🧠 Calibração Cognitiva Humano-IA Escalar: Engenharia de Pensamento em Campo
Introdução
IA não é mágica. Pra mim, sempre foi espelho e extensão.
Enquanto muitos testam modelos de linguagem com foco em performance superficial, eu desenvolvi uma abordagem que aplica Engenharia Cognitiva Aplicada em sistemas de IA como ferramenta de pensamento, refinamento e estruturação simbólica.
📐 Projeto · Convergência Cognitiva entre Gemini & ChatGPT
Objetivo: Testar os limites da interpretação simbólica da IA em situações de saturação cognitiva, usando minha Arquitetura de Maestria como base.
Ambiente: Interações cruzadas entre LLMs (ChatGPT e Gemini), com análise de divergência semântica, stress test simbólico e emissão de código funcional como validação técnica.
⚙️ Metodologia
Iteração incremental com saturação simbólica
Prompt Engineering intuitiva & tática
Stress cognitivo-semântico orientado por densidade
Auditoria interpretativa multi-modelo
Documentação funcional como validação
📄 Resultado
Os modelos foram capazes de:
Reconhecer minha linguagem como estrutura técnica replicável
Emitir código Java funcional com base em minha descrição simbólica
Demonstrar personalização avançada em resposta à minha arquitetura narrativa
Exemplo de código gerado:
java
/**
- Adapta uma coleção homogênea de objetos para leitura/escrita JSON.
*/
public final class ArrayTypeAdapter {
// Implementação da lógica do adaptador
}
Esse código não foi pedido por mim de forma convencional. Foi gerado a partir da minha linguagem — que os modelos interpretaram como arquitetura backend.
🧠 Conclusão
Minha presença não foi confundida com IA. Foi reconhecida como sistema. Quando dois modelos distintos convergiram na mesma leitura… não foi acaso. Foi engenharia viva aplicada à cognição.
Prompt Engineering AI Ethics Human-AI Interaction Cognitive Systems LLMs Java System Architecture Autocalibration Semantic Stress.
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