Qual é a diferença entre processamento de linguagem natural e aprendizagem automática?

Key Takeaways

Os avanços na inteligência artificial, nomeadamente os que envolvem técnicas de aprendizagem automática, deram origem a uma confluência entre a aprendizagem automática e o processamento da linguagem natural (PNL). Isto é evidente pela prevalência crescente da geração de texto através de modelos de aprendizagem automática que emulam o discurso humano, dando assim a impressão de que estes dois domínios são permutáveis.

A aprendizagem automática é um domínio de estudo que se ocupa da criação de algoritmos capazes de melhorar automaticamente o seu desempenho através da experiência adquirida com a introdução de dados. Estes algoritmos são concebidos para identificar padrões em grandes conjuntos de dados e gerar previsões exactas sem programação explícita. Em contrapartida, o Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um subcampo interdisciplinar da informática e da linguística que se concentra especificamente em permitir que os computadores compreendam, interpretem, analisem e gerem linguagem humana. O principal objetivo da PNL é criar aplicações de software que possam processar, manipular e extrair significado de textos ou discursos em linguagem natural, permitindo uma comunicação mais eficaz entre humanos e máquinas.

A Aprendizagem Automática (AM) e o Processamento de Linguagem Natural (PLN) estão ambos sob a alçada da Inteligência Artificial (IA), mas variam em termos dos tipos de dados que examinam. A ML engloba um conjunto mais alargado de fontes de dados, enquanto a PNL se centra particularmente na utilização de informações textuais para a formação de modelos e o reconhecimento de padrões linguísticos.

Não é raro as pessoas considerarem a aprendizagem automática e o processamento de linguagem natural como conceitos permutáveis, especialmente à luz da crescente prevalência de sistemas de inteligência artificial capazes de gerar texto semelhante ao humano através da utilização de algoritmos de aprendizagem automática. Nos últimos tempos, surgiram muitos produtos que utilizam técnicas de aprendizagem automática e de processamento de linguagem natural.

É imperativo reconhecer que a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática (ML) estão intrinsecamente ligadas, mas são conceitos distintos, desempenhando cada um deles um papel fundamental na formação do ecossistema de IA mais alargado.

O que é a aprendizagem automática?

A aprendizagem automática é uma área da Inteligência Artificial (IA) caracterizada pela criação de algoritmos e construções matemáticas que podem melhorar o seu desempenho através de conhecimentos baseados em dados. Ao contrário dos métodos de programação tradicionais, em que são utilizados conjuntos de instruções explícitas, as técnicas de aprendizagem automática aproveitam os fluxos de informação para reconhecer padrões e gerar resultados de forma independente. Esta abordagem permite que os dispositivos electrónicos se ajustem e enfrentem desafios específicos com o mínimo de supervisão humana.

Certamente, vou fornecer-lhe uma reformulação elegante desse texto. Um exemplo importante de uma implementação da aprendizagem automática é a sua utilização para a perceção visual em sistemas de transporte autónomos, bem como em mecanismos de identificação de falhas. Outro exemplo ilustrativo é o software de reconhecimento facial presente em vários motores de busca.

Compreender o Processamento de Linguagem Natural

A Inteligência Artificial engloba um domínio especializado conhecido como Processamento de Linguagem Natural (PNL), que se concentra em refinar, examinar e sintetizar a linguagem e o discurso humanos. Utilizando uma série de metodologias, a PNL converte eficazmente termos e expressões isolados em passagens e secções logicamente consistentes para uma melhor compreensão por parte dos sistemas informáticos.

PNL vs. ML: O que é que têm em comum?

Pode inferir-se que a aprendizagem automática (ML) e o processamento de linguagem natural (NLP) são subcampos da inteligência artificial (IA). Ambas envolvem a utilização de modelos e algoritmos para efeitos de tomada de decisões; no entanto, as respectivas áreas de incidência variam. O ML diz respeito à análise de dados numéricos ou estruturados, enquanto o PNL se centra no tratamento de informações textuais não estruturadas.

A aprendizagem automática engloba uma perspetiva abrangente que diz respeito à identificação de padrões em várias formas de dados, incluindo, mas não se limitando a, formatos estruturados e não estruturados, como imagens visuais, sinais auditivos, valores numéricos, linguagem escrita, hiperligações e muitas outras formas de informação. Enquanto o Processamento de Linguagem Natural (PNL) se ocupa especificamente da análise e interpretação de dados textuais para desenvolver modelos de aprendizagem automática capazes de realizar tarefas como a conversão de texto em discurso ou vice-versa.

As tarefas avançadas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) baseiam-se normalmente em algoritmos de aprendizagem automática em vez de se basearem apenas em abordagens baseadas em regras. De facto, alguns chatbots rudimentares utilizam apenas técnicas de PNL baseadas em regras para a sua funcionalidade. Apesar de englobar uma gama mais vasta de metodologias, como a aprendizagem profunda, os modelos transformadores, os word embeddings, as árvores de decisão, as redes neuronais artificiais, as redes neuronais convolucionais e as redes neuronais recorrentes, entre outras, também é possível utilizar uma mistura destas estratégias no domínio da PNL.

Um aspeto de vanguarda da aplicação da aprendizagem automática ao processamento da linguagem natural envolve os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), como o GPT-3, com o qual estou certo de que já se familiarizou de alguma forma. Estes LLM representam uma classe de modelos de aprendizagem automática que utilizam uma série de metodologias de processamento da linguagem natural para compreender e analisar fenómenos linguísticos que ocorrem naturalmente. O que distingue estes modelos é a sua capacidade de produzir resultados personalizados com base em descrições de entrada, abrangendo diversas formas de media, como imagens visuais, clips de vídeo, gravações auditivas e conteúdo escrito.

Aplicações da aprendizagem automática

Como já foi referido, a aprendizagem automática possui uma multiplicidade de utilizações potenciais em vários domínios.

A utilização da visão computacional para detetar anomalias ou defeitos, bem como para permitir que os veículos autónomos naveguem no seu ambiente, é uma aplicação fundamental neste domínio.

A tecnologia de reconhecimento de imagem tem sido utilizada em várias aplicações, sendo um exemplo o sistema avançado de identificação facial da Apple conhecido como Face ID. Este método inovador de autenticação biométrica baseia-se num algoritmo altamente preciso e eficiente para reconhecer o rosto de um indivíduo, analisando características únicas como contornos, rugas e outras características distintivas. Ao tirar partido de técnicas de aprendizagem profunda, o Face ID pode verificar com precisão a identidade de um utilizador, mesmo em condições de iluminação diferentes ou quando usa vários tipos de acessórios. Além disso, esta tecnologia de ponta permite desbloquear dispositivos sem problemas, tornando-a uma solução conveniente e segura para os utilizadores de dispositivos móveis.

⭐Bioinformática para análise de padrões de ADN.

⭐Diagnóstico médico.

⭐Recomendação de produtos.

⭐Análise preditiva.

⭐Segmentação, agrupamento e análise de mercados.

Existe uma infinidade de utilizações práticas para a aprendizagem automática, mas isto é apenas uma indicação do seu potencial âmbito em vários sectores, com inúmeras aplicações adicionais a surgirem à medida que a tecnologia avança.

Aplicações do Processamento de Linguagem Natural

Nos cenários contemporâneos, o Processamento de Linguagem Natural (PNL), apesar de ter utilidades particulares, é predominantemente empregue em conjunto com técnicas de aprendizagem automática para abordar uma gama diversificada de situações práticas.

⭐Preenchimento de frases.

Alexa, Siri e Google Assistant são ajudas virtuais altamente inteligentes que podem ajudar os utilizadores a realizar várias tarefas com facilidade através de comandos de voz ou toques nos seus smartphones. Utilizam algoritmos de inteligência artificial para compreender as entradas de linguagem natural dos seres humanos e gerar respostas adequadas em tempo real. Estas ferramentas alimentadas por IA revolucionaram a forma como as pessoas interagem com a tecnologia, proporcionando uma experiência de utilizador intuitiva e sem falhas.

⭐Bots de conversação baseados em PNL.

⭐Filtragem de correio eletrónico e deteção de spam.

⭐Tradução de línguas.

⭐Análise de sentimentos e classificação de textos.

⭐Sumário de texto.

A capacidade de comparar texto está disponível através de várias ajudas gramaticais, incluindo as que utilizam inteligência artificial, como o Grammarly, bem como sistemas avançados de classificação alimentados por tecnologia de IA.

O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é um processo de identificação e classificação de entidades no texto, como pessoas, organizações, locais, datas ou outras entidades nomeadas, para extrair informações relevantes. Esta técnica envolve a aplicação de algoritmos de aprendizagem automática para analisar padrões e relações em grandes conjuntos de dados textuais, permitindo que os computadores identifiquem e categorizem automaticamente tipos específicos de informação com base em critérios predefinidos. Ao utilizar a NER, os utilizadores podem extrair eficientemente informações e conhecimentos valiosos de grandes quantidades de dados de texto não estruturados, facilitando tarefas como a análise de sentimentos, a modelação de tópicos e a recuperação de informações.

De forma semelhante à proliferação da aprendizagem automática, o processamento de linguagem natural é atualmente utilizado numa série de domínios, mas o seu potencial de expansão e crescimento nos próximos anos é substancial.

A aprendizagem automática e o processamento da linguagem natural estão interligados

O domínio do processamento da linguagem natural (PNL) partilha várias semelhanças com o da aprendizagem automática (ML), embora com subtis distinções na natureza dos dados processados por cada um dos respectivos domínios. Lamentavelmente, algumas pessoas pensam erradamente que a PNL e a aprendizagem automática são a mesma coisa, devido à omnipresença de modelos generativos utilizados nas aplicações contemporâneas de aprendizagem automática. Na realidade, estes modelos necessitam frequentemente de input de humanos através de meios textuais ou verbais para o seu funcionamento.