Parte V · 3 — Mapa das ciências

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Vista "por ciência": para cada disciplina, onde ela entra no ciclo de vida e em quais tipos de IA é mais central. Complementa as matrizes (doc 2), que são "por etapa".

Matemática

Disciplina Onde no ciclo Tipos onde é central
Álgebra linear Modelagem, Treino, Produção quase todos os conexionistas
Cálculo / análise Treino, Retreino redes neurais (backprop)
Otimização Treino, Retreino deep learning, RL, evolutivo
Probabilidade todas bayesiano, difusão, VAE, HMM
Estatística Dados, EDA, Avaliação, Monitor. ML clássico, avaliação de tudo
Teoria da informação Modelagem, Treino VAE, difusão, compressão, RAG
Geometria / topologia Modelagem embeddings, vídeo, robótica
Teoria de grafos Modelagem GNN, planejamento, grafo de conhec.
Grupos / simetrias Modelagem CNN, GNN, modelos equivariantes
Combinatória / complexidade Problema, Homologação planejamento, solvers
Lógica matemática Problema, Homologação, Governança simbólico, neuro-simbólico
Processos estocásticos Treino, Monitor. difusão, HMM, RL, SSM
Teoria de controle Monitor., Retreino RL contínuo, robótica, SSM, agentes
PO / teoria das filas Produção serving, recomendação
Teoria dos jogos Problema, Modelagem GAN, AlphaZero, recomendação, agentes
Números / criptografia Governança privacidade, segurança

Ciências naturais e da engenharia

Disciplina Onde no ciclo Tipos / papel
Física Modelagem difusão (mec. estatística), robótica, computação quântica
Neurociência Modelagem inspiração de redes, atenção, memória
Biologia / evolução Modelagem, Retreino evolutivo, neuroevolução, enxame
Eng. elétrica / eletrônica Treino, Produção todo o hardware (GPUTPUNPU)
Ciência dos materiais / química Treino, Produção semicondutores; GNN (moléculas)
Acústica / óptica / DSP Dados, Modelagem, Produção áudio, fala, música, visão, vídeo

Ciências humanas e sociais

Disciplina Onde no ciclo Tipos / papel
Ciência cognitiva Problema, Modelagem arquiteturas de raciocínio, agentes
Psicologia / psicometria Avaliação, RLHF benchmarks, reforço, anotação
Linguística Dados, Modelagem LLM, ASR, TTS, RAG, multimodal
Economia / teoria dos jogos Problema, Produção recomendação, leilões, RL multiagente
Filosofia / ética / epistemologia Problema, Governança alinhamento, neuro-simbólico, decisões
Direito / regulação Dados, Governança privacidade, copyright, conformidade
Sociologia / antropologia Dados, Governança viés, impacto, fairness
Teoria musical / artes / cor Dados, Modelagem música, imagem, vídeo (modos artísticos)

Leitura do mapa

  • A base comum (álgebra linear, probabilidade, otimização, estatística) é

    exigida por quase todo tipo de IA — é o "tronco".

  • As ciências de modalidade (acústica, óptica, linguística, teoria musical)

    entram conforme o tipo de dado.

  • As ciências de paradigma definem a "escola": lógica→simbólico,

    biologia→evolutivo, controle→reforço/robótica, economia→recomendação.

  • As ciências humanas concentram-se nas pontas do ciclo (Problema e

    Governança) — o "porquê" e o "pode?".