Inteligência artificial para fazer palavras cruzadas

Matt Ginsberg é um cientista de inteligência artificial, escritor, dramaturgo, mágico e piloto de avião acrobático. Mas nunca foi muito bom em resolver palavras cruzadas, nem as que ele mesmo cria.

Apesar de escreve-las para o jornal dos Estados Unidos New York Times, ele conta que, quando as mesmas são publicadas, muitas vezes não é capaz de acertá-las, ele se esquece das palavras e se considera um "péssimo solucionador de palavras cruzadas?.

Então ele criou o programa de computador conhecido ?Dr. Fill?, que acaba de ganhar uma das competições de palavras cruzadas de maior prestígio nos Estados Unidos.

?Dr. Fill? vence competição em palavras cruzadas

Quando Matt estava sentado no salão de um hotel, perdendo mais uma vez em uma competição de palavras cruzadas nos Estados Unidos, decidiu fazer algo a respeito.

"Eu estava com 700 pessoas que eram realmente boas em resolver palavras cruzadas e me incomodava ser tão terrível nisso. Decidi então escrever um programa de computador que daria o troco por mim?, diz ele em entrevista.

E, finalmente, ele conseguiu. Após tentativas frustradas, Dr. Fill, como o programa é conhecido, acaba de ganhar sua primeira competição.

Primeiro lugar no torneio de palavras cruzadas nos EUA

Ele ficou em primeiro lugar no American Crossword Puzzle Tournament, o principal torneio de palavras cruzadas dos Estados Unidos. Dr. Fill foi treinado com uma massa de dados, e com um banco de dados gigante de pistas e respostas de palavras cruzadas retiradas da web.

Foi ensinado ainda a pesquisar com velocidade possíveis empregos de palavras em uma grade de palavras cruzadas. Era, admite Ginsberg, um sistema bastante "primitivo?. Neste ano Dr. Fil, recebeu uma ajuda.

"Algumas semanas antes do evento, fui contatado por pessoas que trabalhavam em Berkeley que haviam construído um sistema de resposta de palavras cruzadas. Percebemos rapidamente que poderíamos combinar os dois.?
Matt Ginsberg

O professor Dan Klein, que lidera o Grupo de Processamento de Linguagem Natural na Universidade da Califórnia em Berkeley, explicou que estava procurando algo para unir a equipe durante o lockdown e eles tiveram a ideia de criar um solucionador de palavras cruzadas. Quando soube do Dr. Fill, pensou que os dois sistemas poderiam estabelecer uma boa parceria.

"Nosso sistema apresentava uma compreensão mais ampla da linguagem, e o Dr. Fill era bom em como as respostas se combinam com outras pistas. São técnicas muito diferentes, mas que falam uma linguagem comum de probabilidades.?
Dan Klein

Inteligência artificial para resolver palavras cruzadas

Pode parecer estranho pedir para uma inteligência artificial resolver palavras cruzadas, mas na verdade elas representam um playground muito fértil para o chamado machine learning (aprendizagem automática de computadores).

Palavras cruzadas básicas que simplesmente exigem que alguém saiba a resposta são extremamente fáceis para uma inteligência artificial, que terá sido programada com grandes quantidades de informações de fontes disponíveis na web, como a Wikipedia.

As cripto cruzadas (que usam números correspondentes a letras, em vez de perguntas) também são muito fáceis para uma máquina, porque contêm regras muito definidas e dicas para coisas como anagramas.

Por outro lado, as palavras cruzadas no estilo americano exigem tanto conhecimento quanto um certo grau de pensamento lateral. Uma pergunta que Klein está particularmente orgulhoso de Dr. Fill ter acertado foi: "O prato de massa no centro de um assassinato misterioso.? A resposta era "penne envenenado?. "Isso não pode ser encontrado na Wikipedia?, diz ele.

Ginsberg concorda que as palavras cruzadas no estilo dos Estados Unidos podem ser "brutalmente difíceis? para os computadores decifrarem.

Aprendendo de forma diferente

A evolução em direção ao que é conhecido como inteligência artificial de propósito geral, em que uma máquina pode completar uma série de tarefas ao invés de apenas ser boa em uma coisa, está muito longe, mas bastante avanço já foi feito.

O processamento de linguagem natural, a especialidade do professor Klein, já alcançou feitos em cenários do mundo real tão diversos quanto tradução, reconhecimento de fala e possibilitando as conversas diárias que temos com assistentes de voz.

Mas, de acordo com Klein, estamos apenas começando a compreender como as máquinas aprendem.

"Nossa compreensão do que é fácil e do que é difícil para os computadores é mutável. As pessoas costumavam se surpreender com o fato de um computador poder competir no xadrez, mas agora achamos incrível que um ser humano possa competir contra uma máquina no xadrez.?
Dan Klein

Segundo ele, a forma como um computador decide qual movimento fazer no jogo é uma combinação de "matemática, lógica e análise prospectiva?, que provavelmente não é exatamente a mesma maneira que um ser humano consideraria o mesmo movimento.

Diferenças de perspectivas entre os humanos e as máquinas

Ginsberg concorda que os humanos e as máquinas abordam os problemas sob diferentes perspectivas. "Dr. Fill resolve esses quebra-cabeças de maneira muito diferente da nossa. Ele está fazendo uma pesquisa gigantesca de todas as respostas possíveis.?, explica.

Essa diversidade é, na opinião dele, um "bom prenúncio? para o futuro. "Vamos resolver mais problemas com elas ao nosso lado do que somos capazes sozinhos. Vamos nos unir às máquinas para nosso benefício mútuo? Mas ele não tem planos de dominar o mundo, pelo menos por enquanto. "Dr. Fill é apenas um programa de palavras cruzadas e estou satisfeito com isso.?, disse o cientista de inteligência artificial.

Com informações da BBC