A inteligência artificial e o futuro da comunicação entre humanos e máquinas

A interpretação da linguagem humana é essencial para a comunicação entre humanos e máquinas. Ela acontece através do método de processamento da linguagem natural (NLP), cujo qual a evolução é fundamental para o futuro da inteligência artificial.

Para entender como é o processamento da linguagem natural, e a importância de investir continuamente no desenvolvimento do método, confira abaixo alguns pontos abordados no e-book Cérebros Humanos & Artificiais.

As linguagens por trás da inteligência artificial

Linguagem é, por definição, qualquer meio sistemático de comunicar ideias ou sentimentos através de signos, sejam eles convencionais, sonoros, gráficos ou gestuais. E para que a comunicação aconteça, e a mensagem seja transmitida, a decodificação da linguagem é crucial.

A decodificação acontece através do processamento da linguagem natural, uma disciplina que navega entre três campos: a ciência da computação, a inteligência artificial e a linguística. Sua evolução começou na década de 1950 e passou por três fases:

1. Simbólica: considerava regras lexicais desenvolvidas pelo homem e seguia a literalidade da fala humana, sem considerar ambiguidade e regras não-estruturadas.
2. Estatística: baseada em modelos matemáticos e em amostras observáveis e recorrentes de fenômenos linguísticos. Essa abordagem não leva em conta regras linguísticas, mas apenas análises matemáticas para deduzir e reconhecer temas e tendências de fala.
3. Neural: embasada no aprendizado supervisionado de machine learning, e é totalmente numérica. Ela funciona de maneira única: primeiro transforma a linguagem em números, onde cada número representa uma palavra, e então os algoritmos de redes neurais podem analisar e encontrar padrões nos números para “interpretar” um texto ou fala.

O futuro da comunicação entre humanos e máquinas

Dentro das abordagens de NLP em inteligência artificial, ainda há um elemento em constante aperfeiçoamento por parte dos cientistas: o contexto. 

Apesar de as máquinas terem inteligência para decodificar e interpretar símbolos, elas não têm a capacidade de entender 100% o contexto ou interpretar sentimentos e emoções, afinal ambos são causados por reações químicas do cérebro humano.

Hoje em dia, alguns algoritmos já conseguem gerar textos e interpretá-los de forma precisa e coerente, mas a máquina continua sem a capacidade de sentir algo genuinamente, característica exclusivamente humana.

NLU x NLG

O avanço das pesquisas em NLP são fundamentais para a melhoria das interações entre inteligências artificiais e humanos, e essa área é comumente dividida em duas partes:

1. Entendimento de Linguagem Natural (NLU)
   O NLU já está se massificando com a popularização de sistemas de reconhecimento e ativação de voz.
2. Geração de Linguagem Natural (NLG)
   A NLG é uma das tecnologias que mais cresce, e tem sido aplicada em pesquisas teóricas para entender como os humanos produzem a linguagem. Esse campo pode ser aplicado para automatizar relatórios, em chatbots, e outros programas que tenham métricas para serem analisadas.

Os próximos passos evolutivos da AI

A evolução da inteligência artificial é contínua e crescente. Além do aumento no interesse de empresas em usar a tecnologia para melhorar processos, nota-se crescimento no número de projetos e pesquisas acadêmicas na área, além de mais eventos relacionados ao tema.

Os governos também estão mais interessados na regulamentação da inteligência artificial, e isso pode ser um sinal do alto potencial de impacto da tecnologia na sociedade contemporânea.

Apesar de estarmos longe de atingir a AI Forte, os programas de inteligência artificial disponíveis nos dias de hoje são o ápice da evolução tecnológica e mostram que as máquinas não precisam ter consciência em nível humano para que sejam extremamente úteis.

Baixe o e-book Cérebros Humanos & Artificiais completo e leia sobre como as máquinas pensam em comparação com os humanos, e aprenda ainda mais sobre o processamento de linguagem natural e o futuro da inteligência artificial.