:: Lógica Beta ou Lógica Probabilística

LÓGICA BETA OU LÓGICA PROBABILÍSTICA

Max Diniz Cruzeiro

Pontifícia Universidade Católica de Brasília - UCB

lenderbook@gmail.com

Resumo: A mente humana não pode ser objeto de estudo através de uma lógica Matemática Linear devida ser multifacetada e multicolinearizada. Para resolver este problema este estudo propõe-se a definir uma lógica probabilística sensível à homeostase cerebral na tomada de decisão sobre determinados eventos.

Palavras-chave: Lógica Probabilística; Estudo da Mente; Cognição; Modelo de interpretação mental.

Abstract: The human mind cannot be studied through a logical Mathematics Linear due to be multifaceted and multicollinearized. To solve this problem this paper proposes to define a probabilistic logic sensitive to cerebral homeostasis in decision making on certain events.

Key-words: Probabilistic Logic; Study of Mind, Cognition; mental model of interpretation.

* * *

As ligações sinápticas são estruturas de elevada complexidade, Cajal demonstrou que a ativação de uma rede nervosa não é um processo aleatório, e sim um núcleo estruturado e específico conforme suas funcionalidades.

Na visão funcionalista a mente é comparada a um software cerebral (Teixeira, 2000) que segundo a tese da múltipla instanciação é possível gerar um substrato físico ou de hardware capaz de simular uma linguagem do pensamento humana de forma equivalente.

O pensamento linear amplamente difundido no século XXI não é capaz de explicar o funcionamento da mente devido à multilinearidade, em virtude das múltiplas conexões neurais que permitem sinapses proporcionalizadas pelos estímulos exógenos e endógenos ao organismo biológico.

Este fato se deve principalmente ao modo de pensar adotado pela visão Aristotélica cuja formação do pensamento decisório está ligada a termos, proposições e sentenças. Por outro lado, os recentes estudos de lógica paraconsistente, que inclui valores para as proposições como: verdadeiras, falsas, indeterminado e inconsistente, não são suficientes para explicar a magnitude das reações químicas e elétricas nas estruturas neurais no processo sináptico.

O efeito sináptico que libera e recolhe neurotransmissores e neuromodularores, gerando excitação ou inibição no deslocamento sensorial de informações (químicas ou elétricas), faz com que o potencial da membrana do neurônio pós-sináptico some algebricamente a resposta ao estímulo (Lent, 2010).

Pretende-se demonstrar com esta lógica inovadora a viabilidade da construção de uma inteligência artificial dinâmica capaz de responder com velocidade às mudanças de estímulos baseados em elementos físicos e com isto num futuro ajudar numa estrutura de programação que possa desenvolver equipamentos complexos para o uso de construções de linguagens computacionais rápidas para uma tomada de decisão.

Esta lógica difere das demais pelo uso de parâmetros de controle que conforme a programação tornam as valorações das sentenças dinâmicas de acordo com os estímulos aplicados, sem que com isto haja necessidade de alterar a formulação de um processo cognitivo ativo na mente.

A Lógica Beta (lógica alternativa) ou Lógica Probabilística propõe dimensionar os efeitos sazonais excitatórios ou inibitórios sobre as sinapses, a cadência (queda de sinal) em que o estímulo interrompe o seu fluxo e deixa de atuar sobre as células neurais, a área ativada pelo estímulo neural e a área adjacente no instante seguinte atingida por um estímulo.

A sazonalidade ligada aos neurônios são efeitos dispostos diretamente ao fluxo do estímulo ao percorrer a caixa craniana. Seja por exemplo, o ato excitatório de estar em frente à televisão e do interior de sua residência, da cozinha mais precisamente, vir um cheiro agradável de uma suculenta lasanha. No primeiro momento, o foco de atenção desperta o instinto mais básico de sobrevivência na linha de Maslow (Necessidades Fisiológicas), porém não é suficiente o bastante para interromper o jogo. Num segundo instante novo fluxo de aroma chega até o expectador e ele lembra novamente que precisa se alimentar, mas não é o bastante para que ele saia do lugar. E por fim, na terceira onda de cheiro ele não resiste e vai se alimentar rapidamente para não perder a partida. A sazonalidade neural neste sentido é a retroalimentação de estímulos que podem ocasionar efeitos sobre as sinapses para gerar deslocamento químico ou manutenção de frequência da corrente elétrica no cérebro.

Por cadência ou queda no sinal entende-se a profundidade em que um estímulo percorre o encéfalo humano. Cada novo estímulo possui um comprimento de onda diferente e critérios de parada, no caso de uma simulação de múltipla instanciação, são necessários para regular as respostas mecânico-computacionais associadas ao evento. Assim, se o mesmo expectador saciado de sua fome e assistindo ao jogo e seu time faz um gol, ele provavelmente irá ficar entusiasmado e vibrará como qualquer torcedor nestas circunstâncias. Porém, pelo princípio da cadência, dificilmente um novo gol surtirá a mesma vibração de antes num mesmo intervalo de tempo. Assim, poderá o expectador no primeiro gol vibrar por 30 segundos e num segundo gol estar entusiasmado por 20 segundos apenas e retornar ao seu ponto de equilíbrio com foco sobre os novos lances da partida.

Outro fator importante é a área de ativação neural. Ela constitui no mapeamento do setor cerebral em que o estímulo atingiu o encéfalo. O mapeamento através de técnicas de imagiamento e ressonância magnética podem dimensionar tais áreas para aplicação de técnicas com a utilização da lógica Beta.

Fatores de retroalimentação de estímulos, principalmente pela sazonalidade, excitam por milésimos de segundos uma área adjacente ao estímulo inicial. Um pesquisador deverá definir espaçamentos de tempo que sejam representativos como resposta para uma atividade mental de raciocínio, tendo por base o processamento das informações.

Esta lógica é capaz de dimensionar probabilisticamente o efeito de diversos fatores que um estímulo é capaz de ativar controlando parâmetros para fugir do princípio de Contradição Aristotélico. Pois aqui é racional ora pensar uma proposição como verdadeira ou falsa. As respostas indeterminada e inconsistente, por exemplo, da lógica paraconsistente, não são possíveis, uma vez que os parâmetros controlam a consistência e a determinação probabilística de uma resposta cognitiva.

Para gerar a lógica foi preciso recorrer ao campo do conhecimento Matemático-Estatístico. E após múltiplos estudos chegou-se a seguinte função matemática:

β = Arred( K/(Mod(t;k) +L))

Onde:

β = Símbolo que representa o valor de uma proposição de Lógica Beta, sendo verdadeiro ou falso;

Arred = Símbolo de Fórmula Computacional da equação de arredondamento de um número determinado. Para valores iguais ou acima de 0,5 acrescenta-se uma unidade ao valor calculado;

Amplitude/estímulo (k) = Área ativa E/OU energia empregada dentro de um setor neural no instante t (único neurograma ou múltiplos pontos de entrada). Onde todo k > 0;

Neurograma = É uma unidade conceitual de pensamento formada por um agrupamento de neurônios que representa um ou múltiplos símbolos, podendo ser constituída de forma mecânica (no seu sentido hipotético) ou de forma natural (através do acúmulo de conhecimento). Na sua forma complexa executa comandos como uma programação computacional;

Tempo (t) = Momento da ativação cerebral (inteira ou fracionária). Onde todo t >=0;

Vigor [ativação/cadência] (L) = Área ativa E/OU energia empregada no instante t condicionada a um intervalo de ativação/cadência. Em outras palavras é a área/energia deslocada/concentrada por todo segmento neural ativo (constante ou variável). Pode ser obtida pela soma algébrica das distâncias ou corrente aplicada. Onde todo L_t>= k_t;

Sazonalidade [Mod(t;k)] = É a variação esperada dado fatores comuns aos grupos neurais baseado em processos sinápticos;

Fator [Mod(t;k) + L] = Razão de proporcionalidade ligada a K e L;

Probabilidades [k/(Mod(t;k) + L)] = Chance de ocorrência de determinado evento dada uma ativação cognitiva inicial;

Observe que o modelo lógico está centrado sobre as probabilidades observadas no instante inicial em que o estímulo ativou a memória de curto alcance. Neste modelo especificamente o foco encontra-se sobre o fator de impulso.

Por outro lado, quando a intensificação da área cerebral (L) no decorrer do estímulo causa um efeito excitatório ou inibitório preponderante o fator probabilístico faz com que seja necessário um ajuste na fórmula da Lógica Beta devido à mudança de foco da problemática. Aqui se deseja saber o fator reativo ao final de um determinado ciclo de estímulos. É um processo decisório consciente, pois o indivíduo espera fluir sobre si os pensamentos que lhe permitem uma tomada de decisão mais consistente. Portanto:

β’ = Arred( L/(Mod(t;k) +L))

Probabilidades [L/(Mod(t;k) + L)] = Chance de ocorrência de determinado evento dada uma área de ativação cognitiva transversal final. Onde k > 0 e L >0.

Outra concepção que difere dos dois modelos anteriores é quando o foco desejado indica uma probabilidade associada ao fator de maturidade cognitiva do pensamento considerando a amplitude temporal em que o pensamento se manifestou. Assim seria coerente pensar num fator probabilístico dentro do intervalo de tempo mensurado que compreenda o instante inicial e final do pensamento. Portanto:

β’’ = Arred( |k – L|/(Mod(t;k) +L))

Probabilidades [|k – L|/(Mod(t;k) + L)] = Chance de ocorrência de determinado evento dado um intervalo de ativação cognitiva;

Aplicação para o caso β:

Seja Marina uma jovem decidida a comprar um vestido, mas não sabe a cor que deve escolher. E acontecem os seguintes eventos seguidos:

1) Que Marina ao ver o vestido vermelho lembra-se de sangue e sente repulsa;

2) Ao ver o vestido amarelo lembra-se de sol e tem recordações felizes da infância;

3) Ao ver o vestido branco lembra-se de réveillon e começa a sentir enxaquecas;

4) Depois de ver o vestido branco olha novamente para o vestido amarelo e começa a sentir calores;

5) Olha em seguida para o vestido vermelho e lembra-se de uma linda rosa;

6) Vê o vestido cinza e o acha sem graça.

Qual vestido Marina comprou até o 6º momento?

Sabe-se que Marina ativou áreas em seu cérebro conforme a tabela abaixo para cada evento acima descrito:

Tabela I – Mapeamento cerebral no instante Inicial do foco de atenção de Marina para cada Evento

	Áreas cerebrais ativadas
	Evento 1	Evento 2	Evento 3	Evento 4	Evento 5	Evento 6
%	5%	30%	15%	19%	7%	12%
Fator/Área	5	30	15	19	7	12

Cronometrou-se a ocorrência de cada evento e após este período foi elaborado novo Mapeamento cerebral de Marina e verificou-se a expansão do estímulo sobre o córtex cerebral frente à cor do vestido, conforme abaixo:

Tabela II – Mapeamento cerebral no instante Final do foco de atenção de Marina para cada Evento

	Áreas cerebrais ativadas
	Evento 1	Evento 2	Evento 3	Evento 4	Evento 5	Evento 6
%	9%	33%	16%	36%	19%	12%
Fator/Área	9	33	16	36	19	12

Tabela III – Tabela decisória de Marina

Gráfico I – Comportamento decisório de Marina

A lógica Beta ou Lógica Probabilística pressupõe que definido os parâmetros as decisões serão tomadas tendo por base o momento do último período da lista de estímulos cuja probabilidade de ativação cortical esteja elevada, ou seja, acima de 50%. Isto não significa que a decisão tomada seja a última hipótese verdadeira, mas uma combinação de fatores verdadeiros que induziram o ato da compra.

Assim, para Marina são relevantes para uma tomada de decisão:

1) Que Marina ao ver o vestido vermelho lembra de sangue e sente repulsa;

2) Ao ver o vestido amarelo lembra de sol e tem recordações felizes da infância;

3) Ao ver o vestido branco lembra de réveillon e começa a sentir enxaquecas;

6) Vê o vestido cinza e o acha sem graça.

E por esta lógica provavelmente Marina comprará o vestido Amarelo por ter ocasionado no ato da escolha uma Satisfação mensurada em 85,7%. Repare que o evento 4 onde aborda um aspecto negativo do vestido Amarelo que ativou 47,5% do seu estado mental ativo para o momento não foi capaz de superar a satisfação ao vê-lo pela primeira vez (evento 2).

* * *

Referências

FIALHO, F. (2011). Psicologia das Atividades Mentais – Introdução às ciências da cognição. Florianópolis, SC: Editora Insular.

TEIXEIRA, J. F. (2011). Mente Cérebro Cognição. Petrópolis, RJ: Editora Vozes.

LENT, R. (2010). Cem Bilhões de Neurônios? São Paulo, SP: Atheneu. 2010.

GAZZANIGA, M. S., IVRY, R. B., AND MANGUN, G. R. (2006). Neurociência Cognitiva – A biologia da mente. Porto Alegre, RS: Artmed.

20/02/2014 - Max Diniz Cruzeiro

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Max Diniz Cruzeiro

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