Pesquisadores da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), em parceria com pesquisadores da Carnegie Mellon University, dos Estados Unidos, desenvolvem um programa de computador capaz de aprender de forma autônoma.
Segundo Estevam Rafael Hruschka Júnior, participante do projeto e professor do Departamento de Computação (DC) da UFSCar, pretende-se mostrar que um computador, chamado NELL (Never-Ending Language Learner), pode adquirir conhecimento continuamente e ter autonomia suficiente para revisar e ampliar seu conhecimento a partir de novas descobertas. O pesquisador conta que esse tipo de aprendizado contínuo é inspirado na forma como os seres humanos aprendem, pois quando a pessoa nasce, ela inicia a construção de sua base de conhecimento a partir de pequenas dicas e da exploração do ambiente. "O NELL é o primeiro sistema computacional inteligente na história da Computação a aprender de maneira contínua em um processo chamado de aprendizado sem fim. Assim como nós seres humanos, o NELL aprende mais à cada dia e utiliza os conceitos já aprendidos para evoluir sua capacidade de aprendizado e sua base de conhecimento automaticamente", destaca Estevam Júnior.
O NELL está inserido no projeto Read the Web, desenvolvido em parceria entre a UFSCar e os pesquisadores norte-americanos. A ideia do "Leitura da Web" é utilizar uma aplicação real para mostrar a viabilidade do NELL. Para isso, inicialmente, o computador recebeu algumas informações de temas sobre os quais ele deveria aprender, como localidades, empresas, livros e pessoas, e a partir daí começou a "ler" o conteúdo da web para extrair conhecimento dos temas definidos. Para entender como o aprendizado contínuo funciona, o pesquisador brasileiro conta como o NELL aprende os nomes das cidades do mundo. "Inicialmente fornecemos ao computador algumas dicas de leitura que o auxiliarão na identificação de cidades em textos disponíveis na web. Podemos dizer a ele que sempre que encontrar a sentença 'X é uma cidade localizada...' o termo X se refere a uma cidade", explica o professor. Assim, o sistema passa a ler a web em busca dessas cidades. Após a leitura e a identificação de algumas cidades, o NELL tem condições de definir, autonomamente, novas formas de identificação de cidades, utilizando a sentença "a prefeitura municipal de X", por exemplo.
Para Estevam Júnior, um ponto muito importante no aprendizado contínuo é que haja uma forma de validação interna que evite o aprendizado e a propagação de erros. Para exemplificar esses problemas, o professor conta que se o NELL detectar o padrão textual "moro em X" como adequado para se identificar cidades, ele pode considerar Portugal como uma cidade caso encontre a frase "moro em Portugal". "Para evitar tais equívocos, o NELL tem um conjunto de componentes de aprendizado e um conjunto de temas a aprender. Dessa forma, um dado conhecimento só será considerado verdadeiro ou aprendido caso haja evidência suficiente da veracidade de tal conhecimento", conclui o pesquisador.
O projeto ainda está em desenvolvimento no DC da UFSCar e, no futuro pode, por exemplo, otimizar os serviços de busca na Internet, a partir de associações de palavras que possibilitam respostas mais precisas de acordo com as necessidades do usuário. Além de auxiliar na busca, o programa também seleciona fontes confiáveis de informação e atua na averiguação da veracidade do conteúdo, comparando os resultados obtidos na web.
