São Paulo — InkDesign News — A educação em inteligência artificial (IA), machine learning e deep learning para crianças exige abordagens claras e adequadas à faixa etária, com foco na compreensão dos conceitos técnicos, ética e limitações dos modelos de IA.
Arquitetura de modelo
Explicar como funcionam os modelos de aprendizado de máquina, especialmente modelos de linguagem (Large Language Models – LLMs), é crucial para desmistificar a tecnologia. Crianças podem entender que esses modelos aprendem padrões a partir de muitos exemplos, sendo treinados com dados escritos ou pares texto-imagem. A abordagem inclui evitar jargões técnicos e utilizar metáforas acessíveis, como comparar a aprendizagem dos modelos com a repetição de padrões e uso da matemática para armazenar esse conhecimento.
“Nós damos muitas informações para os computadores e pedimos que aprendam os padrões dentro delas.”
(“We give computers lots of information and ask them to learn the patterns inside.”)— Stephanie Kirmer, Cientista de Dados
Treinamento e otimização
O treinamento dos modelos é explicado como um processo de aprendizado progressivo, onde os modelos aprendem a prever o próximo elemento em uma sequência, como a próxima palavra em uma frase. Isso facilita a compreensão dos limites do sistema, como a incapacidade dos LLMs de entender o conceito de verdade, pois operam apenas com probabilidades baseadas no que foi visto durante o treinamento.
“O trabalho de um LLM é aprender e replicar a linguagem humana, selecionando a próxima palavra mais provável em uma série baseada no que veio antes.”
(“An LLM’s job is to learn and replicate human language, at the simplest level by selecting the probable next word in a series based on what came before.”)— Stephanie Kirmer, Cientista de Dados
Além disso, questões de ética e impactos ambientais são abordadas para conscientizar sobre o consumo de energia, uso de água e recursos minerais necessários para rodar os grandes modelos, aproximando esses conceitos da realidade dos alunos com exemplos do cotidiano, como o aquecimento de notebooks.
Resultados e métricas
Entender as limitações dos modelos, suas falhas e as incertezas inerentes ao tratamento probabilístico dos dados é fundamental para o ensino. A recomendação é promover a literacia crítica em relação à informação gerada por IA, incluindo a distinção entre dados verdadeiros e possíveis erros ou vieses. Também se destaca o uso responsável e supervisionado dessas tecnologias no ambiente educativo para evitar o uso indevido, como na fraude acadêmica.
“Estudantes e adultos precisam aprender a serem consumidores críticos de conteúdo gerado por computador.”
(“Students and adults need to learn to be critical consumers of computer-generated content.”)— Stephanie Kirmer, Cientista de Dados
O modelo educacional deve se adaptar, assim como ocorreu em outras áreas, como na educação sexual, oferecendo informações verdadeiras e orientação ética para que crianças possam tomar decisões informadas no futuro.
O uso prático dessas estratégias auxilia na formação de futuros especialistas preparados para lidar com os desafios da IA e seus desdobramentos sociais e tecnológicos.
Para mais informações, acesse nossa página sobre machine learning e deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
