Definição

Definição é um enunciado que delimita um conceito na sua exata extensão e compreensão, de modo unívoco em dado contexto, inteligível para dado background e de modo eficaz para determinada função. Poderíamos deixar o conceito de definição mais restrito e mais rigoroso para obter definições mais concisas, acrescentando condições como: Necessidade para as partes. Cada parte que compõe a definição deve ser necessária. Suficiência do conjunto. A conjunção das partes é suficiente para delimitar o conceito. Não trivialidade no background dado, quer dizer, não incluir na definição o que se supõe conhecido. Essencialidade para a definição. Exigir que a definição remeta à essência do conceito. Tais restrições, contudo, são dispensáveis. Podem ou não ser exigidas caso a caso. Do que se disse podemos concluir: Se um enunciado define X, só define X no contexto. Ele não pode ser ambíguo. Outro enunciado pode igualmente definir X. Não se extrapola o background dado. Uma definição boa para um contexto pode não o ser para outro. Uma definição boa para uma função pode não o ser para outra. Há diversas maneiras de delimitar um conceito, tais como: Relacionar suas propriedades, dizer o que ele é, de modo absoluto e não comparativo. Mostrar no que ele se diferencia dos demais objetos considerados no contexto. Estabelecer a posição ocupada pelo conceito numa taxonomia para os conceitos do universo considerado. O modo escolhido deve ser relevante para tornar a definição eficaz ao que se destina. Uma definição pode ter uma ou mais das seguintes funções: Nomear o conceito, se a definição for nome. Estabelecer o conceito, se é pela definição que ele é tornado público. Fazer conhecer as características do conceito. Nesse caso sua função é a de transmitir um conhecimento. Distinguir o conceito num dado universo. Evidenciar as relações do conceito com outros conceitos do universo do contexto. Contextualidade de definições: Um enunciado só é definição se for estabelecido o contexto em que se aplica e suposto um background mínimo de quem a usa. 'Animal racional' é uma definição para homem num contexto da zoologia, que pode ter pouco valor num contexto metafísico. Além disso, é necessário que se saiba o que é 'animal' e o que é 'racional'. Tipos de definição Nome: É uma palavra ou locução que define um conceito, é definição, e tem com o conceito uma relação simbólica. O nome é signo para o conceito, logo, tem permanência, reprodutibilidade e aceitação. Definição analítica: É aquela que delimita o conceito relacionando seus atributos, suas propriedades. A forma de uma definição analítica é uma conjunção de proposições. Definição classificatória: É um tipo de definição analítica que se vale dos critérios de uma taxonomia. O caso particular mais notável é a definição aristotélica, na qual o conceito é definido citando-se o gênero próximo e a diferença específica. Gênero próximo é a classe taxonômica mais restrita a que pertence o conceito e diferença específica, o que o diferencia dentro do gênero essencialmente. Não se deve confundir definição classificatória com definição dentro da taxonomia. Definir uma classe dentro de uma taxonomia é determinar sua posição dentro da taxonomia, o que pode não ser suficiente para que o receptor delimite o conceito. Definição por exclusão: É a que diz o que o conceito não é numa classe. Para ser válida, é necessário que o conceito definido seja classe complementar da classe negada. Equivalência de definições: Duas definições se equivalem quando se referem ao mesmo conceito. São muito comuns os enunciados que evidenciam equivalências de definição. A equivalência mais praticada é aquela que relaciona o nome a uma definição analítica. Exemplo: 'O homem é um animal racional.' Definição ostensiva: É uma categoria que diverge em natureza das definições até aqui abordadas. É o ato de fazer conhecer na objetividade a que o nome se refere. Exemplo: 'Uma vaca? Vaca é aquele bicho lá no pasto. Está vendo?' 'Ser' e 'nada' são indefiníveis. Pseudodefinições Perífrase: É a citação de um ou outro atributo essencial do conceito. É uma definição analítica incompleta. Exemplificação: Cita-se um caso de ocorrência do conceito. Contextual: Aplica-se o conceito a um contexto em que ele se ajusta. Intuitiva: É uma mera aproximação sem rigor. O prefixo 'pseudo' não deve ser entendido como pejorativo. As pseudodefinições, para dados contextos são suficientes e práticas. Definição circular: É o enunciado no qual se define um conceito usando-se o conceito na tentativa de definição. De outro modo, para entender uma definição circular, o conceito definido tem que ser conhecido nos termos em que a definição deveria estar dando a conhecer. Exemplos: 'Precisão é a delimitação precisa dos limites'. Não há definição circular quando, por exemplo, define-se o conetivo 'e' enquanto categoria lingüística por meio de um enunciado onde se usa 'e'. Nesse caso, temos a diferença entre uso e menção. Há um caso especial de definição circular que é aquela em que é necessário o conhecimento de conceitos que formam grupos de mesma raiz conceitual. Seja o enunciado: 'O estrategista é aquele que se ocupa da estratégia'. Os conceitos delimitados por 'estratégia', 'estratégico', 'estrategista' pertencem a uma mesma raiz conceitual. Se quem lê o enunciado acima sabe a que se refere 'estratégia' e não sabe a que se refere 'estrategista', julgará a definição acima válida. Agora, se o receptor carece do conhecimento da raiz comum aos conceitos, tem-se uma definição circular de 'estrategista'. Esse tipo de definição é típica do dicionário. No dicionário, escolhe-se uma palavra num grupo de mesma raiz. Para essa palavra dá-se uma definição usando referências que não dependem do conhecimento prévio da raiz. As demais palavras do grupo são definidas em função dessa. Se quem usa o dicionário encontra uma definição com este tipo de circularidade terá de buscar a entrada lexical em que esta se rompa.  Equivalência circular de definições: Quando se pratica uma equivalência de definições, na maioria das vezes, o que se pretende é apresentar uma alternativa a quem recebe o discurso para que este possa delimitar o conceito. Quando se diz: 'Gastrite é uma inflamação do estômago' está-se estabelecendo uma equivalência entre um nome, 'gastrite', e uma definição analítica, 'inflamação do estômago', provavelmente porque nem todos sabem que o nome gastrite define uma inflamação do estômago. Uma equivalência circular, ou circunlóquio, é aquela em que não se agrega a informação nova que o receptor carece. Na equivalência circular ocorre apenas uma mutação cosmética da definição. As informações constantes em cada lado da equivalência são basicamente as mesmas. Não acontece a informação nova. A utilidade da equivalência de definições: Existe uma falácia que diz que toda equivalência de definições é inútil porque elas se reduzem à fórmula 'A é A', o que não acrescenta nada ao conhecimento. Realmente a redução existe. Quando se diz 'Gastrite é uma inflamação do estômago' está-se praticando uma equivalência que se reduz ao princípio da identidade. Mas dizer que práticas desse tipo são inúteis é um erro, pois nem todos sabem que gastrite é uma inflamação do estômago. A falácia parte da premissa que todos conhecem a natureza das coisas e o significado dos nomes e aceitando-a concluímos que os dicionários e os livros didáticos são inúteis. Hoje, dizer: 'A Terra é um planeta redondo' é uma redundância. No tempo em que se julgava a Terra chata era uma heresia. A falácia da circularidade da busca dos significados: Consiste em pensar que é impossível conhecer o significado das palavras porque eles são elucidados pela prática de equivalências de definição, como se faz nos dicionários. Quer dizer, o significado de uma palavra é explicado com outras palavras, que são explicadas por outras, até que retornamos à palavra inicial. A falácia existe quando se desconsidera a existência da definição ostensiva, que em algum ponto da cadeia de equivalências de definição se interpõe para tirar o receptor do labirinto de palavras que remetem a outras palavras. Grupos de definições concatenadas: São um conjunto ordenado de definições e ocorrem geralmente nas teorias científicas e matemáticas.  Um ou mais conceitos costumam ser considerados primários, ou seja, são introduzidos sem definição. A primeira definição do grupo é estabelecida com referências unicamente a conceitos primários. A segunda definição pode se referir a conceitos primários e ao conceito delimitado pela definição l. A definição n pode ser feita com referências a conceitos primários e a quaisquer conceitos delimitados pelas definições precedentes. Os grupos de definições concatenadas são organizados por background crescente. Geralmente escolhem-se para conceitos primários os mais evidentes e simples, o que não é absolutamente necessário, mas geralmente conveniente. Outros casos particulares Definição extensiva: ocorre quando são todos os tipos possíveis do definido. Por exemplo: 'Europeu é o inglês, o francês, o alemão, o italiano, etc.' Definição compreensiva: quando os atributos genéricos do definido são mencionados. Ex.: 'Europeu é o nascido na Europa'. Definição essencial: quando são citadas as características essenciais do definido. Definição recursiva: usada para definir o elemento n genérico de uma seqüência ordenada. Define-se o elemento n remetendo ao elemento de ordem imediatamente inferior ou superior, conforme o caso, para o qual também serve a definição recursiva. Um elemento se presta à definição do elemento seguinte ou do antecessor formando uma cadeia de definições até atingir o primeiro ou o último elemento da série quando, então, pela própria lógica da definição recursiva, atinge-se uma condição de encerramento do procedimento. Um exemplo disso é o modo como definimos  nível taxonômico  neste site. Definição de significado de signos: Ao se perguntar 'O que é um carro?' e 'O que significa 'carro'?' no primeiro caso está sendo pedida uma definição conceitual e no segundo caso, uma definição de significado. Para responder à segunda pergunta, pode-se dizer: 'Carro é um automóvel', ou seja, praticarmos uma equivalência de significados, também chamada sinonímia, quando praticada entre nomes. Com uma resposta assim quem perguntou pode ter enriquecido o seu conhecimento sobre o léxico do português, mas não acrescentou nada ao seu conhecimento sobre as máquinas, que são chamadas de 'carros' e também de 'automóveis'. Numa equivalência de definições de conceito duas definições são pertinentes ao mesmo conceito e numa equivalência de significados, dois signos designam o mesmo conceito. Há casos em que a equivalência de significados se confunde com a de conceitos. Não há como dizer se na frase 'Carro é um veículo motorizado de quatro rodas' há uma equivalência de significados ou de conceitos, pois ambas são formalmente idênticas. A sinonímia costuma ser usada mais como equivalência de significados do que como equivalência de conceitos. Não é para todos os enunciados que o estabelecimento da equivalência de significado é simples como no acima citado. As palavras gramaticais, como conectivos, artigos e pronomes, por exemplo, em geral não oferecem meios de equivalência por sinonímia. Das interjeições pode-se dizer que não significam, mas que expressam estados emocionais. Das frases cerimoniais e protocolares pode-se dizer que não significam como as palavras lexicais, mas que têm função social em dadas situações. Então, como se pode responder à pergunta 'O que quer dizer 'e'?' O conectivo 'e' não tem sinônimos no português. Também não há nenhum objeto relacionado ao signo 'e' como existe um objeto relacionado com o signo 'carro'. No dicionário encontraremos na entrada 'e': 'conjunção que representa operação lógica de conjunção entre termos sintáticos, etc.' O que o dicionário faz nesse caso é dar uma equivalência de conceitos, em vez de uma equivalência de significados. O dicionário supõe que 'e' está entendido como signo, logo como conceito e propõe a equivalência com uma definição analítica para uma categoria lingüística. Uma outra solução que o dicionário adota é a de definição contextual, que aqui consideramos uma pseudodefinição. Vários contextos típicos do uso do 'e' são apresentados. Finalmente, é bom lembrar que quando se estabelece a equivalência de significado entre 'carro' e 'automóvel' esta equivalência se limita à referência. Não estão sendo considerados os aspectos conotativos de cada signo, o que rompe com a sinonímia se for exigida total similaridade entre os signos.

Sistema de Banco de Dados - SBD - Database System - DBS

Banco de Dados - BD - Database - DB

1) Definições de Banco de Dados

Com a finalidade de estabelecer um entendimento inicial e simplificado do termo Banco de Dados (BD), pode-se atribuir a seguinte definição:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

• Um banco de dados é um conjunto de arquivos relacionados entre si. [Chu, 1985]
• Um banco de dados é uma coleção de dados operacionais armazenados usados pelas aplicações de uma determinada organização. [Date, 2000]
• Um banco de dados é uma coleção de dados relacionados, representando algum aspecto do mundo real (mini-mundo ou universo de discurso), logicamente coerente, com algum significado, projetado, construído e gerado (“povoado”) para uma aplicação específica. [Elmasri & Navathe, 2000]

Numa definição um pouco mais precisa BD é o componente da Tecnologia da Informação voltado para o armazenamento e recuperação da informação, a ser utilizada em um processo de tomada de decisão / resolução de problemas, cuja estrutura e comportamento devem propiciar esse armazenamento de forma persistente e consistente.

• Exemplo de Banco de Dados

2) Características da Abordagem de Banco de Dados

• Auto-descrição dos dados
• Isolamento entre programas e dados: abstração de dados
• Suporte a múltiplas visões dos dados
• Compartilhamento de dados e processa-mento de transações concorrentes

3) Características básicas de um Banco de Dados

4) Usuários em um ambiente de Banco de Dados

• Administradores de banco de dados (ABD) - Database Adminmsitrator (DBA)
• Projetistas de banco de dados
• Analistas de sistema e programadores
• Usuários finais:
• Usuários casuais
• Usuários leigos
• Usuários especializados

5) Implicações da Abordagem de BD

• Adoção/imposição de padrões
• Redução do tempo de desenvolvimento das aplicações
• Flexibilidade
• Atualidade da informação disponível
• Economia de escala

6) Sistemas de Banco de Dados

7) Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados

8) Arquitetura ANSI/SPARC

e-Reality - Estruturas

A Estrutura Mais Básica da e-Reality é o que denominamos, genericamente, como Fenômeno Computacional ou Fenômeno Virtual, apresentando duas especializações:

1. A Computação: virtualizada/automatizada/implementada através de Algoritmos, é uma visão dinâmica de um Fenômeno Computacional; e


2. A Informação: virtualizada/automatizada/implementada através de Estruturas de Dados, é a uma visão estática de um Fenômeno Computacional.

Computação e Informação são, como vimos acima, formas de visualização (dinâmica ou estática) dos Fenômenos Computacionais e serão tratadas a partir desse momento, por simplificação, como Computação.

A Computação pode então ser especializada em:

1. Computação Clássica;


2. Computação Pragmática;


3. Computação Natural;


4. Robótica ou Mecatrônica ou Computação Robótica ou Computação Artificial; e


5. Cibernética ou Computação Cibernética (Híbrida, Aumentada, Estendida)

A Computação Natural, conforme estabelecido em [XXX] se especializa em:

1. Computação Inspirada na Nauteza;


2. Computação Com Mecanismos Naturais; e


3. Computação Explicativa da Natureza.

A essas três formas de "Computação Natural" estamos propondo a agregação da Computação Simulativa da Natureza e, de forma mais precisa, passaremos a ver a Computação Robótica como uma extensão (especialização) da Computação com Mecanismos Naturais) e a Computação Cibernética, respectivamente, como uma extensão (especialização) da Computação Robótica. Todas estão contidas nesse conceito mais abrangente ao qual denominamos "Computação Natural".

A e-Reality pode ser decomposta em níveis que emergem a partir níveis mais simples pela agregação sucessiva de características emergentes. São os seguintes os níveis que podem ser agrupados da seguinte forma:

- Níveis Naturais (Correspondem aos níveis gerados pela própria natureza) e dentro da e-Reality ao que chamamos de Computação Natural:

1. e-Existence: corresponde ao nível físico da natureza onde a característica emergente básica é a existência;


2. e-Life: corresponde ao nível biológico da natureza onde a característica emergente básica é a vida. e-Existence e e-Life correspondem ao Mundo 1 de Popper [XXX]; e


3. e-Inteligence: corresponde ao nível cognitivo da natureza onde a característica emergente básica é a inteligência. Corresponde ao Mundo do Conhecimento Subjetivo, que está "dentro da mente humana" - Mundo 2 de Popper [XXX].

- Níveis da Criação Humana (Corrrespondem aos níveis gerados pelo homem a partir de sua característica emergente diferenciadora a inteligência e dentro da e-Reality ao que chamamos de Computação Pragmática.

1. e-Knowledge: corresponde ao nível da natureza, criada pelo homem, que denominaremos de Nível do Conhecimento equivalente ao Mundo 3 de Popper [XXX] - Mundo do Conhecimento Objetivo, ou Mundo do Conhecimento que está fora da Mente Humana (Mundo Conhecimento Subjetivo - Mundo 2 de Popper [XXX])


2. e-Tecnology: corresponde ao nível da natureza, criada pelo homem, que denominaremos de Nível da Tecnologia ou Nível dos Artefatos "criados" pelo homem, estando contido igualmente no Mundo 3 de Popper uma vez que a Tecnologia pode ser vista como um fenômeno emergente do Conhecimento.


3. e-Business: corresponde ao nível da natureza, criada pelo homem, que denominaremos de Nível dos Negócios, estando contido igualmente no Mundo 3 de Popper uma vez que os Negócios podem ser vistos como um fenômeno emergente da Tecnologia. Não serão levados em consideração, no momento, por simplificação, outros Níveis emergentes a partir do Conhecimento Objetivo, da Tecnologia e dos Negócios.

Uma Ontologia para os Jogos Eletrônicos (e-Game)

1) Especialização por Tipo de Plataforma:

PC Game:

1. Um tipo de e-game que envolve um jogador interagindo com um personal computer (PC)concetado com um monitor de vídeo de alta definição.


2. Computadores são mais robustos, podendo exibir sempre gráficos de última geração, desde que se invista nele, além de permitir a realização de outras tarefas como estudar, trabalhar e muitas outras coisas.

Console Game:

1. Um "console game" é jogado com um dispositivo eletrônico especializado (console) que é conectado a um aparelho de TV ou a um composite video monitor.


2. A grande vantagem dos consoles é a praticidade. Com um "videogame de mesa" o jogador não precisa se preocupar com hardware, já que basta comprar o game e jogar, tenha o usuário comprado o aparelho no seu lançamento ou perto do fim de sua vida útil.

Portable Game:

1. Um dispositivo portátil (handheld) de jogo é um dispositivo eletrônico autônomo que apresenta a característica de mobilidade e que pode ser carregado pelo usuário em suas próprias mãos.


2. Com um videogame destes você pode jogar em qualquer lugar e para quem fica muito tempo fora de casa, eles são uma boa opção. Os portáteis mais novos (Nintendo DS e PSP) possuem um alto poder de processamento, além de possuírem capacidades multimídia e conseguirem se conectar na web, inclusive para partidas online.

Arcade Game:

1. "Arcade game" geralmente refere-se a um e-Game jogado em um tipo mais especializado de dispositivo eletrônico, que é tipicamente projetado com uma cabine especial.

Outras Plataformas:

1. Existem outros tipos de plataformas, não dedicadas, que possuem capacidade de rodar josgos eletrônicos (e-Game): Celulares, PDA, Calculadoras, GPC, MP3 Player, TV, Câmera Digital, Relógio Digital, ...

Lista de Plataformas:

Veja Também: Category:Video game lists by platform

Arcade
List of video arcade games

Apple II
List of Apple II games
List of Apple IIGS games

Atari
List of Atari 2600 games
List of Atari 5200 games
List of Atari 7800 games
List of Atari Jaguar games
List of Atari Lynx games
List of Atari ST games
List of Atari XEGS games

Acorn
List of Acorn Electron games

Bandai handheld
List of WonderSwan games
List of WonderSwan Color games

Commodore
List of Commodore VIC-20 games
List of Commodore 64 games
List of Amiga games

Microsoft
List of Games for Windows titles
List of games with DirectX 10 support
List of MS-DOS games
List of Xbox games
List of Xbox 360 games
List of Xbox System Link games
List of Xbox 360 System Link games

NEC
List of TurboGrafx-16 games

Nintendo consoles
List of Famicom games
List of Nintendo Entertainment System games
List of Super Famicom games
List of Super Nintendo Entertainment System games
List of Virtual Boy games
List of Nintendo 64 games
List of GameCube games
List of Wii games
List of Virtual Console games (North America)
List of Virtual Console games (Europe)
List of Virtual Console games (Australia)
List of Virtual Console games (Japan)

Nintendo handhelds
List of Game & Watch games
List of games for the original Game Boy
List of Game Boy Color games
List of Game Boy Advance games
List of Nintendo DS games

Mac
List of Macintosh games

Sega
List of Sega Master System games
List of Mega Drive/Genesis games
List of Game Gear games
List of Sega CD games
List of Sega 32X games
List of Sega Saturn games
List of Dreamcast games

Sony
List of PlayStation 1 games
List of PlayStation 2 games
List of PlayStation Portable games
List of PlayStation 3 games
List of PlayStation Network games
List of Sony Pictures Mobile games

Tandy
List of TRS-80 games

Other platforms
List of 3DO games
List of CD-i games
List of ColecoVision games
List of HP3000 games
List of Intellivision games
List of Famicom games
List of FM Towns games
List of Gizmondo games
List of N-Gage games
List of Neo-Geo Pocket Color games
List of PC-FX games
List of ZX Spectrum games

>> em construção ...

e-Reality - Processos

Os Processos da e-reality são aqueles que criam os Fenômenos/Artefatos Computacionais/Virtuais.

A Ciência da Computação: estabelece as Teorias e Modelos sobre a Computação a partir dos Elementos/Fenômenos da Realidade essas Teorias/Modelos constituem os fundamentos para os conceitos de Algoritmo e Estrutura de Dado. Os Fenômenos mais básicos da Computação.

A Engenharia da Computação cria os Artefatos Computacionais/Virtuais a partir de Teorias e Modelos e dos conceitos de Algoritmo e Estrutura de Dado, produzidos pelas Ciências da Computação.

Engenharia de Software

Engenharia Robótica (Mecatrônica)

Engenharia Cibernética

Neste pontto introduzimos os Processos da Computação Natural.

1. Computação com Mecanismos Naturais: compreende o uso pela Engenharia da Computação de elementos da Realidade (elementos Naturais) para a criação de Artefatos Computacionais.


2. Computação Inspirada na Natureza: estende as Ciências da Computação/Informação com Teorias e Modelos inspirados em aspectos da Realidade (Natureza) não considerados na Ciência da Computação/Informação convencionais.


3. Computação Explicativa da Natureza: utiliza os conceitos de Computação/Informação para explicar os elementos/fenômenos da Realidade.

Além da Computação Natural podemos agregar:

1. Computação Simulativa da Natureza: estende a Computação Pragmática, permitindo a emulação ou simulação, da forma mais realista possível, dos elementos/fenômenos da Realidade, utilizando recursos da Realidade Virtual, Vida Artificial, Inteligência Artificial e Sociedade Virtual.



2. Computação Pragmática: usa os Artefatos Computacionais para a captura, processamento, armazenamento, transmissão e exibição de dados, informacões e conhecimentos sobre elementos/fenômenos da própria Realidade.

Quanto a Computação Simulativa da Natureza podemos considerar como parte da própria Computação Natural, não prevista inicialmente.

e-Reality - Contexto

1) Introdução

O contexto da e-Reality pode ser estabelecido a partir do entendimento da figura abaixo, onde se destacam os seguintes elementos:

1. Fenômeno da Realidade
2. Fenômeno do Conhecimento
3. Fenômeno Tecnológico
4. Fenômeno Virtual ou Computacional
5. Fenômeno Artificial
6. Fenômeno Híbrido

A Realidade contém a totalidade desses fenômenos incluindo os fenômenos da e-Reality e como conseqüência ela própria.

A Realidade é um conjuntos de fenômenos relacionados e condicionados pela leis da natureza.

A e-Reality é um conjuntos de fenômenos virtuais ou computacionais relacionados e condicionados pela "leis da computação".

2) Realidade

Entende-se vulgarmente por Realidade tudo aquilo que existe, por conseguinte, existência é a "característica mais básica da Realidade". Existir é possuir um "estado físico" dentro da Realidade.

Para um entendimento mais profundo ver o segunte artigo sobre a Realidade

3) Fenômenos da Realidade

3.1) Fenômeno da Emergência

Emergência é o processo de formação de fenômenos complexos (fenômenos com estados complexos) a partir de fenômenos mais simples (estados mais simples).

Os fenômenos da Realidade e da e-Reality surgem por conta da emergência (que também é um fenômeno - meta-fenômeno).

Como exemplo podemos citar a evolução do cérebro humano, através de milhares de gerações sucessivas, a partir das interações entre neurônios. O cérebro humano é, então, um fenômeno emergente de um conjunto elevado de neurônios, sendo capaz de pensar e ter consciência. Pensamento e consciência são fenômenos (características) emergentes do cérebro humano. Um neurônio não é capaz de “pensar” ou de ter “consciência”, porém o cérebro humano possui essas características “emergentes”.

A "emergência" propicia a concepção de Níveis de Fenômenos, os quais visam, apenas, um melhor entendimento da Realidade. A Realidade não possui esses “Níveis”. Nós humanos “os criamos” apenas para melhor compreendermos e dominarmos os aspectos complexos dessa Realidade.

Não há consenso entre os cientistas sobre como a emergência deve ser utilizada como explicação. Não parece possível decidir completamente quando um fenômeno deve ser classificado como emergente, e mesmo nos casos onde esta classificação é aplicada ela raramente explica o fenômeno de modo profundo. De fato, nomear um fenômeno como emergente é muitas vezes usado pela falta de outra explicação melhor.

Para um entendimento mais profundo ver o segunte artigo sobre Emergência.

3.2) Fenômenos da Realidade

Os Fenômenos da Realidade podem ser explicados, com as limitações mencionadas anteriormente, a partir do conceito de emergência, conforme pode ser observado na figura abaixo, onde as setas em vermelho representam a idéia de emergência, numa abstração onde "fenômenos mais complexos" emergem de "fenômenos mais simples". (Aspas propositais)

1. Fenômenos da Realidade são aqueles totalmente decorrente das Leis da Natureza. São os ..., quarks, elétrons, prótons, neutrons, átomos, moléculas, células, bactérias, órgãos, plantas, animais, homem, ...
2. Fenômenos do Conhecimento são fenômenos emergentes da capacidade cognitiva humana. São as ..., linguagens, conceitos, regras, hHipóteses, teorias, paradigmas, ....
3. Fenômenos Tecnológicos são fenômeno emergentes do conhecimento humano e da capacidade humana de mudar/criar Fenômenos da Realidade. Dentro do contexto da e-Reality destaca-se os Artefatos de Tecnologia da Informação, que são caracterizados como qualquer dispositivo mecânico/eletrônico/... capaz de capturar, armazenar, transmitir e manipular (processar) dados/informações.

3.3) Características Básicas dos Fenômenos da Realidade

Os Fenômenos da Realidade apresentam como sua característica mais básica ou fundamental a EXISTÊNCIA, onde EXISTÊNCIA significa o ESTADO FÍSICO DO FENÔMENO. Possivelmente essa é a única “característica real” dos Fenômenos da Realidade, todas as demais são meramente abstrações que construimos para um melhor entendimento da Realidade.

O ESTADO de um fenômeno pode ser quantificado ou qualificado a partier de INFORMAÇÕES.

Outras características básicas dos Fenômenos da Realidade são ESTRUTURA e COMPORTAMENTO. Ambas, porém, abstraídas da característica ESTADO.

ESTRUTURA é uma abstração estática de ESTADO (Abstração Espacial) independente do tempo.

COMPORTAMENTO é uma abstração dinâmica de ESTADO (Abstração Temporal). O Comportamento é uma abstração de mudanças de ESTADO.

A figura abaixo exibe as características mais fundamentais dos fenômenos da Realidade.

4) Fenômenos da e-Reality

Os Fenômenos da e-Reality são Fenômenos da Realidade com uma característica adicional - Computabilidade. Todos os fenômenos da e-Reality são fenômenos computáveis.

Para um entendimento mais profundo ver o segunte artigo sobre Computação, Computabilidade, Ciência da Computação e Teoria da Computação.

A figura a seguir mostra com mais clareza a idéia de que um Fenêmeno da e-Reality é um fenômeno da Realidade, ou seja herda todas as suas características.

4.1) Computação

Computação é uma Mudança de Estado (Comportamento) de um Fenômeno da Realidade capaz de ser descrita ou modelada através de um Algoritmo, ou seja Computação é um Processo da Realidade.

Em ourtras palavras computação, pode ser vista como o resultado da execução de um algoritmo.

Informação é representação simbólica de Estado (Estrutura) de um Fenômeno da Realidade.

Os Fenômenos/Artefatos Computacionais/Virtuais mais básicos são os Algoritmos e as Estruturas de Dados. Ambos são os objetos básicos da Ciência da Computação/Informação. Os demais são derivados (emergem) a partir deles.

1. Um algoritmo é uma seqüência não ambígua de instruções que é executada até que determinada condição se verifique.
2. Uma estrutura de dados é uma forma de organização de dados de modo que eles possam ser “computados” por algoritmos.

"Computação também pode ser definida como a busca de uma solução para um problema, a partir de entradas (inputs), com a geração de saídas (outputs), através de um algoritmo. É com isto que lida a Teoria da Computação, subcampo da Ciência da Computação e da matemática. Durante milhares de anos, a computação foi executada com caneta e papel, ou com giz e ardósia, ou mentalmente, por vezes com o auxílio de tabelas". [WIKIPEDIA]

Informação é o resultado do processamento, manipulação e organização de dados de tal forma que represente um acréscimo ao conhecimento da pessoa que a recebe. [WIKIPEDIA]

Computação e informação são fenômenos distintos da realidade, porém complementares.

4.2) Fenômrenos/Artefatos Computacionais/Virtuais

A e-Reality é uma parte da Realidade e é constituída pelos seguintes tipos de fenômenos:

1. Fenômenos Virtuais/Computacionais são os fenômenos emergentes da Tecnologia da Computação/Informação e da característica de computabilidade de alguns Fenômenos da Realidade. Os Fenômrenos/Artefatos Computacionais/Virtuais, baseiam-se nos princípios da Ciência da Computação e são construídos com as Técnicas e Ferramentas das Engenharias da Computação e de Software. Exemplo: Algoritmos, Estruturas de Dados, Programas de Computador, Dados em Bancos de Dados, ...
2. Fenômenos Artificiais. Todo e qualquer Fenômeno Tecnológico é um Fenômeno Artificial. Utilizaremos no contexto da e-Reality o termo com uma acepção mais restrita (na falta de outro mais significativo). Dentro da e-Reality um Fenômeno Artificial é um fenômeno criado pelo homem, que possui existência na Realidade e que simula a estrutura e o comportamento de outros Fenômenos Reais. Eles são emergentes da possibilidade de virtualização de Fenômenos Computáveis e de sua operação em Artefatos Tecnológicos. Exemplo: Computadores com Programas, Robôs, ...
3. Fenômenos Híbridos são fenômenos emergentes dos Fenômenos Artificiais e dos Fenômenos Reais. Exemplo: Cyborg – Híbrido de Homem e Máquina.

Ciência da Computação

Ciência da computação - Wikipédia

Ciência da computação é o estudo dos algoritmos e suas aplicações, bem como das estruturas matemáticas indispensáveis à formulação precisa dos conceitos fundamentais da teoria da computabilidade e da computação aplicada. Desempenha por isso um papel importante na área de ciência da computação a formalização matemática de algoritmos, como forma de representar problemas decidíveis, i.e,. os que são susceptíveis de redução a operações elementares básicas, capazes de serem reproduzidas através de um qualquer dispositivo mecânico/eletrônico capaz de armazenar e manipular dados. Um destes dispositivos é o computador digital, de uso generalizado, nos dias de hoje, pelo custo reduzido dos componentes eletrônicos que formam o seu hardware.

Os estudos oriundos da Ciência da Computação podem ser aplicados em qualquer área do conhecimento humano em que seja possível definir métodos de resolução de problemas baseados em repetições previamente observadas.

"Ciência da computação tem tanto a ver com o computador como a Astronomia com o telescópio, a Biologia com o microscópio, ou a Química com os tubos de ensaio. A Ciência não estuda ferramentas, mas o que fazemos e o que descobrimos com elas." (citação atribuída a Edsger Dijkstra, cientista de computação neerlandês.).

Teoria da Computação

Teoria da computação - Wikipédia

Computação pode ser definida como a solução de um problema ou, formalmente, o cálculo de uma função, através de um algoritmo. A teoria da computação, um subcampo da ciência da computação e matemática, busca determinar quais problemas podem ser computados em um dado modelo de computação. Por milhares de anos,a computação foi feita com lápis e papel, ou giz e quadro, ou mentalmente, às vezes com a ajuda de tabelas.

A teoria da computação teve início nos primeiros anos do século XX, antes da invenção dos modernos computadores eletrônicos. Naquela época, os matemáticos estavam tentando descobrir quais problemas matemáticos poderiam ser resolvidos por um método simples, e quais não poderiam. O primeiro passo estava em definir o significado de um "método simples" para resolver o problema. Em outras palavras, eles precisavam de um modelo formal da computação.

Diversos modelos diferentes da computação foram propostos pelos primeiros pesquisadores. Um modelo, conhecido como Máquina de Turing, propunha a construção de uma máquina universal, capaz de operar com uma sequência de instruções e dados entremeados em uma fita de comprimento infinito; a máquina poderia operar em um ponto da fita de cada vez utilizando um cabeçote de leitura e escrita, executando assim a programação que lhe for passada. Outro modelo se baseia em funções recursivas compostas para operar diretamente sobre os números. Uma abordagem similar é o cálculo lambda. Outra classe de abordagens trabalha com regras gramaticais operando sobre cadeias de caracteres, como é o caso dos cadeias de Markov e dos sistemas de Post.

Todos os formalismos propostos acima são equivalentes em termos de poder computacional -- ou seja, qualquer computação que possa ser realizada com um modelo pode ser realizada com qualquer um dos outros modelos. Ainda em termos teóricos, os modelos propostos são equivalentes aos computadores eletrônicos, desde que não hajam restrições de memória envolvidas. Na verdade, acredita-se que todas as formalizações teoricamente possíveis para o conceito de algoritmo são equivalentes em poder a uma máquina de Turing; esta é a tese de Church-Turing. As questões relativas à possibilidade de realizar certos tipos de computação em determinados tipos de máquina (ou formalismo teórico) são investigadas pela teoria da computabilidade.

A teoria da computação estuda os modelos de computação genéricos, assim como os limites da computação:

1. Quais problemas jamais poderão ser resolvidos por um computador, independente da sua velocidade ou memória? (Ver: Problema da parada, Problema da Correspondência de Post.)
2. Quais problemas podem ser resolvidos por um computador, mas requerem um período tão extenso de tempo para completar a ponto de tornar a solucão impraticável? (Ver: Aritmética de Presburger.)

Em que situações pode ser mais difícil resolver um problema do que verificar cada uma das soluções manualmente? (Ver Classes P e NP).

Em geral, as questões relativas aos requerimentos de tempo ou espaço (memória, em particular) de problemas específicos são investigadas pela teoria da complexidade computacional.

Além dos modelos genéricos de computação, alguns modelos computacionais mais simples são úteis para aplicações mais restritas. Expressões regulares, são por exemplo utilizadas para especificar padrões de cadeias de caracteres, sendo populares em aplicações UNIX e em algumas linguages de programação, como Perl e Python. Outro formalismo matematicamente equivalente às expressões regulares são os autômatos finitos, que são utilizados em desenho de circuitos e e alguns sistemas de resolução de problemas. As gramáticas livres de contexto são utilizadas para especificar a sintaxe das linguagens de programação; um formalismo equivalente, são os autômatos com pilha, ou pushdown automata. As funções recursivas primitivas formam uma subclasse das funções recursivas.

Modelos de computação diferentes podem realizar tarefas distintas. Uma forma de estudar o poder de um modelo computacional é estudar a classe das linguagens formais que o modelo pode gerar; o resultado é a hierarquia de Chomsky das linguagens.

As tabelas abaixo mostram algumas das classes de problemas (ou linguagens, ou gramáticas) que são consideradas em teoria da computabilidade (azul) e em teoria da complexidade (verde).

Se a classe X é um subconjunto propriamente contido em Y, então X é mostrado abaixo de Y, conectados por um linha escura. Se X é um subconjunto, mas não é sabido se os conjuntos são iguais ou não, então a linha que os conecta será mais clara e pontilhada.

Computação Científica - Wikipédia

Computação científica - Wikipédia: "Computação científica
Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Ir para: navegação, pesquisa
Computação científica (ou ciência computacional) é o campo de estudo interessado na construção de modelos matemáticos e técnicas de soluções numéricas utilizando computadores para analisar e resolver problemas científicos e de engenharia. De forma prática, é a aplicação de simulação computacional outras formas de computação para problemas em diversas disciplinas científicas.
O campo é distinto da ciência da computação, o estudo matemático da computação, dos computadores e do processamento de informação. Também é diferente da teoria e experimentação, formas tradicionais de ciência e engenharia. Cientistas e engenheiros desenvolvem programas de computador que modelam sistemas sendo estudados e os executam com diversos conjuntos de parâmetros de entrada. Tipicamente, tais modelos requerem uma grande quantidade de cálculo, e são geralmente executados em supercomputadores ou plataformas de computação distribuída.
A computação científica é atualmente considerada como um terceiro modo da ciência, complementado a experimentação (observação) e a teoria."

Computação

1) Introdução

Computação é uma Mudança de Estado (Comportamento) de um Fenômeno da Realidade capaz de ser descrita ou modelada através de um Algoritmo, ou seja Computação é um Processo da Realidade. Em ourtras palavras computação é o resultado da execução de um algoritmo.

"Computação também pode ser definida como a busca de uma solução para um problema, a partir de entradas (inputs), com a geração de saídas (outputs), através de um algoritmo. É com isto que lida a Teoria da Computação, subcampo da Ciência da Computação e da matemática. Durante milhares de anos, a computação foi executada com caneta e papel, ou com giz e ardósia, ou mentalmente, por vezes com o auxílio de tabelas". [WIKIPEDIA]

Computation is a general term for any type of information processing that can be resented mathematically. This includes phenomena ranging from human thinking to calculations with a more narrow meaning, computation is a process following a well defined model that is understood and can be expressed in an algorithm, protocol, network topology, etc.

2) Computations as a physical phenomenon

A computation can be seen as a purely physical phenomenon occurring inside a closed physical system called a computer. Examples of such physical systems include digital computers, quantum computers, DNA computers, molecular computers, analog computers or wetware computers. This point of view is the one adopted by the branch of theoretical physics called the physics of computation.

An even more drastic point of view is the postulate of digital physics that the evolution of the universe itself is a computation.

Computation is a form of calculation, the procedure of calcultaing; determining something by mathematical or logical methods or problem solving that involves numbers or quantities.

3) Mathematical models of computation

In the theory of computation, mathematical models of computers are defined. A computation is the evolution over discrete time epochs of this model. Typical mathematical models of computers are the following:

1. Turing Machine
2. push-down automaton
3. Finite state automaton
   

Different mathematical models of computers can be classified according to their expressive power, see the Chomsky hierarchy.

4) Classes of computation

Computation can be classified by at least three orthogonal criteria: digital vs analog, sequential vs parallel, batch vs interactive.

In practice, digital computation is often used to simulate natural processes (for example, Evolutionary computation), including those that are more naturally described by analog models of computation (for example, Artificial neural network). In this situation, it is important to distinguish between the mechanism of computation and the simulated model.

5) Referências Bibliográficas:

1. Garey, Michael R., and David S. Johnson: Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness. New York: W. H. Freeman & Co., 1979. Uma referência padrão aos problemas do tipo NP-Completo, uma importante categoria de problemas cuja solução parece requerer um tempo impraticavelmente longo para efetivar sua computação.
2. Hein, James L: Theory of Computation. Sudbury, MA: Jones & Bartlett, 1996. Uma introdução suave ao assunto da Teoria da Computação, apropriado para alunos do segundo ano de um curso de graduação em Ciência da Computação.
3. Hopcroft, John E., and Jeffrey D. Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. Reading, MA: Addison-Wesley, 1979. Uma das referências padrão na área de autômatos finitos e linguagens formais.
4. Taylor, R. Gregory: Models of Computation. New York: Oxford University Press, 1998. Um dos raros textos facilmente legíveis sobre Teoria da Computação, apropriado para alunos de gradução ou mestrado.

Realidade como uma rede

All things are connected. In any specific system those connections may be sparse or plentiful, irrelevant or crucial. We propose that a continuum of connectivity exists, which allows us to treat all conventional specialisms as just special cases of a more general and universal model. This multi-level model, comprising standard operations, can apply to all aspects of our universe, taking into account not only science, but arts, humanities and spirit also - in other words, "Life, the Universe and Everything". We demonstrate how this is possible, and also show how such an approach, within an evolutionary context, can overcome the problems with relativistic truth and value in conventional thought. Intrigued ? Then read on... [Chris Lucas]

"As redes estão em todas as partes. O cérebro é uma rede de células nervosas conectadas por axônios e as próprias células são redes de moléculas ligadas por reações bioquímicas. As sociedades também são redes, constituídas por pessoas unidas por amizades, laços familiares e profissionais. Em uma escala mais ampla, redes alimentares e ecossistemas podem ser representados como redes de espécies. E redes permeiam a tecnologia: a Internet, as redes de energia elétrica e os sistemas de transporte são apenas alguns exemplos. A própria linguagem que usamos para transmitir essas idéias é uma rede, formada por palavras conectadas por padrões sintáticos. Mas, apesar da importância e do alcance das redes, os cientistas nunca compreenderam muito bem suas estruturas e propriedades. De que maneira as interações entre nós defeituosos em uma rede genética complexa resultam em câncer? Como a difusão ocorre tão rapidamente em certos sistemas sociais e de comunicação, causando epidemias de doenças e vírus de computador? Como algumas redes continuam a funcionar, após o colapso da maioria de seus nós?" [Albert- László Barabási]

A Realidade, segundo Capra [Tao da Física], é uma rede de relações onde as próprias relações se manifestam como objetos, interações (estruturas), estados, processos, eventos, sistemas, ...

No novo paradigma a ciência deve conceber a realidade como uma rede de relações. O campo de ação abrange uma teia de relações intrinsecamente dinâmicas, que não lida com verdades exatas.

A Realidade é uma rede interconexa de fenômenos (objetos / relações ou interações) que inclui o observador humano como um componente integrante, onde:

1. a realidade é um todo indivisível, as suas divisões (dimensões, domínios, níveis, aspectos, visões, enfoques, pontos de vista, ...) são criações de seres cognitivos para efeitos de entendimento e manipulação da mesma;


2. quaisquer das partes dessa rede constituem apenas padrões relativamente estáveis;
   de maneira correspondente, os fenômenos reais são entendidos por meio de uma rede de conceitos;


3. nenhuma parte é mais fundamental do que qualquer outra;
   a realidade pode ser entendida a partir de suas partes (reducionismo) ou do todo (holismo), na realidade quando estamos nos referindo a partes ou todo, estamos abstraindo, com o propósito de obter entendimento. Na realidade não existem partes ou todo a realidade é única;


4. os fenômenos da realidade podem ser enfocados como estruturas – dados/informações (enfoque estático ou estrutural) ou como processos (enfoque dinâmico ou comportamental);


5. a realidade deve ser descrita com a inclusão do observador humano no próprio processo de descrição, isto é, a descrição é dependente do observador humano e do processo de conhecimento. O entendimento do processo de conhecimento deve ser incluído explicitamente na descrição dos fenômenos da realidade, a epistemologia é parte integrante de toda teoria científica;


6. a realidade é uma rede de relações e também nossas descrições – conceitos, modelos e teorias – formam uma rede interconexa, representando os fenômenos observados. Nessa rede não existe nada primário ou secundário, nem quaisquer alicerces e tudo ser relaciona com tudo;


7. todos os conceitos, modelos e teorias científicas são limitados e aproximados. Nunca existirá um entendimento completo e definitivo, nem verdades absolutas e sim descrições limitadas e aproximadas da realidade. Nenhum fenômeno isolado da realidade pode ser plenamente explicado, mas podem ser experimentados em nossa limitada totalidade;


8. devemos distinguir, segundo Popper, com alguma clareza a:

• Realidade Real – Realidade Única
• Realidade Mental – Realidade Subjetiva
• Realidade Teórica (Conceitos, Teorias e Modelos) –Realidade Objetiva.

A Realidade pode, então, ser vista como uma rede interconexa de fenômenos (elementos - objetos, entidades / interações - relações, ligações) que inclui o observador humano como um componente integrante, onde:

Os fenômenos reais, representados como elementos de rede onde um elemento de rede pode ser:

1. um nó representando um fenômeno do tipo objeto, ou
2. um arco representando uma ligação (interação entre fenômenos)

Os fenômenos do conhecimento são também fenômenos reais, representados como conceitos em rede onde um conceito (elemento de conhecimento) pode ser:

1. um nó representando um termo ou tipo ou classe
2. um arco representando uma relação ou associação entre conceitos.
   

Um nó da rede pode encapsular uma outra rede.

Essas redes podem ser organizadas em níveis:

Realidade e Conhecimento - Definições Iniciais

No coração da realidade não existe uma resposta e sim uma pergunta - "Porque existe alguma coisa ao invés de nada ?" [John Horgan]

Realidade (do latim 'realitas' significa "coisa") para o senso comum significa "tudo aquilo o que existe". Pode-se, no entanto, ampliar a sua abrangência incluindo o que não é perceptível, acessível ou entendido pela ciência ou pela filosofia.

Realidade também pode ser entendida como a propriedade do que é real.






Sobre a realidade só podemos elaborar hipóteses (opiniões, crenças, mitos, dogmas, teorias, modelos, visões, abordagens, visões do mundo) que são agrupadas em religiões, filosofias, ciências, paradigmas, através de alguma linguagem (textual, gráfica ou sonora), com o propósito de obtermos entendimento (elaborar explicações e realizar previsões) e a partir dessas hipóteses, experimentar a realidade observando e manipulando (utilizando e construindo) os seus fenômenos.

Para começarmos a responder a pergunta sobre o que é a realidade? Podemos dizer que ela é composta de fenômenos (objetos físicos ou estados materiais de objetos físicos) e que o nosso conhecimento é uma representação dessa realidade, podendo ser especializado em conhecimento subjetivo (mundo de estados de consciência, de estados mentais, ou de disposições comportamentais para agir) e conhecimento objetivo (estados objetivos de pensamentos ou hipóteses, conjecturas, teorias, modelos, argumentos).

Nosso conhecimento objetivo, é um conjunto de hipóteses sobre a realidade, que representam o nosso entendimento sobre os seus fenômenos e que utilizamos para experimentar outros fenõmenos dessa própria realidade.

A realidade é um conjunto de fenômenos sobre os quais buscamos entendimento, para podermos existir, sobreviver, conhecer e exercer o poder (competência) sobre os mesmos. Fazemos isso procurando classificá-los segundo suas características, medindo os valores dessas características, enfocando-os segundo os diferentes domínios, dimensões e níveis dessa realidade. A realidade - segundo a abordagem Fenomenalista - é algo que é percebido e abstraído como um conjunto de coisas (fenômenos), onde o que se percebe - na "realidade" - são os estados dos fenômenos que a constituem, tudo o mais são meramente abstrações (conceitos) construídas a partir da observacao desses estados das coisas da realidade (fenômenos).

O cérebro humano capta inúmeras freqüências dimensionais, interpreta-as e, por meio delas, "cria a realidade". Assim sendo, elementos não sujeitos as leis do espaço e do tempo - conceitos que constituem hipóteses - são integrados aos elementos da realidade em nossas mentes.

Hipóteses são construídas sobre os fenômenos da realidade. Uma hipótese pode ser um conceito ou uma regra que correpondem respectivamente a elementos da realidade e as leis da natureza.

As leis da natureza condicionam os elementos da realidade assim como as regras condicionam os conceitos.

Um elemento real pode ser um objeto ou uma interação entre objetos.

Um conceito pode ser uma clase ou uma associação.

Conceitos representam elementos da realidade e podem se relacionar com outros conceitos.

Assim as Noções (Abstrações, Conceitos) de Realidade, Coisas, Estados, Abstrações e Conceitos já são Abstrações - talvez as mais básicas, sem as quais não iremos conseguir obter entendimento sobre a Realidade.

Para que possamos adquirir entendimento sobre o conceito Realidade, devemos abstraí-lo como um conjunto de Fenômenos sobre os quais, também, buscamos entendimento, (Conceitos) com o propósito de podermos prever, manipular e controlar tais Fenômenos.

Os Fenômenos da Realidade podem ser entendidos a partir das Características que lhes atribuímos (Qualificação do Fenômeno) e dos Valores dessas Características correspondentes ao seu Estado quando de sua atribuição (Quantificação).

Links com definições sobre a Realidade:

1. Realidade - Wikipédia


2. Reality - Wikipédia