Por trás da inteligência artificial: uma análise das bases epistemológicas do aprendizado de máquina

Autores

  • Cristian Arão UnB

DOI:

https://doi.org/10.5072/0101-3173.2024.v47.n.pe02400163

Palavras-chave:

Inteligência artificial, Método indutivo, Matematização

Resumo

O presente artigo visa a analisar, de forma crítica, os fundamentos epistemológicos da inteligência artificial. 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.

Biografia do Autor

  • Cristian Arão, UnB

    Bolsista (CAPES) de Pós-Doutorado no projeto “Inteligência artificial: desafios filosóficos” do Programa de Pós-Graduação em Filosofia da Universidade de Brasília. Brasília- DF. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0042-4957 E-mail: cristian_arao@hotmail.com

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Recebido: 04/10/2023 – Aprovado: 30/01/2024 – Publicado: 30/04/2024

Publicado

18-06-2024

Como Citar

Por trás da inteligência artificial: uma análise das bases epistemológicas do aprendizado de máquina. (2024). Trans/Form/Ação, 47, e02400163. https://doi.org/10.5072/0101-3173.2024.v47.n.pe02400163