LNCC dá início ao Ciclo de Seminários 2026 com aula inaugural sobre novo curso de Inteligência Artificial

Na próxima segunda-feira, 09 de março, às 14h, o Auditório A do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI) será palco da abertura do Ciclo de Seminários da Pós-graduação 2026. O evento, que ocorre tradicionalmente todas as segundas-feiras, marca o retorno das atividades acadêmicas do Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional (PPG-LNCC).

A palestra inaugural, intitulada "O Novo Curso de Inteligência Artificial do PPG-LNCC", será ministrada pelo tecnologista pleno do LNCC, Bernardo Nunes Gonçalves, que apresentará à comunidade acadêmica a estrutura e a proposta pedagógica da nova disciplina (GA-035). O curso se propõe a integrar, de forma inédita, aspectos técnicos, históricos e culturais no estudo da IA.

Durante a apresentação, o palestrante fará uma análise comparativa entre a abordagem do novo curso e a abordagem tradicional da obra "Artificial Intelligence: A Modern Approach" ("Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna"), de Stuart Russell e Peter Norvig, conhecida pela sigla AIMA. Enquanto o livro-texto, desde 1995, consolidou a definição "moderna" da IA - baseada no conceito de agentes inteligentes, sistemas que percebem o ambiente e agem sobre ele, o curso do LNCC propõe retomar a definição "clássica" proposta na década de 1950 com inspiração no conceito de imitação de Turing: “fazer uma máquina se comportar de modos que seriam chamados de inteligentes se um humano estivesse assim se comportando”.

"Coloca-se, então, a questão de saber se a definição clássica não apresenta maior flexibilidade do que a moderna para explicar a capacidade da área de incorporar técnicas matemáticas e computacionais tão diversas", explica o palestrante, que coordena a recém-criada linha de pesquisa "Ensino e História da Inteligência Artificial", vinculada ao grupo de pesquisa Futuros Turing, associado ao Laboratório de Dados Extremos (DEXL) e ao Instituto de IA do LNCC.

A nova linha de pesquisa inspira-se em iniciativas consolidadas no ensino e história da física e da matemática, desenvolvidas em programas de pós-graduação da UFBA e da UFRJ. O objetivo é expor os estudantes às metodologias e técnicas de IA por meio de sistemas paradigmáticos, sempre retomando a pergunta fundamental: “por que isto é, ou foi, considerado IA?”.

Com uma abordagem que integra diferentes áreas do conhecimento, o novo curso busca capacitar tecnicamente os alunos, mas também estimular uma visão crítica sobre a disciplina, permitindo-lhes compreender melhor o passado, o presente e os possíveis caminhos futuros da área. Tudo isso em um campo marcado por sucessos, fracassos e intensas transformações culturais e econômicas.

O evento é gratuito e aberto ao público, com transmissão ao vivo pelo canal do LNCC no YouTube.

Breve currículo:

Doutor em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (2015, programa CAPES 7), e doutor em Filosofia pela USP (2021, programa CAPES 7), mestre e bacharel em Ciência da Computação pela UFES. Tecnologista Pleno na Coordenação de Métodos Matemáticas e Computacionais do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI), BRASIL, onde coordena o Grupo de Pesquisa Futuros Turing associado ao Laboratório de Dados Extremos (DEXL), e membro permanente do quadro de docentes do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (CAPES 7). Pesquisador Associado do Center for AI (C4AI/USP), membro do grupo de Aprendizado de Máquina Aprimorado por Conhecimento (KEML). Editor Associado da revista IEEE Annals of the History of Computing. Autor do livro The Turing Test Argument (New York: Routledge, 2023). Atua nas áreas de Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Fundamentos da Computação e da IA, História e Filosofia da Ciência e da Tecnologia, com ênfase em História e Filosofia da IA, e Estudos sobre Alan Turing. Jovem Pesquisador Fluminense da FAPERJ (2025-2028), com o projeto "Testes de Turing automatizados para avaliar IAs de forma interativa, adversária, e centrada em dados". Foi Visiting Fellow (eleito, 2023-2024) do King's College, Universidade de Cambridge, e Pesquisador Afiliado do Departamento de História e Filosofia da Ciência da Universidade de Cambridge. Anteriormente, foi bolsista FAPESP de pós-doutorado na Escola Politécnica da USP com o projeto de pesquisa "O futuro da inteligência artificial: a estrutura lógica do argumento de Alan Turing". Foi ainda Cientista Pesquisador Pleno da IBM Research no laboratório do Brasil (2016-2020) com pesquisa científica, tecnológica e inovação em inteligência artificial aplicada a grandes indústrias globais; e também Pesquisador Visitante no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Michigan em Ann Arbor (2015-2016).

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