A primeira linha apresenta o que se chamou de IA para a IA, ou seja, são objetivos de pesquisa para fortalecer a área. Nela, temos a situação atual, em que os algoritmos necessitam de muitos dados para aprender. Esse fato traz complexidade aos algoritmos e dificuldade de sua explicação. Fatores como esses, além de alguns usos que se vêm fazendo de Learning Analytics (a Ciência de Dados, comunica-se com a IA) e da tomada de decisão autônoma, trouxeram insegurança aos usuários de IA. Logo, a necessidade de se tratar do assunto.

A segunda linha aporta as ligações da IA com a engenharia, com a nanotecnologia e com a neurociência. Nela, temos a influência recente que modelos da neurociência têm gerado no design de chips, na conexão entre humanos e chips, sensores, fios conectores fruto da nanotecnologia, equipamentos vestíveis etc.

A terceira linha aponta os aspectos da ética e da governança dessas novas pesquisas e desses novos produtos. Ela se apresenta com a necessidade de se evitar o aprendizado como preconceito e de se regular a tomada de decisão autônoma, por parte dos algoritmos, e como aspectos da ética e de governança estão sendo considerados.

A quarta linha apresenta novas tendências, que envolvem compartilhamento de dados para treinamento e reprodução de algoritmos (reproduzir um processo gera segurança no seu resultado), o uso de plataformas abertas para o desenvolvimento de produtos e até uma proposta da Organização das Nações Unidas (ONU), para que se desenvolva uma linguagem de programação universal para a área. Iniciativas como essas poderão fazer com que a IA se desenvolva com maior rapidez”.

Fonte: VICARI, R. M. Influências das Tecnologias da Inteligência Artificial no Ensino. Estudos Avançados, v. 35, n. 101, 2021.

Qual é a primeira linha temática abordada no roadmap apresentado no texto “Influências das Tecnologias da Inteligência Artificial no Ensino”, de Rosa Maria Vicari (2021)?

Alternativas
Alternativa 1:
Novas tendências em Inteligência Artificial.

Alternativa 2:
Aspectos éticos e de governança na IA.

Alternativa 3:
IA interagindo com outras áreas da computação.

Alternativa 4:
IA para a IA, objetivos de pesquisa para fortalecer a área.

Alternativa 5:
IA e suas ligações com a engenharia, nanotecnologia e neurociência.