Métodos para o Design – Retilinearidade

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Superfície de Marte – Algumas pessoas acreditam que houve vida e até mesmo atividade inteligente num passado distante de Marte.

Apesar da ideia que vem a mente quando se pensa em design inteligente remeter aos pequenos objetos, padrões de design são expressos em grandes proporções e no desdobramento da atividades de civilizações. Na verdade, todo e qualquer método que identifique padrões de design é, ou deveria ser, abrangido por uma teoria de design inteligente. As inferências partem do nosso conhecimento repetido e uniforme para as coisas que requerem uma explicação.

Os passos da Inferência

Através do conhecimento corrente da formação de padrões tomamos estruturas que podemos observar diretamente, as quais sabemos exatamente que são design ou que não são. Elas servem de base para as inferências. O caso ilustrado aqui é um pequeno recorte do trabalho do Dr. Mark J. Carlotto.

a) Padrões reconhecidamente de design

vira – Ruínas de Viru (Peru)
city – Cidade (EUA)
nasca – Linhas de Nazca

b) Padrões reconhecidamente de naturais

san – Falha de San Andreas
drainyem – sulcos de escoamento (Yemen)
zfr – Fractal sintético (zoom)

Conhecendo as formações que são design (a) e as que não são (b), lançamos uma análise sobre os padrões em vários aspectos para inferências sobre um caso desconhecido (c). Observamos quais aspectos formam tendências que possam ajudar a distinguir entre design e não design. Esses aspectos (qualidades) devem ser quantificados e os dados empíricos devem ser extraídos do maior número de casos possível. O que é intuitivo para o olhar humano pode ser matematizado e receber valores acurados para as inferências.

Carlotto considerou principalmente a retilinearidade, num quadro geral descreve a distinção em termos da dimensão fractal (a intensidade da rugosidade da superfície da imagem), ajuste do modelo fractal (quão bem uma imagem é modelada como um fractal), anisotropia (a estrutura de correlação direcional ) e retilinearidade (presença de estruturas correlacionadas em ângulos retos). É muito provável que exista pelo menos uma distinção entre padrões com história causal tão drasticamente distinta, como são os casos de design e não-design.

"Mesmo em ruínas arqueológicas onde a estrutura fina é obscurecida pela deposição e pela erosão, a evidência de longas estruturas lineares e retilíneas é frequentemente visível." Carlotto

Aplicando o método

O método claramente passa a adotar como critério classificatório as principais diferenças sobre o que é conhecido e a melhor inferência dependerá de um limiar seguro que evite falsos positivos (considerar design o que na verdade não é). Então o método é aplicado sobre os padrões quais desconhecemos a origem:

c) Padrões desconhecidos

eur – Linhas na Europa (Júpiter)
fom – famosa “face” em Marte
ukert – Cratera Ukert (Lua)

Design como sinal, fundo natural como ruído. 

A maioria dos métodos funciona detectando “anomalias”,  modelando o fundo natural (ruído) e detectam possíveis objetos (sinais) como desvios desse ruído. Os desvios no ruído são necessários para a inferência, mas não suficientes para decidir se um sinal é real. Esses riscos devem ser atenuados usando outras informações, principalmente considerando as tendências do contexto natural.

Um critério de segurança é aumentar o limiar de positivo para cima, além de qualquer falso positivo (no caso o corte seria em zfr – fractal sintético sob zoom). Todo design real próximo e abaixo disso é desconsiderado para se evitar falso positivo. Dembski em Design Inference o limiar de 10¹⁵⁰, um dos maiores na literatura para inferências probabilísticas.

Gráfico de resultados: o item zfr (natural) elimina a validade da inferência ao design para todos os valores em azul (design) e verde (desconhecido), todos os valores próximos ou abaixo da linha vermelha.
.

A contestação da aplicação do método é clara pelos resultados, o método é suscetível ao viés confirmatório do pesquisador. O comprometimento dos valores próximos ao item zfr foram ignorados em prol da validação de estrutura em Marte e na Lua como produtos de inteligência (design inteligente).

É claro que do Dr. Carlotto, apesar de intentar encontrar civilizações em Marte (site pessoal), expressou nada mais que dados sobre os padrões. A sua interpretação particular dos dados que resultou na conclusão que o limiar positivo era critério suficiente. Como podemos ver, zrf um fractal sintético sob zoom, (classe dos padrões reconhecidamente naturais), está claramente desabilitando a inferência segura em todos os valores próximos e inferiores ao seu nível no gráfico.

Mas a rejeição ou aceitação a priori da hipótese, como ocorre normalmente, é postura anticientífica – possivelmente viciada ou comprometida ideologicamente.

Estrada abandonada em Dogtown (EUA).

Uma estrada em meio ao campo dificilmente é reconhecida como design por um observador inexperiente ou para um mesmo algoritmo de análise, mas é prontamente reconhecida por observadores com experiência em atividades de dependem desse reconhecimento para orientação, como aviadores de aeronaves de pequeno porte.

A inferência a partir de imagens é válida em muitos casos, mas todo método acumula restrições quanto ao modo, por exemplo: quanto a inclinação, proximidade, qualidade, luminosidade, entre outros, que interferem na captura dos padrões a serem analisados e avaliados. Dembski inclusive abordou a questão do “zoom” na alteração da perspectiva  sobre os padrões avaliados na abordagem metodológica. Por exemplo:

"Os fractais são objetos que são autossimilares sobre uma escala de escalas. Exemplos de fractais incluem nuvens, flocos de neve, montanhas e padrões de escoamento". Carlotto

Se a escolha da retilinearidade for aplicada em escala molecular, vários cristais obterão valores altos, por outro lado padrões de design terão uma distribuição irregular no gráfico (altos e baixos), isso é intuitivamente esperado.

Enfim…

Aqui foi apresentado um método de razoável confiabilidade (em caso de valores maiores) para detecção de design (artificialidade) em superfícies através de imagens de sensoriamento remoto. Também foi apresentada a nocividade do viés confirmatório do pesquisador sobre o método (ainda que este seja válido e permita razoável classificação de dados).


Referência

Carlotto, Mark J. “Detecting patterns of a technological intelligence in remotely sensed imagery.” A A 2.2 (2007): 2. (PDF)


Junior Eskelsen
Sobre Junior Eskelsen 143 Articles
Responsável pelo portal tdibrasil.org e pela página Teoria do Design Inteligente no Facebook. Colabora com as atividades do movimento do Design Inteligente no Brasil.

7 Comentários

  1. Eu estive pensando a algum tempo a respeito de identificar tais padrões de design e um problema me surgiu. Se o projetista tem a intenção de imitar algo natural (sem design), e consegue isso com precisão, qualquer método proposto para identificar design falhará, porque identificará tal objeto como sendo natural quando na verdade ele foi forjado para parecer assim. Por outro lado, a natureza também tentar forjar design, como nos casos dos flocos de neve. Por isso, entendo que a tarefa é extremamente complexa. Assim, penso que nenhum objeto deve ser analisado, a procura de design sem levar em conta o contexto que ele ocorre, porque somente o contexto pode auxiliar o tomador de decisão sobre design ou não design.

    • Todas essas questões são respondidas em parte com um estudo da Teoria do Design Inteligente. O curso TN&DI aborda alguma coisa nesse sentido, mas são muitos pontos.

      Obrigado por me lembrar, este mês se completa 20 anos da publicação do The Design Inference (William Dembski), pela Cambridge Press, que é o cerne metodológico das inferências probabilísticas ao design. Isso merece uma postagem.

      Abraços.

    • A propósito: a imitação da natureza pela inteligência é chamada casualmente de camuflagem ou mimetismo, isso em caso de erro de inferência configura um falso negativo. Não compromete a inferência positiva ao design em qualquer aspecto.

      • Não me refiro especificamente ao mimetismo, mas quando a natureza cria objetos inanimados que aparentam ter sido projetados, como o floco de neve, por exemplo.

        Se um floco de neve for analisado isoladamente, devido sua forma e complexidade alguém poderia inferir se tratar de algo resultante de uma ação inteligente… E fica ainda pior, porque uma ação inteligente pode muito bem criar algo muito semelhante ao floco de neve. Dai qualquer método de inferência vai falhar, exceto se o contexto for analisado.

        Neste caso o contexto é o local de ocorrência dos flocos de neves. Como eles caem das nuvens e sabemos que não existe ninguém lá com uma máquina fabricando neve, então, analisando o contexto, podemos concluir que um floco de neve que caiu do céu não foi projetado. Por outro lado, se encontrarmos um floco de neve em um laboratório, saberemos que este foi projetado por causa do contexto que ocorre.

        Assim, um falso positivo prejudica o modelo de inferência, já que a acurácia de um modelo deve levar em conta a ocorrência dos verdadeiros-positivos, verdadeiros-negativos, falso-positivos e falso-negativos.

        • Os métodos de inferência ao design são robustos contra falsos positivos, que seriam a objeção substancial. Os outros casos não configuram objeção considerável. As inferências forenses consideram extenso volume de dados e fatores de contexto, não há muita razão para se preocupar.

          O caso dos flocos de neve é um dos exemplos de ordenação natural, não de design e sequer de aparência de design. Um floco de neve produzido artificialmente configuraria o “falso negativo” para inferência ao design. A cristalografia permite descobrir as diferenças entre cristais naturais e artificiais, não há anda na natureza que não deixe um rastro que identifique a causa ou conjunto de causas correspondentes.

          Abraço

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