Quando pensamos em Inteligência Artificial, pouco sabemos sobre os conhecimentos em cálculo, estatística, álgebra linear, lógica e linguagens de programação que são necessários para modelar projetos e produtos que se utilizem dessa tecnologia.
Por outro lado, podemos dizer que nós, cidadãos comuns, estamos dispensados desse nível intelectual e dessas habilidades tão específicas.
Ocorre que não estamos dispensados de usar os produtos e serviços que se utilizam da IA. Em outras palavras, tudo indica que se não aprendermos a usar apropriadamente essas ferramentas, mesmo que prontas para o usuário final, a distância entre nossas organizações – empresas, escolas e estado – e nossa geração de renda e bem-estar, aumentará em relação aos nossos pares mais privilegiados no mundo.
O que é mais desconfortável nesse cenário é admitir que nosso comum pouco apreço por matemática, gramática e lógica possa, agora, nos cobrar seu preço de forma irremediável.
TEORIA DE CONJUNTOS
Vamos tomar como exemplo a Teoria de Conjuntos, em Matemática, que acompanha os jovens em sua vida escolar por cerca de 6 a 7 anos.
O primeiro contato ocorre no Ensino Fundamental, entre 6 e 10 anos de idade, com uma introdução indireta. Conceitos básicos como classificação, agrupamento e contagem de objetos, que são fundamentos da teoria de conjuntos, começam a ser trabalhados, e exercícios como agrupar objetos por cor ou forma, e trabalhar com diagramas simples de Venn, ocorrem naturalmente nessa fase.
Já entre 11 e 14 anos de idade, no Ensino Fundamental II, a Teoria de Conjuntos é introduzida formalmente, abordando temas como a definição de conjunto, a notação e as representações (listagem de elementos, diagramas de Venn), assim como as operações com conjuntos (união, interseção, diferença e complementar) e a relação entre conjuntos (subconjunto, conjunto vazio, disjunto, universal).
Quando chega ao ensino médio, o jovem entre 15 e 17 anos de idade enfrentará a Teoria de Conjuntos com mais complexidade. Aplicações da Teoria de Conjuntos em matemática discreta, relações entre conjuntos e probabilidades, conjuntos numéricos e suas operações algébricas, conceitos avançados para a introdução à lógica matemática, serão apresentados a ele.
PENSAMENTO LÓGICO
O leitor já deve estar se perguntando onde isso vai parar. Ocorre que a Teoria de Conjuntos se retroalimenta com a Lógica, que é a ciência e a arte de raciocinar corretamente.
A Lógica estuda os princípios do pensamento válido, estruturando regras e métodos que ajudam a avaliar a consistência e a validade de argumentos, deduções e proposições.
A matemática moderna é construída sobre a teoria dos conjuntos, que é, em si, um sistema lógico. Já a lógica fornece a estrutura e os princípios que sustentam o raciocínio matemático. Conceitos como implicação, equivalência, negação e quantificação são ferramentas lógicas fundamentais usadas na matemática.
O raciocínio lógico, que foca na estrutura dos argumentos, independentemente do conteúdo, usa símbolos e fórmulas para representar proposições e inferências. É fundamental para resolver problemas matemáticos, sejam eles simples ou complexos. Na Matemática, a lógica explora tópicos como teoria dos conjuntos e teoria da computabilidade.
No caso de crianças, a lógica as ajuda a dividir problemas em partes menores e mais manejáveis, e a abordá-los de forma sistemática. Resolvendo um quebra-cabeças, por exemplo, o raciocínio lógico as ajuda a identificar padrões, regras ou restrições. Xadrez, Sudoku, labirintos e blocos de montar desenvolvem o pensamento lógico e a resolução de problemas simultaneamente. Em matemática e ciências, resolver problemas logicamente é intrínseco para resolver equações, entender padrões e experimentar.
A exposição precoce a ferramentas de codificação (como Scratch) ensina as crianças a usar lógica para resolver problemas passo a passo.
GRAMÁTICA
Embora a proposição seja pouco intuitiva, a sintaxe gramatical tem uma relação direta com a matemática, em especial a Teoria de Conjuntos, e com a Lógica.
Na gramática tradicional, sintaxe refere-se ao conjunto de regras que ditam como palavras e frases são organizadas para formar sentenças. Classes gramaticais (substantivos, verbos, adjetivos) combinam-se de acordo com regras, e as sentenças têm estruturas hierárquicas (orações, frases). As regras de sintaxe determinam se uma frase é gramaticalmente correta, e em análise linguística (parsing), entender sentenças envolve dividi-las em partes (tokens).
Uma demonstração desse raciocínio lógico por trás da linguagem é a Gramática Gerativa de Chomsky, que descreve as regras e princípios implícitos subjacentes à estrutura das línguas naturais. A teoria busca demonstrar como sentenças são geradas a partir de um conjunto finito de regras para criar infinitas expressões possíveis em uma língua.
Perceba o leitor que linguagens de programação também têm sintaxe – regras que determinam a estrutura correta de comandos e expressões. Elementos de código (variáveis, funções, laços) combinam-se usando regras específicas da linguagem para formarem programas, que têm estruturas hierárquicas (funções, blocos, módulos). E, semelhante à análise linguística, compiladores e interpretadores analisam o código dividindo-o em tokens (partes) e analisando sua estrutura.
O leitor pode estar pensando que esse artigo deveria versar sobre o uso da inteligência artificial, e não criar modelos computacionais. E tem razão.
ALGORITMOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Um conhecimento importante para o uso das capacidades da IA vem da Matemática: o conceito de intervalo. Definir intervalos capacita o usuário a separar, estruturar, pesquisar e manipular informações em bancos de dados, ou diretamente em documentos.
Tal conceito é amplamente utilizado na Teoria de Conjuntos, é fundamental na Lógica, já que permite modelar situações que envolvem tempo, continuidade ou restrições específicas, conectando a lógica ao mundo real e a áreas como ciência da computação, inteligência artificial e sistemas dinâmicos, e aparece também como fundamental na Sintaxe, em áreas como análise estrutural, hierarquia gramatical e até mesmo no processamento da linguagem natural.
Finalmente, a Matemática, a Lógica e Sintaxe gramatical, como mencionadas, são fundamentais para a estruturação de algoritmos. E, nesse caso, é importante salientarmos a definição clássica de algoritmo, originada no século IX: um conjunto finito de instruções bem definidas e passo a passo para realizar uma tarefa ou resolver um problema.
DESENVOLVENDO ALGORITMOS NATURAIS
O cérebro tem áreas especializadas para processamento numérico e lógico (lobo parietal), e regiões específicas dedicadas à gramática e à sintaxe (áreas de Broca e Wernicke), e integra essas habilidades para criar estratégias dinâmicas de resolução de problemas que imitam o pensamento algorítmico, criando inconscientemente “algoritmos naturais” para enfrentar desafios do dia a dia, como planejar uma rota ou tomar decisões com base em dados disponíveis, avaliando as opções e prevendo os resultados.
A correlação entre Matemática, Gramática e a capacidade do cérebro de criar algoritmos naturais para resolver problemas diários revela uma dependência compartilhada de pensamento lógico estruturado e criatividade generativa.
Essa interconexão destaca a notável habilidade do cérebro de abstrair regras, reconhecer padrões e criar algoritmos naturais para navegar pelas complexidades da vida cotidiana.
Inúmeras reformas foram feitas no sistema educacional Brasileiro, assim como no norte americano, e tem sido um desafio para os planejadores a calibragem das matrizes de ensino e sua carga horária. Com a revolução tecnológica que estamos testemunhando, esse desafio se torna ainda mais visível. Qual carga horária adequada, para cada disciplina, conseguirá colocar os jovens no mesmo passo da evolução tecnológica? Terão a Matemática, a Lógica e a Gramática importância maior que disciplinas como História, Geografia ou Química?
O que parece ser realista é considerar essas habilidades como seminais para as restantes, que também são ensinadas em blocos de conhecimento, quer sejam aulas, seções, capítulos, exercícios numerados, enfim, intervalos ordenados. É com essa estrutura de pensamento que alunos do mundo todo vem utilizando fontes como Google, e agora ChatGPT, para apoiarem seus estudos (na melhor interpretação do uso).
Em suma, uma proposição que parece ser dotada de lógica, diante dos fatos, é que nossos jovens precisam ter bem desenvolvidos a matemática fundamental e o domínio da linguagem escrita, com um único objetivo: exercitar seus motores cognitivos a levá-los aos algoritmos naturais, e logo então aos artificiais, que cada dia mais mimetizam o cérebro humano.
Só assim poderão acompanhar os tempos, que se relativizam perante os avanços da capacidade computacional da humanidade.
Quanto aos pais, aumentar a carga horária de seus filhos nessa tríade cognitiva pode fazer algum sentido, e se o leitor for jovem, será saudável abrir essa discussão com seus pais.
O USO DE IA POR ADULTOS EM IDADE DE TRABALHO
Para os adultos que já deixaram de estudar, e que que exercem o comércio, a advocacia, a medicina, e inúmeras outras atividades profissionais, a situação pode ser um pouco mais dramática.
Qual será a linha de corte que define a parte da população em idade de trabalho que terá fluência na usabilidade e a parte que já não tem tempo para alcançar a mudança dos tempos?
O leitor pode argumentar que os agentes de IA (modelos computacionais que executam tarefas no ambiente de IA) podem solucionar o drama.
Mas vejamos as mídias sociais e empresas de E-Commerce, que usaram inovações passadas (rádio, unidade individualizada, bancos relacionais): quantas empresas acabaram por dominar a indústria? Tornar-se usuário de interfaces intuitivas trouxe riqueza para as regiões marginais aos centros tecnológicos?
Passados alguns anos da onda do ERP na nuvem, podemos afirmar que os usuários que alimentam ou usam essas interfaces diariamente geraram valor real para si próprios e para suas organizações, na grande maioria dos casos?
O uso comum da IA, como responder a perguntas do dia a dia, resolver necessidades domésticas, redigir textos, criar vídeos ou utilizar ferramentas predefinidas no ambiente de trabalho, certamente trará benefícios significativos para a população em geral, assim como fizeram as tecnologias anteriores.
No entanto, desta vez, a tecnologia deve ir além, impulsionando a criação de valor de forma mais equitativa e aumentando a produtividade econômica para pessoas ao redor do mundo.
A Matemática, a Gramática e a Lógica podem nos ajudar nesse desafio.
