Em 2013, escrevi um livro[1]. Na época, eu queria explicar as redes neurais em termos simples, eu tinha alunos do ensino médio em mente. Já expressei minha preocupação de que o aprendizado de máquina estava dominando o mundo, e as pessoas não tinham ideia disso, os smartphones não eram populares no Brasil e começaram a ganhar atenção como computadores pessoais. O aprendizado profundo começou a ganhar força em 2012 e hoje é uma espécie de regra. Na época, o YouTube era ruim, muito ruim, devo dizer: eu costumava salvar os links dos meus vídeos, para evitar passar pela página principal.
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Pensamento computacional é sinônimo de algoritmos. Não consigo pensar em uma única rotina computacional que não seja um algoritmo; afinal, “computadores são estúpidos”, eles precisam saber o que fazer mesmo quando é abstrato (por exemplo, aprendizado de máquina).

Mas o que é pensamento computacional?

Pense assim, um experimento mental:
Suponha que você dê o resultado do seu modelo para alguém. Você acredita que a pessoa seria capaz de dizer a diferença entre sua solução, do seu algoritmo, e um humano? Se não, isso é pensamento computacional. É uma máquina (isto é, um algoritmo, uma rotina), fazendo um trabalho de pensamento humano.

Como veremos com base no trabalho de Kasabov, podemos realmente enviar 'cargas de pensamento' para computadores no futuro.

Inicialmente, este livro deveria ser chamado de inteligência computacional. No entanto, pensei, não precisamos necessariamente de 'inteligência' para construir modelos, não no sentido de inteligência artificial ou mesmo inteligência humana. Além disso, como aprenderemos com Daniel Kahneman e colegas, podemos obter bons modelos para tomada de decisão mesmo com modelos simples, quando comparados a humanos; imagine o que podemos fazer com aprendizado de máquina + computação em nuvem + bancos de dados (como MongoDB e Firebase)!

Público possível

• Desenvolvedores da Web que desejam expandir seus horizontes; aqui estou sendo modesto, acho que qualquer programador web deveria aprender o pensamento computacional, pois assim eles podem adicionar inteligência aos seus aplicativos “fictícios”;

• Pessoas da inteligência computacional, esperando para aprender novos truques;

• Cientistas da computação com certeza!

• Eu recomendaria a biólogos computacionais e qualquer pessoa interessada em bioinformática;

• Matemática aplicada e matemática computacional com certeza;

• Qualquer pessoa que esteja aberta a novas ideias, mas tenha um mínimo de experiência em programação de computadores;

• Talvez, médicos e biólogos; um dos meus orientadores de doutorado era cirurgião, com doutorado em matemática; assim, podemos ter esse perfil na medicina e, principalmente, na biologia;

Recursos externos e truques

• Meu perfil no GitHub;

• Nossa caixa de areia;

• Usei links para meu perfil do LinkedIn, para postagens relacionadas às discussões. Sinta-se à vontade para iniciar uma conversa no LinkedIn ou se conectar! Apenas comente nos posts, e eu serei notado;

Tenho usado vários links externos, para artigos online; isso é um acréscimo ao padrão de referência clássico/acadêmico;

Com lançamento especial de “Meus ensaios selecionados do Medium em programação de computadores, inteligência artificial”

[1] Redes Neurais em termos simples: como aprendemos, pensamos e modelamos. https://www.academia.edu/18365339/Redes_Neurais_em_termos_simples_como_aprendemos_pensamos_e_modelamos?fbclid=IwAR3NLQt003L5QXZQNLSePIxJxUf7NbqsthEjj8rb1zgfpgEgzkiqoNfO0RY. Acesso em 30/06/22.