Epistemologia e inteligência artificial: a transição da representação para a simulação na prática científica

Postado por: PPgFil
Kauê Barbosa de Oliveira Lopes

Currículo Lattes

E-mail: Lkaue184@gmail.com

Orientador(a): Prof. Dr. Vinicius Carvalho da Silva

  • Qual pergunta a pesquisa responde? 

A ciência deixa de ser confiável quando substituímos o confronto com o mundo real por simulações virtuais que funcionam, mas que não entendemos como?

  • Por que isso é relevante?

Porque identifica uma ruptura epistemológica: ao priorizar a eficiência da Inteligência Artificial em detrimento à compreensão causal, a ciência corre o risco de abandonar a racionalidade explicativa. Assim, o método científico pode se converter em um dogma baseado na crença na máquina, redefinindo perigosamente os conceitos de verdade, validação e conhecimento humano.

  • Resumo da pesquisa: 

Esta pesquisa analisa a transição do modelo científico, na qual a epistemologia de Popper, baseada no confronto direto com o mundo real, é suplantada pela lógica da simulação de Baudrillard. Argumenta-se que a Inteligência Artificial (exemplificada na pesquisa pelo sistema AlphaFold) alterou o local da descoberta – do laboratório físico para o ambiente virtual “hiper-real” -, onde o simulacro digital precede o real. Nesse cenário, o esvaziamento da experimentação física e o uso de modelos caixa-preta, isto é, modelos de IA em que seus processos internos são incompreensíveis à razão humana, ameaçam substituir a compreensão racional das causas pela fé na eficiência da máquina. Com isso, questiona-se se não estamos sacrificando a “explicabilidade” em nome da operacionalidade, transformando a ciência em um sistema tautológico, com cada vez menos espaço para a inteligibilidade humana.

  • Quem deveria conhecer os resultados da pesquisa?

Filósofos da ciência, epistemólogos, pesquisadores de inteligência artificial, cientistas experimentais e teóricos interessados nas implicações metafísicas da tecnologia.

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