Linguagens Livres de Contexto e Machine Learning

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LINGUAGENS FORMAIS E AUTÔMATOS 
Atividade 3 
linguagens livres de contexto 
Questão: 
“Com base nos estudos realizados neste material, você pôde verificar que o 
estudo das linguagens livres de contexto é de grande relevância, pois define a 
lógica da sintaxe de inúmeras linguagens de programações com intenções 
gerais, dentre elas, temos: Pascal, C e Java. Logo, o avanço tecnológico 
permitiu a criação de diversas soluções a partir destas programações, como o 
aprimoramento de um universo extenso de linguagens, procedendo, por 
exemplo, de estruturas como parênteses balanceados, produções de blocos 
estruturados, entre outras estruturas, tradicionalmente, vistas nas linguagens 
de programação, dentre as quais a linguagem Java foi uma das que mais se 
destacou, dado o grande número de aplicações derivadas dela. 
No que se refere às linguagens livres de contexto e das transformações 
oriundas dos algoritmos de reconhecimento que, atualmente, estão sendo 
empregados como fundamento no desenvolvimento de tecnologias de 
machine learning, considere, com base nas especificidades do aprendizado de 
máquina, quais novas tecnologias, oriundas destas linguagens, poderiam 
propiciar avanços significativos nas soluções que abarcam machine learning 
para os próximos anos? Em que medida o avanço tecnológico pode derivar 
cenários nos quais teríamos, por exemplo, a criação das linguagens livres de 
contexto por inteligências artificiais? Como isso se adere aos desafios do 
conceito de propriedade intelectual das linguagens criadas a partir da 
inteligência artificial? Com estes questionamentos em mente, procure 
posicionar-se, considerando as perspectivas sobre as temáticas apresentadas, 
a fim de contribuir para a ampliação dos conhecimentos analisados” 
 
 
Resposta: 
 quais novas tecnologias, oriundas destas linguagens, poderiam 
propiciar avanços significativos nas soluções que abarcam machine learning 
para os próximos anos? 
 Os conceitos de GLC trabalha como uma notação para descrever 
linguagens livres de contexto, que diferentemente de usar um conjunto de strings 
como nas ER, ela usa variáveis para reconhecer uma linguagem livre de contexto. 
Tais variáveis, geram as arvores sintáticas mostra as possíveis palavras que podem 
ser geradas num autômato de pilha. 
As possíveis possibilidades de palavras podem ser exploradas podem auxiliar 
o machine learning com as arvores sintáticas pois elas indicam os possíveis estados 
que pode assumir a palavra formada. Com isso, pode-se reconhecer padrões e tirar 
conclusões dos possíveis próximos estados da palavra para determinação desta de 
uma maneira mais assertiva. 
Em que medida o avanço tecnológico pode derivar cenários nos quais 
teríamos, por exemplo, a criação das linguagens livres de contexto por 
inteligências artificiais? Como isso se adere aos desafios do conceito de 
propriedade intelectual das linguagens criadas a partir da inteligência 
artificial? 
 A geração de linguagens livres de contexto por inteligência artificial pode ser 
possível no cenário onde a IA reconhece e gera as variáveis e terminais da GLC 
formando novas possibilidades de LLC, porém os desafios de fazer isto é que nem 
toda LLC gerada pode ser considerado Linguagem Regular por tanto não sendo 
possível gerar autômatos para todas as LLCs, contudo gerar apenas LLCs pode ser 
útil em casos específicos para aplicação delas. 
 
Referencias: 
 
Aula 13 - Linguagens Livre de Contexto (LLC) e Gramática Livre de Contexto (GLC) - 
Computação - UFC Crateús 
< https://www.youtube.com/watch?v=VK2b1lW-Kss > 
 
O que é Machine Learning? - Alura Cursos Online 
< https://www.youtube.com/watch?v=Iuz_jc96bQk > 
 
Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep 
Learning, etc? - Filipe Deschamps 
< https://www.youtube.com/watch?v=ccZ2pyr3YDw > 
 
Como Funciona um Modelo de Machine Learning? | Intro a Machine Learning | Aula 1 - 
Mario Filho 
 
< https://www.youtube.com/watch?v=Fpi3DPDMDa8 >