Os últimos 12 meses viram o paradigma digital global evoluir tremendamente, especialmente em relação a como os humanos interagem com as máquinas. Na verdade, o espaço passou por uma transformação tão radical que pessoas de todas as idades estão se tornando rapidamente familiarizadas com modelos de inteligência artificial (IA), mais popularmente o ChatGPT da OpenAI.

A principal força motriz por trás dessa revolução tem sido os avanços feitos no processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em inglês) e na IA conversacional. NLP é um subcampo da IA que se concentra na interação entre computadores e humanos usando a linguagem e os padrões de fala do dia a dia. O objetivo final da NLP é ler, decifrar, entender e fazer sentido da linguagem humana de uma maneira que seja compreensível e fácil de digerir para os usuários.

Para elaborar, ele combina a linguística computacional — ou seja, a modelagem baseada em regras da linguagem humana — com outros campos, como aprendizado de máquina, estatísticas e aprendizado profundo. Como resultado, os sistemas de NLP permitem que as máquinas entendam, interpretem, gerem e respondam à linguagem humana de uma maneira significativa e contextualmente apropriada.

Além disso, a NLP envolve várias tarefas e técnicas chave, incluindo marcação de parte da fala, reconhecimento de entidade nomeada, análise de sentimento, tradução automática e extração de tópicos. Essas tarefas ajudam as máquinas a entender e gerar respostas semelhantes à linguagem humana. Por exemplo, a marcação de parte da fala envolve identificar o grupo gramatical de uma determinada palavra, enquanto o reconhecimento de entidade nomeada envolve identificar indivíduos, empresas ou locais em um texto.

 

NLP redefinindo fronteiras de comunicação

Embora a tecnologia habilitada para IA tenha apenas recentemente começado a se tornar parte do mainstream digital, ela influenciou profundamente muitas pessoas na maior parte da última década. Companheiros como a Alexa da Amazon, o Assistente do Google e a Siri da Apple se entrelaçaram na trama de nossas vidas cotidianas, ajudando-nos com tudo, desde anotar lembretes até orquestrar nossas casas inteligentes.

A mágica por trás desses ajudantes é uma mistura potente de NLP e IA, permitindo que eles compreendam e reajam à fala humana. Dito isso, o escopo do NLP e da IA agora se expandiu para vários outros setores. Por exemplo, dentro do atendimento ao cliente, os chatbots agora permitem que as empresas forneçam atendimento ao cliente automatizado com respostas imediatas às consultas do cliente.

Com a capacidade de lidar com várias interações com clientes simultaneamente, esses chatbots automatizados já reduziram os tempos de espera.

A tradução de idiomas é outra fronteira onde o NLP e a IA fizeram progressos notáveis. Os aplicativos de tradução agora podem interpretar texto e fala em tempo real, desmantelando barreiras linguísticas e fomentando a comunicação intercultural.

Um artigo no The Lancet observa que essas capacidades de tradução têm o potencial de redefinir o setor de saúde. Pesquisadores acreditam que esses sistemas podem ser implementados em países com insuficiência de provedores de saúde, permitindo que médicos e profissionais médicos do exterior forneçam avaliações de risco clínico ao vivo.

A análise de sentimentos, outra aplicação do NLP, também está sendo empregada para decifrar os tons emocionais por trás das palavras, tornando as respostas de plataformas como Google Bard, ChatGPT e Jasper.ai ainda mais semelhantes aos humanos.

Graças ao seu crescente poder, essas tecnologias podem ser integradas em sistemas de monitoramento de mídia social, análise de pesquisa de mercado e entrega de atendimento ao cliente. Ao examinar o feedback do cliente, avaliações e conversas nas redes sociais, as empresas podem obter informações valiosas sobre como seus clientes se sentem em relação aos seus produtos ou serviços.

Por último, a IA e a NLP se aventuraram no campo da geração de conteúdo. Sistemas alimentados por IA agora podem criar texto semelhante ao humano, produzindo tudo, desde artigos de notícias até poesia, ajudando a criar conteúdo para sites, gerando e-mails personalizados e criando cópias de marketing.

O futuro da IA e da NLP

Olhando para o horizonte, muitos especialistas acreditam que o futuro da IA e da PLN é bastante empolgante. Dimitry Mihaylov, cofundador e diretor científico da plataforma de diagnóstico médico baseada em IA Acoustery, disse ao Cointelegraph que a integração de entrada multimodal, incluindo imagens, áudio e dados de vídeo, será o próximo passo significativo na IA e na NLP, acrescentando:

"Isso permitirá traduções mais abrangentes e precisas, considerando pistas visuais e auditivas ao lado de informações textuais. A análise de sentimentos é outro foco dos especialistas em IA, e isso permitiria um entendimento mais preciso e matizado das emoções e opiniões expressas no texto. Claro, todas as empresas e pesquisadores trabalharão para permitir recursos em tempo real, então a maioria dos intérpretes humanos, temo, começará a perder seus empregos."

Da mesma forma, Alex Newman, designer de protocolos da Human Protocol, uma plataforma que oferece serviços de rotulagem de dados descentralizados para projetos de IA, acredita que a NLP e a IA estão à beira de aumentar significativamente a produtividade individual, o que é crucial dado o encolhimento previsto da força de trabalho devido à automação de IA.

Newman vê a análise de sentimentos como um motor chave, com uma interpretação mais sofisticada dos dados ocorrendo por meio de redes neurais e sistemas de aprendizado profundo. Ele também prevê a abertura de plataformas de dados para atender melhor àqueles idiomas que tradicionalmente foram pouco atendidos pelos serviços de tradução.

Megan Skye, editora de conteúdo técnico da Astar Network - uma camada de aplicação descentralizada multichain baseada em IA na Polkadot - vê o céu como o limite para a inovação em IA e NLP, particularmente com a capacidade da IA de auto-montar novas iterações de si mesma e estender sua própria funcionalidade, acrescentando:

"A análise de sentimento baseada em IA e NLP provavelmente já está acontecendo em plataformas como YouTube e Facebook que usam um grafo de conhecimento, e poderia ser estendido para a blockchain. Por exemplo, se um novo domínio específico de IA for configurado para aceitar blocos recém-indexados como um fluxo de dados de entrada de origem, e tivéssemos acesso a ou desenvolvêssemos um algoritmo para análise de sentimentos baseada em blockchain."

Scott Dykstra, diretor técnico do repositório de dados baseado em IA Space and Time, vê o futuro do NLP na interseção da computação de borda e nuvem. Ele disse ao Cointelegraph que, no curto a médio prazo, a maioria dos smartphones provavelmente virá com um modelo de linguagem largo embutido que funcionará em conjunto com um modelo fundamental massivo na nuvem. "Essa configuração permitirá um assistente de IA leve no seu bolso e uma IA pesada no data center", acrescentou.

O caminho à frente está pavimentado com desafios

Embora o futuro da IA e do NLP seja promissor, ele não está sem seus desafios. Por exemplo, Mihaylov aponta que os modelos de IA e NLP dependem fortemente de grandes volumes de dados de alta qualidade para treinamento e desempenho.

No entanto, devido a várias leis de privacidade de dados, a aquisição de dados rotulados ou específicos do domínio pode ser desafiadora em algumas indústrias. Além disso, diferentes indústrias têm vocabulários, terminologias e variações contextuais únicas que exigem modelos muito específicos. "A escassez de profissionais qualificados para desenvolver esses modelos apresenta uma barreira significativa", opinou ele.

Skye ecoa esse sentimento, observando que, embora os sistemas de IA possam operar potencialmente de forma autônoma em quase qualquer indústria, a logística de integração, modificação de fluxos de trabalho e educação apresentam desafios significativos. Além disso, os sistemas de IA e NLP requerem manutenção regular, especialmente quando a qualidade das respostas e uma baixa probabilidade de erro são importantes.

Por fim, Newman acredita que o problema do acesso a novas fontes de dados pertinentes a cada indústria que procura usar essas tecnologias se tornará cada vez mais aparente a cada ano que passa, acrescentando:

"Há muitos dados por aí; eles simplesmente nem sempre são acessíveis, atualizados ou suficientemente preparados para o treinamento de máquinas. Sem dados que reflitam as particularidades de uma indústria, sua linguagem, regras, sistemas e especificidades, a IA não será capaz de apreciar qualquer contexto e operar efetivamente."

Portanto, à medida que mais e mais pessoas continuam a gravitar em direção ao uso das tecnologias mencionadas, será interessante ver como o paradigma digital existente continua a evoluir e amadurecer, especialmente dado o ritmo acelerado com que o uso da IA parece estar se infiltrando em várias indústrias.

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