Linguagens livres de contexto e transformações oriundas dos algoritmos de reconhecimento
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.
💡 1 Resposta
Fael Alves
O estudo da classe das linguagens livres do contexto, ou tipo 2, é de grande importância na teoria da computação, pois, a partir delas, é possível entender um universo extenso de linguagens (equiparando-se com o das regulares), tendo origem, por exemplo, de demandas como: parênteses balanceados, produções de bloco estruturado, dentre outras estruturas, tradicionalmente, vistas em linguagens de programação como Pascal, C, Java, Python etc.
Como exemplos específicos de aplicações nos conceitos e resultados referentes às linguagens livres do contexto, há as aplicações centradas em linguagens artificiais e, exclusivamente, em linguagens de programação.
A linguagem Python, por exemplo, tem sido usada em Inteligência Artificial (IA), e também em Aprendizado de Máquina (AM). Esta área do conhecimento tem revolucionado novas tecnologias, oriundas destas linguagens, que vem propiciando avanços significativos em soluções que abarcam o aprendizado de máquina. As bibliotecas de API de linguagens como Python, apresentam uma variedade de algoritmos, aplicados para sistemas de busca e de sugestões aos usuários web.
A exemplo, dependendo do tipo de perfil do usuário em pacotes de filmes, como na Netflix, mediante os dados indicados, o sistema de AM busca indicar os filmes que mais se adéquam ao perfil do cliente. No YouTube ocorre o mesmo, mediante as buscas do usuário, os vídeos mais indicados e sugeridos de forma automática são baseados em dados que abastecem o aprendizado da máquina (algoritmo de busca e sugestão). O avanço tecnológico deriva cenários com a criação das linguagens livres de contexto por inteligências artificiais.
Cada modelo em teoria dos autômatos desempenha papéis importantes em muitas áreas aplicadas. Autômatos finitos são usados em processamento de texto, compiladores e projeto de hardware. Gramáticas livres de contexto (GLCs) são usadas em linguagens de programação e inteligência artificial. Originalmente, GLCs eram usadas no estudo de linguagens humanas. Autômatos celulares são usados no campo da biologia, o exemplo mais comum é o de Jogo da Vida de John Conway.
Outros exemplos que podiam ser explicados usando teoria dos autômatos em biologia incluem crescimento de pinhas e molusco e padrões de pigmentação. Indo mais longe, uma teoria que sugere que todo o universo é computado por algum tipo de autômato discreto é defendida por cientistas. A ideia vem do trabalho de Konrad Zuse, e foi popularizada na América por Edward Fredkin.
Esses exemplos de aplicações demonstram a abordagem dentro do conceito de propriedade intelectual resultante de trabalhos das linguagens criadas a partir da inteligência artificial nos diversos campos da ciência.
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