MOLWICK

Analisi dell'intelligenza

L'analisi della natura dell'intelligenza con la simulazione dell'evoluzione dell'intelligenza secondo la teoria mendeliana ed il metodo LoVeInf.

Copertina del libro Lo Studio EDI. Crepuscolo sul mare con nuvole, Galizia.

 

EVOLUZIONE E DISEGNO DELL'INTELIGENZA

LO STUDIO EDI

Autore: José Tiberius

 

 

5.c) Analisi dell'intelligenza

  • Il Metodo di Verificazione Logica dell'Informazione (LoVeInf)

L'obiettivo principale dell'impostazione quantitativa dell'analisi statistica non era accertare il carattere ereditario dell'intelligenza di per sé, ma dimostrare la natura dell'intelligenza in rapporto all'esistenza ed al funzionamento del metodo di Verificazione Logica dell'Informazione (LoVeInf) segnalato dalla ECV –Teoria Generale dell'Evoluzione Condizionata della Vita– per il caso particolare dell'intelligenza.

z35
Analisi del metodo LoVeInf (Imagen de dominio público)
Grafico z35 del Modello sociale delle correlazioni per verificare il metodo LoVeInf.

L'analisi dell'intelligenza mediante i concetti delle leggi classiche di Mendel del gene recessivo e del gene dominante o, detto più correttamente, la determinazione dei criteri per identificare il cromosoma o gene significativo ed i meccanismi d'espressione del codice genetico intellettuale in senso stretto.

Nei quadri contenenti i risultati della ricerca quantitativa della simulazione dell'evoluzione dell'intelligenza e nei loro corrispondenti grafici di correlazione e regressione multipla, si può constatare come il criterio d'ordine in funzione di M1P1 sia decisamente buono, confermando le previsioni di comportamento corrispondenti ai meccanismi d'espressione genetica frutto della presenza del metodo Verifica Logica dell'Informazione (LoVeInf) nell'evoluzione dell'intelligenza.

Bisogna ricordare che per la combinazione genetica mendeliana, se il metodo Verifica Logica dell'Informazione (LoVeInf) svolge una funzione nell'evoluzione dell'intelligenza, le variabili F dei figli hanno, nella loro configurazione, proprio il componente M1P1 con una probabilità del 50%.

MODELLO SOCIALE: METODO LoVeInf
Ordine Funzione obiettivo
R M & P
Grafici ICMG r² max. Grafici ICMG r² max.
T1, T4 e WB
M q131 8,48 0,61 q132 9,16 0,69
P q133 9,44 0,59 q134 12,52 0,78
2P2M q135 7,55 0,61 q136 10,25 0,73
T1-d, X3 e X6
M q141 11,79 0,67 q142 12,14 0,71
P q143 12,28 0,69 q144 14,38 0,80
2P2M q145 9,20 0,56 q146 12,39 0,70
 

Anche il fatto che la variabile R sia molto buona, sia come funzione obiettivo che come criterio statistico d'ordine nella simulazione dell'intelligenza, ha un senso perché ha dati migliori, incorpora, infatti, in modo effettivo, l'elemento risultante dalla combinazione genetica secondo le leggi di Mendel. È strano che, ciononostante, sia leggermente peggiore della M1P1 come criterio statistico d'ordine.

Per confermare il risultato raggiunto nell'analisi dell'intelligenza rispetto al comportamento previsto dal metodo Verifica Logica dell'Informazione (LoVeInf), utilizzeremo un criterio statistico speciale, nell'ordine opposto a M1P1; cioè, nell'ordine del vettore di valori che otterremo prendendo il QI maggiore di M2 e P2, che definiremo 2P2M.

Il risultato della simulazione dell'intelligenza è nettamente più povero con 2P2M che con M1P1, possiamo quindi accettare, con maggior rigore e finché non si dimostri il contrario, che il metodo LoVeInf o qualcosa di simile è operativo nella trasmissione ereditaria dei caratteri associati all'intelligenza.

La precisione dei risultati dell'analisi dell'intelligenza è davvero importante quando si interpretano con una certa sicurezza; quando le linee corrispondenti alle variabili F dei figli e i loro diversi raggruppamenti seguono una tendenza simile, possiamo presumere che i risultati non siano conseguenza di coincidenze statistiche. Ciò avviene in particolar modo con le variabili X3 ed X6.

Per una maggior abbondanza nell'analisi dell'intelligenza, a fini comparativi, osserveremo adesso il comportamento nella simulazione dell'intelligenza delle stesse variabili centrate, poiché più precise, nell'ordinare queste variabili nella simulazione dell'Intelligenza Sociale in altri due modi speciali; in concreto, i vettori M delle madri e P dei padri come criteri statistici d'ordine.

Per queste due variabili dei genitori il risultato della simulazione dell'evoluzione dell'intelligenza è superiore a quello ottenuto con la variabile 2P2M, ma è sempre inferiore di molto a quello corrispondente alla variabile M1P1.

Bisogna inoltre segnalare che con le variabili originali anche i risultati della simulazione dell'intelligenza sono più poveri.

Un tema di quest’analisi dell'intelligenza che potrebbe risultare curioso è la differenza fra M e P, alla luce dei grafici, la prima sembra leggermente più significativa come criterio d'ordine, mentre la sua correlazione con X3 ed X6 era inferiore a quella della variabile P. Indipendentemente dalla quantità, nella differenza ed al contempo nella somiglianza, sembra che le curve disegnate in un’immagine e nell'altra si guardino allo specchio. Sarà tanto per cambiare!

Il presente tema, fra M e P, è sempre stato molto sensibile nella sociologia dell'intelligenza, mi ricordo bene di quando i primi esseri umani si resero conto che erano sempre le donne ad avere figli, ci furono grandi e violente discussioni sull'importanza del matriarcato, in modo particolare nella sua vertente economica. Per molti il discorso è ancora vivo perché si scoprono sempre cosette nuove …