:: 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 Lt >= kt;
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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