Um jogo de palavras para comunicar em qualquer língua

Ao trabalhar com crianças que têm problemas em falar, Ajit Narayanan imaginou uma forma de pensar a linguagem através de imagens, de relacio...

Ao trabalhar com crianças que têm problemas em falar, Ajit Narayanan imaginou uma forma de pensar a linguagem através de imagens, de relacionar palavras e conceitos em "mapas". A ideia agora alimenta uma aplicação informática que ajuda pessoas não verbais a comunicar e a grande ideia por detrás disso, um conceito de linguagem chamado FreeSpeech ("Expressão Livre"), tem um potencial excitante.



Eu trabalho com crianças com autismo. Especificamente, eu crio tecnologias para ajudá-las a se comunicar.



Muitos dos problemas das crianças autistas têm uma origem em comum e essa origem é a dificuldade de entender a abstração, o simbolismo. E, por causa disso, elas têm muita dificuldade com linguagem. Vou falar um pouco sobre o porquê disso. Vocês veem que isso é uma foto de uma tigela de sopa. Todos conseguimos vê-la. Todos nós entendemos isto.

Aqui temos dois outros desenhos de sopa, mas vejam que estes são mais abstratos, não são tão concretos. E, no que diz respeito à lingua, isto se transforma numa palavra cuja aparência e sonoridade não têm nada a ver com de onde vem, ou o que representa, que é uma tigela de sopa. Então é essencialmente uma abstração completa, uma representação completamente arbitrária de uma coisa que está no mundo real, e isso é algo com que as crianças autistas têm uma dificuldade incrível. É por isso que a maioria da pessoas que lidam com crianças autistas -- fonoaudiólogos e educadores -- elas tentam ajudar as crianças autistas a se comunicar não com palavras, mas com imagens. Se uma criança autista quisesse dizer: "Eu quero sopa", ela pegaria três imagens diferentes, "eu", "quero", "sopa", e as colocaria juntas e o fonoaudiólogo ou os pais entenderiam o que a criança quer dizer. Isso tem sido muito eficiente. Nos últimos 30, 40 anos as pessoas têm feito isso. Aliás, há alguns anos, eu desenvolvi um aplicativo para iPad que faz exatamente isto. Se chama Avaz, e funciona assim:

A criança seleciona imagens diferentes, formando uma sequência e criando frases e essas frases são pronunciadas. Essencialmente, Avaz converte imagens, é um tradutor, converte figuras em fala. Isso é muito eficaz. Existem milhares de crianças usando isto pelo mundo, e comecei a pensar no que ele faz e no que não faz. E percebi algo interessante. Avaz ajuda crianças com autismo a aprender palavras. Mas o que não ajuda é a aprender padrões de palavras. Vou explicar melhor. Por exemplo, a frase: "Eu quero sopa hoje à noite". Não são apenas as palavras que transmitem o significado. Mas também a forma como estas palavras estão ordenadas. Como estas palavras são modificadas e ordenadas. E isso é por isso que uma frase como essa é diferente de uma frase como: "Sopa quero eu hoje à noite", que não tem sentido algum. Mas existe uma outra abstração escondida aqui, com que crianças autistas têm muita dificuldade de lidar, que é a possibilidade de modificar palavras e de organizá-las para obter significados diferentes, e ideias diferentes. Isso é o que chamamos de gramática. E a gramática é incrivelmente poderosa, porque a gramática é um componente da linguagem que nos permite tornar o vocabulário finito que temos em uma quantidade infinita de informações, uma quantidade infinita de ideias. É a forma como juntamos as coisas para comunicar tudo que queremos.

Então, depois que desenvolvi o Avaz, preocupei-me por muito tempo com como eu poderia ensinar gramática para as crianças com autismo. A solução veio de uma perspectiva interessante. Por acaso, deparei-me com uma criança autista conversando com sua mãe, e aconteceu o seguinte: do nada, de forma totalmente espontânea, a criança levantou e disse: "Comer". Mas o interessante foi a forma com que a mãe tentava entender o significado do que a criança queria dizer, fazendo perguntas. Então, ela perguntava: "Comer o quê? Você quer sorvete? O que quer comer? Outra pessoa quer comer? Você quer sorvete agora? Ou de noite?" E então percebi que o que a mãe tinha feito era algo incrível. Ela tinha sido capaz de fazer com que aquela criança comunicasse uma ideia sem usar a gramática. E percebi que talvez fosse isso que eu estava procurando. Ao invés de organizar as palavras numa ordem, numa sequência, em forma de frase, nós as organizamos neste mapa, onde elas estão todas ligadas, colocadas não uma atrás da outra, mas em perguntas, em pares de perguntas e respostas. E, se você fizer isto, o que você estará passando não é uma frase em inglês, mas sim um significado real, o significado de uma frase em inglês. O significado é o que vem por trás da linguagem. É o que vem depois do pensamento, mas antes da linguagem. E a ideia era que essa representação em particular pudesse transmitir significado na sua forma crua. Eu fiquei muito animado com isso, esperançoso, tentando descobrir como eu poderia converter todas as sentenças possíveis que já ouvi. E descobri que isto não é suficiente.

E por quê? Porque se eu quiser transmitir algo como uma negação, se quiser dizer: "Não quero sopa", não dá para fazer isso com uma pergunta, mas mudando a palavra "quero". De novo, se quiséssemos dizer: "Eu queria sopa ontem", fazemos isso trocando a palavra "quero" por "queria". É o passado. Isto é um aperfeiçoamento que adicionei para deixar o sistema completo. Este é um mapa de palavras juntadas na forma de perguntas e respostas, com estes filtros adicionais para modificá-las, para representar certas variações. Vejam com um exemplo diferente. Por exemplo, esta frase: "Eu falei ao carpinteiro que eu não poderia lhe pagar." É uma frase bem complicada. A forma como este sistema funciona é que podemos começar com qualquer parte da frase. Vou começar com a palavra "falar". Esta é a palavra "falar". Isso aconteceu no passado, então vou mudar para "falei". O que farei agora é fazer perguntas. Então, quem falou? Eu falei. Eu falei para quem? Eu falei ao carpinteiro. Agora vamos para outra parte da frase. Começamos com a palavra "pagar". e adicionamos o filtro de habilidade para mudar para "pode pagar". Então fazemos "não pode pagar". e podemos fazer "não poderia pagar", transformando num tempo passado. Então, quem não poderia pagar? Eu não poderia pagar. Não poderia pagar a quem? Não poderia pagar ao carpinteiro. E então juntamos os dois, fazendo esta pergunta: O que eu falei ao carpinteiro? Eu falei ao carpinteiro que eu não poderia lhe pagar. Agora pensem nisso. Isso é... (Aplausos)

Essa é a representação dessa frase, sem linguagem. E há duas ou três coisas interessantes aqui. Primeiro, eu poderia ter começado em qualquer lugar. Não tinha que começar com a palavra "falar". Poderia começar em qualquer lugar, e poderia ter feito tudo isso. Segundo, se eu não falasse inglês, se eu falasse outra língua, este mapa funcionaria em qualquer língua. Contanto que as perguntas sejam padronizadas, este mapa se torna independente de línguas.

Então eu o chamo de FreeSpeech, e eu trabalhei nele por muitos meses. Eu experimentei muitas combinações. Então, percebi algo interessante no FreeSpeech. Eu estava tentando converter linguagem, converter frases em inglês em frases em FreeSpeech, e vice-versa, para trás e para frente, e percebi que esta configuração em particular, esta forma particular de representar linguagem, permitia que eu criasse muitas regras concisas que vão do FreeSpeech, de um lado, ao inglês, do outro. E eu pude escrever um conjunto de regras que traduz desta forma de representação para o inglês. Então eu desenvolvi isso. Desenvolvi o que chamo de FreeSpeech Engine, que pega qualquer frase do FreeSpeech e transforma num texto gramaticalmente correto em inglês. E juntando essas duas partes, a representação e o sistema, pude criar um aplicativo, uma tecnologia para crianças autistas, não só com palavras, mas também com gramática. Experimentei então com crianças com autismo, e descobri que havia uma grande identificação. Elas foram capazes de criar frases no FreeSpeech que eram muito mais complicadas, mas muito mais eficientes do que as frases equivalentes em inglês, e comecei a me perguntar por que aquilo acontecia. E tive uma ideia que gostaria de contar a vocês. Em 1997, quinze anos atrás, havia um grupo de cientistas tentando entender como o cérebro processa a linguagem, e descobriram algo muito interessante. Descobriram que quando aprendemos uma língua quando criança, com dois anos, aprendemos com uma certa parte do cérebro, e quando aprendemos uma língua já adultos, por exemplo, se eu quisesse aprender japonês agora, uma parte completamente diferente do cérebro seria usada. Eu não sei bem por quê, mas acredito que seja porque, quando aprendemos uma língua quando adulto, provavelmente a aprendemos através de nossa língua nativa, ou primeira língua.

O que é interessante no FreeSpeech é que, quando criamos uma frase ou quando criamos linguagem, uma criança com autismo cria linguagem com FreeSpeech, ela não usa sua língua original, não usa essa ponte linguística. Ela está construindo as frases diretamente. Então isso me deu uma ideia. Será que conseguimos usar o FreeSpeech não para crianças com autismo, mas para ensinar uma língua para pessoas sem deficiências? Tentei vários experimentos. A primeira coisa que fiz foi construir um quebra-cabeça, no qual perguntas e respostas são codificadas em formatos, em cores, e as pessoas as juntam e tentam entender como funciona. E criei um aplicativo a partir disso, um jogo no qual crianças podem brincar com palavras, e com a ajuda de sons de estruturas visuais, elas são capazes de aprender uma língua. Isto tem um grande potencial, uma grande promessa, e o governo da Índia recentemente obteve uma licença de uso desta tecnologia, e vai experimentá-la com milhões de crianças, tentando ensinar inglês para elas. E o sonho, a esperança, a visão realmente é de que, ao aprenderem inglês assim, elas aprendam com a mesma proficiência da língua nativa. Certo. Vamos conversar sobre outra coisa. Vamos conversar sobre fala. Isto é fala. A fala é o modo principal de comunicação proferido entre nós. O interessante na fala é que ela é unidimensional. Por que unidimensional?

É unidimensional porque é sonora. Também porque nossas bocas são assim, são concebidas para criar um som unidimensional. Mas se você pensar sobre o cérebro, os pensamentos que temos na cabeça não são unidimensionais. Ou seja, temos ideias ricas, complicadas e multidimensionais. Aparentemente, a linguagem é de fato uma invenção do cérebro para converter este pensamento rico e multidimensional, de um lado, em fala, do outro lado. O que é interessante é que trabalhamos muito com informação hoje em dia, e quase tudo que é feito é em algum domínio de linguagem. Vejam o Google por exemplo. O Google pesquisa em bilhões de sites, todos são em inglês, e quando queremos usar o Google, vamos na pesquisa Google, e escrevemos em inglês, e combinamos inglês com inglês. E se pudéssemos fazer isto em FreeSpeech? Eu suspeito que se fizéssemos isso, veríamos que algoritmos de pesquisa, obtenção de dados, todas essas coisas são muito mais simples e eficientes, porque não processam a estrutura de informação da fala. Em vez disso, eles processam a estrutura da informação dos pensamentos. A estrutura da informação dos pensamentos. É uma ideia provocadora. Mas vamos observar com mais detalhes. Esse é o ecossistema do FreeSpeech. Temos a representação do FreeSpeech de um lado, e temos o FreeSpeech Engine que gera inglês. Se pensarmos bem, o FreeSpeech é totalmente independente de língua. Não tem nenhuma informação específica que seja sobre inglês. Tudo que o sistema sabe sobre inglês é codificado no Engine. Esse é um conceito muito interessante. Codificamos toda uma língua humana em um software. Mas se olharmos o que tem dentro do sistema, na verdade, não é muito complicado. Não é um código muito complicado. E o que é mais interessante é o fato de que a maior parte do código nesse sistema não é específica para inglês. E isso nos dá uma ideia interessante. Poderia ser muito fácil para nós criar sistemas assim em muitas línguas diferentes, em hindu, em francês, em alemão, em suaíle. E isso nos dá uma outra ideia interessante. Por exemplo, se eu fosse um escritor, digamos, de um jornal ou revista, eu poderia criar um artigo em uma língua, FreeSpeech, e a pessoa que está lendo aquele artigo, a pessoa que está lendo aquela informação poderia escolher qualquer sistema, e ela poderia ler em sua própria língua, em sua língua nativa. Isso é uma ideia incrivelmente atraente, especialmente para a Índia.

Nós temos muitas línguas diferentes. Existe uma música sobre a Índia, e há uma descrição do país, que diz: (em Sânscrito), que significa "orador sempre sorrindo de belas línguas". A linguagem é linda. Acho que é a mais bela das criações humanas. Acho que é a mais bela invenção de nossos cérebros. Ela diverte, educa, ilumina, mas o que gosto mais da linguagem é que ela nos dá poder. Eu quero deixá-los com isto. Esta é uma foto dos meus colaboradores, meus colaboradores mais antigos, quando comecei com linguagem e autismo e várias outras coisas. O nome da garota é Pavna, e esta é sua mãe, Kalpana. E Pavna é uma empreendedora, mas sua história é muito mais extraordinária que a minha, porque Pavna tem 23 anos. Ela tem paralisia cerebral quadriplégica. Desde que ela nasceu, não podia se mexer ou falar. E tudo que ela conquistou até agora, terminar colegial, ir para a faculdade, abrir uma empresa, cooperar comigo para o desenvolvimento do Avaz, ela fez todas essas coisas apenas mexendo seus olhos. Daniel Webster disse:

Se perdesse todas as minhas posses com uma exceção, eu escolheria ficar com o poder de comunicação, pois, com ele, reconquistaria todo o resto.

E é por isso que, de todas as aplicações do FreeSpeech, a que mais toca meu coração ainda é a habilidade de capacitar crianças com deficiência, para serem capazes de se comunicar, o poder da comunicação, para reconquistar todo o resto. Obrigado! (Aplausos) Obrigado. (Aplausos) Obrigado. Obrigado. Obrigado. (Aplausos) Obrigado. Obrigado. Obrigado. (Aplausos)

[Via BBA]

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