O Ensino de Inteligˆencia Artificial: Potencialidades e Limitações de Diferentes Abordagens

Bernardo Gonçalves; Fabio  Gagliardi Cozman

doi:10.1590/SciELOPreprints.18118

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Bernardo Gonçalves Laboratório Nacional de Computação Científica https://orcid.org/0000-0003-2794-8478
- Conceptualization
- Funding Acquisition
- Investigation
- Methodology
- Writing – Original Draft Preparation
- Writing – Review & Editing
- Project Administration
Fabio Gagliardi Cozman Universidade de São Paulo https://orcid.org/0000-0003-4077-4935
- Conceptualization
- Funding Acquisition
- Investigation
- Methodology
- Project Administration
- Validation
- Writing – Original Draft Preparation
- Writing – Review & Editing

DOI:

https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.18118

Palavras-chave:

IA e Educação, O que é IA, História e Filosofia da Inteligência Artificial, Ensino de IA

Resumo

A área de Inteligência Artificial sempre teve fronteiras fluidas e caráter multi-disciplinar, congregando domínios de conhecimento diversos e exigindo diferentes perspectivas. Examinamos aqui, à luz dessas características da área, algumas estratégias que podem ser adotadas em cursos introdutórios sobre Inteligência Artificial. Analisamos as possíveis estratégias considerando alguns aspectos (caráter teórico e conceitual, foco histórico, ênfase prática, ênfase em temais mais modernos), e discutimos potencialidades e limitações de diferentes abordagens posicionadas em um mapa conceitual. Utilizamos como referência para esta discussão o livro-texto Artificial Intelligence: A Modern Approach (1995), que ocupa posição de destaque no ensino universitário de IA há várias décadas. Além disso, enfatizaremos as potencialidades, talvez menos evidentes, de uma das abordagens, que valoriza a evolução conceitual e histórica da área.

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Biografia do Autor

Bernardo Gonçalves, Laboratório Nacional de Computação Científica

Doutor em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (2015, programa CAPES 7), e doutor em Filosofia pela USP (2021, programa CAPES 7), mestre e bacharel em Ciência da Computação pela UFES. Foi Visiting Fellow (eleito, 2023-2024) do King's College, Universidade de Cambridge. É Professor e Tecnologista Pleno na Coordenação de Métodos Matemáticas e Computacionais do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI), BRASIL, onde coordena o Grupo de Pesquisa Futuros Turing (http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/6643589455115329) e onde é Docente Permanente do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (CAPES 7), e Pesquisador Associado do Instituto de IA. É também Pesquisador Associado do Center for AI (C4AI/USP); Associate Editor, IEEE Annals of the History of Computing. Autor do livro The Turing Test Argument (New York: Routledge, 2023). Atua nas áreas de Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Fundamentos de Computação e da IA, História e Filosofia da Ciência e da Tecnologia com ênfase em Computação e IA, e Estudos sobre Alan Turing. Em 2025, com o nascimento de seu primeiro filho, dividiu-se entre cuidados parentais e suas atividades profissionais. Recentemente, mesmo com filho muito pequeno, teve seu projeto ''Testes de Turing automatizados para avaliar IAs de forma interativa, adversária, e centrada em dados'' selecionado para auxílio à pesquisa pela FAPERJ (Jovem Pesquisador Fluminense, 2025-2028) e pelo CNPq (Conhecimento Brasil - Atração e Fixação de Talentos, 2025-2029), e o projeto ''Metodologia e Infraestrutura para Avaliação de Sistemas deInteligência Artificial Centrada em Dados e Computação de Alto Desempenho'' selecionado para o auxílio pelo CNPq (Programa de Capacitação Institucional, 2026-2030). Anteriormente, foi Pesquisador Afiliado do Departamento de História e Filosofia da Ciência, Universidade de Cambridge, e bolsista FAPESP de pós-doutorado na Escola Politécnica da USP com o projeto de pesquisa ''O futuro da inteligência artificial: a estrutura lógica do argumento de Alan Turing'' (https://bv.fapesp.br/pt/bolsas/191927/o-futuro-da-inteligencia-artificial-a-estrutura-logica-do-argumento-de-alan-turing/). Foi ainda Cientista Pesquisador Pleno da IBM Research no laboratório do Brasil (2016-2020) com pesquisa científica, tecnológica e inovação em inteligência artificial aplicada a grandes indústrias globais; e também Pesquisador Visitante no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Michigan em Ann Arbor (2015-2016).