Influências Chave

Cinco trajetórias distintas — Lisboa, Los Angeles, Atlanta, Nova Delhi, Londres — convergindo numa hipótese sobre o que acontece entre os dedos e o cérebro quando um ser humano escreve sobre o que sente. Estas são as figuras que fundamentam a pesquisa IKI e a arquitetura do OMMΩ.

António Damásio

n. 25 fev. 1944 · Lisboa, Portugal

USC Brain and Creativity Institute · Cátedra David Dornsife de Neurociências

«A razão não opera independente da emoção — os pacientes de Damásio provaram isso antes de qualquer teoria.»

António Rosa Damásio estudou medicina na Universidade de Lisboa, formou-se sob orientação de Norman Geschwind e doutorou-se em Lisboa em 1974. Emigrou para os Estados Unidos ainda na década de 1970, tornando-se diretor do Departamento de Neurologia da Universidade de Iowa por mais de duas décadas. Em 2005, transferiu-se para a USC, onde dirige o Brain and Creativity Institute em colaboração permanente com Hanna Damásio. É membro da Academia Nacional de Ciências dos EUA e seus livros foram traduzidos para mais de 30 idiomas.

No Hospital da Universidade de Iowa, Damásio estudou centenas de pacientes com lesões no córtex pré-frontal ventromedial — inclusive o caso célebre de Phineas Gage, trabalhador americano do século XIX que sobreviveu a uma barra de ferro atravessando o crânio e perdeu a capacidade de tomar decisões racionais enquanto mantinha inteligência e linguagem intactas. Esses casos clínicos levaram à formulação da Hipótese do Marcador Somático: estados do corpo sinalizam antecipadamente o valor emocional de uma decisão, funcionando como filtros que tornam a deliberação racional possível.

A hipótese do marcador somático é a âncora teórica central da pesquisa IKI da Xcorphion: se o corpo sinaliza estados emocionais antes e durante a decisão, ele também os sinaliza enquanto escreve — e os dedos, em particular, transmitem esse sinal em milissegundos.

Obras Principais

James A. Russell

Los Angeles, Califórnia, EUA

Boston College · Emotion Development Lab · Professor titular de Psicologia

«Qualquer estado emocional pode ser localizado num espaço bidimensional de valência e arousal. Essa geometria é o que o OMMΩ usa para escutar o que os dedos dizem.»

James A. Russell cresceu numa família operária em Los Angeles e transformou ceticismo em rigor científico. Publicou mais de cem artigos, todos sobre emoção. Trabalhou por décadas na Universidade de British Columbia antes de se fixar no Boston College, onde fundou o Emotion Development Lab. Foi editor-chefe da revista Emotion Review entre 2007 e 2014.

Russell é o arquiteto do modelo circumplexo do afeto (1980) — a geometria padrão dos sistemas de anotação emocional em aprendizado de máquina, psicologia clínica e neuroimagem funcional. No protocolo IKI da Xcorphion, participantes reportam seu estado emocional como posição no espaço bidimensional circumplexo — valência (0–100) e arousal (0–100) — a cada 200 caracteres digitados. Essa interface de autorrelato é derivada diretamente do modelo de Russell.

É também um crítico sistemático da hipótese de universalidade das expressões faciais de Paul Ekman, tendo demonstrado que as taxas de reconhecimento das chamadas "emoções básicas" são artificialmente infladas por metodologias de escolha forçada.

Obras Principais

Rosalind W. Picard

n. 1962, EUA

MIT Media Lab · Cátedra Grover M. Hermann · Fundadora: Affectiva & Empatica

«Se a emoção é essencial para a cognição humana, por que os computadores são completamente cegos a ela?»

Rosalind Picard formou-se em engenharia elétrica pelo Georgia Tech com distinção e doutorou-se no MIT em Ciências Elétricas e da Computação. Trabalhou no AT&T Bell Labs antes de ingressar no MIT Media Lab, onde seu foco inicial era computer vision — percebendo que humanos usam emoção para indexar e recuperar imagens, perguntou-se: e se computadores fizessem o mesmo?

Fundou o Affective Computing Research Group no MIT Media Lab em meados dos anos 1990. O livro Affective Computing (1997) nomeou e estabeleceu um campo inteiro, gerando a conferência ACII e a revista IEEE Transactions on Affective Computing. Cofundou a Affectiva — cujas tecnologias de IA emocional são usadas por mais de 25% das empresas Fortune 500 — e a Empatica, produtora de sensores vestíveis para monitoramento de crises epilépticas. Foi eleita para a Academia Nacional de Engenharia dos EUA em 2019.

A contribuição de Picard mais diretamente relevante para o OMMΩ IKI é a demonstração empírica de que padrões de uso do teclado e do mouse correlacionam-se com medidas fisiológicas de estresse — uma das primeiras evidências de que keystroke dynamics carregam sinal afetivo mensurável. Essa linha de evidência é citação direta na genealogia teórica do projeto.

Obras Principais

Vaswani · Shazeer · Parmar · Uszkoreit · Jones · Gomez · Kaiser · Polosukhin

Google Brain / Google Research · Universidade de Toronto — 2017

Autores do Transformer — a arquitetura sobre a qual toda a IA generativa moderna foi construída

«Atenção é tudo que você precisa — e esse paper sustenta o GPT, o BERT, o LLaMA e o OMMΩ.»

Oito pesquisadores — todos então no Google Brain ou Google Research, exceto Aidan Gomez, estagiário da Universidade de Toronto — publicaram em 2017 o artigo que criou a infraestrutura computacional de toda a IA generativa moderna. Ashish Vaswani e Illia Polosukhin implementaram os primeiros modelos. Noam Shazeer propôs o scaled dot-product attention e o multi-head attention. Jakob Uszkoreit formulou a questão central: e se substituíssemos RNNs inteiramente por self-attention?

O Transformer dispensou completamente a recorrência (RNNs, LSTMs) e as convoluções, demonstrando que atenção sozinha é suficiente para capturar dependências de longo alcance em sequências. A arquitetura opera por três componentes centrais: (1) scaled dot-product attention; (2) multi-head attention, que executa múltiplas operações em paralelo em diferentes subespaços; e (3) positional encoding via funções senoidais. GPT usa apenas o decoder. BERT usa apenas o encoder.

O OMMΩ opera sobre variações dessa arquitetura para processar texto narrativo e sequências de eventos de teclado como representações conjuntas de estado afetivo — combinando o sinal linguístico com o sinal somático bruto dos intervalos entre teclas.

Obras Principais

Geoffrey E. Hinton

n. 6 dez. 1947 · Wimbledon, Londres

Universidade de Toronto · ex-Google Brain · Nobel de Física 2024 · Prêmio Turing 2018

«Bisneto de George Boole. Cinco décadas convicto quando o mundo não estava. Agora o mundo está e ele se preocupa.»

Geoffrey Everest Hinton é bisneto do matemático George Boole, criador da álgebra booleana que está na base de toda a computação digital. Estudou psicologia experimental em Cambridge (BA, 1970) e doutorou-se em inteligência artificial pela Universidade de Edinburgh (PhD, 1978). Nos anos 1970 e 1980, quando a comunidade de IA considerava redes neurais um beco sem saída, Hinton permaneceu convicto de que a chave estava em sistemas que aprendem representações distribuídas, inspirados no funcionamento do cérebro.

Em Toronto, com seus estudantes Ilya Sutskever e Alex Krizhevsky, desenvolveu a AlexNet (2012), que venceu o ImageNet Challenge com uma margem devastadora — 15,3% de erro Top-5 contra 26,2% do segundo colocado — e é considerada o marco de nascimento do deep learning moderno. Em 2012, o Google adquiriu sua empresa por ~44 milhões de dólares. Em 2023, Hinton deixou o Google declarando publicamente preocupação com os riscos da IA. Recebeu o Prêmio Nobel de Física em 2024, junto com John Hopfield.

A contribuição de Hinton mais diretamente relevante para a pesquisa IKI é o Forward-Forward Algorithm (2022): substitui os dois passes do backpropagation por dois passes forward — um com dados reais e um com dados negativos — aprendendo localmente, camada por camada, sem coordenação global. Esse algoritmo é a inspiração direta do Predictive Forward-Forward (PFF) de Ororbia & Mali (2023), o algoritmo-alvo de treinamento do OMMΩ.

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