OS IMPACTOS DA REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ÂMBITO DA GESTÃO DO CONHECIMENTO

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1 OS IMPACTOS DA REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO ÂMBITO DA GESTÃO DO CONHECIMENTO Marcel Henrique Goulart 1 ; José Aparecido Pereira 2 ; Iara Carnevale de Almeida 3 1 Acadêmico do Curso de Engenharia de Software, Centro Universitário de Maringá - UNICESUMAR. Bolsista PIC-UniCesumar. marcelhgoulart@gmail.com 2 Orientador bolsa PIC, Doutor, Bolsista do Programa Produtividade em Pesquisa do Instituto Cesumar de Ciência, Tecnologia e Inovação - ICETI. Programa de Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento da Unicesumar, Maringá/PR, Brasil.pzez@bol.com.br 3 Orientadora TCC, Doutor, Bolsista do Programa Produtividade em Pesquisa do Instituto Cesumar de Ciência, Tecnologia e Inovação - ICETI. Programa de Pós-Graduação em Gestão do Conhecimento da Unicesumar, Maringá/PR, Brasil. iara.almeida@unicesumar.edu.br RESUMO Este projeto de pesquisa pretende pesquisar os impactos da Inteligência Artificial na Gestão do Conhecimento. Existem diversas subáreas na Inteligência Artificial, cada qual com sua particularidade, tais como as redes neurais, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. O objetivo geral dessas áreas é a geração de conhecimento, através da manipulação de grandes quantidades de dados. Como resultado deste estudo, pretende-se determinar os impactos da Representação do Conhecimento, subárea da Inteligência Artificial, no âmbito da Gestão do Conhecimento, mais precisamente através da Memória Organizacional. Quanto a natureza, será uma pesquisa básica e, para satisfazer os objetivos propostos, será um estudo exploratório bibliográfico através de leitura de diversos autores e documentos como livros, sites oficiais, jornais, artigos de revistas e conferências, entrevistas, internet etc..sobre elementos da Inteligência Artificial, em específico a Representação do Conhecimento e aspectos da Memória Organizacional da Gestão do Conhecimento. PALAVRAS-CHAVE: Inteligência Artificial, Gestão do Conhecimento, Representação do Conhecimento, Memória Organizacional. 1 INTRODUÇÃO A Inteligência Artificial (IA) teve início no mundo científico a partir da década de 1940 como uma nova disciplina, relacionada ao desenvolvimento da ciência da computação. Conforme Luger (2014), a IA pode ser definida como o ramo da ciência da computação que se ocupa da automação do comportamento inteligente. A IA pretende identificar métodos computacionais que simulem a competência humana em resolver problemas, pensar, ou até mesmo, possuir inteligência. Tem como ambição e projeto utilizando-se de computadores e robôs, construir máquinas pensantes a partir da replicação da inteligência humana. Sendo assim, o propósito da IA é realizar em dispositivos que não possuem constituição fisio-química e biológica do cérebro humano, atividades inteligentes inerentes ao ser humano. Os fundamentos ou bases da IA devem ser levados em consideração. Uma subárea da IA para este trabalho é a subárea Representação do Conhecimento. Pode ser definida com um conjunto de convenções sintáticas e semânticas que torna possível descrever objetos e comportamentos, ou até mesmo tentar reproduzir características do raciocínio humano. A pesquisa na área da representação do conhecimento busca resolver diversas perguntas como: Como representamos o conhecimento?, As pessoas representam o conhecimento da mesma maneira?, Existe alguma forma de representar qualquer coisa?. Importante relacionar Representação do Conhecimento à outra área do conhecimento, a Gestão do Conhecimento (GC) nas Organizações. O conhecimento existente nas organizações é considerado de extrema importância e indispensável para sobreviver no mercado de trabalho contido em tempos globalizados. Porém há muitos desafios para gerenciar esses recursos. Conforme Santos (2001),

2 O grande desafio das organizações do século XXI será atrair e reter clientes, fornecedores e criadores de conhecimento. A estratégia empresarial necessitará estar fortemente apoiada em uma estratégia de educação continuada dos empresários, executivos e técnicos que compõem o capital humano nas organizações. Isto se fará por meio de programas estruturados, sob medida para as necessidades específicas do negócio e que valorizem o raciocínio criativo, a resolução de problemas, o desenvolvimento de lideranças, o autogerenciamento de carreira, a efetividade na comunicação e na colaboração, além do desenvolvimento tecnológico (p.82) Através da utilização do conhecimento nas organizações, tem ocorrido um conjunto de novas estratégias, novos conceitos, novas práticas e modelos de gestão, maximizando o potencial das organizações. A partir desse contexto, emerge a GC, acreditando que esse perfil de gestão é um grande diferencial na concorrência entre as organizações. O estudo concluído em (OLIVEIRA, CARVALHO, 2008) ressalta a indispensabilidade da utilização de sistemas capazes de validar o conhecimento na organização, de modo a armazená-lo e disponibilizá-lo para a sua devida utilização e recuperação. Através de técnicas da representação do conhecimento, como regras, lógicas e redes semânticas e quadro, é possível auxiliar na sistematização da organização. Conclui-se também, que para cada tipo de sistema criado é necessário um diferente tipo de representação de conhecimento, levando em consideração sua particularidade. Os quadros são utilizados para definir termos e estruturar finalidade gerais, dos quais tipos particulares de conhecimentos de domínio podem ser anexados. Já as árvores de decisão são mais fáceis para serem utilizadas em inferências de dados. Por fim, a IA pode contribuir com a GC, facilitando e levando informações a todos os colaboradores e gestores que necessitam do conhecimento para guiar e organizar uma organização, sistematizando a realidade. É nesse cenário da relação entre a GC e a IA que se encontra o objeto de estudo desta pesquisa e que está representado na seguinte pergunta científica: Como a inteligência artificial pode impactar positiva ou negativamente na gestão do conhecimento numa organização? Para responder a tal pergunta, o objetivo geral desta pesquisa é de examinar como a IA pode impactar, de forma positiva ou negativa, na GC de uma organização através da representação do conhecimento. Para tal, os seguintes objetivos específicos são: 1. Compreender os conceitos básicos de GC e de Memória Organizacional; 2. Compreender os conceitos básicos da área de IA, em abrangência, e mais especificamente, a subárea Representação do Conhecimento; 3. Verificar como a Representação do Conhecimento pode contribuir na Memória Organizacional das organizações. Neste artigo serão apresentados os resultados obtidos em (1) e (2). 2 MATERIAIS E MÉTODOS A metodologia utilizada será de natureza aplicada através de pesquisa exploratória com revisão bibliográfica em Base de Dados Confiáveis (tais como, livros, entrevistas, revistas, artigos, portal da CAPES, Google Acadêmico entre outros) utilizando as palavras chave Inteligência Artificial, Representação do Conhecimento, Gestão do Conhecimento e Memória Organizacional. 3 RESULTADOS ESPERADOS A Gestão do Conhecimento leva em consideração de que todo conhecimento existente nas organizações, é pertencente à organização como um todo. Entretanto, o conhecimento presente numa organização também pode ser usufruído por todos os colaboradores. Note que, através da informação, o conhecimento muda algo ou alguém criando uma ação que torna a instituição ou indivíduo mais eficientes.

3 De acordo com Valentim (2003), a GC é o conjunto de estratégias implementadas para que se possa criar, adquirir, disseminar e utilizar o conhecimento, além de definir os meios de comunicação eficientes que garantam o suprimento da informação necessária no formato eletrônicos, impresso, outros, dentro de um prazo adequado às necessidades da instituição, facilitando assim a solução de problemas, a tomada de decisão e a geração de ideias novas. Devido à similaridade, confunde-se ou generalizam, em alguns casos, onde acredita-se estar fazendo, por exemplo, Gestão do Conhecimento, mas na realidade faz-se Gestão da Informação. Para tanto, é possível definir e distinguir formas para ambas, utilizando os aspectos de (1) conhecimento conceitual, que promove a conexão e a inter-relação dos elementos fundamentais do assunto em referência, sendo possível descobrir através de suas formas elaboradas, ou seja, através de esquemas, estruturas e modelos o conhecimento é classificado e categorizado; (2) conhecimento procedural, que promove a relação das técnicas, habilidades e critérios de como proceder na realização de alguma tarefa, utilizando métodos, algoritmos e técnicas. Através de um contexto singular, estimula o conhecimento abstrato do indivíduo; (3) conhecimento metacognitivo ou cerebral, está relacionado em geral à percepção, profundidade e intensidade de conhecimento sobre algum conteúdo. Este está relacionado à interdisciplinaridade, ao contrário do conhecimento procedural, é considerado um conhecimento estratégico, possuindo conhecimento sobre atividades cognitivas e de autoconhecimento; (4) conhecimento incorporado, é adquirido a partir de experiências, é obrigatória a presença física do indivíduo; (5) conhecimento codificado, está relacionado ao conhecimento explícito em suportes, que permitem permanência na empresa; (6) conhecimento explícito, é inerente à Gestão da Informação, pois possui como base fluxos formais do conhecimento, ou seja, toda informação adquirida em suportes como documentos eletrônicos, papel, etc; (7) conhecimento tácito, é inerente à Gestão do Conhecimento, pois possui como base fluxos informais do conhecimento, ou seja, por meio do relacionamento pessoal, comunicação verbal, envolvendo o conhecimento individual do sujeito, suas crenças, experiências, nível educacional, etc. Além disso, segundo Barreto (2007), é preciso ter atenção para não confundir a Ciência do Conhecimento com a Ciência da Informação pois é um erro confundir a sociedade da informação com a sociedade do conhecimento. A sociedade da informação é uma utopia de realização tecnológica e a sociedade do conhecimento é uma esperança de realização do saber (p.14) Sendo assim, podemos dizer que a Sociedade do Conhecimento ajuda o sujeito, por meio de aprendizados de novos conhecimentos em sua realidade, tornando-o um indivíduo crítico, enquanto a Sociedade da Informação se limita aos avanços tecnológicos para tratar a informação de forma geral. Através da gestão do conhecimento, o gestor (ou colaborador) possui capacidade de solucionar determinados problemas na organização. Eles compreendem os processos na organização, além de ter consciência da competência necessária para cumprimento dos objetivos estabelecidos. A memória organizacional pode ser compreendida como o armazenamento das informações da organização, atrelado a todos os processos realizados e que podem ser úteis futuramente. Os colaboradores e os gestores podem adicionar esses dados em arquivos, banco de dados ou outra forma de armazenamento, gerando experiências com aspectos técnicos e sociais futuras. Ela é responsável por aperfeiçoar as atividades na organização, de modo a serem desempenhadas da melhor maneira possível e com o menor gasto possível. Além disto, quando é executada de forma correta, evita a perda de conhecimento na falta de um colaborador deixar a mesma, evita erros e faz com que a informação na organização seja melhor comunicada, integrando todos os processos dos diferentes setores. Através da aplicação da memória organizacional nas rotinas da empresa, administra-se o conhecimento dos indivíduos para melhorar os processos e ampliar os negócios.

4 A IA disponibiliza métodos baseados no comportamento inteligente de humanos e outros animais para solucionar problemas complexos, podendo ser: Inteligência Artificial forte ou Inteligência Artificial fraca. A Inteligência Artificial Forte provém da concepção de que um computador é capaz de processar e fornecer inteligência, podendo assim criar outros computadores que possam pensar e ter consciência do mesmo modo humano. Já Inteligência Artificial Fraca provém da concepção de que comportamentos inteligentes podem ser criados e usados por computadores para solução de problemas complexos. A IA também categoriza seus métodos, podendo ser método forte ou método fraco. Os métodos fracos são sistemas aplicados à IA de modo que desempenhem a lógica programada, raciocínio automatizado e outras estruturas que possam ser aplicados de forma a resolver problemas, que não necessitam ter genuíno conhecimento sobre o mundo de seus problemas de modo a solucioná-los. Os métodos fortes necessitam que o sistema tenha um forte conhecimento de seu mundo e como encontrar seus problemas. Lembrando que para solucionar problemas pelo método forte, inicialmente deve-se aplicar métodos fracos para ligar com este conhecimento. Um computador para solucionar um problema relacionado ao mundo real, primeiramente deve possuir meios de representar o mundo real internamente em seus sistemas, de modo que ao possuir tais atributos e capacidade de lidar com essas representações, este sistema torna-se capaz de resolver problemas do mundo real. A representação que será utilizada para o problema proposto é muito importante. Através da escolha da melhor representação, tais como suas variáveis e seus operadores podem influenciar os algoritmos do sistema, sendo eficientes para solução do problema, ou quando mal aplicado, não resolvendo problema algum. Ao aplicarmos em problemas de busca a IA, por exemplo, devemos nos atentar a uma representação significativa, eficiente e útil. Deve ser de modo que o computador possa realizar o serviço de busca, com o menor tempo possível e melhor solução possível de busca. A representação do conhecimento sempre está relacionada às formas de se expressar a informação. Diversos tipos de sistemas que utilizam a representação podem ser mais eficientes para diversos tipos de problemas, porém existem pesquisas direcionadas em desenvolver linguagens de representação com um propósito geral, e não específico a um determinado problema. De certa forma, o intuito é independente de como o sistema será utilizado, criar uma representação de conhecimento formal para atender a qualquer necessidade. Vale lembrar que a linguagem de representação do conhecimento não deve ser levada em consideração somente por sua adequação ao raciocínio proposto, mas sim, sua importância está mais contida em quão eficaz computacionalmente ela será. Sendo assim, não se deve conter em como deve ser desempenhada solução do problema, mas sim de como a totalidade da informação é estruturada e organizada de modo a poder recuperar tais informações. Uma boa representação do conhecimento deve ser transparente, permitindo o entendimento que está sendo proposto. Deve ser rápida, possibilitando o armazenamento e a recuperação de informações em tempo curto. Deve também ser computável, possibilitando a sua criação utilizando procedimentos computacionais existentes. 4 CONSIDERAÇÕES FINAIS Conclui-se que a Inteligência Artificial possui diversas sub áreas destinadas à resolução de problemas de forma inteligentes, mas que cada uma interage com os dados de forma diferente, especificado na Representação do Conhecimento e suas ações. Em contrapartida, foi conceituado a Gestão do Conhecimento e seus elementos, dos quais focado nas atividades desenvolvidas na Memória Organizacional.

5 Como continuação deste estudo, pretende-se resolver os objetivos específicos (3) através de estudo aprofundado sobre pesquisas na área da Representação do Conhecimento que tentam resolver diversas perguntas como: Como representamos o conhecimento?, As pessoas representam o conhecimento da mesma maneira?, Existe alguma forma de representar qualquer objeto?, Como programas inteligentes devem representar conhecimento?, Como usar este conhecimento representado?, E, se possível, como extrair um novo conhecimento?. REFERÊNCIAS BARRETO, Aldo de Albuquerque. Uma história da Ciência da Informação. In: TOUTAIN, Lídia Maria Batista Brandão (Org.). Para entender a Ciência da Informação. Salvador: EDUFBA, CARVALHO, Fábio Câmara Araújo de. Gestão do Conhecimento. São Paulo: Pearson, FREIRE, Patrícia de Sá; TOSTA, Kelly Cristina BenettiTonani; FILHO, Esperidião Amin Helou; SILVA, Giorgio Gilwan. Memória Organizacional e seu Papel na Gestão do Conhecimento. LUGER, G. F. Inteligência Artificial:Estruturas e Estratégias para a solução de Problemas Complexos. 4ª ed. Bookman, LUGER, George F. Inteligência Artificial. 6ª ed. Pearson, NONAKA, Ikujiro; TAKEUCHI, Hirotaka. Gestão do conhecimento. Porto Alegre: Bookman, OLIVEIRA, Hellen Carmo de; CARVALHO, Cedric Luiz de. Gestão e Representação do Conhecimento. Instituto de Informática. Universidade Federal de Goiás. Disponível em: < >. Acesso em: 29 de maio de ROBBINS, Stephen Paul. Fundamentos do comportamento organizacional. São Paulo: 7ª ed. Prentice Hall, RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Elsevier, SANTOS, Antônio Raimundo [et al]. Gestão do conhecimento. Curitiba, PR; Champagnat, 2001.