A portuguesa Unbabel, em parceria com a Carnagie Mellon University, estão a desenvolver um projeto de investigação denominado por MAIA: Multilingual AI Agent Assistants, que conta com um investimento de 2,25 milhões de euros. O objetivo é construir diferentes tecnologias de machine learning para um atendimento ao cliente online multilingue, onde agentes humanos são assistidos por agentes de IA. E isso significa a tradução automática com melhorias que permitem avaliar o contexto da conversa, proceder a respostas automáticas e uma estimativa de qualidade do diálogo.

A Unbabel tem desenvolvido tecnologias de Inteligência Artificial que, aplicadas à tradução automática, permitem que as empresas possam estar em contacto com os seus clientes em todo o mundo, sem terem uma barreira linguística. Estas tecnologias, por exemplo, permitem que uma pessoa na Índia possa estar a falar com uma pessoa em França, cada um na sua língua nativa e, por detrás, está a acontecer uma tradução automática do texto para a língua do recetor.

André Martins, Vice-Presidente de AI Research da Unbabel, explicou ao SAPO TEK que “atualmente, para prestar suporte a clientes internacionais recorre-se a agentes humanos que falem diferentes línguas – um recurso escasso e dispendioso. A Unbabel está bem presente neste mercado e este projeto oferece uma oportunidade única para revolucionar a forma como o suporte a clientes é prestado, através de um produto completamente inovador, no qual o assistente de IA "aumenta" as capacidades do agente humano através de funcionalidades como tradução automática, sugestão de respostas, e monitorização da satisfação do cliente, preservando sempre a empatia humana ao longo da conversa”.

Sob a liderança da Unbabel, a empresa contribui em diversas frentes: “através da nossa equipa de IA na investigação científica nas áreas de aprendizagem e tradução automática (em colaboração com a CMU e com o Instituto de Telecomunicações) e na geração automática de respostas e análise de sentimentos (em colaboração com o INESC-ID)”. André Martins salienta ainda que o projeto vai envolver todo o seu departamento de I&DT em tarefas que vão desde a gestão dos dados até ao desenho e implementação do produto. No total, a equipa conta com cerca de 40 pessoas, incluindo investigadores científicos, engenheiros, gestores e designers de produto, e linguistas.

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André Martins, Vice-Presidente de AI Research da Unbabel.

A empresa afirma que a tradução automática, nos sistemas atuais, demora uma fração de segundo para uma mensagem típica. “Este tempo é insignificante se considerarmos o tempo médio que um agente humano demora a escrever uma resposta. Na realidade, e experiência de cada interveniente é a de que está a conversar com alguém em tempo real e que fala a mesma língua”.

Questionado sobre as principais barreiras no desenvolvimento de um bot de respostas automáticas, rápidas e naturais, André Martins destaque que entender as questões dos clientes, a falta de empatia humana e o facto de apenas funcionarem numa língua (normalmente inglês) são as principais dificuldades. “São precisamente estas limitações que o projeto MAIA pretende ultrapassar, combinando agentes humanos com IA: ao invés de substituir os humanos por chatbots, pretendemos "aumentar" as capacidades dos agentes humanos através de funcionalidades como tradução automática, sugestão de respostas, e monitorização da satisfação do cliente, preservando sempre a empatia humana ao longo da conversa”.

Um aspeto inovador que o projeto vai desenvolver, segundo André Martins, é a utilização do contexto da conversa para melhorar a qualidade da tradução, tornando a conversa o mais natural possível. Explica ainda que a tecnologia atualmente existente para tradução automática traduz documentos frase a frase (isto é, divide documentos em frases e traduz cada frase de forma independente). “Numa conversa entre um agente e um cliente o contexto da conversa é crucial: o agente tem que "lembrar-se" de inúmeros detalhes importantes ao longo da conversa, por exemplo, qual o género do cliente (masculino, feminino ou outro), qual o registo estilístico que deve ser usado (formal ou informal), qual a intenção do cliente, normalmente mencionada logo no início da conversa (por exemplo, comprar um bilhete de avião? Para que local e para que dia?), etc.”

Nesse sentido, os sistemas de tradução automática atuais não conseguem reter esta informação em memória ao longo da conversa, o que pode comprometer de forma crítica a qualidade da tradução, salienta o investigador. “Neste projeto vamos desenvolver novos modelos de tradução automática com redes neuronais que estão equipados com esta "memória" que lhes permite controlar e fazer uso destes parâmetros que surgem no decurso da conversa”.

Apesar deste tipo de tecnologia estar associado ou direcionado a call centers e atendimento online, André Martins salienta que a tecnologia de tradução automática desenvolvida no projeto pode ser empregue em qualquer domínio em que o contexto seja importante. Exemplos disso são a tradução de um documento (uma notícia, um email, uma notícia), em que é importante traduzir as várias entidades de forma coerente ao longo do documento; na tradução de vídeos digitais (um filme ou uma aula online) em que o contexto do vídeo pode ser importante para saber como traduzir palavras ambíguas. E ainda outros contextos.

Para além do MAIA, a Unbabel está também a trabalhar no projeto Scribe, que visa estender a sua tecnologia, misturando IA com humanos, para a legendagem e tradução de vídeos, que pode ser usado em plataformas digitais como o Netflix e Youtube. “O princípio é semelhante ao do projeto MAIA: ao invés de substituir os humanos, pretendemos combinar o melhor dos dois mundos, juntando a criatividade e a experiência profissional dos humanos à automação e eficiência trazida pela IA. Trata-se de uma solução disruptiva que achamos que pode revolucionar completamente, nos próximos anos, a forma como a tradução e legendagem é feita nas plataformas de vídeo digitais”.

E questionado se esta tecnologia pode vir a anular o trabalho de tradutores e técnicos de legendas, no contexto audiovisual, a Unbabel pensa que será o contrário. “Este sistema pretende transformar a forma como os tradutores e técnicos de legendas trabalham, aumentando a sua capacidade e eficiência de forma considerável. Isso será feito automatizando a parte "entediante" do trabalho, mas reforçando o seu papel criativo, onde os profissionais humanos continuam a ser imbatíveis”, acrescenta André Martins.

Explicando o papel da Universidade de Carnegie Mellon (CMU), André Martins refere que é um parceiro chave no projeto MAIA, em particular o "Language Technologies Institute", um dos mais reputados centros internacionais nas tecnologias de linguagem natural. “Vamos colaborar com o Prof. Graham Neubig, especialista na área da tradução automática, na investigação e desenvolvimento dos sistemas de tradução para conversação online. Vamos também coorientar estudantes de doutoramento em grau dual na CMU e no Instituto Superior Técnico, em colaboração com a Unbabel”.

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