Blog sobre Filosofia Contemporânea das Ciências

      Resumo: Na seção inicial desta postagem apresento um ensaio que aborda o conceito de teoria científica, definindo-a como um conjunto de sentenças organizadas hierarquicamente em conceitos primitivos, definições, axiomas e teoremas. Faz-se uma contraposição ao conceito de modelo . Destacando-se a importância de uma estrutura lógica e de regras de interpretação empírica para atribuir conteúdo às teorias. Exemplos incluem as leis da mecânica newtoniana e modelos matemáticos aplicados a diferentes áreas, como p. ex. física, estatística e termologia. O ensaio também discute os requisitos para uma teoria científica, como correção sintática, sistematicidade, exatidão linguística, interpretabilidade empírica, coerência externa, poder explanatório, poder de previsão, escrutabilidade, refutabilidade e confirmabilidade. Na seção final, apresento um texto gerado pelo Copilot  sobre modelos matemáticos aplicados à física e à IA.       Sobre o conceito de t...

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 probabi...

   Na postagem intitulada: " An Analysis of the Epistemological Foundations of Machine Learning ", publicado no blog SciELO em Perspectiva em 15 de agosto/24 [veja o link abaixo], apresento uma análise crítica dos fundamentos lógico-epistêmicos do aprendizado de máquina, com foco na limitação da autonomia dos sistemas de IA na geração de conhecimento. Contrastando essa possibilidade com as restrições teóricas impostas pelo teorema da incompletude de Chaitin , que estabelece um limite para a capacidade cognitiva da IA, de tal modo que a IA não pode superar a capacidade cognitiva humana. https://humanas.blog.scielo.org/en/2024/08/15/epistemological-foundations-of-machine-learning/       Esta postagem faz referência ao artigo publicado na Revista Transformação , intitulado: " Comentário a “Por trás da inteligência artificial: uma análise das bases epistemológicas do aprendizado de máquina” ", publicado em 05/07/202. O referido artigo pode ser acessado por...

 Nesta postagem, estou dando continuidade à discussão anterior sobre o Programa Formalista da Matemática a partir da versão original de Hilbert e cogitando a possibilidade de uma reformulação do referido programa a partir de certos aspectos lógico-formais com base em um resultado obtido em Sarmento (2022). Considere-se, inicialmente, o seguinte texto:  entrada   da  Stanford Encyclopedia of Philosoph y  sobre Hilbert’s Program   [ First published Thu Jul 31, 2003; substantive revision Fri May 24, 2019 ]  o autor Prof.  Richard Zach   observa que: "According to Hilbert, there is a privileged part of mathematics, contentual elementary number theory , which relies only on a 'purely intuitive basis of concrete signs'. Whereas the operating with abstract concepts was considered 'inadequate and uncertain', there is a realm of extra-logical discrete objects , which exist intuitively as immediate experience before all thought. If logical inference ...