Analisar grande volume de dados, alertar sobre o lan\u00e7amento de literatura relevante, rastrear artigos e buscar por trabalhos semelhantes, fornecer simula\u00e7\u00f5es e feedbacks, gerar relat\u00f3rios, oferecer resumos completos ou mesmo emular todo o processo de revis\u00f5es sistem\u00e1ticas para sintetizar rapidamente as respostas para perguntas espec\u00edficas. A Intelig\u00eancia Artificial generativa tem sido o principal t\u00f3pico em v\u00e1rios campos t\u00e9cnicos, incluindo a ci\u00eancia. E o uso de ferramentas para acelerar significativamente e potencializar o trabalho de refer\u00eancia tem sido amplamente utilizado e discutido.<\/p>\n
N\u00e3o s\u00e3o poucas as maneiras pelas quais a ci\u00eancia pode se beneficiar da IA e, no ensaio de autoria de C\u00e9sar Fran\u00e7a, head de Conhecimento do centro de inova\u00e7\u00e3o e educa\u00e7\u00e3o pernambucano CESAR, s\u00e3o listadas 10 formas de obter vantagens relevantes com o uso da tecnologia. No texto, C\u00e9sar (o autor) traz desafios enfrentados ao longo de sua trajet\u00f3ria cient\u00edfica, desde os tempos iniciais de academia at\u00e9 o presente, momento no qual o CESAR (a empresa) tem investido em pesquisas sobre IA generativa, para se estabelecer como refer\u00eancia em seu desenvolvimento.<\/p>\n
“Durante o per\u00edodo da minha pesquisa de doutorado, lidei com problemas que transcendiam as fronteiras reais do campo de engenharia de software. Eu estava lidando com um problema que envolvia muito conhecimento psicol\u00f3gico, e tive que falar pessoalmente com o maior n\u00famero poss\u00edvel de pesquisadores em psicologia e ler o maior n\u00famero poss\u00edvel de artigos de psicologia, para desenvolver uma perspectiva abrangente sobre os fen\u00f4menos que estava questionando. No entanto, se ferramentas como o ChatGPT estivessem dispon\u00edveis naquela \u00e9poca, elas teriam me poupado uma quantidade significativa de tempo e esfor\u00e7o”,\u00a0diz Fran\u00e7a.\u00a0<\/strong><\/cite><\/p><\/blockquote>\n
\u00c9 not\u00e1vel o impacto de ferramentas como\u00a0<\/b>Google Scholar<\/a>,\u00a0Iris.ai<\/a>,\u00a0Elicit.org<\/a>,\u00a0Consensu.apps<\/a>,\u00a0ChatPDF<\/a>\u00a0<\/b>e tantas outras recentes no trabalho de cientistas ao redor do mundo. “Perguntei ao ChatGPT: ‘Tenho um modelo gerado com base em dados preditivos. Como posso validar cientificamente este modelo?’ Sua resposta sugeriu abordagens muito interessantes, como a Divis\u00e3o de Amostra, a Valida\u00e7\u00e3o Cruzada, a Valida\u00e7\u00e3o Temporal e a Avalia\u00e7\u00e3o de Especialistas no Dom\u00ednio. A IA at\u00e9 mesmo me forneceu algumas refer\u00eancias e guias para aprender mais sobre como aplicar ou usar cada um desses m\u00e9todos”, exemplifica o head de Conhecimento do CESAR.<\/p>\n
A Intelig\u00eancia Artificial generativa \u00e9 como uma caixa de ferramentas inteligente, um complemento \u00e0 expertise humana. O pensamento cr\u00edtico e o conhecimento do dom\u00ednio continuam essenciais na interpreta\u00e7\u00e3o e contextualiza\u00e7\u00e3o das percep\u00e7\u00f5es impulsionadas pela IA. Cabe ao cientista escolher os m\u00e9todos a serem utilizados, o papel ativo para guiar os sistemas, garantindo o alinhamento entre a an\u00e1lise e os seus objetivos de pesquisa.<\/p>\n
A incorpora\u00e7\u00e3o dos recursos de Intelig\u00eancia Artificial no processo de investiga\u00e7\u00e3o permite que os pesquisadores melhorem de forma constante suas atividades, colaborem em projetos interdisciplinares e alcancem maior visibilidade e influ\u00eancia em suas \u00e1reas espec\u00edficas. \u00c9 imperativo refor\u00e7ar: a IA pode auxiliar a criatividade humana na ci\u00eancia de muitas maneiras diferentes, mas n\u00e3o substitu\u00ed-la.<\/p>\n
Para ler o white paper completo,<\/strong>\u00a0clique aqui.<\/strong><\/a><\/h4>\n","protected":false},"featured_media":3697,"template":"","categories":[2],"tags":[354],"formato_insights":[20],"class_list":["post-3696","insight","type-insight","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-educacao","tag-inteligencia-artificial","formato_insights-white-paper"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/3696","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/insight"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insight"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3697"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3696"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3696"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3696"},{"taxonomy":"formato_insights","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.cesar.org.br\/painel\/wp-json\/wp\/v2\/formato_insights?post=3696"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}