Navegando por Autor "Baumann, Gabriel de Albuquerque Barbosa"
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TCC O argumento do quarto chinês à luz do naturalismo biológico de John Searle(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-07-15) Baumann, Gabriel de Albuquerque Barbosa; Ciccarelli, Vincenzo; http://lattes.cnpq.br/7888576302590949; https://orcid.org/0009-0004-5408-848X; http://lattes.cnpq.br/9013391108821022; Ciccarelli, Vincenzo; http://lattes.cnpq.br/7888576302590949; Vaz, Bruno Rafaelo Lopes; http://lattes.cnpq.br/8825056204900445; Marques, Elton Junior Martins; http://lattes.cnpq.br/1068270118069348O Teste de Turing - bem como outros nos quais temos um observador/interlocutor e um sistema que não podemos conhecer a não ser por meio do comportamento que exibe enquanto interagimos com ele - nos coloca uma questão: diante de algo que é perfeitamente similar ao ser humano em uma conversa, podemos dizer que pensa como nós, no sentido forte ou apenas no metafórico? Há dois possíveis posicionamentos e suas respectivas consequências: máquinas não são meras ferramentas para investigar o funcionamento da mente, são de fato sistemas pensantes dotados de estados cognitivos; ou, se discordamos, é necessário repensar o estatuto da linguagem, o que há de diferente entre meu uso e o do ChatGPT, por exemplo. O filósofo contemporâneo estadunidense, John Searle, optou por esta via. Ele apresentou, na Filosofia da Mente, o que acreditava ser o argumento definitivo contra seus opositores behavioristas e funcionalistas: o Argumento do Quarto Chinês. No entanto, ainda há grande dissenso acerca de sua eficácia e corretude, das definições conceituais de que se vale e da verdade de suas premissas. Ao que tudo indica, parte desse desacordo pode ser em razão do fato do argumento de John Searle, implicitamente, requerer teorias da mente, da intencionalidade e da linguagem, com uma elevada densidade de conteúdos filosóficos, que mobilizam ontologia, epistemologia, filosofia da linguagem, lógica e filosofia da mente. Cientes disso, propusemos o Naturalismo Biológico de Searle como meio para a explicitação dos pressupostos, nem sempre tão claros no Quarto Chinês, pois isso promove uma melhor compreensão do argumento. Com nossa abordagem, fundamentamos suas principais teses, que sustentam seu argumento original, explicando a ontologia da mente, a intencionalidade como característica genuína intrínseca da mente e, desse modo, a eficácia causal da mente. Depois disso, retornamos ao Quarto Chinês à luz do Naturalismo Biológico, a fim de esclarecer alguns mal-entendidos, tanto na elaboração das objeções ao argumento de Searle, como de suas tréplicas. Isto posto, podemos concluir que o Naturalismo Biológico implícito no Argumento do Quarto Chinês é imprescindível para nossa compreensão do raciocínio de John Searle.TCC Controle inteligente de um manipulador robótico com regressão por processo gaussiano(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2018-12-14) Baumann, Gabriel de Albuquerque Barbosa; Bessa, Wallace Moreira; Bessa, Wallace Moreira; dos Santos, João Deodato Batista; Lima, Gabriel da SilvaO avanço tecnológico promovido no quarto Ciclo de Kondratiev deu origem à internet das coisas e à indústria 4.0, em um contexto no qual as a dinâmica social, seja profissional ou pessoal doméstica, alterada pela inserção de inteligência artificial e da robótica nas atividades cotidianas, por exemplo. Dessa maneira, o Engenheiro Mecânico deve se colocar como agente de mudança, atuando na vanguarda tecnológica em áreas multidisciplinares, como a robótica, que envolve eletrônica, mecânica, programação e, muitas vezes, biologia, neurociência e filosofia. Isso significa que um manipulador robótico não é somente uma oportunidade para pesquisas e desenvolvimento de sua estrutura mecânica e seus componentes eletroeletrônicos, mas, também uma grande oportunidade para avaliar algoritmos de controle, desde técnicas mais convencionais como o controlador Proporcional-Integral- Derivativo (PID), até um algoritmo de aprendizagem. Na prática, a dinâmica da maioria desses sistemas apresenta um alto grau de não linearidades e incertezas, o que torna o seu controle de posição e trajetória uma situação desafiadora, corroborando para a efervescência dessa área de pesquisa. Assim, sabendo que o projeto de controladores se mostra como fundamental para esses robôs, este trabalho representa uma contribuição para a Engenharia Mecânica ao propor um controlador inteligente para um manipulador robótico de dois graus de liberdade. A lei de controle utiliza regressão por Processo Gaussiano para compensar incertezas e dinâmica não modelada na técnica de linearização por realimentação.Dissertação Controle inteligente de um robô móvel utilizando modos deslizantes, redes neurais artificiais e aprendizagem por reforço(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-12-20) Baumann, Gabriel de Albuquerque Barbosa; Bessa, Wallace Moreira; https://orcid.org/0000-0002-0935-7730; http://lattes.cnpq.br/3256782908311485; http://lattes.cnpq.br/9013391108821022; Sousa, Fábio José Pinheiro; https://orcid.org/0000-0002-8381-8806; http://lattes.cnpq.br/9909217959915292; Santana Júnior, Orivaldo Vieira de; http://lattes.cnpq.br/5050555219716698; Cota, Vinicius RosaA pesquisa em robôs móveis inteligentes e autônomos tem crescido significativamente devido a suas aplicações militares, civis e industriais, como o monitoramento de plantações agrícolas, o uso em ações de apoio a desastres ambientais, a patrulha de fronteiras, o mapeamento de territórios submarinos ou até mesmo o estudo do comportamento animal. Este trabalho resgata a motivação multi e interdisciplinar da inteligência artificial, partindo de questionamentos filosóficos para chegar à caracterização de sistemas inteligentes e autônomos. Dessa maneira, somente depois de construídas as bases teóricas para a concepção desses agentes, é apresentada uma abordagem bioinspirada para a realização da tarefa de rastreamento de trajetória por um robô móvel omnidirecional, o Robotino® produzido pela Festo® . Com essa finalidade, a estratégia consiste no controle inteligente não linear robusto utilizando Modos Deslizantes, redes neurais artificiais e o algoritmo de aprendizagem por reforço Limite de Confiança Superior. Os fundamentos de cada uma dessas técnicas são apresentados, a fim de justificar, antecipadamente, sua utilização coerente com a proposta teórica, para depois serem incorporadas ao controlador. Assim, apresentam-se Modos Deslizantes e suas limitações acerca de erro residual; as redes neurais artificiais então são aplicadas com o propósito de reduzi-las, porém, também possuem suas restrições; o Limite de Confiança Superior é, portanto, acrescentado com o objetivo de mitigá-las. As características de cada uma das técnicas conferem ao robô robustez na atividade de controle, aprendizagem e autonomia com tomada de decisão, respectivamente, como é explicado a partir dos resultados numéricos e experimentais. O algoritmo elaborado não só alcançou as finalidades propostas, mas também trouxe outros pontos positivos, como evitar a divergência das redes neurais decorrente da atualização contínua de seus pesos. A abordagem desenvolvida com base nos argumentos mais recentes acerca de agentes autônomos obteve ótimos resultados em simulações e em experimentos para o problema de rastreamento de trajetória do Robotino® e representa a tendência crescente de pesquisas na ciência cognitiva corporficada.