10 Resumos Gerados Automaticamente

10 Resumos Gerados Automaticamente

1. COMUNICAÇÃO CIENTÍFICA: o papel da Open Archives Initiative no contexto do Acesso Livre SCHOLARLY COMMUNICATION : the role of OAI in the context of Open Access

Embora haja por parte dos pesquisadores da comunidade lusófona usos diferenciados para tratar do open access, isto é, o uso dos termos Acesso Livre ou Acesso Aberto, optou-se, neste artigo, pelo termo Acesso Livre, em função de seu uso bem sedimentado pela comunidade portuguesa e por parte da comunidade brasileira. Aparentemente, o interesse profundo e constante nos estudos de comunicação científica por parte dos pesquisadores da ciência da informação está ligado a um dos fatos que lhe deram origem: a mudança de interesse de pesquisadores britânicos, de questões específicas das suas áreas do conhecimento para a questão da informação e seus fluxos dentro das comunidades científicas (Ingwersen, 1992, p. Foco de preocupação em outras disciplinas, tais como a sociologia – especialmente no ramo da sociologia do conhecimento -, os estudos da comunicação científica têm girado em torno de diferentes questões, algumas delas provocadas por mudanças no ambiente da pesquisa. Ambas as estratégias têm registado progressos - em fevereiro de 2007 existiam mais de 2500 revistas de acesso livre5 e mais de 700 repositórios institucionais em universidades e centros de investigação de todo o mundo -, mas alguns dos principais promotores do acesso livre, como Stevan Harnad, têm sublinhado que a “via verde”, é a estratégia que pode conduzir de forma mais rápida à concretização do objetivo (utópico para alguns) de ter 100% da literatura científica em acesso livre.

Conforme expresso na BOAI, na Declaração de Bethesda e na Declaração de Berlim, entre outros documentos similares, os objetivos dos movimentos em favor do Acesso Livre ao conhecimento científico envolvem desde a interoperabilidade de máquinas que hospedam repositórios de conhecimento (como é o caso do OAI-PMH, principal tecnologia de suporte aos arquivos abertos, discutida mais adiante) até as questões relacionadas com a eliminação de quaisquer barreiras de acesso ao e uso do conhecimento (Acesso Livre), com destaque para os impactos dessas questões sobre a pesquisa e a visibilidade dos pesquisadores. Em função do crescimento significativo do debate e das iniciativas relacionadas com o acesso à literatura científica, nos últimos anos, a aspiração e exigência de Acesso Livre ao conhecimento produzido pelos investigadores e acadêmicos têm conquistado cada vez mais defensores e adeptos, dentro e fora do mundo universitário. De acordo com essa orientação, fica obrigatório o depósito, em um repositório de universidade ou agência de fomento (dependendo da afiliação ou da fonte de financiamento do pesquisador autor do trabalho) de uma cópia (tal qual determinam os princípios da BOAI, da Declaração de Bethesda e da Declaração de Berlim) de todo trabalho aceito para publicação ou já publicado. Algumas das instâncias do Fedora atualmente implementadas são a da biblioteca da Universidade da Virgínia nos EUA e a do projeto Repositório de Objetos Digitais Autênticos (RODA) do Instituto dos Arquivos Nacionais Torre do Tombo (IANTT), em Portugal. Os seus signatários “comprometem-se a propor aos dirigentes dos organismos e instituições acadêmicas e científicas dos seus países que conjuguem esforços no sentido de estabelecerem iniciativas integradas no âmbito do Acesso Livre que tenham por objetivos:

•          contribuir para aumentar o impacto global da produção científica originada nos países lusófonos através do Acesso Livre;
•          canalizar os esforços de Investigação/Pesquisa e Desenvolvimento nos países lusófonos para uma ação integrada, no que se refere às iniciativas de Acesso Livre nesses países

No entanto, a bem de valores que todos advogam, tais como a diminuição do fosso digital entre países ricos e países pobres, a democratização no acesso à informação, a utilização da atividade científica como alavanca do progresso e, em última instância, uma sociedade mais justa e igualitária, acarinha-se em especial o surgimento de iniciativas nos restantes países lusófonos.

2. Inteligência Artificial em Jogos Eletrônicos

André Kishimoto

Game AI (IA para jogos eletrônicos)

Para os desenvolvedores de jogos eletrônicos, as aplicações computacionais de IA e o significado do termo IA são diferentes dos encontrados no meio acadêmico.

Um dos problemas encontrados sobre IA na indústria de jogos eletrônicos é a grande variedade de gênero dos jogos existentes e os comportamentos dos personagens, resultando numa interpretação ampla do que é considerada IA para jogos. Durante o evento, alguns desses pesquisadores admiraram a rápida evolução de desenvolvimento da indústria de jogos, dizendo que a indústria de jogos parecia estar anos-luz à frente do meio acadêmico com relação à construção de soluções práticas de IA para certos problemas, que estudos formais de IA podem levar anos para formular teorias de comportamento, examinar possíveis soluções e desenvolver protótipos para testes. Segundo a linha de tempo encontrada em (KENT, 2001), esse é o primeiro marco da história dos jogos eletrônicos (pelo fato que a Nintendo hoje está no mercado de jogos eletrônicos). Ainda, desde o início do século XX, (KENT, 2001) e (DEMARIA, 2004) consideram máquinas como a Gottlieb Baffle Ball, os precursores das máquinas de pinball, que hoje em dia são máquinas de jogos eletrônicos.

Na área de jogos para computador, houve também um grande lançamento de jogos e criação de empresas, sendo a On-Line Systems (atual Sierra Online) uma das pioneiras no setor de jogos para computador (DEMARIA, 2004). Um grande marco para a história de jogos para computador foi o lançamento do jogo Wolfstein 3D pela id Software em 1991, o primeiro jogo de tiro em primeira pessoa, atualmente um dos gêneros de jogos mais famosos entre os jogadores (KUSHNER, 2003).

IA e Jogos Eletrônicos

Conforme já mencionado, a IA para jogos não é considerada a mesma que estudada e pesquisada no meio acadêmico.

O início da IA em jogos

Muitos programadores do início da era de jogos eletrônicos implementavam padrões de movimentos ou movimentos repetitivos e/ou aleatórios para os personagens controlados pelo computador (como Galaga e Donkey Kong) como sendo a inteligência existente no jogo.

Os jogos de estratégia (Civilization de 1991, por exemplo) estão entre os pioneiros em IA para jogos, uma vez que tais jogos necessitam de uma boa IA para que sejam jogáveis, pois requerem que o computador controle unidades (grupo de personagens) com estratégias e táticas complexas. Uma extensão dos jogos de estratégia são os jogos de estratégia em tempo real, onde toda a ação acontece em tempo real (ao contrário de outros jogos de estratégia, que ocorre em turnos).

Técnicas e algoritmos de IA implementada em jogos

Existem diversas técnicas e algoritmos utilizados pelos desenvolvedores de jogos

para dar aos personagens uma certa inteligência (ou ao menos fazer com que os personagens pareçam ser inteligentes) e uma personalidade (BOURG, 2004).

Máquinas de estado foram usadas no inicio da criação de jogos (com IA) e são usadas até hoje por serem de fácil entendimento, implementação e depuração de erros.

Benefícios do uso de IA em jogos

O principal benefício que o uso de IA em jogos pode propiciar ao desenvolvimento de jogos é o fator diversão. NPC’s inteligentes fazem com que a criação de jogos single-player (para um jogador) seja possível, além de melhorar a experiência em jogos multiplayer (para vários jogadores) sem a necessidade de se ter uma comunidade de pessoas (reais) atuando durante o jogo.

Problemas envolvendo IA e jogos

Embora os desenvolvedores tenham encontrado muitas soluções através da implementação de IA nos jogos, muitos problemas também aparecem pelo uso de IA em jogos. Quatro fatores podem ser citados como principais problemas da IA para jogos:

- Período de desenvolvimento: o curto período de desenvolvimento dos jogos dificulta o aprendizado dos desenvolvedores para tecnologias de ponta sobre IA e

suas aplicações em um jogo comercial (BOURG, 2004);

Para (WOODCOCK, 1999) e (CHAMPANDARD, 2003), o uso de scripts para gerar IA nos jogos também encontra-se em um nível que gera excelentes avaliações da mídia sobre a jogabilidade dos jogos que implementam tal técnica e é de grande aceitação por parte dos jogadores, que podem personalizar certas características do comportamento dos personagens.

Conclusão

Após realizar a pesquisa sobre o uso de Inteligência Artificial em jogos eletrônicos, foi constatado que existem grandes diferenças entre IA para jogos e IA no meio acadêmico.

Essa diferença deve-se pelo fato que jogos são um meio de entretenimento (embora haja casos de “jogos sérios” voltados para a educação), e que a indústria de jogos tem um potente mercado que fatura bilhões de dólares por ano, portanto, é fácil compreender a informalidade na área de IA, dado os cenários que um desenvolvedor de jogos é submetido durante seu trabalho (principalmente pelo curto prazo para criar um produto onde uma boa quantidade de capital foi investida).

Durante anos, as empresas desenvolvedoras de jogos estavam preocupadas com a “corrida tecnológica”,

3. A dimensão metafísica da Inteligência Artificial

Os exemplos são muitos: do Golem mítico da tradição judaica – humano artificial feito de barro e animado por uma palavra sagrada escrita em sua testa – ao monstro do Dr. Frankenstein (1818), do computador Hal, de  2001: A Space Odyssey (1968), aos/às androides rebeldes de Blade Runner (1982) ou o sistema operacional humanizado de Her (2013).1 Em todos esses casos, combina ‑se o encanto com as possibilidades do desenvolvimento tecnológico ao terror ante as novas ameaças em que esta mesma técnica se converte.

A dimensão divina da alma é repetida por vários pensadores neoplatônicos, de Plotino (204 ‑270 d.C.) a Avicena (980 ‑1037 d.C.), e retomada pela Patrística, notadamente Santo Agostinho (354 ‑430 d.C.), que “recolhe a herança do neoplatonismo e a transmite ao mundo cristão, com o reconhecimento da interioridade espiritual como via de acesso privilegiada à realidade própria da alma” (Abbagnano, 2007: 29).

A divisão cartesiana dos seres humanos em duas partes distintas – um corpo sujeito às leis da física e uma mente alheia a elas – legou para a filosofia as considerações centrais da filosofia da mente. Com base em uma teoria funcionalista e promovida pelos desenvolvimentos da IA, estudos da filosofia da mente julgaram que, em computadores, o material e o mental funcionam juntos, sem nenhuma substância imaterial, como alma, mente ou um fantasma dentro da máquina. A obsessão com a neuroanatomia cerebral levou a situações bizarras “em nome da ciência”, como o roubo e a disputa de instituições de pesquisa, museus e universidades pela posse do cérebro de Albert Einstein após sua morte em 1955, comentado por Barthes:

O cérebro de Einstein e um objeto mítico: paradoxalmente a maior inteligência gera

a imagem da mecânica mais aperfeiçoada, o homem poderoso demais e separado da psicologia, introduzido num mundo de autômatos. (Barthes, 1989: 60)

O interesse no estudo neuroanatômico pode ser encontrado já no século xviii na busca de uma relação da inteligência com a anatomia do cérebro e na tentativa de encontrar o “padrão da inteligência” dos grandes gênios, como no caso do matemático alemão Carl Friedrich Gauss (1777 ‑1855) e do psicólogo russo Ivan Pavlov (1849 ‑1936). Para fundamentar nossa crítica à ideia de que a IA levará inevitavelmente à singularidade tecnológica, é preciso inicialmente situar o conceito de IA como uma disciplina atravessada pelos conhecimentos das áreas da “cognição, das neurociências e da informática, buscando compreender o pensamento e o comportamento humanos, a fim de reproduzi‑los artificialmente” (Pessis ‑Pasternak, 1992: 193 ‑194). Para ele, isso significa que “tanto o hardware quanto o software recriarão a inteligência humana até o fim dos anos 2020” (ibidem). Ao indicar as duas dimensões em que a inteligência será recriada, o autor nos sugere uma analogia entre o dualismo corpo-mente de Descartes e um novo dualismo hardware‑software, em que a materialidade do corpo seria equiparável à existência física do hardware, e, portanto, a transcendência da mente poderia ser substituída pela imaterialidade do software, até que, em 2030, a parte não biológica da inteligência humana iria predominar:

Por fim, nós seremos capazes de escanear todos os detalhes importantes dos nossos cérebros por dentro deles, usando bilhões de nanorrobôs nos capilares. Poderemos, então, fazer backups de informações. Usando produtos feitos com nanotecnologia, poderíamos recriar nossos cérebros, ou, melhor ainda, reinstanciá‑los em um substrato computacional mais capaz. (Kurzweil, 2011 [2005]; tradução das autoras)

Postman esclarece a impropriedade de se considerar os experimentos da área da chamada IA como tentativas de replicar ou mesmo transpor

a mente humana nas máquinas, ao analisar o modo como os/as criadores/as

do software ELIZA definiram as tarefas que o sistema poderia executar:

Máquinas não podem sentir e, tão importante quanto, não podem compreender. ELIZA pode perguntar: “Por que você está preocupado com sua mãe?”, que podia ser exatamente a pergunta que um terapeuta faria. Mas a máquina não sabe o que a pergunta significa, ou mesmo que a pergunta significa algo. (ibidem)

Metafísica do humano maquínico

Paralelamente à metafísica da máquina humanizada, existem narrativas do humano maquínico, segundo as quais o avanço tecnológico se dará para dentro do corpo humano, de modo que um “upload humano” – integração plena da mente em um contexto maquínico – seria o ponto de passagem de uma dimensão a outra.

Por fim, apresenta‑se um deboche da crença na vida eterna da autoria de John Horgan (2008), cético relativamente à ideia de singularidade:

Eu adoraria acreditar que estamos nos aproximando rapidamente da “singularidade”. Como o paraíso, a singularidade tecnológica vem em muitas versões, mas a maioria envolve o aprimoramento do cérebro biônico. Em primeiro lugar, nos tornaremos cyborgs, porque chips cerebrais incrivelmente poderosos vão alterar a nossa percepção, memória e inteligência e talvez até eliminar a necessidade de controles de TV irritantes. Eventualmente, abandonaremos completamente nossos seres de carne e osso e carregaremos nossas psiques digitalizadas em computadores. Vamos então morar felizes para sempre no ciberespaço [...] (Horgan, 2008; tradução das autoras)

Sendo assim, podemos questionar as narrativas acerca do futuro da IA que aceitam, sem muita contenda, a possibilidade de existência de máquinas autoconscientes ou de transposições da mente humana para outros suportes materiais, pensamento sintetizado por Hayles da seguinte forma: “a crença de que a informação pode circular, sem se modificar, por meio de diferentes substratos materiais” (1999: 1; tradução das autoras).

4. O Acesso Livre à literatura científica em Portugal: a situação actual e as perspectivas futuras

O atraso estrutural da ciência portuguesa, e o significativo esforço realizado por Portugal na modernização do seu sistema científico e de ensino superior, desde meados da década de 1990, podem também ser confirmados pela taxa de crescimento do número de publicações desde 2000, que foi uma das maiores da União Europeia.

Por outro lado, o acervo das bibliotecas portuguesas, especialmente de colecções de revistas científicas, era muito escasso e insuficiente

Em Março de 2008, a UMIC iniciou contactos com a Fundação para a Computação Científica Nacional (FCCN) e a Universidade do Minho para desenvolver um projecto de criação de um meta-repositório nacional e de um serviço de alojamento de novos repositórios.

Já no ano de 2009, para além da realização da 4.ª Conferência Open Access (Novembro de 2009), no âmbito do projecto RCAAP concretizaram-se diversas iniciativas e actividades das quais se destacam:

• ·         Criação do Repositório Comum, para instituições de ensino e investigação produtoras de literatura científica cuja dimensão ainda não justifica a criação de um repositório próprio.

A Directory of Open Access Journals (DOAJ), que reúne informação de 4.734 revistas OA de todo mundo, tem vindo a referenciar um número crescente de revistas de origem portuguesa na sua base de dados.

Em síntese, apesar das diferenças dos números apurados junto das principais fontes de informação, pode-se concluir que o número de revistas científicas de acesso livre publicadas em Portugal será próximo das três dezenas, o que representa uma percentagem significativa (provavelmente não inferior a 30%) do total das revistas científicas de publicação nacional.

Como se constata por estes números, no universo dos repositórios científicos portugueses, tem havido progressos significativos nos últimos anos, mas o grau de desenvolvimento tem sido diverso, variando de instituição para instituição, no geral a produção científica depositada nos repositórios ainda é baixa (estima-se menos de 10% do que é realmente produzido nas instituições). No que concerne aos tipos de documentos disponibilizados publicamente também se verifica alguma diversidade, na globalidade cerca de 44% são artigos científicos, 30% teses de doutoramento e dissertações de mestrado, 12% documentos resultantes de comunicações a congressos e conferências e 14% outros tipos.

Essa constatação esteve também na origem da produção no âmbito do projecto RCAAP, do “Kit de políticas Open Access” [8], um documento que reúne um conjunto de informações e recursos úteis para a formulação e implementação de políticas de Open Access nas instituições de investigação (em particular universidades) e entidades financiadoras.

Instituição	N.º de Docs.	Tipo de documentos							Politica Institucional de Auto‐Arquivo
		artigo	documento de conferência	livro & capítulo de livro	documento de trabalho	tese doutoramento	dissertação de mestrado	outro
Escola Superior de Educação de Paula Frassinetti	291	74%	‐	‐	2%	‐	1%	23%	Não
Hospitais da Universidade de Coimbra	578	92%	‐	2%	‐	‐	‐	6%	Não
Hospital do Prof. Doutor Fernando Fonseca	15	100%	‐	‐	‐	‐	‐	‐	Não
Instituto Gulbenkian de Ciência	26	100%	‐	‐	‐	‐	‐	‐	Não
Instituto Politécnico de Bragança	1217	58%	23%	6%	1%	3%	6%	2%	Sim
Instituto Politécnico de Castelo Branco	58	29%	50%	1%	‐	1%	5%	12%	Não
Instituto Politécnico de Leiria	151	22%	49%	1%	‐	3%	7%	18%	Não
Instituto Superior de Ciências do Trabalho e do Emprego	1110	64%	3%	3%	2%	4%	21%	3%	Sim
Instituto Superior de Psicologia Aplicada	87	89%	‐	‐	‐	11%	‐	‐	Não
Laboratório Nacional de Engenharia e Geologia	158	8%	71%	3%	‐	7%	4%	‐	Não
Repositório Comum*	451	10%	30%	9%	‐	‐	‐	51%	Não
Universidade Aberta	688	12%	10%	19%	‐	6%	48%	5%	Não
Universidade de Aveiro	2045	‐	‐	‐	‐	18%	82%	‐	Não
Universidade da Madeira	10	‐	‐	‐	‐	70%	30%	‐	Não
Universidade de Coimbra	6447	52%	‐	1%	5%	26%	8%	8%	Não
Universidade de Évora	373	55%	2%	9%	‐	3%	1%	30%	Não
Universidade de Lisboa	963	2%	1%	1%	‐	24%	69%	3%	Não
Universidade de Trás‐os‐Montes e Alto Douro	93	‐	‐	‐	‐	54%	46%	‐	Não
Universidade do Algarve	170	96%	1%	‐	‐	3%	‐	‐	Não
Universidade do Minho	8807	32%	41%	4%	2%	7%	10%	4%	Sim
Universidade do Porto	11508	27%	12%	1%	‐	15%	40%	5%	Sim
Universidade dos Açores	278	87%	1%	1%	‐	4%	4%	3%	Não
Universidade Fernando Pessoa	868	54%	‐	1%	‐	‐	9%	36%	Não
Universidade Nova Lisboa	881	22%	‐	3%	3%	13%	57%	2%	Sim
Universidade Técnica Lisboa	1176	20%       11%		2%	‐	8%	34%	25%	Não

Tabela 5: Repositórios científicos portugueses em estado de produção e agregados no portal RCAAP

CONCLUSÕES

Pelo que se observa, o universo da publicação científica em Portugal é relativamente pequeno, mas tem vindo a crescer nas últimas duas décadas.

5. O ACESSO ABERTO À INVESTIGAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO EM PORTUGAL: alcance e impacto

No quadro universitário português, e depois de uma primeira iniciativa de reunião das instituições científicas em torno da criação da Biblioteca do Conhecimento Online (B-on), tem especial impacto a criação do RepositoriUM na Universidade do Minho (UM), em 2003, e a declaração do Conselho de Reitores das Universidades Portuguesas (CRUP) sobre o “Acesso Livre (Open Access) à literatura científica”, em 28 de Novembro de 2006. Acompanhado pela definição de uma política interna de auto-arquivo, foi assumido como objectivo estratégico dos Serviços de Documentação desta Universidade em 2003 (inicia com 280 documentos) e configurou-se como um sistema de informação que armazena, preserva, divulga e dá acesso à produção intelectual da UM em formato digital, tendo como principais objectivos contribuir para aumentar o impacto da investigação desenvolvida na UM, aumentando a sua visibilidade e acessibilidade, preservar a memória intelectual da UM e facilitar a gestão da informação na UM.

Segue-se a criação, em 2006, do Repositório do ISCTE (com 300 documentos), e, em 2007, do Repositório Aberto da Universidade do Porto (com 800 documentos), do Repositório Científico da Universidade de Évora (com 200 documentos) e do Repositório Institucional da Universidade de Lisboa.

Já no âmbito do projecto RCAAP, foram criados e alojados no serviço SARI os Repositórios Institucionais da Universidade Aberta (UA), Universidade do Algarve (UALG), Universidade dos Açores (UAC), Universidade Técnica de Lisboa (UTL) e Hospitais da Universidade de Coimbra (HUC), apresentados publicamente a 16 de Dezembro de 2008, aquando do lançamento do portal RCAAP que, à data, agregava 13.100 documentos de 10 repositórios portugueses. Nos 38% em que o número de autores é superior, destaca-se o caso do Estudo Geral da UC que quase duplica o número de autores, face ao número de documentos, o que poderá estar associado ao facto de 72,7% da produção pertencer à Faculdade de Ciências e Tecnologia e à Faculdade de Medicina, sendo 59,7% dos documentos do repositório Artigos, indiciando a participação de mais do que um autor por documento, a par de 29,2% de Teses de doutoramento (o número de teses é, também, o mais elevado quando comparada esta categoria com os outros repositórios).

A produção científica na área da Ciência da Informação e o acesso aberto

Em Portugal, a literatura científica na área da Ciência da Informação pode considerar-se escassa e de produção muito recente. Se considerarmos que Portugal é um dos países do mundo onde mais cedo começou a haver formação profissional na área da Documentação e da Informação (o Curso Superior de Bibliotecário-Arquivista foi instituído em 188712) e onde essa formação foi, também precocemente, inserida no âmbito universitário (em 1911 o referido curso passou a integrar a Faculdade de Letras da Universidade de Lisboa13), seria lógico e natural que a investigação e a produção científica na área também se tivessem desenvolvido. Para além destes periódicos com carácter “oficial”, que foram o espelho da actividade biblioteconómica e arquivística em Portugal, durante várias décadas, não houve, até aos anos sessenta do século XX, qualquer outra publicação que se possa considerar da área da informação e da documentação. Com efeito, os Cadernos de Biblioteconomia e Arquivística, nascidos em 1963, constituíram um veículo importante no reforço da identidade profissional e estiveram na origem da criação, dez anos mais tarde, da associação profissional que, ainda hoje, é a organização mais representativa do sector da documentação e da informação em Portugal – a Associação Portuguesa de Bibliotecários, Arquivistas e Documentalistas.

Não consta, também, da SciELO (Scientific Electronic Library Online) Portugal, um repositório que abrange uma colecção seleccionada de periódicos científicos portugueses e que integra o projecto da FAPESP/BIREME (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, em parceria com o Centro Latino-Americano e do Caribe de Informação em Ciências da Saúde).

Dos indicadores de uso extraímos alguns dados relativos à análise de visitas ao periódico, a análise comparativa dos downloads por periódico e a análise do artigo de Cadernos BAD com mais downloads, assim como o índice de internacionalização e a média de consultas a artigos de Cadernos BAD por trimestre.

Outra produção científica em repositórios de acesso aberto

Apesar da diminuta dinâmica da investigação e dos correspondentes resultados publicados, importa, agora, fazer um breve diagnóstico da presença e do esforço de participação dos autores da área, bem como das universidades a que pertencem, no movimento do OA e no esperado aumento da acessibilidade e visibilidade da área. Destes só 7 integram produção na área da Ciência da Informação (CI/LIS), correspondendo a produção total na área a 0,5% do total geral de documentos depositados em todos os repositórios e representando os autores de CI 0,35% do total de autores. O caso do RIHUC é exemplificativo da produção de profissionais da área a exercerem funções na instituições e das preocupações com temas como o impacto da produção científica da sua instituição.

No que concerne aos tipos de documento ressalta a tipologia Artigo/comunicação em actas de conferência com 45,8% da produção (lidera a UM, seguida da UPorto), sendo de salientar o número de Dissertações de mestrado (maior produção da UPorto, 28, seguida da UA, 8, e ISCTE, 3) face ao ainda incipiente número de Teses de doutoramento29 e de Trabalhos académicos (categoria em que se incluem, por exemplo, as Provas de Aptidão Pedagógica e Capacidade Científica).

No que concerne aos acessos a abstracts e downloads, e à semelhança com o verificado nos depósitos, verifica-se uma tendência de crescimento entre os anos de 2003 e 2005, seguido de um ligeiro decréscimo em 2006 e de um forte aumento em 2007, coincidente com o máximo atingido nos depósitos, sucedendo-se um forte decréscimo em 2008, que parece manter-se no ano em curso e que é acompanhada pela tendência decrescente da média de acessos desde 2005.

- a possível falta de sensibilização de autores e editores para as vantagens e importância da disponibilização da sua produção em acesso aberto, apesar do reconhecimento da existência de obstáculos como a questão da propriedade intelectual;

Se ficou razoavelmente mapeada a situação dos repositórios universitários portugueses e a realidade editorial em CI, fica em aberto a continuidade desta análise, nomeadamente no que respeita à efectivação da política de acesso aberto e auto-arquivo, ao papel e protagonismo dos autores e ao impacto da sua produção e da própria área científica.

6. Referencial para a utilização de técnicas de inteligência artificial no futebol

Nuno Maria Monteiro Palmeiro

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Gestão de Informação

Com a crescente evolução da IA no nosso quotidiano e na evolução da sociedade humana (Liu et al., 2018), é relevante estudar e entender, cada vez mais, qual é o impacto desta tecnologia no desporto mais popular do mundo. Atualmente, a tecnologia já faz a diferença no dia a dia dos clubes, como, por exemplo, o 360o LAB do Sport Lisboa e Benfica ou o SAP Sports One da seleção nacional da Alemanha. Um exemplo do acompanhamento da evolução para os fãs é o novo estádio do Tottenham Hotspur ou o do Sacramento Kings, construídos com a vanguarda da tecnologia, com o objetivo de levar cada vez mais pessoas ao estádio, para viverem experiências inesquecíveis e incomparáveis que só poderão ser experimentadas em estádios tecnologicamente desenvolvidos, com a possibilidade de, caso seja necessário, serem atualizados diariamente. Deste modo, será possível compreender em que ponto nos encontramos do desenvolvimento deste tipo de tecnologias, verificando-se também de que modo a sua utilização é encarada, do ponto de vista dos profissionais ligados ao futebol, nomeadamente, em sistemas que permitam melhorar a performance dos atletas e das equipas, providenciar experiências diferenciadas aos fãs e facilitar a justiça e transparência no futebol. As instituições desportivas que identificarem quais as ferramentas mais adequadas a cada um dos aspetos: tático, técnico, físico, psicológico, de treino, do jogo, da formação, da observação, entre outros, serão aqueles que terão vantagem a priori, pois terão à sua disponibilidade a maior quantidade de informação possível que caberá aos treinadores pôr em prática no campo. Provavelmente, o desenvolvimento do jornalismo e o aumento da participação da interação entre a equipa/ o clube e os adeptos levará ao crescimento da satisfação do público, no estádio e em casa, aumentando assim a sua lealdade. A representação local é cada unidade simples que representa diretamente um aspeto do mundo e a representação distribuída é cada unidade elementar que pode estar ligada a mais do que um aspeto do mundo, podendo várias unidades ser usadas para representar um dado aspeto do mundo. Este tipo de tecnologias tem vindo a ter influência no desempenho dos atletas, melhorando toda a análise das características físicas e psicológicas dos atletas, na experiência dos fãs, através da personalização das experiências e da rápida disponibilização automática dos melhores momentos de uma partida, e na justiça desportiva, através do apoio aos árbitros, proporcionando assim uma maior verdade desportiva e reduzindo a taxa de erro nas decisões de maior dificuldade. Em seguida, apresentam-se alguns exemplos ilustrativos da capacidade e influência das tecnologias de IA que já evidenciam as vertentes do desempenho, da experiência dos fãs e da arbitragem no desporto.

A melhoria da experiência dos fãs

Wimbledon Messenger

A Inteligência Artificial está a ter impacto no desporto, não só na ótica do desempenho, mas também na da experiência dos fãs, mostrando-se cada vez mais importante na satisfação dos fãs durante os jogos ou eventos desportivos. Outra das inovações do piso é a tecnologia do estádio que permite um crescimento perfeito do relvado, de modo a que se tenha a máxima qualidade em todos os jogos, possibilitando esta tecnologia que se evacue a água mais rapidamente, em caso de chuva ou, se for necessário, fornecer mais oxigénio ao terreno.

Sacramento Kings

Os Sacramento Kings (NBA) são uma das equipas desportivas que mais investiu na inovação tecnológica, sendo a sua arena, Golden 1 Center, uma das mais desenvolvidas do planeta (Kasler, 2016). A tecnologia utilizada no GDS é um microchip que é introduzido no interior da bola, comunicando com o árbitro através do seu auricular, emitindo um som caso a bola ultrapasse a linha de golo na sua totalidade, resolvendo assim também o problema dos “golos fantasmas” (Chakraborty, 2018). A Design Science tem a responsabilidade da conceção e da validação de futuros sistemas, através da sua criação, da recombinação ou da alteração de produtos, software, processos e métodos, para o aperfeiçoamento das situações existentes.

Na etapa “Problem Awereness”, tendo em vista a compreensão dos próximos passos a tomar na criação dos artefactos necessários para os clubes de topo, foram analisadas as tecnologias da IA, com o objetivo de compreender qual a realidade do futebol profissional, no âmbito da implementação das ferramentas e dos métodos utilizados, tendo sido feita a identificação das necessidades dos clubes de topo do futebol profissional.

7. REFERENCIAL PARA A UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO FUTEBOL

PRESSUPOSTOS

Utilizando como base a revisão da literatura que foi feita, sobre o desporto, o futebol profissional, os desafios do futebol moderno, a inteligência artificial e as suas áreas, e os sistemas de informação utilizados no desporto, é possível estabelecer como pressupostos que as tecnologias utilizadas no futebol devem respeitar o seguinte:

Desempenho

  

Ser focado no desenvolvimento dos métodos de treino, permitindo melhorar o desenvolvimento da capacidade dos jogadores. Seja na facilitação da visão ou comunicação dos adeptos, seja na adaptação e personalização das experiências ou, mesmo, na avaliação das condições do relvado, levarão a um aumento da procura por parte dos fãs, aumentando assim as receitas dos clubes. Começando pelas que já são utilizadas atualmente, poderemos encontrar exemplos como os seguintes:

1.    Football Manager

A observação e simulação do desenvolvimento dos jogadores também demonstrou várias vezes uma boa percentagem de acerto, podendo assim facilitar a compreensão do desenvolvimento das jovens promessas do futebol. Permitirá também ter uma melhor noção da qualidade do passe, do remate, do posicionamento, da velocidade, entre outros.

Guião de entrevista

O objetivo das entrevistas foi validar as recomendações, compreender as futuras necessidades do futebol e quais as tecnologias mais apropriadas para suprir essas necessidades, através de duas visões distintas: uma mais desportiva e relativa à qualidade do jogo, outra mais tecnológica, acerca do potencial e da limitação das tecnologias.

Futebol
Tecnologias	Identificar as tecnologias de IA que poderão ser potenciadas no futebol
Opinião acerca da Tecnologia vs. Futebol	Saber a opinião sobre a introdução das tecnologias de IA no futebol
Tecnologias recomendadas	Sugerir possibilidades de introdução de IA no futebol e saber a opinião
Feedback e sugestões

Figura 14 – Guião para Entrevistados da Área do Futebol

IA
Áreas estudadas	Identificar quais as áreas de IA que pensa terem utilidade no futebol
Opinião acerca da IA vs. Futebol	Saber a opinião sobre a introdução das tecnologias de IA no futebol
Tecnologias recomendadas	Sugerir possibilidades de introdução de IA no futebol e saber a opinião
Feedback e sugestões

Figura 15 – Guião para Entrevistados da Área da IA

4.3.3 Execução e análise de resultados

O grupo de entrevistados foi composto por M. B., professor universitário da área de BI, L. N., com um cargo de liderança num dos maiores clubes portugueses, J. L., que pertenceu aos quadros da Federação Portuguesa de Futebol durante vários anos, trabalhando com a equipa sénior e os escalões de formação e S. S., professora universitária da área de Sistemas de Informação. As entrevistas seguiram o guião previsto. Na parte da realidade aumentada, é provavelmente possível, com um telemóvel, filmar os jogadores, dependendo do tipo de aparelho que esteja a ser utilizado, fazer coisas como clicar no jogador e aparecerem informações e dados do jogador. Uma coisa tão simples como fazer uma análise dos resultados do que aconteceu em jogos passados com a mesma equipa, com as mesmas condições, uma tentativa de reconhecer padrões do que levou ao sucesso ou não naquele jogo, podem ajudar bastante no suporte da decisão de um treinador. Os patamares de competitividade do futebol de topo são de um nível de pressão físico, técnico, tático e psicológico extremamente elevado, portanto, tudo aquilo que puder potenciar uma otimização do que cada jogador consegue em cada momento, em função das suas características físicas, da forma em que se encontra e do seu estado psicológico, que influencia o seu compromisso, entrega e atitude. A introdução da tecnologia é benéfica para o futebol, pois com o passar do tempo temos verificado que a utilização da tecnologia tem aprimorado e aproximado os desportistas do seu limite. As áreas de futebol com maior necessidade de desenvolvimento de tecnologia, é o desempenho individual e, na parte tática, de análise de adversários e não na tática interna, a tecnologia pode dar um contributo grande, pois estudar os dispositivos táticos dos adversários é sempre uma mais-valia, apesar da imprevisibilidade do futebol, pois cada jogo é um jogo, com a criatividade, o ânimo, estado de espirito, forma física e individualismo. Da linha da frente para o lado contrário do campo, o pensamento do jogador deve ser livre. Duas referências da área da IA, com um vasto conhecimento das diferentes áreas da IA, e duas referências no futebol de topo, com passagem pela Federação Portuguesa de Futebol e pelo Sport Lisboa e Benfica. No campo da arbitragem, foi possível compreender que a aplicação das tecnologias de IA no futebol é algo de positivo, caso não interfira na qualidade do espetáculo, ou seja, não interrompa o fluxo do jogo. Apesar de dividir opiniões, acerca do sucesso da sua implementação, existem tecnologias de IA que já provaram que será possível tornar o jogo mais justo e facilitar a decisão do árbitro principal, sem influenciar a cadência e fluidez do jogo, mantendo, assim, a sua mística essencial. O número de entrevistas não demonstra em concreto a realidade dos clubes de topo e do panorama da elite do futebol, dificultando a possibilidade de mostrar a total realidade dos clubes e do futebol. Durante a “Avaliação e discussão” do referencial, nem sempre houve um vasto conhecimento do funcionamento das duas áreas, o que levou a uma necessidade de adaptação do conteúdo das entrevistas às perguntas da investigação.

8. Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações

O campo da inteligência artificial vai ainda mais além: ele tenta não apenas compreender, mas também construir entidades inteligentes. A inteligência artificial sistematiza e automatiza tarefas intelectuais e, portanto, é potencialmente relevante para qualquer esfera da atividade intelectual humana.

Quando se fala de Inteligência Artificial, é difícil defini-la, mas ao longo do tempo ela seguiu quatro linhas de pensamento:

Historicamente, todas as quatros dimensões para o estudo da inteligência artificial têm sido seguidas.

Filosofia

Para Russel e Norvig (2004), os filósofos já muito antes dos computadores procuravam a resposta para o funcionamento da mente humana, o mesmo objetivo da inteligência artificial. Por questões de éticas de seu trabalho, a maior parte dos pesquisadores de IA assume em princípio a hipótese de IA fraca, e não se preocupam com a hipótese da IA forte.

História da Inteligência Artificial

Segue adiante um resumo da história da Inteligência Artificial que deu início nos meados da década de 50 e hoje, suas áreas têm revolucionado o mundo da tecnologia.

A Geração da Inteligência Artificial (1943-1955)

Pode-se dizer que o primeiro grande trabalho reconhecido como IA foi realizado por Warrem Macculloch e Walter Pitts (1943). De acordo com Russell e Norvig (2004), eles se basearam em três fontes: “o conhecimento da fisiologia básica e da função dos neurônios do cérebro, uma análise formal da lógica proposicional criada por Russell e Whitehead e a teoria da computação de Turing”. O computador passará no teste se um interrogador humano, depois de propor algumas perguntas por escrito, não conseguir descobrir se as respostas escritas vêm de uma pessoa ou não.

O seminário não trouxe muitas novidades no campo da IA, contudo, apresentou os personagens mais importantes da história. “Nos vinte anos seguintes, o campo seria dominado por essas pessoas e por seus alunos e colegas do MIT, da CMU, de Stanford e da IBM” (RUSSELL; Em 1969, a Universidade de Stanford desenvolveu o programa DENDRAL para desenvolver soluções capazes de encontrar as estruturas moleculares orgânicas a partir da espectrometria de massa das ligações. Nos últimos anos, houve uma revolução no trabalho em Inteligência Artificial, tanto no conteúdo quanto na metodologia. Agora, é mais comum usar as teorias existentes como bases, em vez de propor teorias inteiramente novas, fundamentar as afirmações em teoremas rigorosos ou na evidencia experimental rígida, em vez de utilizar como base a intuição e destacar a relevância de aplicações reais em vez de exemplo de brinquedos (RUSSELL; NORVIG, 2004).

Aplicações da Inteligência Artificial

A inteligência artificial é um ramo da Ciência da Computação cujo interesse é fazer com que os computadores pensem ou se comportem de forma inteligente.

Vale destacar algumas aplicações desenvolvidas por esse sistema que podem ser assim explicitadas:

Sistemas Especialistas

Um Sistema Especialista é uma importante área da IA, desenvolvido a partir das necessidades de processamento das informações não numéricas, um sistema especialista é capaz de apresentar conclusões sobre um determinado tema, desde que devidamente orientado e alimentado.

milhão de unidades instaladas em todo o mundo e sua utilização esta focada no ramo industrial (RUSSELL; NORVIG, 2004).

O campo da robótica não se limita apenas aos três tipos citados acima, existem também os dispositivos protéticos (membros artificiais para seres humanos), ambientes inteligentes (casas superequipadas de sensores e efetuadores) e sistemas com vários corpos, nos quais a ação robótica é alcançada por enxames de pequenos robôs cooperativos (STAIRS; REYNOLDS, 2006).

A visão aumenta a capacidade dos robôs e com isto facilita a tomada de decisões com base na entrada visual, também são usados desde sistemas biométricos para reconhecimento de íris até na análise de peças defeituosas em linha de montagem, mas vai demorar até que um sistema possa “ver” e tirar conclusões do mundo humano (STAIRS; REYNOLDS, 2006).

Considerações Finais

A inteligência artificial é um campo que está sendo pesquisado e aprimorado em grande escala nos últimos anos, além das áreas citadas acima, a IA faz parte de muitas outras áreas. Outro grande exemplo da utilização da IA é no mundo dos games e jogos eletrônicos, linguagens com PROLOG e LISP, aplicam seus conceitos em algoritmos cada vez mais inteligentes e nos jogos mais reais a máquina simula os acertos e erros de quem está por trás de tudo isso, os controladores humanos. A IA ainda é tabu dependendo do assunto abordado, ainda não se sabe se o homem vai ser capaz de criar a real inteligência artificial, ou ao menos desvendar os princípios do cérebro humano que é a base sua criação.

9. Fundamentos da Realidade Aumentada

Diferentemente da realidade virtual, que transporta o usuário para o ambiente virtual, a realidade aumentada mantém o usuário no seu ambiente físico e transporta o ambiente virtual para o espaço do usuário, permitindo a interação com o mundo virtual, de maneira mais natural e sem necessidade de treinamento ou adaptação. Assim, a realidade virtual e a realidade aumentada permitem ao usuário retratar e interagir com situações imaginárias, como os cenários de ficção, envolvendo objetos reais e virtuais estáticos e em movimento.

Realidade Misturada

A realidade aumentada está inserida num contexto mais amplo, denominado realidade misturada. Caracterização de Realidade Misturada A realidade misturada pode ser definida como a sobreposição de objetos virtuais tridimensionais gerados por computador com o ambiente físico, mostrada ao usuário, com o apoio de algum dispositivo tecnológico, em tempo real. Assim, ao misturar cenas reais com virtuais, a realidade misturada vai além da capacidade da realidade virtual concretizar o imaginário ou reproduzir o real. No ambiente da realidade misturada, a realidade aumentada ocorre, quando objetos virtuais são colocados no mundo real.

A realidade aumentada e a virtualidade aumentada são casos particulares da realidade misturada, mas geralmente o termo realidade aumentada tem sido usado de uma maneira mais ampla. A realidade aumentada usa técnicas computacionais que geram, posicionam e mostram objetos virtuais integrados ao cenário real, enquanto a virtualidade aumentada usa técnicas computacionais para capturar elementos reais e reconstruí-los, como objetos virtuais realistas, colocando-os dentro de mundos virtuais e permitindo sua interação com o ambiente. O ambiente de realidade aumentada utiliza recursos de multimídia, incluindo imagem e som de alta qualidade, e recursos de realidade virtual, incluindo a geração de imagens dos objetos virtuais e a interação em tempo real. Uma comparação entre realidade virtual e realidade aumentada pode ser sintetizada da seguinte maneira:

·         Realidade virtual trabalha unicamente com o mundo virtual;

·         Realidade aumentada possui um mecanismo para combinar o mundo real com o mundo virtual.

Realidade Aumentada

O termo realidade aumentada foi muito difundido, sendo muitas vezes usado no lugar de realidade misturada. A realidade aumentada pode ser definida de várias maneiras:

•  é uma particularização de realidade misturada, quando o ambiente principal é real ou há predominância do real;

1. é o enriquecimento do ambiente real com objetos virtuais, usando algum dispositivo tecnológico, funcionado em tempo real.

Virtualidade Aumentada

A virtualidade aumentada pode ser definida como uma particularização da realidade misturada, quando o ambiente principal é virtual ou há predominância do virtual.

Sistemas de Realidade Misturada

A realidade misturada, abrangendo, tanto a realidade aumentada quanto a virtualidade aumentada, pode ser classificada de acordo com suas diversas formas de visualização [Milgran, 1994]:

a)    realidade aumentada com monitor (não imersiva) que sobrepõe objetos virtuais no mundo real;

b)    realidade aumentada com capacete (HMD) com visão óptica direta (see-though);

c)    realidade aumentada com capacete (HMD) com visão de câmera de vídeo montada no capacete;

d)    virtualidade aumentada com monitor, sobrepondo objetos reais obtidos por vídeo ou textura no mundo virtual;

e)    virtualidade aumentada imersiva ou parcialmente imersiva, baseada em capacete (HMD) ou telas grandes, sobrepondo objetos reais obtidos por vídeo ou textura no mundo virtual;

f)     virtualidade aumentada parcialmente imersiva com interação de objetos reais, como a mão, no mundo virtual.

O projeto 3D Live [Prince, 2002] apresenta um processo de captura de conteúdo 3D para uso em sistemas de realidade aumentada.

Tipos e Componentes de um Sistema de Realidade Aumentada

A realidade aumentada pode ser classificada de duas maneiras, dependendo da forma que o usuário vê o mundo misturado.

Hardware

O hardware de realidade aumentada pode usar dispositivos de realidade virtual, mas tende a não obstruir as mãos, que devem atuar naturalmente no ambiente misturado. Como suporte em tempo real, o software de realidade aumentada deve promover o rastreamento de objetos reais estáticos e móveis e ajustar os objetos virtuais no cenário, tanto para pontos de vista fixos quanto para pontos de vista em movimento.

Software

Como suporte em tempo real, o software de realidade aumentada deve promover o rastreamento de objetos reais estáticos e móveis e ajustar os objetos virtuais no cenário, tanto para pontos de vista fixos quanto para pontos de vista em movimento. Da mesma maneira que a linguagem VRML é considerada um dos recursos mais populares da realidade virtual, o ARToolKit é considerada um dos recursos mais populares da realidade aumentada.

Interação em Ambientes de Realidade Aumentada

Inicialmente, os sistemas de realidade aumentada enfatizaram a visualização, sem preocupar-se como os usuários iriam interagir com esses sistemas.

Dispositivos de Realidade Misturada

A maioria dos dispositivos de realidade virtual pode ser usada em ambientes de realidade misturada, exigindo adaptações em alguns casos.

Aplicações de Realidade Misturada

Da mesma maneira que a realidade virtual, a realidade misturada pode ser aplicada às mais diversas áreas do conhecimento, em muitos casos com vantagens adicionais por potencializar os ambientes reais.

Comparação de Realidade Aumentada com Realidade Virtual

A realidade aumentada e a realidade virtual podem ser inseridas num diagrama que considera a dimensão da artificialidade e a dimensão do espaço [Benford, 1998].

Ambos os casos tratam de objetos gerados por computador, mas, no mundo físico, a realidade aumentada está ligada com a realidade física, enquanto a realidade virtual refere-se ao sentido de telepresença. Assim, pode-se comparar realidade aumentada com realidade virtual [Bimber, 2004], levando-se em conta que:

- a realidade aumentada enriquece a cena do mundo real com objetos virtuais, enquanto a realidade virtual é totalmente gerada por computador;

- no ambiente de realidade aumentada, o usuário mantém o sentido de presença no mundo real, enquanto que, na realidade virtual, a sensação visual é controlada pelo sistema;

- a realidade aumentada precisa de um mecanismo para combinar o real e o virtual, enquanto que a realidade virtual precisa de um mecanismo para integrar o usuário ao mundo virtual.

Processamento da Realidade Aumentada

Um sistema de realidade aumentada possui vários módulos de processamento para tratar os aspectos de realidade virtual e do mundo real, que realizam a junção dos mundos e asseguram a interação do usuário e a interação entre objetos reais e virtuais.

Realidade Aumentada e Simulação

A realidade aumentada pode ser usada para visualizar dados e comportamentos de uma simulação, colocados no ambiente físico do usuário.

Usando Simulação em Sistemas de Realidade Aumentada

Um dos objetivos da realidade aumentada é inserir objetos virtuais no mundo real, criando a ilusão de que todo o cenário é real.

Usando Realidade Aumentada para Visualização de Dados e Comportamentos da Simulação

A realidade aumentada pode levar o ambiente simulado, seus dados e seu comportamento para o espaço do usuário, permitindo sua manipulação com: as mãos, ferramentas simples ou comandos multimodais.

Inteligência artificial e medicina artificial Intelligence and medicine

Dados de pacientes podem ser coletados seja diretamente de prontuários médicos eletrônicos, seja por meio da digitação de informações de anamnese, de exame clínico do paciente, exames complementares, evolução da enfermidade e medicamentos prescritos e usando algoritmos definidos e que podem ser atualizados com a análise desses dados e propor diagnósticos diferenciais de enfermidades, com as respectivas probabilidades de ocorrência. Recente trabalho selecionou quatro sistemas, após eles terem analisado dados de 20 casos clínicos apresentados no New England Medical Journal e no Medical Knowledge Self Assessment Program (MKSAP) do American College of Physicians, que visa avaliar os conhecimentos de medicina interna de estudantes do terceiro ano de Medicina de escolas dos EUA. Recente trabalho analisa a adoção de sistemas de apoio à decisão clínica para melhorar a acurácia da medicina, considerando o aumento da carga de trabalho de médicos em emergências e clínicas de família. Em 2009, verificou-se que 32% dos erros médicos nos EUA resultavam da diminuição do tempo de interação do médico com os pacientes, produzindo diagnósticos equivocados, não reconhecimento da urgência ou piora da evolução do paciente que demandariam prescrever ou realizar ações pertinentes. Mesmo em hospitais que disponham de prontuários médicos eletrônicos, com a possibilidade de melhor coleta de dados, admite-se que 78,9% dos erros médicos estariam relacionados a problemas na relação médico-paciente, exame clínico deficiente, falha de avaliação dos dados do paciente ou falta de exames que comprovassem a hipótese diagnóstica. A tomada de decisão em medicina depende, essencialmente, da proposta de hipóteses diagnósticas sugeridas pelo médico após colher e avaliar dados sobre os problemas de saúde de um paciente. O problema da perda de confidencialidade dos dados armazenados tem sido ressaltado e deve ser sempre discutido, mas sistemas de saúde, como o NHS da Inglaterra, indicam que o benefício da troca de experiências excede problemas eventuais decorrentes da quebra de confidencialidade. Duas das mais importantes experiências no uso de IA em vários campos, inclusive medicina, são a plataforma Watson Health, da IBM, e o Deep Mind, da Inglaterra, que processam informações armazenadas na “nuvem” de oncologia e de avaliação de risco e evolução de pacientes. Pesquisadores da IBM, usando redes neurais, conseguiram obter uma acurácia de 86% no diagnóstico de retinopatia diabética feito em 35 mil imagens de retina acessadas através da tecnologia EyePACs da IBM de identificação de lesões e outros sinais observados em vasos sanguíneos. No Brasil, em 2016, a Fiocruz criou o Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs), buscando integrar dados de saúde e políticas sociais de mais de cem milhões de brasileiros contemplados no Programa Bolsa Família e outros programas de proteção social numa única base de dados, mas preservando a confidencialidade desses dados. Essa iniciativa deverá ser o começo de um programa de integração de dados sobre as condições de saúde de indivíduos e da população do País. Em trabalho recente, Mukherjee1 relata a experiência de Sebastian Thrun, da Universidade de Stanford, que armazena, numa rede neural de computação, 130 mil imagens de lesões da pele classificadas por dermatologistas. Um sistema único e padronizado de dados em saúde poderia ser o trunfo essencial a garantir a qualidade da atenção prestada em saúde no Brasil. A obtenção de dados colhidos no Datasus com o fim de pagar contas hospitalares e que seriam processados, eventualmente, no sistema de computação do Cidacs-Fiocruz poderia iniciar um programa de racionalização e melhoria da atenção médica no País, seja pelo conhecimento da frequência de ações adotadas para resolver casos clínicos e custos envolvidos, seja pela possibilidade de verificar os resultados dos procedimentos realizados e tratamentos prescritos, evitando recorrências e sugerindo ações preventivas. Dados de notificações de doenças processados tempestivamente pela vigilância em saúde permitem estudar não só o diagnóstico desses casos, como os desvios em sua evolução, prever a possibilidade de surtos e epidemias, e propor as medidas necessárias de prevenção e proteção da saúde da população. Big data que agregam informações sobre saúde, determinantes genéticos de doenças, estudos de órgãos, células, moléculas, e até átomos, de mecanismos de transcrição e repressão do DNA e como modificá-los, de proteínas e metabólitos e a interação de indivíduos com o ecossistema ensejam um conhecimento de possíveis agravos à saúde do indivíduo e da população e como controlá-los e resolvê-los. No Brasil, o Fleury Medicina e Saúde é o primeiro parceiro da unidade IBM Watson em Saúde na América Latina25, iniciando, sobretudo, estudos com o Watson Genomics para auxiliar médicos a identificar medicamentos e ensaios clínicos relevantes com base em alterações genômicas de um indivíduo e dados extraídos da literatura médica. A disponibilidade de sistemas de apoio à decisão clínica com grande acurácia, o uso de dispositivos vestíveis/corporais (wearable devices), o aumento exponencial da capacidade de armazenar e processar dados de pacientes e da população (big data) são fatos que já se integraram à realidade em muitos países. O sistema de computação Deep Mind inglês, recentemente adquirido pela Google, processa atualmente 1,6 milhão de prontuários de pacientes atendidos nos hospitais do Serviço Nacional de Saúde da Inglaterra (NHS), buscando desenvolver uma nova geração de sistemas de apoio à decisão clínica, analisando dados desses pacientes e gerando alertas sobre a sua evolução, evitando medicações contraindicadas ou conflitantes e informando tempestivamente os profissionais de saúde sobre seus pacientes. O processamento de um grande volume de informações em saúde permitirá melhorar a compreensão da gênese, diagnóstico e tratamento de problemas de saúde não só do indivíduo, como da população.

10. Inteligência Artificial, Tecnologias Informacionais e seus possíveis impactos sobre as Ciências Sociais* SOCIOLOGIAS58 DOSSIÊ TOM DWYER**

Introdução

O advento de revolução informacional nas Ciências Sociais, por colocar professores, pesquisadores e alunos em contato com um amplo universo de informações, ameaça os defensores do obscurantismo e, talvez por isso, do mesmo modo que a generalização da alfabetização no passado, seja tão combatida.

Tecnologias de busca e classificação

Neste texto, pretendo concentrar-me sobre as ramificações do desenvolvimento da inteligência artificial para as ciências sociais em geral, e, de maneira mais específica, para a Sociologia. Não apenas uma parte do suor e da chatice deste tipo de pesquisa é eliminado, mas também a qualidade da pesquisa aumenta porque permite comparações sistemáticas a serem feitas (sem gastos excessivos de tempo e recursos) de modo a testar noções e hipóteses. Assim, uma pesquisa que, no passado, consumia grandes recursos humanos de assistentes de pesquisa trabalhando em tarefas bastante repetitivas, pode agora ser feita por um pesquisador que sabe manipular certos programas de computação, que tem uma boa intuição sociológica e compreensão da construção de teoria. Em segundo lugar, a crescente informatização de registros e outros dados sobre múltiplos aspectos da vida social transforma a estrutura básica do sistema de aprendizagem em ciências sociais. Se usa a expressão para se referir aquele ramo da ciência da computação que cuida do desenvolvimento de sistemas dotados com tais capacidades (Encyclopaedia Britannica). A idéia da aplicação de técnicas de inteligência artificial (IA) à análise do mundo social começou a se cristalizar em meados da década de 80, quando um congresso na Inglaterra resultou na publicação do livro Ação Social e Inteligência Artificial de Gilbert e Heath (1985). O modelo tradicional de IA é construído na base da idéia de que uma pessoa age como indivíduo dentro do mundo, e não de uma pessoa dentro de um sistema de interações sociais, que existe dentro do mundo. Ou seja, há uma contribuição da sociologia para o desenvolvimento de técnicas de IA em algumas áreas da ação humana. No seu último livro, Sherry Turkle conta um pouco da história da penetração desta tecnologia dentro da psicoterapia, e os argumentos dos desenvolvedores a respeito do programa ELIZA (que ocorreram entre o final dos anos 70 e meados dos anos 80). Experimentos já estão demostrando a validade das respostas obtidas com esta abordagem (Featherman, 2000), e, para Bainbridge (1999), uma grande vantagem da adoção dessa técnica é a redução de custos da pesquisa. Hoje é possível fazer análises assistidas por computadores, que sejam comparativas tanto no tempo quanto no espaço, análises que examinam muitas dimensões não apenas da vida política e social mas também intelectual. Por exemplo, o fato de que bibliografias de artigos e livros possam ser digitalizadas permite o mapeamento, através da análise de citações, dos ‘colégios invisíveis’ que sustentam as carreiras e o desenvolvimento intelectual dos autores (Baldi, 1998). Essas tecnologias ainda estão em fase de desenvolvimento, a generalização de seu uso depende não apenas da capacitação de professores e técnicos, mas também da resolução de vários de seus conhecidos problemas e do alcançe de um certo nível de aceitação no meio acadêmico. * A extensão do olhar humano Em Vigiar e Punir, Michel Foucault escreve a respeito da importância da extensão do raio de visão humana para a formação de mecanismos de controle social. Ele demonstra a pertinência desta idéia com referência ao Panoptican desenvolvido por Bentham no qual, a partir da arquitetura, uns poucos observadores conseguem supervisionar as atividades de um grande número de pessoas sem, no entanto, serem visíveis. Na Wired, a revista cultural da sociedade de informação, Brin especula que, se todos os cidadãos tiverem acesso em tempo real às imagens geradas por essas câmeras - haverá uma democratização do controle do sistema de controle social (Brin, 1996 ). Ou seja, em vez de dupla reflexividade, haveria um duplo Panoptican, com os cidadãos observando o trabalho dos agentes policiais, e, ao mesmo tempo, os cidadãos teriam acesso às mesmas imagens da rua, da porta de casa ou do shopping observadas pelos policiais. A pergunta que se coloca é qual é a importância da existência dessas imagens para pesquisadores em Ciências Sociais? O segundo passo é estimular grupos de alunos e pesquisadores a ter vontade de analisar a sociedade a partir de suas ‘observações da realidade social’ assistidas por computadores e estimular tanto o treinamento técnico quanto a formação teórica dos membros desses grupos. Limite de onde é possível enxergar a sombra do uso dessas tecnologias que sejam visuais, de áudio ou de texto, por agências de controle social, que agirão de maneira incompatível com os princípios da democracia e respeito à privacidade. Em outras áreas, a internet está fazendo uma importante incursão, como demonstrei no começo deste texto, permitindo aos alunos ter fácil acesso a dados atualizados e, assim, contribuindo não apenas para a transformação da relação professor-aluno, mas também do acesso a informações. A compreensão do mundo se desenvolve a partir da capacidade de processar e interpretar informações, dentro de uma construção teórica que tem legitmidade científica (a referência à noção de ciência visa excluir qualquer diálogo com falsas ciências tais como a astrologia e com ideologias que são travestidas de ciências). Examinei alguns softwares e projetos, frutos da sociedade de informação, que alavancarão transformações na maneira como se faz Ciências Sociais: no ensino, na pesquisa e na teorização. Uma coisa é certa: as qualificações dos cientistas sociais vão ter de mudar para poder incorporar essas tecnologias, será necessário inclusive que as Ciências Sociais desenvolvam uma relação mais estreita com as ciências da computação, pois seus pesquisadores precisam de nós para desenvolver produtos tais como IA, e muitas vezes, vamos precisar trabalhar juntos para podermos usar as tecnologias informacionais para analisar o mundo social.