Discriminações condicionais sem conseqüências diferenciais em crianças: efeitos da história de treino precoce de simetria

O presente estudo avaliou a formação de classes de estímulos através de um treino de duas discriminações condicionais (AB e AC) com pareamento consistente modelo-comparação correta, sem conseqüências diferenciais imediatas e fading, aplicando-se testes de simetria e de equivalência após cada bloco de treino. Participaram quatro crianças do pré-escolar que foram expostas ao procedimento de ensino, em duas etapas: na Etapa 1, com estímulos usuais e na Etapa 2 com estímulos não usuais Para cada modelo, três estímulos de comparação foram apresentados simultaneamente. Cada modelo foi emparelhado consistentemente, com os estímulos de comparação, sendo que o estímulo de comparação correto e o modelo apareceram em fading ao longo do treino. Relações simétricas foram demonstradas com dois participantes na Etapa 1, mas não ocorreram relações emergentes na Etapa 2. Dois participantes transferiram o desempenho obtido de uma etapa para outra com o treino discriminativo, como uma espécie de learning set arbitrário. Os resultados indicam que a sequência de treino com estímulos usuais e não usuais e a natureza dos estímulos na Etapa 1 foram variáveis relevantes.

Tranferência de aprendizagem no uso de ferramentas por macacos-prego (Cebus cf. apella)

Estudiosos questionam se a proficiência de macacos-prego (Cebus spp.) no uso de objetos como ferramentas, seria fruto de descobertas arbitrárias decorrentes dos frequentes comportamentos exploratórios desses primatas ou se seria devida à compreensão da função das ferramentas. Considerando que tais animais são capazes de modificar, transportar e fabricar ferramentas é possível propor que algum nível de compreensão esteja envolvido, ainda que não seja desvinculado de sua história de vida e sim construído a partir de uma série de interações com situações relevantes para a aquisição de um repertório generalizado de uso de ferramentas. A fim de investigar tal proposta foi realizada uma série de experimentos com dois grupos de macacos-prego (Cebus cf. apella) em que foi manipulada a história experimental desses animais. Todos os sujeitos passaram por repetidas exposições a um problema em que deveriam encaixar seis blocos de brinquedo para construir uma torre, usá-la para ter acesso a uma vareta distante, com essa vareta chegar a uma segunda vareta e encaixá-las formando uma haste longa o suficiente para permitir a recolha de pelotas de alimento em um equipamento. Enquanto dois sujeitos foram repetidamente expostos ao referido problema sem receber nenhum treino adicional, outros dois sujeitos tiveram uma rica história experimental construída, passando pelo treino em tarefas indiretamente relacionadas ao problema final entre as reapresentações do mesmo. Os sujeitos do primeiro grupo não foram capazes de resolver o problema, ao passo que os do segundo grupo o fizeram, ainda que não tenham sido diretamente treinados a isso. Concluiu-se que uma história relevante é fundamental para a chamada compreensão da solução de um problema e que essa compreensão ou insight são processos comportamentais adaptativos, em que habilidades aprendidas em um contexto específicosão transferidas para novos contextos a partir de processos básicos como a Generalização de Estímulos, a Generalização Funcional e o Learning Set.

Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta

Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.