Mentes E Máquinas

No livro Mentes e Máquinas, o autor, mostra uma visão geral sobre as ciências cognitivas e as várias tendências de suas fases. A história que culmina com o aparecimento da Inteligência Artificial (IA) e com a institucionalização das chamadas Ciências Cognitivas é bastante complexa e rodeada de vários episódios surpreendentes, a Física, a Matemática, a Biologia e as outras ciências da natureza passaram por grandes revoluções no decorrer do século XX. Revoluções cujos resultados foram surpreendentes e levaram a uma modificação radical da nossa imagem do mundo. Era de se esperar que o mesmo pudesse ocorrer com a Psicologia, que esta pudesse sofrer urna revolução que finalmente abrisse as portas para um estudo cientifico da mente.

No século XX a Psicologia apresentava três vertentes diferentes na construção do objeto da psicologia. Psicanálise com o estudo da mente, Behaviorismo com o estudo do comportamento e as Neurociências que mais tarde seriam as Neuropsicologias estudando o cérebro.

Em 1956 especialistas da área da ciência da computação, reuníram-se com objetivo de estabelecer as bases para o desenvolvimento de uma ciência da mente, tomando como modelo o computador digital, iniciando assim o que passaria a ser chamado de Inteligência Artificial (IA), e posteriormente, se expandiria para algo mais amplo, hoje denominada Ciência Cognitiva. A idéia de estudar os processos mentais através de um modelo computacional apresentava uma boa alternativa para os dilemas metodológicos da Psicologia. Esta proposta poderia ser o paradigma para uma ciência da mente.

A Inteligência Artificial surge como disciplina cientifica durante a década de 50, buscando não apenas replicar o pensamento humano, mas também estudar nossas próprias atividades mentais. Para ampliar estes estudos foi necessário a multidisciplinaridade, buscando especialistas de áreas diferentes, por exemplo: psicólogos, lingüistas, filósofos, neurólogos etc. para ser feito uma grande reorganização sobre o que se conhece da mente humana, tendo o modelo computacional como um paradigma unificador.

O autor divide o livro em três partes: O Modelo computacional da mente, Conexionismo e Redes Neurais e Tendências Recentes.

O Modelo Computacional da Mente

Máquina de Turing

Turing inventou uma máquina teórica que se tornou o conceito-chave de toda a ciência da computação e posteriormente para ciência cognitiva. Surgiu a idéia de algoritmo para resoluções de problemas. Os algoritmos são processos ordenados de regras que diz como se deve proceder para resolver um determinado problema. Para se resolver certos algoritmos que deveriam ter um número de passos finitos, passos estes que faziam parte do algoritmo, deveria ser levado em conta à complexidade computacional. Nesta complexidade deve ser analisado se o problema tem complexidade exponencial ou polinomial. Os problemas com crescimento exponencial são considerados intratáveis, devido ao grande período de tempo necessário para solucioná-lo.

Em 1950 Turing levantou um questionamento: “pode uma máquina pensar?” e também formulou um teste para saber quando poderíamos dizer que uma máquina pensa e esse teste passou a ser conhecido como teste de Turing. Este teste consiste no processo de imitação. Se o comportamento de uma máquina não pode ser distingüido do comportamento de um ser humano poderíamos atribuí-la a capacidade de pensar. Ao meu ver o ato de pensar vai além da proposta idealizada por Turing.

A questão levantada por ele e aceita até hoje no âmbito da Inteligência Artificial é que este ato de pensar é subjetivo. Levando-se em conta que o comportamento da máquina se restringe a um conjunto de regras pré-estabelecidas pelo ser humano, até que ponto a execução destas regras de forma eficaz pode ser considerado como “pensar”? pois até então as máquinas obedeciam a uma série de regras (algoritmos) para demonstrar os seus comportamentos.

Funcionalismo, Pensamentos e Símbolos

A principio foi feita uma analogia entre sistema nervoso e circuitos elétricos, mas logo os estudos tomaram outras direções, depois que alguns pesquisadores, mais precisamente o grupo Newell e Simon que se tornou à tendência dominante no panorama Inteligência Artificial, sustentava que a analogia entre pensamento e circuitos neurais (circuito elétrico) não era muito proveitosa. O melhor caminho seria entender a mente como um conjunto de representações de tipo simbólico e regidas por um conjunto de regras sintáticas.

A inteligência Artificial Simbólica se baseia na idéia de que o que distingue a inteligência humana dos outros animais menos inteligentes é a capacidade de produzir e manipular símbolos que dão origem às atividades cognitivas superiores, como a matemática e a linguagem.

O modelo computacional da mente para a Inteligência Artificial Simbólica se resume nos itens seguintes:

1. Mente como um processador de informações

2. Informações representadas na forma de símbolos

3. Símbolos combinados entre si através de um conjunto de regras

4. O funcionamento mental (ou cerebral) assemelha-se ao funcionamento da máquina de Turing.

O funcionalismo é defendido pela a maioria dos pesquisadores de Inteligência Artificial, trazendo à tona uma discussão