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Demi Getschko
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Traduttore, traditore

Somos muito bons em inferir e diagnosticar situações, reconhecer padrões e objetos

*Demi Getschko, O Estado de S.Paulo

08 de agosto de 2016 | 05h00

O adágio italiano fala da difícil tarefa de tradução: quem traduz corre sério risco de “trair” a ideia original, sem contar a quase impossível tarefa de traduzir poesia, preservando ritmo, expressão.

Por décadas a computação batalhou para gerar ferramentas automáticas de tradução. O sucesso, entretanto, foi muito limitado. Traduções risíveis eram comuns e, ainda hoje, não é difícil achá-las. Expressões são particularmente ingratas e podemos “ficar a ver navios” (cuja versão para inglês gerou, hoje, “it is to see ships”!). É aí, como diria o Millôr, que “the cow went to the swamp”, a vaca foi pro brejo.

O busílis da questão é a semântica. Sem que se “entenda” a semântica da frase, trocar mecanicamente palavras de uma língua a outra leva muitas vezes a resultados cômicos. A abordagem elegante e adequada desse problema, que envolveria inteligência artificial e complexos algoritmos, está ainda bem longe da perfeição. 

Entretanto, há forma de se contornar o problema teórico e buscar melhor resultado. Menos “elegante” e mais baseada na “força bruta”, ela vem no rastro das tecnologias de base de dados, de inferências obtidas no tratamento de quantidades muito grandes de informação, de redes neuronais. A ideia é basear-se no que os humanos fizeram anteriormente e acumular tudo que se tem de tradução de textos, buscando traduções para a frase em questão. Em suma, trata-se de incorporar a experiência humana como parte importante dos algoritmos. É menos formal que o tratamento semântico, porém rapidamente gera resultados próximos do esperado. Também pode ser uma forma de abordagem para jogos. Ao invés de codificar uma estratégia de jogo que avalie qualitativamente a solidez de uma posição, programam-se as regras dele, adiciona-se um arquivo gigantesco de todos os jogos conhecidos e coloca-se o computador a jogar contra si mesmo por um tempo. Ele pode “aprender a intuir” a melhor jogada e aperfeiçoar-se por meio da tentativa e erro.

Há tempos, quando a capacidade dos processadores era milhões de vezes menor do que a atual, a estratégia de criar programas que “aprendem” com a experiência de erros e acertos era pouco promissora. O processamento maciço de informação passou a suportar buscadores, tradutores, realidade aumentada e também programas para jogos com “intuição quase humana”.

De alguma forma isso representa uma visão inicial: o supercomputador como “calculadora prodigiosa e rapidíssima, executando trilhões de cálculos por segundo na resoluções de equações”. Afinal, se os humanos não tem “processador numérico embutido”, se temos apenas memória para lembrar da tabuada e das regras de multiplicação e divisão, simular nossa forma de pensar não passa por extrair raízes quadradas, senos e cossenos. Somos muito bons em inferir e diagnosticar situações, reconhecer padrões e objetos. A forma de simulação que parece mais próxima (e até por isso assustadora) é de dotar a máquina da capacidade de tratar quantidades gigantescas de dados simples, e aprender com sua própria experiência. Como mais de um cientista já alertou, a inteligência artificial pode ser, talvez, “derradeira descoberta da espécie humana”.

É ENGENHEIRO ELETRICISTA; ESCREVE QUINZENALMENTE

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