Por trás da inteligência artificial
Uma Análise Das Bases Epistemológicas Do Aprendizado De Máquina
Datos Bibliográficos
| ID | 4320697 |
|---|---|
| Autores | Cristian Arão (0000-0003-0042-4957, Universidade de Brasília, autor de correspondencia) |
| Año | 2024 |
| Volumen | 47 |
| Número | 3 |
| Fecha de publicación | 2024-01-01 |
| Peer Reviewed | Sí |
| Open Access | Sí |
| Tipo | ARTICLE |
| Revista | Trans/Form/Ação (JOURNAL) |
| Identificadores de la revista | ISSN: 0101-3173 • E-ISSN: 1980-539X |
| Editorial | FapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER) |
| DOI | 10.1590/0101-3173.2024.v47.n3.e02400163 |
| OpenAlex | W4398787063 |
| SCIELO_PID | S0101-31732024000300211 |
| Idioma | PT |
| Citas recibidas | 2 |
| Referencias citadas | 1 |
O presente artigo visa a analisar, de forma crítica, os fundamentos epistemológicos da inteligência artificial (IA). Com base no exame de obras que explicam o funcionamento dessa tecnologia, compreende-se que a sua base epistemológica é composta pelo método indutivo e pela estatística apoiada em uma matematização da realidade. São esses elementos que permitem que as máquinas aprendam através do reconhecimento de padrões e possam fazer previsões e oferecer respostas. No entanto, esses fundamentos apresentam limitações e problemas, os quais foram discutidos por filósofos, ao longo da história. Neste artigo, será demonstrado como a indução e a matematização funcionam como base epistemológica da inteligência artificial e como algumas das limitações dessa tecnologia podem ser explicadas através das debilidades dos métodos que a sustentam
Big Data and Digital Economy · Computability, Logic, AI Algorithms · Knowledge Societies in the 21st Century · Philosophy · Psychology
| Obras citantes distintas | 2 |
|---|---|
| Citas por año | 1 |
| Intervalo de citas | 2024 - 2025 (2) |
| Velocidad de citación | recent |
| Altamente citado | No |
| Tipos de cita | Neutras: 1 |