Estudos realizados no Departamento de Computação (DC) da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e na Carnegie Mellon University, dos Estados Unidos, desenvolvem e aplicam teorias e modelos de inteligência artificial para dinamizar os serviços de busca na internet e permitir que um sistema computacional aprenda autonomamente o conteúdo da internet e o armazene em uma base de conhecimento que cresce a cada dia. O Never-Ending Language Learner (NELL) é capaz de adquirir conhecimento continuamente e ter autonomia para revisar e ampliar seu banco de informações e conhecimentos a partir de novas descobertas, além de associar conceitos que aumentam sua capacidade de lidar com novas informações e melhoram (autonomamente) sua capacidade de aprender. Os mecanismos do NELL são inspirados no processo de aprendizagem humana, com a assimilação de informações básicas e, no decorrer do tempo, a compreensão de dados complementares mais complexos. Atualmente, o NELL já conta com mais de 70 milhões de fatos e conceitos aprendidos a partir da leitura do conteúdo da internet no projeto Read the Web. “O NELL é o primeiro sistema computacional inteligente na história da Computação a aprender de maneira contínua em um processo chamado de aprendizado sem fim. Assim como nós seres humanos, o NELL aprende mais a cada dia e utiliza os conceitos já aprendidos para evoluir sua capacidade de aprendizado e sua base de conhecimento automaticamente”, destaca o professor Estevam Hruschka Júnior, do DC. Inicialmente, o computador recebeu algumas informações de temas sobre os quais ele deveria aprender, como localidades, empresas, livros e pessoas, e a partir daí começou a ler o conteúdo da web para extrair conhecimento dos temas definidos. Hoje, o NELL consegue lidar com a resposta sob demanda, ou seja, com base no conhecimento armazenado, o sistema é capaz de responder as perguntas feitas pelo usuário. Caso o sistema não consiga obter as respostas com alto nível de confiabilidade, o NELL é capaz de realizar uma nova leitura na internet e buscar novos conceitos e, se necessário, avaliar os dados encontrados. Os próximos passos são a construção de mecanismos que possibilitem a leitura de informações em vários idiomas. A ampliação de idiomas de domínio do NELL pode facilitar a busca de informações e a gama de fontes, mesmo se o usuário não tiver familiaridade com outras línguas. O docente da UFSCar adianta ainda que o NELL será capaz de assimilar o processamento de imagens e relacionar com o banco de dados de conceitos. O NELL é capaz de rodar em computadores domésticos e, num futuro próximo, também poderá ser utilizado em dispositivos móveis, como telefones celulares. O NELL pode ser acessado em http://rtw.ml.cmu.edu/rtw. O texto completo está disponível no endereço http://www2.ufscar.br/servicosoticias.php?idNot=6344. (UFSCar)