O suicídio em Freud

Este trabalho é um estudo teórico sobre o suicídio em uma perspectiva psicanalítica. O que se pretendeu foi elaborar uma visão compreensiva das motivações inconscientes presentes nos processos autodestrutivos através da retomada das observações que a este respeito estão contidas na obra de Sigmund Freud, correlacionando-as com uma ordenação de suas ideias seu pensamento em termos do desenvolvimento de Inicialmente, Freud faz apenas algumas observações esparsas sobre o suicídio, e suas contribuições posteriores repousam basicamente sobre a concepção de que os impulsos autodestrutivos revelam o sentimento de culpabilidade e a necessidade de autopunição decorrente do ódio inconsciente dirigido a pessoas queridas e do desejo, também inconsciente, de que elas morram. Com a introdução dos conceitos de narcisismo, identificação primária e ideal do ego, Freud amplia seus recursos teóricos identificando a melancolia com a autodestruição. A seguir, investiga-se o aparecimento do conceito de pulsão de morte e as modificações que este conceito acarretou na teoria do suicídio. Examina-se, ainda, a compulsão à repetição, a nova concepção de pulsão como expressão da natureza conservadora dos seres vivos, a fusão pulsional e o problema econômico do masoquismo. A extrema complexidade do fenômeno nos faz concluir que, apesar das contribuições metapsicológicas que nos permitem, à luz da psicanálise, compreender a natureza inconsciente da autodestruição não se pode prescindir, no estudo de casos individuais, de uma perspectiva que leve em conta a singularidade das motivações que contribuem para a tessitura múltipla da rede de fatores que impulsionam a busca da própria morte. A história individual, o contexto sócio-cultural, e a visão que tem do suicídio a sociedade, contribuem para a trama singular, específica e acessível à análise dos atos destrutivos.

KittyCat: a cognitive model of structure-form discovery

Cognition is a core subject to understand how humans think and behave. In that sense, it is clear that Cognition is a great ally to Management, as the later deals with people and is very interested in how they behave, think, and make decisions. However, even though Cognition shows great promise as a field, there are still many topics to be explored and learned in this fairly new area. Kemp & Tenembaum (2008) tried to a model graph-structure problem in which, given a dataset, the best underlying structure and form would emerge from said dataset by using bayesian probabilistic inferences. This work is very interesting because it addresses a key cognition problem: learning. According to the authors, analogous insights and discoveries, understanding the relationships of elements and how they are organized, play a very important part in cognitive development. That is, this are very basic phenomena that allow learning. Human beings minds do not function as computer that uses bayesian probabilistic inferences. People seem to think differently. Thus, we present a cognitively inspired method, KittyCat, based on FARG computer models (like Copycat and Numbo), to solve the proposed problem of discovery the underlying structural-form of a dataset.