resposta ao usu\u00e1rio. No longo prazo, vamos revelar as senten\u00e7as geradas depois de assegurar a integridade completa do nosso modelo. Outro problema, compartilhado por outros tipos de sistemas de NLP, \u00e9 o que chamamos de hallucination (alucina\u00e7\u00e3o, na tradu\u00e7\u00e3o livre para portugu\u00eas), que ocorre quando um modelo afirma, com confian\u00e7a, informa\u00e7\u00f5es incorretas. Isso \u00e9 um grande desafio para t\u00e9cnicas de ponta a ponta, j\u00e1 que os modelos podem tender a introduzir ou alterar entidades no di\u00e1logo com base nos dados de treinamento. Por exemplo, se voc\u00ea pedir a um assistente que \u201cdefina um lembrete para ligar para a Ankita\u201d, talvez ele defina um lembrete para ligar para Anita, j\u00e1 que Ankita \u00e9 um nome menos comum. Usamos diversas t\u00e9cnicas de aumento de dados e redes de aten\u00e7\u00e3o para tornar o Projeto CAIRaoke mais robusto e aproveitamos o nosso trabalho com o BlenderBot 2.0 a fim de reduzir a alucina\u00e7\u00e3o.\u00a0 Usando a voz para in\u00fameras tarefas di\u00e1rias Embora nossa implementa\u00e7\u00e3o de curto prazo do modelo do Projeto CAIRaoke seja para lembretes no Portal, esperamos us\u00e1-lo em breve em dom\u00ednios muito maiores para ajudar a personalizar as experi\u00eancias de compra das pessoas, permitir que os assistentes mantenham o contexto em diversas conversas e possibilitar que as pessoas conduzam o fluxo da conversa.\u00a0 Tamb\u00e9m achamos que esse avan\u00e7o \u00e9 particularmente \u00fatil para a cria\u00e7\u00e3o de recursos de di\u00e1logo conduzido por IA para realidade aumentada. 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Podemos imaginar que, em alguns anos, a tecnologia do Projeto CAIRaoke ser\u00e1 a base da pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de intera\u00e7\u00e3o entre pessoas e dispositivos. Em dispositivos como headsets de realidade virtual e \u00f3culos de realidade aumentada, acreditamos que esse tipo de comunica\u00e7\u00e3o se tornar\u00e1 o m\u00e9todo onipresente e cont\u00ednuo de navega\u00e7\u00e3o e intera\u00e7\u00e3o, da mesma maneira que as telas sens\u00edveis ao toque substitu\u00edram os teclados em smartphones. Nosso modelo atual \u00e9 um avan\u00e7o importante, mas temos mais trabalho a fazer para alcan\u00e7armos plenamente essa vis\u00e3o. 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Mas os assistentes atuais podem trazer diversas decep\u00e7\u00f5es, n\u00e3o importa se interagimos com eles por voz ou texto. Eles t\u00eam dificuldades com pedidos de rotina como \u201cSilencie todas as notifica\u00e7\u00f5es at\u00e9 o fim do dia, a menos que seja a minha m\u00e3e ligando\u201d e mais ainda com perguntas como \u201cPosso alugar o centro comunit\u00e1rio local para uma festa particular?\u201d ou com tarefas como \u201cPlaneje f\u00e9rias em fam\u00edlia na praia por um valor acess\u00edvel para o fim de semana de 7 de setembro\u201d. Chegou a hora de uma IA interativa com mais qualidade. Para conseguirmos isso, temos o prazer de anunciar o Projeto CAIRaoke. Desenvolvemos um modelo neural completo capaz de possibilitar conversas muito mais pessoais e contextuais do que os sistemas com os quais as pessoas est\u00e3o familiarizadas. J\u00e1 estamos usando o modelo resultante do Projeto CAIRaoke em um dos nossos produtos, Portal, e pretendemos integr\u00e1-lo a dispositivos de realidade aumentada e virtual para possibilitar intera\u00e7\u00f5es imersivas e multimodais com assistentes no futuro. Talvez o maior obst\u00e1culo para uma IA interativa melhor seja a arquitetura que capacita at\u00e9 mesmo os assistentes mais avan\u00e7ados hoje em dia. Apesar de esses sistemas fornecerem um \u00fanico servi\u00e7o, na verdade, eles dependem de quatro componentes separados: compreens\u00e3o de linguagem natural (NLU), rastreamento de estado do di\u00e1logo (DST), gerenciamento de pol\u00edtica de di\u00e1logo (DP) e gera\u00e7\u00e3o de linguagem natural (NLG). Esses sistemas de IA distintos devem ser vinculados, o que os torna dif\u00edceis de otimizar, ruins de adaptar a tarefas novas ou desconhecidas e altamente dependentes de conjuntos de dados anotados que executam muitos trabalhos. Esse \u00e9 o motivo de os assistentes digitais encontrados na maioria dos dispositivos atuais limitarem as op\u00e7\u00f5es dos usu\u00e1rios, se esquecerem do contexto da conversa e seguirem, na maioria das vezes, fluxos de di\u00e1logo determinados. Talvez voc\u00ea consiga perguntar a um assistente qual \u00e9 a previs\u00e3o do tempo local, por exemplo, mas ele ficar\u00e1 confuso se voc\u00ea perguntar algo simples, mas inesperado logo na sequ\u00eancia, como \u201cEst\u00e1 mais quente do que estava na semana passada?\u201d. Com os modelos criados com o Projeto CAIRaoke, as pessoas poder\u00e3o falar naturalmente com os assistentes interativos. Assim, conseguir\u00e3o retomar algo sobre o qual conversaram antes, mudar o assunto totalmente ou mencionar t\u00f3picos que dependam da compreens\u00e3o de um contexto complexo e cheio de nuances. Elas tamb\u00e9m poder\u00e3o interagir com os assistentes de novas maneiras, como usando gestos. Come\u00e7amos a usar o modelo no Portal, o dispositivo de liga\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo da Meta, para facilitar a cria\u00e7\u00e3o e o gerenciamento de lembretes. Por exemplo, voc\u00ea pode resolver rapidamente uma solicita\u00e7\u00e3o como a seguinte sem precisar repeti-la: \ud83d\udc69\u200d: Criar um lembrete para as 6h30. \u00a0: Da manh\u00e3 ou da noite? \ud83d\udc69\u200d: Da noite, e o nome dele pode ser \u201ccomprar ovos\u201d. \u00a0: Certo, seu lembrete para comprar ovos est\u00e1 definido para amanh\u00e3 \u00e0s 6h30 da noite. Mesmo nesse teste inicial, acreditamos que o modelo supera as abordagens padr\u00e3o. No Portal, observamos uma melhora consider\u00e1vel, em compara\u00e7\u00e3o com nossa abordagem existente, na avalia\u00e7\u00e3o do dom\u00ednio de lembretes, conforme mensurado pela taxa de sucesso de conclus\u00e3o de um conjunto de objetivos de lembrete, mantendo um n\u00famero de turnos igual. Mas essa \u00e9 apenas a primeira etapa do aproveitamento dessa nova tecnologia. Acreditamos que o progresso feito com o Projeto CAIRaoke nos permitir\u00e1 oferecer uma comunica\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ada entre as pessoas e a intelig\u00eancia artificial, que ser\u00e1 uma ferramenta essencial durante a constru\u00e7\u00e3o do metaverso. Um assistente com a tecnologia do Projeto CAIRaoke integrado a \u00f3culos de realidade aumentada poder\u00e1, um dia, ser usado de maneiras novas e \u00fateis. Por exemplo, se voc\u00ea perguntasse \u201cO que combina com esta cal\u00e7a?\u201d, ele poderia responder \u201cEsta camisa da sua cor preferida, vermelho\u201d e mostrar uma imagem de um item encontrado para voc\u00ea. Se voc\u00ea dissesse \u201cGostei, mas as listras s\u00e3o muito largas\u201d, ele mostraria uma vers\u00e3o com listras finas. No futuro, esperamos aproveitar modelos resultantes desse projeto em aplicativos do cotidiano como esse para milh\u00f5es de pessoas no mundo. Construindo uma IA realmente interativa Um passo necess\u00e1rio para a evolu\u00e7\u00e3o da IA interativa \u00e9 entender todo o escopo do problema. Muitas pessoas veem os v\u00e1rios avan\u00e7os recentes em NLU, como BART e GPT-3, e acham que o desafio de entender e gerar um texto semelhante ao humano foi resolvido. Para mostrar claramente por que ainda n\u00e3o chegamos l\u00e1, precisamos separar a IA para compreens\u00e3o, da IA para intera\u00e7\u00e3o. A primeira passou por muita pesquisa e desenvolvimento no setor, ela \u00e9 usada para extrair sentido de v\u00e1rias modalidades de entrada, como reconhecimento de fala autom\u00e1tico, classifica\u00e7\u00e3o de imagem e NLU. A \u00faltima \u00e9 como usamos nossa compreens\u00e3o do mundo para interagir com outras pessoas usando tecnologia. Pode ser enviando um texto, um comando de voz, feedback t\u00e1til, mostrando uma imagem, um v\u00eddeo, um rosto de avatar ou uma combina\u00e7\u00e3o de todos eles.\u00a0 Pesquisadores e engenheiros do setor concordam que bons sistemas de conversa precisam de um n\u00edvel de compreens\u00e3o s\u00f3lido capacitado por modelos de intelig\u00eancia artificial. Mas muitos sentem que a intera\u00e7\u00e3o \u00e9 um problema de engenharia, em vez de um problema de IA. Assim, um engenheiro que conhece o estado do mundo pode criar uma l\u00f3gica elaborada para lidar com a intera\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria. A abordagem de engenharia facilita a compreens\u00e3o do funcionamento do sistema e a depura\u00e7\u00e3o \u00e1gil da l\u00f3gica quando necess\u00e1rio. Ainda assim, essa cren\u00e7a comum gera uma IA interativa menos robusta, e \u00e9 um dos grandes motivos de n\u00e3o ser poss\u00edvel planejar facilmente suas f\u00e9rias por meio desses assistentes. Uma abordagem nova e unificada\u00a0 Legenda: Esses exemplos de di\u00e1logo mostram habilidades importantes que queremos para os nossos assistentes: N\u00e3o apenas fornecer conhecimento real preciso e atualizado, mas tamb\u00e9m trabalhar de forma multimodal (nesse caso, por meio de vis\u00e3o e fala), trabalhar entre dom\u00ednios (enviando uma mensagem e tamb\u00e9m estimando seu hor\u00e1rio de chegada) e permitir que voc\u00ea conduza a conversa em vez de precisar se adaptar a um modelo de conversa r\u00edgido. A abordagem convencional de assistentes com tecnologia de IA exige quatro conjuntos de entradas e sa\u00eddas: um para cada est\u00e1gio do pipeline (NLU, DST, DP e NLG). Al\u00e9m disso, exige padr\u00f5es definidos de entradas e sa\u00eddas para cada est\u00e1gio. Por exemplo, para NLU, um sistema de IA interativo tradicional exige ontologias definidas (por exemplo, diversas inten\u00e7\u00f5es e entidades). O modelo do Projeto CAIRaoke, no entanto, usa uma rede neural e n\u00e3o estabelece nenhum fluxo conversacional. Com esse modelo, precisamos de apenas um conjunto de dados de treinamento.\u00a0 O Projeto CAIRaoke reduz o trabalho necess\u00e1rio para adicionar um novo dom\u00ednio. Na abordagem convencional, a expans\u00e3o para um novo dom\u00ednio exige a constru\u00e7\u00e3o e a corre\u00e7\u00e3o sequencial de cada m\u00f3dulo antes que o pr\u00f3ximo possa ser treinado de forma confi\u00e1vel. Em outras palavras, o treinamento de DP n\u00e3o poder\u00e1 ser feito efetivamente se o NLU e o DST mudarem diariamente. Mudan\u00e7as em um componente poderiam prejudicar os outros, disparando um novo treinamento de todos os m\u00f3dulos subsequentes. Essa interdepend\u00eancia torna o progresso mais lento nos m\u00f3dulos subsequentes. Mas, com a nossa t\u00e9cnica de ponta a ponta, removemos essa depend\u00eancia de m\u00f3dulos anteriores, aumentando a velocidade de desenvolvimento e treinamento e permitindo o ajuste de outros modelos com menos esfor\u00e7o e menos dados. Com a nossa nova abordagem, os di\u00e1logos s\u00e3o muito mais robustos, pois s\u00e3o capazes de tomar decis\u00f5es analisando todo o espectro de informa\u00e7\u00f5es em um \u00fanico local. Antes, mesmo um pequeno erro em um componente era capaz de se propagar para outros componentes de maneiras inesperadas e dif\u00edceis de solucionar. Por exemplo, os assistentes atuais baseados em regras s\u00e3o programados explicitamente para procurar palavras ou frases espec\u00edficas, como \u201cp.m.\u201d depois de um n\u00famero para indicar \u00e0 tarde, enquanto o Projeto CAIRaoke aproveita os modelos avan\u00e7ados de linguagem pr\u00e9-treinados que entendem melhor o contexto e podem reconhecer maneiras diferentes de dizer a mesma coisa.\u00a0\u00a0 Por fim, o Projeto CAIRaoke une a tecnologia que d\u00e1 suporte ao bot interativo mais recente da Meta AI, BlenderBot 2.0, a di\u00e1logos orientados por tarefas. Isso significa que assistentes criados usando o nosso modelo poderiam mostrar uma linguagem emp\u00e1tica, transmitir o conhecimento encontrado em uma pesquisa na internet em tempo real e demonstrar uma personalidade consistente. Quando os sistemas geram linguagem natural, \u00e9 essencial solucionar os poss\u00edveis desafios de seguran\u00e7a e privacidade. O script da maioria dos componentes de NLG atuais \u00e9 criado de modo que os moderadores de conte\u00fado garantam que os assistentes n\u00e3o deem respostas censur\u00e1veis aos usu\u00e1rios. Mas, ao conectar o assistente diretamente ao usu\u00e1rio, h\u00e1 o perigo de erros ou intera\u00e7\u00f5es ofensivas, como j\u00e1 foi visto acontecer.\u00a0 \u00c9 importante dizer que incorporamos prote\u00e7\u00f5es ao BlenderBot que ajudar\u00e3o a reduzir ocorr\u00eancias de respostas ofensivas. Tamb\u00e9m estamos criando uma tecnologia de assistentes levando em conta a privacidade. Por exemplo, com os Ray-Ban Stories e o Portal, o uso de comandos de voz \u00e9 opcional, \u00e9 poss\u00edvel ver e excluir as transcri\u00e7\u00f5es de seus comandos de voz, e voc\u00ea sempre tem a op\u00e7\u00e3o de desativar o armazenamento de voz.\u00a0 Para reduzir o risco de gerar respostas censur\u00e1veis para os usu\u00e1rios, o primeiro marco do Projeto CAIRaoke foi a gera\u00e7\u00e3o de uma a\u00e7\u00e3o de di\u00e1logo e de uma linguagem natural. No curto prazo, geramos a\u00e7\u00f5es de di\u00e1logo e contamos com um sistema de NLG testado e bastante limitado para fornecer a resposta ao usu\u00e1rio. No longo prazo, vamos revelar as senten\u00e7as geradas depois de assegurar a integridade completa do nosso modelo. Outro problema, compartilhado por outros tipos de sistemas de NLP, \u00e9 o que chamamos de hallucination (alucina\u00e7\u00e3o, na tradu\u00e7\u00e3o livre para portugu\u00eas), que ocorre quando um modelo afirma, com confian\u00e7a, informa\u00e7\u00f5es incorretas. Isso \u00e9 um grande desafio para t\u00e9cnicas de ponta a ponta, j\u00e1 que os modelos podem tender a introduzir ou alterar entidades no di\u00e1logo com base nos dados de treinamento. Por exemplo, se voc\u00ea pedir a um assistente que \u201cdefina um lembrete para ligar para a Ankita\u201d, talvez ele defina um lembrete para ligar para Anita, j\u00e1 que Ankita \u00e9 um nome menos comum. Usamos diversas t\u00e9cnicas de aumento de dados e redes de aten\u00e7\u00e3o para tornar o Projeto CAIRaoke mais robusto e aproveitamos o nosso trabalho com o BlenderBot 2.0 a fim de reduzir a alucina\u00e7\u00e3o.\u00a0 Usando a voz para in\u00fameras tarefas di\u00e1rias Embora nossa implementa\u00e7\u00e3o de curto prazo do modelo do Projeto CAIRaoke seja para lembretes no Portal, esperamos us\u00e1-lo em breve em dom\u00ednios muito maiores para ajudar a personalizar as experi\u00eancias de compra das pessoas, permitir que os assistentes mantenham o contexto em diversas conversas e possibilitar que as pessoas conduzam o fluxo da conversa.\u00a0 Tamb\u00e9m achamos que esse avan\u00e7o \u00e9 particularmente \u00fatil para a cria\u00e7\u00e3o de recursos de di\u00e1logo conduzido por IA para realidade aumentada. Num futuro n\u00e3o muito distante, as pessoas usar\u00e3o regularmente os assistentes de voz nos \u00f3culos de realidade aumentada da mesma maneira que usam atualmente alto-falantes, rel\u00f3gios e outros dispositivos inteligentes. Pensando nisso, estamos trabalhando para reduzir o tamanho de modelos completos como esse para inclu\u00ed-los no dispositivo, j\u00e1 que os modelos no dispositivo tamb\u00e9m oferecem mais benef\u00edcios de seguran\u00e7a, privacidade e desempenho. Tamb\u00e9m estamos trabalhando para facilitar a depura\u00e7\u00e3o do modelo \u2014 um desafio complicado, pois, nessa nova estrutura, as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o representadas no espa\u00e7o de incorpora\u00e7\u00e3o, enquanto, no modelo convencional, elas ficam expl\u00edcitas. Para alcan\u00e7ar totalmente a nossa vis\u00e3o do Projeto CAIRaoke, tamb\u00e9m precisaremos dimension\u00e1-la para muitos idiomas e encontrar maneiras de usar o modelo com efici\u00eancia numa escala de bilh\u00e3o. Podemos imaginar que, em alguns anos, a tecnologia do Projeto CAIRaoke ser\u00e1 a base da pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de intera\u00e7\u00e3o entre pessoas e dispositivos. Em dispositivos como headsets de realidade virtual e \u00f3culos de realidade aumentada, acreditamos que esse tipo de comunica\u00e7\u00e3o se tornar\u00e1 o m\u00e9todo onipresente e cont\u00ednuo de navega\u00e7\u00e3o e intera\u00e7\u00e3o, da mesma maneira que as telas sens\u00edveis ao toque substitu\u00edram os teclados em smartphones. Nosso modelo atual \u00e9 um avan\u00e7o importante, mas temos mais trabalho a fazer para alcan\u00e7armos plenamente essa vis\u00e3o. Estamos empolgados com o progresso que fizemos at\u00e9 o momento e os desafios que temos pela frente.\u00a0","og_url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/projeto-cairaoke-construindo-assistentes-do-futuro-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-interativa\/","og_site_name":"Sobre a Meta","article_published_time":"2022-02-23T19:20:30+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2022\/02\/Imagem11.png","type":"","width":"","height":""}],"author":"facebookbr","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"Meta","Est. reading time":"11 minutos"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/projeto-cairaoke-construindo-assistentes-do-futuro-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-interativa\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/projeto-cairaoke-construindo-assistentes-do-futuro-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-interativa\/"},"author":"Facebook company","headline":"Projeto CAIRaoke: construindo assistentes do futuro com inova\u00e7\u00f5es em intelig\u00eancia artificial interativa","datePublished":"2022-02-23T19:20:30+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/projeto-cairaoke-construindo-assistentes-do-futuro-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-interativa\/"},"wordCount":2224,"publisher":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2022\/02\/projeto-cairaoke-construindo-assistentes-do-futuro-com-inovacoes-em-inteligencia-artificial-interativa\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2022\/02\/Imagem11.png","articleSection":["Homepage - 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