1. Dado, Informação e Conhecimento - Parte 2

Olá, pessoal. Bem-vindos à segunda parte do tópico sobre dado, informação e conhecimento. Nessa segunda parte iremos abordar o tema sobre conhecimento e de quebra e vamos discutir também um assunto chamado sabedoria. Esses quatro termos fazem parte de uma hierarquia, né, onde você tem uma sabedoria no topo e depois você tem um conhecimento, informação e dado na base dessa Pirâmide. Olá, pessoal. Eh, essa é a segunda parte do tópico sobre dado, informação e conhecimento. Então, eh, na primeira parte nós vimos o trabalhamos o conceito de dado em informação e nessa segunda parte iremos trabalhar o conhecimento

e sabedoria. Então, o que vem a ser conhecimento? Bom, eh, esse é um, novamente, é um termo muito, eh, digamos, utilizado, né? Você tem eh diversas definições. Você pesquisa no dicionário, Você vai ver, né, eh, temas, né, relacionados ao termos relacionados ao conhecimento, né? Então, o segundo dicionário são fatos, informações e habilidades adquiridas por uma pessoa através da experiência ou educação. Bom, tá destacado em azul eh fatos, informações, né? Fato informação eh significa que não temos uma diferença muito grande entre conhecimento e e dado e informação que Nós vimos na primeira parte, tá? a habilidade

adquiridas através da experiência e educação. Aí entra num fator um pouquinho diferente, né? Tem habilidade e educação, né? Nessas palavras eh colocadas nesse no dicionário, tá? Compreensão teórica e prática de um determinado assunto. Então, o conhecimento ele não é somente fato ou informação, ele trabalha num nível de abstração maior. Dá para perceber isso, Né? O que é conhecido numa determinada área ou no seu total, isso não pode ser vinculado a fato informação. Ciência ou familiaridade adquirida por experiência de um fato ou situação, ou seja, é uma decorrência de um fato, né, de um dado ou

de informação que gera o conhecimento. Um resumo mais ou menos eh do que vem a ser, né, nessas definições, é que o o conhecimento ele é vinculado a dados, vinculado à informação, mas ele tem uma camada acima dele, né? dá Impressão que tem uma camada acima da do fato dos dados e da informação. E a gente vai ver eh em mais detalhes mais à frente. Eh, os principais conceitos que iremos utilizar aqui no conhecimento, né, vem da área da filosofia, porque a filosofia tem uma área específica para lidar com conhecimento, chama-se epistologia, né, ou teoria

do conhecimento. Bom, o pessoal da filosofia trabalha com esse tema já há vários milênios, tá? Um dos exemplos, Né, é justamente, né, uma definição que nós iremos explorar, nós iremos aplicar essa definição, né, do filósofo chamado Platão. É um filósofo grego, né, ele nasceu ah 400, se eu não me engano, 450, alguma coisa assim antes de Cristo. E, portanto, são 2.500 anos, pelo menos, né? Ah, antes, né? E já se discutia o tema conhecimento, tá? Ele define conhecimento como sendo uma crença verdadeira justificada. Tô dando peso adequado a Cada um dos termos colocados aqui pelo

Platão, tá? Então, eh, o que vem a ser crença, né? A crença é um conjunto daquilo que nós sabemos ou nós, o indivíduo ou nós sociedade sabemos, né, e que nós acreditamos, tá? Isso é um conjunto de crença. Parte dessa crença, eh, ela é verdadeira, né, no sentido eh que tem uma relação com a realidade, uma relação com a o compromisso com a verdade, tá? Só que não sabemos necessariamente o que é Verdadeiro, o que não é verdadeiro. Então, nosso universo de crenças inclui coisas, né, verdadeiras e coisas que não são verdadeiras ou coisas que

a gente não consegue provar que são verdadeiras. E aí, o que vem a ser o conhecimento que tá marcado aqui no em amarelo, né? Tá? Conhecimento é um subconjunto daquilo que é verdadeiro. É o que a crença verdadeira, aquilo que nós conhecemos e que é verdadeiro e que, no entanto, nós, né, conseguimos provar de uma forma Justificada, né, que aquilo é verdadeiro. Então, veja, temos no azul o universo tudo que daquilo que nós conhecemos, né, daquele conjunto, uma parte verdadeira. Nem tudo que nós conhecemos é verdade, é é verdadeiro, tá? Mas nesse conjunto de que

é de de conhecimento de crenças que é verdadeiro, nós conseguimos comprovar de uma forma, ou seja, uma justificada, né, de uma forma convincente de que aquilo é uma verdade, tá? E esse Subconjunto o Platão chamou de conhecimento. Então, uma definição extremamente útil para nós, porque mostra alguns elementos importantes, por exemplo, né? Como é que você prova que alguma coisa é verdadeira, tá? Ou seja, envolve processos, envolve métodos, tá? Então, de cara, você vê que o o os elementos envolvidos, né, na definição de conhecimento, ele não é simplesmente um registro de um fato, como o caso

do Dado, tá? mas simplesmente registrar e ou simplesmente ter uma utilidade, isso não se torna não torna ele eh o conhecimento. Há um compromisso, né, do dado ser verdadeiro e você tem que provar que é verdadeiro. Você tem que ter um compromisso, né, que é vinculado à verdade, tá? Então é um pouquinho mais complicado. Então vamos ver, né, eh, uma revisão um pouco, né, do que a gente viu na primeira parte. você tem a realidade, né, a partir do qual a gente seleciona Dentro dessa realidade um subconjunto, né, eh, de dados, subconjunto de elementos que

nós fazemos a captura e representamos, né, aquilo que foi capturado, ele se torna o dado. Então o dado é vinculado à representação, utilização dos símbolos, utilização das regras dos símbolos, semântica, né, e sintaxe para representar, né, o dado capturado, tá? Então, é uma visão parcial da realidade, né? eh, selecionado a partir dos nossos Interesses, né, e da nossa necessidade. Bom, a filosofia também trabalha com a necessidade também, caso vocês tenham, né, curiosidade de explorar mais esse assunto para discutir, né, exatamente o que que vem a ser necessidade humana, eh, a filosofia também trabalha com isso,

vocês poderão pesquisar sobre isso, tá bom? Então, nós temos os dados dentro desse dado, né, eh, esse conjunto de dados, alguns, né, a partir do processamento ou Podemos extrair, né, alguns dados que possuem utilidade, né, ou seja, são úteis ou atendem alguma necessidade nossa, tá? Esse conjunto de dados nós chamamos dados úteis, nós chamamos de informação, tá? Então a informação ele é um dado que agrega uma característica, uma necessidade humana, tá? Associado a valor. Bom, novamente, valor é uma eh você pode discutir o que vem a ser valor ã através tem uma área da filosofia

que também trabalha com a teoria do valor, Tá? Que é uma coisa interessante também, mas não é o foco nosso, tá? né? Então, de maneira geral, vamos assumir que o valor, né, é algo que nos interessa, algo que interessa a a sociedade, interessa ao ser humano, tá? Então, é um conjunto de dado, né, eh, que possui valor. É um, eh, no fundo, você faz uma coleta, né, do dado, faz uma captura do dado na expectativa, no potencial que esse dado tem, né, em gerar utilidade, ou seja, uma expectativa dele poder se Tornar em informação. E

como é que entra o conhecimento nessa sequência que tá aqui, tá? ele entra, né, a a continuando, né, na camada seguinte, né, na etapa seguinte, né, depois da informação, tá? Tem, né, uma uma coisa que é a o aspecto da modelagem e do processo. São dois elementos fundamentais aqui. O modelo já existia antes, tá? Por exemplo, quando você faz uma captura de dado, isso já envolve a parte de Modelagem, tá? Ã, por exemplo, a pedra, né? O exemplo que eu utilizei na primeira parte, pedra, tá? Dentro da pedra nós pedim, né? Nós medimos o seu

tamanho e o seu peso, por exemplo, né? É uma visão parcial da pedra, tá? Como é que a essas duas dimensões, peso, né, e tamanho, está vinculado à pedra. Isso se vincula através de um modelo, é uma visão da pedra, onde você tem essas duas dimensões vinculadas à pedra. Esse já é um modelo, né? É modelo, uma visão Parcial da realidade. E você tá aplicando esse modelo na na nos elementos de medida, né, nas medidas e na captura que você realizou para ter esses dados. Então, já tem o elemento e modelo dentro, né, da do

dado. O passo seguinte da informação também envolve modelo, tá? É uma abstração já, né, onde dentro desse modelo de dado, do dado que você fez a captura, você incorpora incorpora o modelo de utilidade, tá? Ou seja, o elemento de utilidade é Incorporado nesse modelo da informação, tá? O modelo da do conhecimento é um modelo um pouquinho mais amplo, né? Tem um elemento a mais, tá? Que foi agregado, que é o modelo da generalização, tá? Então, eh, você cria modelos, notações, né, até símbolos novos para tentar representar, tentar criar um modelo que, eh, converte, né, essa

eh essa visão dos dados ou das informações em uma Abstração, em um modelo, né, onde eu consiga, eh, traduzir as relações dos elementos num um única única anotação. Ã, vou tentar explicar melhor o papel do modelo, tá? No caso do conhecimento, por exemplo, esse exemplo tá tá mais na frente também, mas por exemplo, uma uma fórmula simples, né? Da física, né? Força igual a massa vezes aceleração. F = M x A, né? Massa vezes aceleração. Esse é o modelo, o modelo da física, tá? onde você tem os elementos massa e Aceleração sendo vinculados, né, para

gerar a força. Então, uma modelagem que foi feita e é uma generalização muito importante, né? E chamamos esse modelo, essa essa fórmula de conhecimento, tá? Então, eh, o conhecimento, portanto, ele tem um vínculo com a realidade, tá? Porque eh a partir desse modelo eu consigo instanciar, né, qualquer elemento. Eu instanciar significa particularizar, né? Então pego uma determinada massa, coloco o valor Daquela massa, coloco uma determinada aceleração e coloco associado a essa massa que teve essa aceleração e daí eu tenho a força, tá? Então, eh, tanto a massa como a aceleração tem um vínculo com a

realidade e e o resultado também tem vínculo com a realidade, ou seja, né, são elementos, né, do modelo vinculados à realidade, tem um compromisso com a verdade e esse modelo deverá funcionar em qualquer condição, né, conhecida. Portanto, é um modelo já testado, né? Eh, comprovadamente verdadeiro, tá? Então, voltando à definição do Platão, temos um modelo, tá? Temos um processo, tá? Eh, ambos são elementos fundamentais para você ter o conhecimento vinculado à realidade e vinculado à verdade, tá? Então, só para retomar, tá? Tá aqui o vínculo, é coisas que nós fizemos experimentos e descobrimos, tá? Portanto,

faz parte das nossas crenças, é faz parte do subconjunto que É verdadeiro, porque nós temos como provar através de experimento que força é igual a massa vezes aceleração, tá? Portanto, é parte do conhecimento, né, nosso, tá? Então essa é a definição de conhecimento que é aplicado, né, nesses modelos. Tá bom? Bom, ã, para você gerar o conhecimento, né, a gente vai discutir mais à frente como ferramenta, né, a inteligência artificial, os elementos, né, não Inteligência artificial em si, mas são os elementos utilizados pela inteligência artificial. nós iremos ver eh como a partir dos dados a

inteligência artificial pode extrair, né, relações e a partir dessas relações eh criar, né, uma estrutura, a gente chama de ontologia, uma estrutura ontológica que faz um vínculo entre esses elementos, essas relações que foram descobertas, tá bom? E aí você tem a inteligência artificial manipulando ou Trabalhando o conhecimento, tá? H, o conhecimento você tem como justificar ou provar, né, que é verdade através de dois métodos conhecidos, tá? A gente pode expandir mais tarde o terceiro método, que é o método computacional, mas o primeiro método é o experimental. Eu dei o exemplo de massa, né, da força

igual a massa vezes aceleração. Você tem como comprovar que aquele, esse modelo é verdadeiro através de experimentos, realizando vários Experimentos. que comprovam, né, que aquele modelo está correto. Uma outra forma, né, de você provar que determinada e determinadas teorias ou determinadas determinados modelos são verdadeiros, é através da manipulação simbólica, ou seja, aquilo que o pessoal da matemática faz, né, usando uma prova matemática, é uma prova puramente lógica, racional, né, não é física, mas você consegue provar al que uma determinada teoria está correta, tá? Tá? Da mesma forma, a filosofia também usa a lógica, usa o

raciocínio para provar que determinada afirmação é verdadeira ou não, tá? Então você tem toda uma estrutura lógica, você tem um, bom, tem os dogmas que, né, as matemáticas têm a dogma dele, a partir do qual você cria uma toda uma estrutura, tá? É o que a matemática faz, uma estrutura, tá? eh que você vai levantando essa estrutura que vai, né, relacionando os elementos eh que provam, né, Matematicamente que determinada afirmação ou determinada teoria teoria correta ou não, tá? Então você tem dois métodos, tá? que eh chamado método científico, faz parte do conjunto de métodos científicos

associados, vinculados ao conhecimento. Portanto, né, duas palavras chaves, né, na área do conhecimento, tá? Modelo e processo, tá? O processo tem a ver como, eh, justificativa, né? Descoberta, não só descoberta, mas como qualquer descoberta científica envolve o o a utilização de processos, né, os utilização de métodos e é você provar que aquilo é verdadeiro também está vinculado a processos. Mas como o o basicamente o conhecimento trabalha com modelos, né? Eh, trabalha na criação de modelos diversos tipos, modelos matemáticos, fórmulas físicas, notações químicas, né? Tudo isso são modelos, são abstrações da realidade, tá? Então, Esses eh

modelos, né, são criados também através de processos. São elementos, portanto, que compõem o conhecimento, tá? Então, eh, por exemplo, um vou tentar ilustrar com exemplo interessante, né? Ã, teve um terremoto num determinado local, tá? Foi registrado, né? Eh, portanto, passa a ser um dado. Mas esse terremoto efetivamente ele é um dado, uma informação ou conhecimento? Tá? Pense um pouco sobre isso, né? Mas Aparentemente é só um dado, tá? Mas no nosso dia a dia a gente não faz essa distinção. E de fato eh esse fato em si, né? Esse terremoto em si na região X,

ele pode ser os três ao mesmo tempo, tá? No instante que foi capturado e registrado, ele passa a ser um dado, né? Hum. Para nós aqui no Brasil, eventualmente, se o lugar não é o X, ele não tem valor, né? Não tem uma utilidade imediata, portanto não é uma informação. Mas se o terremoto ocorreu no lugar X para a pessoa no lugar X, aquilo tem valor. É esse esse fato, esse dado tem valor, portanto tem uma utilidade, né? Portanto, é uma informação para ele, tá? Então já é dado informação e se esse dado, né, esse

terremoto está alimentando um modelo, né, modelo científico, onde você tem as placas, as placas tectônicas, né, eh, os atritos entre essas placas, ah, e utilizando esse esses dados, alimenta Esse modelo e justifica esse modelo e você consegue consegue estabelecer, né, um vínculo real e do modelo com a a desculpem, mas se você consegue provar melhor ainda, né, dá um passo a mais que esse modelo está correto, tá? E serviu para torná-lo, né, eh ajustar ou calibrar esse modelo, tá? Para aproximar esse modelo da realidade ou da verdade, tá? Esse fato, né, esse dado também é

conhecimento. Portanto, né, o terremoto na região X, ele é simultaneamente dado Informação e conhecimento, tá? Então, eh, esse é o vínculo todo, né, dos elementos associados, né, dado, informação e conhecimento. Espero que tenha sido, né, eh, claro. Ah, esse é um feedback, né, que nós fazemos no caso, por exemplo, né, da parte experimental. É uma prova experimental. H, você tem uma hipótese, né, para você testar essa hipótese, você projeta um experimento, executa o experimento, né, na realidade e a Realidade dá um feedback aqui, né, tá comprovando ou não, né, aquela hipótese, né, aquela teoria, tá?

E com isso que nós eh calibramos, ajustamos os modelos e conseguimos comprovar, né, esse vínculo do modelo com a realidade, tá? Por que que conhecimento gera valor, né? Discutimos utilidade e gera valor. Por que que o conhecimento é valioso, né? Ele é valioso porque você consegue utilizar o conhecimento de uma Forma imediata, né, nos seus eh projetos. Por exemplo, voltando aquela fórmula de força igual massa aceleração, você pode aplicar essa fórmula diretamente, né? Por exemplo, num projeto de veículo, num projeto da estrada, né? Ou qualquer outro projeto que você utiliza eh esse modelo ou você

precisa desse modelo para fazer os seus projetos ou para estudar um determinado fenômeno. Por que que eu consigo usar direto? Porque já foi provado que aquilo é verdadeiro, aquele modelo é verdadeiro. Você não precisa se repetir o experimento, né, para tentar checar se no de repente, né, se você tá trabalhando com uma coisa muito importante, você tá projetando uma espaçonave, por exemplo, e aquela fórmula eh precisa tá, aquele modelo precisa est correto, que se tiver algum erro naquele naquele naquela fórmula, né, meu, eu vou ter problema no meu Foguete, tá? Então, para ter certeza, eu

vou repetir experimento. Não precisa. Por que que não precisa? Porque ela já foi, já faz parte do nosso acervo de conhecimento, já foi provado que aquilo é verdadeiro, tá? Por isso que ele é valioso, tem um valor, você consegue gerar um valor em cima desse conhecimento sem ter o ônus ou você ter o custo, né, de checar se aquilo é verdadeiro ou não, tá? Então, quanto mais conhecimento, principalmente Conhecimento que tem utilidade imediata, ele tem eh muito valor, tá? É você queima etapas, motivo pela qual todos estudam, todos estudam para adquirir conhecimento, para você ter

habilidade de utilizar esse conhecimento na parte prática, né, na geração de valor, tá bom? Então o conhecimento ele tem seu valor, né, por si mesmo. Vimos, portanto, né, de que o conhecimento tem um compromisso com processos, né, eh, da mesma forma que a Informação tem compromisso com o processamento, né, a existe um vínculo forte entre o conhecimento, né, e o processo. processo é um conjunto de tarefas logicamente relacionadas, executadas para determinado um eh obter um determinado resultado final, tá? O método científico é o conjunto de processos teóricos experimentais que justificam determinadas crenças como verdadeiras, gerando

dessa forma o conhecimento. Portanto, eh o método Científico é um dos processos mais famosos, né, ou mais importante, né, na na área do conhecimento, tá? Então, eh, vínculo do conhecimento, né, com o processo, ele gera um vínculo também, né, como resultado do processo, gera um vínculo com o modelo, tá? Então, o conhecimento passa a ser uma consciência, entendimento de um conjunto de informações e forma e formas de torná-las úteis, tá? Ou seja, processo de definição de relações entre dados e Informações, ou seja, modelo, né? Também exige conhecimento. O próprio eh processo, né? Ele é parte

do conhecimento. Ou seja, à medida que nós melhoramos o método científico, esse conhecimento, quer dizer, esse próprio eh modelo científico, método científico, é resultado de conhecimento também, tá bom? processo, portanto, a partir da construção de modelos, você tem testes, Hipóteses, experimentos, né? A partir de estudo dos modelos, análise de modelos e verificações, você tem a manipulação simbólica, que a parte da matemática, tá? Generalizações, abstrações e teorias, tá? tudo vinculado, né, a o do uso do processo paraa criação desses modelos, né, e análise de dados e informações. É, é uma área que a gente chama de

extração do conhecimento quando é automatizado, né? Tá? A vai ver uma um um slide específico sobre mineração de Dados, tá? E o segundo elemento do conhecimento, que é o modelo, né? Hã, abstração ou aproximação usada para representar a realidade, utilizando o sistema de símbolos adequados, né? Isso dentro da informação, já vimos isso, né? Representar não só os elementos, mas a relação e trocas entre eles. Captura de dados da realidade nas suas diversas dimensões e perspectivas, né? Que é a visão da informação. Bom, todo modelo é Uma visão parcial da realidade, tá? e aplicar essa visão

da realidade em cima da realidade, né? A visão não é só ótico, né? Uma visão no sentido de modelo mesmo, olhar, né, um determinado o elemento, a realidade, né, o fenômeno, por exemplo, e tentar vincular isso a uma a uma visão parcial que tem eh que tem um vínculo com a utilidade, né? Ou seja, você tem uma cria modelo por causa da sua utilidade, né? e tentar fazer com que esse essa visão parcial, né, eh, Seja mapeável, né, em um modelo em eh você pode usar diversos formas, a gente vai ver também vários formatos de

modelo, mas tentar vincular em função do uso que se você que você vai fazer deste modelo, tá? A seleção do modelo normalmente vinculada a sua utilidade ou potencial de uso. Então é isso aqui, né? Você tem a realidade, né? Você tenta aplicar uma visão, visão sobre a ótica da captura de dados, ou seja, visão da ótica da Informação, tá? Eh, não necessariamente é visão no sentido ótico, né, como já comentei, mas é uma forma de você tentar eh extrair daquela realidade, né, parâmetros, tá, que alimentam o modelo. Então, o modelo é uma intermediário, né, entre

essa visão, né, e a realidade. É uma captura parcial, né, da realidade, né, eh, representada na forma de modelo, tá? Então, representação da realidade sobre a visão da informação através de um sistema de símbolos, ou seja, a a um Sistema de bom, pode ser diversos tipos de símbolos, desde alfonuméricos até símbolos visuais, né, como eh gráficos, eh blocos, assim por diante, tá? Mas é um trabalho que nós chamamos de modelagem, tá? É um ato de criação do modelo utilizando um sistema de símbolos, tá? Bom, criação de modelos, a ciência e a engenharia, né, constrói modelos.

Então, nós temos a visão da informação na criação do modelo. Eh, isso ainda tá vinculado, né, a um a um processo na área da informação. Você provar que esse modelo está correta já é um trabalho, né, um processo da área de conhecimento, tá? Então esse vínculo, aliás, você antes mais antes disso, né, os dados que alimentam esse modelo também tem que ser vinculados à realidade, vinculada a ser checados quanto a sua veracidade, tá? Ã, verificação e validação é o processo onde você vai checar, né, se aquele Modelo está correto e checar também os dados que

alimenta o modelo estão corretos também, né? Eh, são verdadeiros. e de uma forma justificada, tá? A ciência ele tenta eh cria modelos observando a realidade, tá? Eh, é um processo diferente da engenharia. A engenharia cria modelos, né, de coisas que não existem. Por exemplo, cria modelo de pontes, por exemplo, né? Ponte não existe, né, na natureza. Enquanto Que a ciência estuda a natureza e tenta modelar a natureza, a engenharia preocupa-se em utilizar o processo de modelagem. para criar elementos que não existem na natureza, mas ambos, tanto a ciência como a engenharia, trabalham com modelos, tá?

A ciência tem que provar que aquele modelo está correta para você poder utilizá-lo, né, na engenharia, tá? Essa é uma diferença importante, Tá? Eh, esse processo de verificação e validação, né, é chamado V, tá? tem a ver com o método científico, mas também tem a ver na área de engenharia com a checagem dos requisitos, tá? Então, a verificação é uma checagem quanto a especificação, quanto a necessidade, né, daquilo que você quer fazer, tá? Se aquele modelo atende ou não a especificação e a validação são os testes, né, para ver se ele tá batendo com aquela

necessidade, tá? Então a Verificação tem como objetivo aqui, né, tá? Checar a especificação e a validação tem como checar as necessidades, tá? Então são dois níveis de checagem. eh técnicas típicas, né, de validação são os testes, né, eh checar se os testes estão eh se o um determinado modelo atende ou não eh essa necessidade. Se o elemento, né, já existir, no caso da engenharia, seja constrói, você tem como fazer uma checagem direta através de experimento, Né? Caso contrário, você faz uma avaliação que faz uma modelagem, né, a uma abstrata, né, teórica e você faz uma

checagem teórica em cima do modelo através de simulação, por exemplo, né, que é o tópico depois, tá? Então, tem uma parte que é, você pode fazer uma verificação eh por lógica, manipulação simbólica, né, matemática, ou pode se fazer pode se fazer por uma simulação computacional, por exemplo, né? são ambas são Avaliações. Tipos de modelos. Bom, os principais são, tem n modelos, né? Na realidade eu dei exemplo aqui do modelo eh físico, né? Força igual a massa vezes aceleração. Você pode ter eh o modelo narrativo, que é simplesmente você descrever com palavras, né? Não deixe ser

modelo. Pode não ser eficiente, mas não deixa ser modelo. Eh, esquemático, matemático, gráfico, né? Eh, um modelo em escala, por exemplo, né? Assim por diante. E aí vamos, eh, bom, mudar um Pouco de tópico, né? E vamos discutir o big data e o data mining, tá? H, isso aqui são é a definição do que vem a ser um big data, né? Você tem eh é um tópico antigo, eu só tô repassando aquilo que ã vem, né, de 20 anos atrás, na verdade, né, eh, originalmente definido como repositório de dados, né, eh, não estruturado, caracterizado por

volume e velocidade, né, variedade e velocidade, né? Tá? Então, as principais Características de um big data, quer dizer, tem tem um volume razoável, não necessariamente estruturado, tá? Eh, bom, eh, inclusive não estruturado, né? Tá? E discussão do big data e causalidade, a gente vai discutir isso mais à frente, eh, juntamente com data mining. Eh, data mining é o termo em inglês, né? Em português é mineração de dados, tá? extração não trivial de informação útil previamente desconhecida ou implícita, Né, de um conjunto de dados. Metado, dado sobre um conjunto de dados, já comentamos sobre isso, né?

Identificação de tendências, atributos e oportunidades. São algoritmos específicos que exploram, né, esse conjunto de dados. O objetivo da mineração de dados é tentar detectar relações entre os dados. É por isso que tá a palavra causalidade, tá? Relação causa, efeito, tá? Ah, não triviais, ou seja, você a Coisas que você não consegue enxergar de uma forma eh fácil, tá? você precisa de uma ferramenta adequada para isso, principalmente porque é uma quantidade muito grande de dados, não necessariamente estruturados, ou seja, são dados eh desorganizados, tá? e, né, e principalmente raros, né, algumas, como aqui é o exemplo

de extração, né, de uma interação perigosa num raríssima, num conjunto muito grande De dados, você consegue detectar, né, justamente porque tem um volume grande de dados, tá? Então, eh, uma das aplicações importantes, né, é identificar uma interação perigosa, né, uma relação, por exemplo, um em 1000, tá? Eh, dentro de um banco de dados sobre remédios e ah, são pessoas, né, que tomam um determinados remédios e as suas reações, o efeito desses remédios nestas pessoas através de exames e diagnósticos, né? Então você tem esse dado, uma massa enorme de dados e você consegue achar, né, no

meio desses dados, através de técnicas de mineração de dados, alguma relação, né, eh, que possa ser potencialmente perigosa. Mas, eh, a gente chama isso de, eh, descoberta do conhecimento, mas eh o fato de ter uma relação não necessariamente implica que aquela relação seja verdadeira. Tá? Ou seja, não necessariamente é um conhecimento, tá? Mas é uma ferramenta é Muito importante para você ter a pista, né? Então, ah, vamos lá. Eh, você primeiramente pode usar essa técnica de mineração de dados, coletando dados eh, por exemplo, de diversos países, eh, estruturas diferentes, eh, formatações diferentes, ou seja, dados

não estruturado. E usando essas técnicas de mineração de dados, identificar uma determinada relação, o que não quer dizer que esta relação seja verdadeira. A partir dessa Descoberta, você pode utilizar esses elementos como pista, né, para você projetar o experimento, né, projetar um experimento usando o método científico, você cria um experimento eh para testar essa hipótese que existe essa relação de causa e efeito eh de um determinado conjunto de remédios. Você cria um grupo de controle, o método científico vai fazer isso, né, tá? criar um grupo em controle e o próprio método científico vai dizer qual

o tamanho da amostra que Eu tenho que fazer para comprovar a sua eh se aquilo é verdadeiro ou não. Eh, não sei se vocês lembram, na época da pandemia você tinha a que testar as vacinas e para testar a vacina você tinha que ter um grupo, né, razoável de pessoas. É por isso que você não conseguia testar em qualquer eh ambiente, digamos assim, né? o teste tinha que ter uma certa escala para você comprovar, né, que aquilo eh que o remédio é eficaz, tá? Então, eh a Própria seleção do grupo era uma coisa complicada, né?

Você tem que ter uma amostra eh diversificada. Você não pode ter só um tipo de pessoa ou uma determinada um grupo com determinadas características uniformes, né? Então você tem que buscar diversidade, né? E eh quantidade de gente significativa em cada eh grupo, digamos assim. Tá, para você poder ter uma segurança em relação à à eficácia, em relação à à veracidade do resultado objetivo, tá? Então isso é Decorrente do método científico. Então mesma coisa aqui no data mine te dá uma pista e a partir, né, do processamento adequado, você vai utilizar essa pista para criar um

teste real, né, para confirmar ou não, ou seja, obter o conhecimento. Bom, no fundo significa-se que um uma máquina, né, ele não tem como descobrir automaticamente, né, a o conhecimento. Ele é uma ferramenta auxiliar para se chegar ao conhecimento. Entretanto, né, O pessoal da área de data mine falou o seguinte: se o dado é grande o suficiente, tá? Eu tenho a a causalidade também dentro, né, do meu dos meus dados. O que isso significa? Vamos voltar no exemplo, né? Ã, vou tentar um exemplo mais simples. Vamos ver. Eh, por exemplo, que vamos eh suponhamos que

checou-se o o big data, né? e achou-se uma relação eh de causalidade, né, entre o consumo de Adoçante e obesidade. Mais fácil entender, tá bom? Você fez um, vamos fazer um experimento, vamos projetar um experimento, né, para saber se realmente o consumo do adoçante engorda ou não, tá? Você pode ter duas conclusões, né? as pessoas, né, consomem adoçante porque são obesas ou se a obesidade é decorrente do consumo docente. Então esse essa relação não é clara, né? Você sabe que tem uma relação, mas essa relação não é clara. Então você projeto experimenta, você cria um

grupo de controle também, pessoas que estão eh tomando alguma coisa para adoçar, mas não necessariamente é o adoçante, né? Ele é é o placebo, famoso placebo. Então tem um grupo que toma placebo e tem um grupo que toma doçante. E você faz o controle desses dois grupos, né, depois de algum tempo se checar se eh efetivamente há uma relação causa efeito, né, eh, entre o consumo doçante e a obesidade. Tranquilo, né? Agora, se o big data é grande suficiente, esse próprio experimento já tá dentro do big data. Esse é o argumento interessante, tá? Que significa

o seguinte, né? Você não precisa fazer o experimento, tá? Porque você vai caçar os dados dentro do big data de gente que consome o adoçante e gente que não consome adoçante e tentar ver, né, se realmente essa relação entre consumo da doçante e obesidade existe ou Não. Não sei se vocês entenderam, mas o próprio experimento, o resultado do experimento já tá dentro do big data a partir do histórico que você tem, né? históricos antigos e quantidade de dados antigos. Então, a ideia do do da descoberta e conhecimento que tá aqui é justamente isso, né? Ah,

você tem hoje se o big data é grande suficiente, abrangente o suficiente, né? E tem vínculo, os dados são verdadeiros, Tá? Eu tenho como utilizar eh técnicas, algoritmos para você tentar descobrir uma série de eh não só pistas, né, para o conhecimento, como também o próprio conhecimento em si, tá bom? Um outro conceito interessante, eh, vinculado a ao conhecimento é o conceito de ontologia, tá? Novamente é uma discussão, né, filosófica, tá? Eh, Aristóteles define, né, ontologia como sendo uma concepção de tudo aquilo que pode existir ou ser. Eh, então a ontologia é uma estrutura, né,

eh, onde você não trata, eh, não trata o eh, o elemento em si, mas trata aquilo, o o trata os conceitos, tenta organizar e relacionar os conceitos ou ideias, né, associadas a aos elementos que possam existir ou pode vir. H, bom, que ele pode ser ou existir, tá? Vin estabelecer esse relacionamento. Eh, na computação é uma especificação de uma Conceitualização, né? Ou seja, uma especificação parcial explícita de que tente de a melhor forma possível, né, aproximar a estrutura do mundo, né, da definida por uma através de conceitos, tá? Então, tenta enxergar ou reestruturar as coisas

através de conceitos, tá? modelo de dados que representam conjunto e conceitos dentro de um domínio e os relacionamentos entre eles, uma forma de representação do conhecimento sobre o mundo ou alguma Parte dele. Eh, não sei se vocês entenderam, né, mas acho que o tem outras definições aqui, né? Tá? Ã, acho que é mais fácil eh tentar apresentar um exemplo e a partir do exemplo e retornar um pouco nesses conceitos, tá? né? Mas lembrando, né, novamente que eh é um é uma discussão que é eh se se eh se estuda ontologia se estuda desde a época,

né, do Aristóteles, né? Eh, só para contextualizar esses filósofos gregos, Né? Vocês conhecem o Sócrates, que é um um dos filósofos mais importantes, né, da antiga Grécia, eh, o Platão, né, que nós discutimos, né, apresentamos no começo, né, da dessa segunda parte, ele foi discípulo do Sócrates e o Aristóteles foi discípulo de Platão. Então você tem uma sequência de três filósofos famosos, né, e importantes, né, eh, nessa civilização ocidental, que tiveram essas contribuições que a gente utiliza bastante, principalmente na área Da computação, porque impacto na informação e impacto no conhecimento, tá? São um parênteses. Então,

vou voltar para o exemplo, né, que eu vou apresentar aqui. Eh, esse é um exemplo muito simplificado, só para vocês terem uma ideia. né, eh, do que é um uma ontologia, uma estrutura ontológica, tá? Então, vamos lá. Eh, aqui Estamos organizando, né, diversos elementos, né, conceituais uma forma de, eh, hierarquizada e uma forma eh relacionada. aqui tem uma relação. Então vamos começar com o veículo, né? Veículo é um conceito, não veículo, a palavra veículo, tá? Eh, a palavra está vinculada à linguística, né? Tem a semântica, taxonomia, né? Domínio, tudo isso aí é uma são os

elementos da linguística, tá? a gente vai discutir essa linguística, a questão semântica Mais mais à frente, mas aqui eh bom chamar eh não tem vínculo com a palavra em si, apesar de ser um elemento importante, né, na conceituação, na ontologia, tá? O veículo, no caso aqui, eh, não é a palavra, mas o conceito veículo, tá? Eh, ou seja, tudo aquilo que serve para deslocar, né, eh, coisas ou pessoas de um lugar para outro. Portanto, um avião, um carro, ônibus, tudo isso são veículos, tá? Então você tem conceito de eh dispositivo ou de Equipamento que permite

o deslocamento, né, de pessoas e de carros, eh, desculpe, de pessoas ou de objetos, né, de carga de um lugar para outro, tá? Então, você tem o veículo e você tem eh uma classe chamada veículo, você tem várias eh outras subclasses dentro da classe veículo. Portanto, você tem um ônibus, carro, avião, navio, por exemplo, são todos veículos. Então, o carro tá vinculado ao veículo com uma relação E1, ou seja, o carro é um Veículo. Dentro do carro você tem instâncias. Eh, uso muito termo de instância. são é um termo usado em em software, né? Quem

que é da área de software sabe o que significa instanciar. Você tem um objeto, você tem a classe de objeto, você instancia esses objetos, né, eh, numa situação particular, né, que você tem uma instância particular, uma classe, você pode ter e a partir de uma classe, você pode criar várias Instâncias, né? Então você tem uma classe chamado carro e combi, fusca, são eh marcas específicas de carros, são instâncias de carros, né? Então você tem uma relação de instanciação que é eh combi fusca é um carro, tá? Então a relação que aqui no gráfico tá lá,

né? é um tá aparecendo a a relação. Você tem outros conceitos, tipo porta, roda, eh, conceitos, ideias, né, que estão vinculados, né, no Fusca, por exemplo, e que é parte de, né, uma porta É parte de um Fusca. Eh, você pode dizer que o Fusca, por exemplo, é composto por roda, porta, motor, carroceria. São todos elementos que são partes, né, do Fusca e, portanto, é parte de um carro também, tá? Porque o Fusca é uma instância de um carro, tá bom? Então, o que é uma ontologia? Ontologia é um estudo como um todo, tá? Mas

o a partir da ontologia você cria esses eh vínculos entre os esses conceitos. A gente chama de estrutura ontológica, tá? Mas Ontologia estuda tudo, tá? estuda eh os conceitos, a criação da definição desses conceitos, cria a relação entre esses conceitos. Então, eh eh às vezes você tem esse vínculo entre conceito e a linguística, né? Por exemplo, independente dependente do país, eh, o carro eh é descrito como sendo uma carruagem sem cavalos, né? outros lugares. O carro é um eh veículo auto eh com autopropulsão, é o caso do a da palavra automóvel, né? Tá? Eh, em

outras civilizações, o carro é definido como alguma coisa que transporta. Automóvel não tá claro na palavra automóvel que ele é ele se mexe, mas não necessariamente carrega alguma coisa, tá? E assim por diante, tá? Então, eh tudo isso você agrupa essas eh esses termos, né, esses diferentes termos num conceito único chamado veículo. Então, ah, ele tem uma uma antologia muito importante, por exemplo, na área de tradução, né? Você tem a Ideia, né, chamado veículo, que pode ser um código binário qualquer dentro do computador e você tem a forma de vincular esse mesmo conceito, né? com

diversas eh palavras, línguas em em linguagens diferentes em diversos países. Então, eh um tradutor automático primeiro traduz a palavra num conceito e do conceito você traduz para uma outra linguagem, uma outra palavra, tá bom? Então, ah, mas o grande mérito da da estrutura ontológica é poder navegar Nessa estrutura, tá? Então, imagine que você tem uma estrutura ontológica para o veículo, quer dizer, um domínio, botando aqui na um pouco, tá? Ontologia associadam a um domínio, né? Modelo de dados que representam conjunto e conceitos dentro de um domínio. Aí ficou mais claro essa essa definição a parte

do exemplo, né? E os relacionamento entre eles, uma forma de representação de conhecimento sobre o Mundo ou alguma parte deste, depende do domínio, né? Tá bom? Então vamos lá. Voltando para cá, né? Então você tem esse esse domínio, né? Em relação a veículo. Você pode ter um outro domínio aqui em que tá em rosa, né? Que é um domínio sobre eh locais, né? Então você tem um conceito de país, uma instância de país é o Brasil, né? Dentro do país você tem o conceito de estados. Eh, claro que dependendo do local, o esse conceito de

estado não existe, mas Existe um conceito de província. Por exemplo, país pequeno como Japão, ele trabalha com conceito de província, né? Então você tem províncias, não tem estados, mas tem províncias dentro do país. Então, eh, nesse, eh você tem um conceito, uma estrutura estrutura ontológica, né, de eh divisões administrativas. Você tem país, você tem o estado eh dentro do país e tem cidades dentro do estado, tá? Então você tem essa estrutura e você tem as instâncias, Né, de e representando cada classe. Então você tem o Brasil como instância de um país, São Paulo como instância,

né, de estado e cidade de São Paulo ou São Bernardo, por exemplo, com instância de cidades, tá bom? Você tem essas duas estruturas e você pode vincular essas estruturas, relacionar essas estruturas, como nesse exemplo que vocês estão vendo. Então você tem o Fusca, né, que é feito em São Paulo, né? Você tem uma relação que é feito em, né? Então você Tá vinculando a partir desse dessa relação feito em construído, é fabricado aí, tá? Que vincula dois duas estruturas ontológicas, tá bom? Para que, para que serve isso? Um exemplo prático, né, é quando você pergunta

para uma um sistema computacional que é que possui essa estrutura ontológica por trás dele, tá? Você pergunta, por exemplo, né, um Fusca é um carro? Ele vai dizer, vai pesquisar dentro dessa estrutura e vai dizer assim: "Sim, um Fusca é um carro. Você Pode dar um exemplo de outros carros?" Posso. Um combi. Combi é um carro. também, tá? Eh, onde é feito o Fusca? Você consulta, né, essa estrutura eontológica e vai dizer: "Olha, o Fusca é feito em São Paulo." Ah, mas São Paulo, o que que é São Paulo? É um estado, né, dentro de

um país chamado Brasil. Ou seja, o que que ele tá respondendo? Ele tá respondendo baseado em conhecimento, tá? H, se você faz essa mesma pesquisa, né, essa mesma pergunta para um Google, por exemplo, né, você pergunta, olha, ã, onde é feito o Fusca? O que que o o Google vai fazer? vai buscar todas as páginas que está eh onde está a frase Fusca, eh fabricação do Fusca e vai apresentar para você e vai ranquear de acordo com eh o ranking, né, o sistema de ranking deles, tá? O que for mais popular ou talvez o mais

importante, ele vai colocar n em ordem e apresentar para Você. A partir da discussão que nós fizemos sobre o que é informação e o que é conhecimento, vocês vão entender que o que o Google está fazendo é apresentar informação. Portanto, o a o sistema mecanismo de busca do Google é um sistema de informação, mas um sistema que responde, né, através de uma estrutura odontológica, onde o Fusca é fabricado, já é um sistema de Conhecimento. Não sei se vocês perceberam, né, essa diferença, tá? Então, estamos caminhando para uma estrutura de conhecimento. Um chat GPT já vai

responder, né, baseado numa estrutura de conhecimento, tá? Então ele monta esse tipo de estrutura, tá? a partir, né, do que a gente viu antes, né, usa as técnicas do data mining, tá, para estabelecer os estabelecer os relacionamentos e montar sua própria estrutura Ontológica, né, para poder responder essas questões, tá? Então, ele já é, né, um sistema de conhecimento. É para isso que a gente tá migrando, tá? por enquanto ainda não tem toda uma parte, né, de vínculo desses eh desses processos, né, de confirmação, consolidação do conhecimento em si. Isso é simplesmente tá pegando uma montanha

de dados. Esses dados que alimentam esses modelos, né, no da no data. É muito importante que sejam checados. Não Sei como é checado isso, né? Mas você precisa vir de fontes confiáveis, tá? Eh, muitas ferramentas já fazem uma pré-checagem, uma pré-seleção dos dados a partir do metadado. Não sei se eu comentei com vocês, mas na primeira parte eh eu comentei que tem os dados e o metadado passa a ser, às vezes o metadado é muito maior do que o próprio dado, né? Por exemplo, você tá pesando uma pedra, no metadado você registra qual é o

Instrumento que você usou para pesar, né? O dado da o peso em si é poucos dígitos, mas os dados do da balança, os dados da última calibração da balança, quem calibrou, quando foi calibrado, em que data foi feita a pesagem, né? Tudo isso é parte do vinculado, são metadados vinculado à aquele peso que tá lá. Então, normalmente, normalmente o metadado é muito maior do que o próprio dado em si. Agora, o metadado é fundamental para dar Uma confiabilidade, né, ao dado, tá? Então, tem ferramentas hoje, eh, que tem a função de dar uma nota, né,

no dado que você tá alimentando, tá, a partir do metadado que ele possui, tá? Então isso é fundamental para você ter, né, todo um processo. Você alimenta um sistema com dados errados, ele vai gerar resultados errados e vai gerar conclusões erradas, ou seja, vai montar uma estrutura ontológica errada, tá? Por isso é muito importante você ter toda Essa sequência. O que a gente tá vendo, né, são, eu tô apresentando, na verdade, alguns conceitos, né, data mine ontologia, tá? que eh não necessariamente é isso que tá sendo utilizado, tá? Eu não sei como é que o

chatpt, né, está tratando ou gerando esses dados, não sei a estrutura interna dessas ferramentas, tá? Mas são eh eu não tô querendo discutir o algoritmo que o chatpt tá utilizando, tá? Mas eu quero Discutir os elementos que fazem parte do conhecimento, que é o conceito de conhecimento que é utilizado dentro dessas ferramentas. Eh, gostaria que se vocês entendessem a importância desses conceitos e o peso dessas eh desses conceitos no desenvolvimento de futuras ferramentas, né, futuros sistemas. Tá bom? Esse é o objetivo pela qual a gente está apresentando essas ideias. ela tá sendo útil hoje e

provavelmente São conceitos que serão utilizados, né, nas eh nas futuras ferramentas ou nos futuros sistemas, né, que irão surgir daqui alguns anos ou daqui alguns algumas décadas, talvez, né? Tá bom? Ã, um outro exemplo aqui, né, como gosto de pedras também, tá? É uma estrutura ontológica de pedra, né? Tá? Então você tem é é uma forma de você representar o conhecimento, né? Eh, onde o topo que tá lá em cima, né, granito, né, eh, ele é a palavra, né, a Partir do qual você eh desse todos os componentes, né, os elementos. Então o granito, por

exemplo, é composto por tais tais tais minerais, né? São as classes. Você tem as distâncias, né? Diversas manifestações e granitos. Dependendo do local da região, você faz uma vinculação da ocorrência, né, das ontologia da região com a ontologia de rochas, né, ou das pedras, tá? E aí, né, e você coloca, é um sistema especialista, onde você coloca as Informações de um especialista, um geólogo, especialistas em pedra. A primeira coisa que o o se você apresenta pedra pro geólogo, ele vai falar assim, isso não é pedra, né? Primeira coisa que vai falar, isso é uma rocha,

né? Então você tem a questão semântica, né? E da linguística vinculado a isso, mas não tem problema nenhum, porque o conceito, a ideia é a mesma. Pro especialista é usa a palavra rocha. Para o lego, como nós usamos a palavra Pedra. Tá bom? Então, mas a ideia, o conceito é o mesmo, só que tem uma profundidade que você pode explorar ou não e pode ter utilidade ou não de acordo com o uso que você vai fazer, né? E aí é o papel da ontologia que tá por trás, né, desse conceito, né, dessa ideia pedra para

nós, né? Tá? É isso, gente. Vamos discutir agora o que vem a ser sabedoria, tá bom? Em termos práticos, né, sobre o ponto de vista da computação, dado Informação e conhecimento são os conceitos suficientes, né, para lidar com estado atual da tecnologia, tá? Então, não estamos ainda no nível de lidar com a sabedoria. Entretanto, vou colocar rapidamente esse as ideias em torno da sabedoria, eh, justamente com eventualmente com perspectiva futura, né? E às vezes até para matar alguma curiosidade que vocês tenham em relação a a essa estrutura hierárquica que estamos apresentando, tá bom? Então, Vamos

lá, começando com a famosa pergunta, né? O que é sabedoria, né? Ah, não é uma coisa fácil de responder, tá? Então vocês t que pensar um pouquinho, né? O que que seria sabedoria? É alguém que sabe bastante, né? Bom, primeiro associamos a pessoa, né? Ã, os conceitos todos que foram apresentados são conceitos da área de humanidades e são conceitos vinculados às pessoas, porque na época que foram eh Trabalhadas, eh, conceituadas, né? Eh, quem pensava ou quem tinha capacidade de processar dado informação é o basicamente o ser humano, né? Então, o filósofo trabalha, né, com a

perspectiva humana, né, a visão humana, né, desses conceitos todos. Não tinha computadores na época, tá? Então, eh, associamos a sabedoria, né, a uma pessoas com que características? Será que é uma pessoa que sabe bastante? Eh, normalmente, né, é uma pessoa já de Certa idade, né? A gente associa uma imagem de uma pessoa, eh, um senhor de idade, eh, barbudo, cabelos brancos, não é isso? É tipo guru, né? Um eremita, alguma coisa desse tipo, tá? Eh, por trás dessa imagem está eh vinculado esse conceito, né, de uma forma sutil. Ah, porque uma pessoa de idade normalmente

já tem problema de memória, não necessariamente sabe eh muita coisa, né? Não tem uma um volume grande de conhecimento necessariamente. Então, o que que é sabedoria, né? Eh, vamos primeiro novamente explorar o nosso dicionário, né? conhecimento científico, filosófico, aprendido ou acumulado, né? Habilidade de discernir qualidades intrínsecas e relacionamentos. Ou seja, e o primeiro tem a ver com a quantidade, né? O volume eh de conhecimento acumulado, né? Não necessariamente fatos ou dados, mas você pode realmente ter um grande volume de conhecimento, ou seja, modelos, né? Eh, Acumulando modelos práticos, né? O modelo é às vezes, como

é uma generalização, o modelo é mais fácil de você lembrar do que eh uma quantidade grande de dados, tá bom? Habilidade de discernir qualidades intrínsecas e relacionamentos. Hoje isso tem a ver com o processo, né? A capacidade de enxergar eh processos e desenvolver processos para identificar eh esses relacionamentos, né? Então, tem a ver com o processo bom Senso e julgamento. Eh, essa é uma característica humana, né? Eh, atitude, crença ou curso de ação sábia. Aí tem uma dica importante associada a sabedoria, tá? No fundo, significa o seguinte, que ele tem esse conhecimento, tem esse ah

capacidade, né, de desenvolver e utilizar processos, né? para chegar ou para verificar eh verdades, né, e relacionamentos, ou Seja, consegue montar estruturas ontológicas e acima de tudo tem uma coisa associada à ação. Essa é a palavra chave da sabedoria, tá? Então, eh, te lista aqui uma coletânea de definições, né, conceitos, comportamento desenvolvido com experiência, princípios e ideias que governam as ações e decisões. Então, a palavra chave é experiência, ou seja, alguém que tem uma certa idade ou Experimentou muita coisa, governam ações e decisões, portanto tem ação vinculada ao conhecimento, tá? Ação sábia. Então é um

vínculo do conhecimento com a ação, tá? E fazer o melhor uso do conhecimento disponível, capacidade desenvolvida para realizar o que é valioso. Aristóteles diz: sabedoria, conhecimento das causas, né? Mas na verdade, eh, tá no nível acima do conhecimento, né? Tá? Eh, relação entre, né? a os Elementos, ou seja, ter uma visão, ter um um conhecimento do dos modelos, tá? Científico, método científico, um caminho satisfatório para a sabedoria, tá? Então, tá aqui a palavra-chave, né? Então, objetivo da sabedoria é saber utilizar, né, o conhecimento. Essa é a palavra chave, né? são eh ações. Quer dizer, a

sabedoria é eh utilizada na prática, o uso prático do conhecimento vinculado, né, à experiência. Ou seja, Você sabe, né, qual é o conhecimento que é mais útil, qual é o conhecimento que gera melhor resultado, porque você já experimentou aquele conhecimento. Então é uma não necessariamente uma grande quantidade de conhecimento, mas eh ao longo da vida ele foi usando vários tipos de conhecimento e filtrou, separou aqueles conhecimentos que tiveram maior aplicação prática, que de gerar o maior valor, que tiveram maior utilidade, né, aquele conhecimento que teve maior Utilidade prática, né, ao longo da sua experiência, da

sua vida, tá? Então esse é o principal elemento, a característica do da sabedoria. Eu vínculo, né, eh, com a uso, com utilidade. Ah, tem ações e decisões aqui, né? Tá? E esse vínculo é que fez eh com que você tenha uma capacidade, uma, desculpem, uma quantidade de conhecimento selecionado, né, focando na eficiência, né, do uso para as ações e decisões, tá? Então, eh, ele tem uma base de Conhecimento, tá? e uma base do processo experimental, ele eh conhece os processos, né, que geraram o conhecimento e tem conhecimento sobre o conhecimento e conhecimento sobre o conhecimento

e conhecimento sobre os processos que geram conhecimento. ou seja, eh, sabe discernir, né, melhor quais são as relações e quais são, eh, os processos mais úteis, né, para se você eh checar, né, algo se é verdadeiro ou não, tá? Então, é um cara que está acostumado a trabalhar com métodos científicos, se for cientista ou alguém que sabe eh trabalhar esse conhecimento ou trabalhar os processos de forma a identificar, né, a validade de determinados conhecimentos, tá? Esse é é um sábio, tá certo? Então, não necessariamente é uma pessoa que tem, né, muito conhecimento, eh, mas é

uma pessoa que experimentou o conhecimento e os processos, tá bom? e os modelos também. Então, eh, novamente Focado em geração de valor, porque se ele aplicou e utilizou, né, gerou ações e tomou decisões, estava focando no na geração de valor, na utilidade na geração de valor, tá bom? Então esse é o principal elemento. Hoje o os sistemas computacionais eh não estão nesse nível porque ainda não tem como atuar diretamente eh na realidade. Quer dizer, o os robôs estão entrando, mas o robô hoje ele não é uma uma entidade autônoma, né? O robô É uma entidade

vinculada a uma determinada ação e já pré-programada. são robôs de fábrica, eh, robôs que fazem limpeza, são, no fundo, são ferramentas mais sofisticadas, né, mas ela não tem uma autonomia, né, necessária para fazer, né, o uso do conhecimento, eh, de uma forma autônoma para checar, né, se aquilo funciona ou não. quer dizer, o vínculo do robô, né, dos sistemas e computacionais com a realidade ainda é um vínculo eh muito Restrito, ou seja, mais à frente, imaginamos, né, que à medida que eh esses eh elementos indivíduos artificiais consigam atuar na realidade, né, atuar eh na natureza

ou na realidade de uma forma mais autônoma, mais independente, ele vai adquirindo essas capacidades tanto para o conhecimento, porque ele vai ter condições de eh gerar experimentos, realizar o experimento e checar fisicamente, né, através do experimento se aquilo é verdadeiro ou Não. Ou seja, capacidade autônoma de adquirir conhecimento, não somente com datamine, porque data mine depende dos dados, né? Eh, se os dados, se ele não tem autonomia para coletar os dados, ele não vai ter autonomia para desenvolver conhecimentos próprios, tá? Eh, realizar experimentos próprios, por exemplo, né? Então, eh, e nem no nível da sabedoria,

porque para sabedoria você realmente precisa acumular e diversas ações, diversas experimentos ou uso de Conhecimento, coisa que o Subô ainda não tem essa autonomia, tá bom? É isso, né? Eh, tem uma hierarquia, né, que é em inglês chama hierarquia di KW, tá? que é as iniciais eh de dado, informação, conhecimento e sabedoria, tá? Essa é uma hierarquia antiga, né? Eh, tem pelo menos um século, né? Que que eu pelo menos referências que a gente tem e é muito utilizada justamente Para eh vocês compreenderem a relação entre esses termos, tá? Estamos subindo uma escada aqui, né?

essa pirâmide e aos poucos, tá? Então, a a questão conceitual é muito importante justamente vocês entenderem, compreenderem onde estamos, para onde eh ir, onde iremos chegar, né? Ah, estamos atualmente, acho que galgando o nível de conhecimento. Estávamos há pouco tempo atrás só, né, no indivívio da informação, tá? Estamos subindo para Conhecimento e quem sabe, né, chegamos à sabedoria, tá? Mas isso não quer dizer que eh quer dizer, estou falando sobre sistemas de informação, né, sistemas computacionais. Eh, não quer dizer que nós nós seres humanos não possamos subir, né, eh, essa hierarquia também. Então, uma referência

à pedra, né, a rocha, tá? Não sei se vocês conhecem o poeta, o TS Elliot, é um poeta famoso, tá? Ele é Americano, mas eh acho que virou inglês, alguma coisa assim. Tem várias peças, né, inclusive vários trabalhos, né, inclusive eh não sei se conhecem uma peça chamado, eh, Cats, né, que é uma peça de Broadway também foi baseada num texto, né, no poema dele, tá bom? Ele escreveu em 34, 1934, quase 100 anos atrás, né? Eh, dentro de um trabalho chamado Zerok, a pedra, né? Tá? Essa e eh essa frase, né? Essa frase, não,

desculpe, esse poema, Tá? Onde está a vida que perdemos em vida, né? Onde está a sabedoria que perdemos no conhecimento? E onde está o conhecimento que perdemos na informação? Quer dizer, é um poema que utiliza, né, a hierarquia, né, DIKW. Tá bom? Então, temos outros exemplos, né? Tem eh ordem, né, a estruturação com a ação humana, né, tá? sinal, dado, informação, conhecimento, eh, compreensão, né, e, eh, eh, connectes, né, conectividade, Tá? Então, à medida que você vai aumentando o nível, você vai aumentando a abstração, né, a um número de conexões, tá? Então, do dado, a

informação, conhecimento e sabedoria, tá? entendendo relações, entendendo eh padrões e entendendo princípios, tá? Outro exemplo, né, também utilizando a hierarquia, ã, experiência, novidade, inovação, tem, então tem, eu fiz algumas coletâneas, mas tem muitos desses exemplos, tá? não É uma novidade, né, um conceito, né, uma hierarquia nova, mas apenas vocês lembrarem, né, fixarem a importância de se ter, né, esses conceitos e são conceitos que iremos utilizar ao longo dessa disciplina, tá bom? São as principais referências bibliográficas, caso vocês tenham alguma curiosidade, caso queiram entrar mais a fundo no assunto, eu acredito que seja um assunto muito

importante, tá bom? É isso aí, gente. Obrigado. Até a até o próximo tópico, viu, gente? Esse essa esse tópico é vinculado com demais tópicos. Ele nós associamos essa uma sequência, tá? Eh, de tópicos a partir desses desse tópico principal, tá bom? É isso aí, gente. Obrigado. Até a próxima.