27/02/2023, 17:30 — 18:30 — Online
Walter A. Carnielli, Departamento de Filosofia e Centro de Lógica, Epistemologia e Ciências Humanas – UNICAMP, Brasil
A engenharia e a matemática são humanas, assim como as humanidades devem ser engenhos: juntando o que não deveria ser separado
As raízes históricas da divisão entre engenharia, matemática e ciências naturais, por um lado, e ciências humanas e artes, por outro, remontam ao período Renascentista e Iluminista, com herança da divisão entre o Quadrivium, com aritmética, geometria, música e astronomia, e o Trivium, enfatizando as humanidades. O interesse em classificar e organizar o conhecimento levou à divisão entre diferentes campos e disciplinas. As ciências naturais e a matemática foram vistas como objetivas e baseadas em princípios universais, enquanto as ciências humanas e as artes foram vistas como subjetivas e baseadas em opiniões e interpretações pessoais. Mas isso tudo está mudando com velocidade espantosa, como comprovam o Metaverso, o GPT3, e o ChatGPT, e o Unreal Engine, a avançadíssima ferramenta de cinema e criação 3D em tempo real para experiências imersivas e desenvolvimento para novos produtos comerciais. Os engenheiros deveriam se debruçar em conhecimentos e insights das artes, literatura e produção de filmes para criar produtos e sistemas mais atraentes e fáceis de usar. Por exemplo, entender técnicas de narrativa [4] pode influenciar o design de jogos eletrônicos e interfaces de usuário. Da mesma forma, conhecimentos de psicologia e sociologia humana podem ajudar a criar produtos e sistemas mais úteis e benéficos [3]. Por outro lado, os filósofos e cientistas humanos podem se beneficiar prestando atenção à engenharia e à matemática [1], ganhando uma melhor compreensão das tecnologias e sistemas que moldam nossas vidas. Alguns autores já se referem à teoria do processo dual, combinando o pensamento intuitivo, que é pensamento associativo, automático, paralelo e subconsciente, e pensamento deliberativo, que é baseado em regras, serial e consciente, como o que propõe o programa de Lógica Computacional [2]. Pretendo discutir estas ideias e alguns casos reais para ilustrar que para além das das questões práticas, o tema envolve tópicos de interesse filosófico e de metodologia.
- Walter Carnielli. How AI can be surprisingly dangerous for the philosophy of mathematics — and of science. Circumscribere, Vol. 27, 2021.
- Robert Kowalski. Computational Logic and Human Thinking: How to Be Artificially Intelligent Illustrated Edition. Cambridge University Press, 2011.
- P. N. Johnson-Laird, S. Khemlani e G. P. Goodwin. Logic, probability, and human reasoning. Trends in Cognitive Sciences 19(4) 2015, p. 201-214.
- Robert J. Shiller. Narrative Economics: How Stories Go Viral and Drive Major Economic Events. Princeton University Press, 2020.