CAMINHANDO POR MILHÕES DE DIMENSÕES - da Cruz, Alan Martins (ARACÊ, 2026)
Este trabalho propõe uma interpretação geométrica do aprendizado de máquina como um processo de navegação em um espaço de parâmetros de alta dimensão, cujo relevo é induzido pela função de erro. Redes neurais são analisadas como sistemas que exploram uma paisagem abstrata de otimização, onde arquitetura, dados, algoritmos de treinamento e fontes de incerteza moldam a topologia da aprendizagem. A abordagem estabelece conexões entre dinâmica de otimização, capacidade de generalização e inferência bayesiana, sugerindo que tais fenômenos podem ser compreendidos sob uma estrutura geométrica unificada. Para além do domínio técnico, discute-se como essa perspectiva influencia a interpretação, a governança e o impacto sociotécnico de sistemas de inteligência artificial, oferecendo uma linguagem conceitual integrada para analisar sua atuação em contextos humanos e computacionais.