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sexta-feira, 22 de novembro de 2019

USP e Tribunal de Justiça de São Paulo estudam parceria na área de inteligência artificial

Reunião para discutir formalização de convênio aconteceu na segunda-feira, 18 de novembro


Objetivo da futura parceria é estimular o uso de ferramentas de inteligência artificial na justiça paulista

Possibilitar a atuação de pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, em projetos de automação e inteligência artificial no Tribunal de Justiça de São Paulo (TJSP). Esse é um dos objetivos da parceria que as duas instituições estão . 

Na última segunda-feira, 18 de novembro, o reitor da USP, Vahan Agopyan, participou, de uma reunião com o presidente do TJSP, Manoel de Queiroz Pereira Calças, no Palácio da Justiça, sede do Tribunal, no centro de São Paulo. Também participaram do encontro o vice-diretor do ICMC, André de Carvalho; o superintendente de Relações Institucionais da Universidade, Ignácio Poveda Velasco; o superintendente de Tecnologia da Informação, João Eduardo Ferreira; e o diretor da Faculdade de Direito (FD), Floriano de Azevedo Marques Neto. 

“Empreenderemos esforços para que o convênio seja celebrado, pois estamos certos que a expertise dos profissionais e o entusiasmo dos alunos do ICMC nos auxiliarão para avançarmos ainda mais no uso das ferramentas de inteligência artificial na Corte paulista”, destacou o presidente do TJSP, que também é professor na FD. 

O ICMC possui em seu quadro docentes e alunos que desenvolvem pesquisas nas áreas de inteligência artificial e ciência de dados. No TJSP, o objetivo é atender à expansão do uso de robôs na área de triagem de petições intermediárias. 

“Queremos contribuir ainda mais com pesquisas e interagir com a sociedade e, para isso, nada melhor do que parcerias com as instituições públicas”, afirmou o reitor Vahan Agopyan. 

Também participaram da reunião os juízes assessores da Presidência Leandro Galluzzi dos Santos (Gabinete Civil), Ana Rita de Figueiredo Nery, Maria Rita Rebello Pinho Dias, Paula Lopes Gomes (Tecnologia, Gestão e Contratos) e Ricardo Dal Pizzol (Assuntos Jurisdicionais).



Texto: Assessoria de Comunicação do ICMC/USP
Com informações da Diretoria de Comunicação Social do TJSP e da Assessoria de Imprensa da USP
Crédito das fotos: TJSP

quarta-feira, 20 de novembro de 2019

O mais avançado Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial do Brasil terá núcleo em São Carlos

Com recursos da IBM, da FAPESP e da USP, iniciativa é resultado da maior parceria já estabelecida no País entre o setor acadêmico e uma empresa de tecnologia da informação para a colaboração em inteligência artificial

Sede principal do projeto será no Centro de Pesquisa e Inovação InovaUSP, localizado na Cidade Universitária, em São Paulo
(crédito da imagem: Isabella Velleda - Jornal do Campus)

Conhecida como a capital da tecnologia, São Carlos está no mapa do mais avançado Centro de Pesquisa em Engenharia em Inteligência Artificial do Brasil. Com recursos que virão da IBM, da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e da USP, o novo Centro terá um de seus núcleos no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), localizado no campus da Universidade em São Carlos. 

“O Brasil tem hoje uma comunidade científica forte em inteligência artificial que pode fazer grandes contribuições em áreas nas quais o Brasil tem chance real de ser líder internacional ou já lidera de alguma forma. Agora, com o novo centro de pesquisa, podemos catalisar os esforços”, explicou o coordenador do projeto, Fabio Cozman, durante o evento IBM Research Brasil Colloquium 2019 – os caminhos da inteligência artificial no Brasil, em São Paulo. 

Professor da Escola Politécnica da USP, Cozman estará no ICMC na quarta-feira, 28 de novembro, para apresentar o projeto do novo Centro de Inteligência Artificial. O evento é gratuito, aberto a todos os interessados e acontecerá no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano, a partir das 17 horas. No evento, o público poderá compreender como funcionará o projeto e, ao final da apresentação, esclarecer as dúvidas. 

Com início das atividades previsto para o começo de 2020, o projeto terá como sede principal o Centro de Pesquisa e Inovação InovaUSP, localizado na Cidade Universitária, em São Paulo. A iniciativa agrega mais de 60 pesquisadores da USP e das universidades Estadual Paulista (UNESP) e Estadual de Campinas (UNICAMP), Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP), Centro Universitário FEI e do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Considerando apenas os cientistas vinculados à USP, há pesquisadores de 14 unidades e expressiva participação de professores do ICMC, tornando o Instituto um dos principais polos do novo projeto. 

“Para São Carlos e para o ICMC, é extremamente relevante fazer parte do primeiro centro de inteligência artificial de grande porte do Brasil. O impacto dessa área na sociedade, especialmente considerando os empregos e o controle de informações em massa, demanda um posicionamento urgente do nosso País em relação ao assunto”, explica o professor Fernando Osório, do ICMC, que será o coordenador de difusão e comunicação do novo centro. “Os países mais desenvolvidos já estão fazendo isso e não podemos ficar para trás”, completa. 

Osório destaca que, logo após a divulgação de que a USP sediaria o novo centro, o que aconteceu em 4 de outubro durante o evento da IBM, houve também o anúncio de que o Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) articulava a criação de mais centros de pesquisa na área. Tal como a iniciativa da IBM-FAPESP-USP, esses futuros centros devem ser constituídos a partir de chamadas em editais, estabelecendo parcerias público-privadas, além de ficarem instalados em universidades e institutos de pesquisa em São Paulo e em outros estados do país.

O professor Fernando Osório (o quarto em pé da esquerda para a direita) com a equipe do Laboratório de Robótica Móvel do ICMC, que tem realizado vários projetos em parceria com empresas. Um exemplo é o caminhão autônomo desenvolvido junto com a Scania. Com a implantação do novo Centro de Inteligência Artificial, a ideia é que mais iniciativas como essas sejam implementadas.

Investimento – Com financiamento de até 10 anos, IBM e FAPESP reservarão, cada uma, até US$ 500 mil anualmente para implementar o projeto, que contará com avaliações periódicas das atividades. Já a USP, por sua vez, investirá até US$ 1 milhão por ano em instalações físicas, laboratórios, professores, técnicos e administradores para gerir o centro. 

O projeto foi desenvolvido para abarcar aplicações de inteligência artificial em eixos de pesquisa envolvendo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, recursos naturais (óleo e gás), agronegócio, meio ambiente, finanças e saúde. Essas áreas também são foco do Laboratório de Pesquisa da IBM Brasil. Haverá, ainda, um eixo transversal: inteligência artificial e sociedade, que contará com a contribuição de pesquisadores das ciências humanas, ligados a áreas como ciências políticas, direito e economia. Estão previstos, por exemplo, estudos sobre as implicações socioeconômicas da inteligência artificial na sociedade, contribuindo para debates que envolvam questões sobre ética, relação homem-máquina, privacidade e trabalho. 

“Nosso objetivo é levar a pesquisa em inteligência artificial no país a um novo patamar, com o intuito de beneficiar a sociedade. Estamos interessados em discutir como essa tecnologia pode ser melhor aproveitada pela sociedade”, conclui Cozman.



Texto: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP 
Com informações da Agência FAPESP, da Assessoria de Comunicação da IBM e da USP 


Apresentação do novo Centro de Pesquisa em Engenharia em Inteligência Artificial do Brasil 
Quando: quinta-feira, 28 de novembro, às 17 horas 
Onde: auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano, no bloco 6 do ICMC 
Endereço: avenida Trabalhador são-carlense, 400, São Carlos 
Atenção: o evento é aberto a todos os interessados e não demanda inscrições prévias


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sexta-feira, 8 de novembro de 2019

Simpósio no ICMC discute aplicações do direito na área de tecnologia

Organizado em parceria por pesquisadores da USP e da UNESP, evento acontece na próxima quarta-feira, 13 de novembro, a partir das 13h30 no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano



O que diz a lei sobre acidentes envolvendo carros autônomos e sobre direitos autorais de obras criadas por inteligência artificial? Como proteger os direitos sobre um software? Como a tecnologia de blockchain é usada para fazer contratos mais seguros? Como prestar serviços de tecnologia para o Estado e para empresas de outros países? Responder perguntas como essas é um dos objetivos do Simpósio USP & UNESP Direito e Tecnologia, que acontecerá na próxima quarta-feira, 13 de novembro, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

O evento é uma oportunidade para alunos, professores e profissionais do ramo de tecnologia conhecerem mais sobre as legalidades e os processos burocráticos que afetam, de diversas maneiras, a vida de todos nós. Todos os temas serão apresentados por graduandos, pós-graduandos e professores da Faculdade de Ciências Humanas e Sociais (FCHS), do campus da UNESP em Franca, instituição que está organizando o simpósio em parceria com o ICMC.

O simpósio é gratuito, aberto a todos os interessados e não demanda inscrições prévias. Quem desejar receber certificado de participação pode se inscrever na abertura do simpósio ou por meio do site do evento, até 12 de novembro: www.inscricoes.fmb.unesp.br/inscricao.asp.

A iniciativa começa às 13h30, no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano, no bloco 6 do ICMC, com a palestra Protegendo software no Brasil: direitos autorais ou propriedade industrial?, que será ministrada por Victor Luiz Pereira de Andrade. Logo depois, é a vez de Luísa Ortiz Thomazella falar sobre Prestação de serviços na área de tecnologia: aspectos relevantes no comércio internacional.

Na sequência, os carros autônomos entrarão no circuito durante a palestra de Luciana Lopes Canavez, que abordará a responsabilidade civil desses veículos. Já Gabriela Gandelman Torina analisará a questão da proteção da propriedade intelectual de obras criadas por inteligência artificial.

A penúltima apresentação, Uma análise jurídica dos smartcontracts, será realizada por Gustavo Alarcon Rodrigues e a última – Como trabalhar para o Estado? A prestação de serviços de tecnologia em licitações públicas – será ministrada por Jete Jane Fiorati. Antes do final do evento, o público poderá esclarecer suas dúvidas, discutindo com os especialistas aspectos abordados durante as seis palestras que compõem o simpósio.

Texto: Denise Casatti - Assessoria de Comunicação do ICMC/USP

Simpósio USP & UNESP Direito e Tecnologia
Seção de eventos do ICMC: (16) 3373.9622 ou eventos@icmc.usp.br

Contato com a imprensa
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br

quarta-feira, 9 de outubro de 2019

Workshop Intel: aprenda a criar uma solução com inteligência artificial na USP São Carlos

Em evento no ICMC, empresa mostrará como desenvolver uma solução de ponta a ponta para detectar os dez carros mais roubados nos Estados Unidos 



Se você é um estudante universitário de computação ou de áreas correlatas – tais como sistemas de informação ou matemática aplicada, por exemplo – pode se inscrever em um workshop gratuito que a Intel oferecerá dia 17 de outubro, quinta-feira, das 13 às 17 horas, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. 

Para participar, basta fazer sua inscrição até o dia do evento, ou enquanto houver vagas, neste link: icmc.usp.br/e/d66a0. O objetivo do workshop é mostrar aos estudantes como se desenvolve uma solução com inteligência artificial, explicando todas as etapas desse processo a partir de um exemplo específico: a detecção dos dez carros mais roubados nos Estados Unidos. 

Como o campo da inteligência artificial está em franca expansão, saber criar uma solução como essa é uma habilidade fundamental para todos os profissionais que pretendem atuar nesse ramo. Além disso, a cada dia, novas plataformas são criadas, possibilitando as mais diversas aplicações na vida real. 

Os conteúdos que serão abordados no workshop abarcam desde a análise do problema proposto, a definição do conjunto de dados a ser utilizado para o treinamento da rede neural e o pré-processamento do conjunto de dados, até a definição e a análise das topologias de redes neurais mais adequadas ao projeto. Também será mostrado como avaliar, testar e exportar o modelo treinado e como usar esse modelo (inferência) empregando aceleração de hardware e suporte para computação heterogênea (CPU, VPU, GPU integrada e FPGA). 

Todos os conteúdos do workshop serão disponibilizados on-line, para que os participantes possam fazer os exercícios em seus computadores ou na nuvem Intel AI. A atividade será ministrada pelo especialista Jomar Silva, que é technical evangelist da Intel para a América Latina e todos os presentes no evento receberão certificado de participação. 

Texto: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP 

Workshop Intel de Inteligência Artificial no ICMC 
Quando: quinta-feira, 17 de outubro, das 13 às 17 horas 
Inscrições: icmc.usp.br/e/d66a0
Local: auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano, no bloco 6 do ICMC 
Endereço: avenida Trabalhador São-carlense, 400 - Parque Arnold Schimidt 
Mais informações: (16) 3373.9622 ou eventos@icmc.usp.br

segunda-feira, 27 de maio de 2019

ICMC promove evento e competição sobre inteligência artificial e ciência de dados

Iniciativas são gratuitas e inscrições podem ser realizadas até 8 de junho



O local onde se praticam as artes marciais japonesas, conhecido como Dojo, serviu de inspiração para um evento e uma competição que terão como tema principal a inteligência artificial e a ciência de dados. Chamado DojoML, o evento será realizado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, na quarta-feira, 12 de junho, das 14 às 19 horas, no auditório Fernão Stella de Rodrigues Germano. 

Realizado em parceira pelo grupo de extensão DATA, do ICMC, e pelo The AI Academy, grupo de pesquisa em IA baseado em São Paulo, o evento marcará também o fim de uma competição on-line de aprendizado de máquina, a Machine Learning DojoML, que já está com inscrições abertas. Para participar do evento e da competição, basta se inscrever gratuitamente no site das iniciativas: https://the-ai-academy.wixsite.com/dojoml. 

Um dos focos do evento é a apresentação de técnicas de auto-aprendizado de máquina ou aprendizado de máquina automatizado (em inglês, o termo empregado é automated machine learning, ou simplesmente AutoML). No dia 12, haverá demonstrações dessas técnicas a partir do uso da plataforma H2O, atualmente uma das principais plataformas de aprendizado de máquina e inteligência artificial de código aberto do mundo, criada por uma startup situada no Vale do Silício, nos Estados Unidos.

Durante o evento, também serão premiados os vencedores da competição on-line de aprendizado de máquina. Realizada por meio da plataforma Kaggle, uma das mais utilizadas para competições de ciência de dados, a Machine Learning DojoML possibilitará aos participantes encontrar soluções para um problema real de uma empresa no segmento de frotas e internet das coisas. As equipes terão oportunidade de apresentar as soluções desenvolvidas no evento do dia 12.

Abertas a todos os interessados, as iniciativas são voltadas especialmente para especialistas e entusiastas da área de ciência de dados, tais como alunos de graduação e pós-graduação das áreas de computação, sistemas de informação e estatística que queiram adquirir novas habilidades na área de inteligência artificial e ciência de dados. 

Texto: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP
Crédito da imagem: https://www.kaggle.com


Mais informações
Site do evento e da competição: https://the-ai-academy.wixsite.com/dojoml
Confirme presença no Facebook: https://www.facebook.com/events/456017241841501/

Leia outras reportagens sobre ciência de dados: 

terça-feira, 12 de março de 2019

Será que é possível prever o futuro de um projeto de lei?

A dissertação de Danilo Oliveira, que concluiu o mestrado em janeiro no ICMC, mostra como a inteligência artificial pode contribuir para aumentar a transparência do processo legislativo

Danilo Oliveira (à direita) e seu orientador, o professor Alexandre Delbem (ao centro), após a apresentação da dissertação no dia 28 de janeiro, no ICMC

A democracia só é realmente efetiva quando existe a participação do povo em todos os processos políticos. Dessa forma, a sociedade se torna forte, crítica e menos desigual. Mas você já pensou em como a computação, mais especificamente as ferramentas da área de inteligência artificial, podem se tornar aliadas da democracia, contribuindo para aumentar a participação popular? 

Preocupado com a falta de transparência dos processos que tramitam no Congresso Nacional, Danilo Oliveira criou o sigalei, uma ferramenta de monitoramento legislativo desenvolvida no início de 2015, na versão de aplicativo. Diante dos desafios que surgiram a partir da criação da iniciativa, o empreendedor decidiu desenvolver um projeto de pesquisa para aperfeiçoar a ferramenta. Resultado: em janeiro, com a apresentação do trabalho Compreendendo e prevendo o processo legislativo via ciência de dados, Danilo conquistou o título de mestre pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos.

O começo - No início, o app sigalei tinha algumas limitações e o monitoramento dos projetos era bastante restrito. Apesar disso, a ideia era tão inédita que ganhou o Prêmio Nacional de Inovação INOVAPPS em 2015, uma iniciativa do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações.

“Eu imaginei que, se pudesse facilitar o acesso do cidadão à informação, o engajamento político poderia aumentar”, explica Danilo. Dessa forma, a ideia inicial era fazer um aplicativo destinado ao cidadão comum. Entretanto, ele percebeu que o app era utilizado, na maioria das vezes, por pessoas que estavam em Brasília e em São Paulo. Considerando esse público, o nível de engajamento político já era extremamente alto. É por isso que, hoje, o sigalei tem como público-alvo os chamados grupos de pressão (empresas, associações, sindicatos, ONGs e instituições), pois é esse segmento que mais precisa acompanhar automaticamente as atividades do poder público.

“Para essas pessoas, é muito mais fácil quando existe um mecanismo em que você pode encontrar todas as informações do seu interesse em um só lugar, sem que você precise entrar em diversos sites para achar o que procura”, explica Danilo. 

Então, o app deu origem a uma startup, sediada em São Carlos, que tem como objetivo analisar dados de diversas fontes públicas, de maneira que os grupos de pressão possam fazer um monitoramento automático dos projetos de lei em andamento e influenciar o poder legislativo em nível federal, estadual e municipal. Para isso, um software monitora e interpreta dados de 19 sites legislativos no País entre assembleias estaduais, câmaras municipais, Câmara dos Deputados e Senado Federal.


O avanço - Para aperfeiçoar o sigalei, Danilo desenvolveu um projeto de pesquisa utilizando técnicas estatísticas e de inteligência artificial, em especial da área de aprendizado de máquina, já que era necessário analisar uma grande quantidade de dados. Algoritmos foram empregados para coletar os dados e “aprender” com eles. Assim, o sistema computacional se tornou capaz de selecionar o que é relevante para determinado grupo de pressão.

Dessa forma, Danilo conseguiu que a plataforma sigalei fosse capaz de fazer um prognóstico sobre os projetos de lei. Com base no histórico de outros projetos de lei, que versam sobre temáticas similares, a plataforma identifica a trajetória futura mais provável. “Dessa forma, os grupos de pressão que estão cadastrados no nosso site podem acompanhar quais são os projetos do seu interesse que estão sendo debatidos, como eles podem afetar o grupo e, dependendo do prognóstico, quais estratégias poderiam ser adotadas”. 

Outro exemplo do uso da inteligência artificial em prol da democracia é o projeto Operação Serenata de Amor, que usa ciência de dados para fiscalizar gastos públicos e compartilhar informações de forma acessível a qualquer pessoa. A ferramenta foi criada em 2016 pelo cientista de dados Irio Musskopf. A ideia, segundo ele, era usar inteligência artificial para auditar contas públicas e auxiliar no controle social, de forma que as pessoas pudessem participar ativamente do processo democrático, fiscalizando os gastos públicos.

A busca por aprimorar a transparência na gestão dos recursos públicos motivou, ainda, a criação do portal Repasse, desenvolvido em parceira por pesquisadores do ICMC e da Universidade Federal do ABC (UFABC). Ao acessar a plataforma, é possível ver detalhadamente onde foram aplicados os recursos repassados pelo governo federal a cada município, mês a mês. Por meio de gráficos coloridos e dinâmicos, o cidadão consegue verificar quanto foi investido em cada área (saúde, educação, saneamento, cultura, etc.), subárea, programa e ação, além de identificar quem foi favorecido e quanto recebeu. Projetos como esses mostram como a computação pode, de fato, se tornar uma aliada da democracia. 

Texto: Denise Casatti e Talissa Fávero - Assessoria de Comunicação do ICMC/USP 

Mais informações
Site do sigalei: https://sigalei.com.br
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br

quarta-feira, 16 de janeiro de 2019

A inteligência artificial invade os games: equipe do ICMC vence competição internacional de jogos eletrônicos

Competição aconteceu em agosto, durante a Conference on Computational Intelligence and Games, na Holanda

Da esquerda para a direta: Rubens Moraes, Cláudio Toledo, Julian Mariño e Levi Lelis
 formam a equipe que construiu o bot Tiamat

Desde o final do século passado, os jogos eletrônicos se tornaram uma forma popular de entretenimento. Mas além dos jovens, os games têm chamado a atenção do meio acadêmico nas últimas décadas. Afinal, qual a ciência que existe por trás do processo de desenvolvimento desses jogos? Mais recentemente, os cientistas começaram a compreender que os métodos de inteligência artificial (IA) podem ter um enorme impacto na tecnologia e desenvolvimento de jogos eletrônicos. Com os recursos tecnológicos que avançam rapidamente, esses jogos passam a ser uma linguagem que expressa o encontro entre os personagens do mundo digital e os conceitos científicos. 

Hoje, as aplicações da inteligência artificial são inúmeras e em diversos setores da sociedade. Com esse potencial de aplicabilidade, a IA virou motivo para reunir os principais pesquisadores e profissionais da academia e da indústria para discutir os avanços recentes e explorar futuras direções neste campo. Isso aconteceu durante a IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, realizada de 14 a 17 de agosto em Maastricht, na Holanda.

Ao longo do evento, também aconteceu a competição internacional de microRTS (Real Time Strategy), na qual uma equipe com estudantes e professores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, e da Universidade Federal de Viçosa (UFV) venceu em duas das três categorias. Dentre os competidores, estavam Julian Mariño e Cláudio Toledo, respectivamente doutorando e docente do ICMC, além de Rubens Moraes e Levi Lelis, da UFV.

O objetivo da competição era desenvolver um bot – um tipo de software criado para exercer algum tipo de tarefa pré-determinada a partir de algoritmos – que pudesse tomar boas decisões, em milésimos de segundo em um jogo de microRTS – em que os jogadores devem criar simultaneamente suas próprias estratégias em tempo real com o objetivo de derrotar o adversário. Durante o processo de desenvolvimento do bot Tiamat, nome que recebeu da equipe, Julian explica que eles criaram cerca de 300 estratégias possíveis. Utilizando as mesmas técnicas de algoritmos evolutivos utilizadas em seu doutorado, Julian desenvolveu uma maneira de abstrair quais seriam as estratégias mais efetivas e com maiores chances de vitória.

Toledo: "Ver pesquisas científicas validadas na área de jogos é como se fosse um passaporte para nos mostrar que estamos no caminho para ter robôs interagindo com os humanos em cenários dinâmicos” (foto: Reinaldo Miztuani)

Essa foi a técnica usada pela equipe. Mas participantes do mundo todo tiveram que desenvolver suas próprias técnicas para que, durante a competição, os organizadores do evento rodassem todas essas estratégias juntas em um sistema RTS, de modo que todas elas pudessem competir entre si. As que conseguiam passar de fase se classificavam para a próxima etapa, até que existisse uma equipe vencedora. A ideia era que esse sistema fosse simplificado mas, ao mesmo tempo, parecido com o cenário de StarCraft, um jogo de RTS popular entre os jovens.

Mercado a todo vapor - De acordo com a Newzoo, uma empresa de consultoria e pesquisas referentes a jogos eletrônicos, o Brasil é 13º maior país consumidor de jogos eletrônicos, o que equivale um gasto de US $ 1,452 milhão por ano. Isso significa que incentivar a pesquisa científica no contexto de desenvolvimento de jogos é essencial para diversos setores da sociedade e essa é a ideia da competição de microRTS: “Uma das vantagens que eu vejo de ter participado desse Congresso é que nós conseguimos validação para o que estou propondo no meu doutorado e não só isso: mostramos que a técnica realmente funciona. E por isso teremos um artigo científico publicado na AAAI Conference on Artificial Intelligence, que acontece no final de janeiro no Havaí, nos Estados Unidos, comenta Julian. 

Segundo Cláudio, a tomada de decisão é uma tarefa realmente muito complexa. "A partir do momento que a gente consegue treinar uma IA para fazer isso, que foi o que nós fizemos na competição, esse bot pode ter diversas aplicações como na robótica, no controle de drones e de equipamentos não tripulados, até no planejamento do tráfego aéreo, urbano e naval. Ver pesquisas científicas validadas na área de jogos é como se fosse um passaporte para nos mostrar que estamos no caminho para ter robôs interagindo com os humanos em cenários dinâmicos, assim como nos jogos”, finaliza. 

Texto: Talissa Fávero - Assessoria de Comunicação do ICMC/USP

segunda-feira, 15 de outubro de 2018

Ferramenta para detectar fake news é desenvolvida pela USP e pela UFSCar

Acessível via WhatsApp e na internet, plataforma que possibilita checar se uma notícia é falsa ou verdadeira está em fase de testes e aperfeiçoamento

Entre os pesquisadores que desenvolvem o projeto estão Roney (à esquerda), Rafael e o professor Thiago Pardo (em pé)

Quantas vezes você já recebeu uma informação via um aplicativo de troca de mensagens instantâneas, como o WhatsApp, ou leu uma notícia circulando pela internet e gostaria de checar a veracidade do conteúdo? Agora, já é possível fazer essa verificação usando uma ferramenta piloto criada por um grupo de pesquisadores da USP e da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). A plataforma está em fase de testes e aperfeiçoamento, mas já é possível acessá-la gratuitamente via web ou pelo WhatsApp. 

“A gente sabe que, quando uma pessoa está mentindo, inconscientemente, isso afeta a produção do texto. Mudam as palavras que ela usa e as estruturas do texto. Além disso, a pessoa costuma ser mais assertiva e emotiva. Então, uma das formas de detectar textos enganosos é medir essas características”, explica o professor Thiago Pardo, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos. Pesquisador do Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional (NILC), Thiago é o coordenador do projeto que resultou na criação da plataforma e na publicação do artigo Contributions to the Study of Fake News in Portuguese: New Corpus and Automatic Detection Results, apresentado no final de setembro na 13ª Conferência Internacional de Processamento Computacional do Português. 

“A ideia é que a ferramenta seja um apoio para o usuário. Ainda estamos no início desse projeto e, no estado atual, o sistema identifica, com 90% de precisão, notícias que são totalmente verdadeiras ou totalmente falsas”, pondera o professor. “No entanto, as pessoas que propagam fake news costumam embasar suas mentiras em fatos verdadeiros. Nossa plataforma ainda não tem a capacidade de separar as informações com esse nível de refinamento, mas estamos trabalhando para isso”, completa Thiago. 

Para ver como a ferramenta funciona no WhatsApp, por exemplo, pegue seu smartphone e acesse este link: https://otwoo.app/nilc-fakenews. Automaticamente, uma janela de troca de mensagens do aplicativo se abrirá e você vai ler “Nilc-FakeNews” na tela. Basta apertar a tecla enviar e, imediatamente, você receberá outra mensagem: “Olá! Seja bem-vindo ao detector de fake news do NILC-USP – Detecção Automática de Notícias Falsas para o Português! O sistema irá utilizar o modelo de detecção para avaliar se a notícia é falsa ou verdadeira. Insira o corpo de uma notícia.” Pronto, você acabou de acessar o sistema de verificação! Agora, é só colar a notícia que deseja checar. Se forem verificados indícios de fake news, o sistema alertará: “Essa notícia pode ser falsa. Por favor, procure outras fontes confiáveis antes de divulgá-la”. 

Após cerca de 20 minutos sem uso, é necessário reativar o acesso ao sistema. Para isso, basta digitar a palavra “Fake” e apertar enviar. Você receberá novamente a mensagem “Olá! Seja bem-vindo...”. Em seguida, pode colar outra notícia e enviar para checagem.

Roney e Rafael explicam como funciona a plataforma no WhatsApp

Ensinando o computador – Mas como os pesquisadores conseguiram ensinar o computador a identificar o que é mentira e o que é verdade, se essa tarefa é difícil até mesmo para nós, seres humanos inteligentes? É aí que entram as técnicas da área de inteligência artificial. Para tornar a máquina capaz de reconhecer as características dos textos mentirosos e a dos textos verdadeiros, bem como diferenciá-los, uma série de passos precisa ser realizada. 

O primeiro desafio é construir um conjunto de notícias falsas e verdadeiras em português. É a partir do reconhecimento das características desse conjunto de dados que o computador poderá ser treinado para avaliar futuros textos. São as informações que os humanos inserem nas máquinas e os padrões criados para analisar cada conjunto de dados que modelam os sistemas computacionais para que realizem futuras tarefas. Essa é a mesma tecnologia que possibilita ao Facebook, por exemplo, reconhecer faces. Mas por que, então, quando o Facebook começou a fazer reconhecimento facial o índice de acerto era maior quando aparecia o rosto de alguém branco e ocidental? Ora, por causa do viés que havia no conjunto de faces utilizado para treinar a plataforma: a maioria eram imagens de rostos de seres humanos brancos e ocidentais. A questão gerou uma série de críticas à empresa e demandou um aprimoramento da ferramenta. 

No caso da plataforma criada para detectar fake news, o conjunto de notícias utilizado é composto por 3,6 mil textos falsos e 3,6 mil verdadeiros, que foram publicados na web entre janeiro de 2016 e janeiro de 2018. Esses textos foram coletados manualmente e analisados para garantir que apenas os que fossem totalmente falsos ou totalmente verdadeiros compusessem o conjunto, que está disponível para utilização em outras pesquisas (veja neste link: icmc.usp.br/e/f9049). 

Cada notícia verdadeira possui uma notícia falsa correspondente. Assim, por exemplo, do total de 4.180 notícias sobre política, metade (2.090) são falsas e metade são verdadeiras. O mesmo vale para todas as demais categorias.

Os conhecimentos da área de inteligência artificial entram em campo na sequência: os cientistas usam técnicas computacionais para processar os textos coletados automaticamente, fazer a classificação gramatical de todas as palavras, separar cada sentença e cada termo (incluindo pontuações e números). Depois, é hora de identificar as características presentes nesses textos que poderiam ser empregadas para classificá-los em falsos ou verdadeiros. Como os textos verdadeiros costumam ser mais extensos que os falsos, a quantidade de palavras e sentenças não é um fator adequado para diferenciá-los. “Se usássemos esse critério, o sistema teria a tendência de classificar todos os textos curtos como falsos e os extensos como verdadeiros”, explica o doutorando Roney Lira, do ICMC. Para evitar isso, os pesquisadores utilizaram outros parâmetros como o número médio de verbos, substantivos, adjetivos, advérbios e pronomes presentes nos textos (veja a tabela a seguir). 

Erro ortográfico é um dos parâmetros mais relevantes para a verificação da veracidade dos textos

“Das 3,6 mil notícias falsas que coletamos, 36% possuíam algum erro ortográfico, enquanto apenas 3% das verdadeiras apresentavam esse problema”, pondera Roney. Por isso, a presença de um erro ortográfico passou a se tornar um parâmetro relevante para a verificação da veracidade dos textos. Afinal de contas, a probabilidade de uma notícia ser falsa é muito maior se houver um erro ortográfico. 

Na penúltima etapa, os pesquisadores lançam mão de outra técnica de inteligência artificial: “Empregamos métodos clássicos de aprendizagem de máquina, que estão entre os mais utilizados atualmente, e conseguimos treinar o sistema com um índice de 90% de acerto na classificação das notícias”, diz Thiago. O professor explica que o índice de acerto é alto porque o sistema avalia, simultaneamente, diversas propriedades presentes nos textos. 

O professor Thiago Pardo é o coordenador do projeto, que está sendo desenvolvido há cerca de um ano e meio

Aprendendo e avançando – Cursando Ciências de Computação no ICMC, o estudante Rafael Augusto Monteiro é um dos colaboradores do projeto, do qual participou por meio de uma iniciação científica. Ele já sonha com os desafios futuros: “Nosso intuito inicial foi trabalhar com textos escritos, pois são uma unidade fundamental para análise em linguística computacional. Mas queremos expandir o projeto e passar a avaliar imagens, vídeos, áudios, abarcando outras mídias”. 

Já Roney pretende, durante o doutorado, eliminar uma das principais limitações do detector de notícias: avaliar textos que contém partes falsas e verdadeiras, separando o joio do trigo. “O próximo passo é tentarmos fazer checagem de conteúdo automaticamente, algo que as agências de notícias e os jornalistas fazem hoje manualmente”, conta Thiago. O professor também quer avançar na detecção de outros tipos de conteúdos enganosos (do inglês, deception) como as revisões falsas de produtos e os textos satíricos. “A mesma tecnologia da detecção de fake news pode ser usada nesses outros casos mediante adaptações. Nas notícias falsas, o grau de emoção do texto faz diferença. Em textos satíricos, como há sempre exagero, humor, espera-se encontrar alto teor emocional. Então, talvez essa característica deixe de se tornar relevante. Por outro lado, na revisão de produtos, é necessário checar as informações técnicas, por exemplo”. 

Financiado pelo Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC) do CNPq e por outras duas agências de fomento brasileiras (CAPES e FAPESP), o projeto Detecção Automática de Notícias Falsas para o Português conta com a participação de mais três pesquisadores: Evandro Ruiz, que é ex-aluno do ICMC e professor da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da USP; Tiago de Almeida, professor do departamento de Computação da UFSCar no campus Sorocaba; e de Oto Araújo Vale, professor do departamento de Letras da UFSCar no campus São Carlos. A equipe teve, ainda, o apoio do doutorando Murilo Gazzola, do ICMC, que foi responsável por disponibilizar a plataforma no WhatsApp. Todo esse trabalho tem sido realizado no âmbito de um projeto maior chamado Opinando (Opinion Mining for Portuguese: Concept-based Approaches and Beyond), que visa fornecer subsídios para a área de mineração de opinião para a língua portuguesa. 

Com aproximadamente um ano e meio de vida, o projeto já produziu resultados relevantes e os avanços que poderão ser alcançados no futuro são ainda mais promissores. Mas o professor Thiago ressalta que, por mais que a tecnologia nos ajude na difícil tarefa de identificar as fake news, continuará sendo fundamental a obtenção de informações por meio de fontes confiáveis: “Nenhum sistema será 100% eficiente. Cada vez que se cria algo para detectar um problema, alguém vai descobrir um jeito de burlar”. 

Se você acredita que os computadores podem nos salvar das fake news, informamos que essa notícia possivelmente é verdadeira. Mas não exagere: se você escrever que os computadores serão os salvadores da pátria no WhatsApp e enviar para o detector, vai descobrir que essa notícia pode ser falsa. Até o computador reconhece que os sistemas computacionais, tal como os seres humanos, são sujeitos a falhas e que não basta a tecnologia ou um salvador da pátria para solucionar os complexos problemas da humanidade. 

Ao completar 25 anos de existência, NILC é uma referência em processamento de linguagem natural do Brasil.
Os pesquisadores do Núcleo fomentaram o desenvolvimento de revisores ortográficos e gramaticais para o português,
tal como o que é até utilizado no Word, da Microsoft

Texto e fotos: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP 
Arte das tabelas: Fernando Mazzola

Mais informações
Site do detector de notícias falsas: http://nilc-fakenews.herokuapp.com/
Link para acessar a ferramenta no WhatsApp: https://otwoo.app/nilc-fakenews
Conjuntos de notícias verdadeiras e falsas (Fake.Br Corpus): icmc.usp.br/e/f9049
Artigo Contributions to the Study of Fake News in Portuguese: New Corpus and Automatic Detection Results (versão pré-impressão):

Contato para esta pauta
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br

sexta-feira, 5 de outubro de 2018

USP e UFSCar pesquisam como a inteligência artificial pode otimizar o desenvolvimento de vidros

Primeiros resultados obtidos pelos pesquisadores das duas instituições já foram publicados em uma das principais revistas da área de Engenharia de Materiais

O professor Edgar Zanotto e o pós-doutorando Daniel Cassar, da UFSCar, estabeleceram parceria com o professor André de Carvalho, do ICMC-USP
(crédito da imagem: Mariana Pezzo/CCS-UFSCar)

Uma parceria científica bem-sucedida está acontecendo no interior do Estado de São Paulo com a união de conhecimentos entre pesquisadores que estudam materiais vítreos e os que atuam na área de inteligência artificial. Os primeiros resultados geraram um artigo, publicado na última edição de uma das principais revistas da área de Engenharia de Materiais, a Acta Materialia. 

Segundo os pesquisadores, o artigo é o primeiro do mundo que aborda o emprego de uma das técnicas de inteligência artificial, as redes neurais artificias, para prever a temperatura de transição vítrea em vidros, especificamente vidros inorgânicos não metálicos. É também o terceiro artigo que fala sobre o emprego de redes neurais para estudar materiais vídeos. Intitulado Predicting glass transition temperatures using neural networks, o trabalho é assinado por três pesquisadores: Edgar Dutra Zanotto, docente do Departamento de Engenharia de Materiais da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar); André de Carvalho, professor e vice-diretor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos; e Daniel Roberto Cassar, pós-doutorando do Laboratório de Materiais Vítreos da UFSCar. 

Para entender a relevância desse artigo, é preciso compreender que as redes neurais artificiais são técnicas computacionais que apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes, os quais adquirem conhecimento por meio da experiência. Por isso, os especialistas da área de computação precisam inserir vários dados nessas redes e treiná-las para que possam realizar a tarefa que é esperada. 

Mas antes de explicar como essas redes neurais podem ser fundamentais para otimizar o desenvolvimento de novos materiais vítreos, é necessário entender também como os materiais vítreos são desenvolvidos. 

No ICMC, o professor André de Carvalho está orientando mais duas pesquisas de doutorado e outras duas de pós-doutorado relacionadas a aplicações de inteligência artificial na área de materiais vítreos

Como nascem os vidros – Os vidros podem ser obtidos a partir de composições incluindo quase todos os elementos químicos da tabela periódica, que geralmente passam por um processo de aquecimento e fusão e, depois, de resfriamento rápido. Como há uma vasta possibilidade de fazer diferentes composições químicas, os materiais vítreos que surgem desses processos também possuem uma grande variação em suas propriedades mecânicas, óticas, térmicas, elétricas e químicas. É por isso que os vidros podem ser utilizados em inúmeras aplicações. 

No entanto, esse universo abrangente gera também grandes desafios. Os especialistas estimam que existam 10 elevado a 52 composições vítreas possíveis e, até hoje, apenas 10 elevado a 5 vidros foram, de fato, produzidos nos laboratórios e indústrias de todo o mundo. Esses números dão a dimensão do quanto essa área ainda precisa ser pesquisada. "Do jeito que fazemos hoje, que apelidamos de mix and get lucky – misturar e ter a sorte de encontrar uma composição com novas propriedades –, é impossível chegarmos até 10 elevado a 52, mesmo se todos os habitantes da Terra fizerem um vidro diferente todos os dias durante milhares de séculos. Além da escala temporal, há também a questão econômica", explica Edgar Dutra Zanotto, que é diretor do Centro de Pesquisa, Tecnologia e Educação em Materiais Vítreos (CeRTEV), um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepids) apoiados pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). 

Diante desse desafio, há cerca de dois anos o pesquisador começou a pensar em utilizar ferramentas computacionais da área de inteligência artificial, incluindo as redes neurais artificiais, para facilitar a busca por desenvolver novos materiais vítreos. Naquele momento, Zanotto não sabia se a ideia poderia dar certo, pois não tinha nenhuma experiência prévia em inteligência artificial. Foi a partir de uma conversa com o pós-doutorando Daniel Roberto Cassar, do Laboratório de Materiais Vítreos (LaMaV) – também coordenado por Zanotto e parte do CeRTeV –, que a situação mudou. 

Como nasceu a parceria – Interessado pela temática, o pós-doutorando fez um curso na área de inteligência artificial e começou a redigir um manuscrito junto com Zanotto, mas havia várias dúvidas e eles resolveram buscar a ajuda dos especialistas no assunto. Então, há cerca de um ano, juntou-se ao time o pesquisador André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, docente do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, e, com ele, mais um Cepid, o Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), do qual Carvalho é pesquisador.

Com a parceria, os três pesquisadores conseguiram construir uma rede neural para prever a temperatura de transição vítrea de diferentes composições. Ou seja, essa ferramenta de inteligência artificial faz uma previsão do que vai acontecer quando vários elementos químicos são misturados bem como identifica o intervalo de temperatura em que essa composição passará por processos de transformação que gerarão um novo material vítreo. "Mesmo os profissionais mais experientes só conseguem estimar propriedades para misturas com até cinco ou seis elementos. Com mais componentes, eles interagem e as estimativas tornam-se muito complexas. Com essas redes inteligentes, poderemos desenvolver vidros sequer imaginados, com propriedades e aplicações exóticas. Vidros contendo até 10 elementos são relativamente comuns, mas há um universo a ser explorado: composições com 15 a 80 elementos, inacessíveis empiricamente. Trata-se de uma transformação radical", diz Zanotto. 

No artigo Predicting glass transition temperatures using neural networks, os três pesquisadores usaram 55 mil composições – obtidas em bases de dados com registros depositados durante mais de 50 anos – para treinar a rede neural. "Essas redes precisam de muitos dados de boa qualidade para aprender corretamente. Quanto mais dados, mais capacidade de generalização, e este foi outro grande esforço que precisamos fazer: extrair todos esses dados, treinar e validar a rede com eles", explica o diretor do CeRTEv. 

Hoje, o pioneiro Daniel Cassar já não é mais o único pesquisador a trabalhar com as redes neurais no grupo coordenado por Zanotto. Dois anos após a conversa inicial, já há um trabalho de conclusão de curso finalizado e outro em andamento, uma pesquisa de mestrado em andamento e um segundo pesquisador de pós-doutorado. Além disso, sob a orientação do professor André de Carvalho, no ICMC, estão sendo realizadas mais duas pesquisas de doutorado e outras duas de pós-doutorado. 

"Para nós, a rede é um produto, uma ferramenta para as nossas pesquisas em engenharia de materiais. Para o grupo do André, elas são o objeto de pesquisa, e eles já estão, por exemplo, estudando qual o melhor algoritmo para resolver um mesmo problema", conta Zanotto. "Já temos algumas redes treinadas, envolvendo diferentes propriedades de vidros, e uma pesquisa que é anterior às próprias redes, relacionada ao tratamento dos dados para que não sejam inseridos registros com erro no treinamento da rede. É espetacular o avanço em pouco mais de um ano; estamos animados, cada nova propriedade, cada pesquisa abre um novo horizonte, é um tema infinitamente amplo, moderno e relevante", avalia. 

As atividades desenvolvidas também envolvem a frente da inovação, com a construção de softwares que permitam o uso das redes desenvolvidas por outros grupos na academia e na indústria. A partir da primeira rede desenvolvida por Cassar, o primeiro programa já está em desenvolvimento, em uma parceria com a empresa júnior de Computação da UFSCar (CATI Jr.). Nele, será possível inserir uma determinada composição química inorgânica, não-metálica, e prever a sua temperatura de transição vítrea. "Esta é uma aplicação com interesse principalmente científico. Mas, no futuro, quando unirmos as redes relacionadas às diferentes propriedades, poderemos ter a aplicação inversa, com uma relevância muito grande para a indústria. Com essas redes inversas, será possível dizer ao software quais propriedades são desejadas, e ele sugerirá algumas composições com maior probabilidade de apresentar essas propriedades", finaliza Zanotto. 

Texto editado pela Assessoria de Comunicação do ICMC a partir de informações da Coordenadoria de Comunicação Social da UFSCar 

Mais informações 
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666 

segunda-feira, 1 de outubro de 2018

Na sala de aula do futuro, somos todos inteligentes

Personalizar o ensino, propiciar um acompanhamento constante e contribuir para a formação de grupos capazes de gerar mais aprendizados. Esses são apenas alguns benefícios que as ferramentas de inteligência artificial podem trazer para a área da educação

Especialistas da USP discutem os impactos da inteligência artificial na educação: confira o que diz Seiji, André e Cláudio
(crédito da imagem: Reinaldo Mizutani)

Uma sala de aula sem fronteiras, em que os novos conhecimentos chegam aos alunos respeitando o tempo de aprender de cada um. Quando há uma dificuldade, o apoio vem de maneira oportuna por meio de uma intervenção que auxilia o aluno a superar os desafios da aprendizagem ou redireciona o caminho do aprendizado, tentando encontrar a abordagem mais adequada para a construção do conhecimento. Quando não há mais dúvidas, conteúdos avançados se apresentam para desafiar o aprendiz. O avanço do estudante em suas descobertas é avaliado em tempo real, à medida que interage com os demais alunos e vai construindo o próprio conhecimento com as pequenas conquistas do dia a dia. O professor acompanha de perto a evolução e vai ajustando, de acordo com as características daquele ser humano, o conteúdo que ensina e a forma como ensina.

Será assim a sala de aula do futuro, dizem os especialistas em inteligência artificial. Mas olhando para a situação presente do sistema educacional brasileiro, parece que essa é uma utopia inalcançável até mesmo em longo prazo. É realmente viável empregar as novas tecnologias para criar um ensino mais personalizado, flexível, inclusivo e motivador? 

De acordo com o professor Seiji Isotani, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, as ferramentas da área de inteligência artificial permitem amplificar a inteligência humana: “A gente já consegue verificar, por exemplo, para conjuntos de milhares de alunos, abordagens de ensino que tem maior potencial de auxiliar a aprendizagem e, assim, apoiar o professor na tomada de decisão pedagógica”. Mas como essas ferramentas são construídas para se tornarem capazes de identificar qual a melhor metodologia de ensino? 

Aprendendo a aprender – Em primeiro lugar, é preciso entender o que é inteligência artificial, uma área de pesquisa que não é tão nova quanto muitos imaginam. “O termo foi criado oficialmente há mais de 60 anos, pelo cientista da computação norte-americano John McCarthy”, revela o professor André de Carvalho, vice-diretor do ICMC. Ele conta que, em 1956, a ideia foi lançada em um workshop de verão que acontecia no Dartmouth College, em Hanover, nos Estados Unidos. “Alguns professores fizeram uma proposta, baseados na ideia de que toda característica da inteligência humana ou aspecto de aprendizado pode, a princípio, ser tão precisamente descrito que é viável construir uma máquina para simular essa característica ou aspecto”, explica André. 

O professor conta, ainda, que a área já era investigada anteriormente, apesar do termo nunca ter sido usado até 1956. Por exemplo, em uma palestra na Sociedade de Matemática de Londres, em 1947, o matemático britânico Alan Turing falou publicamente, pela primeira vez, sobre a possibilidade de criar uma máquina que aprendesse a partir de suas próprias experiências. “Quando um comportamento é realizado, mas não somos capazes de afirmar se está sendo gerado por uma máquina ou pelas mãos de um ser humano, podemos dizer que há inteligência artificial”, completa o professor Cláudio Toledo, do ICMC, fazendo referência ao famoso Teste de Turing, que já foi tema de diversos filmes como X-Machina (2015), por exemplo. 

André explica que o termo inteligência artificial foi criado oficialmente há mais de 60 anos

Criado para você – É hora de visitar novamente a sala de aula do futuro. O fato é que continuaremos sem condições de disponibilizar um professor para cada aluno, mas poderemos simular essa realidade com as ferramentas da inteligência artificial, criando ambientes de ensino e aprendizado personalizados para cada aluno. “Plataformas que empregam tecnologias como a dos sistemas tutores inteligentes já são capazes de fazer isso”, diz Seiji, que coordena um novo curso de especialização em computação aplicada à educação, cujas inscrições foram prorrogadas até dia 10 de outubro. 

Ele explica que, para criar um sistema tutor inteligente, é necessário construir um passo a passo (algoritmos) para ensinar o computador a lidar com informações provenientes de três diferentes fontes: o conteúdo que será ensinado (modelo do domínio); o modo como aquele conteúdo será ensinado (modelo pedagógico); e os conhecimentos que o estudante já possui (modelo do aluno). Essas informações iniciais são os modelos que vão nutrir o sistema computacional (veja o infográfico a seguir). 

Infográfico desenvolvido pela doutoranda Paula Toledo Palomino, do ICMC, a partir de imagem disponibilizada no livro Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education

Quando o estudante começa a interagir com a plataforma de ensino e acessa os conteúdos iniciais que foram disponibilizados, os dados dessa interação estabelecida com o sistema, com o conteúdo, com os demais alunos e com o professor vão sendo capturados. “A partir de todas as interações do aluno com o ambiente de ensino, o próprio sistema atualiza os modelos. Com essas novas informações, é possível identificar o que aquele aluno já sabe e o que ainda não sabe sobre um determinado domínio do conhecimento, quais suas principais dificuldades e é viável até mesmo prever qual será a próxima resposta que o estudante dará em um exercício”, completa Seiji. 

Imagine, agora, a quantidade enorme de dados que são gerados em uma plataforma educacional acessada por milhares de alunos. Para extrair as informações relevantes dessa infinidade de dados (chamada Big Data), é preciso usar ferramentas da área de inteligência artificial como aprendizado de máquina, por exemplo. 

“Com essas informações, as plataformas não só podem se adaptar às necessidades dos estudantes, mas também ajudar o professor a entender o comportamento dos alunos, oferecendo a ele potenciais recomendações de como amenizar ou reduzir as dificuldades encontradas pelos educandos, o que pode evitar a evasão”, ressalta Seiji. O professor completa: “A inteligência artificial não é algo que surgiu apenas para tornar as máquinas mais inteligentes, mas também pode ajudar a gente a ser mais inteligente. Nesse caso, é possível contribuir para que o professor tome decisões mais assertivas na hora de apoiar a aprendizagem do aluno”. 

Muitas pesquisas têm sido realizadas nesse campo a fim de ampliar a compreensão sobre o comportamento dos alunos durante a aprendizagem, utilizando interfaces capazes de reconhecer palavras, captar gestos, verificar o movimento dos olhos e de diversos indicadores fisiológicos (tais como batimentos cardíacos e tensão muscular). Quanto mais dados os pesquisadores conseguirem obter para inserir nos sistemas tutores inteligentes, maior será a probabilidade de que essas plataformas de ensino se tornem cada vez mais personalizadas e capazes de motivar e atrair a atenção dos usuários. 

Para o professor Claudio, no futuro, as plataformas de ensino funcionarão como jogos: “Ou seja, para manter o aluno engajado, se o jogo/atividade for muito difícil e o jogador/aluno não estiver ganhando/acompanhando nada, o próprio sistema reduzirá o nível de dificuldade para que ele não perca o interesse. Agora se o jogo/atividade estiver muito fácil e o jogador/aluno começar a ganhar sempre, o nível de dificuldade vai aumentar para que ele se sinta desafiado". Segundo o professor, esse processo, muito comum nos games, mantém os jogadores motivados, interessados e contribui para que desenvolvam diversas habilidades sociais, cognitivas e motoras. Para ele, tanto os jogos educacionais quanto a gamificação são campos muito promissores. 

Claudio diz que, no futuro, as plataformas de ensino funcionarão como jogos

Companhia para aprender – Os quatro professores autores do estudo Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education, trazem um interessante relato à tona: “É dito que, na China antiga, cada príncipe real estudava com a companhia de um professor real. Talvez os imperadores chineses já soubessem que seus filhos aprenderiam mais efetivamente na presença de outra pessoa”. A seguir, os autores escrevem que a inteligência artificial deu uma nova vida a essa antiga história por meio do desenvolvimento dos sistemas “companheiros de aprendizagem”. Eles seriam como os professores dos príncipes chineses, mas em versão eletrônica, é claro. 

Por não serem mortais, esses companheiros inteligentes de aprendizagem (ou agentes inteligentes) estariam presentes durante toda a trajetória de vida de um ser humano, auxiliando-o na obtenção de novos conhecimentos. Diferentemente dos sistemas tutores inteligentes, que já são uma realidade, ainda há muitas pesquisas para serem realizadas antes que esses companheiros possam dividir a vida com a gente. Os especialistas da área estimam que isso levará cerca de 10 anos. 

Já os estudos sobre formação de grupos de alto desempenho estão bem mais avançados. Foram criados vários modelos computacionais que possibilitam, a partir da inserção de dados sobre os estudantes que compõem uma turma, criar grupos que têm maior potencial para trabalharem em grupo de forma produtiva. 

O estudo Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education destaca que, ao longo das décadas, vários pesquisadores têm mostrado que o aprendizado colaborativo costuma gerar melhores resultados do que o aprendizado solitário. Isso porque o aprendizado colaborativo encoraja os participantes a articularem de forma mais adequada o que pensam, a justificarem as ideias, a refletirem sobre suas explicações, a resolverem as diferenças por meio de um diálogo construtivo e a construírem conhecimentos e novos significados de maneira compartilhada. Se as ferramentas da inteligência artificial forem realmente capazes de estimular esse tipo de aprendizado, talvez as salas de aula do futuro sejam, de fato, ambientes muito mais motivadores e atraentes, onde um novo mundo poderá surgir. 

Inscrições no novo curso de especialização oferecido pelo ICMC podem ser realizadas até 10 de outubro

Texto: Denise Casatti – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP 

Mais informações 
Site do curso de especialização em computação aplicada à educação: http://especializacao.icmc.usp.br/index.php
Link para ler o estudo Intelligence Unleashed: An argument for AI in Education:

Contato para esta pauta 
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666 
E-mail: comunica@icmc.usp.br