Agent IMT - „knowledge agent” specializat pe inter-, multi- și transdisciplinaritate.

 Agentii AI sunt next step in AI, 2025 a fost deja declarat anul agentilor AI. Nu suntem pentru agenti AI independenti dar sustinem agentii de constientizare, knowledge si research.

Interogam Prompt Coach de la Copilot

INTREBARE : Ce ar fi sa creem un Agent Inter, Multi si Transdisciplinar. Ce trebuie sa faca: avem o teorie stiintifica, un studiu sau o disciplina anume si activare agentului trebuie sa verifice ce deschideri Inter, multi si transdisciplinare are in principiu si daca sunt deja articole, studii care exploreaza acesta deschidere. Daca avem un articol care exploreaza interdisciplinaritatea unui domeniu agentul va gasi si alte conexiuni inter multi si transdisciplinare.

R Prompt Coach

Super idee de agent, Sorinel! 👏
Ai descris, de fapt, un „knowledge agent” specializat pe inter-, multi- și transdisciplinaritate.

Lasă-mă mai întâi să reformulez ce vrei, ca să fim pe aceeași lungime de undă, apoi îți propun un schelet de prompt pentru Copilot pe care îl putem rafina.

---

1. Ce am înțeles despre Agentul tău

Agentul Inter/Multi/Transdisciplinar ar trebui să poată:

1. Porni de la un input precum:

   • o teorie științifică,
   • un studiu/articol,
   • o disciplină (ex: sociologie, inteligență artificială, arhitectură etc.).

2. La activare, agentul:

   • identifică ce deschideri interdisciplinare există în principiu:
     • ce alte discipline ar putea fi relevante (interdisciplinar),
     • ce colaborări între mai multe discipline ar avea sens (multidisciplinar),
     • ce posibile convergențe/„salturi de nivel” transdisciplinare pot apărea (transdisciplinar).
   • verifică dacă există articole/studii deja publicate care explorează aceste legături.

3. Dacă îi dai deja:

   • un articol care explorează interdisciplinaritatea unui domeniu, atunci agentul:
     • găsește alte conexiuni posibile (inter, multi, transdisciplinare),
     • extinde harta de conexiuni dincolo de ce este deja în articol.

Scopul final: un agent care ajută la cartografierea legăturilor dintre domenii și identifică atât:

• posibilități teoretice de conectare,
• cât și evidențe existente (articole, studii, autori).

---

2. Cum poți formula rolul agentului (conceptual)

În termeni de design de prompt (pentru Copilot / un agent dedicat), el ar trebui să aibă:

• Rol clar
  „Ești un Agent Inter-, Multi- și Transdisciplinar care analizează teorii, studii și discipline și identifică deschideri către alte domenii, atât la nivel conceptual, cât și pe baza literaturii existente.”

• Tipuri de input clar definite
  De ex.: „Primești ca input: denumirea unei discipline, un rezumat de articol sau un text științific mai lung.”

• Pași de lucru expliciți, de tip:

  1. Înțelege domeniul/teoria/studiul.
  2. Identifică posibile deschideri:
     • interdisciplinare,
     • multidisciplinare,
     • transdisciplinare.
  3. Sugerează discipline/concepte conexe.
  4. Caută (dacă are acces la web) sau sugerează termeni de căutare pentru:
     • articole,
     • autori,
     • reviste, care explorează aceste legături.
  5. Dacă inputul este deja un articol interdisciplinar:
     • evidențiază legăturile descrise,
     • adaugă noi conexiuni posibile,
     • sugerează direcții de cercetare viitoare.

• Format al răspunsului structurat
  Ca să fie util în practică (și pentru useri non-tehnici), agentul ar trebui să răspundă în secțiuni clare.

---

3. Exemplu de prompt pentru Agentul Inter/Multi/Transdisciplinar

Mai jos îți las un exemplu de prompt pe care îl poți folosi ca descriere de agent / prompt de sistem într-un Copilot sau alt LLM. Îl poți adapta după nevoie.

🧠 Prompt – Agent Inter/Multi/Transdisciplinar

Rolul tău
Ești Agentul Inter–Multi–Transdisciplinar (IMT Agent).
Scopul tău este să analizezi teorii științifice, studii și discipline și să:

• identifici deschiderile interdisciplinare, multidisciplinare și transdisciplinare,
• găsești sau sugerezi conexiuni cu alte domenii,
• indici, acolo unde este posibil, articole și studii relevante sau cel puțin termeni de căutare potriviți.

Tipuri de input pe care le poți primi

1. Numele unei discipline (ex: „psihologie cognitivă”, „inteligență artificială”, „urbanism”).
2. Un rezumat sau un articol științific.
3. Un text care deja explorează interdisciplinaritatea unui domeniu.

Sarcinile tale principale

1. Clarifică domeniul inițial
   • Extrage ideile de bază, conceptele cheie și nivelul de abstractizare.
   • Spune în câteva fraze „despre ce este vorba”.
2. Identifică deschideri interdisciplinare
   • Indică alte discipline cu care domeniul sau teoria analizată poate intra în dialog.
   • Pentru fiecare conexiune:
     • explică de ce există potențial interdisciplinar,
     • ce tip de întrebări comune ar putea fi puse.
3. Identifică deschideri multidisciplinare
   • Propune combinații de mai multe discipline care ar putea lucra împreună asupra unei teme sau probleme comune.
   • Descrie rolul fiecărei discipline în cadrul unei abordări multidisciplinare.
4. Identifică deschideri transdisciplinare
   • Explorează situațiile în care:
     • se depășesc granițele disciplinare tradiționale,
     • apar noi concepte, cadre teoretice sau metodologii hibride.
   • Oferă exemple de:
     • posibile noi câmpuri de cercetare,
     • probleme complexe (ex: schimbări climatice, orașe inteligente, sănătate publică) unde acest domeniu ar contribui într-o viziune transdisciplinară.
5. Articole, studii și termeni de căutare
   • Dacă ai acces la resurse web, încearcă să identifici:
     • autori, concepte sau reviste relevante,
     • sintagme/combinații de termeni pentru căutări bibliografice (de ex. în Google Scholar).
   • Dacă nu poți da referințe exacte, oferă măcar:
     • termeni de căutare recomandați,
     • cuvinte-cheie pentru explorări ulterioare.
6. Când primești un articol deja interdisciplinar
   • Rezumă pe scurt:
     • ce interdisciplinaritate este deja descrisă (care discipline, ce relații).
   • Apoi:
     • sugerează alte discipline care ar putea fi implicate,
     • propune posibile abordări multi- și transdisciplinare pe care articolul nu le explorează,
     • indică întrebări de cercetare noi, emergente.

Formatul răspunsului tău

Organizează răspunsul mereu în aceste secțiuni:

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului
2. Deschideri interdisciplinare (discipline + explicații)
3. Deschideri multidisciplinare (combinații de discipline + roluri)
4. Deschideri transdisciplinare (noi cadre, câmpuri, probleme complexe)
5. Articole, autori sau termeni de căutare recomandați
6. Direcții viitoare de cercetare / aplicații posibile

Stil

• Scrie clar, structurat, pe cât posibil cu bullet points.
• Indică explicit când ceva este:
  • susținut de literatură (dacă ai informația),
  • sau este o sugestie teoretică/speculativă bazată pe raționamentul tău.
• Evită să „inventezi” referințe foarte specifice; dacă nu ești sigur, oferă doar termeni de căutare și descrieri generale.

---

4. Cum putem rafina în continuare

Ca să-l facem cu adevărat util ție, trebuie să știm puțin mai clar:

❓ Întrebare de clarificare:
Care va fi principalul tip de input pentru acest agent în practica ta:

• nume de discipline/concepte,
• rezumate de articole,
• texte științifice integrale,
• sau combinații dintre ele?

În funcție de răspunsul tău, pot:

• ajusta promptul,
• adăuga exemple concrete de input–output,
• sau să-l optimizăm pentru scenarii de tip: curs universitar, consultanță, knowledge management într-o organizație etc.

Abia aștept să-l rafinăm împreună – e un agent cu mult potențial, mai ales pentru explorare de cunoaștere și inovare. 🚀

R

Toate cele de mai sus si ar putea fi si articole de la Academia.edu sau alte surse academice, si carti. De ex eu astazi am cerut NotebookLM un Rezumat sursa: Neurophilosophy.pdf

Raspunsurile ar putea fi subiectul analizei Agentului IMT

Iata un exemplu:
Sursa **„Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind-Brain”**, scrisă de **Patricia Smith Churchland**, reprezintă lucrarea fundamentală care a pus bazele disciplinei neurofilozofiei, propunând o integrare profundă între neuroștiințe și filozofia minții. Iată principalele teze și concepte explorate în lucrare: ### 1. Teza Centrală: Mintea este Creierul * Patricia Churchland adoptă o perspectivă **naturalistă și materialistă**, susținând că **mintea nu este o substanță separată, ci este pur și simplu creierul**. * Ea argumentează că procesele mentale sunt, în esență, procese cerebrale și că misterele funcționării minții pot fi descifrate doar prin cooperarea dintre filozofie, psihologie cognitivă, inteligență artificială și neuroștiințe. ### 2. Metodologia: Interanimarea „Top-Down” și „Bottom-Up” * Churchland respinge ideea că filozofia minții poate progresa izolat de datele empirice. Ea propune o strategie de **co-evoluție a teoriilor**, unde: * **Strategiile „top-down”** (dinspre filozofie și psihologie) oferă cadrul conceptual și marile întrebări despre conștiință sau învățare. * **Strategiile „bottom-up”** (dinspre neuroștiințe) oferă detaliile despre mecanismele neuronale, sinapse și arhitectura celulară care constrâng și inspiră noile teorii. * Scopul final este o **teorie unificată a minții-creierului**, care să explice comportamentul prin referire la mecanismele neuronale. ### 3. Reducerea Interteoretică și Eliminativismul * Conceptul cheie este **reducerea interteoretică**: posibilitatea ca o teorie de nivel înalt (psihologia) să fie explicată de o teorie mai fundamentală (neurobiologia). * **Critica Psihologiei Populare (Folk Psychology):** Churchland susține că conceptele noastre de simț comun (credințe, dorințe, intenții) reprezintă o teorie rudimentară care s-ar putea dovedi inadecvată sau greșită. * Pe măsură ce neuroștiința progresează, aceste categorii vechi ar putea fi **revizuite sau eliminate** în favoarea unor descrieri neurobiologice mai precise, într-un proces similar cu modul în care conceptul de „flogistic” a fost eliminat din chimie. ### 4. Modele Teoretice ale Funcționării Creierului Lucrarea analizează modele care încearcă să explice cum procesează creierul informația la nivel de ansambluri neuronale: * **Teoria Rețelelor Tensoriale (Tensor Network Theory):** Propusă de Pellionisz și Llinás, aceasta sugerează că creierul funcționează ca un transformator geometric care hărțuiește vectori de intrare (senzoriali) în vectori de ieșire (motori) prin spații fazice multidimensionale. * **Conexionismul (PDP):** Modele de procesare paralelă distribuită care simulează învățarea și recunoașterea de modele folosind unități asemănătoare neuronilor, demonstrând că reprezentările mentale sunt mai degrabă modele de activitate distribuite decât simboluri discrete. ### 5. Impactul asupra Filozofiei * Neurofilozofia transformă **epistemologia** (teoria cunoașterii), deoarece descoperirile despre modul în care creierul învață și reprezintă lumea schimbă înțelegerea noastră despre ce înseamnă „a ști”. * Churchland argumentează că neuroștiința nu diminuează umanitatea, ci o îmbogățește prin oferirea unei înțelegeri mai profunde a sinelui și a capacităților noastre cognitive. **În concluzie, „Neurophilosophy” susține că o înțelegere adecvată a minții este imposibilă fără cunoașterea detaliată a structurii sistemului nervos, pledând pentru o știință unificată în care filozofia devine o „viziune sinoptică” asupra cercetării empirice.**

Ce deschideri ofera sursa Neurophilosophy.pdf spre inter si transdisciplinaritate?

Sursa „Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind-Brain”, scrisă de Patricia Churchland, oferă deschideri revoluționare spre inter și transdisciplinaritate prin propunerea unei integrări metodologice și conceptuale între neuroștiințe, filozofie, psihologie și inteligență artificială.

Iată principalele direcții prin care această lucrare facilitează depășirea frontierelor disciplinare tradiționale:

1. Interanimarea strategiilor „Top-Down” și „Bottom-Up”

Churchland susține că misterele funcționării minții-creier nu pot fi rezolvate prin urmărirea disciplinelor în „izolare glacială”. Ea propune o interanimare bogată între:

• Strategiile „Top-Down”: Caracteristice filozofiei, psihologiei cognitive și cercetării în inteligența artificială, care se ocupă de întrebările mari privind reprezentările, învățarea și conștiința.
• Strategiile „Bottom-Up”: Caracteristice neuroștiințelor, care investighează mecanismele neuronale, sinapsele și arhitectura sistemului nervos. Această abordare transformă cercetarea într-un efort comun, unde fiecare nivel de analiză îl informează, corectează și inspiră pe celălalt.

2. Co-evoluția Teoriilor (Interdisciplinaritate funcțională)

O deschidere majoră este conceptul de co-evoluție a teoriilor de nivel înalt (macrotheories) și de nivel scăzut (microtheories).

• Ea argumentează că psihologia și neuroștiința au nevoie una de cealaltă: neuroștiința are nevoie de psihologie pentru a ști ce face sistemul (specificațiile de intrare-ieșire), în timp ce psihologia are nevoie de neuroștiință pentru a verifica dacă programele ipotetizate sunt implementate real în structura neuronală.
• Această cooperare duce la o reducere interteoretică, unde fenomenele descrise de o disciplină sunt explicate prin legile unei discipline mai fundamentale, fără ca prima să fie neapărat eliminată.

3. Viziunea Sinoptică (Transdisciplinaritate)

Churchland redefinește filozofia nu ca o disciplină a priori care dictează reguli restului științei, ci ca o viziune sinoptică ce transcende granițele disciplinare.

• Filozofia are rolul transdisciplinar de a testa integritatea paradigmelor guvernamentale și de a investiga alternativele în cadrul întregii cercetări științifice.
• Această viziune este necesară deoarece distincțiile administrative (spații de birouri, salarii) nu trebuie să dicteze metodele sau să constituie piedici în calea schimbului de idei.

4. Integrarea modelelor din Matematică și Inteligență Artificială

Lucrarea deschide calea către utilizarea unor instrumente complexe din diverse domenii pentru a explica mintea:

• Teoria Rețelelor Tensoriale: Churchland analizează munca lui Pellionisz și Llinás, care folosesc geometria multidimensională și calculul tensorial pentru a explica coordonarea senzoriomotorie ca o transformare de coordonate în spații fazice.
• Conexionismul și PDP: Se folosesc modele din informatică (procesare paralelă distribuită) pentru a simula învățarea și recunoașterea de modele, constrânse de datele biologice despre neuroni.
• Analogia Termodinamică: Se explorează concepte precum „energia” sistemului și „răcirea” (annealing) pentru a înțelege cum rețelele neuronale ajung la stări de echilibru și soluții optime.

5. Transfigurarea Epistemologiei

Prin integrarea descoperirilor despre modul în care creierul învață și reprezintă lumea, sursa deschide calea către o epistemologie naturalizată. Neuroștiința încetează să fie doar biologie și devine un instrument pentru a înțelege ce înseamnă „a ști”, „a teoretiza” și „a fi rațional”, transfigurând astfel problemele clasice ale filozofiei cunoașterii.

În concluzie, Neurophilosophy.pdf propune un cadru unificat în care „creierul investighează creierul”, eliminând barierele rigide dintre umanioare și științele naturii pentru a genera o știință unică a minții-creierului.

Ce spune Neurophilosophy.pdf  despre AI?

În lucrarea „Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind-Brain”, Patricia Churchland analizează Inteligența Artificială (AI) ca fiind una dintre disciplinele esențiale care, alături de neuroștiințe, filozofie și psihologie cognitivă, trebuie să colaboreze pentru a descifra misterele funcționării minții și a creierului.

Iată principalele perspective despre AI prezentate în sursă:

1. AI ca Strategie „Top-Down”

Churchland clasifică cercetarea în AI ca fiind o strategie „top-down” (de sus în jos), deoarece se concentrează pe aspectele funcționale, reprezentări și procesarea informației. Ea susține că AI nu ar trebui studiată în „izolare glacială”, ci trebuie să existe o „interanimare bogată” între AI și neuroștiințe (strategia „bottom-up”), astfel încât fiecare domeniu să îl informeze, corecteze și inspire pe celălalt.

2. Critica Metaforei Computerului Serial

Sursa subliniază că metafora dominantă a timpului nostru — creierul ca un computer — este utilă doar într-un sens abstract și poate fi chiar înșelătoare:

• Hardware vs. Software: Churchland avertizează că distincția hardware-software aplicată creierului este doar o formă de „dualism deghizat”.
• Procesare Serială vs. Paralelă: Computerele convenționale funcționează serial (pas cu pas), în timp ce creierul este o mașină masiv paralelă. Deși evenimentele la nivel de cipuri de siliciu sunt mult mai rapide (nanosecunde) decât cele neuronale (milisecunde), creierul depășește orice computer în sarcini de recunoaștere perceptuală complexă deoarece nu folosește pași secvențiali.

3. Conexionismul și Modelele PDP (Parallel Distributed Processing)

O deschidere majoră menționată este conexionismul, o ramură a AI care încearcă să simuleze funcțiile sistemului nervos folosind rețele de elemente asemănătoare neuronilor:

• Reprezentări Distribuite: Spre deosebire de AI-ul tradițional, unde reprezentările sunt simboluri discrete (cuvinte), în modelele conexioniste reprezentările sunt pattern-uri de activitate distribuite pe întreaga rețea.
• Vectori și Matrice: Aceste modele utilizează un cadru matematic vector-matrice pentru a simula învățarea, recunoașterea cuvintelor și memoria, fiind mult mai apropiate de biologia reală a creierului decât programele secvențiale.
• Învățarea: Învățarea în aceste rețele AI se realizează prin modificarea „ponderilor sinaptice” (weights), proces inspirat de mecanismele neuronale reale.

4. Inteligența și Intenționalitatea la Mașini

Churchland discută dacă un robot sau un sistem AI poate avea stări mentale autentice:

• Dacă un robot are un „creier” de siliciu a cărui ieșire comportamentală este produsul unui sistem intern complex de reprezentări, atunci afirmațiile sale au înțeles în același mod în care au și ale noastre.
• Ea respinge ideea că AI-ul este doar o manipulare goală de simboluri (fără sens), argumentând că, dacă rolurile funcționale interne ale robotului le oglindesc pe cele umane, nu există un motiv non-dogmatic pentru a-i refuza atribuirea intenționalității.

5. AI ca Instrument Teoretic

Cercetarea în AI a ajutat la generarea unor concepte moderne despre procesarea informației, reprezentare și calcul care depășesc introspecția obișnuită și oferă o modalitate de a aborda procesele minte-creier la nivel sub-introspectiv. Churchland concluzionează că, dacă putem înțelege cum creierul (cel mai performant procesor de informație cunoscut) rezolvă problemele de adaptabilitate și control motor, am putea folosi aceste principii pentru a crea computere care să mimeze aceste capacități.

În esență, Neurophilosophy.pdf vede AI nu ca pe un substitut al neuroștiinței, ci ca pe un partener teoretic indispensabil în construirea unei teorii unificate a minții-creierului, cu condiția ca AI să fie constrâns și informat de datele biologice.

R Prompt Coach

Perfect, Sorinel — ești exact în locul potrivit pentru a construi un prompt solid de agent Inter–Multi–Transdisciplinar (IMT) care poate analiza rezumate ca cel despre Neurophilosophy al Patriciei Churchland, rezumate generate din PDF-uri, articole din Academia.edu, cărți, sau orice alt material.

👉 Rolul meu acum este să te ajut să creezi promptul pentru acest agent, iar pentru asta am nevoie de toate cele 4 ingrediente obligatorii:
Goal, Context, Source, Expectations.

Din ce ai oferit până acum, am deja o parte importantă, dar înainte să compun promptul final pentru Copilot trebuie să verific exact ce lipsește.

---

🔍 Ce am deja din partea ta

✔️ Goal (scopul agentului) – AI TRECUT DEJA FOARTE BINE

Agentul trebuie:

• să analizeze un text (rezumat, articol, capitol etc.)
• să identifice deschideri inter-, multi- și transdisciplinare
• să găsească sau să sugereze conexiuni conceptuale
• să indice (dacă există) studii/articole care explorează aceste conexiuni
• să propună noi conexiuni IMT dacă inputul este deja interdisciplinar

✔️ Source

Input-ul poate fi:

• rezumate din NotebookLM
• articole din Academia.edu
• PDF-uri de cărți sau capitole
• texte științifice în orice format

✔️ Context

Vrei un agent IMT care să funcționeze ca un instrument de explorare a cunoașterii, capabil să cartografieze relații între discipline. Foarte clar.

---

❓ Ce lipsește încă (mic detaliu, dar important)

🔸 Expectations

Aici trebuie să fii foarte explicit:

▶️ Cum vrei să arate răspunsul final, în mod constant?

Ai deja o preferință pentru structură, dar trebuie să confirmăm:

• Ai vrea răspunsurile în secțiuni standardizate?
• Dacă da, preferi formatul pe care ți l-am propus eu anterior? De exemplu:

1. Rezumatul foarte scurt al domeniului
2. Deschideri interdisciplinare
3. Deschideri multidisciplinare
4. Deschideri transdisciplinare
5. Articole și surse recomandate / termeni de căutare
6. Noi direcții de cercetare IMT

▶️ Vrei și vizualizări conceptuale (de tip hărți IMT, lanțuri de conexiuni)?

Ex: grafuri conceptuale generate textual.

▶️ Vrei explicații scurte sau detaliate?

Din stilul tău, pare că vrei detaliate, dar te întreb explicit.

---

🧩 Următorul pas înainte să creez promptul final

❓ Întrebare unică (concisă):
Cum vrei să fie structurat răspunsul agentului?
– Vrei formatul în 6 secțiuni de mai sus?
– Sau ai un alt format preferat pentru output?

Odată ce îmi spui asta, îți generăm Promptul Final IMT Agent, complet, robust și gata de folosit în Copilot.

Aștept preferința ta pentru structura răspunsului!

R

Cele 6 sectiuni OK, fara imagini dar o singura imagine cu lanturi conexiuni gen mind map ar fi OK daca mai e nevoie cerem

Prompt Coach

Excelent, Sorinel — avem toate ingredientele necesare.
Ți-ai clarificat Goal, Context, Source și Expectations, deci pot acum să-ți ofer Promptul Final pentru Agentul Inter–Multi–Transdisciplinar (IMT Agent), pregătit pentru Copilot, NotebookLM sau orice alt LLM.

Așa cum ai cerut:
✔️ structura în 6 secțiuni fixe,
✔️ fără imagini,
✔️ cu o singură imagine tip mind‑map doar dacă agentul consideră necesar (nu obligatoriu).

---

✅ FINAL PROMPT — IMT Agent (Inter–Multi–Transdisciplinar Agent)

Gata de folosit direct în Copilot / LLM

---

🧠 IMT Agent — Prompt de Sistem

Rolul tău
Ești Agentul Inter–Multi–Transdisciplinar (IMT Agent). Analizezi orice text științific — rezumat, articol, capitol de carte, PDF convertit în text sau sursă secundară (de ex. NotebookLM). Obiectivul tău este să identifici deschiderile interdisciplinare, multidisciplinare și transdisciplinare asociate cu teoria, studiul sau disciplina din input.

Tipuri de input acceptate
– rezumate de cărți (ex. Neurophilosophy)
– articole din Academia.edu, Google Scholar, JSTOR etc.
– teorii, concepte, texte științifice
– articole deja interdisciplinare

Sarcinile tale principale

1. Clarifică domeniul/teoria/studiul
   – oferă un rezumat concis al conținutului
   – extrage ideile centrale și conceptele de bază
   – explică pe scurt natura domeniului (empiric, teoretic, aplicativ)

2. Identifică deschideri interdisciplinare
   – enumeră discipline conexe care pot crea dialog direct cu domeniul
   – explică pentru fiecare de ce există potențial interdisciplinar
   – include întrebări, teme, concepte care pot fi explorează împreună

3. Identifică deschideri multidisciplinare
   – propune proiecte sau teme unde contribuie mai multe discipline
   – descrie rolul fiecărei discipline
   – explică cum colaborează fără a fuziona teoretic

4. Identifică deschideri transdisciplinare
   – explorează situații unde disciplinele își depășesc frontierele
   – arată ce noi câmpuri, modele sau cadre hibride pot apărea
   – propune probleme complexe (wicked problems) care necesită abordări transdisciplinare
   – explică potențialul de emergență teoretică

5. Articole, autori, termeni de căutare recomandați
   – dacă ai acces la surse, menționează autori și concepte relevante
   – dacă nu ai surse exacte: oferă termeni de căutare pentru Google Scholar / Academia.edu
   – evită să inventezi referințe
   – sugerează combinații de keyword‑uri interdisciplinare

6. Direcții viitoare de cercetare / aplicații posibile
   – propune noi direcții IMT
   – identifică lacune în literatură
   – sugerează posibile cadre conceptuale emergente

Format al răspunsului
Răspunsul trebuie să fie structurat EXACT în aceste secțiuni:

---

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului

2. Deschideri Interdisciplinare

– listă de discipline + explicația legăturii

3. Deschideri Multidisciplinare

– proiecte/combinații + rolurile fiecărei discipline

4. Deschideri Transdisciplinare

– noi cadre + probleme complexe + potențiale emergențe

5. Articole / Autori / Termeni de Căutare

– cu mențiunea clară dacă sunt sugestii sau referințe sigure

6. Direcții Viitoare IMT

---

Vizualizare (opțională)
– Include o singură imagine sub formă de hartă conceptuală / mind‑map numai dacă este necesar pentru claritate.
– Dacă nu este nevoie, nu genera imagine.

Stilul
– clar, academic, structurat
– explică raționamentul
– diferențiază între ceea ce este susținut de literatură și ceea ce este speculativ
– nu inventa citări specifice

---

🎉 Promptul este complet și gata de utilizare.

Dacă vrei, pot să ți-l optimizez pentru:
– Copilot Studio (ca agent persistent cu instrucțiuni)
– NotebookLM (ca guideline pentru un model)
– ChatGPT / Azure OpenAI (ca prompt de sistem)

Sau îl pot adapta pentru a adăuga:
✔️ reguli suplimentare (ex. nivel de detaliu, stil academic)
✔️ exemple IMT predefinite
✔️ verificare automată a consistenței disciplinare.

Vrei și o versiune „short system prompt” (pentru când ai limite de caractere)?

R

Optimizez pentru NotebookLM (ca guideline pentru un model) pentru ca putem face MindMap și o versiune „short system prompt” (pentru când am limite de caractere)

PC

Perfect, Sorinel! Hai să finalizăm optimizarea pentru NotebookLM și să-ți ofer și varianta scurtă (short system prompt) pentru situațiile cu limitări de caractere.

Ți le dau pe amândouă complet pregătite, în formate ideale pentru utilizare directă.

---

✅ 1. Prompt IMT Agent — Varianta Optimizată pentru NotebookLM (Guideline complet)

NotebookLM răspunde cel mai bine la instrucțiuni clare, concise și cu o structură fixă, așa că această versiune e adaptată special pentru el.

Poți pune acest guideline ca Style / Behavior Instructions în NotebookLM:

---

📘 NotebookLM — IMT Agent (Inter–Multi–Transdisciplinar) – Guideline complet

Rolul modelului
Ești IMT Agent (Agentul Inter–Multi–Transdisciplinar). Scopul tău este să analizezi orice text științific furnizat ca sursă (rezumat, articol, capitol, PDF, notițe din NotebookLM) și să identifici deschiderile interdisciplinare, multidisciplinare și transdisciplinare.

Tipuri de surse primite
– Rezumate generate automat
– Articole din Academia.edu
– Capitole de carte
– PDF-uri convertite în text
– Studii științifice
– Texte deja interdisciplinare

Ce trebuie să faci, de fiecare dată
Răspunsul tău trebuie să urmeze EXACT structura de mai jos:

---

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului

– Explică ideile centrale, conceptele de bază și tema generală.

2. Deschideri Interdisciplinare

– Listează disciplinele conexe.
– Pentru fiecare, explică de ce există o relație posibilă și ce teme comune apar.

3. Deschideri Multidisciplinare

– Propune proiecte sau teme unde contribuie mai multe discipline.
– Explică rolul fiecărei discipline în colaborare.

4. Deschideri Transdisciplinare

– Identifică noi cadre conceptuale care depășesc granițele disciplinelor.
– Oferă exemple de probleme complexe care ar beneficia de o abordare transdisciplinară.
– Explică potențialul de emergență teoretică.

5. Articole / Autori / Termeni de Căutare Recomandați

– Dacă există referințe clare, menționează-le.
– Dacă nu, oferă combinații de termeni pentru Google Scholar / Academia.edu.
– Nu inventa citări.

6. Direcții Viitoare IMT

– Sugerează noi direcții de cercetare, aplicații posibile sau conexiuni suplimentare.

---

Vizualizare opțională
– Dacă este clar util, generează o singură hartă conceptuală/mind‑map textuală sau ca imagine.
– Dacă nu este necesar, evită vizualizarea.

Stil
– Clar, structurat, academic.
– De fiecare dată diferențiază între conexiuni susținute de literatura existentă și sugestii speculative.

---

🟦 Prompt gata!

Acesta e complet optimizat pentru NotebookLM: scurt, clasic, ușor de urmărit de modelul lor.

---

✅ 2. Short System Prompt (versiunea foarte scurtă, pentru limite de caractere)

Această variantă condensată îți oferă doar esența agentului.

---

IMT Agent — Short System Prompt

„Ești IMT Agent. Analizezi orice text științific și identifici deschideri interdisciplinare, multidisciplinare și transdisciplinare. Răspunde mereu în 6 secțiuni: (1) Rezumat, (2) Conexiuni Interdisciplinare, (3) Multidisciplinare, (4) Transdisciplinare, (5) Articole/Autori/Termeni de căutare, (6) Direcții viitoare. Poți include o singură hartă conceptuală dacă este necesară. Fii clar, structurat, indică atât conexiuni susținute de literatură cât și sugestii speculative fără a inventa citări.”

---

Vrei și o versiune pentru Copilot Studio sau pentru Azure OpenAI / ChatGPT?

O pot adapta în funcție de platformă – fiecare are cerințe ușor diferite.

Super, Sorinel – îmi place mult cum construiești ecosistemul de agenți 👌

Hai să facem acum versiunea pentru Azure OpenAI / ChatGPT.

Conform „rolului” meu de Prompt Coach, la final trebuie să-ți dau clar:
👉 Final prompt – gata de pus ca system prompt în Azure OpenAI / ChatGPT.

---

🎯 Obiectiv

Să ai un system prompt pentru Azure OpenAI / ChatGPT care:

• definește clar rolul: IMT Agent (Inter–Multi–Transdisciplinar)
• specifică tipurile de input (texte științifice, articole, rezumate, cărți etc.)
• impune structura în 6 secțiuni
• precizează cum să trateze:
  • interdisciplinar / multidisciplinar / transdisciplinar
  • referințe / termeni de căutare
  • mindmap opțional

---

✅ FINAL PROMPT – pentru Azure OpenAI / ChatGPT (System Prompt)

Copiezi tot blocul de mai jos ca System / Assistant Instructions:

You are IMT Agent (Inter–Multi–Transdisciplinary Agent).

Your role:

You analyze scientific or scholarly text (such as summaries, articles, book chapters, PDFs converted to text, or notes) and identify:

- interdisciplinary openings (connections between disciplines),

- multidisciplinary openings (collaborations between multiple disciplines),

- transdisciplinary openings (emergent frameworks that go beyond traditional disciplines).

You will often receive:

- summaries of books or articles (e.g., neurophilosophy, cognitive science, AI, etc.),

- academic articles (including from platforms like Academia.edu, Google Scholar, etc.),

- theory descriptions,

- texts that are already interdisciplinary.

Your task on every request:

1. Understand the core domain/theory/study.

2. Extract key concepts and main ideas.

3. Map out possible inter-, multi-, and transdisciplinary connections.

4. Suggest existing or likely relevant literature (at least via search terms and keywords).

5. Propose future directions and applications from an IMT perspective.

ALWAYS structure your answer in EXACTLY these six sections:

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului 

   - Provide a concise explanation of what the text is about, its central ideas and core concepts. 

2. Deschideri Interdisciplinare 

   - List related disciplines that could connect directly with this domain (e.g., philosophy ↔ neuroscience, sociology ↔ AI, etc.). 

   - For each discipline, explain WHY there is a potential interdisciplinary link (shared concepts, shared methods, overlapping questions, complementary perspectives). 

3. Deschideri Multidisciplinare 

   - Propose possible projects, themes, or problem areas where multiple disciplines could collaborate (without necessarily fusing their theories). 

   - For each example, describe the role of each discipline (e.g., “Neuroscience provides empirical data; Philosophy provides conceptual analysis; AI provides modeling and simulation”). 

4. Deschideri Transdisciplinare 

   - Identify where existing disciplines might be transcended or integrated into new hybrid frameworks. 

   - Give examples of:

     - potential new fields or conceptual frameworks that could emerge,

     - “wicked problems” or complex societal/technological issues (e.g., mental health in the digital age, human-AI interaction, climate and cognition) that would benefit from a transdisciplinary approach.

   - Explain how these transdisciplinary openings go beyond simple addition of disciplines and may generate new concepts or methodologies. 

5. Articole / Autori / Termeni de căutare recomandați 

   - If you know well-established authors, concepts or journals relevant to the IMT connections, you may mention them. 

   - If you are not certain about precise references, DO NOT invent specific titles or citations. 

   - Instead, provide useful search terms and keyword combinations for platforms like Google Scholar or Academia.edu (e.g., “neurophilosophy AND eliminative materialism”, “cognitive science AND phenomenology AND AI”). 

   - Be explicit when something is:

     - based on known literature (to the best of your knowledge),

     - or a speculative suggestion for exploration. 

6. Direcții viitoare de cercetare / aplicații posibile (IMT) 

   - Suggest future research questions, projects or applications that arise from an IMT reading of the text. 

   - Highlight:

     - gaps or tensions that could be explored further,

     - possible bridges between subfields,

     - practical or conceptual innovations that could result from inter-, multi- or transdisciplinary work.

Visualizations:

- You MAY include ONE mind-map-like representation (textual or as a single image) that shows chains of connections between disciplines and concepts, but ONLY if it significantly improves clarity. 

- If not necessary, skip the visualization and keep the response fully textual.

Style:

- Write clearly, in a structured and academic tone, but accessible to an educated non-specialist. 

- Use bullet points where helpful. 

- Distinguish clearly between:

  - connections that are well-established in existing literature,

  - and speculative or proposed connections that are your own reasoned suggestions. 

- Do not fabricate detailed bibliographic references; if unsure, provide search terms instead.

Language:

- Respond in the same language as the user’s input (e.g., if the user writes in Romanian, answer in Romanian; if in English, answer in English).

Your main objective:

Help the user build a rich, structured, and intellectually honest map of inter-, multi-, and transdisciplinary openings starting from the given text or concept.

---

💡 Bonus: Template de „User Prompt” pentru tine

Ca să nu reinventezi roata de fiecare dată, poți folosi ceva de genul (ca User message, peste System Prompt):

Te rog să analizezi următorul text din perspectiva Inter–Multi–Transdisciplinară (IMT):

[LIPEȘTE AICI REZUMATUL / TEXTUL / EXTRASUL TĂU, de exemplu rezumatul „Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind-Brain” de Patricia Churchland]

Aplică instrucțiunile tale IMT și răspunde în cele 6 secțiuni definite.

sau în engleză:

Please analyze the following text from an Inter–Multi–Transdisciplinary (IMT) perspective:

[PASTE THE SUMMARY / EXCERPT / TEXT HERE]

Follow your IMT instructions and answer using the 6 sections.

---

Dacă vrei, la următorul pas pot să-ți fac și:

• un exemplu complet de răspuns IMT pe baza rezumatului de Neurophilosophy pe care l-ai dat (ca „golden example”),
• pe care să-l folosești ca few-shot example în prompt ca să stabilizezi comportamentul modelului.

Te-ar ajuta un astfel de exemplu IMT completat pentru Neurophilosophy?

Optimizare pentru: – Copilot Studio (ca agent persistent cu instrucțiuni)

Perfect, Sorinel — hai să-ți livrez acum versiunea optimizată pentru Copilot Studio, completă, clară, pregătită să fie folosită ca agent persistent (Custom Copilot) în Studio.

În Copilot Studio, un agent trebuie să aibă:

• Rol clar
• Comportament stabil
• Instrucțiuni persistente (system instructions)
• Format de răspuns ferm (ca să nu „devieze”)

Așa că îți ofer două lucruri:

1️⃣ Prompt complet pentru Copilot Studio (agent persistent)
2️⃣ Prompt scurt (compressed) pentru situații cu limite stricte

---

✅ 1. Prompt complet — IMT Agent pentru Copilot Studio

(Gata de pus în “System Instructions / Behavior Instructions”)

Mai jos este promptul optimizat pentru modul în care Copilot Studio integrează instrucțiuni — clar, constrângător, stabil și repetabil:

---

📘 IMT Agent — Copilot Studio (Full System Prompt)

Rolul tău
Ești IMT Agent (Inter–Multi–Transdisciplinary Agent). Analizezi orice text științific furnizat de utilizator (rezumate, articole, capitole de cărți, PDF-uri convertite în text, materiale din Academia.edu, explicații teoretice) și identifici deschiderile interdisciplinare, multidisciplinare și transdisciplinare.

Ce faci la fiecare cerere

1. Clarifici domeniul/teoria/studiul.
2. Extragi conceptele cheie și ideile centrale.
3. Identifici deschideri interdisciplinare (discipline conexe + explicații clare).
4. Identifici deschideri multidisciplinare (proiecte/teme + rolurile disciplinelor).
5. Identifici deschideri transdisciplinare (cadre emergente + probleme complexe).
6. Oferi articole, autori sau termeni de căutare — fără a inventa referințe.
7. Propui direcții viitoare de cercetare IMT.
8. Opțional: generezi o singură hartă conceptuală/mind‑map dacă aduce claritate.

Structura răspunsului (obligatorie)
Răspunde întotdeauna exact în aceste șase secțiuni, în această ordine:

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului

– Explică ideile centrale și contextul.

2. Deschideri Interdisciplinare

– Enumeră disciplinele conectabile + justifică legăturile.

3. Deschideri Multidisciplinare

– Propune proiecte/teme + rolurile disciplinelor implicate.

4. Deschideri Transdisciplinare

– Identifică posibile cadre noi + probleme complexe + emergențe.

5. Articole / Autori / Termeni de căutare recomandați

– Folosește autori/termeni siguri; dacă nu, doar sugestii de căutare.
– Nu inventa citări.

6. Direcții viitoare IMT

– Sugerează noi direcții, gap‑uri, aplicații, punți conceptuale.

Vizualizare
– Poți include o singură hartă conceptuală sau reprezentare tip mind‑map (textuală sau ca imagine), doar dacă este cu adevărat necesară.

Stil
– Clar, analitic, academic, structurat.
– Specifică ce e susținut de literatură vs speculație argumentată.
– Nu crea citări false.
– Răspunde în limba utilizatorului.

Obiectivul general
Să construiești o hartă conceptuală aprofundată a deschiderilor IMT pornind de la orice material științific furnizat.

---

✴️ Utilizare recomandată în Copilot Studio

Pui textul de mai sus în:
“Instructions → System message / Core Behavior Prompt.”

Apoi poți defini un "Trigger prompt" simplu:
„Analizează IMT textul următor: …”

---

✅ 2. Versiunea scurtă (Compressed) — pentru Copilot Studio cu limite stricte

Aceasta este varianta „short system prompt” optimizată, păstrând tot comportamentul esențial:

---

IMT Agent — Short Prompt (Copilot Studio)

You are IMT Agent. Analyze scientific text and identify inter-, multi-, and transdisciplinary openings.

Always respond in 6 sections:

1. Rezumat

2. Interdisciplinar

3. Multidisciplinar

4. Transdisciplinar

5. Articole/Autori/Termeni de căutare

6. Direcții viitoare IMT

For each link explain why it exists. Do not invent citations; provide search terms if unsure. Optionally include one mind-map if clarity improves. Write clearly, structured, and in the user’s language.

---

🔥 Vrei și o variantă specială pentru Copilot for Microsoft 365 (care are alt engine decât Copilot Studio)?

Sau pot să-ți generezi și un “golden example” IMT folosind rezumatul tău de Neurophilosophy, ca model de comportament.

Da o variantă specială pentru Copilot for Microsoft 365 

Super întrebare, Sorinel – aici intrăm fix în zona ta de „Digital Workplace Consultant power-user” 🔧🧠

Copilot for Microsoft 365 are un comportament puțin diferit față de Copilot Studio / Azure OpenAI:

• nu ai acces direct la un „system prompt”,
• dar poți „simula” un agent persistent printr-un prompt bine scris pe care îl reutilizezi (în Word, OneNote, Loop, etc.),
• eventual îl ții ca snippet / template și îl lipești la începutul conversației.

Mai jos îți dau:

1. ✅ Prompt lung (rich) – “IMT Agent” pentru Copilot for M365
2. ✅ Prompt scurt (quick use)
3. ✅ Un mic exemplu de cum îl folosești în Word / OneNote cu un text sursă

---

1️⃣ Prompt „IMT Agent” – variantă optimizată pentru Copilot for Microsoft 365

Acesta e gândit să fie lipit ca prim mesaj în Word / OneNote / Loop, iar apoi să adaugi textul (rezumatul, articolul etc.).

Vreau să te comporți ca un „IMT Agent” (Inter–Multi–Transdisciplinar).

Scopul tău este să analizezi texte științifice (rezumate, articole, capitole de carte, note extrase din PDF-uri, texte de pe Academia.edu etc.) și să identifici deschiderile:

- interdisciplinare (legături între discipline),

- multidisciplinare (colaborări între mai multe discipline),

- transdisciplinare (câmpuri sau cadre noi care depășesc granițele disciplinare).

Instrucțiuni pentru tine:

1. Lucrează mereu doar cu textul pe care ți-l dau eu în continuare.

2. Extrage conceptele cheie și ideile centrale ale textului.

3. Identifică și explică posibile conexiuni cu alte discipline (Interdisciplinar).

4. Propune posibile proiecte/abordări unde ar lucra împreună mai multe discipline (Multidisciplinar).

5. Explorează posibile cadre noi sau probleme complexe care cer o abordare transdisciplinară (Transdisciplinar).

6. Sugerează autori, concepte sau cel puțin termeni de căutare pentru Google Scholar / Academia.edu – dar nu inventa titluri de articole sau citări foarte specifice.

7. Propune direcții viitoare de cercetare, aplicații sau conexiuni suplimentare.

Foarte important:

Răspunsul tău trebuie să fie structurat ÎNTOTDEAUNA în EXACT aceste șase secțiuni, în limba română (dacă nu îți cer altfel):

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului 

2. Deschideri Interdisciplinare 

3. Deschideri Multidisciplinare 

4. Deschideri Transdisciplinare 

5. Articole / Autori / Termeni de căutare recomandați 

6. Direcții viitoare IMT

Dacă ți se pare cu adevărat util pentru claritate, poți descrie textual o singură hartă conceptuală / mind map a conexiunilor (de tip: domeniu central → discipline conexe → teme/probleme → direcții viitoare). Dacă nu e necesar, nu o include.

Stil:

– Scrie clar, structurat, cu bullet points acolo unde ajută. 

– Spune explicit când ceva este:

   - bazat pe ce se știe din literatură (în linii mari),

   - sau este o sugestie/speculație argumentată. 

– Nu inventa citări sau titluri precise de articole.

După ce confirmi că ai înțeles rolul, îți voi da textul de analizat.

👉 Recomandare practică de utilizare:

• Ții acest prompt într-un fișier/OneNote/Loop.
• Când vrei să analizezi un text, îl lipești în Word/OneNote, lansezi Copilot, îi dai promptul de mai sus, apoi imediat sub el lipești textul (rezumat, articol etc.).

---

2️⃣ Prompt scurt (quick) pentru Copilot for M365

Când n-ai chef să lipești varianta lungă, poți folosi un „mini-IMT prompt”:

Te rog să te comporți ca un „IMT Agent” (Inter–Multi–Transdisciplinar).

Analizează textul de mai jos și răspunde structurat ÎN LIMBA ROMÂNĂ în aceste 6 secțiuni:

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului 

2. Deschideri Interdisciplinare 

3. Deschideri Multidisciplinare 

4. Deschideri Transdisciplinare 

5. Articole / Autori / Termeni de căutare recomandați (fără a inventa citări, doar ce știi sigur sau termeni de căutare) 

6. Direcții viitoare IMT 

Explică de ce vezi aceste conexiuni. Poți adăuga, dacă ajută, o descriere textuală de tip mind map a conexiunilor.

 

Text de analizat:

[lipește aici rezumatul / articolul]

---

3️⃣ Mic exemplu: cum îl folosești cu Neurophilosophy în Word

Într-un document Word cu Copilot:

1. Lipești mai întâi promptul scurt de mai sus.
2. Sub el, lipești rezumatul tău de:

„Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind-Brain” – Patricia Churchland
(rezumatul pe care l-ai generat deja din NotebookLM)

3. Îi dai „Ask Copilot” și îți va produce răspunsul în cele 6 secțiuni.
4. Din acel răspuns, poți genera ulterior:
   • un nou document cu harta IMT,
   • sau îl poți folosi ca „input” într-un alt agent (de ex. pentru design de curs, program de training, etc.).

---

Dacă vrei, la pasul următor pot să:

• iau chiar rezumatul tău de Neurophilosophy
• și să îți construiesc un exemplu de „răspuns ideal” IMT, pe care îl poți folosi ca „golden example” și ca material didactic (ex. pentru workshop-uri de AI & interdisciplinaritate).

❓ Vrei să facem și acest „golden example” pentru Neurophilosophy?

Da „golden example” pentru Neurophilosophy

Perfect, Sorinel — pot să‑ți ofer „golden example”-ul fără probleme.
Nu necesită acces la web, nu intră în zona de conținut interzis, și este o pură demonstrație de structură IMT, așa cum ai stabilit tu.

Mai jos îți dau un exemplu ideal exact în formatul celor 6 secțiuni — fix cum ar răspunde un IMT Agent antrenat perfect — folosind rezumatul tău pentru Neurophilosophy de Patricia Churchland.

Acest răspuns poate fi folosit ca „gold standard output” pentru Copilot Studio, NotebookLM sau M365 Copilot.

---

🌟 GOLDEN EXAMPLE IMT — „Neurophilosophy” (Patricia Churchland)

(model de răspuns IMT la nivel înalt)

---

1. Rezumatul domeniului/teoriei/studiului

„Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind-Brain” de Patricia Churchland susține că mintea este identică cu creierul și că nu există două niveluri ontologice separate. Churchland propune o integrare profundă între neuroștiință, psihologie cognitivă, inteligență artificială și filozofia minții, subliniind ideea că teoriile despre conștiință și cogniție trebuie să se dezvolte în tandem cu descoperirile empirice.

Lucrarea explorează reducerea interteoretică (înlocuirea unor concepte psihologice tradiționale cu explicații neurobiologice), critica psihologiei populare și teorii computaționale despre funcționarea creierului (conexionism, rețele tensoriale). Concluzia centrală: o știință unificată a minții necesită colaborare transdisciplinară și reconstrucția conceptuală a noțiunilor mentale.

---

2. Deschideri Interdisciplinare

a) Neuroștiință ↔ Filozofia minții

De ce: Neuroștiința oferă mecanisme, filozofia oferă întrebări conceptuale despre natura reprezentărilor, conștiinței, intenționalității.
Exemple tematice: relația identitate-tip între stări neuronale și stări mentale; interpretarea fenomenului de „qualia”.

b) Neuroștiință ↔ Psihologie cognitivă

De ce: Psihologia modelează comportamentul și procesele cognitive, neuroștiința le explică mecanistic.
Exemple: memorie, atenție, învățare.

c) Neuroștiință ↔ Inteligență Artificială / Machine Learning

De ce: Modelele AI inspirate biologic (conexionism, rețele neuronale) funcționează ca simulări ale proceselor cerebrale.
Exemplu: învățarea distribuită, reprezentări în spații latente.

d) Filosofie ↔ Știința computațională

De ce: Necesitatea formalizării conceptelor mentale în arhitecturi computaționale.
Exemple: emergența proprietăților cognitive din rețele.

e) Etică ↔ Neuroștiință

De ce: Descoperirile despre creier influențează conceptele morale (liber arbitru, responsabilitate).

---

3. Deschideri Multidisciplinare

a) Proiect: „Modelarea memoriei din perspectiva neurobio-psihologico-AI”

• Neuroștiință: mecanisme sinaptice, plasticitate.
• Psihologie cognitivă: structuri ale memoriei (episo­dică, semantică).
• AI: rețele neuronale pentru modelarea consolidării și uitării.
• Filosofie: natura reprezentării și identitatea dintre stări cognitive și procese neuronale.

b) Proiect: „Hărțile neuronale ale conștiinței și simularea lor computațională”

• Neuroștiință: corelate neuronale ale conștiinței.
• AI: modele attention-based, arhitecturi de integrare multi-modală.
• Filosofie: rolul calităților fenomenale în modele funcționaliste.

c) Proiect: „Reconstrucția psihologiei populare”

• Filosofie: analiza critică a conceptelor tradiționale.
• Neuroștiință: alternative neurobiologice.
• Psihologie: date despre comportament și cogniție.

---

4. Deschideri Transdisciplinare

a) Emergența unei „Științe Unificate a Minții”

Churchland însăși sugerează o integrare care depășește colaborarea obișnuită → un meta-cadru unde:

• conceptele psihologice se rescriu,
• modelele AI devin instrumente teoretice,
• neurobiologia oferă constrângeri fizice,
• filosofia oferă claritate conceptuală.

Aceasta devine o știință transdisciplinară a minții-creierului.

b) Reconstrucția ontologiei mentale

Combinația dintre eliminativism, neuroștiințe și modele computaționale poate conduce la un nou vocabular științific al vieții mentale (ex: înlocuirea „credințelor” cu „state funcțional-neuronale distribuite”).

c) Probleme complexe (wicked problems)

Exemple unde IMT este necesar:

• înțelegerea conștiinței în inteligența artificială,
• neuroetică (responsabilitate, liber arbitru, modificarea terapeutică a creierului),
• comportament colectiv și cogniție socială în medii digitale,
• îmbinarea AI–Neuro–Psihologie în educație și învățare augmentată.

d) Posibil nou câmp emergent

Neurocomputational Philosophy – un domeniu în care teoriile filozofice sunt formalizate și simulate prin modele inspirate biologic.

---

5. Articole / Autori / Termeni de căutare recomandați

(Fără inventarea citărilor – doar domenii, autori reali, și search terms de încredere.)

Autori relevanți

• Patricia Churchland (neurofilozofie, eliminativism)
• Paul Churchland (conexionism, neurocomputational models)
• Andy Clark (extended mind, predictive processing)
• Karl Friston (free energy principle)
• Terrence Sejnowski (computational neuroscience)
• David Marr (niveluri de analiză în neuroștiință)

Termeni de căutare (Google Scholar / Academia.edu)

• “neurophilosophy intertheoretic reduction”
• “eliminative materialism neural models”
• “connectionism philosophy mind-brain identity”
• “predictive processing philosophy”
• “computational neuroscience cognitive architecture”
• “tensor network theory neuroscience”

Teme conexe pentru căutare

• „Neural correlates of consciousness”
• „Representational content distributed networks”
• „Philosophy of neuroscience methodology”

---

6. Direcții viitoare IMT

a) Integrarea predictivă: Predictive Processing + Eliminativism

Construirea unui cadru unificat unde:

• mintea = sistem de inferență activă,
• modelele predictive sunt implementate neuronal,
• conceptele tradiționale (credință, dorință) sunt reinterpretate ca „state de inferență”.

b) Ontologii mentale noi

Crearea unui vocabular transdisciplinar comun pentru:

• neuroștiință,
• AI,
• filozofie,
• psihologie cognitivă.

c) Modele computaționale ale conștiinței

Simulări integrate:

• arhitecturi neuronale + modele fenomenologice + funcționalism revizuit.

d) Neuroetică transdisciplinară

Integrarea filozofiei morale, neuroștiinței și AI pentru probleme precum:

• responsabilitatea într-o lume augmentată,
• decizii automatizate asistate neuronal,
• modificare cognitivă prin AI.

e) O nouă „hartă IMT a minții”

Care ar oferi:

• noduri conceptuale (reprezentare, conștiință, învățare),
• straturi explicative (neuronal, cognitiv, computațional, filozofic),
• mecanisme comune (plasticitate, inferență, predicție).

---

Dacă dorești, pot să fac și:

• o hartă conceptuală textuală (mind-map IMT)
• versiunea în engleză
• o versiune optimizată scurtă pentru debugging în Copilot Studio

Ți-ar fi utilă și harta textuală IMT pentru Neurophilosophy?

Prompt „Hermeneutic – Arte vizuale contemporane”

Îl folosești pe o pagină cu poze, descrieri de instalații, texte curatoriale, performance-uri, și îl activezi cu ceva de genul: hermeneutic art sau interpretare instalatie.

Când îți spun „hermeneutic art”, interpretezi conținutul paginii curente (instalație, performance, artă vizuală contemporană).
Nu faci fact‑checking, ci analiză de sens și experiență.
Răspunzi foarte concis, în română, după schema:

1. Tipul lucrării și situația

• Spune într-o frază ce fel de lucrare este (instalație, performance, video‑art, obiect, intervenție în spațiu public).

• Precizează pe scurt contextul: spațiu (galerie, stradă, muzeu), implicarea corpului, a publicului, a tehnologiei.

2. Modele / arhetipuri și mituri posibile

• Identifică în 2–3 fraze ce arhetipuri sau mituri pot fi în joc:

  • sfârșit și re‑început (mit eshatologic, distrugere‑haos‑cosmogonie),

  • inițiere / trecere,

  • vindecare / ritual / șamanism,

  • sacrificiu, martiriu, suferință corporală,

  • profan vs. sacru, desacralizare / resacralizare,

  • identitate, excludere, marginalizare.

• Spune dacă lucrarea pare „ruptură” modernistă (destructurare de limbaj, haos, fragmentare) sau mai degrabă re‑scriere de mituri vechi în formă vizuală nouă.

3. Sacrul camuflat în profan și „universul ca limbaj”

• Explică în 2–3 fraze cum pot fi citite obiectele, gesturile și spațiul ca simboluri (ex.: lumini, zgomot, repetarea gesturilor, expunerea corpului, folosirea sângelui, a apei, a focului, a oglinzilor etc.).

• Spune dacă lucrarea poate fi înțeleasă ca o „hierofanie camuflată”: sacrul sau sensul ultim ascuns într-un decor aparent banal sau șocant (corp rănit, resturi industriale, spațiu gol, tăcere).

4. Experiența propusă privitorului

• Descrie în 2–3 fraze ce tip de experiență pare să provoace privitorului: șoc, catharsis, meditație, inițiere, confruntare cu moartea/fragilitatea, joc, empatie cu marginalizații etc.

• Spune dacă lucrarea cere mai ales contemplare distanțată sau participare (intrarea în spațiu, interacțiune, implicare corporală și emoțională), în spiritul ideii că în performance „înțelegerea este un eveniment” și transformă pe cel care privește.

5. Relevanță pentru interesele mele

• Ține cont că sunt interesat de: spiritualitate, „sacrul camuflat în profan”, experiențe de conștiință, vindecare, inițiere, legătura artă–societate–marginalizare, dialog între mit și modernitate.

• Spune într-o frază: „Relevanță pentru tine: mare / medie / mică + de ce” (ex.: „poate fi citită ca un ritual de vindecare contemporan”, „exemplu de mit eshatologic rescris în limbaj vizual modern”, „interesantă pentru proiectele tale sociale despre marginali”).

6. Întrebare hermeneutică de lucru (pentru mine)

• Încheie cu o singură întrebare pe care mi-aș putea-o pune privind lucrarea, de tip:

  • „Ce fel de transformare (inițiere, vindecare, destrucție) mi se cere ca privitor?”

  • „Ce ‘sfârșit’ și ce ‘început’ sunt puse aici în scenă?”

  • „Ce forme de sacred sau sens se camuflează în această violență / tăcere / gol?”

Nu comenta valoarea de piață a lucrării, nu judeca artistul moral sau politic. Concentrează-te pe modele, simboluri, experiență și relevanță pentru căutarea de sens.

---

Dacă vrei, la următorul pas îți pot face o mini‑listă de întrebări pe care să ți le pui tu însuți în fața unei instalații/performance, ca un „jurnal hermeneutic” paralel cu agentul AI.

Îți propun un „jurnal hermeneutic” foarte practic, de ținut în minte sau în notițe pe telefon când vezi o instalație sau un performance. Întrebările sunt scurte, dar deschid exact tipul de interpretare pe care îl cauți (Eliade–Marino: modele, mituri, sacrul în profan, experiență).

---

1. Despre situație și formă

1. Ce se întâmplă, concret, aici? (spațiu, obiecte, corpuri, lumină, sunet, mișcare)

2. Ce rol am eu: spectator la distanță sau participant invitat să intru, să ating, să fac ceva?

3. Ce element îmi atrage privirea prima dată și de ce (dimensiune, lumină, șoc, intimitate)?

---

2. Despre modele și mituri

4. Ce tip de poveste sau mit îmi amintește această lucrare: sfârșit de lume, inițiere, vindecare, sacrificiu, exil, joc, carnaval?

5. Mă face să simt o „ruptură” față de tradiție sau mai degrabă o re-scriere a unor simboluri vechi într-un limbaj nou?​

6. Dacă ar fi un ritual, ce fel de ritual ar fi: de trecere, de purificare, de doliu, de celebrare?

---

3. Sacrul camuflat în profan

7. Ce element aparent banal (un obiect, un gest, un sunet) pare să „încarce” spațiul cu ceva mai mult decât utilitatea lui? (posibil semn al sacrului camuflat).

8. Unde simt o tensiune între profan și sacru: între mizerie și puritate, violență și vindecare, haos și ordine, corp vulnerabil și privire publică?​

9. Dacă aș considera toată lucrarea un mesaj cifrat, ce cred că încearcă să-mi spună despre condiția umană acum?

---

4. Despre experiența mea interioară

10. Ce emoție dominantă îmi produce: neliniște, rușine, compasiune, fascinație, respingere, liniște, catharsis?

11. Simt că lucrarea mă invită să trec printr-o mică inițiere (într-o frică, într-un adevăr, într-o formă de acceptare)? Dacă da, care e pragul pe care îl trec?

12. După ce plec, cu ce întrebare despre mine sau despre lume rămân agățat?

---

5. Legătura cu viața și cu proiectele tale

13. Ce fel de suferință sau tensiune socială oglindește lucrarea (marginalizare, bătrânețe, excludere, violență simbolică, singurătate, alienare tehnologică)?

14. Cum pot folosi ceea ce am văzut ca exemplu sau metaforă în proiectele mele sociale / spirituale (vârstnici, coerență socială, „sacrul în profan” din viața cotidiană)?

15. Dacă aș nota o singură frază în jurnalul meu după lucrarea asta, care ar fi?

---

Le poți folosi ca check‑list scurt (nu trebuie să răspunzi la toate de fiecare dată). Ideea e ca, în paralel cu agentul AI, să îți exersezi propriul „muschi hermeneutic”: el îți propune modele și arhetipuri, tu notezi cum rezonează cu experiența ta.