O que é o Processamento de Linguagem Natural?

O Processamento de Linguagem Natural, ou PLN, é a principal tecnologia por trás de qualquer aplicativo que usa a Inteligência Artificial. 

Aliás, o que nós entendemos hoje como “Inteligência Artificial” é o próprio PLN. Todos os resultados que extraímos em qualquer aplicativo de IA usam o Processamento de Linguagem Natural como base. 

Tudo, tudo mesmo, gira em torno desse processamento. Se ele não existisse, não existiria a IA generativa como a conhecemos hoje.

E isso é importante para a gente conversar. Quando entendemos o PLN, estamos entendendo a IA como um todo. 

E quando não entendemos, acabamos ficando sem uma referência do que é possível fazer com a IA e o que ela nunca vai entregar. 

Hoje vamos conversar melhor sobre o Processamento de Linguagem Natural — vamos olhar embaixo do capô da IA e entender o que ela realmente é. 

Vamos juntos? 

O que é Processamento de Linguagem Natural?

O Processamento de Linguagem Natural é uma ramificação da Inteligência Artificial que atua principalmente no entendimento e na produção de linguagem de forma natural. 

Sistemas de IA até hoje eram controlados por verdadeiros engenheiros. Importar e exportar dados sempre foram tarefas operacionais, não era possível “conversar com a máquina”. 

Hoje em dia, com a IA Generativa, conversar com a máquina já nem precisa mais de aspas. A gente está conversando com ela o tempo todo graças ao PLN. 

Existem outros tipos de IA além da generativa, mas toda IA generativa vai usar o PLN tanto para entender o que o usuário está pedindo quanto para apresentar um resultado. 

Não tem muito mistério em entender o que é o Processamento de Linguagem Natural. Mas é um pouquinho mais complicado entender como ele funciona exatamente. 

Acima de tudo, precisamos entender que o Processamento de Linguagem Natural usa como principal base de funcionamento o machine learning.

Essa é a parte relacionada ao funcionamento do PLN, a parte que a gente não vê mas que é básica e fundamental para o seu funcionamento. 

E, além do machine learning, precisamos também entender um pouco melhor o método estocástico, que é o utilizado durante a própria geração das respostas da IA. 

Vamos conversar um pouco melhor sobre esses dois pontos logo abaixo. 

O que é Machine Learning?

Embaixo do capô de qualquer sistema de IA você sempre vai encontrar o Machine Learning. Ele é o I de Inteligência Artificial. 

O Machine Learning é uma série de sistemas e algoritmos que permitem que um determinado aplicativo consiga entender solicitações e armazená-las na sua memória. 

Com isso, a aplicação não precisa mais de inputs sobre uma determinada tarefa toda vez que ele realizá-la. 

Por exemplo: no PLN, as aplicações já entenderam as estruturas linguísticas do idioma em que operam, e não precisam mais serem ensinadas toda vez que você pede algo. 

Indo além disso, o Machine Learning também está sempre procurando novas fontes de conhecimento e incrementando seus bancos de dados de forma automática. 

Existem milhões de combinações para formar uma frase, um texto, qualquer coisa relacionada à linguagem. 

E, mesmo nessas combinações, existem várias outras escondidas, como a intencionalidade do usuário, seus sentimentos, se ele está sendo irônico ou sério, se ele está contando uma piada etc. 

O Machine Learning, sendo componente fundamental da PLN, garante que os sistemas continuem aprendendo e entendendo essas diferenciações, principalmente quando milhões de usuários estão usando a IA ao mesmo tempo. 

O modelo determinista

A forma com que a IA entregava resultados antes do Processamento de Linguagem Natural era o modelo determinista. 

Esse modelo é o mais simples de todos em qualquer aplicação. Algo como “se o usuário disser tal palavra-chave, esse é o resultado que você vai entregar”. 

E claro: se o usuário não entregar nenhuma das palavras-chave previamente configuradas, não haverá resultado para mostrar. 

Essas IAs mais básicas e deterministas já existem há mais de 20 anos. Suas limitações, porém, são bastante óbvias. 

A principal delas é que não há a geração direta de linguagem pela IA. Todos os resultados precisam ser escritos previamente por humanos.  

Mas esse é o modelo antigo. Nele, não há nenhum tipo de Machine Learning. 

O modelo que estamos vendo hoje é diferente. Mais sobre ele agora: 

O modelo estocástico

O Processamento de Linguagem Natural que dá poder às Inteligências Artificiais hoje é diferente. Ele usa o modelo estocástico para gerar suas respostas. 

O modelo estocástico é um modelo probabilístico. Essa é a forma de eliminar a rigidez dos modelos deterministas, que são exatos demais para lidar com algo tão inesperado quanto uma conversa. 

Esse modelo funciona de uma forma bem simples. Se eu peço para a IA criar uma mensagem de bom dia, por exemplo, ela vai começar com a palavra “Bom”, porque essa é a palavra que tem maior probabilidade de começar uma mensagem assim. 

Depois, a Inteligência Artificial vai buscar entender qual é a palavra que tem mais probabilidade de vir depois, pensando na palavra anterior e no contexto do prompt. 

Você já deve estar imaginando que a mais provável aqui é “Dia”. Se o prompt pedisse uma mensagem de boa noite, a próxima seria “Noite”. 

O modelo estocástico é o mesmo que usamos no autocomplete dos nossos próprios celulares, por exemplo. Só que ele não vem com essa dimensão extra de análise dos prompts e Machine Learning. 

É essa dimensão extra que compõe as principais funcionalidades das IAs Generativas. Sem o modelo estocástico, não existiria ChatGPT. 

O problema é que esse modelo não é perfeito. Prompts similares vão resultar em resultados similares, apesar de diferentes. 

E essa similaridade, com o tempo, acaba gerando respostas genéricas e fáceis de identificar como IA. 

Temos um texto que trata disso e de outros assuntos sobre o que é bom e o que é ruim nas IAs generativas. Acompanhe logo abaixo: 

➡️ Quais são os Pontos Positivos da Inteligência Artificial? E os Outros?

Onde o PLN é usado? + Exemplos de produtos

Bom, agora que demos uma olhada boa embaixo do capô da IA e do PLN, precisamos entender principalmente onde ele é usado. 

É importante ressaltar aqui que o Processamento de Linguagem Natural não é só usado em ferramentas de gerar textos, como o ChatGPT e o Perplexity. 

Na verdade, o PLN tem uma outra função tão importante quanto: a geração de prompts.

Um dos pontos mais interessantes da Inteligência Artificial é a possibilidade de você conseguir conversar com ela e ela te responder. 

Isso sempre foi impossível até o surgimento da IA Generativa. Nunca houve na história da humanidade um sistema capaz de entender o que você quer e entregar o que você solicitou com tanta precisão. 

É por causa dessa característica que nós conseguimos usar a IA hoje. 

Não adianta nada, por exemplo, ter uma IA capaz de produzir imagens mas que não entende o que você quer. 

Resultados voltados para a linguagem — lembrando aqui que imagens e vídeos também são linguagem — surgem de solicitações feitas por linguagem: esse é o maior motto da Inteligência Artificial contemporânea. 

Precisei falar isso porque elaborei essa lista com alguns exemplos de onde o PLN é usado, e você vai perceber que em alguns casos os resultados não vão com nenhum tipo de texto. 

Com isso fora do caminho, vamos ver juntos alguns casos de uso do PLN em aplicativos reais? 

Criação de texto

Esse é, de longe, o exemplo mais clássico: a IA Generativa, junto com o PLN, é capaz de produzir textos muito compreensíveis em poucos segundos. 

É aqui que o método estocástico brilha, e brilha muito. Através dele, a IA consegue entregar não só bons resultados, mas resultados que parecem ter sido escritos por humanos. 

Junto com as imagens e os vídeos, a criação de texto com Processamento de Linguagem Natural é o que nós entendemos hoje como  Inteligência Artificial. 

As principais ferramentas do mercado hoje para a criação de textos são o ChatGPT e o Perplexity. 

Mas temos um texto que se aprofunda mais e traz vários outros exemplos para várias situações e vários usos específicos. Acompanhe logo abaixo: 

➡️ Criação de conteúdo com inteligência artificial: como fazer?

Criação de imagens

Aqui o caso que estávamos conversando na abertura do tópico: a criação de imagens com IA também usa Processamento de Linguagem Natural?

Claro que sim. Aliás, podemos inclusive argumentar que as imagens são em si mesmas uma forma de linguagem natural, não é? 

Mas mesmo sem esse argumento, os sistemas de IA para a criação de imagens não são baseados nos sistemas comuns de manipulação com os quais estamos acostumados — como o Photoshop e o Illustrator, por exemplo. 

Sem a Linguagem Natural, não existiriam prompts, e você teria que criar ativo por ativo e depois organizá-los para chegar a uma imagem completa. 

É só através do PLN que você consegue fazer os prompts. E, sem os prompts, nem compensa usar uma ferramenta de IA para criar imagens. 

As principais ferramentas de IA que criam imagens hoje através do PLN são o DALL-E 2 e o Midjourney. Falamos mais sobre elas (e outras também) no nosso texto sobre o assunto: 

➡️ 18 ferramentas de inteligência artificial para criar imagens

Criação de anúncios

Bom, texto e imagem são pontos bem básicos da IA, não é? Mas também existem usos muito mais específicos e bastante avançados da tecnologia que juntam os dois para produzir resultados mais específicos. 

É o caso da criação de anúncios. Ainda estamos engatinhando nessa tecnologia, mas já é possível criar anúncios inteiros — criativo e copy — usando IA. 

E, claro, usando o PLN para que essa criação seja feita quase que 100% por prompts. 

Os resultados ainda não estão no patamar “impressionante”, como é o caso dos resultados do ChatGPT e derivados, mas pelo menos criar os anúncios e exportá-los já é uma realidade. 

Falamos mais sobre a ferramenta mais usada no mercado no nosso texto sobre o assunto. Lá criamos, inclusive, vários exemplos para você entender como o resultado final fica. 

Acesse logo abaixo: 

➡️ Como fazer bons criativos para anúncios usando IA? + Exemplos

Criação de narrações

Também existem aplicativos voltados para a criação de vozes usando a Inteligência Artificial. 

Para pessoas que trabalham em agências de marketing, essa tecnologia é daquelas que realmente viram o jogo. 

Primeiro pelo motivo econômico: narrações não são baratas, e apesar de a IA ainda ser muito limitada, ela quebra um galho em campanhas mais simples e com um orçamento limitado. 

Antes, sem verba para a narração, era impossível ter uma narração. Agora é possível, mesmo que com limitações. 

Outro ponto interessante para as agências de marketing é a possibilidade de criar narrações placeholder, que demonstram a necessidade de ter uma voz na campanha mas que não vão ser a voz final. 

Isso é interessante para um pitch de uma campanha nova, que não precisa vir com aquela ressalva clássica no começo da reunião — “agora imaginem que esse texto é uma narração”. 

Hoje, a ferramenta mais popular do mercado para criar vozes através do Processamento de Linguagem Natural é o Murf. Vale a pena conhecer! 

Criação de vídeos

A criação de vídeos com IA também usa o Processamento de Linguagem Natural. É só através dele que você consegue descrever para a IA qual é o trabalho a ser realizado. 

Aliás, sem o PLN, a criação e edição desses vídeos não teria mudanças. Nós precisaríamos continuar usando as ferramentas que temos hoje para criá-los. 

Ainda não há muito desenvolvimento nessa área. Na data em que esse texto foi escrito, a única IA boa o suficiente para gerar vídeos originais acabou de ser lançada: é o Sora, da OpenAI.

Respostas para chatbots de atendimento

Existem chatbots de atendimento que trabalham inteiramente com o PLN para responder às perguntas dos usuários. 

É o caso da Zendesk, por exemplo. Você pode configurar chatbots semi-autônomos, que usam o Machine Learning em conjunto com o banco de dados da sua empresa para oferecer as melhores respostas possíveis dentro do contexto. 

Essas IAs vão aprendendo com o tom de voz dos clientes e vão ficando cada vez melhores, sendo capazes, inclusive, de entender pelo tom da solicitação qual é o humor do solicitante. 

Existem tipos diferentes de IAs com Processamento Natural de Linguagem para atendimento. Mas os dois principais são os seguintes: 

• Atendimento completo: a IA é abordada pelo cliente e busca responder qualquer dúvida que ele tiver. Quando ela não conseguir, o caso é repassado para um agente humano;
  
• Assistência no atendimento: a IA não conversa com o cliente, mas sim com o agente. Ela classifica as intenções do solicitante, entende seu nível de urgência e oferece recursos para acelerar e facilitar o trabalho do agente. 

E claro: também existem os chatbots de atendimento mais básicos, que trabalham através de fluxos e não usam a PLN. 

Temos um texto que fala bastante sobre chatbots de atendimento com a IA. Acesse logo abaixo: 

➡️ Chatbot com Inteligência Artificial: Os Melhores do Mercado

Navegação em grandes bancos de dados

Esse é um dos usos mais estratégicos do PLN, mas ele ainda está sendo desenvolvido e não sabemos quando ele vai estar tão massificado quanto os outros. 

Pense no repositório de informações de uma grande multinacional que opera há mais de 50 anos. Existem manuais e processos pra tudo! 

Mas como encontrar exatamente o processo que você está procurando? Em muitos casos, é necessário fazer uma busca em toda a documentação, algo que pode demorar bastante. 

O Processamento de Linguagem Natural traz recursos para lidar com isso. Com um assistente, você pode simplesmente perguntar e ter a resposta imediatamente. 

Essas ferramentas ainda não estão muito disponíveis no mercado. Por enquanto, elas estão sendo implementadas de forma proprietária por grandes empresas. 

Insights em sistemas de B.I.

Um uso bastante similar a esse é o assistente com IA para sistemas de B.I. 

Esses sistemas de Business Intelligence — ou Inteligência Comercial — são voltados para a análise e apresentação de dados relacionados à sua empresa e ao seu mercado. 

Porém, os resultados que eles trazem ainda precisam ser interpretados, tarefa que pode ficar bastante difícil para pessoas que não são especialistas. 

Assistentes de IA nessas plataformas de B.I. podem facilitar esse processo, oferecendo interpretações e insights usando o Processamento de Linguagem Natural. 

Hoje, a Akkio é a única plataforma que trabalha com essa abordagem AI-first. Mas, com certeza, ainda em 2024, vamos ver várias outras fazendo o mesmo. 

Quais são as principais tarefas da PLN?

Bom, já conversamos sobre a parte mais abstrata e também a parte prática do Processamento de Linguagem Natural . 

Espero que tudo tenha feito sentido pra você até agora. Se não ficou claro, deixe um comentário que eu te respondo. É muito importante saber mais sobre PLN hoje em dia porque a IA está dominando o mundo — e bem rápido. 

Mas pra gente entender 100% tudo o que envolve o PLN, precisamos também entender quais são seus principais pilares de funcionamento — o que ele precisa fazer. 

Isso porque em um mercado tão cheio de produtos com IA, você precisa estar muito bem informado sobre o seu funcionamento para não acabar levando gato por lebre. 

Esse tópico serve pra isso. Vamos entender de vez o que o PLN faz e o que ele não faz. 

Vamos começando? 

Entendimento da Intencionalidade

Essa é uma das principais tarefas do Processamento de Linguagem Natural: buscar entender o que o usuário está querendo. 

Isso pode parecer óbvio, mas o sistema de Machine Learning traz toda uma dimensão extra para o trabalho. 

A Intencionalidade surge de diversas maneiras. O ChatGPT, por exemplo, tem alguns atalhos que funcionam com esse pilar em mente. 

Se você colocar esse texto do jeito que ele está aqui lá no ChatGPT e escrever um prompt como “traduza isso”, ele vai traduzir o texto para o inglês. 

Mas traduzir não é só para o inglês! Porém, o Chat entende que, no Brasil, quando pedimos uma tradução, é bem comum que ela seja para o inglês. 

Marcação de humor

Esse é um exemplo básico, mas ele serve para explicar outros mais complexos. Em chatbots com IA para atendimento, por exemplo, é possível identificar o humor do usuário através desse pilar. 

Além do próprio humor do solicitante, também é importante reconhecer algumas palavras-chave na hora desse atendimento. 

Por exemplo: se o cliente usar palavras como “urgente”, a IA consegue entender que aquela solicitação precisa ser resolvida rápido, já que o humor do cliente vai só se deteriorar quanto mais ele esperar. 

Isso é útil porque a IA pode decidir, por exemplo, enviar o atendimento direto para um humano, que vai conseguir trabalhar melhor as emoções do solicitante. 

Isso tudo ainda está sendo desenvolvido, mas essa funcionalidade já está presente nos melhores chatbots de atendimento hoje. 

Armazenamento de instruções prévias

Esse pilar é importantíssimo para o PLN. Sem ele, é praticamente impossível manter uma conversa com uma aplicação de IA. 

Essas instruções prévias, porém, não precisam ser os prompts. O ChatGPT funciona, por exemplo, porque ele foi configurado com um grande banco de dados, e deve segui-lo para encontrar as respostas. 

Isso é o que entendemos como tokenização. Sistemas de IA com PLN transformam palavras e suas unidades de sentido em tokens, pequenas unidades de sentido lógicas dentro do seu código. 

Assim, o aplicativo consegue entender o que uma palavra significa e onde ela é utilizada, já que o seu token carrega tudo isso e mais um pouco. 

Isso é o “lembrar” da IA. Através desses tokens, sempre que o algoritmo de Machine Learning identifica uma nova informação sobre alguma palavra ou termo, ele a deixa salva no token, e vai utilizá-la novamente quando for necessário. 

Integração + Inferência

Outro pilar fundamental para o Processamento de Linguagem Natural  funcionar bem é a sua capacidade de integração com sistemas já existentes. 

Isso significa que a aplicação que usa o PLN deve se comunicar com outras aplicações, se inserindo nas suas rotinas e “entendendo” seu funcionamento. 

Esse pilar, inclusive, é o que permite tantos produtos com IA hoje no mercado. 

Mas a integração é apenas a primeira parte. Depois dela vem a inferência: a IA com PLN deve, nessa integração, gerar resultados com base nos dados fornecidos por essa aplicação. 

Mais sobre isso logo abaixo: 

Treinamento específico

Mas olha só: as configurações originais de fábrica do PLN são só o começo. Na verdade, graças ao Machine Learning, esses sistemas funcionam melhor quando eles são constantemente treinados. 

Por exemplo: você pode pedir ao ChatGPT gratuito, o GPT 3.5,  fazer um resumo de um memorando da sua empresa. 

No próximo prompt, você pode pedir para ele escrever um memorando igual e ele vai tentar com todas as forças reproduzi-lo — e vai até conseguir! 

Mas dois dias depois você pode pedir ao Chat para criar outro memorando, e o resultado vai ser ou o mesmo ou até pior. 

Em aplicações dedicadas que permitem o treinamento com dados reais, a IA com Processamento de Linguagem Natural vai ficando cada vez melhor a cada processo que ela realiza. 

E esse é só o treinamento básico. Esses sistemas também permitem que você configure todo um banco de dados, com tudo o que sua empresa já produziu em conteúdo interno e externo. 

Com isso, ele se torna um verdadeiro colaborador no seu time. A IA agora sabe tudo sobre seus processos e produtos, e consegue conversar com você de igual pra igual.

Esse é um dos maiores pilares da Inteligência Artificial com PLN, e é a que mais garante a longevidade das aplicações. 

Se não fosse por esse pilar, teríamos grandes calculadoras de palavras — os textos são inteligíveis, mas não estratégicos. 

Desambiguação

Outra parte fundamental do PLN é a sua capacidade de desambiguação de palavras. 

Isso funciona também no modelo de tokens. Vamos pensar em uma palavra naturalmente ambígua: poder. 

Primeiramente, poder já vem com uma dificuldade: a palavra pode ser substantivo e verbo no infinitivo ao mesmo tempo, dependendo do contexto da frase. 

E, em segundo lugar, poder como substantivo e poder como verbo também podem ter casos de uso ambíguos: “ela conquistou o poder” é diferente de “qual é o poder do Homem-Aranha?”. 

Sem a desambiguação natural dos sistemas de PLN, seria impossível gerar qualquer tipo de resultado que não fosse uma grande sopa de letrinhas. 

E aí, foi fácil entender qual é o trabalho do Processamento de Linguagem Natural  dentro de aplicações que usam a IA? 

Como conversamos ao longo do texto, muito do que está aqui parece ser curiosidade pura, não é? 

Mas é importante conhecer as limitações e as aspirações do PLN para não se confundir na hora de contratar uma ferramenta. 

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