Análise dos Comentários das ferramentas de IA Gemini e Copilot acerca da Postagem IV

 Resumo:  apresento uma reflexão sobre alguns aspectos principais dos comentários anteriores do Gemini e do Copilot sobre a postagem relativa aos fundamentos  lógico-epistêmicos da IA. 

As abordagens elaboradas pelas ferramentas de IA generativas Gemini e Copilot permitem caracterizar de modo geral o 'marco teórico de referência' da intersecção das seguintes áreas: Epistemologia Informacional e Teoria Algorítmica da Informação (T.A.I.). Essa caracterização fundacional ocorre em um âmbito metateórico, haja vista que se propõe uma abordagem de natureza reducionista, de uma Teoria do Conhecimento via Teoria da Informação. De uma perspectiva filosófica, isto significa que uma teoria da informação deve preceder e fundamentar uma teoria do conhecimento.

No artigo publicado por este autor [Sarmento (2024), veja link disponível na Postagem de 28 de agosto de 2024, neste Blog], apresentei uma proposta de fundamentação da Teoria do Conhecimento desenvolvida por Lehrer (1990) na T.A.I.; nesta linha reducionista, o conceito de conhecimento na acepção da aceitação da informação correta e justificada deve ser reduzido formalmente a uma estrutura da seguinte espécie:

Definição (Conhecimento Informacional)
Um agente $P$ conhece uma informação $s$ se, e somente se:

1. $s$ é codificável como uma string binária $\sigma_s$;
2. Existe um modelo $M = \langle \Pr, K, \theta \rangle$, tal que:
   a) $\Pr(s) \geq \theta_p$;
   b) $K(\sigma_s) \leq \theta_k$;
3. $P$ aceita $s$ no contexto de $M$;
4. Para toda informação rival $r$, admissível em $M$, vale que

$$\Pr(s \mid M) > \Pr(r \mid M).$$

 De modo procedente, o Copilot observa que:

"Nessa formulação, a justificação é definida como a superioridade probabilística de $s$ em relação a hipóteses concorrentes, dadas as restrições algorítmicas do modelo. O conhecimento, portanto, é um estado informacional otimizado, e não uma relação metafísica entre sujeito e verdade absoluta."

E, acrescenta que:

" Todavia, permanece uma questão crítica: a escolha dos parâmetros $\theta_p$ e $\theta_k$. Embora o texto reconheça seu caráter convencional, uma epistemologia plenamente satisfatória exigiria critérios racionais para sua fixação, sob pena de um relativismo excessivo. " 

 De fato, esta questão crítica, também, foi observada corretamente pelo Gemini:

" Comentário Adicional: Aqui residem um perigo e uma oportunidade.

• O Perigo: A TAI lida com sintaxe e estrutura, não necessariamente com semântica (verdade no mundo real). Uma string pode ser algoritmicamente simples e altamente provável no dataset de treino, mas falsa no mundo real (alucinação da IA).

A Solução (via Lehrer): O "Sistema Pessoal" de Lehrer (o conjunto de coisas que o sujeito já aceita) deve atuar como o corpus de referência. Para a IA, a "correção" é a coerência interna com a base de dados verificada e a consistência lógica, reduzindo a "verdade" à "coerência algorítmica máxima". " 

 

Consequentemente, uma resposta preliminar à questão crítica é a coerência algorítmica máxima. 

Dessa forma, com base no corpus de referência previamente constituído como um sistema (ou um subsistema) sobre um campo específico de conhecimentos, caso seja maximalmente consistente, pode representar no âmbito da linguagem fatos relativos ao mundo físico. Na versão proposta pelo Gemini:

$M$ sabe que $s$ se, e somente se:

 

1. Condição de Correção Algorítmica: $K(s) < |s|$ (onde $K$ é a complexidade de Kolmogorov), indicando que $s$ não é ruído aleatório, mas possui padrão (estrutura informativa), e $P(s | D) > \epsilon$ (a probabilidade condicional de $s$ dado o banco de dados $D$ é superior a um limiar de corte).

    

2. Condição de Aceitação: $M$ produz $s$ como output ou utiliza $s$ como nó em inferências subsequentes (aceitação funcional).

    

3. Condição de Justificação (Undefeated): Não existe um algoritmo $A$ (dentro dos recursos computacionais de $M$) que gere uma string $s'$ tal que $s'$ contradiga $s$ e possua $P(s' | D) > P(s | D)$. Ou seja, $s$ vence a competição algorítmica contra hipóteses rivais.

Deve ser enfatizado que, em ambas as formalizações propostas pelo Gemini e pelo Copilot, temos que

as variáveis correspondentes, respectivamente, à medida de probabilidade e à complexidade algorítmica, desempenham um papel central na definição de conhecimento de um agente de I.A.