Definindo Inteligência Artificial: Uma Visão do Passado ao Futuro

O conceito de "inteligência artificial" (IA) surgiu em 1955, cunhado por John McCarthy, então professor assistente no Dartmouth College

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O conceito de "inteligência artificial" (IA) surgiu em 1955, cunhado por John McCarthy, então professor assistente no Dartmouth College. A definição inicial de McCarthy, "fazer uma máquina se comportar de maneiras que seriam chamadas inteligentes se um ser humano se comportasse assim", trouxe consigo um desafio persistente: podem os computadores ser inteligentes de maneiras semelhantes aos humanos? A partir dai, essa questão tem sido explorada por diversos pioneiros da computação.

 

Alan Turing, em seu famoso artigo de 1950, "Computing Machinery and Intelligence", popularizou a ideia de que máquinas poderiam pensar. Turing introduziu o "Teste de Turing", onde um questionador determina se uma resposta veio de um computador ou de uma pessoa. Esse teste mede a capacidade de engano dos computadores, não a equivalência de seus processos de pensamento aos humanos.

 


O desenvolvimento da IA tem sido marcado por desafios em definir suas capacidades em relação à inteligência humana. Computadores são extremamente eficientes em cálculos, capazes de realizar operações em velocidades e volumes que superam a capacidade humana. No entanto, essa eficiência em cálculo não se traduz diretamente em inteligência humana, que envolve aspectos mais complexos e contextuais.

 


Claude Shannon e George Boole contribuíram significativamente para a base da computação moderna, aplicando lógica matemática para representar e manipular símbolos. A capacidade de computadores realizarem cálculos binários rapidamente é uma de suas grandes forças, mas essa habilidade é limitada ao contexto de cálculos, diferindo da inteligência humana que envolve compreensão e adaptação.

 


Os desafios de transpor cálculos binários para significados humanos são evidentes em quatro transposições cruciais: nomeabilidade, calculabilidade, mensurabilidade e representabilidade. Essas transposições ilustram como a IA pode transformar dados em informações úteis, mas também destacam as limitações intrínsecas de converter processos humanos complexos em números.

 


Na educação, a IA oferece infinitas oportunidades para transformar a aprendizagem e a avaliação. No entanto, é crucial reconhecer que a IA não substituirá os professores. Em vez disso, ela pode complementar e potencializar a educação, proporcionando novas formas de avaliação e feedback que valorizem a aprendizagem contínua e personalizada.

 


Assim, enquanto a IA avança, precisamos entender suas limitações e potencialidades, garantindo que seu desenvolvimento e aplicação na educação resultem em um ambiente mais humanizado e eficiente para a aprendizagem.

 

Por Leonardo Luiz Ludovico Póvoa - Poeta, Administrador, Doutorando em Comunicação pela Universidade Fernando Pessoa - Portugal. (www.poetabrasileiro.com.br)

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