{"id":6876,"date":"2023-09-27T08:00:00","date_gmt":"2023-09-27T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ispblog.com.br\/?p=6876"},"modified":"2023-09-27T08:00:00","modified_gmt":"2023-09-27T11:00:00","slug":"os-desafios-da-pln-na-inteligencia-artificial-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ispmais.com.br\/blog\/?p=6876","title":{"rendered":"Os Desafios da PLN na Intelig\u00eancia Artificial (IA)"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

J\u00e1 parou para pensar na complexidade envolvida na programa\u00e7\u00e3o de tradutores de texto, assistentes pessoais virtuais e\/ou mesmo nos Chatbots? Fazer com que as m\u00e1quinas consigam se comunicar coerentemente (e naturalmente) com os seres humanos \u00e9 desafiador e envolve, entre diversas t\u00e9cnicas, a PLN.<\/p>\n\n\n\n

Processamento de Linguagem Natural (PLN) \u00e9 uma sub\u00e1rea da IA, que de forma simplista pode ser conceituada como um \u201ctradutor\u201d ou ferramenta usada para ajudar a m\u00e1quina a entender e processar a linguagem natural humana. Ela busca \u201csolu\u00e7\u00f5es\u201d para problemas que requerem o tratamento computacional de uma l\u00edngua natural. Entre outras t\u00e9cnicas, a PLN envolve o reconhecimento de entidades nomeadas (uma esp\u00e9cie de identifica\u00e7\u00e3o de nomes pr\u00f3prios, locais e outras informa\u00e7\u00f5es relevantes do texto), an\u00e1lise de sentimentos e a gera\u00e7\u00e3o em si da linguagem natural.<\/p>\n\n\n\n

No entanto, embora j\u00e1 bastante desenvolvido e amplamente utilizado (com in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es), o Processamento de Linguagem Natural ainda enfrenta desafios e obst\u00e1culos complexos e segue sendo aperfei\u00e7oado. Isso se deve principalmente ao fato de a linguagem humana seguir em constante transforma\u00e7\u00e3o. O Oxford English Dictionary, por exemplo, incluiu 700 novas palavras em sua atualiza\u00e7\u00e3o de 2021. S\u00f3 a L\u00edngua Portuguesa conta com aproximadamente 370.000 palavras!<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m desse cen\u00e1rio complexo e mut\u00e1vel, outro desafio gigantesco \u00e9 o contexto. \u201cPense que dentro de um contexto de linguagem espec\u00edfico, levando-se em conta nuances como entona\u00e7\u00e3o da fala, escolha de voc\u00e1bulos e intervalos de pausa, o c\u00e9rebro humano \u00e9 capaz de processar o sentido e significado de um texto em mil\u00e9simos de segundos. A m\u00e1quina, por outro lado, ainda que com modelos avan\u00e7ados de PLN, tem dificuldade em reconhecer todos esses pontos\u201d, lembra Simone Faquineli, Especialista em Intelig\u00eancia Artificial da Matrix do Brasil.<\/p>\n\n\n\n

Palavras com duplo sentido (tamb\u00e9m chamado de polissemia; s\u00e3o in\u00fameras em nosso vocabul\u00e1rio) dificultam a vida das m\u00e1quinas, porque o sentido depender\u00e1 justamente do contexto. Outro ponto de complica\u00e7\u00e3o s\u00e3o as g\u00edrias e express\u00f5es \u2013 altamente empregadas no dia a dia, quando usadas por usu\u00e1rios na intera\u00e7\u00e3o com tecnologias, podem gerar confus\u00e3o e erros. O termo \u201cvelho\u201d ou \u201cv\u00e9io\u201d \u00e9 sin\u00f4nimo de \u201ccara\u201d em muitas situa\u00e7\u00f5es; lembrando que \u201ccara\u201d nesse sentido, significa \u201camigo\u201d, e embora um substantivo masculino, pode ser empregado para mulheres. \u201cVelho\u201d, portanto, em determinado contexto, nem de longe representaria uma pessoa de idade avan\u00e7ada. Sentiu o drama?!<\/p>\n\n\n\n

Mais um desafio da PLN s\u00e3o os erros gramaticais. A m\u00e1quina segue programada com base na l\u00edngua culta, seguindo de forma certeira a ortografia e gram\u00e1tica. Os usu\u00e1rios, por outro lado, s\u00e3o pass\u00edveis de erros e\/ou abrevia\u00e7\u00f5es. \u201cNa configura\u00e7\u00e3o de nossos Chatbots levamos em conta erros de digita\u00e7\u00e3o, concord\u00e2ncia e\/ou gram\u00e1tica mais comuns, o que ajuda fortemente na compreens\u00e3o da m\u00e1quina. Al\u00e9m disso, o que conhecemos por \u2018aprendizado de m\u00e1quina\u2019 ajuda a tecnologia a se capacitar a cada nova intera\u00e7\u00e3o, deixando-a mais esperta\u201d, completa Simone.<\/p>\n\n\n\n

Justamente esse aprendizado de m\u00e1quina que possibilitou (e possibilita) uma evolu\u00e7\u00e3o t\u00e3o grande assim das tecnologias de Intelig\u00eancia Artificial. Seria praticamente imposs\u00edvel fomentar a m\u00e1quina com todas as in\u00fameras possibilidades e varia\u00e7\u00f5es lingu\u00edsticas e sem\u00e2nticas existentes. A opera\u00e7\u00e3o e as intera\u00e7\u00f5es da tecnologia garantem uma absor\u00e7\u00e3o muita mais generalista e fiel da realidade da l\u00edngua, incluindo, por exemplo, regionalismos.<\/p>\n\n\n\n

Ainda assim, desafios sem\u00e2nticos, como as ironias e o sarcasmo humano ainda representam obst\u00e1culos \u2013 mesmo para IA altamente treinadas. Conversas com Assistentes de Voz e Chatbots de atendimento ao cliente, por exemplo, podem nem sempre captar reclama\u00e7\u00f5es, tais como \u201cQue beleza de atendimento!\u201d. \u201cNestes casos, o que fazemos para mitigar tais confus\u00f5es \u00e9, atrav\u00e9s da an\u00e1lise de sentimentos e de um sistema de pontua\u00e7\u00e3o, programar a m\u00e1quina para ler o contexto anterior e posterior, observar pontua\u00e7\u00e3o e identificar emojis para captar o real sentido da conversa\u201d, pontua Simone.<\/p>\n\n\n\n

Quais ent\u00e3o as perspectivas e previs\u00f5es que podemos fazer para a evolu\u00e7\u00e3o do Processamento da Linguagem Natural como subcampo da Intelig\u00eancia Artificial?<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 fato que as t\u00e9cnicas de PLN est\u00e3o cada dia mais avan\u00e7adas e seus modelos mais inteligentes. Assistentes virtuais, tradutores, chatbots e outras tecnologias seguem tamb\u00e9m cada vez mais treinados, surpreendendo-nos. No entanto, \u00e9 fato tamb\u00e9m notar que a complexidade lingu\u00edstica s\u00f3 aumenta. Novas t\u00e9cnicas, sub\u00e1reas e tecnologias prometem surgir com o tempo para dar conta de tamanha complexidade e do desejo latente da humanidade em se comunicar com as m\u00e1quinas. Simone finaliza, \u201c(\u2026) estamos preparados e munidos com experi\u00eancia e tecnologia para acompanhar essa evolu\u00e7\u00e3o e o que est\u00e1 por vir\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Simone Faquineli,<\/strong>
Profissional com ampla experi\u00eancia em desenvolvimento de sistemas web e mobile, especializada em Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning. Com mais de 15 anos de atua\u00e7\u00e3o em diversas \u00e1reas, ela atualmente ocupa o cargo de Chief Artificial Intelligence Officer na Matrix Brasil.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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