Sexta-feira: Sonhos Filosóficos

Metodologia da philosophy-of-learning como sistema e não como coleção de doutrinas | Tecnologia, linguagem, inteligência, consciência - como evolução do próprio aprendizado | A evolução do aprendizado é a evolução do ser humano | O aprendizado de ordem mais elevada - como definição da philosophy-of-learning | Sobre a eficiência inexplicável da física e da natureza na matemática | A terceira regra do aprendizado | A quarta regra do aprendizado | A aplicação da quarta regra à matemática como forma de resolver questões de impossibilidade | Filosofia da matemática como aprendizado | Filosofia da ciência como aprendizado: em vez de paradigmas - a segunda regra do aprendizado ("dentro do sistema") | A conexão entre aprendizado e o conceito judaico de "aliança" | A contribuição da historicização do sistema para o aprendizado, como continuação de Hegel e da genealogia nietzschiana | Direções futuras para a philosophy-of-learning do aprendizado | O que havia antes do aprendizado na philosophy-of-learning? - Breve história do aprendizado | Para que viemos ao mundo? - Para aprender

Por: O fim do pensamento no início do aprendizado

O pensamento como casca - sob ele o aprendizado. O pensamento como fachada - atrás dele o aprendizado (fonte)

O aprendizado influenciará toda a philosophy-of-learning, pois se tornará parte do método filosófico: como o filósofo chegou a isso. Ou seja, não apenas seus argumentos dentro de seu mundo, mas também uma descrição externa de como chegou ao seu mundo, serão considerados trabalho do filósofo. Por que, por exemplo, justamente o futuro, e não o passado, na abordagem da philosophy-of-learning do futuro. E o que aconteceria se fosse escolhido outro tempo, por exemplo um presente contínuo ou um passado perfeito. Por que justamente o eu em Descartes, e quais outras opções existem (tu, ele, eles, feminino), e como cada uma cria uma philosophy-of-learning diferente. O filósofo não apenas apresentará o interior de seu sistema, mas também suas conexões sistemáticas externas dentro da philosophy-of-learning como campo em desenvolvimento, e explicará quais direções do passado o levaram até ali e apresentará direções futuras a partir dele. Assim a philosophy-of-learning será entendida não como uma coleção de sistemas e obras, mas como um sistema, como a matemática.

Na philosophy-of-learning da mente - a consciência como mecanismo de aprendizado. O aprendizado é que cria a consciência e esta é a solução do enigma da consciência. E o próximo enigma, da inteligência, será entendido como aprendizado não pessoal, em contraste com o aprendizado pessoal. Mas o que está sob tanto a consciência quanto a inteligência é o mecanismo de aprendizado do cérebro, e por isso estes dois fenômenos aparentemente separados e independentes apareceram juntos na evolução. E o que levou a eles? O aprendizado da linguagem. Pois diferentemente dos animais, a linguagem é sempre aprendida. E o que levou à capacidade de aprender linguagem? A tecnologia, a capacidade de usar ferramentas e aprender a usá-las. Ou seja, a tecnologia não é uma característica nova do ser humano, que será lembrada como o fim do homem, mas também seu início, o que criou o ser humano. E a linguagem é a primeira tecnologia espiritual - uma ferramenta social. Pois o aprendizado do uso de ferramentas é um aprendizado social, do professor para o aluno, e a ferramenta do aprendizado é a linguagem. E por que o aprendizado social precedeu o individual? Porque o aprendizado é sempre dentro do sistema. E a sociedade é o sistema. E só no final o indivíduo também foi criado como um sistema - e então se tornou possível o aprendizado dentro dele.

Pode-se ver aqui uma elevação cada vez maior na ordem do fenômeno do aprendizado: da primeira ordem de aprendizado (tecnologia) para a segunda ordem de aprendizado do aprendizado (linguagem) para a terceira ordem de aprendizado do aprendizado do aprendizado (inteligência) para a quarta ordem de aprendizado do aprendizado do aprendizado do aprendizado (consciência). E tudo isso é possível pela natureza objetiva do aprendizado como aprendizado de, ou aprendizado sobre, e portanto é possível conectar ao aprendizado sobre aprendizado, aprendizado sobre aprendizado sobre aprendizado, etc. E o aprendizado sobre a consciência já é a cultura, e dentro dela o aprendizado de terceira ordem sobre a linguagem é a literatura, e o aprendizado de quarta ordem sobre a tecnologia é a ciência. E o aprendizado sobre a cultura é a arte. E qual é o aprendizado de segunda ordem sobre a inteligência dentro da cultura? A philosophy-of-learning.

A física é a base para a matemática - e não o contrário. A razão pela qual existe matemática é a física. Portanto o problema da eficiência inexplicável da matemática na física e na ciência é um problema de piada, que resulta de um idealismo filosófico ruim. O que é correto é - a eficiência da física na matemática.

O espaço-tempo não é um fenômeno básico, nem a matéria, nem as leis da natureza, e nem mesmo a matemática. Todos eles derivam do fenômeno básico do aprendizado. O aprendizado é o mediador entre a camada de informação, trivial na descrição do universo, e a complexidade do universo. Sem aprendizado não haveria nada, nada seria construído ou mantido ou desenvolvido. O aprendizado é o princípio mais básico do universo (nem mesmo uma lei, e nem mesmo uma propriedade matemática). O tempo resulta do desenvolvimento do aprendizado, do fato de que há estágios nele (não há continuidade no mundo) e progresso - e por isso tem uma direção. A unidirecionalidade da orientação é que causa o eixo do tempo, e ele surge como ilusão devido ao aprendizado. O espaço resulta do aprendizado no sistema. Dentro do sistema - daí surge o universo, e por isso não há fora do universo, este é o aprendizado mais geral, e o maior sistema. As leis da natureza não passaram por fine-tuning por acaso, ou devido ao ridículo princípio antrópico, mas devido ao aprendizado. Houve um estágio de aprendizado que precede logicamente o Big Bang, e as leis da natureza mudaram no início porque estavam se formando. Leis que não levaram à complexidade não sobreviveram, assim como matemática sem complexidade não é interessante, e por isso o universo convergiu para uma matemática complicada, fractal, profunda. O aprendizado busca o limite que é a direção mais interessante. Por isso é sempre imprevisível. A ideia do observador na mecânica quântica não é precisa, a ideia correta é do aprendiz. O ser humano não é acidental assim como a evolução não é acidental assim como o universo não é acidental, mas não são planejados, e sim resultados de um processo de aprendizado. A inteligência não é acidental, porque é um processo de aprendizado, e o universo desde o início é construído de aprendizado. Uma definição de Deus como Aprendiz e da Shechiná [presença divina] como Aprendizado, e do homem como aluno e portanto de Deus como professor, é uma definição válida (e esta é a afirmação religiosa) embora também vazia (e esta é a afirmação secular).

A terceira regra do aprendizado é: Direcionamento. O átomo do aprendizado é uma seta unidirecional, mas parcial, ou seja, ela não determina o aprendizado, como causalidade, mas também não permite tudo em arbitrariedade pós-moderna, mas direciona. Justamente esta parcialidade é mais forte que o tudo ou nada. Por exemplo, um pensamento anterior não é causa do próximo pensamento, mas sim um direcionamento. Um novo dado na realidade não é causa de uma nova hipótese no aprendizado, mas sim um direcionamento para novas hipóteses. Um professor não dá instruções ao aluno, e não o programa, mas dá direcionamentos, e assim o aluno aprende. Algoritmos que aprendem são algoritmos que tratam os dados como direcionamentos e não como instruções. A diferença entre programação e aprendizado é uma caixa preta que o exterior não controla, mas aprende com suas próprias ferramentas, com ajuda de direcionamentos.

A quarta regra do aprendizado é: Mulheres e homens. Em sistemas naturais de aprendizado há dois tipos de agentes, onde um tipo (mulheres) avalia o que o outro tipo (homens) fez e escolhe dele. Cada camada de neurônios avalia o desempenho da anterior e escolhe dela uma ponderação para passar adiante para a próxima geração/camada. Os homens são busca e as mulheres são otimização. Nos homens há mutações e as mulheres criticam. Os homens são criadores e as mulheres são curadoras. Os homens escrevem e as mulheres editam. Os homens são sites e as mulheres são nós tipo "hub", de seleção de sites. Os filósofos são os homens e os leitores são as mulheres. Os homens são os alunos e as mulheres são as examinadoras. Os homens e mulheres juntos tentam resolver um problema não polinomial, ou seja, um que não tem solução eficiente, através de soluções (homens) que são examinadas por avaliadores (mulheres), que criam delas combinações para a próxima geração, onde serão novamente avaliadas pelas mulheres da próxima geração. Na verdade, não há evolução, apenas coevolução. Às vezes os predadores são os avaliadores das presas. E isso também é a rede social versus a rede de sites: a primeira rede dá avaliações para a segunda, ou escolhe da segunda rede e compartilha.

O aprendizado é o conceito mais promissor para a matemática no próximo século. Devido ao entendimento da matemática como linguagem há um problema em provar resultados negativos - o que não pode ser feito. Estes são os maiores problemas na matemática hoje, e não os problemas construtivos, e o aprendizado pode resolvê-los, porque é uma conceitualização do construtivo - acima dele. Assim a questão do que não pode ser aprendido, a questão dos limites do aprendizado, permitirá resultados. O problema P = NP resulta da incapacidade de encontrar limites inferiores, e novas definições de aprendizado de algoritmos poderão decompor os algoritmos eficientes em uma construção construtiva e aprendiz, e portanto poderão dar resultados negativos - o que eles não podem fazer. Como a teoria de Galois decompôs equações em construção construtiva e portanto deu resultados negativos - o que não pode ser feito. Ou o sistema de coordenadas cartesiano - sobre geometria, e muitos são os exemplos da história da matemática. Como por exemplo construímos a contradição? Se P é igual a NP construímos um sistema de aprendizado ideal universal, e encontramos uma função que ele não aprende. Se é possível aprender toda polinomial em construção, então se é possível aprender uma solução para NP então veremos que um de seus componentes também deve resolver um problema NP, e assim por indução desceremos até um absurdo. Também o problema de Riemann será entendido como um problema de aprendizado dos números primos, ou seja, o problema da ponte entre a decomposição da multiplicação e a decomposição da adição. Há números que não há método para chegar a eles exceto somar, não é possível comprimi-los e apresentá-los pelo método da multiplicação. Ou seja, é possível comprimir todos os naturais, e portanto aprendê-los como método? Se houvesse um número finito de primos certamente, e se não, então depende da frequência deles até que ponto isso comprime. Portanto aprendizado dos naturais é entender os primos. Os dois problemas são provar que não há método. E portanto resultados sobre aprendizado de métodos são relevantes para eles.

O aprendizado permitirá resultados e insights em toda a matemática, por exemplo aprendizado de grupos dará resultados sobre grupos, e assim também na lógica através de definições de aprendizado da lógica, o que hoje está fora do formalismo, porque hoje a questão de como provamos se refere apenas às regras do jogo e não a como jogamos bem. Por exemplo: como aprendemos a provar em matemática, como aprendemos matemática, ou seja, aprendemos novas provas, e não apenas como provamos em matemática (ou seja, qual é o jogo de linguagem - apenas as regras do jogo). Neste sentido a própria matemática será entendida como aprendizado, e não como corpo de conhecimento (dados), e também não como lógica ou como linguagem, mas como algoritmos de aprendizado e prova. Portanto - um teorema com prova é uma demonstração. Ele ensina como provar. O teorema é apenas o início, seu significado está em seu uso, ou seja, no aprendizado matemático. Esta é uma matemática viva e em desenvolvimento. E nela há enorme importância para como aprendemos as definições, e não apenas os teoremas. O aprendizado é a síntese entre descoberta e invenção. Descoberta é mais adequada à prova, e invenção é mais adequada às definições. Uma das maiores fraquezas do ensino da matemática hoje é o método em que explicam como chegaram aos teoremas, de forma historicamente incorreta (e também incorreta em termos de aprendizado), mas a explicação é a prova. Mas uma fraqueza ainda maior é que explicam ainda menos como chegaram às definições, quando historicamente a luta para encontrar as definições corretas foi a mais difícil, e os teoremas são mais fáceis. Pesquisa em matemática sempre será vista como busca de provas, e não poderá definir pesquisa como busca de definições valiosas, e isso atrasa a criação de novos campos.

Aprendizado em (a abreviação da segunda regra: aprendizado dentro do sistema) = escolha e então avaliação (aliança), e não avaliação e então escolha (encontro). Ou seja, você tenta construir uma relação com ele e não testa se ele é adequado para uma relação. Isso é o que permite o aprendizado. Enquanto ele não cruzou o portal da escolha - ele ainda está fora, e o aprendizado não está dentro do sistema, e ainda não foi criado um sistema de relacionamento. Relacionamento são ciclos de feedback dentro do sistema, e sair são ciclos de feedback fora do sistema.

Precisamos de mais pensamento sobre o futuro no método da philosophy-of-learning, e mais pensamento sobre a philosophy-of-learning como campo de aprendizado - e novamente, não aprendizado objetivo de fora (aprender a philosophy-of-learning como conhecimento de um professor) mas aprendizado filosófico (desenvolvimento da própria philosophy-of-learning) - aprendizado dentro da philosophy-of-learning de dentro. Semelhante à diferença entre estudar matemática na escola, não de forma criativa, e estudar matemática na pesquisa acadêmica, estudo como criação. Ou à diferença entre estudo em proficiência e estudo em análise no mundo do estudo da Torá, ou ao estudo como conhecimento na Mishná versus estudo como aprendizado no Talmud. Portanto a philosophy-of-learning precisa passar para um novo tipo de escrita, mais ars-poética, que explica como ela realmente foi aprendida, semelhante à diferença entre apresentar a história da matemática e como a prova foi encontrada e quais erros e bloqueios houve no caminho, versus uma imagem ideal das provas perfeitas finais na matemática, como se ensina matemática hoje. Isso é o que cria a imagem idealista falsa e estéril da matemática e philosophy-of-learning como campos do espírito puro - a ilusão anti-aprendizado que é o ensino. Wittgenstein e Agostinho - toda philosophy-of-learning séria começa com uma confissão, e por isso é importante a confissão sincera: como se desenvolveu seu fio de pensamento na prática, onde você ficou preso e onde mudou de direção e onde não entendeu, em contraste com as justificativas posteriores que você encontrou. Ou seja, uma descrição verdadeira de seu aprendizado, e não ideal.

No próximo século poderão se desenvolver várias escolas filosóficas que sairão da philosophy-of-learning da linguagem. Na Inglaterra a escola da philosophy-of-learning jurídica e na philosophy-of-learning continental a escola da philosophy-of-learning do pensamento. Outros conceitos sobre os quais se pode construir uma escola: criatividade, futuro, inteligência, consciência, tecnologia, arte. Por exemplo: philosophy-of-learning da inteligência, philosophy-of-learning da tecnologia, mas no sentido da philosophy-of-learning da linguagem - não apenas philosophy-of-learning que trata da linguagem (como objeto da philosophy-of-learning), mas uma que se constitui do conceito de linguagem, onde a linguagem se torna a base de toda a philosophy-of-learning (ou seja, a philosophy-of-learning é objeto da linguagem). Por exemplo, hoje existe philosophy-of-learning da arte no primeiro sentido mas não no segundo. Mas - a escola mais importante, unificadora, é a philosophy-of-learning do aprendizado. E ela é o centro de todas estas escolas (o que não significa que elas não possam crescer dela depois). Na verdade, uma das provas (de aprendizado!) de sua importância é ser o centro estatístico de todas as setas ao redor, porque ela está exatamente no alvo.

O desenvolvimento da história das concepções na philosophy-of-learning da própria máquina de aprendizado: se antes era o intelecto, depois a razão, depois a lógica formal, depois a lógica, depois a racionalidade, depois a inteligência, depois o pensamento, finalmente - o aprendizado. E o que resulta? Que a própria philosophy-of-learning é o aprendizado. Toda philosophy-of-learning contém todas as anteriores como caso particular, e por isso é tão difícil escapar dela no início, porque ela é um conjunto que contém tudo. E assim a história da philosophy-of-learning é como uma matrioska invertida, onde cada vez se encontra de fora mais uma matrioska oculta que contém a grande anterior.

Por nossa própria natureza o que nosso cérebro busca não é a verdade, mas uma nova ideia, porque este é o aprendizado. O erro de toda a philosophy-of-learning é que ela sempre buscou a verdade, e sempre encontrou uma nova ideia. Verdade é uma ideia velha, e não muito bem-sucedida, porque não existe realmente tal coisa, mas isso não nos abandona à arbitrariedade, exatamente por causa - do aprendizado. O aprendizado não é busca da verdade, mas construção de verdade. Sempre buscaram a verdade, mas o que realmente queriam era o acúmulo e a credibilidade do aprendizado, e queriam conceituá-los na ideia da verdade - porque há algo realmente assustador no aprendizado. O mundo está realmente aberto.

Objetivo da vida: aprendizado.