É interessante pensar o quanto a ciência avançou nos últimos anos, inclusive no contexto de PLN, porém ainda fica a pergunta é possível responder perguntas usando Inteligência Artificial?

Se você gosta desse tipo de conteúdo, não esqueça de acessar nossos artigos gratuitos sobre PLN.

Esse tema é explorado pela ficção científica há anos, existem vários filmes em que os personagens principais interagem com robôs como se fossem humanos. Por exemplo, no filme interstellar o robô TARS possui um comportamento semelhante a um humano. Além desse, podemos citar o filme “a chegada” onde é retratada a protagonista tentando realizar uma simples pergunta aos alienígenas. “o que vocês querem aqui?” (ou algo do tipo). O mais incrível foi que para que os alienígenas entendessem essa simples pergunta e respondessem era necessário compreender o que é uma pergunta. Essa faceta de compreender que se espera uma resposta e também saber estruturar uma pergunta é muito importante para qualquer sistema que busca processar linguagem natural.

Mas saindo um pouco da ficção nesse post vou mostrar que essa tarefa de responder perguntas não é uma realidade tão remota mais.

Conheça o WolframAlpha

Uma ferramenta incrível que foi criada por cientistas da computação interpreta questões digitadas pelo o usuário e busca responde-las com dados da web. O wolframAlpha veio como uma proposta de responder perguntas da forma mais intuitiva e assertivamente.  

Vamos a um exemplo prático antes de mais nada, gostaria de saber quem é Bill Gates. Perguntei ao wolfram Alpha e ele me disse:

Não parece nada de mais né?

Mas pense um pouco… como você ensina a um computador como você deve minerar a internet inteira para descobrir e responder quem é Bill Gates.

Agora ficou mais difícil né?

O Wolfram Alpha é um mecanismo de inteligência artificial ou um mecanismo de resposta desenvolvido pela Wolfram Alpha LLC, uma subsidiária da Wolfram Research. Trata-se de um serviço on-line que responde diretamente a consultas calculando a resposta de “dados selecionados” de origem externa, em vez de fornecer uma lista de documentos ou páginas da Web que possam conter a resposta como um mecanismo de pesquisa.  

O Wolfram Alpha, lançado em 18 de maio de 2009, é baseado no Wolfram Mathematica, um dos principais produtos da Wolfram, uma plataforma computacional que engloba recursos de álgebra computacional, computação simbólica e numérica, visualização e estatística.

Dados adicionais são coletados de sites acadêmicos e comerciais, como o The World Factbook da CIA, o Serviço Geológico dos Estados Unidos, publicações da Biblioteca Cornell University chamada, o Dicionário Biográfico Chambers, Dow Jones, o Catálogo da Vida, CrunchBase. Best Buy, a FAA e, opcionalmente, a conta do Facebook de um usuário.  

Esse texto foi adaptado daqui.

Como o Wolfram Alpha funciona?

Os usuários enviam consultas e solicitações de computação por meio de um campo de texto. O Wolfram Alpha então calcula respostas e visualizações relevantes a partir de uma base de conhecimento de dados estruturados e curados que vêm de outros sites e livros.

O site usa um portfólio de métodos automatizados e manuais, incluindo estatísticas, visualização, verificação cruzada de fontes e revisão de especialistas. Os dados selecionados tornam o Alpha diferente dos mecanismos de pesquisa semântica, que indexam um grande número de respostas e, em seguida, tente corresponder a pergunta a um.  

O Wolfram | Alpha só pode fornecer resultados de consulta robustos com base em fatos computacionais, não consulta sobre ciências sociais, estudos culturais ou até mesmo muitas perguntas sobre a história em que as respostas exigem mais sutileza e complexidade.

Ele é capaz de responder a perguntas baseadas em fatos de linguagem natural com frases específicas, como “Onde nasceu Mary Robinson?” ou questões mais complexas como “Quantos anos tinha a rainha Elizabeth II em 1974?” Ele exibe sua “Interpretação de entrada” de tal pergunta, usando frases padronizadas como “idade | da Rainha Elizabeth II (royalty) | em 1974”, cuja resposta é “Idade no início de 1974: 47 anos”, e uma link da biografia. O Wolfram | Alpha não responde a perguntas que exigem uma resposta narrativa como “Qual é a diferença entre os calendários juliano e gregoriano?” mas responderá questões factuais ou computacionais, como “1 de junho no calendário juliano”.  

O simbolismo matemático pode ser analisado pelo mecanismo, que normalmente responde com mais do que os resultados numéricos. Por exemplo, “lim (x-> 0) (sen x) / x” produz o valor limite correto de 1, assim como um gráfico, até 235 termos (a partir de 2013) da série de Taylor, e (para registros usuários) uma possível derivação usando a regra de L’Hôpital. Também é capaz de realizar cálculos em dados usando mais de uma fonte.

Por exemplo, “Qual é o quinquagésimo segundo menor país em PIB per capita?” rende a Nicarágua, US $ 1160 por ano.    

Você pode testar o Wolfram Alpha agora!   https://www.wolframalpha.com/tour/

Qual a utilidade de responder perguntas usando IA hoje?

Quem nunca teve  aquela discussão de bar que terminou com uma busca no Google? Hoje em dia temos uma opção que é perguntar a assistentes como a SIRI ou o Google assistente. As vezes as respostas são precisas e outras são bastante engraçadas. Mas é inegável que esses assistentes seriam algo bastante interessante para comunicar-se com o computador.

Conheça o projeto START

O primeiro sistema de resposta a perguntas baseado na Web, está on-line e em operação contínua desde dezembro de 1993. Ele foi desenvolvido por Boris Katz e seus associados do InfoLab Group no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT.

Diferentemente dos sistemas de recuperação de informações (por exemplo, mecanismos de pesquisa), o START tem como objetivo fornecer aos usuários “as informações certas”, em vez de fornecer apenas uma lista de ocorrências. Atualmente, o sistema pode responder a milhões de perguntas em inglês sobre lugares (por exemplo, cidades, países, lagos, coordenadas, clima, mapas, dados demográficos, sistemas políticos e econômicos), filmes (títulos, atores, diretores), pessoas (por exemplo, datas de nascimento, biografias), definições de dicionário e muito, muito mais.

Abaixo está uma lista de algumas das coisas que o START conhece, com perguntas de exemplo.

Você pode digitar sua pergunta acima ou selecionar os exemplos a seguir.

Teste o sistema agora mesmo:
http://start.csail.mit.edu/index.php