Código 31: revista de informação, comunicação e interfaces

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM BIBLIOTECAS E UNIDADES DE INFORMAÇÃO

2024-05-14T09:44:02-03:00

A aplicação da IA nas bibliotecas e unidades de informação não é mais uma mera especulação, mas uma realidade que está transformando a maneira como interagimos com o conhecimento e como as bibliotecas servem à sociedade. O impacto da IA nas bibliotecas é significativo e multifacetado. Nesse contexto, este artigo explora duas dimensões específicas: o seu impacto na produção científica e o seu papel na promoção de atividades de ação cultural, especialmente nas bibliotecas públicas. Ambos os aspectos apresentam oportunidades e desafios inovadores. A aplicação da IA na produção científica representa um marco transformador, que abrange desde a formulação da hipótese de pesquisa pelo cientista até a divulgação no fluxo de produção científica. No âmbito das bibliotecas públicas, a IA transcende seu papel como uma mera ferramenta, emergindo como um catalisador para a criação de atividades culturais enriquecedoras e personalizadas.

A INTEGRAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA BIBLIOTECONOMIA

2024-05-07T20:51:06-03:00

A integração da Inteligência Artificial na Biblioteconomia oferece um potencial significativo para aprimorar serviços e produtos, tal como na promoção ao acesso a informação. No entanto, tornou-se crucial abordar os desafios éticos e de segurança da informação, as práticas associadas ao papel do profissional bibliotecário nessa nova Era e a implementação de práticas que assegurem o uso responsável da tecnologia, propiciando vantagens para a comunidade bibliotecária e seus usuários. O objetivo deste artigo buscou avançar na discussão sobre o impacto e a aplicação de prática da IA no campo da Biblioteconomia, destacando os atuais desafios enfrentados e as oportunidades proporcionadas por essa fusão. Para sua construção fez uso da literatura científica sem a intensão de esgotar o seu conteúdo. Através de reflexões foi possível organizar os fundamentos e as aplicações de IA no modelo apesentado pelos autores Monard e Baranauskas (2000) incorporando a Biblioteconomia nesse modelo, e reforçar o papel da Biblioecnomia na IA, bem como a contribuição da IA nas atividades executadas no ambiente das bibliotecas.

OS DESAFIOS VENCIDOS E A VENCER NOS MODELOS DE LINGUAGEM

2024-05-01T10:18:38-03:00

A tecnologia exerce um papel fundamental na tomada de decisão humana. Com o intuito de minimizar os riscos e aumentar a assertividade das escolhas, pesquisadores do mundo inteiro se debruçaram sobre modelos matemáticos que elevassem o controle sobre este processo. Estes modelos foram a semente das redes neurais nos anos de 1940. A coleta e a geração automática de dados, originou o Big Data, definindo o que conhecemos como Machine Learning. Ou seja, a própria máquina aprende com os resultados, sem a necessidade da intervenção humana para aprimorar o modelo. A combinação da linguística com modelos estatísticos permite que os computadores não só compreendam o significado das palavras, mas assimilem sentimentos e intenções. Até as redes neurais, os algoritmos de inteligência artificial eram um conjunto de regras e códigos baseados na matemática e na estatística sendo, portanto, modelos universais. Porém, os modelos de linguagem são formados por parâmetros que definem o significado das palavras, em diferentes idiomas, e pela estrutura da linguagem. Ao se predispor a assimilar sentimentos e intenções, o uso da PLN ultrapassa a hermenêutica, sendo necessário uma exegese dos textos. A partir de uma revisão narrativa o objetivo deste artigo é mostrar como chegamos à tecnologia GPT (Generative Pre- trained Transformer) e seus desafios futuros. O segmento jurídico será utilizado como um exemplo sobre a influência do léxico e quais os fatores limitantes para o uso da IA Generativa, por outro lado será apresentado os benefícios da IA Preditiva.

A ELABORAÇÃO DE SISTEMAS DE ORGANIZAÇÃO DO CONHECIMENTO POR IAS GENERATIVAS

2024-05-01T10:27:53-03:00

Sistema de organização do conhecimento é a denominação utilizada para se referir a linguagens criadas em esquemas de organização do conhecimento como: glossários, dicionários geográficos, taxonomias, tesauros e ontologias. Esses esquemas são criados para diferentes fins, com o objetivo de modelar um domínio de conhecimento. Na etapa da modelagem os conceitos são selecionados, representados e relacionados, essas etapas estão associadas à representação das coisas no mundo. Esse estudo tem como objetivo comparar o sistema de organização do conhecimento intitulado MEKOS – Mineral Knowledge Exploration System elaborado no contexto de um mestrado stricto sensu para o domínio de conhecimento da Exploração Mineral, com um sistema criado por uma IA Generativa. Esse é um estudo de natureza aplicada e de procedimento experimental, realizado a partir da delimitação dos objetos de comparação. Os resultados demonstram uma agilidade significativa em todo processo, foi possível observar com a pesquisa que para algumas etapas a IA Generativa poderia auxiliar com a otimização do trabalho mecânico, mas não do intelectual em substituição ao papel do modelizador.

ChatGPT

2024-05-08T10:06:26-03:00

Este estudo investiga o potencial do ChatGPT como ferramenta para automatizar e otimizar o processo de revisão de literatura científica. Prescrutando a literatura e realizando experimento aplicado, as autoras exploram a eficácia dos grandes modelos de linguagem, especialmente o ChatGPT, além de conduzirem uma análise comparativa para determinar a confiabilidade, consistência e vantagens dessas tecnologias em relação aos métodos tradicionais de revisão. O presente artigo, apresenta resultados obtidos na primeira etapa do experimento. Por meio de metodologia rigorosa, foram selecionados, por intermédio exclusivo do ChatGPT, e confrontados estudos recentes que destacam tanto as capacidades transformadoras quanto as limitações éticas e práticas do uso de inteligência artificial em pesquisa. Os resultados iniciais sugerem que o ChatGPT pode significativamente complementar as revisões conduzidas por humanos, oferecendo insights inovadores e eficiência aprimorada, desde que manuseados com prudência e expertise instalada. Fica notória a necessidade de considerar dentro desses procedimentos assistidos por inteligência artificial os desafios éticos relacionados ao viés algorítmico e à integridade acadêmica.

FRAMEWORK PARA ELETRICISTA DE LINHA VIVA DA CEMIG

2024-04-19T09:59:14-03:00

Os acidentes de trabalho representam um problema não só no Brasil, como também em todo o mundo. A Organização Internacional do Trabalho (OIT) estima que 2 milhões de pessoas morrem no mundo a cada ano de causas relacionadas ao trabalho. No Brasil no ano de 2023 houve 2089 acidentes envolvendo eletricidade com 781 mortes. O objetivo desta pesquisa é apresentar uma proposta de framework, baseado no método Design Science Research (DSR), para o monitoramento das atividades executadas em linha viva por eletricistas que atuam nas redes de distribuição de energia elétrica da CEMIG, por meio de visão computacional e inteligência artificial. Como metodologia, esta pesquisa se apresenta como de natureza aplicada, com abordagem qualitativa, de caráter exploratório, procedimentos técnicos e pesquisa bibliográfica, documental, além do estudo de caso. Espera-se que- após o cumprimento das etapas propostas no framework proposto as atividades executadas em linha viva sejam desenvolvidas com mais segurança, reduzindo o risco de não conformidades e acidentes. Como proposta de continuidade, o framework proposto pode ser aplicado a outras atividades que não envolvam somente a linha viva.

Editorial

2024-05-29T18:46:23-03:00