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Avanços notáveis têm sido possíveis com os algoritmos para raciocínio automático da Inteligência Artificial (IA). Tais avanços levam cientistas da informação a questionar se há sentido na classificação tradicional após a chegada dos motores de busca. A questão impacta não só a CI, mas a Biblioteconomia, a medida em que os dados do século XXI não estão mais em estantes. Não existe restrição física que exija a organização para a qual os esquemas de classificação foram originalmente concebidos. Questiona-se mesmo se um esquema prévio pode predizer necessidade de um usuário. O objetivo deste artigo é discutir os limites do raciocínio automático e em que medida substitui o humano na classificação. A metodologia adotada compreende: i) revisão bibliográfica sobre fundamentos do raciocínio humano e computacional; ii) a descrição do raciocínio automático produzido por duas abordagens populares: a ontologia e o aprendizado de máquina; iii) comparação entre os tipos de raciocínio. Foram resultados encontrados: as abordagens automáticas exibem claras limitações, mas ontologias são o que há de mais próximo daquilo que pessoas podem fazer na classificação e, portanto, mais próxima da CI. Conclui-se, portanto, que a assistência da IA é profícua, mas as abordagens analisadas – raciocínio automático clássico e probabilístico – estão longe de substituir o raciocínio humano em tarefas classificatórias. |
