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The 37% Rule reveals the mathematics behind human choices, Tinder, choice overload, algorithmic anxiety and decision theory. Discover how the famous Optimal Stopping Problem explains relationships, artificial intelligence, dating apps and why we never seem able to stop searching.
A Regra dos 37% revela a matemática por trás de escolhas humanas, Tinder, excesso de opções, ansiedade algorítmica e teoria da decisão. Descubra como a famosa fórmula do Optimal Stopping Problem explica relacionamentos, inteligência artificial, apps de namoro e por que nunca conseguimos parar de procurar.
Civilizações raramente entram em colapso de forma súbita. O que a história registra como queda repentina geralmente é o resultado final de décadas — ou séculos — de fragilidade acumulada, estresse sistêmico e erosão da resiliência institucional. Neste artigo, exploramos como sociedades complexas se tornam vulneráveis a falhas em cascata através da interação entre fatores econômicos, políticos, ambientais e tecnológicos.
Partindo do conceito de psychohistory criado por Isaac Asimov em Foundation, o texto conecta história, sistemas complexos, teoria de redes, mecânica estatística e inteligência artificial para investigar se civilizações podem apresentar padrões parcialmente previsíveis em larga escala. A partir de exemplos históricos como o colapso da Idade do Bronze Tardia, Roma e os Maias, o artigo argumenta que colapsos raramente são causados por um único evento — eles emergem da interação entre múltiplas pressões propagando-se através de sistemas altamente interdependentes.
Mais do que prever o futuro, o objetivo é compreender os mecanismos invisíveis que tornam sociedades modernas estruturalmente frágeis.
Civilizations rarely collapse suddenly. What history often records as an abrupt fall is, in reality, the final stage of long processes of structural erosion, accumulated fragility, and invisible systemic tensions. In this article, we explore how complex societies drift into instability through the interaction of economic, political, environmental, and technological forces, forming highly interdependent systems vulnerable to cascading failures.
Starting from Isaac Asimov’s concept of psychohistory in Foundation, the text introduces the idea that civilizations may exhibit partially modelable collective patterns, similar to the phenomena studied in Statistical Mechanics and complex systems theory. Rather than focusing on isolated events, the article examines how feedback loops, structural fragility, and interdependence transform small shocks into large-scale systemic transitions.
Drawing on historical examples such as the Late Bronze Age collapse, the Fall of the Western Roman Empire, and the collapse of the Maya collapse, the article argues that the true danger lies not only in external shocks themselves, but in the way those shocks propagate through systems that have become excessively interconnected and insufficiently resilient.
More than an attempt to predict the future, the goal is to understand the hidden mechanisms that make societies vulnerable to nonlinear collapse — and to investigate whether we are entering an era in which civilizational instability may, at least partially, be measured and modeled.
This article analyzes the historical evolution of opinion formation, from early 20th-century theories of propaganda to modern algorithm-driven social media systems. It examines the role of psychological influence, mass communication, Nazi-era propaganda (1933–1945) in its historical context, and contemporary cases such as the Cambridge Analytica scandal. The article further explores how artificial intelligence may reshape information ecosystems, contributing to both increased personalization and potential political polarization, while emphasizing the importance of critical awareness in navigating these systems.
A ideia de que nossas opiniões são totalmente independentes pode ser uma ilusão. Ao longo da história, da propaganda de massa do século XX às sofisticadas estratégias digitais atuais, crenças e percepções têm sido moldadas por sistemas de influência cada vez mais precisos. Hoje, algoritmos e inteligência artificial personalizam conteúdos em escala global, criando realidades informacionais fragmentadas e altamente direcionadas.
Casos como o escândalo da Cambridge Analytica revelaram como dados e perfis psicológicos podem ser usados para influenciar decisões individuais de forma invisível. Nesse novo cenário, não apenas consumimos informação — somos continuamente moldados por ela.
Este artigo explora como a engenharia da opinião evoluiu da propaganda tradicional para a persuasão algorítmica, destacando os riscos da polarização, da manipulação digital e da perda de uma realidade compartilhada. Mais do que nunca, compreender esses mecanismos é essencial para preservar autonomia, pensamento crítico e liberdade na era da inteligência artificial.
Hebbian learning is often reduced to a familiar phrase—“neurons that fire together wire together”—but this simplification obscures a deeper reality: correlation alone does not produce intelligence. This article revisits the foundations of Hebbian learning and expands the discussion into a more complete framework that integrates reinforcement learning and prediction error. Drawing from neuroscience, machine learning, and historical developments since Donald O. Hebb, we show how intelligence emerges not from correlation, but from the interaction between structure, value, and adaptive correction. By connecting local synaptic rules to global learning dynamics—spanning dopaminergic signaling, three-factor learning rules, and temporal difference methods—this article provides a technically grounded and didactic explanation of how modern AI systems and biological brains learn from experience. The central argument is both simple and unsettling: learning systems do not converge to truth, but to what is consistently reinforced. Understanding this distinction is essential for interpreting the limits, risks, and future trajectories of artificial intelligence.
Este artigo explora como o aprendizado hebbiano, o reforço e o erro de predição interagem para dar origem à inteligência em sistemas biológicos e artificiais. Integrando conceitos da neurociência e do aprendizado de máquina, mostra por que correlação não é suficiente e como a aprendizagem orientada por valor e erro permite a emergência de comportamento inteligente.
*Person of Interest* começa como uma série sobre prevenção de crimes com ajuda de uma inteligência artificial, mas evolui para uma reflexão profunda sobre vigilância em massa, privacidade e consciência das máquinas. A narrativa mostra como sistemas capazes de prever comportamentos desafiam o livre-arbítrio e revelam que o maior risco da IA não é o controle forçado, mas a aceitação silenciosa pelos humanos. Ao contrastar duas inteligências artificiais com valores distintos, a série sugere que não criamos apenas tecnologia, mas também formas de “moralidade artificial”, tornando a relação entre humanos e máquinas cada vez mais complexa e inevitável.
*Person of Interest* begins as a series about crime prevention with the help of artificial intelligence, but it evolves into a profound reflection on mass surveillance, privacy, and machine consciousness. The narrative shows how systems capable of predicting behavior challenge free will and reveal that the greatest risk of AI is not forced control, but silent acceptance by humans. By contrasting two artificial intelligences with distinct values, the series suggests that we do not merely create technology, but also forms of “artificial morality,” making the relationship between humans and machines increasingly complex and inevitable.
This essay begins with a personal experience in Physics education at UFMG to reflect on the meaning of teaching and the persistence of the cliché “those who can’t do, teach.” Drawing from the philosophical tradition of Aristotle—who understood teaching as an expression of true knowledge—and the irony of George Bernard Shaw, the text examines the contemporary tensions within higher education.
It argues that the phrase endures not because it is true, but because it reflects real problems: the devaluation of teaching, the expansion of bureaucracy, the dominance of academic metrics, the loss of social prestige, and the structural constraints of modern universities. At the same time, it explores the growing hyper-specialization and the narrowing of cultural repertoire among both faculty and students, as well as the rise of increasingly superficial forms of knowledge dissemination outside academia.
The essay maintains that teaching is intellectually more demanding than mere execution, as it requires deep understanding and the ability to make ideas intelligible. In a context shaped by artificial intelligence and information abundance, teaching emerges not as a secondary activity, but as a central function in the organization of knowledge. The text concludes that the problem is not teaching itself, but the failure to distinguish between those who merely occupy the role of professor and those who genuinely cultivate thought.
Este ensaio parte de uma experiência pessoal na formação em Física na UFMG para refletir sobre o significado da docência e a persistência do clichê “quem não sabe, ensina”. A partir da tradição filosófica de Aristóteles — para quem ensinar é expressão do verdadeiro conhecimento — e da ironia de George Bernard Shaw, o texto investiga as tensões contemporâneas do ensino superior.
Argumenta-se que a frase sobrevive não por sua veracidade, mas por refletir problemas reais: desvalorização da docência, excesso de burocracia, foco em métricas acadêmicas, perda de prestígio social e dificuldades estruturais da universidade. Ao mesmo tempo, discute-se a crescente superespecialização e a redução do repertório cultural, tanto entre docentes quanto discentes, bem como o surgimento de formas superficiais de difusão do conhecimento fora da academia.
O ensaio sustenta que ensinar é uma atividade intelectualmente superior à mera execução, pois exige compreensão profunda e capacidade de explicitação. Em um contexto marcado pela inteligência artificial e pela abundância de informação, a docência se revela não como atividade secundária, mas como função central na organização do conhecimento. O texto conclui que o problema não está em ensinar, mas em não distinguir entre aqueles que apenas ocupam a posição de professor e aqueles que efetivamente formam pensamento.