Banca de QUALIFICAÇÃO: JULIANA RODRIGUES DE LIMA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JULIANA RODRIGUES DE LIMA
DATA : 03/09/2025
HORA: 15:00
LOCAL: Google Meet
TÍTULO:

Fusão entre humano e máquina: uma investigação epistemológica dos conceitos de IA no discurso acadêmico à luz da Linguística Cognitiva

PALAVRAS-CHAVES:

Linguística Cognitiva; Metáfora Conceptual; Integração Conceptual; Inteligência Artificial.

PÁGINAS: 88
RESUMO:

Embora a Inteligência Artificial (IA) seja amplamente estudada do ponto de vista técnico e aplicado, ainda se sabe pouco sobre como os próprios especialistas da área constroem sentidos conceptuais para defini-la em seus discursos científicos. Essa lacuna teórico-epistemológica impede uma compreensão aprofundada dos esquemas cognitivos que sustentam a produção de conhecimento em IA, especialmente no contexto dos modelos generativos contemporâneos, podendo assim, resultar em equívocos sobre seu real funcionamento. Desse modo, a presente pesquisa tem como objetivo geral caracterizar os conceitos que compõem o domínio da Inteligência Artificial (IA) a partir dos pressupostos teóricos da Linguística Cognitiva, com foco na forma como esses conceitos são modelados cognitivamente por especialistas da área. Essa caracterização permite revelar os mecanismos simbólicos e linguísticos que estruturam a compreensão da IA nos discursos acadêmicos a fim de preencher a lacuna teórico-epistemológica. Para investigar essa lacuna, foi conduzida uma pesquisa qualitativa de caráter descritivo, com foco na caracterização dos conceitos de Inteligência Artificial (IA) a partir da Linguística Cognitiva. O corpus da pesquisa consistiu em 14 artigos científicos selecionados da base Web of Science, publicados entre 2020 e 2024, que abordam modelos generativos de IA. A análise concentrou-se nas pistas verbais presentes nos textos, utilizando técnicas de leitura especializadas e ferramentas de análise textual, como o Voyant Tools, para identificar padrões linguísticos e cognitivos na representação da IA. As variáveis investigadas incluíram domínios, metáforas (Lakoff, Johnson, 1980) e integrações conceptuais (Fauconnier, Turner, 2002) subjacentes aos conceitos encontrados. A análise revelou a predominância do domínio conceptual MÁQUINA nos discursos dos especialistas, com termos recorrentes como machine, model, system, data e network, associados ao funcionamento técnico da IA. Também foram identificadas projeções seletivas do domínio HUMANO, evidenciadas em termos como learn, train, understand, performance e decision, que sugerem aproximações conceptuais com a cognição humana. Foram mapeadas três metáforas principais —MENTE COMO MÁQUINA, IA COMO SISTEMA AUTÔNOMO e IA COMO FONTE DE VERDADE —, além de integrações conceptuais incompletas que combinam domínios técnicos e humanos, sem fusão plena entre eles. A pesquisa caracterizou, com base na Linguística Cognitiva, que os especialistas da área modelam os conceitos de IA por meio de metáforas e integrações conceptuais seletivas, projetando atributos humanos sobre sistemas técnicos de forma parcial e estruturada. Esses achados respondem à pergunta de pesquisa ao evidenciar que a construção de sentido sobre a IA, no discurso acadêmico, é marcada por esquemas híbridos e tensões conceptuais entre os domínios MÁQUINA e HUMANO. Além do mais, tais tensões conceptuais revelaram contradições na epistemologia da IA como na metáfora IA COMO SISTEMA AUTÔNOMO, na qual a IA é apresentada como independente mas ao mesmo tempo os especialistas enfatizam a presença dos humanos no processo de treinamento da IA. Vale salientar que essa contrariedade também modela nosso entendimento sobre a IA (Reddy, 1979), podendo resultar na superestimação desses sistemas diante da falta de transparência no discurso.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1675404 - PAULO HENRIQUE DUQUE
Externa à Instituição - ILANA SOUTO DE MEDEIROS - UnP
Externo à Instituição - RICARDO YAMASHITA SANTOS - UnP