Imagens utilizadas na apresentação, disponíveis no site do projeto Better Images of AI:

Hanna Barakat & Cambridge Diversity Fund / Better Images of AI / Shadow Work– Decrypting Bletchley Park’s Codebreakers / CC-BY 4.0

Hanna Barakat & Cambridge Diversity Fund / Better Images of AI / Turning Threads of Cognition / CC-BY 4.0

Shady Sharify / Better Images of AI / Who is AI Made Of / CC-BY 4.0

Referências Bibliográficas:

BANNELL, R. I. Uma faca de dois gumes/A double-edge sword. In: FERREIRA, Giselle M. S.; ROSADO, Luiz A. S.; CARVALHO, Jaciara S. (Org.) Educação e Tecnologia: abordagens críticas. Rio de Janeiro: SESES – Sociedade de Ensino Superior Estácio de Sá, 2017, p. 17-82.

BARBOSA, R. P.  e ALVES,  N. A Reforma do Ensino Médio e a Plataformização da Educação: expansão da privatização e padronização dos processos pedagógicos. Revista e-Curriculum, São Paulo, v. 21, p. 1-26, 2023

BOALER, J. Seeing is Achieving: the Importance of Fingers, Touch, and Visual Thinking to Mathematics Learners. In: Macrine, S. L. e Fugate J. M. B. (Edit.) Movement Matters – How Embodied Cognition Informs Teaching and Learning, pp. 121-130.

CELIK, I., MUUKKONEN, H. e JÄRVELÄ, S. The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: a Systematic Review of Research. TechTrends, v. 66:616–630, 2022.

DI PAOLO, E.; ROHDE, M.; DE JAEGHER, H. Horizons for the Enactive Mind: Values, Social Interaction, and Play. In: Enaction – Towards a New Paradigm in Cognitive Science. STEWART, J.; GAPENNE, O; DI PAOLO, E. London: The MIT Press, 2010.

_________. A Concepção Enativa da Vida. In: BANNELL, R. I.; MIZRAHI, M.; FERREIRA, G. (Orgs.) (Des)educando a educação: Mentes, Materialidades e Metáforas. Tradução de Camila De Paoli Leporace. Rio de Janeiro: PUC-Rio, 2021.

HOLMES, W.; BIALIK, M.; FADEL, C. Artificial Intelligence in Education – Promises and Implications for Teaching and Learning. Boston: The Center for Curriculum Redesign, 2019.

KREMER, Bianca; NUNES, Pablo; LIMA, Thallita G. L. Racismo algorítmico [livro eletrônico]. Rio de Janeiro: CESeC, 2023. (Coleção Panorama). Disponível em:  https://www.academia.edu/114040800/Racismo_Algor%C3%ADtmico. Acesso em: 2 de março de 2025.

LEPORACE, C. Algoritmosfera – A cognição humana e a inteligência artificial. São Paulo: Hucitec, e Rio de Janeiro: PUC-Rio, 2024.

OLIVEIRA, N.N. F. B. When home office is a privilege of servitude: towards a morphology of digital labor at the new artificial intelligence industry. Revista Eptic, v. 26, n.2, mai.-ago 2024.

SELWYN, N. The Social life of AI in Education. International Journal of Artificial Intelligence in Education. 34:97–104, 2024.

Slides da apresentação

Rever a palestra

Artigos e Livros

LEPORACE. Camila De Paoli ALGORITMOSFERA – A cognição humana e a inteligência artificial, São Paulo: Hucitec e Rio de Janeiro: PUC-Rio, 2024.

LEPORACE. Camila De Paoli. Máquinas de ensinar analógicas: as precursoras da inteligência artificial na aprendizagem. Dossiê Especial 30 anos da Revista Comunicação e Educação da USP – “Do analógico à inteligência artificial: 30 anos de Comunicação & Educação” (Aceito para publicação; será publicado até 30 de junho de 2024)

LEPORACE, C. & GONDIN, V. C. Experimentar o mundo a partir do corpo: estética como uma dimensão da cognição humana. Educação On-Line, Rio de Janeiro, v. 16, n. 38, set-dez 2021, pp. 227-244.

FIGUEIREDO, L. de O., ZEM LOPES, A. M., VALIDORIO V. C., & MUSSIO, S. C. (2023). Desafios e impactos do uso da Inteligência Artificial na educação. Educação Online, 18(44), e18234408. https://doi.org/10.36556/eol.v18i44.1506

GONSALES, P. e KAUFMAN, D. IA NA EDUCAÇÃO: DA PROGRAMAÇÃO À ALFABETIZAÇÃO EM DADOS. ETD –   Educação Temática Digital. Campinas, SP. v.25, p. 1-22, 2023.

Links variados

Apple pede desculpas por comercial do iPad Pro

Meta treina IA do Instagram com seus dados – e é quase impossível impedir

Uma interação com um chatbot é mesmo uma interação?

A robótica & os movimentos humanos: um paradoxo

Big Data na Educação: é preciso abrir essa caixa preta

Ninguém sabe o que fazer

Nem tudo é cérebro no reino da cognição…

O cérebro que prevê (The Predictive Brain)

Inteligência Artificial: uma face obscura

Imagem do post: Foto de Alexander Sinn – Unsplash

Obrigada a todos que estiveram presentes pelas trocas engrandecedoras 🙂

Indicação de livros

What Computers Can’t Do (Hubert Dreyfus)

Natural-Born Cyborgs (Andy Clark)

The Promise of Artificial Intelligence (Brian C. Smith)

Introdução às ideias de Dreyfus

Introdução à Fenomenologia com Hubert Dreyfus

O que os computadores continuam não conseguindo fazer, 50 anos depois

Os 4Es da Cognição

As novas abordagens de pesquisa sobre a cognição humana

Autonomia na Algoritmosfera

As ameaças à nossa autonomia quando lidamos com sistemas de machine learning

Links variados

Uma interação com um chatbot é mesmo uma interação?

A robótica & os movimentos humanos: um paradoxo

Big Data na Educação: é preciso abrir essa caixa preta

Ninguém sabe o que fazer

Nem tudo é cérebro no reino da cognição…

O cérebro que prevê (The Predictive Brain)

Inteligência Artificial: uma face obscura

Ainda restam algumas vagas para o curso de extensão A inteligência Artificial e a Aprendizagem Humana: Novos Desafios e Caminhos, que darei junto ao professor Ralph Bannell, doutor em Pensamento Social e Político pela Universidade de Sussex, Inglaterra, pela PUC-Rio, e que começa dia 8 de maio.

Pensando em trazer uma oferta num horário bom para quem trabalha em horário comercial, o curso será às quartas, das 19h às 21h, e contará com discussões sobre a inteligência artificial, a mente e a cognição humana.

O legal desse enfoque é que você adquire um bom conhecimento para lidar com as novidades trazidas pela inteligência artificial não de uma forma ingênua, e nem acrítica, mas de uma maneira que você consegue assumir a liderança do processo. Inteligência artificial não é uma tendência, não é passageiro, não é moda, e também não é algo novo.

Claro que há novidades, pois sempre há inovações surgindo na área, mas o campo de pesquisa da IA existe desde a década de 1950. A história dele está entrelaçada com a história dos estudos sobre a mente humana. E é esse fio que o curso segue, para passar por temas como a aprendizagem humana e a aprendizagem de máquina, o corpo e as emoções nos processos de aprendizagem, as grandes questões estéticas e éticas envolvendo algoritmos, entre outros. Um curso muito útil e importante para professores, gestores escolares, profissionais em busca de compreender como lidar com a IA.

Esperamos vocês! Últimas vagas – INFORMAÇÕES E INSCRIÇÕES AQUI

Obrigada a todos que estiveram presentes e, mais uma vez, ao colégio pelo convite 🙂

Regulamentação da IA no Brasil

[Ainda não existe algo específico para a educação, mas deixo aqui links gerais sobre o assunto, e recomendo a leitura do guia da Unesco para a IA generativa na educação, aqui, em inglês]

Proposta regulamenta utilização da inteligência artificial

Panorama regulatório de Inteligência Artificial no Brasil

Projeto de Lei 21/2020

Unesco lança guia para regulamentação do uso de inteligência artificial nas escolas

Somos todos ciborgues – Dissertação de Mestrado de Camila Leporace

Machine learning e a aprendizagem humana – Tese de Doutorado de Camila Leporace

Racismo algorítmico

O Panóptico – Monitor de novas tecnologias na segurança pública do Brasil

Nina da Hora sobre a não neutralidade da IA

Racismo algorítmico e o trabalho de pesquisadores da área para obterem conhecimento

Como uma cientista negra usa suas habilidades de hacker contra o racismo

Organizações e laboratórios de pesquisa

Educadigital – Priscila Gonsales

MediaLab (UFRJ)

CiberCog (UERJ)

Vídeos

No dia 30 de outubro, fiz uma palestra com este título, “Um robô na família – Educação parental em tempos de Inteligência Artificial”, a convite do Colégio Ao Cubo. Foi uma oportunidade muito rica não apenas de compartilhar conteúdo e conhecimento, mas de aprender. É assim que vejo estes momentos, como momentos em que aprendo, tomo conhecimento das questões que mais chamam a atenção das pessoas, e percebo como posso me aperfeiçoar mais e seguir pesquisando.

O tema não é nada simples; afinal, é complexo pesquisar as tecnologias digitais, a inteligência artificial e a relação humana com as essas tecnologias. No meu doutorado, pesquisei a cognição humana e sua relação com a IA, partir da filosofia da educação. Isso significa que meu foco está na maneira como seres humanos lidam com as tecnologias, mais do que nas especificidades das tecnologias em si. Eu pesquiso a maneira como seres humanos aprendem, percebem o mundo, e os impactos que as tecnologias têm ou podem vir a ter sobre as nossas experiências. Mesmo assim, nessa palestra passei rapidamente por alguns conceitos técnicos de IA, que se fazem necessários para entender o raciocínio proposto. Em seguida, passo à reflexão que mais desenvolvi em meu trabalho, que é voltada para a maneira como nos sentimos ao lidar com tecnologias e como podemos melhorar a relação que temos com a IA e com outras tecnologias emergentes.

Para compreender essas relações, quando fiz minha tese foquei nas premissas que impulsionam as tecnologias algorítmicas de machine learning, e as contrastei com a complexidade da aprendizagem em seres humanos. Machine learning está presente, de várias maneiras, em diversas das tecnologias que usamos no cotidiano, como as plataformas de redes sociais, vários aplicativos e também é usada para treinar modelos de IA Generativa.

A partir desse entendimento, sigo compreendendo as novas tecnologias e as combinações de tecnologias que surgem e se modificam a cada momento, e como fica a nossa relação com elas nesse movimento.

Uma curiosidade é que o Chat GPT, que se popularizou tanto recentemente, surgiu até depois que eu já tinha defendido a tese, em janeiro de 2023. Isto é, eu não pesquisei a fundo essa tecnologia, eu tinha testado outras tecnologias durante a minha pesquisa, mas não o GPT. Mesmo assim, eu já tinha ideia do poder de processamento da aprendizagem de máquina, pelo tanto que já tinha pesquisado. Quando o GPT veio, ele exibiu para todos o poder dos sistemas de processamento de linguagem natural e aprendizagem/aprendizado de máquina. Já as redes sociais usam machine learning e outros tipos de algoritmos nos seus mecanismos, para conseguir nos fazer recomendações, nos trazer anúncios e vender mais. As recomendações desses sistemas “prendem” as pessoas nessas plataformas, gerando vício e problemas psicológicos. É preciso pensar sobre tudo isso para fazer sentido desse mundo virtual tão complexo, certo? Temos que seguir sempre pensando, refletindo e nos informando!

A palestra está disponível a seguir, bem como alguns materiais citados. Quem desejar, pode me enviar comentários em consultoria@camilaleporace.com.br 😉

Minhas redes:

Instagram @camilaaleporace

LinkedIn

Reportagens citadas

‘Meninas no limite’: por que as adolescentes sofrem mais com problemas causados por redes sociais (BBC)

Mais de 40 estados nos EUA processam Meta por prejudicar a saúde de menores (G1)

Autoestima baixa e ansiedade: saúde mental de jovens é pior que de outros grupos, aponta estudo

Referências

Autora – Sherry Turkle

Autora – Michelle Icard

Posts

Post de 2020 no meu blog sobre o documentário Social Dilemma (Netflix) (por Camila Leporace)

O necessário dilema das redes (por Priscila Gonsales)

Chat GPT

Como criar conta no Chat GPT

Chomsky: ChatGPT contra o pensamento crítico

ChatGPT, a inteligência artificial como você nunca viu, é a próxima revolução

GPT-5: Everything We Know So Far About OpenAI’s Next Chat-GPT Release

Redes sociais

Scaling the Instagram Explore recommendations system

Powered by AI: Instagram’s Explore recommender system

Processamento de Linguagem Natural

O que é processamento de linguagem natural (PLN)?

Regulação da IA

ANPD publica análise preliminar do Projeto de Lei nº 2338/2023, que dispõe sobre o uso da Inteligência Artificial

Unesco propõe regulamentação de IA generativa nas escolas

Organizações

Instituto Educa Digital

Center for Humane Technology

We and AI

Data Pop Alliance

Vídeos

No dia 24 de outubro de 2023, fiz uma conferência a convite da Universidade Federal de Pernambuco que teve como título “Fazendo sentido de um mundo algorítmico”. Eu procurei, essencialmente, demonstrar como apliquei alguns conceitos do enativismo para o entendimento da nossa relação com os sistemas algorítmicos que nos circundam.

Porque somos sense-makers, somos capazes de fazer sentido do mundo, com as nossas capacidades cognitivas calcadas na corporificação, nas emoções, na empatia.

O conceito de autonomia enativista, combinado ao conceito de participatory sense-making, pode nos ajudar a compreender como podemos desenvolver as mais variadas formas de interação, diálogo e negociação, em vários níveis, do mais básico a aqueles que atingem países e organizações.

Autonomia, no enativismo, significa não independência do meio, mas estar em equilíbrio com o meio.

Temos condição de melhorar cada vez mais as interações com o nosso meio, e deixamos o nosso legado para os próximos sense-makers, pois enativismo também leva em conta o histórico das nossas evoluções. Somos tão mais do que os algoritmos e os dados! Somos sense-makers, e os sistemas artificiais não são.

E isso é interessante para pensarmos desde as nossas interações conversacionais mais corriqueiras do dia-a-dia – e como as interações com chats bots e sistemas artificiais em geral não são interações, de fato – até as duras negociações internacionais pela paz em contextos difíceis de guerra. Em todos os momentos, somos sense-makers fazendo sentido do mundo em que vivemos e tentando reequilibrar as nossas relações com o meio.

Fazer sentido de um mundo algorítmico ainda é bastante difícil, mas ofereci algumas sugestões e indicações para refletirmos sobre isso, na apresentação. A conferência está disponível a seguir, bem como alguns materiais citados. Quem desejar, pode me enviar comentários em consultoria@camilaleporace.com.br 😉

Minha tese de doutorado está disponível aqui;

O ensaio citado está aqui:

Alguns dos livros e artigos que usei como base são estes:

BANNELL, MIZRAHI E FERREIRA (Orgs.) Deseducando a Educação – Mentes, Materialidades e Metáforas – Disponível em http://www.editora.puc-rio.br/cgi/cgilua.exe/sys/start.htm?infoid=881&sid=3

DI PAOLO, E. A., BURHMANN, T. E BARANDIARAN, X, E. Sensorimotor Life – An Enactive Proposal. Oxford: Oxford University Press, 2017.

DI PAOLO, E. The Enactive Conception of Life. In: NEWEN, A., DEBRUIN, L. & GALLAGHER, S. The Oxford Handbook of 4E Cognition.Oxford: Oxford University Press, 2018

DI PAOLO, E. A.; CUFFARI, E. C. & DE JAEGHER, H. Linguistic Bodies.The Continuity between Life and Language. Cambridge: MIT Press, 2018.

DI PAOLO, E., ROHDE, M. & DE JAEGHER. Horizons for the Enactive Mind: Values, Social Interaction, and Play. In: Stewart, J., Gapenne, O. e DiPaolo, E. Enaction – Toward a New Paradigm for Cognitive Science. Cam-bridge: MIT Press, 2010.

As traduções que fiz de textos de autores dos 4Es e da fenomenologia estão aqui:

https://www.academia.edu/108145136/Deseducando_a_Educacao_parte_1

Indicações de leituras

Guidance for generative AI in education and research (UNESCO 2023)

Tese de Doutorado e Dissertação de Mestrado – Camila Leporace

APA / American Psychological Association. Self-instructional materials and devices. American Psychologist, 16(8), 512-513, 1961. https://doi.org/10.1037/h0043852.

BENJAMIN, L. T. A history of teaching machines. American Psychologist, 43(9), 703–712, 1988. https://doi.org/10.1037/0003-066X.43.9.703

CANDAU, V. M. Ensino Programado – Uma nova tecnologia didática. Rio de Janeiro: Inter edições, 1969.

PRESSEY, S. Development and Appraisal of Devices Providing Immediate Automatic Scoring of Objective Tests and Concomitant Self-Instruction, The Journal of Psychology, 29:2, 417-447, 1950. DOI: 10.1080/00223980.1950.9916043

SELWYN, N. Should Robots Replace Teachers? AI and the future of Education. Medford: Polity Press, 2019.

WILLIAMSON, B. Big Data in Education. The digital future of learning, policy and practice. London: SAGE Publications, 2017.

Minha tese de doutorado está disponível aqui e os artigos citados são:

O que os computadores continuam não conseguindo fazer, 50 anos depois: A aprendizagem sob a perspectiva da fenomenologia do cotidiano de Hubert Dreyfus

ANOTHER BRICK IN THE WALL: THREATS TO OUR AUTONOMY AS SENSE-MAKERS WHEN DEALING WITH MACHINE LEARNING SYSTEMS

Alguns dos livros e artigos que usei como base são estes:

DI PAOLO, E. A., BURHMANN, T. E BARANDIARAN, X, E. Sensorimo-tor Life. An Enactive Proposal. Oxford: Oxford University Press, 2017.

DI PAOLO, E. The Enactive Conception of Life. In: NEWEN, A., DEBRUIN, L. & GALLAGHER, S. The Oxford Handbook of 4E Cognition.Oxford: Oxford University Press, 2018

DI PAOLO, E. A.; CUFFARI, E. C. & DE JAEGHER, H. Linguistic Bodies.The Continuity between Life and Language. Cambridge: MIT Press, 2018.

DI PAOLO, E., ROHDE, M. & DE JAEGHER. Horizons for the EnactiveMind: Values, Social Interaction, and Play. In: Stewart, J., Gapenne, O. e DiPaolo, E. Enaction – Toward a New Paradigm for Cognitive Science. Cam-bridge: MIT Press, 2010.

DREYFUS, H. What Computers Still Can’t Do. MIT Press: New York, NY,USA: 1992.

DREYFUS, H. Skillful Coping – Essays on the phenomenology of everydayperception and action. Oxford: Oxford University Press, 2016