O que é programação em linguagem natural?
A programação em linguagem natural (NLP) é uma forma de programação em que as instruções são escritas em linguagem humana, geralmente em inglês. Essa abordagem torna a escrita de código mais intuitiva e acessível a não programadores, pois o código é escrito de forma semelhante à maneira como uma pessoa escreve uma redação. A PNL utiliza Técnicas de IA e aprendizado de máquina para entender as instruções legíveis por humanos fornecidas pelo usuário e convertê-las em código executável. A PNL pode ser usada em vários aplicativos, desde os mais simples até os mais complexos, o que a torna uma ferramenta altamente versátil para programadores e não programadores.
Programação de linguagem natural vs. processamento de linguagem natural
A programação de linguagem natural e o processamento de linguagem natural são campos relacionados, mas distintos. O primeiro se concentra em permitir que todos os usuários escrevam códigos com suas próprias palavras, oferecendo instruções em linguagem natural. O segundo, por outro lado, é um campo mais amplo da inteligência artificial que lida com a interação entre computadores e idiomas humanos. Ele inclui a compreensão, a interpretação e a geração de linguagem humana para permitir casos de uso como ferramentas de tradução, análise de sentimentos e agentes de conversação de suporte ao cliente. Ambos os campos usam linguagem natural, mas suas aplicações e objetivos são diferentes.
Como funciona a programação em linguagem natural
A programação em linguagem natural funciona convertendo instruções legíveis por humanos em código usando algoritmos de IA e aprendizado de máquina. Esses sistemas, geralmente alimentados por modelos de IA generativa (GenAI)Os sistemas de gerenciamento de código e linguagem natural são treinados em vastos conjuntos de dados de código e descrições de linguagem natural para entender a intenção subjacente às instruções. Quando um usuário insere instruções em linguagem natural, o sistema as processa para identificar as tarefas desejadas e gera o código que as realiza. Esse processo envolve a análise da linguagem natural, a compreensão da intenção e o mapeamento dessa intenção para a construção correta da programação.
O processo começa com a análise da entrada para compreender a intenção do usuário. Isso envolve dividir cada frase em componentes sintáticos, identificar as palavras-chave e reconhecer as ações. Em seguida, o sistema usa essa compreensão para criar uma representação lógica do resultado desejado. Bancos de dados vetoriais pode armazenar e recuperar incorporações dessas instruções de linguagem natural, melhorando consideravelmente a eficiência e a relevância do código gerado.
Em seguida, o sistema tem uma representação lógica das instruções e a converte em código programático. Essa etapa envolve a seleção das bibliotecas, estruturas e sintaxe apropriadas com base na linguagem de programação visada. Alguns sistemas de PNL também incorporam técnicas de geração aumentada por recuperação (RAG)que combinam os recursos de modelos generativos com a recuperação de informações de um conjunto de dados predefinido para fornecer sugestões de código mais precisas e relevantes.
Quais linguagens são adequadas para a programação em linguagem natural?
A programação em linguagem natural pode ser implementada em qualquer número de linguagens de programação. Linguagens de alto nível, como Python e Ruby, são particularmente adequadas devido à sua legibilidade, o que as torna ideais para escrever instruções em linguagem natural. Além disso, o Python, em particular, tem extensas bibliotecas de IA e aprendizado de máquina, como TensorFlow e PyTorch, aumentando ainda mais sua capacidade de oferecer suporte a aplicativos de programação em linguagem natural.
Na verdade, praticamente qualquer linguagem de programação pode ser adequada para a PNL. O JavaScript tem um ecossistema robusto e é altamente compatível com a Web, o que o torna eficaz para o desenvolvimento de sistemas de programação de linguagem natural. Com sua segurança de memória e tipagem forte, o Rust também pode ser uma opção segura e de alto desempenho para o desenvolvimento de aplicativos de PNL. Essas linguagens e ferramentas, como bancos de dados vetoriais e técnicas RAG, fornecem uma base sólida para a criação de aplicativos avançados de PNL.
Aplicativos de programação em linguagem natural
A programação em linguagem natural tem várias aplicações em muitos campos, tornando a tecnologia e a programação acessíveis a todos. Os principais aplicativos incluem:
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- Assistentes de voz: Permitir que os dispositivos de automação residencial compreendam e executem comandos de voz
- Chatbots: Desenvolvimento de chatbots inteligentes que podem responder a consultas de usuários em linguagem natural
- Ferramentas educacionais: Ajudar os não programadores a aprender e usar conceitos de programação por meio de interfaces interativas e intuitivas
- Análise de dados: Simplificando as consultas de dados e análise por meio de instruções em linguagem natural
Esses aplicativos são apenas a ponta do iceberg do que é possível fazer com a PNL. Eles demonstram o potencial e a versatilidade da programação em linguagem natural para aprimorar a interação e a acessibilidade do usuário.
Benefícios da programação em linguagem natural
A PNL oferece vários benefícios, principalmente o de tornar a programação mais acessível e intuitiva. Ao permitir que os usuários escrevam códigos usando sua linguagem cotidiana, a PNL reduz significativamente a barreira de entrada para quem não é programador. Abrir as portas para o código permite que mais pessoas desenvolvam software, promovendo mais inovação e criatividade. Além disso, quando os não programadores de uma equipe podem contribuir para projetos técnicos, isso facilita a comunicação e a colaboração entre eles e os membros da equipe técnica.
A programação em linguagem natural pode levar a uma maior rapidez ciclos de desenvolvimento reduzindo o tempo e o esforço necessários para escrever e depurar manualmente códigos complexos. Com base nas instruções, os modelos de PNL podem ser treinados para produzir as versões mais otimizadas e eficientes do código executável. Como resultado, a produtividade e a eficiência gerais da organização aumentam.
Desafios da programação em linguagem natural
A linguagem humana é ambígua e complexa. Há enormes diferenças entre os idiomas na construção de frases, gramática e muito mais. Essa complexidade e ambiguidade tornam muito difícil a criação de sistemas de programação em linguagem natural. Uma instrução mal interpretada devido a uma diferença gramatical pode resultar em um código gerado incorretamente. O campo continua a evoluir para lidar com a miríade de complexidades da linguagem humana, mas ainda há um longo caminho a percorrer.
O futuro da programação em linguagem natural
À medida que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina avançam, o mesmo acontece com o futuro da programação em linguagem natural. A cada passo dado na IA, a capacidade dos modelos de PNL de entender e gerar código com base na linguagem humana será aprimorada. O uso contínuo de técnicas como a geração aumentada por recuperação aprimorará ainda mais esses sistemas com mais contexto e dados. Como resultado, o futuro da PNL como uma força democratizante na programação é promissor.
Muitos projetos já fornecem SDKs em vários idiomas para tornar a criação mais simples. Não é inconcebível que em breve veremos SDKs fornecidos para programação em linguagem natural, permitindo que ainda mais pessoas criem em uma linguagem que espelhe sua linguagem falada. Quanto mais pessoas construírem com linguagens de software tradicionais ou PNL, mais pessoas trabalharão para resolver problemas complexos, criar novas soluções e impulsionar mais inovações.
