As máquinas entendem a língua humana?

Já faz parte do dia a dia interagir com diferentes aplicativos de Inteligência Artificial (IA). Assistentes virtuais, sistemas de segurança, mecanismos de recomendação, serviços bancários, jogos interativos e, claro, os chatbots – que respondem às nossas interações como se fossem pessoas – são exemplos disso. Mas será que as máquinas entendem a língua humana?

Cientistas que vieram antes de todas essas novidades podem nos ajudar a entender melhor. A partir de 1949, o matemático britânico Alan Turing tornou-se mundialmente conhecido ao criar o chamado “jogo da imitação” ou “teste de Turing” – um método que avalia o quanto uma máquina é capaz de imitar o comportamento humano. Até os dias atuais, esse é um dos procedimentos fundamentais no desenvolvimento de IAs.

Se você estiver conversando on-line com um robô e achar que ele é um ser humano – ou alguém que realmente está te entendendo –, provavelmente você estará interagindo com uma inteligência artificial que passaria no teste de Turing. Contudo, a base desse método não está na “inteligência”, como o nome sugere, mas na capacidade de imitar comportamentos e padrões de linguagem.

Por isso, muitos cientistas têm buscado compreender a IA não apenas por meio da matemática e da computação, mas também a partir dos estudos da linguagem. O pesquisador Leonardo Giamarusti aponta que, décadas antes de Turing, o linguista suíço Ferdinand de Saussure já havia observado que não há uma relação natural entre as palavras e as coisas que elas representam, mas a língua constitui um sistema de regras que pode ser aprendido. Essa teoria – conhecida como “arbitrariedade do signo linguístico” – ajuda a entender como os modelos de linguagem utilizados pelas IAs são estruturados.

Giamarusti explica que “softwares baseados em modelos de linguagem utilizam códigos de programação para tentar dimensionar a complexidade da língua” e, assim, por probabilidade e treinamento, são capazes de apresentar ao usuário uma sequência coerente de palavras.

“O chat sabe o que é pão? Não, ele não sabe que é aquilo que a gente gosta tanto e em várias culturas têm formas diferentes de fazer pão. Mas ele sabe que pão não é café. Sabe que café não é porta. E sabe que porta não é janela. Então, ele começa a pensar por meio dessas associações. Hoje, há uma sofisticação desses modelos, por meio de técnicas estatísticas, para prever qual seria a palavra em uma sequência dada”, exemplifica o pesquisador, que assegura: “A IA acerta a sequência [das palavras], mas quem dá o significado é o ser humano”.

Essas reflexões fazem parte do novo episódio do podcast "Ciência ao Pé do Ouvido". O pesquisador Leonardo Giamarusti, nosso convidado desta edição, é doutorando em Estudos Linguísticos na Universidade Federal de Uberlândia (UFU) e estudante de Inteligência Artificial e Ciência de Dados na Universidade de Uberaba (Uniube).

Você confere tudo sobre modelos de linguagem no episódio disponível nas principais plataformas de podcast e também aqui no portal Comunica UFU. O "Ciência ao Pé do Ouvido" é produzido pela Divisão de Divulgação Científica da Diretoria de Comunicação Social da Universidade Federal de Uberlândia (Dirco/UFU) e conta com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (Fapemig).

Política de uso: A reprodução de textos, fotografias e outros conteúdos publicados pela Diretoria de Comunicação Social da Universidade Federal de Uberlândia (Dirco/UFU) é livre; porém, solicitamos que seja(m) citado(s) o(s) autor(es) e o Portal Comunica UFU.