Com base nos estudos realizados neste material, você pôde verificar que o estudo das linguagens livres de contexto é de grande relevância, pois define a lógica da sintaxe de inúmeras linguagens de programações com intenções gerais, dentre elas, temos: Pascal, C e Java. Logo, o avanço tecnológico permitiu a criação de diversas soluções a partir destas programações, como o aprimoramento de um universo extenso de linguagens, procedendo, por exemplo, de estruturas como parênteses balanceados, produções de blocos estruturados, entre outras estruturas, tradicionalmente, vistas nas linguagens de programação, dentre as quais a linguagem Java foi uma das que mais se destacou, dado o grande número de aplicações derivadas dela.
No que se refere às linguagens livres de contexto e das transformações oriundas dos algoritmos de reconhecimento que, atualmente, estão sendo empregados como fundamento no desenvolvimento de tecnologias de machine learning, considere, com base nas especificidades do aprendizado de máquina, quais novas tecnologias, oriundas destas linguagens, poderiam propiciar avanços significativos nas soluções que abarcam machine learning para os próximos anos? Em que medida o avanço tecnológico pode derivar cenários nos quais teríamos, por exemplo, a criação das linguagens livres de contexto por inteligências artificiais? Como isso se adere aos desafios do conceito de propriedade intelectual das linguagens criadas a partir da inteligência artificial? Com estes questionamentos em mente, procure posicionar-se, considerando as perspectivas sobre as temáticas apresentadas, a fim de contribuir para a ampliação dos conhecimentos analisados.
Soluções para a tarefa
Resposta:
Nos dias de hoje, um dos assunto mais discutidos ou estudados, refere-se a machine learning, que seria o "treinamento" de máquina, onde podemos implantar, dentro de uma lógica de linguagem livre de contexto, técnicas que façam com que um computador possa processar, de forma inteligente, uma informação, dando assim respostas, baseadas no treinamento de tentativa, erro e aperfeiçoamento, atravês de algoritmos especializados para estudar, aprender e fazer previsões e recomendações a partir de imensos volumes de dados.
Acredito veementemente que duas, das tecnologias que podem propiciar avanços significativos nas soluções que abarcam o machine learning para os próximos anos, são:
Árvore de derivação: Onde uma palavra é selecionada para aquele processo de aprendizagem, configurando a derivação de uma palavra no aspecto de árvore, partindo do atributo inicial da mesma, como se fosse a raiz mesmo, criando estrutura e ramificando-se em atributos terminais, sendo então as folhas;
Gramática ambígua: Onde baseado em árvores de derivação, dada uma palavra de entrada, procura-se mais de uma derivação nessa gramática.
Com os exemplos apresentados acima, o avanço tecnológico pode derivar cenários, criando ainda mais linguagens livres de contexto, baseados no processamento desta anterior, como se fosse por exemplo, um “dicionário de máquina” traduzindo as entradas, e fazendo com que esta se comunique conosco, no idioma que for identificado, quebrando a barreira da comunicação e fazendo com que pessoas que sequer saibam falar o idioma da outra, se comunique de forma efetiva, com um tradutor em tempo real, sem a necessidade de um profissional capacitado para isso o fazer.
Explicação: