As Inteligências Artificiais são um tipo de "Papagaio Estocástico"?

Notas do episódio

Disciplina: Estatística e Probabilidade Professor especialista: Rogers Barros de Paula Minibio: Possui licenciatura em Matemática pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), campus do Pantanal (2010), com especialização em Educação Matemática pela Escola Superior Aberta do Brasil (ESAB). É mestre em Educação Matemática pela Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (2014) e doutor em Educação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). É docente efetivo no Instituto de Matemática (Inma/UFMS), atuando prioritariamente nas disciplinas de Estatística, Probabilidade e Educação Estatística, em diversos cursos de graduação da Cidade Universitária. Atua na Comissão Própria de Avaliação (CPA) da instituição desde 2019, e atualmente é representante docente da comissão. Membro do grupo de pesquisa Formação e Educação Matemática e do GruMaPA - Grupo de Matemática Pura e Aplicada - UFMS. Desenvolve também projetos de extensão na área de Estatística e Dados e é parecerista de periódicos e eventos das temáticas Educação e Educação Matemática. Resumo do episódio: Será que o ChatGPT, ou o Gemini, ou o Deep Seek realmente "pensam" ou são apenas mais alguns gênios da matemática disfarçados? Neste episódio do Podcast UFMS Digital, exploramos o conceito de "Papagaio Estocástico" para revelar como a Estatística e a Probabilidade são o verdadeiro motor da Inteligência Artificial Generativa. Pautamos nossa discussão a partir do artigo científico “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?”, publicado em 2021, de autoria de Bender et al. Vamos descobrir como distribuições de probabilidade, variáveis aleatórias e amostragem transformam montanhas de dados em conversas fluidas. Se você é das áreas de Tecnologia da Informação, Ciência de Dados ou Gestão, venha entender por que a Inteligência Artificial não "sabe" nada, mas calcula tudo. Continue conectado comigo e desmistifique o futuro!