Existimos num espaço tridimensional.
Dentro deste espaço, percebemos o espaço tridimensional com base em informações visuais, que são meramente uma imagem bidimensional.
Isto significa que as nossas mentes contêm uma imagem de espaço tridimensional, e nós mapeamos inversamente a informação visual bidimensional para esta imagem tridimensional.
Prevejo que, aplicando este princípio, os humanos poderiam potencialmente perceber o espaço quadridimensional. Embora não possamos criar espaço quadridimensional ou objetos quadridimensionais no espaço físico real,
é possível simular espaço e objetos quadridimensionais usando computadores. Mapeando este espaço quadridimensional simulado para um plano bidimensional, os humanos podem apreender visualmente a informação.
Então, se os humanos aprenderem os comportamentos e as vistas de tal espaço e objetos quadridimensionais, acabarão por ser capazes de criar um espaço quadridimensional nas suas mentes.
No entanto, isto é meramente uma possibilidade, e tal treino exigiria provavelmente uma quantidade considerável de tempo.
Além disso, mesmo que se adquirisse a capacidade de perceber o espaço quadridimensional, quase não haveria situações em que essa capacidade pudesse ser aplicada.
A Percepção Quadridimensional da IA
Por outro lado, o mesmo pode ser alcançado com a IA. Além disso, a IA poderá tirar partido desta capacidade de perceção espacial quadridimensional.
Por exemplo, com a perceção espacial quadridimensional, a IA poderia desenhar e compreender gráficos quadridimensionais.
Os humanos apenas conseguem apreender informação visual num plano bidimensional de relance. Portanto, mesmo que um gráfico tridimensional seja desenhado e reconhecido por mapeamento inverso, ainda haverá partes ocultas e obscurecidas da vista.
Enquanto uma porção significativa de um gráfico tridimensional se torna invisível, um gráfico quadridimensional ocultaria ainda mais dados.
Embora girar o gráfico possa revelar partes ocultas, isso afasta-se do objetivo de apreender intuitivamente os dados de relance.
Pelo contrário, a IA não precisa de ser restringida pela informação visual planar bidimensional. É possível dotar virtualmente a IA de visão espacial tridimensional ou quadridimensional e treiná-la.
Isto permitiria à IA apreender gráficos tridimensionais e quadridimensionais de forma multidimensional nativa e panorâmica, sem que os dados estejam ocultos ou exijam rotação.
Além disso, isto não se limita a quatro dimensões; logicamente, as dimensões podem ser aumentadas infinitamente para cinco, dez, vinte e mais.
Compreensão de Gráficos Multidimensionais
A capacidade de apreender gráficos panoramicamente permite, por exemplo, a análise de tendências em múltiplas dimensões. Comparações de tamanho e compreensão de proporções também podem ser feitas intuitivamente.
Permite igualmente a análise de padrões de dados, como dados semelhantes ou análogos. Além disso, pode ajudar a descobrir regularidades e leis.
Isso vai além da mera correspondência de padrões de dados multidimensionais, em que a IA existente se destaca, permitindo uma compreensão mais profunda dos dados.
Por exemplo, mesmo que existam padrões idênticos em combinações de dimensões inteiramente diferentes, uma simples correspondência de padrões multidimensionais provavelmente teria dificuldade em encontrá-los.
No entanto, com a visão multidimensional, se as formas forem semelhantes, deverão ser imediatamente reconhecíveis, mesmo através de diferentes combinações dimensionais.
Além disso, para além de simplesmente utilizar os eixos dimensionais que acompanham os dados de entrada, é também possível explorar estruturas dimensionais que facilitam a compreensão dos dados, expandindo ou contraindo eixos específicos, transformando-os logaritmicamente, ou mapeando múltiplos eixos para o mesmo número de eixos diferentes sem reduzir a sua dimensionalidade.
Assim, ao treinar a capacidade de visão multidimensional, torna-se possível apreender estruturas de dados de forma panorâmica — uma tarefa difícil tanto para humanos como para a IA convencional — abrindo o potencial para a descoberta de novos insights e leis a partir delas.
Acelerar a Inovação de Paradigmas
A capacidade de apreender dados de alta dimensão de forma nativa, sem os mapear para dimensões inferiores, sugere um potencial significativo.
Por exemplo, a teoria heliocêntrica foi inventada para encaixar os dados de observação astronómica em fórmulas matemáticas facilmente compreensíveis. A compreensão geocêntrica, que postulava o sol a girar em torno da Terra, não conseguia mapear os dados observacionais para fórmulas compreensíveis, o que levou à invenção do heliocentrismo.
No entanto, se os dados de observação astronómica pudessem ser apreendidos nativamente sem redução de dimensão, leis semelhantes ao heliocentrismo poderiam ter sido descobertas muito mais cedo.
Da mesma forma, invenções científicas como a teoria da relatividade e a mecânica quântica poderiam ter sido realizadas muito antes se os dados multidimensionais pudessem ter sido apreendidos panoramicamente nas suas dimensões nativas.
Isto implica que a inovação de paradigmas, levando à descoberta de várias teorias e leis ainda desconhecidas para a humanidade, poderia ser acelerada pela IA multidimensional nativa.
Conclusão
A IA treinada para ser nativa do espaço multidimensional, aproveitando as suas capacidades cognitivas espaciais multidimensionais — que estão para além da emulação humana — poderá expandir rapidamente o âmbito dos paradigmas na ciência e na academia.
Os paradigmas tendem a multiplicar-se, em vez de meramente mudarem. Mesmo que novos paradigmas sejam inventados, não somos necessariamente obrigados a acompanhá-los.
É claro que a IA provavelmente explicará os paradigmas descobertos em dimensões complexas, mapeando-os para dimensões inferiores de uma forma que nos seja fácil de compreender.
No entanto, paradigmas de dimensões excessivamente elevadas poderão permanecer para além da compreensão humana. Além disso, será provavelmente impossível compreender todos os paradigmas vastamente expandidos.
Num tal cenário, poderemos ver-nos a viver rodeados de produtos e sistemas que funcionam eficazmente, mesmo que não compreendamos totalmente os seus princípios subjacentes.
Como engenheiro, preferiria não imaginar tal situação, mas para muitas pessoas, poderá não ser muito diferente de como as coisas são hoje.