REGISTRO DOI:10.5281/zenodo.10204769
Anna Yasmin Silva Schimidtt¹
Lucas Gabriel de Melo Vicente²
Lucas Massaro de Souza³
Bruno Jesus dos Santos4
Introdução
O que é IA?
A Inteligência Artificial (IA) pode ser definida como a área da ciência da computação que visa automatizar processos inteligentes, processos esses feitos por seres humanos. Em 1956, John McCarty definia a IA como a ciência e engenharia de construir máquinas inteligentes. Tais processos não se limitam apenas a processos mecânicos, mas sim processos que exigem um profissional altamente qualificado.
O objetivo principal da IA é criar máquinas que possam operar com o mesmo nível (ou melhor) de capacidade cognitiva dos humanos, ou seja, quando a máquina simula funções ligadas à mente humana, como resolução de problemas e aprendizagem. Na sua forma mais simples, a IA é um vasto campo que combina ciência da computação e um grande conjunto de dados para possibilitar a resolução de problemas.
A IA pode ser dividida em diversos tipos, mas dois prevalecem levando em consideração o que precisa ser realizado: IA Fraca e IA Forte.
O que é a IA Fraca e a IA Forte?
A IA Fraca é aquela que executa tarefas específicas, é a mais comum hoje. Mas o nome não significa que ela seja “fraca”, mas sem a capacidade de imitar o raciocínio humano.
Exemplos da IA Fraca: A assistente Siri da Apple Inc. A assistente Alexa da Amazon.
A IA Forte é aquela que tem uma grande capacidade de emular o raciocínio humano para resolução de problemas. Um tema bastante polêmico acerca dessa IA é a capacidade de superar o raciocínio de uma pessoa (podemos colocar como exemplo os contos de Eu, Robô escrito por Isaac Asimov 1ª Ed. 1950).
Há também outros dois conceitos que regem a IA hoje: Machine Learning e Deep Learning.
Machine Learning e Deep Learning
Machine Learning, traduzido para o português como aprendizado de máquina, pode ser definido como a capacidade das máquinas de processar grandes volumes de dados e tomar decisões para a criação de modelos analíticos. O Machine Learning nasceu da ideia de que as máquinas podiam aprender a realizar tarefas específicas mesmo sem terem sido programadas para isso. ChatBot é um exemplo de aprendizado de máquina.
Deep Learning, Deep = Profundo. É uma subcategoria do Machine Learning que utiliza redes neurais para o aperfeiçoamento do aprendizado, o Google Tradutor é um exemplo desse conceito.
Usos e aplicações de IA’s mais comuns
A IA tem sido utilizada em governos visando melhorar serviços públicos utilizando por exemplo serviços de monitoramento de tráfego, planejamento urbano, detecção de fraudes e reconhecimento facial.
Na saúde para diagnósticos, cirurgias robóticas, análise de dados dos prontuários e otimização de processos hospitalares.
Na mídia analisando tendências, publicidades, criação de conteúdo e otimização de distribuição de conteúdo.
No comércio online com a experiência do cliente, atendimento 24 horas, recomendação de produtos de acordo com pesquisas e gostos do cliente, gestão de estoque e logística.
Usos e aplicações positivos das IA’s na educação
A inteligência artificial tem uma ampla gama de aplicações no mundo moderno. Quando falamos da aplicação da IA na educação, procuramos otimizar processos e melhorar a experiência educacional. Podemos citar como exemplo as seguintes:
- Georgia State University: a IA é utilizada para prever e intervir em casos de desistência dos alunos, permitindo que os educadores ofereçam suporte personalizado;
- A Universidade da Califórnia utiliza a IA para detecção de plágio, utilizando uma grande base de dados;
- A Arizona University utiliza Chatbot para responder os alunos em tempo real;
- Em Harvard, a análise de dados educacionais contribui para melhorar o ensino, por meio do desempenho dos alunos.
O Brasil não fica de fora da lista, a Escola Bosque em São Paulo utiliza Chatbot para que alunos e professores ajudem a escolher temas para combater o cyberbullying. No Paraná, uma escola em parceria público-privada utiliza o reconhecimento facial como chamada dos alunos. No Brasil existe a Lei N° 10.973 de 2004 que estabelece alguns incentivos e critérios para a inovação científica e tecnológica no país. No capítulo I Art. I diz: “promoção das atividades científicas e tecnológicas como estratégicas para o desenvolvimento econômico e social”. No mesmo capítulo, Art. XIII: “utilização do poder de compra do Estado para fomento à inovação”.
Usos e aplicações negativos das IA’s na educação
Ao mesmo tempo que as IA´s facilitaram muito diversos processos em diversos âmbitos, observa-se uma movimentação que tende a dificultar a aprendizagem, muito se fala sobre o uso do chat GPT para resoluções de questões de prova. Levando em conta que as avaliações num geral vem para medir o conhecimento dos alunos, para assim o professor conseguir identificar qual a matéria a turma está tendo dificuldade bem como as dificuldades individuais de cada aluno, o uso dessa ferramenta para a solução das questões acaba gerando uma padronização nas respostas dos alunos, com isso o mapeamento feito pelo professor acaba sendo uma inverdade.
Outro ponto que pode ser levantado é que essa IA em específico foi criada no intuito de gerar texto, por tanto quando utilizadas para outros fins acaba nem sempre gerando resultados positivos e verdadeiros, não podendo dessa forma nem ser utilizada como meio de estudo.
Conclusão
Concluímos que a Inteligência Artificial (IA) tem demonstrado impactos significativos na educação, proporcionando benefícios positivos, como personalização do suporte aos alunos e detecção de plágio, mas também apresentando desafios negativos, como a possível padronização de respostas e a inadequação do uso em certos contextos, como na resolução de questões de prova. Para mitigar os aspectos negativos, é imperativo estabelecer restrições claras e éticas no uso da IA na educação cotidiana. Além disso, explorar outras aplicações positivas, como o auxílio na prevenção do cyberbullying e otimização do ensino, pode contribuir para maximizar os benefícios dessa tecnologia em benefício da aprendizagem e do desenvolvimento educacional.
Referências
Luger, George F. Inteligência Artificial; tradução Daniel Vieira – 6 ed – São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2013.
McCarty, John. WHAT IS ARTIFICIAL INTELLIGENCE? 2007.
Spadini, Allan Segovia. O que é Inteligência Artificial? https://www.alura.com.br/artigos/inteligencia-artificial-iaGaea Consulting. Deep Learning –
FIA Business School. Inteligência Artificial: o que é, como funciona e exemplos, 2023. -MJV Team. Aplicações e benefícios da Inteligência Artificial, 2023.
https://www.mjvinnovation.com/pt-br/blog/inteligencia-artificia l-na-educacao/IMB. Artificial Inteligence –https://www.ibm.com/br-pt/topics/artificial-intelligence
FIA Business School. Machine Learning, 2021.https://fia.com.br/blog/machine-learning/Valdati, Aline de Brittos. Inteligência Artificial IA – 1ª ed. Contentus, 2020.