Orientadora: Maria Eunice Quilici Gonzalez / Banca: Mariana Cláudia Broens / Banca: Ivo Assad Ibri / Resumo: O objetivo deste trabalho é analisar o problema da identidade pessoal em uma perspectiva filosófico-interdisciplinar. O problema da identidade pessoal consiste na dificuldade de se estabelecer critérios que possibilitem (ou não) a identificação de características constantes de um indivíduo, como sendo o mesmo, apesar das inúmeras mudanças a que é suscetível ao longo da vida. Analisaremos o problema da identidade pessoal empregando recursos da filosofia da mente, da Teoria dos Sistemas Complexos (TSC) e da filosofia da informação, os quais sustentam o eixo interdisciplinar de nossa pesquisa. Na perspectiva da TSC, ênfase é dada ao modo pelo qual as partes de um sistema interagem entre si em diferentes escalas. Os conceitos de auto-organização, emergência e de complexidade, centrais à TSC, servirão como recursos de investigação do problema da identidade pessoal. Analisaremos, como um estudo de caso, possíveis implicações de modificações corporais concebidas pelos defensores do projeto transhumanista de aprimoramento humano radical. Com a análise dos pressupostos filosóficos subjacentes ao projeto transhumanista, pretendemos ilustrar aspectos da pesquisa filosófico-interdisciplinar na investigação do problema da identidade pessoal. / Abstract: The aim of this work is to investigate the problem of personal identity from a philosophicalinterdisciplinary perspective. The problem of personal identity concerns the difficulty of establishing criteria that allows (or not) the identification of constant characteristics of an individual that remains the same despite the many changes that occur throughout his/her life. We will address this problem by employing resources available from the areas of Philosophy of Mind, Complex Systems Theory (CST), and Philosophy of Information (this emphasizes the interdisciplinary nature of the proposed research). From the perspective of CST, emphasis is given to the ways in which different parts of a system interact with each other at various levels. The concepts of self-organization, emergence, and complexity, which are central to CST, can be of assistance in the investigation the problem of personal identity. We will analyze, as a case study, possible implications of bodily modifications conceived by proponents of the transhumanist project of radical human enhancement.Using an analysis of the philosophical criteria on which the transhumanist project is founded, we intend to illustrate ways in which aspects of philosophical and interdisciplinary research can be used to investigate the problem of personal identity / Mestre

Orientadora: Maria Eunice Quilici Gonzalez / Co-orientadora: Mariana Matulovic da Silva Rodrigueiro / Banca: Antônio Sérgio da Costa Nunes / Banca: Alfredo Pereira Júnior / Resumo: A presente dissertação intitulada "Informação, ação e relações colaborativas: uma perspectiva filosófica da complexidade" tem por objetivo realizar um estudo de hipóteses do paradigma da complexidade envolvendo a comunicação entre seres humanos. O problema central que direciona a presente reflexão pode ser assim enunciado: Qual é o papel dos padrões informacionais na ação colaborativa dos seres humanos, concebidos como sistemas complexos? Esse problema será inicialmente analisado a partir da hipótese elaborada por Bateson, segundo a qual relações de dependência se estabelecem entre seres vivos, criando vínculos específicos e dinâmicos entre eles quando há reciprocidade em suas relações. Recorremos também às hipóteses formuladas por Weaver em 1948 sobre a natureza de problemas característicos do domínio da complexidade. O presente trabalho está organizado em três capítulos. No primeiro, investigamos aspectos da Teoria dos Sistemas Complexos que nos auxiliam a analisar o conceito de Informação, com ênfase na noção de Padrões Informacionais. No capítulo 2, investigamos a Virada Naturalista na filosofia e a importância da experiência para a filosofia, que passou a ganhar espaço com essa Virada, proporcionada pela revolução iniciada por Darwin na biologia. As noções de Padrões Informacionais e de Duplo-Vínculo são apresentadas no capítulo 2, que tem como ponto fundamental o estudo da relação comunicativa entre seres vivos. No capítulo 3, analisamos hipóteses de teorias que explici... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This dissertation, entitled "Information, action and collaborative relationships: a philosophical perspective of complexity" aims to conduct a study of hypotheses of the complexity paradigm involving communication between humans. The central problem that directs this reflection can be so stated: What is the role of informational patterns in the collaborative action of human beings, conceived as complex systems? This problem will be initially analyzed from the hypothesis elaborated by Bateson, according to which dependency relationships are established between living beings, creating specific and dynamic links between them when there is reciprocity in their relationships. We also investigate the assumptions made by Weaver in 1948 about the nature of problems dealing with complexity. This dissertation is organized into three chapters. In the first one, we investigated aspects of the Theory of Complex Systems that help us to analyze the concept of Information, emphasizing the notion of Informational Patterns. In chapter 2, we investigate the Naturalistic Turn in philosophy and the importance of experience to philosophy, which went on to gain space with this Turn, provided by the revolution initiated by Darwin in biology. The notions of Informational Patterns and Double-Bind are presented in the chapter 2 that presents the result of a study of the communicative relationship between living beings. In chapter 3, we analyze assumptions of theories that explain relations of friendship and virtual friendship between people, focusing on the study of collaborative relationships offered by the establishment of informational patterns. / Mestre

Orientadora: Mariana Claudia Broens / Banca: Mariana Matulovic da Silva / Banca: Marco Antonio Caron Ruffino / Resumo: O presente trabalho tem por objetivo analisar e problematizar teses internalistas/representacionistas presentes no projeto de modelagem mecânica da mente proposta pela Ciência Cognitiva focada em um aspecto simbólico representacionista dos processos mentais. Tais teses consideram que o comportamento inteligente tem como fundamento o conhecimento proposicional originário de representações mentais. Filósofos e cientistas cognitivos contemporâneos (Dreyfus, 1975, 1993; Searle, 1980, 1987; Brooks, 1990, 1991a, 1991b, 2002; Clark, 1997, 1999, 2003, 2008; Chemero 2007, 2009, 2012; Shapiro, 2014) têm uma visão crítica a respeito da proposta tradicional na Inteligência Artificial que segue um paradigma internalista, pois não explica satisfatoriamente muitos processos cognitivos referentes ao desenvolvimento de habilidades relacionadas a performances inteligentes, especialmente as que envolvem processos auto-organizados (Debrun, 2009; Bresciani; D'Ottaviano, 2000) em ambientes não controlados. Nesse sentido, Brooks (1990, 1991a, 1991b, 2002) argumenta à favor de um paradigma de modelagem que seja incremental, considerando a inteligência enquanto um conjunto de habilidades desenvolvidas a partir de interações agente-mundo em ambientes não controlados. Sugerimos, com Ryle (1949), que habilidades e performances inteligentes são adquiridas e desenvolvidas a partir de disposições que se efetivam/atualizam no plano da ação. Procuramos investigar quais seriam os requisitos a serem atendidos por modelos que pretendam instanciar habilidades ou performances inteligentes e analisar se os modelos da nova robótica propostos por Brooks atendem tais requisitos. / Abstract: This project aims to analyze and discuss internalist/representationalist theses present in the project of mechanical modeling of the mind proposed by Cognitive Science that focalize a symbolic and representacionalist aspect of the mental processes. Such theories consider that intelligent behavior is grounded on propositional knowledge created by mental representations. Contemporary philosophers and cognitive scientists (Dreyfus, 1972, 1993, Searle, 1980, 1987, Brooks,1990, 1991, 2002, Clark, 1997, 1999, 2003, 2008; Chemero 2007, 2009, 2012) have a critical view about what is proposed in the traditional Artificial Intelligence that follows a internalist paradigm because doesn't explain sufficiently many cognitive processes related to the development of skills related to smart performances, especially those involving self-organized processes (Debrun, 1996; Bresciani; D'Ottaviano, 2000) in uncontrolled environments. In this sense, Brooks (1990, 1991, 2002) argues in favor of a modeling paradigm that is incremental that takes into consideration intelligence as a set of skills developed from agent-world interactions in uncontrolled environments. We suggest, with Ryle (1949), that skills and intelligent performances are acquired and developed from dispositions that become effective/updated in the plan of action. We will try to investigate the necessary requirements to be met by models that wish to instantiate skills or intelligent performances and analyze if the models proposed by the new robotic Brooks meet such requirements. / Mestre

Orientador: Lauro F. B. Silveira / Banca: Lucrecia D'Alessio Ferrara / Banca: Mariana C. Broens / Resumo: A vida do homem inserido em seu meio ambiente, que (nesse trabalho) é a cidade faz sua atuação dependendo de sua consciência do mundo.As cidades são sistemas dinâmicos onde se pode constatar indícios de auto-organização. O paradigma da auto-organização nos sistemas dinâmicos é desenvolvido nas Ciências Cognitivas, com paralelos na física, biologia, sociologia. A auto-organização nos sistemas dinâmicos caracteriza-se como um processo criativo no qual a estrutura anterior é transformada. Os processos emergentes numa nova forma caracterizam a criação, assim como a formação de interpretantes peirceanos. A semiótica peirceana, fazendo parte de sua extensa "arquitetura metafísica", trata da formação de interpretantes numa forma anterior e mais abrangente que a concepções dos processos de auto-organização e emergência A criatividade pode ser constatada na significação de um processo informacional que relaciona signos produzindo crenças. No contínuo da formação de hábitos visto através da semiótica, através da relação interpretante, signo e objeto constatamos um processo evolutivo e criativo que possibilita a mudança de crenças e conseqüente transformação de hábitos. Um entendimento possível da cidade é caracteriza-la enquanto um sistema dinâmico auto-organizado na qual ocorre a transformação da relação entre seus elementos, num processo sígnico criativo e evolutivo, onde existe a possibilidade de continuidade da vida. / Abstract: Life of man integrated into his environment, which (in this work) is the town, makes his action to depend on his awareness of the world. Towns are dynamic systems where self-organization signs may be found out. In the dynamic systems self-organization paradigm is developed in the cognitive sciences, with parallels in physics, biology and sociology.In the dynamic systems self-organization is characterized as a creative process in which the previous structure is transformed. Emerging processes in a new shape characterize creation just as peircean interpretants constitution. Peircean semiotics, as part of his large "metaphysical architecture" deals with interpretants construction in a previous and more comprehensive way than concepts of self-organization and emergence processes. Creativity may be found out in the significance of an informational process which relates signs resulting in beliefs.In the continuum of habits shaping seen through semiotics, by means of interpretant, sign and object relationship, an evolutionary and creative process is found out, which may cause changes in beliefs and therefore in habits.A possible way to understand a town is to characterize it as a self-organized dynamic system in which change of relationship among its elements occurs, within a signic process that is creative and evolutionary, where possibility of continuity of life exists. / Mestre

Resumo: O Ciberespaço é uma teia colossal, um dispositivo de comunicação que associa características múltiplas e opostas. Ao desenvolver-se de forma espontânea, o Ciberespaço começa então a orientar-se para a comunicação. Não faltam hoje inúmeras comunidades de comunicação. Neste sentido, objetivamos com esta pesquisa, analisar a dinâmica da sociocomunicação, transferência e fluxo de informações de comunidades virtuais tomadas como sistemas sociais auto-organizados, no Ciberespaço. Através de incursões na literatura, fizemos uma análise teórica-descritiva do conceito de sociocomunicação e discutimos em que medida ele pode ser aplicado diante das inter-relações que emergem entre os indivíduos pertencentes às comunidades virtuais. Concluímos que, o Ciberespaço, assim definido, configura-se como um locus de extrema complexidade e difícil compreensão. A sua heterogeneidade é notória quando se percebe o grande número de ambientes de sociabilidade existentes, no interior dos quais se estabelecem as mais diversas e variadas formas de interação, tanto entre Homens, quanto entre Homens e máquinas e, inclusive, entre máquinas. Trata-se de um novo tipo de organização sociotécnica que facilita a mobilidade no e do conhecimento, as trocas de saberes, a construção coletiva do sentido, em que a identidade sofre uma expansão do eu baseada na diluição da corporeidade, ou seja, o que se perde em corpo ganha-se em rapidez e capacidade de disseminar o eu no espaço-tempo. Assiste-se, assim, a uma aceleração do metabolismo social. / Abstract: The Cyberspace is a colossal tissue, a communication device that associates multiple and opposed characteristics. When developing in a spontaneous way, the Cyberspace begins then to guide for the communication. Don't lack countless communication communities today. In this sense, we objectified with this research, to analyze the dynamics of the social communication, transfer and flow of information in virtual communities, took as self-organized social systems, in the Cyberspace. Through incursions in the literature, we made a theoreticaldescriptive analysis of the social communication concept and we discussed in what measure could be applied to the interrelations that emerge among the individuals belonging to the virtual communities. We conclude that, the Cyberspace, thus defined, is configured as one locus of extreme complexity and difficult understanding. Its heterogeneous is well-known when the great existing environment number is perceived of sociability, in the interior of which if they establish most diverse and varied interaction forms, as much between Men, how much between Men and machines and, also, between machines. One is about a new type of social technique organization that facilitates the mobility in and of the knowledge, the exchanges to know, the collective construction of the direction, where the identity suffers an expansion from based self in the dilution the body, or either, what it is lost in body gains in rapidity and capacity to spread self in the space-time. It is attended, thus, to an acceleration of the social metabolism. / Orientador: Silvana Aparecida Borsetti Gregório Vidotti / Coorientador: Fátima Cabral / Banca: José Augusto Chaves Guimarães / Banca: Oswaldo Francisco de Almeida Júnior / Mestre

Orientador: Mariana Cláudia Broens / Banca: Alfredo Pereira Júnior / Banca: Gustavo Maia Souza / Resumo: Este trabalho tem por objetivo investigar alguns pressupostos e implicações filosóficas da noção cartesiana de corpo e contrapor esta concepção ao entendimento de que o corpo dos organismos é uma estrutura biológica com capacidades cognitivas que se atualiza evolutivamente de modo auto-organizado. Apoiados na teoria de sistemas complexos, tal como proposto por Souza (2000, 2004, 2007), Souza e Daminelli (2008), Guimarães (2000, 2004), Pereira Júnior (2004), caracterizamos o corpo como instância auto-organizada que se atualiza nas relações com o meio e entre suas estruturas constituintes. Defendemos também a hipótese, apoiados em Haselager (2004, 2007, Gonzalez (2004) e Broens (2004, 2007), que a estrutura corpórea, em contraste com os postulados dualistas - mais proeminente o cartesiano -, corresponde à atualização de padrões disposicionais cuja interação com o meio é de importância central para a cognição. Assim, entendemos que o corpo não pode ser reduzido a uma substância extensa sem nenhum papel cognitivo, como entendiam Descartes e muitos dualistas, ou, como parecem pressupor alguns cognitivistas tradicionais, a desempenhar, quando muito, um papel cognitivo secundário. Procuraremos ressaltar que, adotada uma perspectiva evolucionária, (1) o corpo deve ser entendido simultaneamente como produto e produtor de processos cognitivos na dinâmica auto-organizativa própria da vida e (2) a adoção desta perspectiva têm implicações importantes para a Filosofia da Mente / Abstract: This work aims at inquiring into some of the philosophical assumptions and implications of the Cartesian concept of body, seeking to contrast such view to the understanding that the body of organisms is a biological structure with cognitive capacities actualizing itself in an evolutive self-organized way. We rely on the theories of complex systems, such as those argued for by Souza (2000, 2004, 2007), Souza and Daminelli (2008), Guimarães (2000, 2004), Pereira Júnior (2004), and we seek to identify the body as a self-organized instance actualizing itself in the relations with the environment and in between its constitutive structures. Based on the works of Haselager (2004, 2007), Gonzales (2004) and Broens (2004, 2007), and in contrast to dualistic assumptions, mainly of a Cartesian character, we also defend the hypothesis that corporal structure corresponds to the actualization of dispositional patterns, of which the interaction with the environment is chiefly significant to cognition. So, we understand that the body cannot be reduced to a mere bundle of matter and made to occupy a secondary role, as traditional cognitivists defend. Our account acquires consistency when the body is seen as a source of knowledge grounded on a fluid and continuous evolutive history, being not only a mere result reached from logical processes coordinated by knowledge representations, as Haselager points out (2004). We stress the central role of the body in processes of acquisition of knowledge. Finally, we conclude that the body cannot be resumed to an extended substance with no cognitive role at all, as Descartes and many other dualistic thinkers assumed; or, as many traditional cognitivists seem to assume, that it has only a secondary role in cognition. We seek to reinforce that once an evolutive standpoint is taken, (1) the body must be understood at the same time both as producer ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientadora: Mariana Claudia Broens / Co-orientadora: Maria Eunice Quilici Gonzalez / Resumo: O objetivo deste trabalho é analisar o processo de ampliação do estatuto moral dos animais não-humanos a partir de diferentes perspectivas teóricas. Para isso, examinamos primeiramente concepções filosóficas contemporâneas sobre a relação animais humanos/animais não-humanos de Luc Ferry, para quem a cultura afasta os seres humanos dos demais animais, e de Michael Pollan, para quem se estabeleceu uma relação simbiótica entre animais humanos e não-humanos. Em seguida, analisamos diferentes concepções do estatuto moral dos animais não-humanos no que diz respeito ao progressivo reconhecimento de sua condição de seres vivos, capazes de sentirem dor e de possuírem um self (Singer, 1994, 2004; Regan, 1983, 1999, 2006; Wise, 2002, 2011; Damásio, 2004, 2010; de Waal, 2006, 2007). A partir dessa análise inicial, discutimos a noção de expansão dos círculos morais proposta inicialmente por William E. H. Lecky (1869), segundo a qual o âmbito da consideração moral se ampliou do círculo familiar para o círculo da comunidade, depois abarcando a nação e assim sucessivamente graças ao desenvolvimento da racionalidade humana. Por fim, esboçamos uma explicação alternativa à concepção racionalista dessa dinâmica de expansão/retração dos círculos morais a partir da perspectiva sistêmica, sugerindo que tal dinâmica ocorre auto-organizadamente, no sentido proposto por Debrun (1996) de auto-organização secundária. / Abstract: The objective of this study is to analyze the amplification of the moral status of nonhumans from different theoretical perspectives. First, we examine contemporary philosophical conceptions of the human animal/non-human animal relationship as proposed by Luc Ferry, for whom culture alienates humans from other animals, and as proposed by Michael Pollan, who establishes a symbiotic relationship between human animals and nonhumans. Next, we analyze different conceptions of the moral status of nonhumans with regard to the progressive recognition of their status as living beings capable of feeling pain and having a self (Singer, 1994, 2004; Regan, 1983 1999 2006; Wise, 2002, 2011; Damasio, 2004, 2010; de Waal, 2006, 2007). Based on this initial review, we discuss the notion of the expansion of the moral circle first proposed by William E. H. Lecky (1869), according to which the scope of moral consideration has expanded from the family circle to the circle of the community, then covering the nation and even wider circles, due to the development of human rationality. Finally, we outline from the systemic perspective an alternative explanation to the rationalist conception of this dynamic expansion/retraction of moral circles, suggesting that such dynamics are self-organized in the sense of secondary self-organization proposed by Debrun (1996). / Mestre

O aprendizado de máquina consiste em conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou em outras palavras, aprender com dados. Duas de suas principais categorias são o aprendizado não-supervisionado e o semissupervisionado, que respectivamente consistem em inferir padrões em bases cujos dados não têm rótulo (classe) e classificar dados em bases parcialmente rotuladas. Embora muito estudado, trata-se de um campo repleto de desafios e com muitos tópicos abertos. Sistemas dinâmicos coletivos, por sua vez, são sistemas constituídos por muitos indivíduos, cada qual um sistema dinâmico por si só, de modo que todos eles agem coletivamente, ou seja, a ação de cada indivíduo é influenciada pela ação dos vizinhos. Uma característica notável desses sistemas é que padrões globais podem surgir espontaneamente das interações locais entre os indivíduos, fenômeno conhecido como emergência. Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Este trabalho de doutorado consiste no desenvolvimento e análise de modelos dinâmicos coletivos para o aprendizado de máquina, especificamente suas categorias não-supervisionada e semissupervisionada. As tarefas de segmentação de imagens e de detecção de comunidades em redes, que de certo modo podem ser entendidas como tarefas do aprendizado de máquina, são também abordadas. Em especial, desenvolvem-se modelos nos quais a movimentação dos objetos é determinada pela localização e velocidade de seus vizinhos. O sistema dinâmico assim modelado é então conduzido a um estado cujo padrão formado por seus indivíduos realça padrões subjacentes do conjunto de dados. Devido ao seu caráter auto-organizável, os modelos aqui desenvolvidos são robustos e as informações geradas durante o processo (valores das variáveis do sistema) são ricas e podem, por exemplo, revelar características para realizar soft labeling e determinar classes sobrepostas. / Machine learning consists of concepts and techniques that enable computers to improve their performance with experience, i.e., learn from data. Unsupervised and semi-supervised learning are important categories of machine learning, which respectively consists of inferring patterns in datasets whose data have no label (class) and classifying data in partially-labeled datasets. Although intensively studied, machine learning is still a field full of challenges and with many open topics. Collective dynamical systems, in turn, are systems made of a large group of individuals, each one a dynamical system by itself, such that all of them behave collectively, i.e., the action of each individual is influenced by the action of its neighbors. A remarkable feature of those systems is that global patterns may spontaneously emerge from the local interactions among individuals, a phenomenon known as emergence. Their relevance and intrinsic challenges motivate research in various branches of science and engineering. In this doctorate research, we develop and analyze collective dynamical models for their usage in machine-learning tasks, specifically unsupervised and semi-supervised ones. Image segmentation and network community detection are also addressed, as they are related to machine learning as well. In particular, we propose to work on models in which the objects motion is determined by the location and velocity of their neighbors. By doing so, the dynamical system reaches a configuration in which the patterns developed by the set of individuals highlight underlying patterns of the dataset. Due to their self-organizing nature, it is also expected that the models can be robust and the information generated during the process (values of the system variables) can be rich and reveal, for example, features to perform soft labeling and determine overlapping classes.

O aprendizado de máquina consiste em conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou em outras palavras, aprender com dados. Duas de suas principais categorias são o aprendizado não-supervisionado e o semissupervisionado, que respectivamente consistem em inferir padrões em bases cujos dados não têm rótulo (classe) e classificar dados em bases parcialmente rotuladas. Embora muito estudado, trata-se de um campo repleto de desafios e com muitos tópicos abertos. Sistemas dinâmicos coletivos, por sua vez, são sistemas constituídos por muitos indivíduos, cada qual um sistema dinâmico por si só, de modo que todos eles agem coletivamente, ou seja, a ação de cada indivíduo é influenciada pela ação dos vizinhos. Uma característica notável desses sistemas é que padrões globais podem surgir espontaneamente das interações locais entre os indivíduos, fenômeno conhecido como emergência. Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Este trabalho de doutorado consiste no desenvolvimento e análise de modelos dinâmicos coletivos para o aprendizado de máquina, especificamente suas categorias não-supervisionada e semissupervisionada. As tarefas de segmentação de imagens e de detecção de comunidades em redes, que de certo modo podem ser entendidas como tarefas do aprendizado de máquina, são também abordadas. Em especial, desenvolvem-se modelos nos quais a movimentação dos objetos é determinada pela localização e velocidade de seus vizinhos. O sistema dinâmico assim modelado é então conduzido a um estado cujo padrão formado por seus indivíduos realça padrões subjacentes do conjunto de dados. Devido ao seu caráter auto-organizável, os modelos aqui desenvolvidos são robustos e as informações geradas durante o processo (valores das variáveis do sistema) são ricas e podem, por exemplo, revelar características para realizar soft labeling e determinar classes sobrepostas. / Machine learning consists of concepts and techniques that enable computers to improve their performance with experience, i.e., learn from data. Unsupervised and semi-supervised learning are important categories of machine learning, which respectively consists of inferring patterns in datasets whose data have no label (class) and classifying data in partially-labeled datasets. Although intensively studied, machine learning is still a field full of challenges and with many open topics. Collective dynamical systems, in turn, are systems made of a large group of individuals, each one a dynamical system by itself, such that all of them behave collectively, i.e., the action of each individual is influenced by the action of its neighbors. A remarkable feature of those systems is that global patterns may spontaneously emerge from the local interactions among individuals, a phenomenon known as emergence. Their relevance and intrinsic challenges motivate research in various branches of science and engineering. In this doctorate research, we develop and analyze collective dynamical models for their usage in machine-learning tasks, specifically unsupervised and semi-supervised ones. Image segmentation and network community detection are also addressed, as they are related to machine learning as well. In particular, we propose to work on models in which the objects motion is determined by the location and velocity of their neighbors. By doing so, the dynamical system reaches a configuration in which the patterns developed by the set of individuals highlight underlying patterns of the dataset. Due to their self-organizing nature, it is also expected that the models can be robust and the information generated during the process (values of the system variables) can be rich and reveal, for example, features to perform soft labeling and determine overlapping classes.

O aprendizado de máquina consiste de conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou, em outras palavras, aprender com dados. Um dos principais tópicos do aprendizado de máquina é o agrupamento de dados que, como o nome sugere, procura agrupar os dados de acordo com sua similaridade. Apesar de sua definição relativamente simples, o agrupamento é uma tarefa computacionalmente complexa, tornando proibitivo o emprego de algoritmos exaustivos, na busca pela solução ótima do problema. A importância do agrupamento de dados, aliada aos seus desafios, faz desse campo um ambiente de intensa pesquisa. Também a classe de fenômenos naturais conhecida como comportamento coletivo tem despertado muito interesse. Isso decorre da observação de um estado organizado e global que surge espontaneamente das interações locais presentes em grandes grupos de indivíduos, caracterizando, pois, o que se chama auto-organização ou emergência, para ser mais preciso. Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Ao mesmo tempo, técnicas baseadas em comportamento coletivo vêm sendo empregadas em tarefas de aprendizado de máquina, mostrando-se promissoras e ganhando bastante atenção. No presente trabalho, objetivou-se o desenvolvimento de técnicas de agrupamento baseadas em comportamento coletivo. Faz-se cada item do conjunto de dados corresponder a um indivíduo, definem-se as leis de interação local, e então os indivíduos são colocados a interagir entre si, de modo que os padrões que surgem reflitam os padrões originalmente presentes no conjunto de dados. Abordagens baseadas em dinâmica de troca de energia foram propostas. Os dados permanecem fixos em seu espaço de atributos, mas carregam certa informação a energia , a qual é progressivamente trocada entre eles. Os grupos são estabelecidos entre dados que tomam estados de energia semelhantes. Este trabalho abordou também o aprendizado semissupervisionado, cuja tarefa é rotular dados em bases parcialmente rotuladas. Nesse caso, foi adotada uma abordagem baseada na movimentação dos próprios dados pelo espaço de atributos. Procurou-se, durante todo este trabalho, não apenas propor novas técnicas de aprendizado, mas principalmente, por meio de muitas simulações e ilustrações, mostrar como elas se comportam em diferentes cenários, num esforço em mostrar onde reside a vantagem de se utilizar a dinâmica coletiva na concepção dessas técnicas / Machine learning consists of concepts and techniques that enable computers to improve their performance with experience, i.e., enable computers to learn from data. Data clustering (or just clustering) is one of its main topics, which aims to group data according to their similarities. Regardless of its simple definition, clustering is a complex computational task. Its relevance and challenges make this field an environment of intense research. The class of natural phenomena known as collective behavior has also attracted much interest. This is due to the observation that global patterns may spontaneously arise from local interactions among large groups of individuals, what is know as self-organization (or emergence). The challenges and relevance of the subject are encouraging its research in many branches of science and engineering. At the same time, techniques based on collective behavior are being employed in machine learning tasks, showing to be promising. The objective of the present work was to develop clustering techniques based on collective behavior. Each dataset item corresponds to an individual. Once the local interactions are defined, the individuals begin to interact with each other. It is expected that the patterns arising from these interactions match the patterns originally present in the dataset. Approaches based on dynamics of energy exchange have been proposed. The data are kept fixed in their feature space, but they carry some sort of information (the energy), which is progressively exchanged among them. The groups are established among data that take similar energy states. This work has also addressed the semi-supervised learning task, which aims to label data in partially labeled datasets. In this case, it has been proposed an approach based on the motion of the data themselves around the feature space. More than just providing new machine learning techniques, this research has tried to show how the techniques behave in different scenarios, in an effort to show where lies the advantage of using collective dynamics in the design of such techniques