O mestrando do Programa de Doutorado e Mestrado Profissional Interdisciplinar em Inovação Tecnológica e membro do Grupo de Pesquisa Sistemas Cognitivos Artificiais da Universidade Federal de São Paulo, Rodrigo Ferreira de Souza, teve aprovados dois papers no "2023 Fall Symposium Series", evento organizado pela "Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)", o qual ocorrerá de 25 a 27 de outubro de 2023 em Arlington, Virginia.
O primeiro artigo, intitulado "Skill Development Through Artificial Cognitive Systems and Social Robotics applied at Tech-Education," é resultado do trabalho de Rodrigo e de seu orientador, Walter Teixeira Lima Junior, na UNIFESP.
O foco deste artigo é demonstrar como uma plataforma composta por sistemas de agentes cognitivos artificiais e robótica social pode interagir, ensinar e aprender com alunos e professores. Isso é feito por meio da integração metodológica de conceitos psicológicos da Teoria das Múltiplas Inteligências de Howard Gardner, das bases educacionais da metodologia dialética de Paulo Freire, e da ideia de simbiose homem-máquina de JCR-Licklider. O artigo apresenta o conceito metodológico cognitivo do projeto, desde as bases teóricas até os critérios de seleção dos modelos discutidos nas atuais pesquisas.
Este trabalho é fundamental, pois abre caminho para uma nova abordagem na educação tecnológica, integrando aspectos da inteligência artificial e robótica social para aprimorar a experiência de aprendizado.
Já o segundo artigo, intitulado "Comparing LLMs for Prompt-Enhanced ACT-R and Soar Model Development: A Case Study in Cognitive Simulation," é fruto de uma colaboração internacional entre Rodrigo, a doutoranda e pesquisadora chinesa Siyu Wu da University of Pennsylvania (Penn State), e os pesquisadores Frank Ritter, também da Penn State, e Walter Teixeira Lima Junior (Unifesp).
Este artigo lança luz sobre o uso de ChatGPT4 e Google Bard para criar modelos ACT-R e Soar (arquiteturas cognitivas). O estudo envolve duas tarefas cognitivas simuladas, onde ChatGPT4 e Google Bard, dois modelos de linguagem (LLMs), atuam como interfaces de conversação dentro dos ambientes de desenvolvimento ACT-R e Soar. Essas tarefas incluem a criação de um modelo de direção inteligente usando ACT-R e a avaliação do desenvolvimento de habilidades educacionais usando Soar.
Os resultados destacam o potencial do uso de LLMs como interfaces interativas para desenvolver modelos ACT-R e Soar dentro de um processo de desenvolvimento de modelo com intervenção humana. Além disso, o artigo aborda as dificuldades encontradas durante a integração dos LLMs e fornece soluções correspondentes.