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:: Conhecimento à Priori [Série – XLVI]


Conhecimento à Priori [Série – XLVI]

O Conhecimento à Priori é o conhecimento que um indivíduo tem sobre algo que não foi necessário a existência de um estudo prévio que dessem origem às conclusões em que chegou. Embora não haja a tensionalidade do estudo sobre alguma abordagem o conhecimento à priori parte de uma observação laica de um ou mais fenômenos que deem como interpretação uma resposta que sirva de base inicial para a formulação de proposições mais complexas.

A vantagem para este tipo de conhecimento é que ele poupa número de interações lógicas, pois já parte de uma resposta sobre um determinado fenômeno que se supõe aproximar ainda mais perto do real efeito que se espera.

Cerebralmente falando significa o mesmo que ativar não toda uma cadeia neural para se chegar a um único resultado, mas ir para uma parte da atividade mecânica cognitiva e inserir um argumento de forma que o processamento não seja desencadeado por sobre toda a mente, mas apenas em sua porção final de convergência em que se desencadeará uma resposta efetora ou motora.

Na ciência este tipo de estudo é observado na cadeira científica chamada de Baysiana. Os baysianos são especialistas em evocar para si respostas de fenômenos e utilizar os argumentos como ponto inicial em suas interações lógicas a fim de se poupar processamento de dados em suas pesquisas.

O problema deste tipo de abordagem é quando a estatística utilizada em vez de aproximar-se da resposta esperada na realidade o “chute” está mais distanciado do que se fosse utilizado um estudo partindo de uma não suposição para sua resposta como elemento de estudo.

Então é importante que o cientista quando utilizar do conhecimento à priori seja o mais intuitivo possível e utilizar-se da lógica filosófica para ver se é possível que seu resultado esteja realmente contido ou na área proximal de uma resposta.

Este método é bastante recomentado na utilização de grandes massas de dados em que o processamento é muito dispendioso e que intervenções no processo de montagem do modelo são algo bem quisto para o cientista que deseja poupar esforço para atingir o seu objetivo que é a identificação do parâmetro.

De grande aplicação no mundo da estatística sua imprecisão por falta de metodologia é classificada por muitas pessoas de outras correntes do pensamento como um “achismo” do cientista que interfere na resposta por causa de seu viés metodológico.

Porém um bom Baysiano é capaz de causar o viés apenas para moldar o processo interativo para aproximar-se ainda mais da resposta de forma a diminuir processamento de dados.

Não está em jogo aqui a escolha dos parâmetros que se devem ser estudados. Os Baysianos sabem a aplicação exata dos modelos e quais as limitações que estes modelos adquirem na redução do processamento.

O problema crucial deste ensinamento é o fato da ciência não querer utilizar elementos que partam de fatores intuitivos. Porque o empirismo ainda não foi capaz de resolver o conflito existente entre fatos que possam ser desencadeados quando alguns parâmetros do modelo num processo de tomada de decisão são desconhecidos.

 Mas o fato do reconhecimento da carreira Baysiana já é uma expansão em atribuir uma utilidade para o conhecimento intuitivo. Também em processos lógicos de indução e dedução em que não é necessário transcorrer toda a linha de raciocínio para se chegar até a consequência que é esperada e válida para tudo o que dela vier em correspondência.

O que a ciência precisa amadurecer é que ela por si só não é capaz de orientar a vida dos seres humanos porque ainda existem muitas lacunas metodológicas, éticas, morais, sociais,... ela precisa e somente sobrevive se estiver substanciada em tentar provar elementos não estruturados na forma de ciência.

A matéria prima necessária para o conhecimento não está na forma metodológica aceita. De forma que a ciência por si só não tem seu efeito esperado. E por isto ela não pode desprezar qualquer conhecimento que seja oriundo de outras fontes que servirão de matéria prima quando o nível instrumental estiver em coerência e desenvolvido para a realização das constatações científicas.

Outra aplicação para a corrente Baysiana é a utilização da inferência a priori para suprimir uma lacuna metodológica quando ela não é possível de mensuração. Embora possa aparentar ser um viés por parte do investigador científico, é de grande aplicação quando a informação axiomática é inserida para que a formação de modelos e pressupostos cujo desdobramento partam deste princípio permitam não travar a ciência em outras relações que se deseja chegar a conclusões lógicas viáveis.

Eu diria que sem o Conhecimento à Priori nem tão pouco teríamos construído o sistema numérico e suas relações que dispomos para a afetação na forma de cálculos.

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16/08/2014 - Max Diniz Cruzeiro
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Max Diniz Cruzeiro

Electronics Technician

Bachelor of Statistics

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