Como o Processamento de Linguagem Natural faz o meio de campo no diálogo homem-máquina

Se você não tem curiosidade em saber o que explica a existência de assistentes de voz tão precisos, então você está vivendo a época da transformação digital de forma um pouquinho equivocada — e, lá na frente, vai se arrepender de não ter buscado respostas que, além de satisfazer essa pergunta, poderiam ajudar em outras situações cotidianas. Porque quase nada na tecnologia se cria: quase tudo se reconecta, e precisamos aprender a nos apropriar desse mindset. Só assim, seremos capazes de encontrar soluções que não apenas resolvam, mas, ao mesmo tempo, não nos deixem para trás, em um mercado cada vez mais disposto a seguir o ritmo das novidades constantes da tecnologia. Em Digitalize, apresentamos o abecedário desse Admirável Hoje Novo, em que o futuro não apenas bateu à nossa porta, como já entrou sem pedir licença.

A seguir, vamos conhecer os bastidores de voz e do pensamento em tempos de códigos e de bots. O Processamento de Linguagem Natural pode ser considerado uma mão na roda para diversas situações complexas com as máquinas. Mas uma vez que você aprende o seu bê-a-bá, já estará disposto a, inclusive, fazer desse dicionário do mundo digital uma matéria-prima para os seus próprios dialetos.

Decodificando o Processamento de Linguagem Natural

Acontece durante aquele atraso para uma reunião em um lugar que você nunca foi antes. Você entra no carro, ajusta o celular para perto do volante, mas está com pressa demais para digitar o endereço. Mas basta um clique e você é capaz de falar, ao celular, o destino que está buscando. A voz do aplicativo confirma e, em segundos, você tem a rota certa para o encontro.

Podemos até chegar a uma situação ainda mais simples: sabe aquele TED em inglês que ainda não foi traduzido, mas que estamos ansiosos para ver? A legenda automática está aí para nos ajudar. Ou, quando digitamos um número de telefone, o celular não demora a tentar acioná-lo, transformando dígitos em ligações.

Todas essas situações só são possíveis graças a uma ferramenta de mediação entre nossos desejos e ordens humanos, e a complexa rede de entendimento das máquinas. Tal como o nome sugere, o Processamento de Linguagem Natural, ou PLN, consiste em um conjunto de técnicas computacionais que buscam a análise e a representação natural de textos para transformá-los, da linguagem humana, em comandos para diversas aplicações tecnológicas.

O Processamento de Linguagem Natural segue passos oriundos da análise linguística. Dessa forma, ao alfabetizar uma máquina a compreender a linguagem humana, a PLN o ensina a fazer análises sintáticas e morfológicas das frases, a extrair informação, realizar resumos e, em muitos casos, a entender o que, de fato, foi comunicado pelo usuário.

Se a técnica só começou a receber holofotes agora, podemos voltar algumas décadas para encontrar suas origens. Já na década de 40, encontramos as primeiras tentativas de máquinas de tradução. Durante a Segunda Guerra Mundial, cada minuto era precioso para entender os códigos do lado inimigo. Alan Turing, famoso matemático e considerado o pai da computação, foi um dos primeiros a estudar a inteligência artificial que daria origem ao Processamento de Linguagem Natural. Já em 1950, ele publicou o artigo “Computing Machinery and Intelligence”, que propunha o que hoje conhecemos como teste de Turing, uma espécie de conjunto de parâmetros para a definição de inteligência de uma máquina, ou seja, sua capacidade em assumir uma cognição intelectual próxima a de um humano.

A partir do seu trabalho, surgiram as primeiras tentativas de algoritmos que soubessem compreender e reproduzir a linguagem humana. Em 1954, a IBM, em parceria com a Universidade de Georgetown, desenvolveu um algoritmo que conseguia traduzir mais de sessenta frases do russo para o inglês. O trabalho ainda foi feito de forma rudimentar, com o uso de cartões perfurados nas máquinas que antecederam o que conhecemos como computador. Mas já foi considerado um grande passo rumo ao que está nas nossas mãos hoje.

Na década de 60, ainda tivemos o ELlZA, considerado o primeiro chatbot existente, e que consistia em um script que buscava simular uma consulta ao psiquiatra, com a máquina reagindo, ao que era digitado pelo usuário, com perguntas e respostas típicas de um especialista. Mas é na década de 80 que a PLN começa a nascer, com o avanço da computação como conhecemos hoje. Já temos a criação de bancos de dados que substituíram, em grande parte, os vieses humanos das mediações realizadas diretamente pelos programadores e, durante a década de noventa, as máquinas já eram capazes de compreender situações complexas da linguagem humana.

Hoje, a PLN está cada vez mais onipresente nas atividades humanas, principalmente em tempos de transformação digital. Na internet, estamos rodeados por diversos processos que trabalham com a automação de texto, técnica que ocorre graças ao Processamento de Linguagem Natural.

Como usar o Processamento de Linguagem Natural a nosso favor?

Antes de identificar de que forma o Processamento de Linguagem Natural está presente no nosso dia a dia, é importante entender o seu funcionamento. Basicamente, podemos identificar os seguintes níveis da PLN:

Som: em que há um trabalho fonológico com a linguagem humana, compreendendo como são ditas as palavras.
Morfologia: a busca por interpretar os morfemas, estruturas mínimas que ainda não compõem uma palavra, mas já contêm significados.
Léxico: é o trabalho de interpretar o significado individual das palavras.
Semântico: quando é a vez de entender o significado de uma frase.
Discurso: quando há a análise e uso, por parte da máquina, do significado de um texto completo.
Pragmático: a capacidade da máquina em interpretar e criar significados que estão nas entrelinhas das composições textuais.

Hoje, além dos assistentes de voz, encontramos o Processamento de Linguagem Natural em diversas formas, no nosso dia a dia:

Sua caixa de e-mails cada vez mais inteligente: no lixo eletrônico você identifica um padrão de spams, que facilita o descarte das mensagens? Agradeça ao filtro Bayesiano, uma técnica da PLN que, a partir da comparação de palavras mais comuns em mensagens, identifica o que é lixo eletrônico.
Conversão da fala em texto: já aprendeu o truque da transcrição sem digitar um caractere sequer (se você ainda não ouviu falar, abra um docs do Google e tente),pois o computador está fazendo o serviço para você? Temos, acionadas, ferramentas
Busca inteligente: sabe quando você está em um site e, ao começar a digitar um tópico de interesse, já depara-se com resultados sugeridos para você (e que, muitas vezes, correspondem ao que você procura)? São métodos de modelagem, extração e categorização de conteúdos que só acontecem graças à PLN.
Tradução automática: e aquela frase em francês que queremos tatuar no braço. Como ter certeza do seu significado correto, quando não temos um dicionário em mãos? A tradução automática que encontramos no Google Tradutor só é possível graças aos algoritmos que são regidos pelo Processamento de Linguagem Natural, que apesar das dificuldades ao esbarrar no conflito entre gramáticas de idiomas tão diversos, em muitos casos consegue chegar a resultados que conseguem, no mínimo, nos situar diante de uma frase que, até então era apenas um amontoado de palavras e sílabas sem sentido.
Internet das Coisas: conversamos com assistentes de voz, temos aplicativos conectados no carro, nos portões e até mesmo nos relógios. Conseguimos acioná-los por comandos simples que trafegam por uma linguagem para a qual, ao final, todos nós somos capazes de respondê-la.
Chatbots: são os famosos programas que podem conversar por aplicativos de celular ou em plataformas nas redes sociais. Queridinhos dos e-commerces, seu funcionamento só é possível graças à capacidade da PLN em desenvolver sistemas complexos de conversação e entendimento das mensagens recebidas pelos usuários.

O Processamento de Linguagem Natural pode aparentar ser complexo à primeira vista, mas sua presença no nosso dia a dia é um exemplo de que é possível, e necessário, estar atento às suas possibilidades. Vai chegar o momento em que ter um chatbot poderá ser muito mais do que estreitar o relacionamento com o cliente, por exemplo, mas desvendar insights que podem fazer a diferença diante de um mercado cada vez mais imerso na transformação digital.