Ao celebrar a formação de uma nova geração, surge a dúvida: a inteligência artificial tornará a educação obsoleta? CEOs e especialistas debatem se a IA eliminará engenheiros, médicos e professores, ou se será uma ferramenta de aprimoramento. Mark Zuckerberg, CEO do Meta, prevê que a IA substituirá engenheiros de nível médio, enquanto Jensen Huang, da NVIDIA, afirma que a codificação se tornará obsoleta.
O papel da IA na educação e no aprendizado
Apesar do hype, a IA ainda não consegue pensar de verdade ou agir sem a intervenção humana. A sua influência no aprendizado depende de uma decisão crucial: ela deve ser apenas uma ferramenta de previsão de padrões ou deve explicar, justificar e estar fundamentada nas leis do mundo real? Como destaca o físico Alan Sokal, os chatbots atuais são como estudantes que “sabotam” quando não sabem a resposta, produzindo respostas que parecem entender, mas na verdade apenas preveem palavras.
Assim, a qualidade do uso da IA na educação depende do seu design. Existem movimentos que buscam integrar o conhecimento humano às máquinas por meio de abordagens como as PINNs (Redes Neurais Informadas por Física) e MINNs (Redes Mechanistically Informed). Essas ferramentas fazem com que a IA siga regras científicas e físicas, baseando suas previsões em princípios estabelecidos pela ciência, como a fisiologia ou a dinâmica social, em vez de simplesmente reconhecer padrões.
Exemplos práticos de IA embasada no conhecimento
Na minha pesquisa com MINNs, por exemplo, programamos algoritmos para considerar leis físicas, como as relacionadas ao crescimento de plantas ou à transferência de calor no corpo humano. Um exemplo é um sistema para prever a floração de lavandas na Indiana, que usa equações científicas para determinar o momento ideal de colheita, evitando perdas e otimizando lucros. Assim, a IA deixa de ser apenas uma máquina de prever padrões e passa a ser uma ferramenta de entendimento baseado no conhecimento científico.
Na área da saúde, esse conceito se aplica ao diagnóstico de câncer. Um MINN desenvolvido pelo RIT, por exemplo, usa as leis da transferência de calor no corpo humano para identificar tumores com precisão, interpretando sinais físicos conforme princípios científicos. Isso demonstra que, quando a IA é construída a partir de fundamentos científicos sólidos, ela auxilia na compreensão e na tomada de decisões, não substitui-la.
O futuro da educação com a IA
O potencial da IA na educação não está em sua capacidade de substituir professores, mas em colaborar com eles, fornecendo insights, personalização e suporte baseado no conhecimento científico. A sua eficácia dependerá de como humanizarmos essa tecnologia, integrando o saber humano ao processamento de dados. Assim, a inclusão de regras científicas no desenvolvimento da IA é fundamental para garantir que ela seja uma aliada do aprendizado, e não uma ameaça.
Ao refletirmos sobre o uso responsável da inteligência artificial na educação, é essencial que mantenhamos o controle, estabelecendo limites e orientações éticas. Dessa forma, podemos garantir que a tecnologia sirva ao fortalecimento do conhecimento e ao desenvolvimento de habilidades críticas, preparando os estudantes para um futuro em que humanos e máquinas trabalhem juntos.
