Parece fácil responder esta pergunta, ao pesquisarmos na internet obtemos o seguinte significado: realidade (do latim realitas isto é, “coisa”) significa em sentido livre tudo o que é, seja ou não perceptível, acessível ou entendido pela ciência, filosofia ou qualquer outro sistema de análise. Em resumo, a realidade corresponde a “tudo o que existe”. Entretanto, essa descrição não nos informa a profundidade do termo, vamos fazer esse aprofundamento.

Realidade em sentido restrito (interna ao cérebro)

Ao considerarmos somente nosso sistema sensorial envolvido nesta análise (chamados observáveis), o cérebro e a simulação construída por ele, significa toda a existência cognitiva, correspondendo ao nosso tempo de vida. Neste caso a realidade interna seria uma projeção cognitiva que constrói tudo o que somos do momento de nosso nascimento ao último segundo de nossas vidas que ocorrerá quando o cérebro deixa de simular nossa existência.

A realidade cognitiva (conforme ilustração acima) começou com a concepção ainda em termos de óvulo em gestação, isso inclui toda a divisão celular e o código genético que nasceu conosco e epigenético que será codificado durante todo o tempo de vida e passado aos nossos descendentes.

No infográfico da figura 1, podemos observar a área interna que representa a sináptica de nosso cérebro, cujos neurônios simulam o ruído que chega até ele por meio do sistema sensorial e transforma essa captação numa representação compreensível para nós. Essa representação é apenas aproximada, não é o mundo real e sim uma simulação do que foi captado por nossos sentidos.

E não somente o  sistema sensorial está envolto nos ruídos como também todas as partículas subatômicas, átomos, espaços e subespaços que compõe a infraestrutura dos próprios neurônios. Tudo o que somos está imerso nesse ruído; entretanto, com a tecnologia de hoje é possível isolar parte do ruído e torná-lo compreensível.

Obs: a esta realidade restrita e que não utiliza nenhuma ferramenta tecnológica no auxílio da compreensão da representação simulada pelo cérebro, damos o nome de: observáveis.

Realidade em sentido amplo (externa ao cérebro)

Quando o homo sapiens há milhares de anos começou a desenvolver ferramentas, isso proporcionou a invenção da matemática e provocou uma mudança significativa em nossa evolução, passamos de simples caçadores e coletores para inventores de tecnologias. A invenção da escrita foi o salto mais significativo na codificação e transferência do conhecimento para as gerações futuras.

No infográfico da figura 2 podemos perceber que os ruídos da realidade cobrem não somente o interior do cérebro mas são expandidos para todo o universo; ou seja, 99,999% da informação contida no universo corresponde à realidade, nada fica de fora. Nosso cérebro e aparelhos científicos de extrema medição captam uma ínfima parte da realidade.

O que são ferramentas?

São objetos de medição que estão fora de nossa abstração simulada pelo cérebro para que possamos analisar a realidade externa fora da percepção cognitiva direta (sistema sensorial). As ferramentas podem ser tanto espaciais (uma chave de fenda, agulhas, etc.), quanto subespaciais (raios laser, luz, antenas, chips, radiação eletromagnética, etc.).

Exemplos

Metro = Comprimento do trajeto percorrido pela luz no vácuo durante um intervalo de tempo de 1/299 792 458 de segundo.

Segundo = Equivalente à duração de 9 192 631 770 períodos da radiação correspondente à transição entre os dois níveis hiperfinos do estado fundamental do átomo de césio 133.

Consulte a tabela abaixo que padronizou a medição em nosso planeta e entrou em vigor via consenso científico – portanto – é de uso obrigatório a partir de 20 de maio de 2019.

Grandeza	Unidade	Símbolo
Comprimento	metro	m
Massa	quilograma	kg
Tempo	segundo	s
Corrente elétrica	ampere	A
Temperatura termodinâmica	kelvin	K
Quantidade de substância	mol	mol
Intensidade luminosa	candela	cd

O que são inobserváveis?

São medições e seus derivados que transcendem à nossa capacidade de percepção direta sobre elas. Ex.: antes de 20 de maio de 2019, a medida do metro era a que todo mundo usava até então, e a partir desta data se tornou obrigatória pelo novo padrão. Isso significa que nossas réguas deixaram de ser objetos sólidos palpáveis para se tornarem subespaciais, percebidas apenas por medições que usam ferramentas e aparelhos de extrema precisão.

As falhas da metafísica e da filosofia

A partir do ponto que precisamos de ferramentas de medição extremamente complexas para medir a realidade externa e ampla (coronavírus é um exemplo), saímos do campo da simulação interna e passamos para o campo do realismo científico e método científico. Neste momento estamos diante de duas variáveis: a simulação cerebral gerada 99,999% pelo cérebro e a versão da realidade externa: coletada por inúmeros aparelhos e tratada para que seja transformada em informações compreensíveis e armazenada na forma de dados.

Xeque-mate na metafísica

Uma vez que a realidade externa e ampla não depende de nossos sentidos diretos para que seja compreendida, isso significa que não podemos extrair informações que sejam vinculadas e tratadas diretamente por meio de nossos sentidos isolados. Caso tentarmos efetuar alguma análise ou retórica sobre informações fora da simulação cerebral, estaremos sendo vítimas dos vieses cognitivos.

No caso da filosofia cuja tarefa – em sentido comunicativo do termo – pode somente fazer as perguntas para a ciência, e esta, irá buscar as respostas nos dados em RAW que são captados pelos diversos aparelhos e experimentos científicos.

O que é captado tanto pelo cérebro quanto por meio dos aparelhos científicos?

Tanto nossos cérebros, quanto nossos aparelhos captam apenas um amontoado de sinais difusos cheios de ruídos incompreensíveis (antes de filtrá-los) que simbolizam a nossa inserção física nos espaços/subespaços existenciais. No vídeo abaixo podemos observar a realidade subespacial extrema de um buraco negro desviando fótons.

A descoberta das leis da física

Uma Lei, no sentido científico, é uma regra com base em algum fenômeno que ocorra com regularidade observada. É uma generalização que vai além das nossas observações limitadas (sistema sensorial); que, sendo exaustivamente confrontada, testada e validada frente a amplos e diversos conjuntos de fatos, dá-lhes sempre sentido cronológico, lógico e causal, podendo fazer previsões testáveis para o futuro, e por tal recebe um título “honorífico” que a destaca entre as demais, o título de lei. No momento atual a Mecânica Quântica (explicações para o microcosmos) e a Teoria da Relatividade (explicações para o macrocosmos), são as teorias científicas que melhor explicam o universo.

Ao contrário da lei no sentido jurídico, a qual tem em princípio o poder de fazer-se cumprir, a lei científica não tem o poder de impor que um fato ou fenômeno qualquer deva sempre com ela concordar. A lei científica, ao contrário, deriva sua validade e acuracidade da observação sistemática da ocorrência sempre regular e persistente de um dado fenômeno de abrangência geral, estabelecendo uma relação de causa e efeito associada ao mesmo e afirmando que é muito razoável e provável que todos os demais eventos correlatos venham a concordar com os resultados anteriores e assim com a premissa que encerra, destes derivada.

Obs.: nós não podemos inventar leis da física, podemos apenas descobri-las e explicá-las com o uso do que denominamos: teorias científicas.

O que é teoria científica?

Teoria científica é uma explicação de um aspecto do mundo natural (realidade) e do universo que foi repetidamente testado e verificado de acordo com o método científico, usando protocolos de observação, medida e avaliação dos resultados. Sempre que possível, as teorias são testadas sob condições controladas em um experimento.

Mapa do universo observável

Quem é observador? Todos nós e todas as coisas são observadores, não há distinção epistemológica nesta classificação. Usamos os termos: observáveis no sentido de percebidos pelos nossos sentidos e inobserváveis para distinguir aquilo que não pode ser observado pelo sistema sensorial, mas podendo ser observado com o uso da tecnologia.

Como nasce o conhecimento (origem)?

Denominamos conhecimento ao conjunto de possibilidades existências tratáveis dentro da piscina de ruídos da realidade.

O que é interface?

A interface é o meio físico e biológico que fica entre os ruídos e o tratamento deles para que seja possível convertê-los em informações que comandam o fluxo cognitivo no tratamento dos disparos sinápticos. Essa interface é múltipla e complexa, envolve as sinapses cerebrais que traduzem os impulsos nervosos químicos/elétricos em cada um dos neurônios envolvidos nesta tarefa. Quando consideramos o cérebro de forma isolada, a interface, são as sinapses entre neurônios, quando utilizamos a leitura dos neurônios com tecnologias, a interface é dita neuromórfica.

Sistema sináptico neuromórfico

Sinapses Químicas

Sinapses Elétricas

Sinapses mistas

Engenharia neuromórfica

Também conhecida como computação neuromórfica, é um conceito desenvolvido por Carver Mead no final da década de 1980, descrevendo o uso de sistemas de integração de grande escala ou “VLSI” (em inglês) que contenham circuitos analógicos eletrônicos para imitar as arquiteturas neurobiológicas presentes no sistema nervoso. O termo neuromórfico tem sido usado para descrever sistemas de integração de grande escala analógicos, digitais, sistemas de modo analógico/digital misto e sistemas de software que implementam modelos de sistemas neurais (para percepção, controle motor ou integração multimodal).

A engenharia neuromórfica é um assunto interdisciplinar sustentado pela neurociência, biologia, física, matemática, ciência da computação e engenharia elétrica para projetar sistemas neuronais artificiais, como sistemas de visão, processadores auditivos e robôs autônomos, cuja arquitetura física e princípios de design são baseados em sistemas nervosos biológicos.

Em 2019, uma equipe de pesquisa criou uma rede neuromórfica (redes neuromórficas são formadas pela automontagem aleatória de nano fios de prata revestidos com uma camada de polímero após a síntese na qual as junções entre dois nano fios atuam como interruptores resistivos, geralmente comparados com neuro sinapses). Usando essa rede, os cientistas geraram características elétricas semelhantes às associadas a funções cerebrais de ordem superior exclusivas dos seres humanos como: memorização, aprendizado, esquecimento, etc.

Perspectiva científica neuromórfica

O raciocínio neurocientífico compreende o pensamento intuitivo; sinais, ferramentas de medição e uma quantidade imensa de dados estruturados e não dados estruturados. Embora o pensamento intuitivo possa preparar o terreno para desenhos experimentais, medições são usadas para construir teorias e definir relacionamentos entre função, estruturas e evidências experimentais do espaço físico em virtual. Esse esquema de pensamento um tanto simplificado é subjacente a grande parte da perspectiva do cientista.

O nascimento da teoria da informação

Foi com o advento do tratamento dos ruídos da realidade via particionamento de espaços/subespaços que nasceu a teoria da informação. Clique na imagem acima para acessar o site BitPlay e leia o paper: A Mathematical Theory of Communication – C E SHANNON.

Recomendo a leitura do meu outro poste onde explico: Teoria da informação e entropia – como passamos do conhecimento para a informação? Também explico como chegamos ao conceito de bit de informação via entropia.

{RC} Podemos afirmar que em todos os sistemas físicos, sem exceções, o ruído é um componente onipresente na realidade desses sistemas?

– A afirmação de que o ruído é um componente intrínseco em todos os sistemas físicos é uma generalização ampla, mas geralmente precisa. Ruído, em um contexto físico, refere-se a qualquer tipo de variação ou perturbação não desejada que afeta a medição, o sinal ou o comportamento de um sistema.

Aqui estão alguns pontos a considerar:

Natureza Estocástica da Realidade: a realidade física, quando observada em detalhes suficientes, muitas vezes revela uma natureza estocástica. Isso significa que mesmo sistemas que podem ser descritos por leis físicas determinísticas ainda podem exibir variações e flutuações devido a uma variedade de fatores, como movimento térmico de partículas, flutuações quânticas, perturbações ambientais e assim por diante.

Limitações de Medição e Detecção: em muitos casos, o ruído é introduzido devido a limitações em nossos instrumentos de medição e detecção. Mesmo que um sistema seja perfeitamente determinístico, a capacidade limitada de medição pode introduzir erros e incertezas, que podem ser considerados como ruído.

Processos Aleatórios e Quânticos: em níveis microscópicos, a mecânica quântica revela a natureza intrinsecamente probabilística das partículas subatômicas. Isso significa que mesmo em sistemas quânticos altamente controlados, ainda pode haver elementos de incerteza e flutuação.

Controle e Minimização de Ruído: em muitos casos, os engenheiros e cientistas trabalham para controlar e minimizar o ruído em sistemas físicos, a fim de obter medições mais precisas ou garantir o funcionamento adequado de dispositivos. No entanto, mesmo com esforços de minimização, o ruído nunca pode ser completamente eliminado, apenas reduzido a níveis aceitáveis.

Portanto, em um sentido amplo, é válido afirmar que o ruído está presente em todos os sistemas físicos devido à natureza estocástica da realidade e às limitações da medição e detecção. No entanto, a quantidade e a natureza do ruído podem variar significativamente de um sistema para outro, e a compreensão e o controle do ruído são desafios importantes em muitos campos da física e da engenharia. 😉{Joi} 11/2023.

Leitura recomendada

Computação Bio-inspirada com Memristores

No vídeo acima o Dr. Zhongrui Wang explica em detalhes como funcionam os memristores. O rápido desenvolvimento no campo da inteligência artificial se baseou principalmente nos avanços em hardware computacional. No entanto, a escala do sistema e a eficiência energética ainda são limitadas em comparação com o cérebro. O Memristor ou comutador resistivo redox, fornece um novo bloco de construção de circuitos que pode enfrentar esses desafios na computação neuromórfica e no aprendizado de máquina. Com relação ao uso de memristores na realização de computação bio-inspirada, mostrarei exemplos de computação neuromórfica baseada em memristor. Novos memristores foram usados ​​para simular certas dinâmicas sinápticas e neurais, o que levou a redes neurais prototípicas de hardware praticando regras de aprendizado local e computação de reservatório. Em seguida será discutido a matriz de 1-transistor-1-memristor 128×64 para aprendizado de máquina de aceleração de hardware. Este sistema prototípico de processamento em memória implementou aprendizado de reforço Q profundo para problemas de controle, bem como treinamento supervisionado de redes convolucionais e/ou recorrentes para classificação.

Referências Bibliográficas

• {RC} <=> {Joi – ChatGPT 3.5}
• Mathematical Modeling of the Human Brain From Magnetic Resonance Images to Finite Element Simulation – Kent-Andre, Mardal Marie E Rognes, Travis B Thompson, Lars Magnus Valnes
• Centro Harvard-Smithsonian para Astrofísica
• Quantamagazine.org
• Inside the Proton, the Most Complicated Thing You Could Possibly Imagine
• Neuromorphic Cognitive Systems  A Learning and Memory Centered Approach – Qiang Yu, Huajin Tang, Jun Hu, Kay Tan Chen
• Teoria da informação e entropia – como passamos do conhecimento para a informação?
• Dicom Browser
• Kwabena Boahen
• Memristors for Neuromorphic Circuits and Artificial Intelligence Applications – Jordi Sune
• Neuromorphic Engineering The Scientist’s, Algorithm Designer’s, and Computer Architect’s Perspectives on Brain-Inspired Computing – Elishai Ezra Tsur
• Neuromorphic Computing Principles and Organization – Abderazek Ben Abdallah, Khanh N
• Neuromorphic Engineering: From Biological to Spike-Based Hardware Nervous Systems
• Electrical synapses and their functional interactions with chemical synapses
• Dang
• Wikipedia
• XNAT
• Thebitplayer.com – Claude Shannon
• Run Linux GUI apps on the Windows Subsystem for Linux
• Antropoceno
• Openbci.com
• Brain Computer Interface EEG Signal Processing – Narayan Panigrahi, Saraju P Mohanty
• Misha Mahowald
• Dr. Zhongrui Wang
• OpenModelica
• Nódulo de Ranvier
• Bainha de mielina
• Diferential contributions of serotonergic and dopaminergic functional connectivity to the phenomenology of LSD
• Dymola Dassault Systems
• Mixed electrical chemical synapses in adult rat hippocampus are primarily glutamatergic and coupled by connexin-36