Speaker A
Muito bom dia. É uma alegria estar aqui mais uma vez na Casa de Rui Barbosa, a quem agradecemos enormemente a acolhida mais uma vez aqui no auditório.
Palestra de abertura do Colóquio Simondon 14 na Casa Rui Barbosa, celebrando 10 anos da Rede Latino-Americana de Estudos Simondonianos.
Key Takeaways
- A Rede Latino-Americana de Estudos Simondonianos é a maior organização mundial dedicada a Simondon.
- O evento reforça a importância da tradução e disseminação da obra de Simondon na América Latina.
- Há um forte engajamento coletivo e interdisciplinar em torno do pensamento de Simondon na região.
- O colóquio aborda temas contemporâneos como a imaginação artificial e os desafios do tecnofascismo.
- A cooperação entre países latino-americanos é fundamental para o avanço dos estudos sobre Simondon.
Summary
- Evento Colóquio Simondon 14 realizado na Casa Rui Barbosa, celebrando 10 anos da Rede Latino-Americana de Estudos Simondonianos.
- Abertura feita por Thiago Novais, professor e tradutor da obra de Simondon, destacando a importância da rede e o apoio da FAPERJ.
- Presença da professora Fernanda Bruno, coordenadora do Miaalab, mediando a palestra de abertura.
- Palestra inaugural ministrada por Pablo Manolo Rodrigues, professor da Universidade de Buenos Aires e tradutor de Simondon para o espanhol.
- Lançamento da tradução da obra 'Psicossociologia da Tecnicidade' de Simondon no Brasil durante o evento.
- Discussão sobre a expansão dos estudos simondonianos na América Latina e o crescimento da rede com 43 palestras.
- Reflexões sobre o contexto político e social da América Latina, especialmente em relação ao avanço do pensamento tecnofascista.
- Apresentação do tema da imaginação artificial e inteligência artificial, inspirado em trabalhos anteriores do grupo.
- Colaboração entre pesquisadores da América Latina, incluindo Chile, Argentina e Brasil, com participação online e presencial.
- Evento apoiado por diversas instituições acadêmicas e culturais, destacando a importância da cooperação regional.
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Speaker A
Realizamos um evento há 2 anos, celebrando os 100 anos do Simondon e podemos voltar à casa com muita alegria a toda a produção, a todo o apoio da equipe técnica. O nosso agradecimento.
Speaker A
Esse evento, Colóquio Simondon 14, celebra também os 10 anos do primeiro encontro realizado no Chile, de modo que é uma parceria entre a no interior da Rede Latino-Americana de Estudos Simondonianos para celebrar esses 10 anos de encontro
Speaker A
que tem o professor livre-docente Pedro Ferreira como grande organizador do time que vai compor do Chile a participação online nesse evento. Evento.
Speaker A
Esse evento Colóquio 14 é também uma realização em parceria com a Laavit, a quem temos aí a grande honra de ter a presença hoje da professora titular da FRJ, Fernanda Bruno, coordenadora do Miaalab, e que vai nos brindar aí com a sua
Speaker A
mediação, com a palestra de abertura do também fundador da Rede Latino-Americana de Estudos Simondonianos, tradutor de Simondon, nome que se confunde com a chegada de Simondon na América Latina, que é o professor Pablo Manolo Rodrigues, que já está online e aguarda para
Speaker A
ministrar sua palestra, o ciclo da imagem em Diers Mondon. Esse evento é uma parceria também com Lise, né, professor Bernardo Oliveira lidera e com a Faculdade de Educação que foi agraciada com o apoio da FAPERJ, a quem agradecemos também o apoio para
Speaker A
realização deste evento. Mais uma vez, a FAPERJ é o terceiro ano consecutivo que a FAPERJ nos brinda com recursos muito menores que eles citamos, porque é sempre difícil a administração de recursos, mas fica aí mais uma execução
Speaker A
primorosa, multiplicadora dos recursos públicos de interesse público. Eh, gostaria de agradecer também a presença de todos os convidados, né, que estão aqui presentes e que vão nos brindar aí com suas participações online. Essa rede latino-americana de estudos simondonianos hoje é sem dúvida
Speaker A
a maior rede organizada em torno do Simondon no mundo, né? Organizando dessa vez 43 palestras aqui no auditório da Casa de Rui Barbosa e que vem crescendo a cada ano. Esse evento celebra também o lançamento da tradução de Simondon
Speaker A
Psicossociologia da Tecnicidade. É o primeiro extrato de uma obra de coletânea organizada pela Natalia Simondon, retirada de uma coletânea para a gente poder ter acesso à obra do Simondon no Brasil. Teremos a presença também de Vinícius Portela e da Editora Machado,
Speaker A
eh, trazendo um pouco eh dessa obra para nós. Bom, teria muito mais agradecer a muitas outras pessoas, mas é momento de passar a palavra e convidar a professora titular Fernanda Bruno a tomar seu assento à mesa e agradecer também ao
Speaker A
Pablo Manolo Rodrigues, que nos aguarda eh na internet para ministrar sua palestra. Esse evento é uma organização coletiva muito ardorosa, assim, feita pelo Diego Viana, a quem eu agradeço muito, parceiro que tá aí desde o começo. Eh, gostaria de agradecer o
Speaker A
Bernardo Oliveira, titular, digamos assim, dessa proposta que foi e apoiada pela FAPERJ e também a Carolina Perez, que sempre participou conosco e que no momento, enfim, se encontra no grande trânsito para concursos e que não pôde acompanhar mais vivamente, mas é uma grande
Speaker A
parceira e tá com a gente desde sempre. Bom, a todos os presentes e aos que estão online, eh, que tenhamos um belíssimo evento, professora, só pegar meu som.
Speaker A
E meu nome é Thiago Norva, não me apresentei. Eu sou professor no mestrado em avaliação de políticas públicas, membro fundador da Rede Reles, tradutor da obra de Simondon, enfim, grande entusiasta do seu pensamento na América Latina e é um prazer poder estar aqui de
Speaker A
novo e fomentar esses debates. Obrigada, Thiago. Bom dia a todas e todos e é um prazer enorme est eh participando desse 194º, né? Uau! Eh evento dedicado ao Simondon, coloca Simondon. E eu conversava com o Thiago sobre o quanto
Speaker A
era enfim surpreendente, mas ao mesmo tempo eh alegre a percepção de eh dessa aventura sul-americana da obra Simondon do Simondon, eh, que como é viva, né, aqui e bom, tudo bem, tá bom, já vi que Manolo entrou, tá online. E
Speaker A
bom, quero agradecer muito a ao convite do Thiago Novais, que é assim incansável, né, na realização de eventos em torno do Simondon aqui no Brasil.
Speaker A
Eh, agradecer ao Pedro que tá lá no Chile, o Bernardo que tá aqui também e é uma uma alegria estar aqui com amigos e especialmente mediando a mesa, a palestra de abertura do Pablo Manolo Rodrigues, que como bem disse o Thiago,
Speaker A
se confunde com a chegada, né, e a disseminação da obra do Simondon na América Latina.
Speaker A
Acabei de receber aqui uma mensagem da Senda, eh, e vou fazer, Manolo, uma apresentação breve de você aqui. Manolo é professor associado da Faculdade de Ciências Sociais da Universidade de Buenos Aires, pesquisador independente do Conselho Nacional de Pesquisas da Argentina,
Speaker A
CONICET. É autor dos livros História da Informação e As Palavras nas Coisas, Saber, Poder e Subjetivação entre algoritmos e Biomoléculas.
Speaker A
Ã, é coeditor dos livros Amar as máquinas, técnica e cultura em Gilbert Simondon, a saúde inalcançável, Biopolítica Molecular e Medicalização da Vida Cotidiana, todos em espanhol.
Speaker A
Manolo também traduziu o modo de existência dos objetos técnicos e o Sobre a Técnica, que é uma coletânea, né, do Simondon pro espanhol e hoje nos brinda com uma conferência intitulada O ciclo simondoniano da imagem hoje. Manolo,
Speaker A
obrigada, um prazer aqui tá dividindo esse essa abertura do colóquio com você. A palavra é sua.
Speaker A
Bom dia. Eh, se escuta bem? Perfeito. Bom, então eu quero agradecer a Tiago Novais novamente, como cada ano penso a relência e a toda a equipe que torna possível este megacolóquio. Mais uma vez vemos como na América Latina continua
Speaker A
crescendo a onda simondoniana que começamos há quase duas décadas. Estou muito feliz de abrir este colóquio com tantos amigos de tantos anos, vendo como avançamos com novas linhas de pesquisa e espero de resistência no âmbito do pensamento frente a este mundo
Speaker A
tecnofascista. Lembro do colóquio simondoniano que realizamos em São Paulo em 2018, há poucas semanas do triunfo do Bolsonaro nas eleições, conversando numa mesa com Fernanda Bruno, com Diego Viana e acho que estava também Diego Vicentin.
Speaker A
A pergunta era que erros haviam sido cometidos para que uma coisa assim fosse possível? Naquele momento lembro que eu disse, nenhum erro político poderia levar a tamanha loucura. Isto é algo que vai além do que façamos o que deixemos
Speaker A
de fazer. E agora resulta que nos toca nós Argentina combinar viver este pesadelo. Mas também está claro hoje que é um pesadelo a nível mundial. Gostaria de escrever o que eu vou apresentar hoje e o que será apresentado neste colóquio
Speaker A
como maneiras de projetar outras realidades, outras possibilidades, outros ares para o dia seguinte a este pesadelo que vão terminar algum dia.
Speaker A
O tema que quero apresentar hoje tem a ver com a possível existência de uma imaginação artificial com uma das facetas da inteligência artificial.
Speaker A
Este tema começou a ser esposado em 2019 em Santiago de Chile no workshop Imagens Invisíveis organizado pelo nosso amigo Cláudio Celis que estará presente neste colóquio e que além disso escreveu vários artigos sobre o tema. Estávamos com Flávia Costa, com Dusan Cotoras, que
Speaker A
também está aqui neste colóquio. Naquele momento foi apresentado o tema das imagens invisíveis de Trevor Paglen, de visão maquímica de John Johnston e das imagens operativas, tal como as definiu o grande cineasta e filósofo Arum Faroki.
Speaker A
Naquela ocasião também trabalhamos sobre o ciclo da imagem que Simondon apresenta em seu curso Imaginação e Invenção.
Speaker A
No ano passado com Fernanda Bruno, retomamos o tema num seminário de pós-graduação junto com Senda Ferco, pesquisadora argentina, grande referência dos estudos sobre Michel Foucault. Trabalhamos naquela ocasião, no ano passado, há um ano, mês de maio, creio, eh, sobre o problema da imagem da
Speaker A
imaginação em Fou em Simondon. E há três semanas em Pádua, na Itália, desenvolvi mui
Speaker A
Eh, em diálogo com uma publicação muito importante que saiu recentemente, o Edinbur Companion Gilbert Simond, impulsou por outro grande amigo assistente daquele colóquio Simondon de 2018, que é Andrea Bardim.
Speaker A
A questão da a questão de da imagem artificial ganhou muito terreno, como o avanço dos sistemas de reconhecimento de padrões visuais e sonoros que ocorreu com as redes neurais convolucionais há pouco mais de uma década, 2016.
Speaker A
De fato, a reflexão crítica sobre inteligência artificial deve-se confrontar mais cedo ou mais tarde com uma reflexão sobre o modo de constituição das imagens técnicas. O pesquisador italiano Mateo Pascunelli, autor do recente óleo do amo, concentra-se de fato na construção
Speaker A
cibernética dos padrões de imagens para dar conta da automatização do trabalho em vários âmbitos.
Speaker A
Aspin ia estar presente neste colóquio, mas não pode comparecer e estamos trabalhando para que realize sua visita Brasil, Chile e Argentina no mês de outubro. Pensamos que podemos fazer isso. Pois bem, há pouco mais de um mês, Pastinelli editou um número da Rita e
Speaker A
Flux, concentrando-se precisamente nas imagens operativas de Faroki, tema também de um recente livro de Yusiparica.
Speaker A
A partir de todos esses espaços comunicantes e desta pesquisa ao longo do tempo, permito-me sugerir que é imprescindível contar como uma hipótese robusta sobre o que é a imaginação artificial para poder falar de inteligência artificial. E para isso os
Speaker A
convido, obviamente a voltar sobre o ciclo da imagem simondonian. Devo admitir igualmente que o vou apresentar está longe de ser uma hipótese robusta.
Speaker A
são apenas esboços, um trabalho que é em progresso e que espero se nutrir, como fez até agora, dos encontros e discussões que estamos construindo há anos com tanta firmeza quanto calor.
Speaker A
Eu presento, eu presento, eu vou falar e fazer a apresentação para para passar os slides.
Speaker A
Só um minutinho. Então, tá bem. Então, primeira parte o que é uma imagem hoje do reconhecimento à criação derivada da cibernética das primeiras ciências cognitivas, a inteligência artificial foi constituída como campo tecnocientífico no final dos anos 1950 como a premissa de criar um tipo de
Speaker A
máquina que pudesse não só executar executar tarefas complexas provenientes de uma programação, mas também é sobretudo buscar normas próprias de funcionamento que fizessem pensar em algum tipo de inteligência. Não pretendo contar a história da inteligência artificial, mas sim sublinhar que uma
Speaker A
das correntes do campo, a chamada conexionista, propôs a necessidade de criar redes neurais, artificiais em analogia como as naturais. Para implementar esse tipo de redes, como já falei, uma das primeiras tareas de estúdio foi o reconhecimento de padrões,
Speaker A
tanto de som quanto de imagem. Tem um contraponto muito interessante como psicólogos da guest. Parte da IA se centrou na digitalização das imagens e no cálculo das estruturas perceptivas visuais como um dos eixos centrais de desenvolvimento.
Speaker A
Assim, podemos dizer que a inteligência artificial se propôs desde o início a formulação de uma espécie de imaginação artificial. Isto é, a possibilidade de que uma das manifestações dessa inteligência fosse uma geração de imagens e sons automatizada como sistema
Speaker A
de reconhecimento de padrões. Há quase duas décadas, as redes neuronis artificiais convolucionais representaram um salto qualitativo na identificação de bordas, formas e texturas das imagens.
Speaker A
Uma automatização que posteriormente prescindirá da supervisão humana. Este santo foi provocado por dois processos paralelos. A enorme tarefa de digitalização e rotulagem de imagem realizada por milhões de trabalhadores mal remunerados em todo o mundo ou diretamente sem remuneração, como quando
Speaker A
nós usamos o capcha, por exemplo, é a conseguinte evolução dos algoritmos treinados nessa quantidade crescente de imagem transformadas em dados e metadados. Daí surge o chamado deep learning dessas neurais que já não já não seguem regras dadas, mas otimiza um
Speaker A
algoritmo para alcançar o resultado cujas regras não são conhecidas ante mal. Isso se somou a isso se somou o aumento da potência dos processadores gráficos que permitiram fazer processamento paralelo de dados.
Speaker A
Em seus artigos, Cláudio Celuelo menciona o caso do aplicativo chamado Deep Dream. Deep Dream, o sonho profundo do Google, no qual o processo de uma rede neural convolucional é invertido.
Speaker A
Em vez de pedir a essa que classifique a imagem que recibe a partir de suas camadas internas, os engenheiros ordenaram que ele modificasse a imagem com o intuito com o intuito de ativar suas camadas e projetá-las como parte da
Speaker A
imagem, algo como mostrar a estrutura artificial de sua percepção. Aqui o projeto aqui projeto um exemplo deste sonho que é um video de foster de people. um grupo creo que estão bien. É curioso que essas produções também no caso dos large
Speaker A
language models que são textuais no imagens sejam chamadas de alucinações. É difícil pensar que isto que estamos vendo agora é uma alucinação, mas esse é o nome.
Speaker A
Ora, este processo se refere à complexifização complexiz da imagem de reconhecimento de padrões visuais que está na origem da própria IA.
Speaker A
Vou finalizar este compart sim passou bem bem. Eh, no entanto, há outros sistemas que vão além do reconhecimento para passar a geração e eventual criação de imagens. Aqui não se trata de reconhecer, eh, amplificar e modificar imagens existentes, mas de aprender
Speaker A
distribuições sobre espaços de imagens para produzir instâncias novas dentro dessas distribuções. Ode combinar a o a senda me dice que não se viu o vídeo. É muito complicado. Pensei que sim.
Speaker A
Então, bom, vou vou deixar depois a a video para fazer a introdução. Vamos continuar.
Speaker A
Não era muito interessante de todas maneiras de combinar distribuições. Então aqui já não se trata de Mas se vê se vê agora se vê o o esquema o slide. Não, minha cara.
Speaker A
Eh, me confirmam. se ve o slide cara perfetto que importante. Bem, então vai tomar no entanto, outros sistemas que vão além do reconhecimento para passar a geração então criação de imagens. Aqui já não se trata de reconhecer, amplificar e modificar
Speaker A
imagens assistentes, mas de aprender distribuições sobre espaços de imagem para produzir distâncias novas dentro dessas distribuições, de combinar distribuições de maneiras inesperadas quando se fornece uma instrução textual.
Speaker A
Este é o caso das redes generativas adversariais, um tipo de arquitetura de deep learning que usa duas redes neurais em competição para gerar dados novos.
Speaker A
Essas duas redes, o gerador e o discriminador se treinam mutuamente, o que ajuda a produzir um resultado mais preciso, mas sempre dentro dos limites do banco de dados provido de antemão. o que se conhece como data training já nos
Speaker A
modelos de difusão como Journey diffusion que hoje estou em boa para realizar qualquer tipo de imagens e que funciona como os equivalentes em popularidade ao large language model de texto para o caso das imagens os dados já estão lá em
Speaker A
mías externalizadas o que significa que o designer não tem controle sobre esses estados, como escreve Sebastian Mone em Paradis, no Edinburg Compen num artigo dedicado a à questão de imagens artificial, então não se trata de um data training
Speaker A
de um data driving learning. Essa passagem dos dados fornecidos aos dados já presentes do treinamento ao aprendizagem, do aprendizagem ao aprendizagem profundo, é crucial porque dá a impressão de que esse par dados algoritmos é uma inteligência em funcionamento gerando imagens e até
Speaker A
mesmo inventando ou criando as o machine learning responde no nível algorítmico ao que se chama aprendizado não supervisionado, não supervis learning.
Speaker A
Isto é não controlado por uma instância de usuário ou operador dessas redes neurais. Essa impressão de inteligência reforçada na comparação entre os gans entre as redes generativas adversariais e os modelos da difusão pelo fato que a grande diversidade do datos no
Speaker A
aprendizado orientado por dados permitem a esse modelo responder a uma impressionante variedade de consultas de usuários dizem eh Paradis e Burbonete.
Speaker A
Chegamos este ponto, a questão das imagens técnicas, como as definiu o filósofo cheik William Fluer, que viveu muitos anos no Brasil, já não se refere às transformações técnicas na elaboração humanas imagens, mas a elaboração massiva do que se
Speaker A
chamam imagens sintéticas, isto é, produzidas, distribuídas e usadas por sintomas técnicos. Já não se trataria de imaginação, uma de uma imaginação através do técnico, mas de uma imaginação própria do técnico ou imaginação técnica.
Speaker A
O artista norte-americano Trevor Pin sustenta que estamos diante de imagens invisíveis. A cultura humana está sendo substituída por uma foi uma citação de Pen maioria abasaladora de imagens que agora são feitas por máquinas para outras máquinas. Não se trata de imagens
Speaker A
que vemos ou através das quais nós vemos, mas de imagens invisíveis que nós observam ativamente, suputando, empurrando, guiando-nos os movimentos, inflingo o dó e induzindo o prazer.
Speaker A
Esse carácter ativo das imagens invisível maquínicas é apresentado como uma mudança no próprio regime de imagens. disse PL suas funções mudando da representação e mediação para ativações, operações e aplicação da lei.
Speaker A
A terceira característica dessas imagens invisíveis mais ativas é que permite na automatização da visão é uma escala enorme e junto a ela o exercício do poder em escalas dramaticamente maiores e menores do que jamais foram possíveis.
Speaker A
Porque disse PL, os sistemas de inteligência artificial se apropriaram da cultura visual e transformaram e a la transformaram em um enorme e flexível conjunto de treinamento.
Speaker A
Esta observação de pag nos conduz a introduzir o problema especificamente político da inteligência artificial.
Speaker A
Para isso, nos referiremos a que no trabalhos denominamos o esquema de dados, algoritmos e plataformas. O esquema da dados, algoritmos, plataforma e pode falar a de modelos a interface também constitui um esquema comum a muitas posturas críticas a partir de marcos
Speaker A
teóricos muito diferentes sobre a expansão da inteligência artificial na atualidade. Nas com seu capitalismo de vigilância, Mateo Pasquinelli e Vladan Scholer com seu Nicoldri e Ulissen Mejía com seu colonialismo de dados com sua equipe de trabalho com sua
Speaker A
sociedade da plataformas Andron Rob Thomas Bell com sua governamentalidade algorítmica Nicknices como seu capitalismo de plataformas e também Fernanda e sua equipe quando falam de economia psíquica de algoritmos ou mais recentemente da inteligência emocional e Ccioso.
Speaker A
Acho que toda ação posturas em comum onde não se define a inteligência artificial como um indivíduo técnico, como uma máquina no sentido simbondoniano, mas como uma matriz sociotécnica da inteligência artificial na interação constante entre dados, algoritmos e plataformas ou modelos como como fala ou
Speaker A
interfaces como fala o grupo de José Fig. Assim de facto falam de datificação, fala de plataformização e fala de modação. Não é solamente falar de modelos e plataformas, mas de lação das plataformas que estão plataformizando.
Speaker A
Sim. Por isso não é suficiente, não não não basta dizer que é uma plataforma como uma definição fixa, mas que uma definição de uma ação.
Speaker A
No caso que nos ocupa imagem artificial, o reconocimento de padros visuais de imagens, em algunos casos prototipos, como outro regimento de reconhecimento facial, faz parte de um processo da datificação na qual as imagens são submetidas a uma decomposição e recomposição em que
Speaker A
intervém de maneira fundamental um o trabalho humano da fotulagem da imagens. Du dois, a geração de vies sociais de bas de cestos em em espanhol, raça gênero de todo tipo nessa rotulagem que são invisibilizados no processamento dessas imagens e em sua integração em processos
Speaker A
mais amplos e três a extração de registro que são transformados algoritmicamente em dados com o consentimento das pessoas implicadas, seja nas redes sociais ou em qualquer atividade social não confinada a interação digital.
Speaker A
Essas características do reconhecimento da imagem seguem presentes nos processos de geração e criação de imagens.
Speaker A
Basicamente porque no data driving learning a automatização dos processos afeta tanto a captação de dados quanto sua rotulagem e processamento.
Speaker A
A autoprogramação do aprendizado profundo do deep learning é desconhecida ou it inatingível tanto por programadores quanto por usuários. Mais do que profundo, trata-se de um aprendizado superficial, mas basicamente oculto. Este é o funcionamento da maioria abalaçadora de imagens que agora
Speaker A
são feitas por máquina para outras máquinas, como fala PGL. Por fim, após dos dados e os algoritmos, encontramos o nível das plataformas.
Speaker A
O modelo da governança e o modelo de negócio das plataformas como Google, Amazon Meta que actualmente dominam essa imaginação artificial, solicitam de maneira constante a atividade psicossocial a geração de mais dados, mais metadados e algoritmos mais complexos enquanto
Speaker A
taxas pretas. Trata-se de um processo que se retroalimenta, mas que longe de realizar um ciclo fechado sobre si mesmo, vai incorporando setores importantes da atividade psicossocial, enquanto, por outro lado, essa atividade se encontra cada vez mais facetada pelo
Speaker A
esquema da dessa maneira a visão mediada por algoritmos seguindo algunos trabalhos de Fernanda em na rede, onde as imagens são convertidas em mapas e camadas cada vez mais densas de dados organizadas de acordo com milhões de parâmetros autoproduzidos por
Speaker A
arquiteturas algorítmicas seadas por motivos políticos económicos formariam parte de um ciclo como que sigue captação, reconhecimento, geração e possivelmente criação.
Speaker A
Este ciclo é compatível com o ciclo da imagem de Simond. O que pode oferecer precisamente uma perspectiva simondoniana a este novo ciclo da imagem provavelmente artificial?
Speaker A
Vou passar brevemente pelas quatro etapas da imagem definidas segundo o curso imaginação. Invenção como a imagem como um feixe de tendências motrizes em antecipação da experiência de objeto, o que eh se não fala imagem motora motriz. A imagem na interação
Speaker A
entre organismo e meio, onde a perceção estrutura a imagem como modo de coleta de sinais incidentes, imagem cognitiva.
Speaker A
Três, a imagem como ressonância afetiva da experiência a partir da separação entre sujeito e objeto, da qual resulta na estruturação especificamente social do que se chama imaginário, disse Simon e que chama imagem símbolo e finalmente a imagem inven saturação simbólica gera
Speaker A
o recomeço do ciclo que se manifesta como uma transformação prática. da ordem dosetos e sobretudo técnica.
Speaker A
Vou retomar também algunos pontos no quais se concentra a originalidade da proposta de Simond.
Speaker A
Uno, que a imaginação não tem que ver com as faculdades de um sujeito, que a imaginação, eh, faz uma citação desse modelo no curso imaginação invenção, não é apenas uma atividade de produção ou evocação de imagens, mas também um modo
Speaker A
de recepção das imagens concretizadas em objetos. E a imagem deve ser vinculada à invenção e a criação, considerando o papel desempenhado pelos objetos usados como suportes ou instrumentos de formalização simbólica, disse Simond. Esse objeto comunica o mundo subjetivo quando o mundo objetivo
Speaker A
é como mundo social. E finalmente a imagem como invenção e como criação só existe em em ocasião de um problema, disse Simundão. Por sua vez os efeitos de uma invenção superam a resolução do problema.
Speaker A
Bem, uma hipótese é que o ciclo da captação, reconhecimento, geração e criação relativa de imagens na imaginação artificial digital. opera como um ciclo interno do que Simon chama a imagem cognitiva, que opera como cola de seis incidentes, mas não poderia
Speaker A
cruir o ciclo completa, tal como ele definiu a imagem como antecipação do objeto como tendência motriz só poderia pertencer a um ser vivo, não aos tema. No entanto, pode se propor que o data drive and learning ao tentar de automatizar o
Speaker A
processo de captação de dados para depois produzir imagens que a imagem os dados não são dados mas que são automaticamente coletados, seria uma um substituto de tal antecipação. Também pode-se propor que o próprio esquema dados algoritmos plataformas ao
Speaker A
captar e processar dados para interagir algoritmicamente com as mais diversas atividades psicossociais de imaginação, estaria na base, não apenas dessa forma estranha de antecipação, mas também da etapa seguinte, a do imaginário social, já que efetivamente as imagens invisíveis e a visão maquínica
Speaker A
participam de maneira central hoje no modo como as imagens são elaboradas no âmbito psicossocial.
Speaker A
No entanto, creio que essas analogias que apresento como sugestão para o debate não poderiam se prolongar porque essas três etapas só são possívos para se mandar em função da invenção.
Speaker A
A invenção, por sua vez, está em função da criação de objetos. Essa criação, por sua vez, responde a um problema. Nada disso encontraríamos em princípio nas imagens cognitivas produzidas pela imaginação artificial.
Speaker A
os proms, as ordens através dos quais se produzem as imagens nesse ciclo comitivo restrito do esquema da não são verdadeiros problemas, mas apenas uma complexização da função do que Simon fala no curso imaginação mensal como uma transmissão de ordens na mediação
Speaker A
instrumental das máquinas automáticas. complexas. Essas são as palavras de Simon Nom falando de computadoras no ano 64.
Speaker A
Por outro lado, os chamados objetos digitais, como se denomina Yukui, não parecem ter a densidade ontológica das imagens objetos ou símbol dos quais fala, o que não impede de que efetivamente esteja operando no atual ciclo da imagem cognitiva um dispositivo de poder que é
Speaker A
preciso interrogar, interrogar para produzir imagens de uma maneira diferente de uma outra maneira. Para concluir, me parece importante sublinhar essa dimensão do poder ou do modo como se constrói técnica e politicamente este novo subciclo da imagem intraperceptiva automatizada
Speaker A
para destacar a possibilidade de que se oponha um ciclo técnico da imagem a um ciclo psicosocial numa chave clássica humanista o que não corres responderia muito bem a uma abordagem simondoniana.
Speaker A
Nesse sentido, a referência ao ciclo de imagem de Simond serve para descantar que, por exemplo, a imaginação artificial seja estendida como uma artificialização da imaginação. Essa imaginação sempre foi feita de artifícios porque sempre foi feita de objetos, de invenções e de
Speaker A
problemas. Segundo Simondor não responde a uma atividade imaginadora de um sujeito. O ciclo da imagem de Simandon também serve para eliminar a posição entre uma imagem representativa e outra operatória. As imagens são em si operatórias, eh, de acordo se mandou e não são
Speaker A
meramente representativas. Não se trata de uma sequência histórica, ao menos no que diz respeito ao ciclo que termina e recomeça na invenção.
Speaker A
Embora a partir de far em Dianch se empregue a figura de imagem operativa para dar conta do modo como as imagens são empregadas para disparar processos cognitivos, afetivos e emocionais específicos, de maneira que se tornam de fato um
Speaker A
terreno de disputa política. A partir de Simond, a caracterização da imagem representacional prévia se torna algo ingénuo. Por fim, o ciclo da imagem de Simond serve para não ver na imaginação artificial o mesmo tipo de projeção antropomórfica da inteligência
Speaker A
artificial. Em vez dessa projeção, propõe pensar um esquema da dados, algoritmos, plataformas, que é a base dessa imaginação artificial diferente do atual. É possível pensar uma algorimização que não leve a processos de caixa preta que governa as imagens. É
Speaker A
possível pensar uma datificação que não remeta imediatamente ao imperativo de extrair dados. É possível pensar uma plataformização que não resulte em monopólio oligopólio económico, nem numa instituição paralela e secreta que organiza as sociedades de fora e contra as instituições
Speaker A
tradicionais. Isso si que é o que buscamos fazer aqui, prestar atenção ao ciclo completo da imagem no âmbito das redes técnicas digitais. Muito obrigado pela interação e me me desculpa por a questão de vídeo que pode passar agora
Speaker A
ou após ou depois, não sei. Muito obrigado, Manolo. Genial. Eh, muito bom te ouvir agora lembrando um pouco também da tua fala no Rio, né, logo depois do seminário que teve um pouco Você tá me ouvindo, Manolo? Sim,
Speaker A
sim, sim. Ah, sim. Eh, eu tava lembrando da sua fala no Rio de Janeiro, quando você veio junto com a Senda Esferco e ministrar o curso sobre imaginação no Simon Dom e, e como que você já desdobrou, né, aquele aqueles
Speaker A
primeiros movimentos ali, eh, e gostei muito de te ouvir. Eu não sei se a gente já tem perguntas e o Bernardo ficou de me passar aqui. Eh, mas enquanto não chegam as questões do público, eu já vou me antecipar um pouco na
Speaker A
conversa com você. Talvez seja bom você desligar isso, o seu, o seu áudio. Então, não sei se isso, se a minha reação é propriamente uma pergunta ou mais um comentário, mas eu fiquei me perguntando já há algum tempo, desde
Speaker A
que essas esse processo de geração de imagens por inteligência artificial começou a se tornar muito, enfim, corriqueiro e cotidiano no nosso mundo. Uma das coisas que você traz, que eu acho muito interessantes no diálogo com o Trevor Plaglen, com Faroc,
Speaker A
que é esse caráter da invisibilidade das imagens e o caráter operativo dessas imagens, eh, e o fato delas extrapolarem a escala humana, né? Não são imagens, eh, enfim, que estão a serviço, digamos.
Speaker A
eh da representação humana e dos aparatos, né, sensoriais cognitivos e até talvez haver imaginativos humanos, né?
Speaker A
Ao mesmo tempo, eu fico me perguntando se eh se de alguma maneira os a imagem técnica sempre eh nos nos produziu isso, né? A imagem técnica, de algum modo, sempre nos confronta com possíveis modos de ver, eh, que
Speaker A
extrapolam o humano, né? sempre, de alguma maneira produzem algum abalo, alguma ferida no nosso antropocentrismo.
Speaker A
E a fotografia, por exemplo, como é super conhecido, né, criou uma série de, e, enfim, de, eh, inquietações em torno do quanto havia ali a possibilidade de uma uma representação ou uma produção de imagem, melhor dizendo, do mundo, que o
Speaker A
olho humano não era capaz de de alcançar, né, não só pela questão da própria automação possível na fotografia, de uma certa autonomia na produção da imagem para além do gesto, né, humano, mas também o que o Benjamim, né, o Walter Benjamin
Speaker A
vai chamar do inconsciente ótico, que é a possibilidade de a máquina nos eh fazer ou possibilitar vislumbrar o mundo que os olhos humanos não vislumbram.
Speaker A
Então tem uma ampliação de mundo também nisso. O mundo, enfim, fica mais complexo, ganha escalas, né, dimensões, etc. pensando positivamente essa propriedade de ver com as máquinas, que a gente já vê com as máquinas há bastante tempo. Ao mesmo tempo, quando a
Speaker A
gente pensa na inteligência artificial, tal como ela está montada hoje, né, na atual montagem da inteligência artificial generativa, dentro desses monopólios que a gente conhece, o que me parece haver um pouco é um risco de uma supressão do mundo,
Speaker A
não de mais mundo, porque não só a imagem é invisível, mas ela invisibiliza uma série de processos, inclusive o seu próprio processo, né? O o o as muitas eh imagens que dão origem as imagens que elas geram, as ao trabalho humano
Speaker A
envolvido na geração de imagem, entre outras coisas. E sempre que eu penso nisso, eu me lembro dessa hipótese do possível colapso de modelo da imagem generativa quando ela passa a ser alimentada pelos seus próprios dados. Eu não sei se você já viu essas imagens eh
Speaker A
que mostram a evolução do modelo sendo alimentado por dados sintéticos e não mais dados gerados por humanos.
Speaker A
Eh, a imagem final do modelo quando ele entra em colapso, é uma imagem evanescente, uma imagem que parece que tá desaparecendo. Ela ela perde em forma, ela perde em nitidez, ela ela quase que é é uma imagem envia de
Speaker A
desaparecer. E eu gosto e quando eu olho para essas imagens, eu me lembro justamente porque falta o mundo, sabe?
Speaker A
Eu tô fazendo uma uma viagem um pouco especulativa, desculpa, mas eh o que eu tô querendo chamar a atenção é que justamente como eh eh a a minha pergunta talvez para você é o quanto, né, nessa nessa sua proposição
Speaker A
eh última proposição que você faz pro dia seguinte do tecnofascismo. Ah, é de que maneira, né, você imagina que essas e essa imaginação artificial poderia ou poderá nos eh eh enfim, nos eh repovoar ou complexificar o mundo, porque eh o que a gente tá vendo, né, é
Speaker A
justamente um certo empobrecimento e uma eh não só um empobrecimento do mundo, mas uma fábrica generativa de imagem que cada vez nos eh nos convida a ver menos, né, aquilo que tá na eh enfim eh a própria fábrica da imagem, né, que
Speaker A
são, enfim, que é sempre isso que tá fora dela de alguma forma, né? Então, não sei, desculpa se eu fiz uma uma pergunta muito abstrata, mas eh essa m é um pouco a minha provocação e não sei se chegou, Bernardo, alguma
Speaker A
questão do público, mas você pode já reagir, Manolo, se quiser. Eh, muito obrigado, Fernanda, pelo comentário.
Speaker A
Creo que eh não não trabalhei muito porque é um trabalho em processo e sobre eh esta questão eh de os dados sintéticos que se se as imaginação asações artificiais alimentam de dado sintético, dados dados sintéticos, eh de uma maneira ou outra colapsa ou
Speaker A
forma imagens Mas ao mesmo tempo pode dizer que essas imagens que não são verdadeiras imagens são imagens ao mesmo tempo. Então o problema é que que são nós nós que que estamos fazendo com isso em isso, esse sentido em cal eu compreendo o que
Speaker A
você Fernanda fala como mundo. Não fazemos mundo porque não fazemos uma uma conexão uma uma uma conexão como uma produção de alguma coisa. Isso é para mim o sentido da e da imagem de invenção em Simond. Invenção objeto
Speaker A
símbolo é uma maneira de pensar objeto, não como objeto, mas como imagem. Isso é na originalidade do pensamento não é que a imagem é uma coisa e o objeto é outra.
Speaker A
Então o objeto é a realidade e a imagem é a representação da realidade. Se não pensa de maneira muito diferente.
Speaker A
Então, para mim, o primeira coisa, eh, a fotografia, o cinema agora, eh, os sistemas de de difusão de difusão de imagens e de inteligência artificial são tudos maneiras o que a imaginação humana se configura com a técnica, porque não
Speaker A
há imaginação sem técnica. Isso é o primeiro ponto que que eu acho fundamental para para não para não pensar em termos de ah é uma artificialização.
Speaker A
Não, não é uma artificialização. Tudo a imagem é artificial e toda a imagem é em certo uma certa maneira operativa. E temos configurações históricas específicas disso. Uma coisa foi não não sei o montagem do cinema que redefiniu como Benjamin eh falava em nos anos 30
Speaker A
reconfigurou a perceão. tipo imagina la imaginação artificial actual reconfigura realmente tudo a o mundo ou não reconfigura? Eu não, eu não sei. Eu tentei de fazer uma relação com a teoria de Simond e para mim não é outra coisa
Speaker A
que uma exageração, uma pim amplificação mais quase louca da imagem cognitiva, mas imagem cognitiva é somente uma das das formas da imagem em siom.
Speaker A
Então eu sou de acordo e sou de acordo porque vem l'italiano um pouco. Eh, sou de acordo com o fato que verdadeiramente não há mundo, entendeu?
Speaker A
que não há invenção, criação de outra classe de símbolo humanos, mas isso não é por uma artificialização de algo que na que era representacional antes, mas que é operatório de uma forma um pouco, eu diria, solipsista, não? Não sei se se dice la la palavra em
Speaker A
português solicita que fechado em si mesmo, mas é uma é uma é uma uma forma de fechar eh é política, porque a machine learning não é uma necessidade técnica dos das arquiteturas agorímicas actuais, mas uma decisão política de fazer assim. É por
Speaker A
isso que eu tentei de de dizer que finalmente o a transformação verdadeiramente importante para fazer não é dizer ah não a imaginação artificial não é não é importante para nós porque não é do humano, é de la máquina, é não sei alienação. Não, não,
Speaker A
não, porque nós vivemos em um esquema de dados, algoritmos e plataformas. Então, devemos pensar como politicamente transformar as técnicas de datificação, de algoritmização, de plataformização para gerar uma outra imaginação artificial que possa utilizar, que possa que que para a para na criação
Speaker A
que não seja simplesmente um processo fechado, oculto, trabalhado por corporações. E nesse sentido o que para mim resta como uma coisa que não não sei como pensarem qual é a relação com eh a questão política, especificamente política dela situação contemporânea que
Speaker A
vivemos. Então, para para dizer de uma maneira muito muito rápida, se há uma relação entre este tipo de imaginação artificial e eh as maneiras políticas deste tecnofascismo, não sei, não tenho uma hipótese muito muito eh elaborada, mas penso sim que a
Speaker A
imaginação artificial al até agora está eh num sentido muito muito semelhante ao que a inteligência artificial está fazendo eh em termos políticos. Então, devemos transformar esse esquema, devemos transformar essa matriz sociotécnica, eu chamaria.
Speaker A
Não sei se respondeu, respondeu super. Eh, a ideia não é bem responder, né? Eu não também não fiz uma pergunta, então era mais a gente dialogar.
Speaker A
Mas só fazendo uma complementação e que queria te ouvir, saber se o que que você acha dessa desse entendimento, né, que é hã um um ponto que eu me parece distinto em relação a a esse tipo de imagem operativa da de outras
Speaker A
modalidades de imagem operativa, né? eh que é os que é a o certo eh que é a relação entre imagem e referente, né?
Speaker A
como como você sabe, eh tem uma eh no na matriz de uma imagem gerada tem trilhões de imagens, né, que são, digamos, desmontadas e remontadas, como você bem apresentou.
Speaker A
Eh, e só que quando, né, no final do processo, a imagem gerada, ela não só ela não é representacional, não apenas ela é uma imagem ativa, né, uma imagem eh sobretudo performativa, como também eu acho que mudou. Eu acho
Speaker A
que o Estatuto da Imagem Generativa na sua relação com o referente é diferente, porque e eu não eu não eu acho que nos falta repertório quase que ontológico eh para hã nomear esse tipo de imagem. E voltando a uma conversa antiga entre
Speaker A
nós, eu eu diria que a imagem generativa ela é uma é talvez uma eh o processo, né, de de geração de imagem é bastante individualizado.
Speaker A
Aí eu queria te ouvir por isso, porque me parece eh que a gente encontrou no âmbito da imagem uma uma forma, né? a gente que quando estávamos sempre escrevendo e pensando no artigo era muito difícil eh eh criar eh formas
Speaker A
que nos pudessem visualizar a individualidade, né, dentro do nosso repertório imagético. E uma pergunta que eu queria te fazer e compartilhar, porque é uma intuição que eu tenho. Eu acho que a imagem generativa ela é a eh a realização, com todos os problemas
Speaker A
e contradições que tem dentro disso, de uma individualização da imagem. Eh, que que você queria te ouvir?
Speaker A
E sim, porque hum em primeiro lugar o que eh a imagem eh depende é é baseada sobre dados e dados é baseado sobre um tipo de cálculo ou um tipo não só não solo de cálculo, uma configura uma
Speaker A
configuração eh muito particular que não vem de uma estrutura de perceção eh nem humana, nem nem animal, nem provavelmente maquímica. Sim, porque eh os dados o as imagens generativas são uma produção uma atividade prévia. Se pode ser a mesma coisa de uma câmara
Speaker A
fotográfica, de uma câmara do cinema. É, ela é a mesma coisa que é uma intento de discretizar isso em terminos de informação, mas não é uma questão tecnontológica que eh eh imagem é produto de uma digitalização, porque não é digitalização simplemente,
Speaker A
mas datificação. gratificação depende não de um registro que seja convertido em zeros e uns, mas de la desse registro relacionado em conexão com os metadados e o sistema DAP em general. Em geral. Se se não se sei se se sou claro com isto, é que é um
Speaker A
sistema que genera dados sobre dados sobre dados sobre dados em termos de configurações que são pode ser imagens mesmo, podem ser imagem interna mesmo, pode ser imagens cognitivas das arquiteturas algorítmicas que depois se transformar em um tipo de imagem para
Speaker A
fazer uma conexão com nossa estrutura perceptiva e formar uma imagem. Então, não sabemos o que é uma imagem uma imagem generativa.
Speaker A
É importante sentido fazer a distinção entre imagem representacional e operativa ou operatória, precisamente porque como eh como como eh como falou Fernanda, não temos um referente. Qual é o referente? Então, em todo esse universo que devemos eh pesquisar, sim, vamos
Speaker A
pesquisar dentro desse universo e poder pensar que não é a imagem como um indivíduo, nem como um indivíduo ve uma imagem mais que eh uma imagem individualizada porque não é uma imagem, é individualizada porque não é só uma
Speaker A
imagem. Isso pode ser, se pode dizer, não é uma imagem, é um conjunto de dados em configurações eh de tipo algorítmica complexas. Então, e é como uma espécie de fractalização, uma espécie de isso de fazer, mas não sei, é o tentativo.
Speaker A
Sim, temos mais perguntas aqui, Manolo, eh, do público. Fernanda, vamos começar pelo da sala, melhor.
Speaker A
Ah, desculpa, eu não tinha visto porque eu tô tão concentrada aqui. Primeiro a gente vai, meu Deus. Primeiro a gente vai pegar, pedir paraas pessoas que estão presencialmente aqui fazer as perguntas e depois eu passo para as perguntas
Speaker A
online. OK. Mas você você tem a oportunidade de prender a câmera de daali da auditório?
Speaker A
Porque eu eu estouome mim nada mais. Ele vai subir aí, ele vai a a pessoa que quer fazer a pergunta pessoa pode fazer a pergunta.
Speaker A
Eh, eh, no microfone ao lado tuo. Fernanda aqui. Não, vem aqui, vem aqui. Eh, ele quer te ver.
Speaker A
Bem, eh, bom dia a todos vocês, a não só os que estão aqui presentes, mas também os que estão aí imaginando, né, eh, o que está acontecendo aqui, imaginando com Simond e com Manolo aí que está aí, está
Speaker A
abrindo essas portas para Simond, né, deixa eu me localizar aqui, né? Eh, Manolo, eu eu queria aproveitar, né, eh, essa oportunidade para fazer uma pergunta que tem assim me eh me acompanhado desde o instante que comecei a estudar semon.
Speaker A
O meu background, ele não é a minha área é tecnociências, é na área de engenharia eletrônica, engen de computação e depois instrumentação espacial e mas depois acabei entrando no estúdio de Simonda.
Speaker A
aqui não vai eh ao caso, mas a gente sabe que Simondô era uma pessoa eh bastante sintonizada com o que acontecia eh do ponto de vista da ciência e da tecnologia, né? Ah, no caso da cibernética, por exemplo, eh, ele, ah,
Speaker A
ele praticamente ele conseguiu ter acesso às atas das conferências Mening, a exatamente registrar o avanço da cibernética e ele tinha, digamos assim, a condição realmente de fazer uma crítica eh muito substanciada, né? Já visto que ele tinha essa essa visão enciclopédica, né? A
Speaker A
gente vê, por exemplo, lá em FI que ele que ele transita. Desculpa, desculpa, eu acho eu acho que é melhor falar no microfone de Fernanda porque não sei se porque não é porque é inalâmbrico, não.
Speaker A
Sim. Eh, tem muita tem muita como se diz em português que ruído. Ruído, não, interferência.
Speaker A
Interferência. Sim, interferência. É isso. Bom, OK. Bom, eh, OK. Vou fazer, aproveitar aqui para fazer um reset, né? E meu nome é Elano Castro, eh, eu sou da Universidade Federal do Ceará. Eh, o meu, como eu tava dizendo, o meu
Speaker A
background não é na área de eh psicologia filosofia mas é na área de engenharia eletrônica, engenharia de computação, engenharia espacial. Eh, e depois eh num pósdoc eu comecei a trabalhar com a parte de tecnologia, ah, a filosofia da
Speaker A
tecnologia, né? Então assim, a realmente assim o meu DNA, digamos, é um é um pouco eh digamos assim, tem essa mutação aí, né? Mas é por isso mesmo quando a a gente percebe que se eu dizia inclusive que Simon eh talvez por essa visão
Speaker A
enciclopédica que ele tinha, não é? Ele transitava muito bem na quando ele discutia as questões da física quântica.
Speaker A
Eu fiquei muito surpreso, né? Porque inclusive ele lá em LFI, né? Pos iniciais ele ele ele faz, digamos, algumas digressões nas diferentes interpretações da da teoria quântica, também na parte termodinâmica e na cibernética. E participar cibernética, eu dizia eh que
Speaker A
era uma pessoa muito atualizada com o que estava acontecendo, ele teve acesso praticamente em tempo real às atas da das conferências Ma e as estudou detalhadamente. Então ele tinha condição realmente de fazer uma uma crítica, né, apesar de ele realmente ter sofrido uma
Speaker A
influência de certa maneira da da cibernética. Eh, mas eu eu estou fazendo assim mais ou menos essa contextualização, eh, porque eu queria aí, já que você falou aqui de imaginação, pedi a você também fazer um exercício de imaginação,
Speaker A
porque realmente é algo que é, eu tenho curiosidade. Você como tradutor de Simondó, a gente sabe que o tradutor ele acaba de certa maneira eh no ato de traduzir, não é, do traidor, como como na na na raiz se fala, ele tem um
Speaker A
processo ali de ressonância interna, né, com com o autor, né, ele ele acaba, digamos, tentando entrar na mente do autor para poder saber o que que ele tava querendo dizer com aquilo lá, não é? Eh, esse mondom, realmente a gente
Speaker A
sabe que não façita a vida de ninguém, não é para isso, né? Mas você eh tem essa vivência com o pensamento de Simandon, inclusive na questão da tradução, tá? E por isso que eu podia perguntar para você, né, o que você
Speaker A
acha, né, a já visto que se mandou tinha essa essa questão de tá atualizado com as coisas, se ele se ele conseguisse de repente, talvez o pessoal que é mais antigo aqui conhece aquele seriado do túnel do tempo, né? se ele conseguisse
Speaker A
entrar naquele tema do tempo e e chegar aqui hoje no nossos nas nossas a nossa época, eh, com toda essa questão de, né, o que que você acha que talvez ele poderia eh acrescentar, né, a ao seu pensamento não só sobre a questão da
Speaker A
técnica, mas a questão da divid estão se individuando, né? Ah, você acha que teria assim alguma condição de falar um pouquinho sobre isso? É algo que eu sempre fiquei assim pensando, né? O que que Simão Don estaria pensando de tudo
Speaker A
isso né? un problema se no no no momento não sei por pero está tem muita provavelmente porque falamos depois de de estos temas há uma saturação no que não não alcancei a comprender la pergunta.
Speaker A
Então, não sei como fazer porque creio que é a saturação da microfone e na transmissão.
Speaker A
Então, eu eu compreend comprendei o que você acha de de quê? OK. Eu vou eu vou eh tentar, digamos, fazer só a questão final, né? Sem sem detalhar novamente, não é? Pera aí, pera aí, pera aí. Manolo, você tá agora essa
Speaker A
parte que ele falou, você ouviu? Sim. Não, porque o problema é que há uma diferença nossa que que passa. Mas você tá ouvindo bem? O meu você tá ouvindo bem?
Speaker A
Um pouco melhor. Provavelmente é o microfone. São os microfones diferentes. Não sei. Tenta. Vou tentar aqui. Eh, Manolo, dá para ouvir melhor agora?
Speaker A
Sim, mas com saturação. Não sei. Provavelmente é um problema meu com a computadora minha. Vou tentar Desliga o seu, Desliga o seu áudio um segundo para ver.
Speaker A
Não, senão vou ver, vou ver se posso conseguir uns auriculares. Um minuto, só um minutinho.
Speaker A
Estranho, dessa aqui. Hum. Ah, mas você Mas eu tava falando, pode desligar. que eu tava falando antes.
Speaker A
Manolo, você tá por aí? Conseguiu achar o fone? Ah, não creo que compra colada.
Speaker A
Ok, manolo. Eh, está me escutando? Sim, pouco. Fecha o seu áudio um segundo. Sim.
Speaker A
OK. H. E que tal agora? Sim. Tá ouvindo, Manolo? Não, mas ele não tá falando nada. Tá mudo.
Speaker A
Ah, será sair? Vamosar agora. Tentarol. Tá escutando? Escutando. Ah, sim. Um pouco. Sim. Vamos.
Speaker A
OK. É, eh, eu, a minha pergunta é a seguinte. Eh, você como um tradutor de Simon que de certa forma adentrou aí na mente eh dele, o que que você acha que se ele tivesse aí uma possibilidade de
Speaker A
viajar no tempo, chegasse hoje aqui com todas essas questões de eh o que que você acha que talvez ele ele iria acrescentar alguma coisa sobre o pensamento dele da questão da tecla, mas também da questão da individuação?
Speaker A
Não é, não, não, não entendeu. Bom, vamos tentar agora uma passar para uma outra pessoa, eh, o que vai tentar de outro microfone.
Speaker A
Desculpe. É, desculpe, Manolo. Se eu falar, você me escuta agora? Melhor, melhor tem menos interferência.
Speaker A
Ah, laara. Claro, claro. Puede ser iso. con microfono la escucha mejor. Угуm. Угу. Bom, obrigado. Você escuta muito melhor em nesse micrófono. Eu acho que o problema era que tinha acumulado uma interferência que acrescentou depois e que e agora com os com os auriculares é
Speaker A
um pouco melhor. É. Eh, e obrigado a Senda, porque Senda me me me fala ou me resume a pergunta do professor Elano e inescrito que é melhor. Provavelmente estou muito cansado, esse problema.
Speaker A
Então, creo que as duas perguntas são conectadas. Se como se pensaria hoje a questão da individuação em geral em relação com a inteligência artificial tem muito que ver com que a Diego eh o Diego falou a agora sobre a questão somática, que é o
Speaker A
que eh eu tentei demonstrar que é uma exageração, uma amplificação excessiva, mas excessiva não sona como moral, como como um julgamento, não é isso? mais que é a ideia de que tudo é cognitivo, né?
Speaker A
Isso é para mim o que é central no pensamento de Simon é neste sentido é o sentido da individuação. Isso é que a individuação é um defassagem.
Speaker A
E como um defasagem e o defasagem tem sempre que ver com uma e com umaidade que conecta ordens de magnitude. É.
Speaker A
Então, eh, como pensaria hoje a individuação Simondão em relação com a inteligência artificial? Se ele vê, por exemplo, por exemplo, eh, a imaginação artificial como redes neural convolucional, bem, falta o corpo, mas não falta o corpo em sentido
Speaker A
classicamente muita falta o corpo porque a imagem tem corpo, a imagem tem materialidade. Eu me lembro de uma de uma de uma canção de Arnaldo Antunes que se chama As Coisas, as coisas está em pé. tem medida, não? Então bem, se pode
Speaker A
ser a mesma coisa da imagem para Simondom, a imagem é como uma coisa. Então pensar que a imagem pode ser individualizada se é como uma sorte de propriedade de uma máquina que faz tudo para nós e que nós não fazemos nada com isso. Creio que
Speaker A
isso não é o problema da máquina, é o problema de la relação entre máquina entre os dispositivos artificiais e nós.
Speaker A
Sim, eu estou tentando tudo tempo não não caer e em posturas de a divisão homem máquina e humanidade artificialidade.
Speaker A
Mas ao mesmo tempo creio sim efetivamente que o ciclo da invenção, considerar o ciclo da invenção mondom, considerando todos os aspectos e etapas da imagem permitem de não pensar a imagem em terminos de estrutura da percepção, porque isso está o que está
Speaker A
fazendo a imaginação artificial. Ao mesmo tempo, faça isso com uma eh dimensão política muito evidente, que é a transformação de toda a estrutura de percepção em dados processados algoritmicamente, mas os dados não são uma propriedade técnica, mas é uma questão
Speaker A
psicossocial. Estamos dentro de um sistema que está todo o tempo fazendo extração de dados, mas por concentrar-se, tudo isso é para concentrar-se em uma hipótese sobre o funcionamento do esquema cognitivo que não é consistente com a ideia de
Speaker A
individuação em Simonom. Isso é que estou tentando dizer. Por quê? Porque o ciclo mesmo se Simond não fala muito nem de individuação nem de transindividual no curso imaginação invenção, porque é assim, é claro que é coerente o que é o
Speaker A
que se parece falar da mesma coisa quando fala de que a individuação é um sistema de defassagem onde se trata todo o tempo de fazer uma relação de comunicação distintos ordens e magnitude.
Speaker A
E nesse sentido não a imaginação artificial como está pensada hoje não faz parte disso. é uma é uma espécie de ref isso é uma espécie de v em português pode reificação hum de uma hipótese sobre um funcionamento da cognissão
Speaker A
que é uma hipótese que é eh e é que que é uma hipótese cibernética, que é a hipótese com qual não culo que pit tentavam de fazer uma um cálculo com a estrutura da Gestal eh que apresentava Kurlewin, por
Speaker A
exemplo, nas conferências, que é um capítulo do livro do Pascunelli que para mim é muito interessante quando ele fala de como eh Kur Lewin disse não, não se pode calcular a percepção diz se pode calcular. Eh, vamos fazer
Speaker A
isso. Então, isso é uma pouco uma realização mais complexa, porque a cibernética nos anos 40, 50 pensavam que o eh o pensamento, a cognição, a a emoção, a percepção tinha que ver com um processo sequencial e lógico.
Speaker A
Agora não estamos no mesmo hipótese. La hipótese conexionista é diversa, é diferente. A hipótese coleccionista disse, não são configurações e são imagens. De fato, os os textos escritos da inteligência artificial hoje são imagens, são imagens superpostas, não são eh uma sequencialidade e que é
Speaker A
um cálculo. É um cálculo Sim, é um cálculo, é um cálculo de configurações, assim.
Speaker A
Então eh creio que o problema é que devemos imaginar outra imaginação artificial e, eh, indo além da hipóteses eh a hipótesis conexionista e cognitivista da inteligência artificial, que pensam eh que supõem eh que tudo é aqui aqui na
Speaker A
cabeça que não há copo O que não há mundo. Thiago vai fazer a questão dele, talvez seja melhor lá. Tá ouvindo agora, Manolo, desse microfone?
Speaker A
Não. Pouco. Sim. O outro é melhor, né? El outro melhor, sim. definitivamente não tem sonido ambiente no outro microfono. Eu penso isto para para as transmissões da do colóquio. O que se escuta é que sobretudo para para pr para
Speaker A
as pessoas que não não que não são que não que não falam português, que não são brasileiros ou portugueses, que e o microfone de onde falou o Diego não tem e a resonância da muito simoniano. problema.
Speaker A
Sì perfekt. Yeah. É uma pergunta muito complicada, Tiago, porque não sabemos o que para mim vou vou vou dis primeiro, a inteligência das a ideia de eh a existência mesma de inteligência artificial depende de uma hipótese, de uma suposição que é provavelmente falsa,
Speaker A
que é a hipótesis de que o único tipo de inteligência animal é que é animal, é que a inteligência de eh pensamiento occidental branco, homem eh europeo ou estadounidense de la década de 40 e e hoje a eh também
Speaker A
eh depende de a visão do mundo do Silicon Valenti. Então, que são que que são as pessoas, os grupos que estão eh chegando diante a inteligência artificial? Pensa isso. A ideia mesma de inteligência artificial era uma projeção da inteligência
Speaker A
supostamente humana a um artifício. Essa é a definição inteligência artificial. Um segundo ponto era que as as inteligências façam uma outra coisa diferente do que humana. Isso é interessante. Esse ponto é interessante.
Speaker A
Se nós podemos pensar a inteligência de uma maneira diferente, se os dispositivos algorítmicos fazem uma uma coisa com eh a imagem, com com não sei com o que seja, eh, diferente do que nós pensamos. de de fato se f inteligência artificial que la
Speaker A
inteligência artificial uma inteligência artificial não humana ao mesmo tempo. Interessante o que o que tu dizes Tiago de que o que pensar numa propriedade superior, supostamente superior da máquina quando temos inteligência das plantas, temos outro tipo de inteligência. Então, o primeiro
Speaker A
primeira a primeira tarefa é deconstruir e repensar a ideia de inteligência e repensar também a ideia da cognição e de percepção. Sim, isso é primeiro. O segundo é imaginar uma estrutura política que não é esta estrutura.
Speaker A
O que é o que falei? Eh, é o que eu falei antes, uma estrutura de datificação que não sea a necessidade de extraer dados simplesmente para organizar grandes bases de dados para fazer um cálculo que é melhor porque é uma gran base de
Speaker A
cálculos de dados. A a maior cálculo o cálculo, a capacidade de cálculo depende, depende, não sei se em italiano, a capacidade de cálculo depende da quantidade de dados. Então, a disposição técnica do sistema DAP, do do esquema DAP, como
Speaker A
existe hoje, necessita mais dados. Não se pode de maneira diferente porque is é la estrutura algorítmica que é pensada.
Speaker A
Mas isso é porque temos redes neuronais convolucionais que dependem disso. Não é a única arquitetura algorítmica possível. vai ser estrutura de Bolson, redes vaias, vai muitas outras outras arquiteturas algorítmicas que não dependem da necessidade de extraer dados. Isso para mim é o primeiro. Por
Speaker A
exemplo, existe uma teoria inteligência das plantas e ao mesmo tempo também existe a teoria da computação contingente que na uma una uma ideia de computação que trata de de trabalhar com o contingente, o que não é determinado.
Speaker A
É muito difícil pensar nesses términos hoje porque as disp as as dispositivos algoritmos funcionam com a idea de acumular dados para uma para fazer uma predis tero teriro tema que processar algicamente não é um problema de fucoltianamenteando governmental
Speaker A
Andrea e com Marco Ferrari, nós escrevemos um artigo em italiano onde falamos de uma diferencia entre governamentalidade algorítmica ou de algoritmos e governo dos algoritmos dos algoritmos não um algoritmo senão algoritmos e não governamentalidade nem governança, como se dice Em espanhol tem tem três
Speaker A
palavras, três governmentalidade faltiana, governança que é la governança de internet e governo. Então, como pensar um governo que não seja governmentalidade? Então, de senso de nel sentido nel sentido de eh predecir condutas, de guiar comportamentos.
Speaker A
Então, a exigência do sistema DAP hoje é esta. Temos mais dados porque nosso objetivo é predecir e guiar comportamento.
Speaker A
Então, essa é a definição de inteligência. Não temos outra, não, não tá, temos outras definições de inteligência e temos que pensar outras definições de inteligência que não que não levem a acumulação de dados de uma maneira de de um lado e necessidade de
Speaker A
projetar ou de imaginar trajetórias possíveis para uma pessoa, para um grupo social, para um rio, para um, para uma planta, para animais. Então, se nós sacamos essas duas coisas, podemos pensar em uma em uma forma de inteligência que não seja que que não
Speaker A
seja esta. Ao mesmo tempo, isto não é inteligência. Se pensamos se pensamos que nos eh nossa eh no nossa capacidade de pensar, de perceber, de sentir, depende de mais dados e possibilidade de projetar ou de guiar condutas. Essa idea
Speaker A
política é muito pequena, muito pequena. Agora, o problema político que temos hoje é que a imaginação artificial, o processo de trabalho com as os algoritmos para fazer imagem, para produzir imagem, para imaginar imagens.
Speaker A
Se não temos uma estrutura que seja a parte da Google, das corporações, se não se não desarrolamos, se não fazemos um desenvolvimento de outro tipo de tecnologias, vai ser muito difícil porque estas tecnologias têm esse problema, tem problema uma sorte de
Speaker A
determinação política que depende de uma determinação capitalista que não vai cambiar aí não que podemos fazer um Google Deep Dream eh que seja eh bueno, não de dream depende depende de uma certa maneira de pensar os dados e as
Speaker A
plataformas então é muito difícil essa resposta porque exige uma ahosta apuesta um desafio coletivo.
Speaker A
desafio coletivo, não é o individual. É, é um desafio coletivo de pensar que, não sei, provavelmente nós estamos a uma sorte de exageração, uma sorte de intensificação de uma configuração que provavelmente chega a um limite, né, que atinge um
Speaker A
limite num momento não sei. É isso. Gracias, Manolo. Então temos perguntas online. Tá escutando?
Speaker A
Sim. Que bom. Então, vamos lá, Simão. Primeira pergunta. Eu vou fazer organização. Eu faço todas de uma vez.
Speaker A
Posso fazer todas? Você anota, Manolo, para não esquecer. Porque a gente tem pouco tempo agora.
Speaker A
Então, eu vou fazer todas. Ai, meu Deus, agora meu celular resolveu. Ah, foi. Pronto.
Speaker A
Primeira pergunta. Simond não pensou dados, algoritmos e nem plataformas. Como entender essas realidades contemporâneas a partir do autor? Numa analogia com a tríade elementos, Indivíduos e Conjuntos?
Speaker A
Essa é a primeira pergunta. Vou fazer a segunda que é do Vinícius Portela. Tem alguém que diz que os grandes modelos de linguagem imitam não a percepção, não a cognição em si. dá a impressão de que às vezes esses grandes
Speaker A
modelos estão tentando construir um mundo só a partir de uma percepção acognitiva, um olho cego.
Speaker A
Essa é uma pergunta barra comentário. Terceira pergunta. Quando vivemos numa cultura da imagem instantânea e sob demanda, a educação e o ensino de filosofia ainda conseguem trabalhar com a imagem como projeto e devir.
Speaker A
Próxima. Eu fiquei curioso com a ideia de imagens invisíveis que são consumidas por outras máquinas.
Speaker A
pensando que a imagem digital eh seriam configurações no interior de um computador digital. É possível pensar a partir da sua exposição uma imagem não visual?
Speaker A
Última e derradeira pergunta. Se a invenção é é muito parecida, essa última é muito parecida com a do Diego.
Speaker A
Se a invenção é em Simon uma forma de expansão ontogenética que parte desse fundo corporal, como pensar o corpo das máquinas nesse ciclo?
Speaker A
Em outras palavras, máquinas são capazes de produzir uma expansão ontológica anal análoga, desculpe, ao aquilo que, desculpa, gente, eu vou repetir. Em outras palavras, máquinas são capazes de produzir uma expansão ontológica análoga a aquilo que o que se chama hoje
Speaker A
de imaginação artificial opera. Eu errei de novo. Em outras palavras, máquinas são capazes de produzir uma expansão ontológica análoga ou aquilo que se chama hoje de imaginação artificial opera segundo uma lógica que escapa ao ciclo genético, tal como Simon
Speaker A
o descreve. Fim das perguntas. Primeiro, o esquema e a questão de elemento indivíduo conjunto e Risamente é a primeira formulação que que temos feito dada hum eh há muitos anos com outro pesquisador eh com dois que que trabalhamos que
Speaker A
vocês conhecem. Provavelmente que Darío Sandrone e Javier Blanco de Córdoba Argentina. A primeira formulação de dados algoritmo, plataformas era que dados elementos técnicos, algoritmos, indivíduos técnicos e plataformas, conjuntos técnicos. Sim, essa foi a primeira formulação.
Speaker A
Depois trabalhamos com Javier e Javier dizia, olha, não é um esquema físo, não é que dados dados, porque um algoritmo pode ser um dado para outro algoritmo e uma plataforma pode pode eh convertir-se em um dado ou em um algoritmo. Então não
Speaker A
é uma posição física mais fixa, mais dinâmica. Depois vira a questão da datificação, algorização e plataformização como formas de pensar as hospções, as hospções de convertir dados, a operações de inventar algoritmos, as operações de integrar plataformas. Sim, é uma é uma
Speaker A
complexização e ao mesmo tempo depois trabalhamos com Juan Manuel Heredia, que vai falar eh creo que em quarta-feira eh sobre a diferença entre conjunto e rede, porque há uma definição muito interessante de red técnica mondom que não é não é eh desenvolvida
Speaker A
como eh o indivíduo técnico. Sim, o indivíduo técnico é muito desenvolvido na na obra de Simond no meot técnica não é desenvolvido mais a ideia de técnica num curso que se chama la invasión da Tecnique a pensar das técnicas que não
Speaker A
traduzido nem em espanhol nem em português se não fala que a rede técnica é uma estrutura que faz uma relação entre os em terminos de operadores terminal e centro da reticulação é uma uma conceção muito diferente do que a conjunto e e hay uma
Speaker A
relação com o conjunto. Então a ideia é como como se pode fazer uma relação entre o termo conjunto técnico, rede técnica e o ambiente psicossocial transindividual.
Speaker A
falar, creo, para Manuel em quarta-feira. Para nós, a ideia de rap é uma maneira de pensar qual é a atividade técnica hoje, porque hoje não estamos no na n a ideia no no a época histórica não é que temos ferramentas
Speaker A
como elementos técnicos, nem indivíduos técnicos como máquinas automatizadas. Nós vamos além disso, estamos relacionando-nos, nós relacionamos com máquinas que para Simond são máquinas abertas, são máquinas que que têm o margem de indeterminação para para trabalhar, mas o esquema da tenta de fechar essa
Speaker A
abertura com a caixa preta da algonização. Não sei se se se sou claro com Então, eh eh relação entre dados, algoritmos, plataformas elementos indivíduos conjuntos é uma maneira de interpretar.
Speaker A
Para nós o que estamos eh pesquisando é uma maneira de entender o que é a atividade técnica hoje.
Speaker A
Eh, é uma atividade que é um uma relação com máquinas que são muito diferentes do que 30, 40 anos há. Então, podemos podemos pensar em termos de conjuntos técnicos, podemos ampliar a noção de head técnica e podemos mais, mas mas
Speaker A
creio que isso isso para para mim é muito importante. Muito obrigado pela pela pergunta porque me obrigou a a pensar qual era a origem do esquema DAP, que era originalmente isso, era DAP a elemento indivíduo conjunto, tá?
Speaker A
algoritmos plataforma. enquanto na percepção e se se nós pensamos que a cognição é uma cognição corporal, se uma cognição que depende de um corpo, se podemos dizer que a percepção é a cognitiva.
Speaker A
Sou um pouco desconfiado, não sei se como se diz desconfiado, que não tem muita confiança em A, como quando Lazarato fala de oari, incluso de semióticas a significantes, percepção a cognitiva. Também eh podemos pensar mais bem, é melhor pensar que o
Speaker A
termo significante, o termo cognitivo cambia com o tempo. Não é que é a porque não é humano. Creio que aí hai ainda a eh temos um problema em términos de humanismo.
Speaker A
A semiótica das máquinas não é a significante para mim, é uma outra significação. Por quê?
Speaker A
Porque nós somamos são em em raporte em relação com as máquinas e não existe uma significação que seja completamente humana, corporal, porque a imaginação humana depende de as máquinas, depende das dos artifícios.
Speaker A
É. E é também na pássaros dependem de artifícios, não é solamente a inteligência das plantas, inteligência animais, a técnica nos animais, isso diz Simon. Não é que eu digo isso. Então é uma perceção sem corpo e uma perceba
Speaker A
cognitiva. Depende porque estamos provavelmente cambiando, troc cambiando sim uma noção de cognizau. Estamos pensando na cognção com máquinas que supuestamente tem cognição.
Speaker A
Temos todo o direito do mundo te diz sim éognitivo porque não é corpo, mas ao mesmo tempo se uma parte da atividade psicosocial depende de imagens invisíveis, dependem de nosso de nosso nossa relação com este tipo de imagens, para mim isso tem uma
Speaker A
influência como definir a conissão. Porque se não temos uma fixa de cognição de copo de eu eu pode ser que uma percepção diferente sim.
Speaker A
para mim é uma imagem cognitiva exagerada, uma imagem cognitiva amplificada, uma imagem cognitiva eh excessiva que eh trata de cobrir tudo o ciclo da imagem, mas quando vejamos o ciclo da imagem de que é é somente uma imagem
Speaker A
cognitiva, mas não estou seguro de que se a cognitivo, para mim é melhor pensar e repensar todo o tempo o que é a cognição.
Speaker A
Eh, a imagens invisíveis não visual, a a ideia da imagem invisível digital que é imagem no visual. Simon, noo imaginação ele fala claramente que a imagem não tem que ver solamente com uma questão visual.
Speaker A
Soure s la figura da linguística geral la linguística de século prinpio do século XX falava de imagem visual e imagem sonora.
Speaker A
Então temos um problema aí a imagem não é visual para não ciclo de imagem. Se a imagem depende de objetos, depende de uma invenção e depende sobretudo é que isto para mim é o mais importante, depende da existência de um problema.
Speaker A
Para Simond, o motor da imagem é um problema que tem que resolver um ser em um meio ambiente, seja uma máquina, seja uma pessoa. O que eu tentei de dizer é que quando nós passemos um prompt para fazer uma imagem
Speaker A
de tal coisa, tal coisa, não é um problema verdadeiro da máquina porque é um problema nosso, mas não é um verdadeiro problema porque é simplesmente dar uma ordem.
Speaker A
E se não fala disso, se falar que a mediação instrumental com as computadoras é a ideia de fazer todas as as instruções, todas as ordens eh uma vez para que seja todas desenvolvidas eh depois. Esse é nosso outro programa.
Speaker A
Sim. É por isso que a ideia de autoprogramação das máquinas na eh nos algoritmos de deep learning é muito complicada, porque ao mesmo tempo o programa é um meio de comunicação entre a pessoa e a máquina. Sim, a programa não é uma
Speaker A
propriedade. Isso isso para mim também é importante. Uma maneira de pensar a nos programa é que a a programa é uma propriedade já de um dispositivo algorítmico. Não é assim. O programa é um processo de comunicação de ordens de magnitude. Pode ser entre
Speaker A
uma pessoa que quer uma coisa, quer fazer tal coisa, usa a máquina para fazê-la. é a máquina que tem linguagem interno, que tem uma estrutura interna, é um processo de comunicação. Para mim é muito eh é muito sugerente pensar o
Speaker A
programa, não como uma coisa que faz uma máquina, mas como um processo de comunicação entre entre seres humanos e máquina. Então, as imagens invisíveis para para retornar o ponto, não? Eh, as imagens invisíveis são invisível porque nadie vê. é uma é um cálculo ou é
Speaker A
um cálculo ou uma configuração, uma configuração feita para uma máquina. Sim. Então é invisível porque nada a ver e ao mesmo tempo na ver porque é consumida ou é percibida por uma máquina. Então não não há ninguém. Isso é a ideia mais
Speaker A
invisível. Mas eu insisto com este ponto. Eh, na medida o que tu estas imagens invisíveis estão tr estão eh relacionadas com nosso consumo da imagem, com nosso pensamento sobre imagem, com nossa existência mesma social. Então, não se pode dizer que é uma imagem que eh que é
Speaker A
invisível, é se convierte em visível. Se muita gente vê essa imagem é invisível por quê? Porque é produzida e consumida por imagens, mas essas imagens têm um raporteo com uma atividade psicossocial.
Speaker A
Senão, se nós pensamos assim, temos que pensar que há uma sociedade de máquinas a parte da nossa sociedade. E não é assim.
Speaker A
sempre há um um uma relação eh com uma imagem produzida por uma máquina. Enquanto a expansão ontológica ou el ciclo genético imagem, se escapa o ciclo genético da imagem, não me lembrava a última questão. Eu tenho anotado expansão ontológica.
Speaker A
A última questão era do corpo, era quando vivemos numa cultura da imagem, não é outra? Eh, quando vivemos numa cultura da imagem instantânea e sob demanda, a educação e o ensino da filosofia, ah, não, desculpa, pera aí, a última é
Speaker A
do corpo, né, gente, que você já falou um pouco eh se a invenção é em mondom, uma forma de expansão ontética que parte desse fundo corporal, como pensar o corpo das máquinas nesse ciclo?
Speaker A
Sim. Eh, aí bem, tem experimentos eh de Ah, por exemplo, eh aí o que o que aconteceu com Black Leman a no início da pandemia, quando Black Moan estava treinando unos um sistema algorímico em Google, o departamento da ética da Google.
Speaker A
E num punto a máquina falou: "Sim, eu eu sei que não tenho um corpo, eu eu quero falar com outras máquinas sobre como é ter um corpo, porque vocês humanos têm um corpo." Então, Black Luan e nesse momento diz: "É muito estranho, se isto
Speaker A
programado é muito estranho. E e e e ele creía, achava que efetivamente havia uma possibilidade que houver uma emergência de uma consciência. Uma consciência é não haver um corpo. É muito interessante porque se eu não tenho ideia, se não tenho idea de
Speaker A
corpo, não podo, não, não posso pensar em não, em em que há uma ideia de corpo.
Speaker A
É como a definição de car, de la perfección, da perfecção. Decar diz, por que Deus existe? Porque eu não sou perfeito, mas tenho idea de perfeição. Então, a a alguém é hai alguém que é perfeito.
Speaker A
Eh, então essa ideia de uma máquina de falar, de perguntar-se sobre o que é um copo pode ser uma espécie de ideia de não de consciência, pero pelo menos de uma ausência de uma coisa que parece importante para definir uma consciência.
Speaker A
Eh, eh não é para dizer que Leman eh eh havia eh tinha razão em dizer isso.
Speaker A
Eh, é simplesmente porque creo que a ideia da consciência, a ideia de a consciência pode emer consciência depende de la percepção de um corpo.
Speaker A
Isso isso que estamos falando foi um projeto de la cibernética nos anos 40. A definição de de consciência de Norme Winner era que consciência era um fenômeno de feedback. Sim, fenómeno de feedback. Eu se eu reago a como
Speaker A
reacciono eh a uma reação ao entorno, então de eh isso se converte numa possibilidade de uma de uma ampliação do feedback.
Speaker A
Eh, Binner, depois Winner falava disso em terminos de informação. Então, tudo tudo que era complexo e se converte muito mais simples, eh, errado, se pode dizer, mas creio que na reflexão cibernética está a ideia de que a consciência pode emerxer de uma
Speaker A
actividade e que a consciência tem que ver com uma percepção, uma ortopercepção de um corpo.
Speaker A
E obviamente a a cibernética não seguiu esse caminho ou a segunda cibernética se pode ser que fala disso, mas eh creio que se pode dizer que provavelmente um dia haja uma eh eh seja possível ser uma consciência que for uma emergência, por não?
Speaker A
Muito obrigada, Manolo. Excelente. A gente já tem que encerrar. E você vai querer fazer o Eu posso falar se você quiser.
Speaker A
Eu já tava aqui preparada, então a gente vai ter mais duas mesas. Muitos desses assuntos que foram tocados aqui, eu acho que vão reverberar e continuar nas próximas duas mesas da tarde. Eh, a primeira mesa, eh, ela tem o título de,
Speaker A
eh, enfim, vai trabalhar com a questão psicossocial e transindividual. E a terceira mesa, opa, eh com axionologia e alagmática.
Speaker A
Você quer falar de cada um dos trabalhos ou Sim? Só falou não. Ah, então pode falar.
Speaker A
Ah, então vamos lá. Na na segunda mesa, eh, as apresentações serão do Danilo Melo, hã, sobre Simond e a psicologia da Gestalt por uma axiomática metaestável nos estudos da percepção.
Speaker A
Muito a ver com muito do que se falou aqui. Depois, Marcela Gil, norma, normalidade e individuação.
Speaker A
E por fim, Ameri Maron. Um diálogo inusitado entre Cong. A mediação vai ser do Bernardo Oliveira.
Speaker A
Na terceira mesa, axiontologia e lagmática. Primeira apresentação de Maria de Lourdes Solis PL Plancarte.
Speaker A
A lagmática e a melancolia. Mecanologia. Ai, desculpa. A lagmática e a mecanologia. Eu tô enxergando mal aqui. De humanos, plantas e máquinas. Depois, Zeto Borques, Simon.
Speaker A
Tempo técnico e primitivismo estratégico. Por fim, Adamo Veiga, pensar Gaia a partir de Simund. A mediação vai ser do Thiago Novais. É isso. Obrigada. E vou passar a palavra pro Thago.
Speaker A
Maravilha. Eh, gostaria de agradecer muito, Manolo, a sua palestra, apresentação, o preparo todo e a atenção com as respostas. Queria pedir desculpas eh, ao agradecendo aqui a produção técnica. a gente teve aqui um pequeno, uma pequena defasagem aqui na tentativa
Speaker A
de contornar uma ressonância lá que o Manolo tava tendo, mas para tarde a gente vai tentar resolver isso porque para manter a presença no YouTube, a possibilidade de participação do YouTube. Com isso também eu queria convidar as pessoas do que estão
Speaker A
participando pela internet a mandarem suas perguntas, né? Eh, à tarde, né, a los hermanos de Chile, México, Colômbia, Argentina. Vamos a traduzir todo. Vamos a empezar com charlas em espanhol agora em las do en las 4, teremos outras.
Speaker A
Estamos em Latinoamérica, la língua della integración portunhol. Vamos que vamos. Eh, com isso agradecer então ao pessoal da produção, mas eh dizer que a gente para tarde vai solucionar esses temas técnicos, mas a gente tá preparado. Esse evento é um evento híbrido que conta aí
Speaker A
com uma infraestrutura totalmente adequada pra gente receber as palestras de fora do Brasil e ter participação online. Então a gente estimula que a gente fortaleça com esse evento a Rede Latino-Americana de Estudos Cimondonianos. Eh, e esse evento tem
Speaker A
esse propósito, estamos preparados para isso, nos preparamos para isso. Queria agradecer enormemente, então, a produção técnica aqui e a todos que estão participando pela internet. À tarde teremos a continuidade do evento e aguardamos a todos e todas.
Speaker A
Até breve. Gente, agradecendo aqui
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