segunda-feira, 27 de maio de 2013

O Falsificacionismo de Karl Popper


1. Indução
Uma linha de resposta bastante diferente para o problema da indução deve-se a Karl Popper. Popper olha para a prática da ciência para nos mostrar como lidar com o problema. Segundo o ponto de vista de Popper, para começar a ciência não se baseia na indução. Popper nega que os cientistas começam com observações e inferem depois uma teoria geral. Em vez disso, primeiro propõem uma teoria, apresentando-a como uma conjectura inicialmente não corroborada, e depois comparam as suas previsões com observações para ver se ela resiste aos testes. Se esses testes se mostrarem negativos, então a teoria será experimentalmente falsificada e os cientistas irão procurar uma nova alternativa. Se, pelo contrário, os testes estiverem de acordo com a teoria, então os cientistas continuarão a mantê-la não como uma verdade provada, é certo, mas ainda assim como uma conjectura não refutada.
Se olharmos para a ciência desta maneira, defende Popper, então veremos que ela não precisa da indução. Segundo Popper, as inferências que interessam para a ciência são refutações, que tomam uma previsão falhada como premissa e concluem que a teoria que está por detrás da previsão é falsa. Estas inferências não são indutivas, mas dedutivas. Vemos que um A é não-B, e concluímos que não é o caso que todos os As são Bs. Aqui não há hipótese de a premissa ser verdadeira e a conclusão falsa. Se descobrirmos que um certo pedaço de sódio não fica laranja quando é aquecido, então sabemos de certeza que não é o caso que todo o sódio aquecido fica laranja. Aqui o facto interessante é que é muito mais fácil refutar teorias do que prová-las. Um único exemplo contrário é suficiente para uma refutação conclusiva, mas nenhum número de exemplos favoráveis constituirá uma prova conclusiva.

2. Falsificabilidade
Assim, segundo Popper, a ciência é uma sequência de conjecturas. As teorias científicas são propostas como hipóteses, e são substituídas por novas hipóteses quando são falsificadas. No entanto, esta maneira de ver a ciência suscita uma questão óbvia: se as teorias científicas são sempre conjecturais, então o que torna a ciência melhor do que a astrologia, a adoração de espíritos ou qualquer outra forma de superstição sem fundamento? Um não-popperiano responderia a esta questão dizendo que a verdadeira ciência prova aquilo que afirma, enquanto que a superstição consiste apenas em palpites. Mas, segundo a concepção de Popper, mesmo as teorias científicas são palpites — pois não podem ser provadas pelas observações: são apenas conjecturas não refutadas.
Popper chama a isto o "problema da demarcação" — qual é a diferença entre a ciência e outras formas de crença? A sua resposta é que a ciência, ao contrário da superstição, pelo menos é falsificável, mesmo que não possa ser provada. As teorias científicas estão formuladas em termos precisos, e por isso conduzem a previsões definidas. As leis de Newton, por exemplo, dizem-nos exactamente onde certos planetas aparecerão em certos momentos. E isto significa que, se tais previsões fracassarem, poderemos ter a certeza de que a teoria que está por detrás delas é falsa. Pelo contrário, os sistemas de crenças como a astrologia são irremediavelmente vagos, de tal maneira que se torna impossível mostrar que estão claramente errados. A astrologia pode prever que os escorpiões irão prosperar nas suas relações pessoais à quinta-feira, mas, quando são confrontados com um escorpião cuja mulher o abandonou numa quinta-feira, é natural que os defensores da astrologia respondam que, considerando todas as coisas, o fim do casamento provavelmente acabou por ser melhor. Por causa disto, nada forçará alguma vez os astrólogos a admitir que a sua teoria está errada. A teoria apresenta-se em termos tão imprecisos que nenhumas observações actuais poderão falsificá-la. 

3. Ciência e pseudociência
O próprio Popper usa este critério de falsificabilidade para distinguir a ciência genuína não só de sistemas de crenças tadicionais, como a astrologia e a adoração de espíritos, mas também do marxismo, da psicanálise de várias outras disciplinas modernas que ele considera negativamente como "pseudo-ciências". Segundo Popper, as teses centrais dessas teorias são tão irrefutáveis como as da astrologia. Os marxistas prevêem que as revoluções proletárias serão bem sucedidas quando os regimes capitalistas estiverem suficientemente enfraquecidos pelas suas contradições internas. Mas, quando são confrontados com revoluções proletárias fracassadas, respondem simplesmente que as contradições desses regimes capitalistas particulares ainda não os enfraqueceram suficientemente. De maneira semelhante, os teóricos psicanalistas defendem que todas as neuroses adultas se devem a traumas de infância, mas quando são confrontados com adultos perturbados que aparentemente tiveram uma infância normal dizem que ainda assim esses adultos tiveram que atravessar traumas psicológicos privados quando eram novos. Para Popper, estes truques são a antítese da seriedade científica. Os cientistas genuínos dirão de antemão que descobertas observacionais os fariam mudar de ideias, e abandonarão as suas teorias se essas descobertas se realizarem. Mas os teóricos marxistas e psicanalistas apresentam as suas ideias de tal maneira, defende Popper, que nenhumas observações possíveis os farão alguma vez modificar o seu pensamento.
|David Papineau, "Methodology" em A. C. Grayling (org.), Philosophy: A Guide Through the Subject, Oxford University Press, 1998. Tradução de Pedro Galvão.

Atividades:
1. Defina o conceito de falsificação.
2. O que é que distingue a ciência da não-ciência? Justifique.
3. A astrologia pode ser considerada uma ciência, de acordo com o falsificacionismo de Popper? Porquê?
4. O falsificacionismo é uma boa solução para o problema da indução? Justifique a sua resposta confrontando o vídeo com o texto de David Papineau.
5. É possível provar cientificamente a existência de Deus? Justifique a sua resposta tendo em conta os fundamentos da perspectiva falsificacionista.


quarta-feira, 1 de maio de 2013

Da dúvida ao Cogito

Estados (des)Unidos






PERSUASÃO

É o bom uso da retórica.

Tenta levar-se um auditório a aderir a uma tese ou a uma acção.

Não se impõe nada, dá-se liberdade aos ouvintes para reflectirem e decidirem individualmente.


1. O orador procura ajudar a ultrapassar as limitações da racionalidade do auditório.
2. Há uma relação de igualdade entre orador e ouvintes, estes são respeitados por aquele.
3. Os objectivos da argumentação estão definidos e são claros, há transparência.
4. Há autores que chamam à persuasão "retórica branca" ou persuasão racional.
5. Fomenta-se o espírito crítico e a autonomia de cada um.
6. O orador vê os ouvintes como seres iguais a si e aceita a decisão deles.
7. A persuasão é moralmente aceitável porque há um uso racional da palavra e "o outro" é visto como um outro "eu".

MANIPULAÇÃO
É o mau uso da retórica.
1. É fazer com que outros aceitem ou realizem algo contra os seus melhores interesses.
2. Há uma imposição, tentando evitar a reflexão e a liberdade de decisão dos ouvintes.
3. O manipulador procura usar a seu favor as limitaçãoes da racionalidade do auditório.
4. Há uma relação vertical, desigual, em que os ouvintes são usados como instrumentos ao serviço do manipulador.
5. Os objectivos são escondidos ou apresentam-se de forma confusa para não suscitar reflexão, não há transparência.
6. Há autores que chamam à manipulação "retórica negra" ou persuasão irracional.
7. O manipulador tenta evitar o espírito crítico e procura desviar as atenções do próprio tema que se devia debater, anulando ao máximo a autonomia dos ouvintes e a sua capacidade de avaliação da situação.
8. Na manipulação há um desprezo claro pela individualidade e liberdade de decisão dos ouvintes.
9. O manipulador vê os ouvintes como seres inferiores, que ele usa em proveito próprio.
10. A manipulação é moralmente inaceitável porque há má fé e desrespeito pelos outros, os quais são considerados como meios ao serviço de alguém com objectivos ocultos.


http://fil11.blogspot.pt/2008/01/persuaso-e-manipulao.html

Podem os computadores pensar? Uma aproximação interessante ao tema...



Os computadores são bons com números e por isso estão a escrever



Há empresas a desenvolver algoritmos para escrever notícias. Mas decidiram expandir o negócio para outra áreas.


Os computadores conseguem processar rapidamente enormes quantidades de dados. Mas têm muito mais dificuldades em perceber e usar linguagem natural, como aquela a que os humanos recorrem diariamente. No entanto, há empresas cujo negócio é desenvolver algoritmos capazes de escrever texto que seja coerente e possa ser compreendido por pessoas.

Esta tipo de tecnologia levou a que, nos anos recentes, a pergunta se tenha repetido numa miríade de artigos de jornais, revistas, sites e blogues: podem os computadores substituír os jornalistas? Afinal, empresas como a Narrative Science e a Automated Insights, ambas dos EUA, estão há anos a desenvolver algoritmos capazes de escrever notícias.
Tanto uma como outra começaram por pôr os computadores a escrever notícias precisamente sobre números. Eram textos curtos sobre resultados desportivos, normalmente de competições (amadoras ou de jovens) a que os jornalistas não dão atenção. Com acesso a elementos como o resultado, o nome e as acções de cada jogador, bem como as faltas e outras ocorrências importantes (que normalmente ficam registadas numa base de dados) o algoritmo é capaz de criar um texto coerente. Não fará comentários sobre o entusiasmo (ou falta dele) nas bancadas, nem sobre um aparte do treinador. Mas as notícias são capazes de oferecer um resumo decente da partida.
O historiador de tecnologia e cultura Edward Tenner, que já escreveu ensaios sobre o assunto, argumenta que os jornalistas não devem estar preocupados com esta tecnologia. “A não ser que haja um salto radical no desenvolvimento de algoritmos para resolver as questões muito difíceis da inteligência artificial, vamos continuar indefinidamente a precisar de humanos competentes para a maior parte do trabalho mental e físico”, explica ao PÚBLICO. “Ainda precisamos de médicos que vejam a pessoa como um todo e de advogados psicologicamente sensíveis aos clientes e juízes, não apenas de máquinas capazes de raciocínio legal”. Da mesma forma, diz, “o Tradutor Google não é receado por tradutores profissionais competentes, ainda que possa ser melhor do que alguns tradutores medíocres”.
A Automated Insights começou por lançar uma rede de sites chamadaStatSheet (literalmente, folha de estatísticas). Hoje, esta rede publica cerca de meio milhão de artigos por ano sobre desporto profissional e ligas estudantis. Também vende serviços de geração de textos a empresas de media como a CBS, o Yahoo, o USA Today e a Bloomberg.  “Mas a tecnologia é flexível para se adaptar a qualquer segmento assente em dados estruturados, o que nos permite trabalhar numa variedade de mercados: análise de negócio, finanças, imobiliário”, explica Adam Smith, um dos vice-presidentes. Isto significa que também têm com clientes empresas que precisam de escrever análises financeiras ou relatórios de vendas apenas para consumo interno.
Dados estruturados é o jargão para o tipo de informação organizada – por exemplo, numa tabela ou base de dados. Pode ser seja uma ficha de jogo ou um folha de Excell com informação sobre venda de casas numa cidade. Mas Smith garante que a tecnologia já consegue trabalhar com dados não estruturados “desde que sejam consistentes” (por exemplo, que estejam em documentos PDF cujo texto obedeça a um padrão pré-definido).
A tecnologia destas empresas não é feita apenas por cientistas e programadores. O fundador e director executivo, Robbie Allen, é engenheiro de formação, mas já escreveu 12 livros. É também ele que co-dirige o departamento de tecnologia e desenvolvimento, a par de Joe Procopio, um híbrido de engenheiro e colunista de tecnologia, cujos artigos são publicados em vários órgãos de comunicação. “É uma mistura de desenvolvimento de software e de experiência de escrita”, not Smith. A equipa que dirigem incluí analistas, especialistas em estatística e escritores.
Numa entrevista à revista Wired, o director executivo da Narrative Science (a empresa não respondeu a um pedido de entrevista do PÚBLICO) disse acreditar que no futuro 90% das notícias serão escritas por programas de computador. Mas não porque os jornalistas serão substiuídos por máquinas. Antes porque a tecnologia de escrita de notícias por algoritmos vai permitir, de forma barata. cobrir eventos e temas de nicho a que nenhum jornalista presta atenção.
Edward Tenner diz haver até vantagens neste tipo de tecnologia e dá o exemplo de como  os xadrezistas usam computadores para treinar e melhorar a respectiva técnica. Estes algoritmos-escritores, defende, podem lembrar os jornalistas de que não há grande valor acrescentado em textos que sigam as fórmulas tradicionais de escrita e levá-los a tentar "atrair a atenção dos leitores com a qualidade e a originalidade da pesquisa e da escrita".