Propositional functions and the analysis of propositions
Reasoning Seminar, por José Manuel Mestre (University of St. Andrews/Stirling).
Reasoning Seminar, por José Manuel Mestre (University of St. Andrews/Stirling).
Reasoning Seminar, por João Alberto Pinto (Universidade do Porto).
"Para cada uma destas operações interessa estudar como nos vamos conduzir, e em que direção vamos prosseguir, logo quais são os princípios das coisas especulativas e os da imaginação", in No Campus com Helder Coelho.
Andreia Santos, psicóloga do Gapsi, deixa uma questão para cada um pensar sobre si próprio: “Qual é a minha atitude perante aquilo que geralmente não pode ser mudado?”.
Recentemente, dois estudos sobre como pensamos, um do Instituto Max Planck (para a História da Ciência, Alemanha) e outro da Escola de Medicina de Harvard (EUA), de maio de 2017 (revista NeuroImage, de Elinor Amit e Evelina Fedorenko), clarificaram as diferenças que nós temos quando refletimos sobre alguma matéria, fazemos coisas, ou emulamos a realidade.
Com o fortalecimento da Aprendizagem (Machine Learning), a escola clássica da Inteligência Artificial ou IA (Good Old Fashion AI, GOFAI), apoiada em sistemas simbólicos, ficou entrincheirada. O livro mais recente do professor Hector Levesque, “Common Sense, the Turing Test, and the Quest for Real AI”, da MIT Press (2017), vem ajudar a não esquecermos o que a IA nos tem ensinado, ano após ano, acerca da mente, e, em particular, que o pensamento é um processo computacional. Como pode, então, a computação iluminar o pensamento?
Daniel Kahneman, um psicólogo que obteve o prémio Nobel da Economia em 2002, escreveu o livro “Thinking Fast and Slow” (2011) para nos ensinar que a inteligência precisa da intuição, e isso explica aqueles modos de pensar, com duas velocidades.