0. A Inteligência Artificial
A IA define-se pela capacidade de interagir com o mundo "através de capacidades e comportamentos que consideramos fundamentalmente humanos".
Atualmente, a IA encontra-se de novo em rápido desenvolvimento.
A IA compreende: i) Sistemas baseados em regras ou IA simbólica, ii) Algoritmos estatísticos, e iii) Aprendizagem de máquina. Esta última compreende: a) Aprendizagem supervisionada, b) Aprendizagem não supervisionada, e c) Redes neuronais artificiais.
Limites atuais da IA: i) não é compreensiva, i.e. cada sistema dedica-se a um tipo de tarefas; ii) os tipos de dados relevantes para cada caso são escolhidos por seres humanos; iii) a rotulação dos dados obtidos, i.e. interpretação do seu significado, é feita por seres humanos; iv) os algoritmos são concebidos por seres humanos; v) assim como o treino desses algoritmos; e vi) assim como a avaliação dos resultados.
"Inteligência Artificial" antes como inteligência aumentada (augmented) - cf. tecnologias de Augmented Reality (AR)
Inteligência Artificial em Portugal: Chegámos ao futuro?
Conferência FFMS, 11/02/2021
1. IA em contexto educativo (IAED)
Uma educação para o séc. XXI - na base da reflexão crítica sobre a transição da educação do séc. XX (qual é o propósito da educação escolar em geral? O que é importante aprender para o futuro próximo?...): informações e compreensão especializadas (expertise); versatilidade; relevância; interdisciplinaridade e integração no meio; transferência dos conhecimentos.
O desenvolvimento humano de conhecimentos, de competências, do carácter e de meta-aprendizagem, e a utilização de IA. Forças e fraquezas da mente humana e da IA - questões da IAED para um equilíbrio entre seres humanos e máquinas
Aprender com a IA - compreende as relações i) dos estudantes com a IA (Sistemas Inteligentes de Tutoria, apoio à aprendizagem colaborativa, avaliação contínua sumativa ou formativa, assistência prática etc.); ii) dos professores com a IA (a desenvolver!); e iii) do sistema escolar (administração) com a IA
Aprender sobre a IA - o que esta significa, como funciona. Ensinar os estudantes, treinar futuros engenheiros/programadores, treinar futuros gestores
Aprender para a IA - reconhecer o impacto que a IA está a ter e perspetivar o futuro próximo - aprender a viver com a IA
v. Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities for Sustainable Development, UNESCO, Education Sector, 2019
2. Aprender sobre e para a IA - 5 grandes ideias na IAED
AI4K12 (IA para a escolaridade até ao 12º ano): A IA i) percebe (atribui significados) na base de informações obtidas por sensores; ii) representa o mundo (faz mapas) e raciocina até tomar decisões; iii) aprende a partir de dados; iv) interage no mundo; v) e tem impacto na sociedade.
i) Perceção - conceitos fundamentais: sentidos humanos vs. sensores dos computadores / do uso de sensores à perceção / diferentes tipos de perceção (visão, reconhecimento de voz etc.) / funcionamento da perceção por algoritmos / limitações à perceção computacional / máquinas inteligentes vs. máquinas não inteligentes (fonte: DGE / NAU, "A IA vai transformar a Escola? (2ª ed.), 4.1)
ii) Representação e raciocínio - conceitos fundamentais: tipos de representações / tipos de algoritmos de raciocínio / relações entre representações e raciocínios (as 1ªs apoiam os 2ºs, os 2ºs funcionam com base nas 1ªs) / famílias de algoritmos e tipos de trabalho que realizam / limitações dos algoritmos face ao raciocínio comum (idem)
iii) Aprendizagem - conceitos fundamentais: significado de "aprendizagem" / diferentes abordagens à Aprendizagem Automática (Aprendizagem de Máquina) / tipos de algoritmos de aprendizagem / aspetos fundamentais das redes neuronais / diferentes tipos de arquitetura das redes neuronais / modo como o treino de dados pode influenciar a aprendizagem / limitações à Aprendizagem Automática (idem)
Sobre tipos de algoritmos de Aprendizagem de Máquina, v. Pedro Domingos, O Algoritmo Mestre
v) Impacto social
- Que aplicações de IA serão permissíveis? - questões éticas: transparência e responsabilização dos sistemas de IA / diferentes definições de "justeza" / tradeoffs de valores, p. ex. privacidade vs. segurança. Que funções e efeitos sociais da IA são previsíveis? - robôs com funções de servidores, salvadores e de companhia / perturbação económica, alterações no trabalho / discriminações não intencionais
- Conceitos fundamentais: tecnologias de IA estão a mudar os negócios, a saúde, a educação, a governação / uso da IA como impulsionador económico para o aparecimento de novos serviços e tornar negócios mais efetivos / os seres humanos tomam decisões técnicas e éticas ao desenvolverem aplicações de IA / as tecnologias de IA impactam comunidades e pessoas de modos diferentes / criação de standards éticos para os sistemas de IA que tomam decisões sobre pessoas / IA e robótica irão criar e eliminar empregos, e mudar o modo como as pessoas trabalham (idem)
IA e IV Revolução Industrial (indústria 4.0)
IA e sociedade 5.0
3. Aprender com a IA
O prazer da aprendizagem evolui numa curva em "U"-invertido, entre a máxima familiaridade / tédio e a completa estranheza / aversão.
A IA personaliza a aprendizagem, ajustando as tarefas ao estudante e ao seu momento. Serve particularmente: i) a memorização de factos, de padrões de comportamento, ao longo do percurso de aprendizagem (Rote Learning) - os algoritmos apresentam revisões espaçadamente; ii) a aprendizagem ativa - questionários, exercícios práticos etc.
Recursos para aprender sobre a IA, utilizando (aprendendo com) a IA
Implicações e enviesamentos gerais em IA - Ética!
v. Correio da UNESCO, nº 3 (2018), pp. 3, 31...
Ética na IAED, sobre: recolha de dados & desenho dos algoritmos e aplicação destes & analítica crítica do ensino e aprendizagens
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