Computação Cognitiva – O mundo da consciência

Computação cognitiva – O mundo da consciência

Delphin kabey Mwinkeu Institituto Nacional de Telecomunicações Brazil [e-mail]

Felipe Lopes Silva Institituto Nacional de Telecomunicações  Brazil [e-mail]

Francisco de Assis Silva do Carmo Institituto Nacional de Telecomunicações Brazil [e-mail]

Abstract—This document contains information on the preparation of the final version of a paper accepted for publication in the Proceedings of the International Workshop on Telecommunications. Please carefully follow the instructions provided to ensure legibility and uniformity of accepted papers.

Index Terms—About four, alphabetically ordered, keywords.

Palavras-chave:

Informática cognitiva, inteligência natural, cérebro e mente,   computação cognitiva, engenharia de software,  inteligência artificial,  ciência cognitiva,  inteligência computacional, sistemas de agente autônomo

1. INTRODUCÃO

O presente artigo tutorial tem por objetivo contribuir com a compreensão do leitor sobre o tema proposto, a computação cognitiva, que ao longo de décadas vem proporcionando um universo de fantasia e realidade no pensamento dos seres humanos, além de dispertar vários cientistas para a pesquisa, a compreensão e o desenvolvimento de novas tecnologias.

1. JUSTIFICATIVO

Como as tecnologias de computação autonômica se tornar mais prevalentes, é essencial para desenvolver metodologias para testar suas operações de auto-gerenciamento dinâmico. Características de autogestão em sistemas autonômicos induzir mudanças estruturais e comportamentais para o sistema durante sua execução, que precisam ser validados para evitar falhas no sistema de alto custo. O alto nível de automação em sistemas autonômicos também significa que os erros humanos, como a especificação objetivo incorreta pode produzir efeitos potencialmente desastrosos sobre os componentes que estão sendo gerenciados; enfatizando ainda mais a necessidade de testes de tempo de execução.

1. A computação cognitiva

Segundo LEAHEY (1980), a história da busca humana em compreender a inteligência cerebral é, naturalmente a de compreender a história humana em si. Para WANG (2002), a computação cognitive é a disciplina emergente que estuda o mecanismo de processamento interno de informação no cérebro, sua engenharia e suas aplicações através de uma abordagem interdiciplinar.

Alguns anos mais tarde, Wang afirmou em suas pesquisas que:

“O desenvolvimento da informática clássica e contemporânea, a fertilização cruzada entre a ciência da computação, ciência de sistemas,  ciência de software, cibernética, ciência cognitiva, neuropsicologia, engenharia do conhecimento, inteligência computacional e ciências da vida, levou a toda uma gama de pesquisas num novo campo extremamente interessante conhecida como Informática Cognitiva (IC).”[1]

Para WANG (2006), a computação cognitiva é inspirada na inferência e percepção, de mecanismos cognitivos do cérebro humano, tal como definido no documento entitulado Modelos de Referência de Camadas do Cérebro (LRMB) (Wang et al.,2006).

Neste modelo, são relatadas as sete camadas do modelo que estão divididas em 43 processos distintos, mas altamente interelacionados.

Na figura, Fig.1 podemos verificar de forma sucinta as camadas e a qual região de consciencia elas pertencem:

[pic 1]

Fig. 1.The Layered Reference Model of the Brain (LRMB)

(Wang et Al., 2009)

Baseado neste modelo ele apresenta o conceito de Agente Autonomo de Sistema (AAS) através do Teorema Nr 8 que um agente de software, ou mais, na verdade, um Intelware, agente inteligente é um sistema de software inteligente que autonomamente realiza aplicações robotisticas e interativas baseadas em mecanismos cognitivos orientados às meta e objetivos.

Os agentes autonômos ou autonômicos, possuem, segundo os pesquisadores da IBM, autores do Manifesto IBM (2001), conter complexidade e capacidade aproximada às dos seres humanos e somente devem se limitar a esse ponto.

Igualmente ao sistema nervoso autônomo humano que governa várias funções sem a nossa consciência, os pesquisadores da IBM propuseram que os sistemas computacionais devem gerenciar funções de objectivos de alto nível descritos por operadores humanos. Neste mesmo ano, Kephart and Chess (2001), definiram as seguintes propriedades: auto configuração, auto otimização, auto cura, auto proteção e o comportamento social. A proposta incluí a malha de controle MAPE-K conforme a figura Fig 2, abaixo:

[pic 2]

Fig. 2.Estrutura de um elemento autonômico

Adaptado de (Kephart e Chess, 2001)

        

Para tornar possíveis as operações autonômicas efetivas os elementos autonômicos devem ser capazes de monitorar, analizar, planejar e executar ações adquirindo conhecimento.

Quando falamos de computação cognitiva nos referimos há algo a mais, todas estas informações anteriores são essenciais mas ainda existem assuntos a abordar.

Os pesquisadores BERNS e GHOSH (2009) publicaram as auto propriedades para os sistemas autonômicos que englobam o auto gerenciamento, auto estabilização, auto cura, auto organização, auto proteção, auto otimização, auto configuração, auto escalabilidade, auto imunidade e a auto retenção.

Mas isto não é o bastante. Ainda que os agentes autonômicos de sistema (AAS) contenham todas estas propriedades na EURESCOM (2009), os pesquisadores assinalaram que estrutura o desenvolvimento, a implantação, a gestão e a cooperação destas propriedades dos recursos autonômicos é essencial para atender o desafio de combinar as propriedades auto.

A explicação mais clara disso, de acordo com WANG (2009) está descrita abaixo:

“As funções cognitivas mais elevadas na camada 6 de LRMB abrangem reconhecimento, imaginação, compreensão, aprendizagem, raciocínio, dedução, indução, tomada de decisão, solução de problemas, explicação, análise, sintética, criação, analogia, planejamento e quantificação tal como descrita formal e naturalmente”.[2]