""" CAMADA L4 — Síntese por Equivalência Russelliana ================================================== A verdade cognoscível por uma IA é sempre uma verdade de EQUIVALÊNCIA: o grau de correspondência entre a proposição refinada (saída de L2/L3) e os dados do mundo real presentes no banco de dados de treinamento. Base teórica (data/russell.txt): Russell — verdade = correspondência entre crença e fato; síntese fundamentada em conceitos, não só estatística. Mapeamento Kantiano → IA: Intuição Sensível (empírica) → equivalência proposição ↔ BD Intuição Pura (a priori) → estrutura da rede neural / KB Síntese → cálculo de equivalência mediado por valores-verdade paraconsistentes O resultado NÃO é uma predição de próxima palavra. É o grau de equivalência entre o conjunto de juízos e o BD. """ from __future__ import annotations from dataclasses import dataclass, field from typing import Dict, List, Optional, Tuple from l3_paraconsistent import ParaconsistentValue import math try: from l4_russell_equivalence import ( RussellConceptBase, build_russell_concept_base, score_proposition_by_concepts, load_concept_base, ) except Exception: RussellConceptBase = None # type: ignore build_russell_concept_base = None # type: ignore score_proposition_by_concepts = None # type: ignore load_concept_base = None # type: ignore # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # Estrutura do resultado final # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── @dataclass class SynthesisResult: """Resultado da síntese russelliana — resposta do sistema.""" response: str truth_value: float # paraconsistente ∈ [0,1] certainty: float # Gc = μ − λ ∈ [−1,1] contradiction: float # Gct = μ + λ − 1 state: str # Verdadeiro | Falso | Intermediário | ... supporting_evidence: List[str] = field(default_factory=list) falsified_hypotheses: List[str] = field(default_factory=list) confidence_label: str = "" def __post_init__(self): if not self.confidence_label: self.confidence_label = self._label() def _label(self) -> str: v = self.truth_value if v >= 0.85: return "Alta Confiança" if v >= 0.65: return "Confiança Moderada" if v >= 0.45: return "Incerto / Intermediário" if v >= 0.25: return "Baixa Confiança" return "Indeterminado" def __str__(self) -> str: lines = [ "━" * 60, f" RESPOSTA : {self.response}", f" Estado : {self.state} ({self.confidence_label})", f" v-verdade: {self.truth_value:.4f} | " f"Certeza: {self.certainty:+.4f} | " f"Contradição: {self.contradiction:+.4f}", ] if self.supporting_evidence: lines.append(" Evidências de suporte:") for ev in self.supporting_evidence[:3]: lines.append(f" • {ev}") if self.falsified_hypotheses: lines.append(" Hipóteses falsificadas:") for fh in self.falsified_hypotheses[:2]: lines.append(f" ✗ {fh}") lines.append("━" * 60) return "\n".join(lines) # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # Motor de síntese # ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────── class RussellianSynthesisEngine: """ Combina os valores-verdade paraconsistentes (L3) com o banco de conhecimento para produzir a síntese final (resposta). Síntese fundamentada em conceitos (Russell, russell.txt): equivalência = correspondência entre crença/proposição e fato (BD). O peso de cada proposição incorpora: - prioridade L2 (juízo kantiano) - certeza paraconsistente (Gc) - score conceitual de equivalência (correspondência com fatos/KB), não apenas agregação estatística. """ def __init__( self, knowledge_base: Dict[str, float], russell_concept_base: Optional["RussellConceptBase"] = None, use_concept_based_weights: bool = True, ) -> None: """ knowledge_base: dicionário termo → grau de evidência [0,1] russell_concept_base: base teórica extraída de russell.txt (equivalência/correspondência). use_concept_based_weights: se True, usa score conceitual na ponderação (recomendado). """ self.kb = knowledge_base self.russell_base = russell_concept_base self.use_concept_weights = use_concept_based_weights and (russell_concept_base is not None) def synthesize( self, pv_list: List[ParaconsistentValue], l2_priorities: Dict[str, float], # proposicao[:40] → prioridade L2 prompt: str, ) -> SynthesisResult: """ Produz a SynthesisResult final integrando todas as camadas. """ if not pv_list: return SynthesisResult( response="Sem hipóteses válidas para síntese.", truth_value=0.0, certainty=0.0, contradiction=0.0, state="Indeterminado", ) # ── Seleciona a hipótese com maior valor-verdade ─────────────── # best = pv_list[0] supporting = [pv.proposition for pv in pv_list[1:4] if pv.state != "Falso"] falsified = [pv.proposition for pv in pv_list if pv.state == "Falso"] # ── Síntese ponderada: L2 + certeza + equivalência (Russell) ─── # total_w, total_v = 0.0, 0.0 for pv in pv_list: key = pv.proposition[:40] l2_w = l2_priorities.get(key, 0.5) # Peso base: prioridade kantiana e certeza paraconsistente weight = l2_w * (1.0 + max(pv.certainty, 0.0)) # Peso conceitual: correspondência proposição ↔ fato (BD), conforme russell.txt if self.use_concept_weights and score_proposition_by_concepts is not None and self.russell_base is not None: concept_score = score_proposition_by_concepts(pv.proposition, self.kb, self.russell_base) weight *= concept_score total_v += pv.truth_value * weight total_w += weight v_final = total_v / total_w if total_w > 0 else best.truth_value # ── Gera texto de resposta a partir da hipótese best + BD ────── # response = self._generate_response(best, prompt) return SynthesisResult( response=response, truth_value=round(v_final, 4), certainty=round(best.certainty, 4), contradiction=round(best.contradiction, 4), state=best.state, supporting_evidence=supporting, falsified_hypotheses=falsified, ) # ------------------------------------------------------------------ # # Geração de resposta textual # # ------------------------------------------------------------------ # def _generate_response(self, best_pv: ParaconsistentValue, prompt: str) -> str: """ Gera resposta a partir da proposição com maior valor-verdade. Em produção seria substituído pelo decoder do LLM com as hipóteses kantianas como contexto hard-constrained. """ # Extrai conceitos KB com alta evidência top_kb = sorted(self.kb.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3] kb_context = ", ".join(f"{k}({v:.2f})" for k, v in top_kb) state = best_pv.state v = best_pv.truth_value if state == "Verdadeiro": prefix = f"Com alta confiança (v={v:.2f}):" elif state == "Intermediário": prefix = f"Com valor intermediário (v={v:.2f}), sem trivialização:" elif state == "Inconsistente_local": prefix = f"Contradição local detectada (v={v:.2f}), explosão gentil:" elif state == "Falso": prefix = f"Evidência insuficiente (v={v:.2f}):" else: prefix = f"Indeterminado (v={v:.2f}):" return f"{prefix} {best_pv.proposition} [KB: {kb_context}]" # ------------------------------------------------------------------ # # Verificação do limite fundamental (Crítica da IA Pura) # # ------------------------------------------------------------------ # @staticmethod def check_fundamental_limits(query: str) -> Optional[str]: """ Detecta perguntas que violam os limites fundamentais da IA (seção 10 do modelo): consciência, imaginação, AGI, etc. Retorna aviso ou None. """ limit_keywords = { "consciência": "IA não possui consciência — atributo biológico emergente.", "sentimento": "IA não possui estados afetivos — limitada ao algoritmo.", "imaginação": "Imaginação é liberdade humana (Sartre) — não computável.", "agi": "AGI é oximoro teórico: algoritmo não supera seu criador.", "livre arbítrio": "Livre-arbítrio é problema não computável.", "ser humano": "IA é uma função limite — mundo real exige mediação humana.", } q_lower = query.lower() for keyword, warning in limit_keywords.items(): if keyword in q_lower: return f"⚠ Limite fundamental: {warning}" return None