Então em vez de binariedade é "virtual total bimodalidade"?
Falando de mamíferos placentários, não de peixes, fungos, anêmonas que tenham N graus intermediários de hermafroditismo, mudem de sexo no decorrer da vida, ou tenham milhares de sexos.
Quando a gente fala em "binário" é no sentido de lógica binária, boolena. Onde só existem dois estados discretos para serem atribuídos a uma assertiva: o verdadeiro e o falso.
Nesse tipo de lógica não existem gradações entre o verdadeiro e o falso. Já foram formuladas também lógicas ternárias, quaternárias, etc, mas são todas lógicas discretas nas quais não se consideram que existam infinitos estados intermediários para se passar de um "valor verdade" a outro.
Mas nenhuma destas lógicas é ferramenta suficiente para construir raciocínios que infiram corretamente sobre muitos aspectos da natureza (ou realidade) justamente porque a natureza não é binária. Por isso mesmo o modelo quântico do átomo surpreendeu inicialmente a muitos porque parecia não natural.
Um exemplo de como a lógica binária falha é quando você tenta usar raciocínio binário para construir um sistema que faça diagnósticos de medicina. Um sistema que, por exemplo, examinasse um paciente e concluísse que ele tem cirrose hepática.
Um médico poderia dizer que chegou a esse diagnóstico porque o paciente estava MUITO amarelo, bebia MUITO e bebia já há MUITO tempo. Os advérbios aqui desempenham um papel fundamental no raciocínio do médico, mas não é possível defini-los binariamente para que sejam úteis na construção de um sistema que faça diagnósticos tão bem quanto um ser humano.
Porque se você definir "muito amarelo" a partir de um ponto qualquer em uma escala de amarelo o diagnóstico será na maioria das vezes falho. Seria tão irrealista como classificar pessoas como idosas ou não-idosas tendo como marco divisório exatos 65 anos de vida. Assim é para fins legais, classificatórios, mas nenhum médico faria essa distinção estritamente binária.
De fato um sujeito chamado Loftali Zadeh se deparou com esse problema quando ( se não me engano ) lhe foi solicitado que projetasse um sistema que automatizasse um determinado processo industrial que consistia no cozimento de peças cerâmicas em fornos. Alguma coisa assim, não me lembro bem, mas algo desse tipo foi a inspiração para Zadeh desenvolver a lógica fuzzy, utilizada em muitos sistemas de A.I.
Simplesmente é impossível modelar muitos aspectos da realidade com atribuições binárias (idoso x jovem,
macho x fêmea, são x doente, claro x escuro, etc... ) porque a natureza é não binária. Entre um estado que todos classificariam como X e um que todos classificariam como Y, há sempre infinitos estados intermediários, portanto, em algum ponto, o sistema de classificação falha para determinar se o estado pode ser classificado como X ou Y.
Se examinarmos dois cromossomos Y de dois indivíduos da mesma espécie eles não serão idênticos, mas compartilharão características semelhantes que os definirão como sendo do tipo Y. Mas se você começa a alterar minimamente um cromossomo desses, inicialmente ainda será identificado como Y, e portanto um indivíduo gerado com este cromossomo provavelmente ainda será classificado sem dificuldade como macho. Porém podemos imaginar que alteramos tanto o Y, fizemos tantas modificações, que se tornou claramente um cromossomo X. É possível, de maneira prática, determinar o ponto exato em que deixou de ser Y e se tornou X? É possível determinar o momento exato em que se pode dizer que um dinossauro passou a ser ave?
Pelo raciocínio do Sérgiomgbr não existe essa dificuldade. A natureza é binária e determinou o que é macho e o que é fêmea, o que é dinossauro e o que é galinha. Mas na verdade somos nós que determinamos para a conveniência do nosso intelecto limitado, para organizar o caos do mundo ao redor.
a natureza é binária quando adota o recurso de tornar binário o processo de perpetuação de uma espécie
Se é assim, tente construir um sistema de A.I. usando lógica binária para identificar ( sem nunca cometer erro ) quando qualquer cromossomo deva ser classificado como Y.
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