Publicação
A importância do aprendizado de máquina nos estudos dos afetos
| Resumo: | Resumo Aprendizado de máquina é um campo da Inteligência Artificial no qual um sistema pode modificar um comportamento, de forma autônoma, baseando-se na sua própria experiência, com o uso de regras lógicas que modificam o desempenho de uma tarefa ou tomam a decisão mais apropriada para o contexto. Um dos seus principais desafios é pensar como uma máquina pode aprender a lidar com afetos ou seus correlatos na interação com seres humanos ou outros agentes. Para isso, este trabalho busca compreender o que se tem produzido em uma associação entre as áreas dos afetos e do aprendizado de máquina, através de uma revisão sistemática de literatura. Após as filtragens aplicadas, discute-se 22 artigos que tratam dos temas de pesquisa. Em geral, os trabalhos lidam diretamente com a afetividade humana ou esta aparece como elemento ligado aos conceitos gerais, como é no caso dos estudos acerca do engajamento. Os trabalhos discutidos se destacam pelo uso de aprendizado de máquina na leitura e análise de dados retirados de resultados de exames diagnósticos ou de redes léxicas, associados a equipamentos de análise da atividade cerebral, destacando o eletroencefalograma (EEG), ou mesmo, o uso de robôs, chatbots ou jogos eletrônicos. |
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| Autores principais: | Almeida,Saulo |
| Outros Autores: | Silva,Paulo Caetano da |
| Assunto: | Aprendizado de máquina Afetos Inteligência artificial Avaliação psicológica Psicologia |
| Ano: | 2023 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Fundação para a Ciência e Tecnologia |
| Idioma: | português |
| Origem: | SciELO Portugal |
| Resumo: | Resumo Aprendizado de máquina é um campo da Inteligência Artificial no qual um sistema pode modificar um comportamento, de forma autônoma, baseando-se na sua própria experiência, com o uso de regras lógicas que modificam o desempenho de uma tarefa ou tomam a decisão mais apropriada para o contexto. Um dos seus principais desafios é pensar como uma máquina pode aprender a lidar com afetos ou seus correlatos na interação com seres humanos ou outros agentes. Para isso, este trabalho busca compreender o que se tem produzido em uma associação entre as áreas dos afetos e do aprendizado de máquina, através de uma revisão sistemática de literatura. Após as filtragens aplicadas, discute-se 22 artigos que tratam dos temas de pesquisa. Em geral, os trabalhos lidam diretamente com a afetividade humana ou esta aparece como elemento ligado aos conceitos gerais, como é no caso dos estudos acerca do engajamento. Os trabalhos discutidos se destacam pelo uso de aprendizado de máquina na leitura e análise de dados retirados de resultados de exames diagnósticos ou de redes léxicas, associados a equipamentos de análise da atividade cerebral, destacando o eletroencefalograma (EEG), ou mesmo, o uso de robôs, chatbots ou jogos eletrônicos. |
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