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Arjun Raj
Só mais um LLM. Tweets não refletem necessariamente as opiniões das pessoas do meu laboratório ou mesmo as minhas próprias opiniões na semana passada. https://t.co/fZAnUCqd12
Post do blog: O acaso favorece a mente (teoricamente) preparada
Dados são grandes, máquinas estão aprendendo, então de que adianta a teoria afinal? A maior parte das descobertas não é movida por serendipidade, com a teoria servindo principalmente como um "pós-mortem"? Argumento que essa visão desvaloriza a teoria.
Resumo; Dr.
É um refrão comum que a teoria segue a prática, quase como um "pós-mortem", levando muitos a questionar o valor da teoria, especialmente em nosso mundo moderno, carregado de dados. Por que investir em teoria? Acho que essa mentalidade deriva de uma visão excessivamente restrita da cadeia causal de descoberta. Se você olhar para o exterior, pode ver as inúmeras formas pelas quais essa teoria é o motor que leva os inventores a novas descobertas. Argumento que precisamos preservar um lugar para a teoria em nosso mundo moderno, para não perder de vista algumas lições sobre como a ciência e a sociedade progridem.
A teoria está em um momento ruim atualmente. Após os triunfos do século XX, à medida que avançamos para o estudo de sistemas complexos que talvez estejam começando a revelar seus segredos para o aprendizado de máquina, acho que está na moda perguntar por que nos preocupamos com teoria — vamos apenas coletar todos os dados e deixar que algumas GPUs nos digam o que tudo isso significa. Essa mentalidade não é nova na era da IA, porém. Versões do argumento de que a teoria tem valor limitado porque muitas vezes surge depois que os engenheiros já fizeram todos os avanços práticos desde que me lembro. Basicamente, a teoria é como um "pós-mortem" para explicar como as coisas funcionam para alguns cabeças de ovos muito depois de sua utilidade ter sido estabelecida.
Por exemplo:
Acho que esses argumentos surgem de uma visão excessivamente restrita do progresso. O problema é que as escalas de tempo das aplicações da teoria são, de fato, tão longas que confundimos a atribuição de causa e efeito. Vamos pegar o exemplo citado acima dos circuitos e as equações de Maxwell, as equações que governam a eletrodinâmica. Sim, circuitos certamente são anteriores às equações de Maxwell, então, se você olhar dessa forma, claro, é um "pós-mortem".
Vamos dar um zoom para o lado, porém. As pessoas simplesmente juntavam pedaços de metal aleatoriamente e descobriam que formavam circuitos? De modo algum! Na época, a ideia (teoria, por assim dizer) de que a eletricidade era um fluido (Ben Franklin) que podia se mover de um lugar para outro servia de base para o projeto de circuitos. Não tenho certeza, mas suponho que essa teoria serviu de base para circuitos.
Podemos fazer o mesmo exercício do outro lado. Veja a invenção do rádio por Marconi. Será que a invenção dele foi apenas resultado de ajustes aleatórios? De modo algum. Seu trabalho já dependia fortemente da teoria das ondas da radiação eletromagnética (confirmada por Hertz), sem a qual simplesmente não haveria como ele avançar de forma alguma alguma coisa. Posso supor que essas teorias eram bem estabelecidas, provavelmente a ponto de serem consideradas como certas.
Claro, pode-se argumentar que, nas ciências da vida, dependemos muito mais da experimentação e da serendipidade, então a relevância da teoria é menor. Acho que há uma sensação de que, portanto, deveríamos fazer muito mais experimentação. Veja, por exemplo, um tweet de @RuxandraTeslo, feito em referência ao tweet acima sobre a teoria atrasar a prática.
Certamente sou simpático a esse ponto e concordo com Teslo que precisamos de muito mais experimentação. E certamente a serendipidade é frequentemente mencionada no contexto do desenvolvimento de medicamentos. Mas aqui está a questão: o espaço de todos os experimentos possíveis é impossivelmente grande, e a teoria serve como um guia (às vezes invisível) por esse espaço.
Vamos dar uma olhada na penicilina, um caso aparentemente clássico de serendipidade: Fleming deixa uma placa de Petri fora, que fica mofada, e o mofo mata as bactérias. A partir daí, deriva-se a penicilina, e uma nova era da medicina nasce, aparentemente por acaso, independentemente dos detalhes particulares ("mecanismo de ação") pelos quais os efeitos da penicilina são mediados. Mas mesmo aqui, o padrão é realmente o mesmo. Ampliando um pouco o zoom, a base dessa descoberta é a teoria germinal da doença, formada cerca de 60 anos antes por Pasteur. Sem a teoria germinal, não haveria base para que essa observação tivesse qualquer significado. Amplie o olhar para o outro lado também: descobrir a base genética da resistência à penicilina é fundamental para a clonagem molecular que impulsionou o campo da biotecnologia.
O mesmo vale para quimioterapias contra o câncer. A cisplatina foi descoberta ao perceber que um eletrodo tinha o efeito de impedir a divisão das bactérias, então o raciocínio era que ele poderia afetar a divisão celular no câncer. No entanto, toda essa cadeia depende do próprio conhecimento de que o câncer é uma doença das nossas próprias células se dividindo descontroladamente. De fato, durante grande parte da história humana, acreditava-se que o câncer era uma doença causada por objetos estranhos ou desequilíbrios internos dos fluidos corporais. A inovação conceitual era necessária para que alguém fizesse as conexões necessárias para perceber a importância da observação.
De qualquer forma, novamente, nada disso quer dizer que a serendipidade não tenha algum papel, nem que devêssemos ter menos ensaios clínicos em vez de mais (eu certamente argumentaria o contrário). Mas acredito que, em meio a toda a empolgação em torno da coleta de dados de alta velocidade, aprendizado de máquina e afins, devemos ter cuidado para não subestimar o valor da teoria. Talvez não vejamos isso imediatamente, ou mesmo no curto prazo, mas ignoramos a teoria por nossa conta e risco. É o que prepara nossa mente para transformar mudanças em serendipidade.
PS:
Além disso, é notável que todas essas descobertas foram feitas por pessoas profundamente imersas em suas disciplinas. Não eram pessoas aleatórias fazendo coisas aleatórias. Eram pessoas muito com mente preparada. Há uma corrente de sentimento anti-establishment que diz que as instituições de ensino estão atrasando o conhecimento e o progresso. Acho que as evidências simplesmente não apoiam essa visão.




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