O futurista Ray Kuzweil, que também é diretor de engenharia do Google, revelou, na revista Wired, os  planos para uma versão futura do software de e-mail “Smart Reply” utilizando o aprendizado de máquina.

Esse software, presente na caixa de entrada do Google e no Gmail mobile, sugere até três respostas para uma mensagem de e-mail, economizando tempo de digitação ou dando idéias para uma melhor resposta.

A equipe de Kurzweil vem testando o software para que esse elabore sugestões. Por exemplo, se você apertar o botão Continuar (em resposta a um e-mail) pode significar “Claro que eu adoraria ir a sua festa!” Para expandir a resposta poderia ser algo também como “Posso levar algo?”

Smart Reply (crédito: Google Research)

Kurzweil aprecia a ideia de ter a inteligência artificial presente em toda a digitação do e-mail, algo parecido com uma versão onipresente e mais inteligente do autocomplete de pesquisa do Google.

Como a matéria da Wired observa, o software de Kurzweil é baseado na teoria hierárquica de inteligência que ele apresenta no seu último livro “How to Create a Mind” e mais detalhadamente em um artigo na arXiv, publicado em maio.

O seu trabalho descreve um caminho que pode criar uma simulação do neocórtex humano (a parte do cérebro, onde pensamos) construindo uma hierarquia estruturada de componentes similares que codificam ideias cada vez mais abstratas como sequências.

Para Kurzweil, o neocortex é uma hierarquia auto-organizada de módulos, em que cada um pode aprender, lembrar, reconhecer e/ou gerar uma seqüência. Cada seqüência consiste em um padrão sequencial de módulos.

Esta estrutura hierárquica permite que muitos dos módulos que não sejam tão inteligentes exibam coletivamente as habilidades de abstração e de raciocínio que distinguem a inteligência humana.

Esse paper explica que o “Smart Reply” tinha usado antes uma rede de memória de longo prazo longo (LSTM), “que é bem mais lenta do que as redes avançadas (usadas no novo software) para treinamento e inferência” já que com o LSTM, é preciso um maior poder computacional para lidar com sequências mais longas de palavras.

A equipe de Kurzweil conseguiu produzir respostas de e-mail com qualidade similar ao LSTM, mas usando menos recursos computacionais ao treinar camadas hierarquicamente conectadas de neurônios simulados em representações numéricas agrupadas de texto. Essencialmente, essa abordagem propaga a informação através de uma seqüência de reconhecedores de padrões sempre mais complexos até que os padrões finais sejam compatíveis com respostas consideradas ótimas.

Kona: o software com fluência linguística

Mas, o “Smart Reply” subjacente é “um sistema para entender idiomas”, de acordo com Kurzweil. O objetivo é nada menos do que criar um software linguisticamente fluente tão quanto uma pessoa entende e fala um idioma. Kurzweil acredita que o Kona chegará ao mesmo nível de fluência humana.

As aplicações do Kona já estão em andamento e irão ser lançados em futuros produtos do Google, ele promete.

Yoav Goldberg, que pesquisa o processamento de linguagem natural na Universidade Bar Ilan em Tel Aviv, disse para a Wired que o novo sistema Smart Reply é apenas uma sólida peça de engenharia e não um avanço científico:

É o tipo de coisa que uma empresa como a Google precisa fazer continuamente, se quiser cumprir sua meta de implantar a aprendizagem de máquina em todos os lugares. Mas, para a maioria dos problemas, o que precisamos é uma solução bem planejada usando técnicas estabelecidas e não uma abordagem inovadora e revolucionária”.