muito além do óbvio

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Fronteiras
Digital:
muito além do óbvio
Processamento de Linguagem Natural, um dos campos de estudo da Inteligência
Artificial, auxilia atividades ligadas à linguagem, como revisão gramatical e tradução
Fabricio Mazocco
Até mesmo os que possuem apenas conhecimentos básicos em computadores sabem
operar softwares processadores de texto, principalmente o Word, da Microsoft. Ao
utilizarmos esse programa, um traço verde indica quando há algo de errado com a
sentença, seja na concordância de gênero, grau ou número, em espaços a mais
ou a menos, na colocação de vírgulas e em relação a diversas outras
regras gramaticais. Além de indicar o erro, o programa sugere a
forma correta a ser empregada. Esses são os atributos do revisor gramatical. Até aqui, nada de novo.
O que muitos não sabem é que, utilizando o aplicativo,
estão lidando com a Inteligência Artificial (IA); mais
precisamente, com um dos campos de estudo da IA: o
Processamento de Linguagem Natural (PLN).
dez|2002
Fronteiras
Definindo: PLN é o estudo voltado para a
construção de programas capazes de compreender a linguagem natural (interpretação) e gerar
textos, falados ou escritos. Assim como outros campos da IA, este também tem o objetivo de aperfeiçoar a interação entre as pessoas e os computadores. Entre os projetos possíveis com o uso
do PLN estão o revisor gramatical, a sumarização
automática, a recuperação de informações, o dicionário online e o tradutor automático.
Por lidar com linguagem natural e linguagem
computacional, as pesquisas nessa área têm
reunido cientistas de áreas distintas, como computação e lingüística. Este é o caso do grupo NILC
(Núcleo Interinstitucional de Lingüística Computacional), criado em 1993. A coordenação do grupo é
dividida entre os pesquisadores, sendo três da
Universidade de São Paulo, campus de São Carlos
(dois do Instituto de Ciências Matemáticas e de
Computação – ICMC e um do Instituto de Física –
IFSC), um da Faculdade de Ciências e Letras da Universidade Estadual Paulista (Unesp), campus de
Araraquara, e um do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos
(UFSCar). Todos os campi estão localizados no interior paulista.
dez|2002
O ReGra uniu pesquisadores das áreas de computação e lingüística.“Começamos do zero”, conta
uma das coordenadoras do NILC, Maria das Graças
Volpe Nunes, professora do ICMC-USP. O primeiro
passo foi desenvolver um léxico com mais de 1,5
milhão de vocábulos. Para cada um deles, foi
necessário estabelecer as categorias gramaticais, ou
seja, se é um substantivo, verbo, adjetivo e assim
por diante. Também foram incluídas cerca de 600
regras gramaticais e mil regras de correção. Na
primeira versão do projeto, o revisor apontava somente erros pontuais. Não era feita a análise
sintática, desenvolvida para a versão seguinte.
Maria das Graças Volpe Nunes, da USP:
“Não existe nenhum revisor com 100% de
acerto, em razão da complexidade da
análise automática de uma língua natural”
Fabricio Mazocco
Por lidar com
linguagem natural e
linguagem
computacional,
pesquisas reúnem
cientistas de áreas
distintas, como
computação e
lingüística
O primeiro projeto do grupo, denominado
ReGra, de 93, teve como objetivo criar um revisor
gramatical da língua portuguesa, solicitado pela
empresa Itautec. Na época, só existia o corretor
ortográfico. Em 94, foi concluída a primeira versão
comercial. Depois, o sistema passou por modificações,continua sendo aperfeiçoado e,hoje,é parte
integrante das ferramentas do Office (versão em
português), da Microsoft. O NILC continua assessorando o projeto.
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Fronteiras
Redes neurais, que são
conjuntos de
“neurônios artificiais”,
possibilitam a tomada
de decisões complexas
Os erros que o ReGra detecta referem-se aos
desvios da norma culta da língua, incluindo concordância nominal e verbal,regência,uso de pronomes e crase, pontuação e outros. Um corpus
com cerca de 40 milhões de palavras dá suporte
às atividades de extração de padrões válidos e
de testes do revisor.
Atualmente, a equipe trabalha na inserção de
regras estilísticas que não são erros gramaticais,
como o pleonasmo. O novo recurso deve ser
finalizado em fevereiro do próximo ano.
Redes neurais
Outra abordagem de revisão investigada pela
equipe é a que procura ensinar o computador a
verificar os erros. Nesse caso, usam-se técnicas
estatísticas e as baseadas em redes neurais, o
que elimina a necessidade de formular grandes
e complexas gramáticas computacionais.
O processo da rede neural baseia-se no neurônio artificial, ou nó artificial. A denominação
assusta, mas um neurônio artificial nada mais é
que um simples processador.O sistema funciona
da seguinte maneira: recebe as informações do
mundo exterior ou de outros nós, toma uma
única decisão e a repassa, por meio de um canal
de saída, para o próximo nó neural. Quando é
constituída uma rede, o resultado é a tomada
de decisões complexas.
No caso do revisor gramatical, a partir de
exemplos do que é correto e do que não é, a
rede neural é treinada para verificar novos erros.
A grande diferença na utilização de métodos
estatísticos ou empíricos para essa atividade é
que, embora apresentem uma taxa de erro
maior, eles têm menor custo de operação.
Site de busca já existente: problema é a
enxurrada de informações devolvidas, que
nem sempre atendem às expectativas do
usuário
Mesmo com todo o avanço em pesquisas
na área, a tarefa de revisão gramatical tem
suas limitações. “Não existe nenhum revisor
com 100% de acerto, em razão da complexidade da análise automática de uma
língua natural”, explica Maria das Graças.
As principais limitações do projeto são as
omissões de revisão e os falsos erros, devidos
à ambigüidade sintática e à variedade de
padrões sintáticos a serem reconhecidos.
Além disso,“o revisor não tem compreensão
do que está escrito”,comenta a pesquisadora,
sobre a impossibilidade de a máquina entender o significado das palavras.
Tradução
Se a Inteligência Artificial está aí, a serviço
da linguagem, porque não utilizá-la para
auxiliar na comunicação entre as várias nações, ou seja, traduzir toda e qualquer língua?
Para essa pergunta há duas respostas: a primeira é que a tradução automática existe há
muito tempo e é considerada o primeiro problema da IA; a segunda é que a tradução
ainda é uma questão em aberto. O grau de
erro varia de acordo com a especificidade da
linguagem. Quanto mais limitado o vocabulário, mais eficiente é a tradução.
dez|2002
Fronteiras
Atualmente, são utilizadas três
linhas de estudo para a tradução
automática: direta, por transferência e por interlíngua.A primeira
é a mais simples, porém com
maior grau de erro. Nessa linha,
toda a tradução é fortemente
baseada em dicionário de palavras e expressões. A tradução é
feita palavra por palavra, sem
qualquer regra gramatical. Aquela
feita por transferência é mais
sofisticada: o programa tem o
conhecimento das gramáticas e
dos léxicos das línguas utilizadas.
Por exemplo: o computador recebe um texto em inglês a ser traduzido para o português; o programa compara as regras gramaticais das duas línguas e em seguida traduz as palavras. O resultado,
nesse caso, é melhor do que no
anterior, mas ainda longe do ideal.
Sandra Maria Aluísio, pesquisadora
da USP que desenvolve projeto com o
objetivo de construir arquitetura
favorável para busca de informações
baseada em tema-assunto
Fabricio Mazocco
Tradução: quanto mais
limitado o vocabulário,
maior é a eficiência
A tradução por interlíngua, por
sua vez, supõe o uso de uma
linguagem intermediária artificial,
cujo papel é representar o significado das sentenças a serem
traduzidas.O projeto UNL (Universal Networking Language), da
UNU (Universidade das Nações
Unidas), é um exemplo de iniciativa nessa direção. A UNL é a
interlíngua que faz a ponte entre
mais de 15 sistemas de traduções
(15 línguas). O cenário seria o seguinte: o emissor escreve um
texto, por exemplo, na língua
portuguesa e aciona o codificador
UNL, que estará disponível na
Internet. O texto estará, então, disponível em formato de arquivo
UNL, sendo possível sua tradução
dentro das línguas disponíveis.
Um receptor quer ler o texto, por
exemplo, na língua japonesa.
Tendo o arquivo UNL em seu
computador, ele decodifica o
texto, por esse programa, e o terá
em sua língua. O que ocorre nesse
caso é que, o emissor, ao codificar
o texto em UNL, torna-o disponível para tradução nas 15
línguas que compõem o programa.Este, por uso do PLN,realiza
o processo semelhante à linha de
transferência, comparando as
regras gramaticais e os léxicos das
línguas do emissor e do receptor.
Os sistemas de tratamento da
língua portuguesa, dentro do
projeto UNL, estão sendo desenvolvidos pelo NILC.
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Sistema de busca
O sistema de buscas na Internet, ou Recuperação de Informação (RI), como é conhecido
no meio acadêmico, é atualmente um dos recursos mais
utilizados na rede. Estamos
falando de sites como o Google,
o Cadê e o Alta Vista, nos quais
inserimos uma ou mais palavraschave e temos os resultados de
páginas eletrônicas que contêm
essas palavras. O problema é a
enxurrada de informações devolvidas, que nem sempre
atendem às nossas expectativas.
Fizemos um teste, utilizando o
Google: ao inserirmos somente
PLN (sigla de Processamento de
Linguagem Natural, campo de
estudo da Inteligência Artificial,
que está sendo tratado nesta
reportagem), encontramos 2.380
ocorrências, incluindo um site que
dispõe de endereços eletrônicos
cujo servidor é PLN e outro cuja
sigla é indicada como um código
da moeda da Polônia. Os dois
nada têm a ver com nosso objetivo de busca. Que tal buscar a
expressão completa PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL? O número de ocorrências
pulou para 7.000! Entre elas,há um
site sobre a área de Informática
Jurídica, no qual as palavras que
buscamos estão no texto, porém
isoladas umas das outras. Para
finalizar, colocamos PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL PLN. O número de ocorrências caiu para 222.
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Fronteiras
Arquivo pessoal
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Renata Vieira, da Unisinos: protótipo
fará busca de informações no site da
própria Universidade
Sandra Maria Aluísio, pesquisadora do ICMC-USP e uma das
coordenadoras do NILC,está desenvolvendo um projeto que objetiva
a construção de arquitetura
favorável para busca de informações baseada em tema-assunto,
o que deve resolver algumas
dificuldades hoje encontradas.
A idéia central do projeto é
utilizar o recurso do PLN em todo
o fluxo do sistema, ou seja, desde
o processamento de consultas e
de documentos até a apresentação de resultados. O PLN será
fundamental para melhorar a
busca. Quando o usuário digitar
uma ou mais palavras, o sistema
fará uma análise de sinônimos,
gramática e sintática da sentença.
Isto permitirá, utilizando um
exemplo simples, que ao ser digitado “carro”, também apareçam
ocorrências com “automóvel”, o
que não ocorre atualmente. “A
busca faz associações para levar
ao lugar correto”, explica Sandra.
A utilização do PLN para recuperação de informações está criando
uma nova proposta de organização da rede: a “web semântica”.
Esses estudos são desenvolvidos
na Universidade do Vale do Rio dos
Sinos (Unisinos), no Estado do Rio
Grande do Sul. Com o uso da sistemática do PLN, isto é, o significado das palavras ou expressões
e sua representação para que
sistemas computacionais possam
fazer uso desse conhecimento,está
sendo construído um protótipo
para busca de informações no site
da própria Universidade.
Três projetos foram desenvolvidos para aplicação nessa área: o
APSCO (Análise da Polissemia
Sistemática para a Construção de
uma Ontologia), o ONTOVERB
(Construção de Ontologias e Semântica Verbal) e o MLXML (Marcação Lingüística de Textos e
Documentos utilizando o XML –
Extensible Markup Language, sistema que permite a comunicação
entre diferentes computadores e
aparelhos portáteis, integrando a
infra-estrutura de tecnologia da
informação de empresas e órgãos
públicos). Os dois primeiros projetos, coordenados pela pesquisadora Rove Luiza de Oliveira
Chishman, do Centro de Ciências
da Comunicação da Unisinos,
estão mais ligados à lingüística, e
o terceiro, coordenado por Renata
Vieira, pesquisadora dos centros
de Ciências da Comunicação e de
Ciências Exatas e Tecnológicas da
mesma instituição, tem a preocupação de estudar as tecnologias
da“web semântica”e desenvolver
o protótipo. “As informações poderão ser recuperadas de maneira
mais eficiente”, resume Renata.
Já um grupo de pesquisa da
Pontifícia Universidade Católica
(PUC) do Rio Grande do Sul está
em fase de desenvolvimento da
RI em bibliotecas digitais. O projeto SEMA, como é denominado,
pretende melhorar as taxas de
recuperação de informações e de
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Fronteiras
A história da Inteligência Artificial
A história da Inteligência Artificial (IA) começa nos anos
40. Após a Segunda Guerra Mundial, o computador
começou a ser gradualmente utilizado, principalmente por
empresas, indústrias e universidades, o que estimulou a
pesquisa sobre softwares, hardwares e linguagens de
programação. O rápido progresso, desde o surgimento dos
primeiros computadores eletrônicos (Collossus, na Inglaterra – 1943 – e o ENIAC, nos Estados Unidos – 1946) até
o surgimento dos microcomputadores, na década de 70,
demonstra que essa área recebeu grandes investimentos e
atenção por parte dos pesquisadores.
A primeira notícia que se tem do uso da denominação
Inteligência Artificial é de 1956, nos Estados Unidos, quando
John McCarthy reuniu, em uma conferência no Dartmouth
College, vários pesquisadores de renome para estudar
ferramentas construídas pelo homem para que a máquina
pudesse ter comportamentos inteligentes.
Ainda na década de 50, a introdução da programação
por meio de comandos de lógica de predicados proporcionou um grande avanço para a construção de sistemas
documentos, em domínios específicos de conhecimento. Esse
sistema será executado com o uso
de um thesaurus que incorpore
relações semânticas entre as palavras. O thesaurus é uma função
finita de termos para um conjunto
de relações, como a antonímia. A
proposta do grupo, que é coordenado pela pesquisadora Vera
Lúcia Strube de Lima, da Faculdade de Informática da PUC-RS,
prevê que tanto a construção de
índices como a representação da
busca façam uso dessa estrutura.
Sumarização
Resumir um livro, um texto ou
um filme não é tarefa fácil. Devemos levar em conta que, para cada
mente humana, a forma de redez|2002
que utilizam esquemas de raciocínio. Também obtiveram
bons resultados, na linha biológica, o primeiro simulador
de redes neurais artificiais e o primeiro neurocomputador.
Nas décadas de 60 e 70, também na linha biológica, foram desenvolvidos conceitos relativos às redes neurais. Já
na linha psicológica, os pesquisadores acreditavam que, com
a Inteligência Artificial, seria possível realizar tarefas
humanas como o pensamento e a compreensão da
linguagem por meio do computador.
Em 1982, o físico John Hopfield provou ser possível a
simulação de um sistema físico por meio de um modelo
matemático baseado na teoria das redes neurais. Nessa
mesma década, surgem novas técnicas e aplicações da IA e
começam a surgir trabalhos em conjunto com outras áreas,
como interfaces inteligentes e controle de robôs.
As redes neurais alcançam uma explosão exponencial de
aplicações e desenvolvimento de modelos na década de
90. Pesquisadores passam a reconhecer que os paradigmas
biológico e psicológico são complementares para sistemas
mais evoluídos.
sumir se diferencia, devido a
aspectos culturais, conhecimentos prévios e, até mesmo, à capacidade de síntese de cada pessoa.Com a velocidade com que os
fatos ocorrem atualmente e com
o volume de informações disponíveis, principalmente pelas
possibilidades que a Internet nos
oferece, o resumo ou sumário
deixou de ser um mero suporte
textual e passou a assumir a
função de transmitir informação.
A Sumarização Automática,
como é denominada a “capacidade” do computador em resumir, começa a tomar forma e caminha em direção a uma operacionalização eficiente.Um trabalho
que vem sendo desenvolvido por
Lúcia Helena Machado Rino, do
Departamento de Computação da
Universidade Federal de São Carlos,
tem esse objetivo.
Os estudos buscam a especificação de um modelo que organize as informações essenciais de
um texto. Para essa análise, são
necessários três processos: reconhecer o que há de essencial em
um texto; elaborar um novo texto
a partir do resultado do processo
anterior; e verificar se há relação
entre o produto apresentado e o
original. Essa verificação tem de
ser calcada em algumas premissas. Entre elas está a necessidade de manter a idéia central do texto e seu objetivo comunicativo; ou seja, se o texto original é descritivo, o seu resumo
também deve ser.
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Fronteiras
Para a execução do projeto, duas áreas distintas devem atuar
em conjunto: a de interpretação e a de geração (organização)
de texto. A pesquisa de Lúcia, que também é uma das coordenadoras do NILC, é voltada à segunda área. O primeiro passo na
execução do projeto foi construir uma representação interna
que indica o que é mais relevante. O próximo passo, que está
em estudo, é o reconhecimento dos significados. “Não trabalhamos propriamente com palavras e sim com conceitos e idéias”,
explica Lúcia.
A pesquisadora propõe duas arquiteturas do sistema de sumarização automática: o de abordagem fundamental e o de
abordagem empírica. Na primeira, a fase de análise, no geral,
corresponde a uma tarefa de avaliação, resultando em sua
representação conceitual (representação conceitual I),ou seja,sua
estrutura sintática. A fase seguinte, a de transformação, consiste
na sumarização propriamente dita, na qual ocorre a seleção do
conteúdo e a possível reestruturação do que já foi selecionado, a
fim de garantir a coerência textual. Assim,
surge uma outra representação conceitual
(representação conceitual II). Por fim, a
última fase,a de síntese,implica na realização
superficial da representação conceitual,
agora condensada.
Hiperdicionário Online
Entre os problemas citados
para que a tradução, o revisor gramatical, a sumarização e o sistema
de busca de informações operem
com o máximo de eficiência estão
a complexidade da análise automática de uma língua natural, a
ambigüidade sintática e a variedade de padrões sintáticos a
serem reconhecidos. O computador não consegue distinguir os
Arquivo pessoal
Na arquitetura de abordagem empírica,
o processo é mais simples, podendo gerar
resultados menos eficientes. A análise do
documento é produto de uma distribuição
de relevância dos segmentos textuais
originais. Ou seja, a representação con-
ceitual descrita anteriormente é
substituída por um resultado
extraído de processos matemáticos ou estatísticos. A fase de
transformação do processo anterior se dá pela seleção dos segmentos do texto-fonte e sua
inserção no sumário,indicada pela
distribuição de relevância. A seleção pode ser pela freqüência das
palavras e por sua localização, entre outras. O título do texto também serve de base para o processo de seleção. Na última etapa,
os resultados são justapostos na
mesma ordem do texto original.
Carmelita Pádua Dias, da
PUC-RJ: grupo está
desenvolvendo dicionário
eletrônico de unidades
complexas do português do
Brasil
Arquitetura de um
sumarizador automático
fundamental
Arquitetura de um
sumarizador automático
empírico
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Fronteiras
vários sentidos de uma palavra, o
que acarreta conclusões errôneas.
Com o intuito de utilização não
só como hiperdicionário, mas também como um componente para
diversos aplicativos no âmbito do
PLN,o lingüista Bento Carlos Dias da
Silva, da Faculdade de Ciências e
Letras da Universidade Estadual
Paulista (Unesp), campus de Araraquara, desenvolve o projeto
“Construção da Base da RedeWordNet para o Português do Brasil”.
“Não se trata de um dicionário
convencional, posto que os sentidos das unidades lexicais não são
listados e colocados por meio de
definições ou paráfrases (uma
forma de tradução livre e desenvolvida), mas são inferidos
pelo usuário por meio das relações léxico-conceituais que estruturam a rede”,explica Dias da Silva.
A intenção não é listar palavras e
seus respectivos sinônimos, como
diversos sites já fazem, mas sim
colocar à disposição uma rede de
palavras da língua portuguesa
semântica e conceitualmente
interconectadas por meio de relações de semelhança, oposição de
sentido, hierárquicas, conceituais
entre parte e todo e lógicas.
Para realizar o projeto, cuja
finalização da primeira versão está
prevista para 2004, o grupo de
trabalho liderado por Dias da Silva
utilizará o PLN, ou seja, o sistema
será construído por meio do fornecimento de uma base de conhecimentos. O aplicativo computacional, no formato WordNet,
será desenvolvido a partir da base
de um thesaurus eletrônico construído pelo NILC, grupo ao qual
Dias da Silva também pertence,
para o projeto ReGra. Essa base é
composta, atualmente, por mais
de 44 mil unidades lexicais da
língua portuguesa (cerca de 17
Lingüistas reconhecem avanços da área de
computação, mas afirmam que máquina não
substituirá o “escritor”
A Inteligência Artificial foi criada para auxiliar em algumas
atividades realizadas pelo homem e até para substituí-lo
em outras. Na opinião de lingüistas, o uso do PLN deverá
ficar restrito ao auxílio de algumas funções como, por
exemplo, a tradução.
(USP), campus de São Paulo, afirma que alguns aspectos são
possíveis de serem traduzidos pelo computador, mas a parte
convencional, como os fraseologismos e expressões
idiomáticas, quando feita pela máquina, “deixa muitíssimo
a desejar”.
O lingüista Bento Carlos Dias da Silva, da Faculdade de
Ciências e Letras da Universidade Estadual Paulista (Unesp),
campus de Araraquara, um dos coordenadores do NILC,
afirma que, no caso do Brasil, há particularidades da língua
portuguesa, como a polissemia e a idiossincrasia, que são
vistas como os principais problemas para os projetistas de
sistemas PLN.“Não há como evitá-los”,declara. O que se pode
fazer, segundo o lingüista, é fornecer o máximo de
conhecimentos léxico-semânticos, lógico-conceptuais, cotextuais e contextuais detalhados, para que o computador
possa “resolver” os casos de polissemia.
Lenita Rimoli Esteves, também do Departamento de
Letras Modernas da USP, conta que a sua visão sobre a
tradução automática mudou nos últimos dez anos. “O que
me fez mudar de postura foi a evolução que tenho visto”,
relata a pesquisadora, citando como exemplo as correções
de erros sintáticos.
No caso específico da tradução automática, a pesquisadora Stella Esther Ortweller Tagnin, do Departamento
de Letras Modernas da Faculdade de Filosofia, Letras e
Ciências Humanas (FFLCH) da Universidade de São Paulo
dez|2002
Sobre a possibilidade futura de o computador substituir o
homem, Stella responde que “numa área técnica, é possível
alcançar uma margem de erro menor; mas, na área literária...
nem pensar!”. Para Dias da Silva, o ser humano está longe de
dominar e domar as línguas naturais.“ Diria que somente uma
‘genuína inteligência artificial’ seria capaz de resolver o
enigma da linguagem articulada”, afirma.“Pessoalmente não
gostaria que o computador substituísse o trabalho humano,
e no fundo nem acho que isso seja possível”,completa Lenita.
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Fronteiras
mil substantivos, 11 mil verbos, 15
mil adjetivos e mil advérbios),
estruturadas em função da sinonímia e da antonímia.
A pesquisa irá contribuir para a
construção da rede WordNet
(desenvolvida pela Universidade
de Princeton, EUA) para o português e será interligada a esta e
a outra rede, a EuroWordNet, em
desenvolvimento para as línguas
da Comunidade Européia. Assim,
esse hiperdicionário eletrônico do
português do Brasil, que poderá
ser acessado online, também possibilitará consultas às outras línguas que fazem parte da rede.
O grupo CLIC (Centro de Estudos em Lingüística Computacional) da PUC do Rio de Janeiro
também está elaborando um
dicionário eletrônico de unidades
complexas do português do Brasil.
“As pesquisas desenvolvidas pelo
grupo consideram unidades complexas que possam atuar como
itens lexicais, tais como expressões idiomáticas, substantivos
compostos, expressões com verbos suporte e locuções”, explica
Maria Carmelita Pádua Dias, que
ao lado de Violeta Quental, ambas
do Departamento de Letras da
PUC-RJ, responde pela coordenação dos estudos na área de PLN.
Para a elaboração do corpus de
palavras, o grupo está usando
como base um dicionário vasto
elaborado pela Universidade de
Lisboa. Nesse dicionário, existe um
certo número de palavras compostas retiradas do português
europeu. Com a colaboração do
professor Eric Laporte, da Universidade de Marne-la-Vallée, da
França, o grupo agora trabalha na
avaliação de textos brasileiros e na
definição das palavras compostas
do português do Brasil que estarão presentes no dicionário, de
acordo com alguns critérios previamente estabelecidos. “Estudos
de línguas,como o francês,revelam
que a maior parte das unidades
lexicais reconhecidas pelos falantes é composta. Assim, qualquer
sistema que processe a língua
portuguesa deve levar esse fator
em conta”,justifica Maria Carmelita.
Por estar em desenvolvimento,
ainda não foi resolvido como o
dicionário, depois de concluído,
será disponibilizado, e quantas
palavras farão parte do corpus.
Conclusões
Seria uma tarefa impossível
descrever em poucas páginas
tudo o que vem sendo desenvolvido em termos de pesquisa
na área da Inteligência Artificial
(IA) no Brasil. A IA não é restrita
a um universo limitado. Se a
entendermos como uma ferramenta auxiliar que expande a
capacidade da inteligência humana, substituindo-a em diversas funções, algumas questões
emergerão: o que é “inteligência”? Qual a possibilidade de
existirem “máquinas inteligentes”? O matemático inglês Alan
Turing, em 1950, realizou o que
ficou conhecido como o “Teste
de Turing”, em que foi provado
que não existe uma “máquina
inteligente”. E, até hoje, ela não
existe.
Entretanto, desde quando foi
criada (início da década de 40 do
século passado), a IA vem ocupando cada vez mais espaço em
diversas áreas do conhecimento,
por meio de campos de estudo
como o PLN, o Reconhecimento
de Padrões, a Programação de
Jogos, a Robótica, as Redes Neurais e a Lógica Fuzzy.
Tratando do assunto abordado nesta matéria, é possível
perceber como a IA pode e deve
auxiliar o desenvolvimento de
pesquisas em áreas distintas.
Mesmo considerando que as
pesquisas aqui apresentados são
bastante recentes (a maioria
iniciou suas atividades na década
passada), é notório que, apesar
de alguns problemas, mais de
ordem estrutural do que operacional, o avanço é significativo e
de grande utilidade, com possibilidades de ir muito mais além.
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