O Aprendizado Auto-Supervisionado é uma abordagem de aprendizado de máquina em que o próprio sistema gera automaticamente seus rótulos de treinamento a partir de dados brutos. O modelo cria tarefas preditivas internas (pré-text tasks), permitindo aprender representações úteis sem depender...

A Causalidade Explícita é a proposta de Judea Pearl para formalizar a noção de causa e efeito em ciência e inteligência artificial. Em vez de apenas medir correlações, ela utiliza modelos gráficos causais e cálculo intervencional para responder perguntas do...

A Codificação Preditiva propõe que o cérebro funciona como uma máquina de previsões: ele constantemente gera modelos internos do mundo e compara essas previsões com os sinais sensoriais recebidos, ajustando-se para minimizar o erro entre expectativa e realidade.

A Escada da Causalidade, proposta por Judea Pearl, descreve três níveis hierárquicos de raciocínio: associação, intervenção e contrafactual. Cada degrau representa uma forma mais complexa de entender relações causais, indo além da simples correlação para explicar como e por que...

A Hipótese dos Marcadores Somáticos propõe que emoções e estados corporais associados a experiências passadas funcionam como guias inconscientes para a tomada de decisão. Esses “marcadores” orientam escolhas ao sinalizar, de forma rápida e automática, consequências positivas ou negativas.

A Inferência Ativa propõe que organismos não apenas percebem o mundo para reduzir incerteza, mas também agem para alinhar o ambiente às suas expectativas. Percepção e ação são dois lados do mesmo processo: minimizar o erro de previsão para manter...