Imagine um mundo onde computadores compreendem linguagem como nós.
Neste artigo, exploramos a trajetória de Roberto Navigli, um dos mais importantes pesquisadores em inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PLN), reconhecido por suas contribuições pioneiras em semântica multilíngue. O trabalho de Navigli é fundamental para entendermos a evolução da IA e suas aplicações práticas na vida cotidiana.
O Caminho de um Pioneiro
Roberto Navigli é professor na Universidade de Roma La Sapienza e um nome de destaque no campo do processamento de linguagem natural. Seu interesse por essa área começou há mais de 20 anos, ainda antes da popularização de sistemas como o ChatGPT. Desde o início de sua carreira, ele se dedicou a compreender como os computadores podem interpretar a linguagem humana, um desafio que continua a ser relevante na pesquisa atual.
Projetos Inovadores: BabelNet e Minerva
Um dos grandes marcos da carreira de Navigli é o BabelNet, um repositório de conhecimento multilíngue que visa integrar dicionários e enciclopédias de diferentes idiomas. Iniciado em 2009, este projeto inovador já abrange mais de 600 idiomas, 23 milhões de conceitos e uma imensa rede de traduções e relacionamentos. O BabelNet não apenas facilita a desambiguação de palavras, mas também serve como referência para diversas aplicações em IA. Além disso, com o advento dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), Navigli liderou o projeto Minerva, focado na criação de um modelo pré-treinado em idiomas como inglês e italiano, tudo de forma open source. Esse esforço visa tornar o desenvolvimento de sistemas de IA mais acessível e transparente.
A Conexão entre Semântica e LLMs
Navigli destaca que seu trabalho anterior em semântica é crucial para melhorar a explicabilidade dos modelos de linguagem. Ele observa que, apesar do avanço dos LLMs, muitos ainda não compreendem plenamente os significados de palavras menos frequentes. A integração entre semântica e aprendizado de máquina é uma área promissora para o futuro, aumentando a confiabilidade e a utilidade dos sistemas de IA.
