O sistema NELL – “Never Ending Language Learning” (aprendizado infinito de idioma) – é um supercomputador criado com um único objetivo: entender nuances e detalhes do idioma inglês. Com isso, seus criadores esperam simular o processo de aprendizagem humana em relação à língua, o que – a longo prazo – pode fazer com que buscas na internet retornem respostas ao invés de links.
Analisando centenas de milhões de páginas da internet, NELL coleciona e classifica fatos em 280 categorias, criando assim referências sobre pessoas, plantas, objetos, lugares e relações entre cada informação. Até agora, mais de quatrocentos mil fatos estão armazenados e 87% destes foram classificados de maneira correta.
A programação do sistema envolve diferentes softwares, que em conjunto extraem e classificam informações de textos publicados na rede, reconhecem padrões e correlações, além de aprender novas regras para aumentar a eficiência das tarefas desempenhadas.
Apesar da confusão aparente que surge a partir da análise de milhares de textos ao mesmo tempo, os pesquisadores responsáveis por NELL acreditam que esse tipo de aprendizagem forçada funciona muito melhor com computadores do que técnicas menos robustas.
Porém – assim como crianças humanas – NELL não é capaz de aprender tudo sozinho. Por exemplo, ao classificar “internet cookies” como pertencente à categoria “alimentos assados” ( “cookie” é um tipo de biscoito assado muito apreciado nos Estados Unidos) a intervenção da equipe da Carnegie Mellon se fez necessária para corrigir a falha.
Ainda assim, NELL consegue compreender fatos como James Franco (pessoa, ator americano) mora em (relação) Nova York (lugar). Quanto mais dados o computador armazena, mais rápido e eficiente é seu aprendizado e, no fim das contas, o objetivo maior da pesquisa pode ser alcançado mais cedo, aprimorando as buscas e facilitando a obtenção de respostas online.
