A incrível evolução do processamento de linguagem natural (PNL) | O futuro da compreensão da linguagem pela IA.

Introdução: o início da era da IA que controla a linguagem

Estamos agora no limiar de uma era em que a Inteligência Artificial (IA) compreende e manipula a linguagem humana. Os rápidos avanços na tecnologia de processamento da linguagem natural (PNL) estão a transformar os computadores, de meras máquinas de computação, em seres que interagem, compreendem e criam connosco. Esta mudança revolucionária está a ter um impacto profundo nas nossas vidas, nas nossas empresas e na sociedade em geral. Este artigo apresenta em pormenor os últimos desenvolvimentos da tecnologia PNL a partir de 2024, as suas aplicações espantosas, os desafios que enfrentamos e a forma como irá mudar o nosso futuro. Para os interessados na relação entre a IA e a linguagem, para os que pretendem utilizar a PNL nas empresas e para os engenheiros que querem estar na vanguarda da tecnologia encontrarão neste livro um recurso inestimável para.

Fundamentos da PNL: como a IA compreende a linguagem humana.

Natureza do processamento da linguagem natural.

O processamento da linguagem natural (PNL) é uma tecnologia que permite aos computadores compreender, processar e gerar a linguagem utilizada pelos seres humanos na vida quotidiana. Esta tecnologia melhorou drasticamente a comunicação entre os seres humanos e os computadores. Os processos básicos da PNL são os seguintes:

1. Pré-processamento de texto.: divide as frases em palavras ou frases e elimina a informação desnecessária.
2. análise morfológicaIdentifica a parte do discurso e a forma conjugada de uma palavra.
3. análise sintácticaAnálise da estrutura gramatical de uma frase: analisa a estrutura gramatical de uma frase.
4. factorização semânticaCompreender o significado das palavras e das frases.
5. compreensão contextual: ter em conta a informação circundante para dar sentido ao todo.

Por exemplo, o motor de pesquisa do Google pode compreender a intenção da consulta de pesquisa de um utilizador e fornecer resultados relevantes. O Google introduziu um modelo de PNL denominado BERT (Bidirectional Encoder Representations from O BERT tem em conta o contexto para compreender o significado das palavras e, assim, fornecer resultados de pesquisa mais exactos:

• bidireccionalidadeConsidera o contexto antes e depois do texto ao mesmo tempo.
• aprendizagem préviaPode ser pré-treinado em grandes quantidades de dados de texto e aplicado a uma variedade de tarefas.
• aprendizagem por transferênciaPode ser ajustado para tarefas específicas.

Isto permite aos motores de busca determinar, a partir do contexto, se a palavra "banco" se refere a "banco" ou "banco".

A revolução provocada pela aprendizagem profunda

Os recentes avanços na tecnologia de PNL foram acelerados pela introdução da aprendizagem profunda. A passagem das abordagens tradicionais baseadas em regras e estatísticas para métodos baseados em redes neuronais melhorou significativamente a precisão e a flexibilidade do PNL. As principais abordagens à PNL que utilizam a aprendizagem profunda incluem:

1. Rede neural recorrente (RNN)Utiliza-se para o tratamento de dados de séries cronológicas e para a compreensão da continuidade das frases.
2. Memória de longo e curto prazo (LSTM)Um tipo de RNN que pode aprender dependências de longo prazo.
3. transformador (brinquedo)O mecanismo de auto-atenção permite o processamento paralelo e a aprendizagem de dependências de longo alcance.

É de salientar o GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) da OpenAI, um modelo de linguagem em grande escala com 175 mil milhões de parâmetros que permite a geração de frases naturais e semelhantes às humanas. O modelo pode gerar romances, poemas, código de programação e até documentos legais com base em instruções dadas.

Para dar apenas um exemplo das extraordinárias capacidades da GPT-3:

• A partir de algumas linhas de prompts, pode ser gerada uma narrativa coerente de vários milhares de palavras.
• Gera texto tão natural que é indistinguível da escrita humana.
• Compreender a sintaxe das linguagens de programação e gerar código funcional.
• Pode traduzir e resumir entre várias línguas.

Estas capacidades sugerem que não aprenderam apenas grandes quantidades de dados, mas que têm um nível profundo de compreensão da estrutura e do significado da língua. No entanto, o GPT-3 também tem as suas limitações. Por exemplo, pode produzir frases que contenham erros factuais e não conhece as informações mais recentes não incluídas nos dados de treino. Por conseguinte, o resultado da GPT-3 precisa sempre de ser validado por humanos.

Os avanços na tecnologia da PNL estão a mudar radicalmente a forma como comunicamos e processamos a informação. Esperam-se mais inovações na próxima geração de modelos de PNL, com a aprendizagem multimodal (compreensão integrada de texto, imagens e fala) e o desenvolvimento de métodos de aprendizagem mais eficientes. Estes avanços tecnológicos permitirão uma comunicação mais natural e flexível com a IA no futuro, o que se espera que venha a provocar grandes mudanças nas nossas vidas e na sociedade, como a comunicação global para além das barreiras linguísticas e sistemas de apoio à aprendizagem optimizados para cada indivíduo.

Aplicações mais recentes da PNL: uma tecnologia que pode mudar as nossas vidas.

Os rápidos avanços na tecnologia de processamento de linguagem natural (PNL) estão a revolucionar a nossa vida quotidiana e vários sectores industriais. Segue-se uma análise pormenorizada das aplicações de PNL mais recentes e mais notáveis a partir de 2024.

1. chatbots com capacidades sobre-humanas

Os chatbots modernos são capazes de interações complexas e tarefas criativas, não se limitando a responder a perguntas - o ChatGPT da OpenAI é um excelente exemplo - o ChatGPT pode realizar uma vasta gama de tarefas, desde o apoio à programação até à criação de poesia.

Aplicações específicas:

• apoio ao cliente: 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano, para tratar consultas complexas, reduzindo significativamente a carga sobre os operadores humanos.
• assistência educativaExperiência de aprendizagem personalizada: proporciona uma experiência de aprendizagem personalizada, incluindo tutoria, resposta a perguntas e criação de planos de aprendizagem.
• Criação de conteúdosAcelera o processo criativo, gerando rascunhos de publicações de blogues, textos de marketing, descrições de produtos, etc.
• Geração e explicação de códigosMelhoria da produtividade do programador e apoio à aprendizagem de código.

Estas caraterísticas tornam o ChatGPT útil numa variedade de sectores, incluindo a educação, as empresas e as indústrias criativas.

2. tradução automática para quebrar as barreiras linguísticas

A tecnologia de tradução automática baseada em PNL permite traduções altamente precisas em tempo real - o sistema de tradução automática neural (GNMT) da Google atinge uma precisão comparável à dos tradutores humanos e é capaz de traduzir 108 pares de línguas.

Caraterísticas da moderna tecnologia de tradução automática:

• compreensão contextualO sistema gera traduções mais naturais, compreendendo o significado de frases inteiras, em vez de palavra por palavra.
• Apoio a áreas especializadasDesenvolvimento de modelos de tradução de terminologia e expressões em domínios específicos, como a documentação médica, jurídica e técnica.
• tradução multimodal: A tradução combinada com imagens e voz é agora possível, permitindo uma comunicação mais rica.
• Tradução de voz em tempo realTradução: Facilita a comunicação entre falantes de línguas diferentes, traduzindo as conversas em tempo real.

Estes avanços reduziram significativamente as barreiras linguísticas em áreas como o comércio internacional, o turismo e o intercâmbio académico.

3. inovações no reconhecimento e geração de voz

A convergência das tecnologias de PNL e de reconhecimento da fala melhorou drasticamente o desempenho dos assistentes de voz, como o Amazon Alexa e o Apple Siri, que compreendem instruções complexas e conversas naturais para apoiar a vida dos utilizadores.

Aplicações da tecnologia vocal moderna:

• cuidados de saúde: Desenvolvimento de tecnologia para a deteção precoce de doenças e análise de estados mentais a partir da voz do paciente.
• segurançaSistema de segurança avançado baseado na identificação por impressão vocal.
• Registo automático de minutosTextos em tempo real de áudio de reuniões, com resumo automático e extração de pontos-chave.
• Síntese de voz personalizadaAplicação prática de um sistema que imita a voz do utilizador e lê o texto com uma voz natural.

Estas tecnologias tornaram as interfaces vocais mais naturais e intuitivas e são utilizadas numa variedade de situações.

4. a evolução da análise emocional e da IA empática

A tecnologia está a evoluir para analisar as emoções do texto e da voz e responder adequadamente. Isto torna possível proporcionar um diálogo e serviços mais humanos.

Aplicações:

• cuidados de saúde mentalIA chatbot: aconselhamento psicológico assistido por IA e deteção precoce da depressão.
• experiência do clienteSistemas de serviço ao cliente que compreendem as emoções dos clientes e respondem de forma adequada.
• marketingAnálise do sentimento dos consumidores nas redes sociais em tempo real e sua utilização na estratégia da marca.
• educaçãoSistema de aprendizagem adaptativo: um sistema de aprendizagem adaptativo que avalia o estado emocional do aluno e sugere os conteúdos e métodos de aprendizagem mais adequados.

Estas tecnologias tornam a interação com a IA mais natural e mais sintonizada com as emoções humanas.

5. síntese automática e extração de informação

A tecnologia está a evoluir para extrair informações importantes de grandes quantidades de dados de texto e resumi-las de forma sucinta. Isto permite um processamento eficiente da informação numa era de sobrecarga de informação.

Aplicações:

• distribuição de notíciasArtigos longos são automaticamente resumidos e fornecidos ao utilizador com o tamanho ideal.
• investigação académicaExtração de informações relevantes de um grande número de artigos para identificar eficazmente as tendências de investigação e as principais conclusões.
• inteligência empresarialExtrai dados críticos de documentos internos da empresa e de fontes externas para apoiar a tomada de decisões.
• Apoio jurídicoSimplifique os processos jurídicos, extraindo automaticamente cláusulas-chave de contratos e documentos jurídicos.

Estas tecnologias melhoraram consideravelmente a eficiência do processamento da informação e aceleraram a tomada de decisões e a aquisição de conhecimentos numa variedade de domínios; a aplicação da PNL está a evoluir diariamente e está a mudar fundamentalmente a forma como vivemos e trabalhamos. Espera-se que a utilização adequada destas tecnologias expanda as capacidades humanas e crie uma sociedade mais rica e mais eficiente. Ao mesmo tempo, é necessário prestar a devida atenção à privacidade e às questões éticas à medida que desenvolvemos estas tecnologias.

Desafios da PNL e perspectivas futuras.

Preocupações com a privacidade e a segurança

Com o desenvolvimento da tecnologia de PNL, a proteção dos dados pessoais e a segurança dos dados estão a tornar-se cada vez mais importantes: o RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados) da UE tem regulamentos rigorosos sobre a proteção dos dados pessoais tratados pelos sistemas de IA5Desafios da proteção da privacidade nos sistemas de PNL:

1. Anonimização dos dados.Tratamento de dados sob uma forma que não permita a identificação de pessoas.
2. gestão do consentimentoObtenção e gestão do consentimento explícito dos utilizadores.
3. minimização de dados: só são recolhidos e tratados os dados mínimos necessários.
4. responsabilidade: garantir a transparência no processo de decisão da IA.

Para responder a estes desafios, foram desenvolvidas técnicas como a privacidade diferencial e a aprendizagem federativa.

Fronteira na compreensão emocional

Garantir que as máquinas compreendem plenamente as emoções humanas é um dos principais desafios da atual tecnologia de PNL. Apesar dos avanços na tecnologia de análise das emoções, captar com precisão as nuances subtis e as expressões emocionais dependentes do contexto continua a ser uma tarefa difícil. Desafios na compreensão das emoções:

1. Expressão emocional dependente do contextoa mesma palavra pode exprimir emoções diferentes em contextos diferentes
2. diferença culturalA expressão emocional varia muito de cultura para cultura.
3. Integração de informações não verbaisIntegração de informações como as expressões faciais, o tom de voz, os gestos, etc.
4. Acompanhamento das mudanças emocionais ao longo do tempo.: captar as mudanças de emoção ao longo do fluxo da conversa.

Para responder a estes desafios, estão a ser investigados o reconhecimento de emoções multimodais e os modelos de aprendizagem profunda sensíveis ao contexto.

PNL do futuro: a simbiose entre o ser humano e a IA.

No futuro, espera-se que a PNL adquira uma compreensão linguística mais profunda e capacidades geradoras, permitindo uma colaboração sem descontinuidades entre os seres humanos e a IA. Espera-se que a PNL revolucione uma série de domínios, incluindo a educação, os cuidados de saúde e as indústrias criativas: uma visão do futuro da PNL; uma visão do futuro da PNL; uma visão do futuro da PNL:

1. Ensino personalizadoSistemas de aprendizagem adaptativos adaptados ao nível de compreensão do aluno.
2. Apoio ao diagnóstico médicoO objetivo é ajudar os médicos a diagnosticar a doença a partir da descrição dos sintomas.
3. parceiro criativoIA para apoiar a geração de ideias e o processo criativo.
4. sociedade com um ambiente sem barreiras linguísticasComunicação multilingue em tempo real.
5. Apoio avançado à decisão: IA para analisar dados complexos e apoiar a tomada de decisões.

Uma vez concretizadas, estas tecnologias irão expandir grandemente as capacidades humanas e inaugurar uma nova era de criatividade e produtividade.

Tendências do mercado da PNL e previsões de crescimento.

O mercado da PNL está a crescer rapidamente e prevê-se que atinja 31,05 mil milhões de dólares em 2024 e cresça para 86,3 mil milhões de dólares em 20286. Este crescimento reflecte a vontade das empresas de utilizar a tecnologia PNL para otimizar os processos empresariais e melhorar a experiência do cliente:

1. Acelerar a transformação digital
2. Importância crescente da experiência do cliente.
3. Aumento da procura de análises de grandes volumes de dados
4. Difusão da IA e da IoT
5. Utilização generalizada de soluções de PNL baseadas na nuvem

Exemplos de utilização da PNL por sector:

1. financiamentoAnálise de riscos, deteção de fraudes e negociação automatizada
2. cuidados de saúde: análise de registos de saúde electrónicos, pesquisa de literatura médica, triagem de pacientes.
3. retalho: serviço ao cliente e recomendações de produtos utilizando a análise de sentimentos.
4. FabricoGestão da qualidade, manutenção preditiva, otimização da cadeia de abastecimento
5. meios de comunicaçãoModeração de conteúdos: recomendação de conteúdos, geração automática de legendas, moderação de conteúdos.

Prevê-se que uma maior utilização da tecnologia PNL nestes domínios melhore a eficiência operacional e crie novo valor.

Conclusão: novos horizontes abertos pela IA que manipula a linguagem

A evolução da tecnologia da PNL está a mudar radicalmente a forma como comunicamos e processamos a informação. Embora subsistam desafios, o potencial é enorme. Estamos agora um passo mais perto de um futuro em que os seres humanos e a IA trabalham em conjunto para criar um novo valor:

1. Comunicação global para além das barreiras linguísticas.
2. Aprendizagem personalizada e oportunidades de crescimento
3. Ambiente de trabalho mais eficiente e criativo
4. Resolução de problemas através de sistemas avançados de apoio à decisão.
5. Expandir a capacidade intelectual humana e facilitar novas descobertas

Mantenha-se a par dos últimos desenvolvimentos da PNL para que também possa acompanhar esta onda revolucionária da tecnologia. A PNL não é apenas uma revolução tecnológica, é a chave para um novo capítulo na comunicação humana e no processamento do conhecimento. Estamos no limiar de uma nova era em que caminharemos com a IA que compreende e manipula a linguagem. Temos de continuar a prestar atenção à forma como esta tecnologia irá mudar as nossas vidas e às possibilidades que encerra: a evolução da PNL tem o potencial de abrir novos horizontes para a atividade intelectual humana.

[Ref.]
*1https://www.google.com/search/howsearchworks/
*2https://openai.com/blog/gpt-3-apps/
*3https://openai.com/blog/chatgpt/
*4https://ai.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html
*5https://gdpr-info.eu/
*6https://www.marketresearch.com/Global-Industry-Analysts-v1039/Natural-Language-Processing-NLP-31829025/