đŸ‘©â€đŸ« Para o Professor — Atividade 04: “Quando a IA VĂȘ Errado”

Ano: 3Âș ano Duração: 50 min Offline: ✅ Total (com imagens impressas)

Resumo

IlusĂ”es de Ăłtica revelam que humanos tambĂ©m “veem errado” — e a IA tambĂ©m tem seus pontos cegos. Uma aula sobre pensamento crĂ­tico aplicado a sistemas automatizados, com casos reais de falhas.


Materiais

Imprima ou projete: ilusÔes de ótica clåssicas (cubo de Necker, vestido azul/dourado, pato-coelho) e casos de erros reais de IA (banana de plåstico identificada como real, carro autÎnomo que não viu caminhão branco).


Roteiro

đŸ”” Abertura — IlusĂ”es de Ótica (10 min)

Mostre ilusĂ”es de Ăłtica. Deixe a turma discutir o que vĂȘ.

“O cĂ©rebro humano tambĂ©m ‘vĂȘ errado’ Ă s vezes. Mas quando um humano erra, geralmente percebe logo. Quando a IA erra — ela pode nem saber que errou, e continuar confiante.”


🟡 Galeria de Erros da IA (20 min)

Para cada caso: o que a IA “viu”? O que era realmente? Por que errou? Quais consequĂȘncias?

Casos centrais:

  • IA classificou textura de alça de bolsa como pĂȘlo de cachorro
  • IA nĂŁo reconheceu rosto com Ăłculos escuros
  • Carro autĂŽnomo nĂŁo detectou caminhĂŁo branco contra cĂ©u claro → acidente fatal

“Encontrar os erros da IA Ă© tĂŁo importante quanto encontrar os acertos. Engenheiros chamam isso de ‘teste adversarial’.”


🟱 Experimento (15 min)

Se tiver Teachable Machine da aula anterior: teste propositalmente — mude iluminação, mostre objeto de lado, cubra metade. Se nĂŁo: os alunos propĂ”em “armadilhas” que fariam a IA errar.


🔮 Caixa de Ética (5 min)

“Se um carro autĂŽnomo errar e atropelar alguĂ©m, quem tem culpa — o carro, o fabricante, ou quem vendeu dizendo que era seguro? Como garantimos que sistemas de IA sejam suficientemente testados antes de usar em situaçÔes de risco?”


*LABRIOT — UTFPR CC BY-NC-SA 4.0*

© LABRIOT — UTFPR Campus Ponta Grossa | Profa. Dra. Itamar Iliuk | CC BY-NC-SA 4.0

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