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ChatGPT Surpreende Cientistas com Capacidade de Resolver Problema Matemático

Um estudo recente conduzido por especialistas da Universidade de Cambridge e da Universidade Hebraica de Jerusalém testou a capacidade do ChatGPT de resolver uma versão de um problema matemático proposto por Platão por volta de 385 a.C. Os resultados mostraram que a ferramenta de inteligência artificial (IA) solucionou a questão de forma semelhante a um “aprendiz”, improvisando e cometendo erros nitidamente humanos.

A pesquisa foi publicada no periódico International Journal of Mathematical Education in Science and Technology e teve como objetivo investigar se a IA da OpenAI conseguiria resolver o problema apenas com base no conhecimento armazenado em seu banco de dados ou se utilizaria sua adaptabilidade para propor soluções próprias.

O problema proposto por Platão descreve Sócrates ensinando um garoto a dobrar a área de um quadrado. Inicialmente, o menino sugere, de maneira equivocada, dobrar o comprimento de cada lado para solucionar o problema. Contudo, Sócrates mostra que os lados do novo quadrado devem ter o mesmo comprimento da diagonal do original.

Os pesquisadores apresentaram esse problema ao ChatGPT-4, imitando as perguntas feitas por Sócrates ao jovem e incluíram algumas variantes da questão matemática. Os resultados mostraram que o ChatGPT improvisou ao gerar a resposta e cometeu erros nitidamente humanos, “semelhantes aos de um aprendiz”, segundo os especialistas.

  • O ChatGPT usou uma abordagem algébrica para resolver o problema, inexistente na época de Platão.
  • A ferramenta resistiu às tentativas de ser induzida ao erro do menino e apenas quando os cientistas expressaram frustração, apresentou a alternativa geométrica correta.
  • Os cientistas também pediram que o ChatGPT dobrasse a área de um retângulo mantendo suas proporções, e a ferramenta recorreu à álgebra e depois afirmou, de forma incorreta, que a solução geométrica não era possível.

Esse comportamento do ChatGPT foi comparado ao conceito de “zona de desenvolvimento proximal”, que se refere à distância entre o que um aluno já sabe e aquilo que pode aprender com apoio e orientação adequada.

O estudo mostra que a IA pode ser capaz de aprender e se adaptar a novos problemas, mesmo que não tenha sido treinada especificamente para eles. Além disso, os resultados sugerem que a IA pode ser uma ferramenta útil para auxiliar no aprendizado de matemática, pois pode proporcionar respostas criativas e improvisadas, semelhantes às de um aluno.

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