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| Acadêmico(a): Júlio César Batista |
| Título: SIGNA: UMA APLICAÇÃO PARA ENSINO-APRENDIZAGEM DA LIBRAS |
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| Introdução: |
A inteligência artificial é um assunto estudado há décadas e desde o começo as pessoas se perguntam se as máquinas são realmente capazes de pensar (SMITH et al., 2006, p. 4). Segundo Smith et al. (2006, p. 4, tradução nossa), "Ninguém pode refutar a habilidade de um computador processar lógica. Mas para muitos é incerto se uma máquina pode pensar". Durante a década de 1970 as atividades comerciais e científicas com inteligência artificial decaíram e este período foi denominado "inverno da IA" e um dos termos que nasceram neste período foi o "aprendizado de máquina" (SMITH et al., 2006, p. 17-18, tradução nossa).
O aprendizado de máquina possui três principais áreas, sendo elas: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço (RUSSEL; NORVIG, 2003, p. 650, tradução nossa). O aprendizado supervisionado é composto por técnicas para realizar a classificação ou análise de regressão de padrões através de exemplos de entrada e saída de uma função. Estas técnicas podem ser utilizadas para reconhecimento facial (classificação) ou até mesmo análise de valores de imóveis (análise de regressão). As técnicas de aprendizado não supervisionado são utilizadas para aprender e agrupar padrões em entradas de funções. Um uso destas técnicas seria o agrupamento de artigos de jornais por categorias. Já o aprendizado por reforço é composto pelas técnicas mais genéricas, onde ao invés de ser dito o que fazer, o algoritmo aprende através de recompensas (RUSSEL; NORVIG, 2003, p. 650, tradução nossa). Essas técnicas podem ser utilizadas na navegação de robôs, onde o robô escolhe o caminho e depois é informado se a escolha foi boa ou não.
O aprendizado de máquina supervisionado tem se mostrado interessante para a solução de vários problemas do cotidiano tais como: classificação de mensagens, avaliação de preços da bolsa de valores e mineração de dados. Desta forma, um cenário que se mostra interessante é a utilização destas técnicas com o dispositivo Leap Motion para reconhecimento de sinais da Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS).
No Brasil, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2012, p. 30), cerca de 5,1% da população brasileira possui alguma deficiência auditiva e pode depender de uma língua de sinais. Essa porcentagem implica na necessidade de existir o ensino de LIBRAS, visto que esta também é uma língua oficial do Brasil. Entretanto, o aprendizado por crianças e adultos pode ser complicado sem uma forma de praticar e aprimorar os conhecimentos adquiridos da língua. Portanto, no ensino de LIBRAS há uma lacuna onde pode ser utilizado o estado da arte da computação para desenvolver uma aplicação para auxiliar na aprendizagem de LIBRAS. |
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