Sobre os fundamentos lógico-epistêmicos da IA - Parte I

Nesta postagem inicial (Parte I) estou introduzindo alguns fundamentos de caráter lógico-filosófico acerca dos sistemas computacionais de Inteligência Artificial.

Começaremos com um texto gerado pela plataforma Copilot da Microsoft sobre Lógica Indutiva e Probabilidade; acrescentando, em seguida, algumas observações complementares e referências bibliográficas para consulta posterior sobre o tópico inicial.

TEXTO GERADO PELO COPILOT: 

  Exploração Técnico-científica da Lógica Indutiva e das Probabilidades

Uma Análise Avançada dos Fundamentos e Aplicações

Introdução

A lógica indutiva, em conjunto com a teoria das probabilidades, constitui a base de diversas disciplinas científicas e tecnológicas modernas. Essas abordagens diferem da lógica dedutiva tradicional por se concentrarem em inferências probabilísticas, ao invés de conclusões necessárias. Este texto técnico-científico analisa os aspectos fundamentais da lógica indutiva, a relação intrínseca com as probabilidades e suas aplicações em cenários complexos.

Conceitos Fundamentais da Lógica Indutiva

A lógica indutiva é o ramo da lógica que se preocupa com inferências que ampliam o conhecimento a partir de observações específicas para proposições gerais. Diferentemente da lógica dedutiva, que garante conclusões verdadeiras se as premissas forem verdadeiras, a lógica indutiva lida com graus de suporte, ou seja, a força com que as premissas justificam a conclusão.

Tipos de Argumentos Indutivos

·        Generalização Indutiva: Baseia-se na observação de um conjunto finito de casos para inferir uma regra geral. Por exemplo, observar que todos os corvos vistos até o momento são negros sugere que todos os corvos são negros.

·        Indução Estatística: Utiliza dados quantitativos para inferir padrões ou tendências probabilísticas. Um exemplo seria prever o comportamento de uma população com base em uma amostra estatística.

·        Inferência Causal: Procura estabelecer relações de causa e efeito com base em observações empíricas, como, p.ex., a correlação entre o consumo de tabaco e o câncer de pulmão.

Validade e Força Indutiva

Contrariamente aos argumentos dedutivos, que são avaliados pela sua validade e solidez, os argumentos indutivos são julgados pela sua força. A força de um argumento indutivo é determinada pela probabilidade de que a conclusão seja verdadeira dado o conjunto de premissas.

A Conexão com as Probabilidades

As probabilidades fornecem uma estrutura matemática para quantificar a incerteza subjacente às inferências indutivas. A teoria das probabilidades é frequentemente usada para formalizar a lógica indutiva, especialmente em disciplinas como estatística, aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Interpretações de Probabilidade

·        Probabilidade Clássica: Baseada em razões entre os casos favoráveis e os possíveis, como em experimentos de jogos de azar.

·        Probabilidade Frequentista: Define a probabilidade como a frequência relativa de um evento em um número infinito de repetições.

·        Probabilidade Bayesiana: Trata a probabilidade como uma medida subjetiva de crença, atualizada conforme novas evidências são introduzidas.

Probabilidade Condicional e Teorema de Bayes

A probabilidade condicional é crucial para a lógica indutiva, pois permite incorporar novas evidências no processo inferencial. O Teorema de Bayes, expresso como \( P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \), é fundamental para atualizar crenças com base em dados.

Aplicações Práticas

A lógica indutiva e as probabilidades são amplamente aplicadas em diversas áreas, incluindo:

Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

Os modelos de aprendizado de máquina dependem fortemente de métodos indutivos e probabilísticos para identificar padrões em grandes volumes de dados. Algoritmos supervisionados, como regressão logística e redes neurais, empregam probabilidades para prever resultados.

Diagnóstico Médico

Em diagnóstico médico, a lógica indutiva, combinada com probabilidade bayesiana, auxilia na determinação da probabilidade de uma condição médica com base em sintomas e testes diagnósticos.

Pesquisa Científica

A indução é central para o método científico, permitindo que cientistas desenvolvam hipóteses e teorias a partir de dados experimentais.

Desafios e Limitações

Apesar de seu poder, a lógica indutiva e as probabilidades enfrentam desafios significativos. Entre eles, destacam-se o problema da indução, levantado por David Hume, e o risco de viés na seleção de amostras. Além disso, as inferências indutivas são sempre suscetíveis a revisões com base em novas evidências.

Conclusão

A lógica indutiva e as probabilidades são ferramentas indispensáveis para lidar com a incerteza e expandir o conhecimento em um mundo complexo. Sua relevância transcende fronteiras disciplinares, contribuindo para avanços em ciência, tecnologia e outros campos. No entanto, é fundamental compreender suas limitações para aplicá-las com eficácia e rigor.

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  Comentários sobre o conteúdo gerado pelo Copilot 

 A concepção indutivista do conhecimento científico estabelece que podemos obter, a partir da generalização de propriedades acerca de observações singulares, uma sentença universal verdadeira. Admitindo-se o caráter objetivo dessas observações particulares, a sentença geral, também, preservaria a sua objetividade. Os argumentos indutivos estabelecem conclusões cujo conteúdo informativo (empírico) excede, de certa forma, o conteúdo presente nas premissas.

A generalização indutiva, ao contrário da inferência dedutiva válida, pode ter premissas verdadeiras e uma conclusão falsa. Isto significa que se as premissas (de um argumento indutivo) forem verdadeiras a conclusão é provavelmente verdadeira. Esta característica é denominada de probabilidade indutiva de um argumento.

Como observa Costa (1993), pág. 48: "... todos os argumentos indutivos reduzem-se ao método hipotético-dedutivo. Por exemplo, quando fazemos uma indução por simples enumeração, passando-se das premissas a_1, a_2, ..., a_n possuem A e a_1, a_2, ..., a_n também possuem B, à conclusão de que todo A é B, pode-se propor a conclusão "Todo A é B" apenas como hipótese e considerar as premissas como fatores de corroboração desta última. Assim, o método hipotético-dedutivo constitui a forma basilar de inferência indutiva. Essa observação tem importância, pois contribui ainda mais para evidenciar o caráter de racionalidade das operações indutivas." [meus itálicos]

Analogamente, podemos esquematizar de modo hipotético-dedutivo o seguinte argumento indutivo:

Generalização universal indutiva:
Formalmente, podemos expressar o procedimento de generalização universal indutiva da
seguinte forma:
•Suponha que para 𝑛 objetos c1, c2, ..., c𝑛 (de certa classe C) seja verificada a propriedade P.
Podemos expressar esses resultados por meio de sentenças singulares da seguinte forma:
𝑃c1∧𝑃c2∧...∧𝑃c𝑛.
•Assim, podemos inferir, por generalização, a sentença seguinte: ‘todos os objetos, da referida
classe C, apresentam a propriedade P, a partir dessas n sentenças’ [esta sentença é simbolizada
por “(∀𝑥) 𝑃𝑥”].

Observação: como Stegmüller (1977) assinala, o grau de confirmação da sentença universal
“(∀𝑥) 𝑃𝑥” é inferior ao grau de confirmação das sentenças singulares. Pois, o número de casos
possíveis para a verificação da propriedade P é potencialmente infinito. Stegmüller observa que
há, não obstante, “uma confirmação incompleta e direta [da sentença universal] através daquelas
sentenças [singulares], pois nenhum elemento intermediário foi utilizado”.

 

Com respeito ao tópico de Tipos de Argumentos Indutivos gerado pelo COPILOT podemos acrescentar a seguinte classificação conforme Hegenberg (1976):

• GENERALIZAÇÃO INDUTIVA: “QUANDO DE CASOS PARTICULARES SE PARTE PARA UMA HIPÓTESE UNIVERSAL.”

 • EXEMPLO: “TODOS OS GÊMEOS UNIVITELINOS OBSERVADOS POSSUÍAM PADRÃO GENÉTICO IDÊNTICO. LOGO, TODOS OS GÊMEOS UNIVITELINOS TÊM PADRÃO GENÉTICO IDÊNTICO”.

• GENERALIZAÇÃO UNIVERSAL: “DA DESCRIÇÃO DA INFORMAÇÃO OBTIDA POR INTERMÉDIO DOS ELEMENTOS OBSERVADOS PASSA-SE À CONCLUSÃO, ENVOLVENDO AFIRMAÇÕES SOBRE TODOS OS ELEMENTOS CONSTITUINTES DO CONJUNTO.”

• EXEMPLO: “TODO SANGUE HUMANO DA AMOSTRA OBSERVADA É COMPOSTO DE PLASMA. LOGO, TODO SANGUE HUMANO É COMPOSTO DE PLASMA”.

• GENERALIZAÇÃO ESTATÍSTICA: “AS GENERALIZAÇÕES AFIRMAM QUE APENAS CERTA
PARTE DOS ELEMENTOS DO CONJUNTO POSSUI TAL OU QUAL PROPRIEDADE.”

• EXEMPLO: “85% DAS PESSOAS CUJO SANGUE FOI ANALISADO ERAM PORTADORES DE FATOR RH”. LOGO, 85% DAS PESSOAS SÃO PORTADORES DE FATOR RH”.

Referências bibliográficas:

COSTA, N. C. A. Da (1993) "LÓGICA INDUTIVA E PROBABILIDADE", HUCITEC - EDUSP
HEGENBERG, L. (1976) “ETAPAS DA INVESTIGAÇÃO CIENTÍFICA”, EPU – EDUSP.
STEGMÜLLER, W. (1977) "A FILOSOFIA CONTEMPORÂNEA", VOL. 1. ED. E.P.U.