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A lógica paraconsistente
25
set
O paradoxo de Kurt Gödel, que um sistema completo é inconsistente
foi fundamental para uma nova fase nos princípios lógico formais, e cooperou com o surgimento do computador.
Foi o filósofo peruano Francisco Miró Quesada, desconhecido de muitos estudiosos da América Latina, que cunhou a palavra paraconsistente em 1976.
O brasileiro Newton da Costa que desenvolveu esta teoria que tornou-se muito importante para diversas áreas, entre elas a filosofia e a Inteligência Artificial.
Na figura ao lado o eixo que vai de u 0 a u 1 é chamado de grau de crença, mas a verdade tem os pontos A para consistente e C para inconsistente, tendo muita aplicação ao cotidiano.
O estudo aplicado a semântica, explora principalmente os paradoxos, por exemplo, pode-se afirmar que um homem cego, enxerga sobre certas circunstâncias, também o estudo de diversas formas de percepção e habilidades poderá ajudar os parâmetros da deep mind.
Já afirmamos, que justamente o neologicismo poderá ajudar a IA nesta fase de deep intelligence, por exemplo, no estudo das linguagens naturais, a linguagem do dia-a-dia.
A ideia que possa existir A e não-A era inconcebível na filosofia ocidental, é o princípio do terceiro excluído, que vem de Parménides e foi consolidado em Aristóteles.
As lógicas paraconsistentes são propositalmente mais “fracas”, termos para se referir a esta ruptura com a lógica clássica, pois elas resolvem poucas inferências proposicionais válidas no sentido clássico da lógica
A lógica das linguagens paraconsistentes no entanto são mais conservadoras que as de contrapartidas clássicas, e isto muda hierarquia da metalinguagem feita por Alfred Tarski.
A influencia na linguagem natural foi antecipada em 1984 por Solomon Feferman que afirmou “…a linguagem natural abunda em expressões direta ou indiretamente autorreferenciais, embora aparentemente inofensivas, todas as quais são excluídas do arcabouço tarskiano”, isto porque no cotidiano, em verdade somos paraconsistentes.
E vós quem dizeis que eu sou
21
set
As verdades dos fatos só revelam na verdade dos atos, é assim para a vida cotidiana, é assim
para a política e para os discursos, se vivemos na pós-verdade, ela tem o limite dos atos.
Gostamos no dia a dia de criar narrativas mais favoráveis a nossa conveniência e ao nosso ideário, mas quase sempre o desvelar existe além da linguagem e do discurso.
A criação de uma inteligência lógica, em camadas mais profundas chamadas agora de Deep Mind ou Deep Learning, não é senão a resposta artificial ao mundo virtual, parte do real junto ao atual, a uma lógica consistente com a ação, enquanto na humana sempre haverá alguma dislexia.
A plena consciência está ligada a plena dialogia, onde os discursos podem interpenetrar no circulo hermenêutico, a diferença com a inteligência artificial é que a máquina aprende com humanos, mas lhe será difícil de escapar da lógica formal, enquanto a humana é ontológica.
Isto significa que estamos na era do Ser, manifestação mais profunda do que somos, e ao contrário do que supõe o discurso anti-tecnologia, é justamente ela que pode ajudar o discurso humano nos aspectos essenciais da lógica, que as vezes falseamos para ter razão.
Historicamente a tecnologia não está deslocada das necessidades humanas, é muitas vezes a má adaptação ou uso da relação humana com a tecnologia que causa alguns transtornos e má compreensão do seu verdadeiro papel, que é o de auxiliar o ofício, a arte e a técnica, diz a origem grega da palavra techné.
Na passagem bíblica que Jesus testa seus apóstolos ele pergunta: “e vós quem dizeis que eu sou” (Mt, 16,15) , para uns foi um grande profeta, para outros um retorno de Elias ou até de Moisés, e só para alguns era o Messias, ou seja, a sabedoria Divina entre nós.
O uso condenável da mensagem evangélica em política, não é pelo fato que devam ser fora dos interesses do bem comum e da sociedade em geral, mas é a possibilidade de instrumentalizar e usar a favor de determinado discurso, nem sempre coerente ao evangelho.
Dá para medir a evolução da IA
30
jul
Agora parece que sim, é preciso estabelecer testes mais precisos e qual é exatamente a precisão
destes testes, mas pesquisadores do Computer Vision Lab, do Instituto Federal de Tecnologia de Zurique criaram um sistema de testes (benchmark) que testa a performance de plataformas de redes neurais utilizadas para realizar tarefas comuns da Inteligência artificial, como responder questões, localizar determinados dados e outras aplicações de smartphones, já utilizadas em tarefas comuns de redes neurais.
A ideia é medir o desempenho dos sistemas de IA, tal como é feito nos computadores atuais e em aplicações uteis nos smartphones, que usam a Inteligência Artificial.
O plano básico +e medir o desempenho nos sistemas, tal como já feito para algumas respostas: tempo, localizadores, voos, restaurantes, etc. e ir crescendo em complexidade, o que fará os fabricantes e fornecedores de aplicativos tornar seus modelos mais aperfeiçoados.
A aplicação chama AI Benchmark e permite, entre outras coias, a comparação da velocidade dos modelos de IA a serem executados em diferentes smartphones Android, pontuando a performance, já pode ser encontrada na app da Google Play.
O dispositivo que tenha o chip especializado em IA dedicado a alguns equipamentos (ao menos com o SO Android 4.1. instalado já serão suficientemente rápidos para fazer estas funções.
Algumas aplicações podem ser mais complexas, por exemplo, a classificação de imagens com reconhecimento fácil e a capacidade de segmentação e melhoramento de fotos, indicando que este tipo de aplicativo poderá crescer e evoluir para aplicações mais complexas.
AI aprendendo com animais
03
jul
Castores, cupins e outras criaturas constroem estruturas em resposta a problemas ambientais,
a ideia de utilizar estas estratégias em robôs autónomos foi feita por pesquisadores da Universidade de Buffalo.
No novo sistema o robô monitora e modifica continuamente o seu terreno para torna-lo de maior mobilidade, semelhante ao castor que reage ao fluxo de água construindo uma represa, aliás que tipo de inteligência é esta, Thomas Nagel perguntaria como é ser um castor?
O problema não é tão simplesmente e os algoritmos devem mudar quando há espaços imprevisíveis e complexos, para isto recorreram a um fenômeno biológico chamado estigmética, que é uma coordenação indireta reagindo a um problema, biólogos e zoólogos estudam isto.
Os pesquisadores usando este novo algoritmo, equipando o robô com uma câmera, um software especializado e um braço robótico que levanta e deposita objetos, colocaram sacos de feijão de diferentes tamanhos ao redor da área, em 10 testes, o robô mudou de 33 para 170 sacos, cada vez criando rampas novas para alcançar seu destino.
Um release deste trabalho está no site da Universidade de Buffalo, e o trabalho será apresentado a semana passada ( 25-30 junho) na conferência Robots: Science and Systems, em Pittsburgh.
