{"id":1755,"date":"2016-12-09T21:11:51","date_gmt":"2016-12-09T23:11:51","guid":{"rendered":"http:\/\/tdibrasil.org\/?p=1755"},"modified":"2021-10-10T04:16:43","modified_gmt":"2021-10-10T07:16:43","slug":"metodos-para-o-design-retilinearidade","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdibrasil.org\/index.php\/2016\/12\/09\/metodos-para-o-design-retilinearidade\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos para o Design – Retilinearidade"},"content":{"rendered":"
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Superf\u00edcie de Marte \u2013 Algumas pessoas acreditam que houve vida e at\u00e9 mesmo atividade inteligente num passado distante de Marte.<\/center><\/figcaption><\/figure>\n
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Apesar da ideia que vem a mente quando se pensa em design inteligente remeter aos pequenos objetos, padr\u00f5es de design s\u00e3o expressos em grandes propor\u00e7\u00f5es e no desdobramento da atividades\u00a0de civiliza\u00e7\u00f5es. Na verdade, todo e qualquer m\u00e9todo que identifique padr\u00f5es de design \u00e9, ou deveria ser, abrangido por uma teoria de design inteligente. As infer\u00eancias partem do nosso conhecimento repetido e uniforme para as coisas que requerem uma explica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Os\u00a0passos da Infer\u00eancia<\/strong><\/p>\n

Atrav\u00e9s do conhecimento corrente da forma\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es tomamos estruturas que\u00a0podemos observar diretamente, as quais sabemos exatamente que s\u00e3o design ou que n\u00e3o s\u00e3o. Elas servem de base para as infer\u00eancias. O caso ilustrado aqui \u00e9 um pequeno recorte do trabalho do\u00a0Dr.\u00a0Mark J. Carlotto.<\/p>\n

a) Padr\u00f5es reconhecidamente de design<\/i><\/span><\/p>\n

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vira<\/b> – Ru\u00ednas de Viru (Peru)<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n
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city<\/b> – Cidade (EUA)<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n
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nasca<\/b> – Linhas de Nazca<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n

b) Padr\u00f5es reconhecidamente de naturais<\/i><\/span><\/p>\n

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san<\/b> – Falha de San Andreas<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n
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drainyem<\/b> – sulcos de escoamento (Yemen)<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n
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zfr<\/b> – Fractal sint\u00e9tico (zoom)<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n

Conhecendo as forma\u00e7\u00f5es que s\u00e3o design (a) e as que n\u00e3o s\u00e3o (b), lan\u00e7amos uma an\u00e1lise sobre os padr\u00f5es em v\u00e1rios aspectos para infer\u00eancias sobre um caso desconhecido (c). Observamos quais aspectos formam tend\u00eancias que possam ajudar a distinguir entre design e n\u00e3o design. Esses aspectos (qualidades) devem ser quantificados e os dados emp\u00edricos devem ser extra\u00eddos do maior n\u00famero de casos poss\u00edvel.\u00a0O que \u00e9 intuitivo para o olhar humano pode ser matematizado e receber valores acurados para as infer\u00eancias.<\/p>\n

Carlotto considerou principalmente a retilinearidade, num quadro geral descreve a distin\u00e7\u00e3o\u00a0em termos da dimens\u00e3o fractal<\/strong> (a intensidade da rugosidade da superf\u00edcie da imagem), ajuste do modelo fractal<\/strong> (qu\u00e3o bem uma imagem \u00e9 modelada como um fractal), anisotropia<\/strong> (a estrutura de correla\u00e7\u00e3o direcional ) e retilinearidade<\/strong> (presen\u00e7a de estruturas correlacionadas em \u00e2ngulos retos).\u00a0\u00c9 muito prov\u00e1vel que exista pelo menos uma distin\u00e7\u00e3o entre padr\u00f5es com hist\u00f3ria causal t\u00e3o drasticamente distinta, como s\u00e3o os casos de design e n\u00e3o-design.<\/p>\n

\"Mesmo em ru\u00ednas arqueol\u00f3gicas onde a estrutura fina \u00e9 obscurecida pela deposi\u00e7\u00e3o e pela eros\u00e3o, a evid\u00eancia de longas estruturas lineares e retil\u00edneas \u00e9 frequentemente vis\u00edvel.\" Carlotto<\/strong><\/pre>\n
Aplicando o m\u00e9todo<\/strong><\/p>\n
O m\u00e9todo claramente passa a adotar como crit\u00e9rio classificat\u00f3rio as principais diferen\u00e7as sobre o que \u00e9 conhecido e a melhor infer\u00eancia depender\u00e1 de um limiar seguro que evite falsos positivos (considerar design o que na verdade n\u00e3o \u00e9). Ent\u00e3o o m\u00e9todo \u00e9 aplicado sobre os padr\u00f5es quais desconhecemos a origem:<\/p>\n
c) Padr\u00f5es desconhecidos<\/i><\/span><\/p>\n
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eur<\/b> – Linhas na Europa (J\u00fapiter)<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n
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fom<\/b> – famosa “face” em Marte<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n
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ukert<\/b> – Cratera Ukert (Lua)<\/center><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n
Design como sinal, fundo natural como ru\u00eddo.\u00a0<\/strong><\/p>\n
A maioria dos m\u00e9todos funciona detectando\u00a0“anomalias”, \u00a0modelando o fundo natural (ru\u00eddo) e detectam poss\u00edveis objetos (sinais) como desvios desse ru\u00eddo. Os desvios no ru\u00eddo s\u00e3o necess\u00e1rios para a infer\u00eancia, mas n\u00e3o suficientes para decidir se um sinal \u00e9 real. Esses riscos\u00a0devem ser atenuados usando outras informa\u00e7\u00f5es, principalmente considerando as tend\u00eancias do contexto natural.<\/p>\n
Um\u00a0crit\u00e9rio de seguran\u00e7a \u00e9\u00a0aumentar o limiar de positivo para cima, al\u00e9m de qualquer falso positivo (no caso o corte seria\u00a0em\u00a0zfr<\/strong>\u00a0– fractal sint\u00e9tico sob zoom<\/em>). Todo design real pr\u00f3ximo e\u00a0abaixo disso \u00e9 desconsiderado para se evitar falso positivo. Dembski em Design Inference<\/em> o limiar\u00a0de 10\u00b9\u2075\u2070, um dos maiores na literatura para infer\u00eancias probabil\u00edsticas.<\/p>\n
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Gr\u00e1fico de resultados:<\/b> o item zfr<\/b> (natural) elimina a validade da infer\u00eancia ao design para todos os valores em azul<\/b> (design)\u00a0e verde<\/b> (desconhecido), todos os valores pr\u00f3ximos ou abaixo da linha vermelha.<\/center>.<\/figcaption><\/figure>\n
A contesta\u00e7\u00e3o da aplica\u00e7\u00e3o do m\u00e9todo \u00e9 clara pelos resultados, o m\u00e9todo \u00e9 suscet\u00edvel ao vi\u00e9s confirmat\u00f3rio do pesquisador. O comprometimento dos valores pr\u00f3ximos ao item zfr<\/strong>\u00a0foram ignorados em prol da valida\u00e7\u00e3o de estrutura em Marte e na Lua como produtos de intelig\u00eancia (design inteligente).<\/p>\n
\u00c9 claro que do Dr. Carlotto, apesar de intentar encontrar civiliza\u00e7\u00f5es em Marte (site pessoal<\/a>), expressou nada mais que dados sobre os padr\u00f5es. A sua interpreta\u00e7\u00e3o particular dos dados que resultou na conclus\u00e3o que o limiar positivo era crit\u00e9rio suficiente. Como podemos ver, zrf\u00a0<\/strong>– um fractal sint\u00e9tico sob zoom<\/em>, (classe dos padr\u00f5es reconhecidamente naturais), est\u00e1 claramente desabilitando a infer\u00eancia segura em todos os valores pr\u00f3ximos e inferiores ao seu n\u00edvel no gr\u00e1fico.<\/p>\n
Mas a\u00a0rejei\u00e7\u00e3o ou aceita\u00e7\u00e3o a priori<\/em> da hip\u00f3tese, como ocorre normalmente, \u00e9 postura anticient\u00edfica – possivelmente viciada ou comprometida ideologicamente.<\/p>\n
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Estrada abandonada em Dogtown (EUA).<\/center><\/figcaption><\/figure>\n
Uma estrada em meio ao campo dificilmente \u00e9 reconhecida como design por um observador inexperiente ou para um mesmo algoritmo de an\u00e1lise, mas \u00e9 prontamente reconhecida por observadores com experi\u00eancia em atividades de dependem desse reconhecimento para orienta\u00e7\u00e3o, como aviadores de aeronaves de pequeno porte.<\/p>\n
A infer\u00eancia a partir de imagens \u00e9 v\u00e1lida em muitos casos, mas todo m\u00e9todo acumula restri\u00e7\u00f5es quanto ao modo, por exemplo: quanto a inclina\u00e7\u00e3o, proximidade, qualidade, luminosidade, entre outros, que interferem na captura dos padr\u00f5es a serem analisados e avaliados.\u00a0Dembski inclusive abordou a quest\u00e3o do “zoom<\/em>” na altera\u00e7\u00e3o da perspectiva \u00a0sobre os padr\u00f5es avaliados na abordagem metodol\u00f3gica. Por exemplo:<\/p>\n
\"Os fractais s\u00e3o objetos que s\u00e3o autossimilares\u00a0sobre uma escala de escalas. Exemplos de fractais incluem nuvens, flocos de neve, montanhas e padr\u00f5es de escoamento\". Carlotto<\/strong><\/pre>\n
Se a escolha da retilinearidade<\/strong> for aplicada em escala molecular, v\u00e1rios cristais obter\u00e3o valores altos, por outro lado padr\u00f5es de design ter\u00e3o uma distribui\u00e7\u00e3o irregular no gr\u00e1fico (altos e baixos), isso \u00e9 intuitivamente esperado.<\/p>\n
Enfim…<\/p>\n
Aqui foi apresentado um m\u00e9todo de razo\u00e1vel confiabilidade (em caso de valores maiores) para detec\u00e7\u00e3o de design (artificialidade) em superf\u00edcies atrav\u00e9s de imagens de sensoriamento remoto. Tamb\u00e9m foi apresentada a nocividade do vi\u00e9s confirmat\u00f3rio do pesquisador sobre o m\u00e9todo (ainda que este seja v\u00e1lido e permita razo\u00e1vel classifica\u00e7\u00e3o de dados).<\/p>\n
\n
Refer\u00eancia<\/strong><\/p>\n
Carlotto, Mark J. “Detecting patterns of a technological intelligence in remotely sensed imagery.<\/a>” A A 2.2 (2007): 2. (PDF)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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