Pessoal,

Há poucos dias, fiquei sabendo de uma conexão muito interessante entre
lógica, categoria e raciocínio sobre Inteligência Artificial.

Achei tão fascinante que gostaria de compartilhar com vocês. Está no artigo

“An Enriched Category Theory of Language: From Syntax to Semantics”
Tai-Danae Bradley¹ · John Terilla² · Yiannis Vlassopoulos
La Matematica (2022) 1:551–580
https://doi.org/10.1007/s44007-022-00021-2

https://arxiv.org/abs/2106.07890

Thomas Seiller, do CNRS (Paris Nord), falou sobre isso aqui no Keck
Center da Chapman no dia 24.

Em resumo:

Grandes Modelos de Linguagem (LLM), como sabemos, geram textos em
linguagem natural a partir de qualquer entrada. O artigo propõe uma
estrutura matemática para passar de distribuições de probabilidade
sobre textos, como as que são aprendidas pelos modelos de linguagem
atuais, para uma categoria muito mais rica que contenha informações
semânticas.

Os objetos dessa categoria são expressões linguísticas, e os morfismos
são probabilidades condicionais de que uma expressão seja uma extensão
de outra. Usando o Lema de Yoneda, eles passam para a categoria
enriquecida de pre-sheaves (pre-feixes). Essa abordagem gera uma
categoria semântica, que inclui  operações lógicas que permitem
extensão para conceitos semânticos mais elaborados.

O belo disso é que explica o que chamamos de "semântica" nos LLM (GPT
e agora DeepSeek), e isso, às vezes  surpreende. Pelo menos a mim, me
surpreende, embora eu saiba que é um conjunto de algoritmos envolvendo
álgebra linear, probabilidades condicionais e cálculo 1. Parece
impossível gerar semântica a partir disso…

Abraços.

 Walter


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 Walter Carnielli
CLE and Department of Philosophy
University of Campinas –UNICAMP, Brazil

Chapman University, Orange, CA, USA

AI2- Advanced Institute for Artificial Intelligence
Blog https://waltercarnielli.com/

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