Aula de Ciência Cognitiva

Autor: Antônio Rogério da Silva
Unidade 1: A História da Ciência Cognitiva

A segunda fase da inteligência artificial (IA) corresponde à passagem dos padrões gerais para os especiais. Sobretudo, por causa da introdução de uma abordagem descendente (top-down) na compreensão da linguagem, indo do modo formal, em "cima", para o conteudístico, em "baixo". Numa parceria entre cientistas da computação e psicólogos, em 1977, Roger Schank e seus colegas da universidade Yale conceberam a noção de roteiro (script) para um conjunto de eventos padrões respectivos para cada tipo de ambiente real. De acordo com essa hipótese, o convívio social consistiria de roteiros que descreveriam, em seqüência, as ocorrências típicas de uma situação, como alimentar-se em lanchonete ou restaurantes; ir ao médico ou visitar um amigo doente etc.

Na metade dos anos 70, Marvin Minsky preparava sua guinada da perspectiva ascendente -preocupada apenas com o modo formal da compreensão lingüística-, para uma visão descendente da linguagem. Em 1975, Minsky apresentou o conceito de quadro (frame), pelo qual a imagem de um ambiente armazenado na memória gera expectativas que podem ou não ser confirmadas no contexto real. Uma grande quantidade desses quadros permitiria à mente organizar e interpretar uma situação, por meio de combinações e comparações capazes de incluir cenários complexos⁽¹⁾.

Depois de 79 e principalmente de A Sociedade da Mente (1985), Minsky abandonou a concepção de processador central e mente unificada, passando a usar a metáfora de vários agentes especialistas interagindo na atividade mental: a "sociedade da mente". Nessa associação, cada agente teria uma função e comunicar-se-ia segundo estímulos e inibições. A hipótese dos quadros organizadores e a sociedade da mente, para muitos, reproduziam mais fielmente a inteligência humana, facilitando a criação de programas mais eficientes. O conexionismo, as redes neurais e a teoria computacional contemporânea são teses recentes que compartilham desse modelo lançado por Minsky.

A partir dessa nova perspectiva, foi possível superar o domínio da computação serial inaugurada por Von Neumann. Sob essa nova orientação, programas e circuitos que processam a informação em paralelo já foram produzidos. Assim, os computadores ficam aptos a trabalhar em mais de uma tarefa ao mesmo tempo, ao invés de seguir uma única seqüência que processasse uma informação de cada vez. A idéia de processamento em paralelo abriu novos horizontes de investigação, envolvendo a neurologia e as teorias sobre percepção visual, mas hoje em dia, já há quem trabalhe numa perspectiva que una as duas vertentes. Para autores como Steven Pinker, por exemplo, a mente funcionaria nos dois níveis, primeiro no modo paralelo, inconsciente, e depois no serial, consciente⁽²⁾.

O êxito obtido pelos programas desenvolvidos por Schank e a equipe de Yale, comparado aos anteriores, levantou novas discussões em torno da definição de linguagem sugerida. Para tornar seu método eficiente, Schank reduziu a língua a conceitos básicos primitivos que se combinavam num processo chamado de ampliação telescópica, através do qual os verbos ordinários são unidos a esboços pré-definidos quanto a sua destinação, uso de instrumentos, ação desempenhada e idéia formulada, entre outras funções. A ampliação telescópica permite que uma lista básica contendo uma dúzia de ações primitivas -mover, ingerir, falar, ver, concluir e mais sete outros verbos- fosse expandida a um grande número de verbos distintos apenas superficialmente, num nível superior.

Na elaboração de seu sistema, Schank recorreu à noção de inglês básico, defendida por C. K. Ogden em Basic English: International Second Language (Inglês Básico: Segunda língua internacional, 1968). Para os adeptos do inglês básico, a língua de Shakespeare era uma linguagem universal com a qual poder-se-ia sobreviver dominando um vocabulário de apenas mil palavras⁽³⁾. Os teóricos de tendência chomskiana, no entanto, consideram arbitrárias as formulações de Schank, pois elas não teriam princípios observáveis. Por conseguinte, a falta de um critério sistemático dificultaria a escolha do roteiro adequado para cada situação. Mas Schank tinha a seu favor o fato de seus programas funcionarem satisfatoriamente. O sistema entendedor de Schank -baseado em unidades primitivas de significado- concentrava-se apenas na semântica e não na sintaxe da palavra, ao contrário do desejado por um chomskiano, preocupado com a estrutura sintática da língua.

Outros sistemas compreendedores da fala, como o HEARSAY (versões I e II), elaborados por uma equipe de Stanford, encabeçada por Raj Reddy, usam grupos de interesse associados a fases particulares da compreensão da linguagem -pragmática, semântica, sintaxe, lexical, fonêmica e fonética. Tais grupos são orientados para uma análise análoga a de um quadro negro dividido hierarquicamente em camadas horizontais com cada uma reservada para detecção dos fonemas, palavras, sentenças, desde o nível mais baixo ao mais elevado. Essas camadas comunicam-se usando listas de valores pré-estabelecidos que determinam o significado de cada segmento nas listas de palavras fornecidas⁽⁴⁾.

A respeito da percepção, as efêmeras esperanças no programa PERCEPTRON, de Frank Rosenblatt, projetado ainda nos 60, logo foram esquecidas, devido ao mal funcionamento no reconhecimento de padrões visuais. Durante um pequeno período, acreditou-se na impossibilidade de descrever formas de percepção visual, segundo o modelo neural. Em 1972, Patrick H. Winston esboçou o primeiro sistema para copiar razoavelmente estruturas gerais de um mundo de blocos, por amostragem. Este programa reconhecia mesas, arcos, pedestais através de exemplos e contra-exemplos de cada um, mas num domínio muito restrito. Na análise de desenhos, David Waltz, do MIT, partiu da idéia simples de rotulação dos elementos que constituem a imagem para enumerar as linhas gerais do desenho. Eliminando os rótulos de linhas que são incompatíveis com os rótulos vizinhos, reduzia-se o número de interpretações para cada uma delas, restando no máximo duas ou três que um método de retrocesso, ao final do programa procurava restringir, em caso de impasses⁽⁵⁾.

Apesar das dificuldades, o passo decisivo na área da percepção visual foi dado por David Marr (1945-1980). Influenciado pela teoria de Chomsky, o trabalho de Marr -encerrado pela sua morte prematura, aos 35 anos- projetava programas consistentes com a estrutura da percepção visual, em geral, sem deter-se à particularidades do sistema nervoso. Em Vision (Visão, publicação póstuma de 1982), Marr adaptou o conceito de cilindro generalizado, de Thomas O. Binford, ao seu esboço em duas dimensões e meia da imagem. Os resultados surpreendentes dessa pesquisa, além de outros programas de prospecção; de percepção musical ou sobre o desenvolvimento cognitivo deram impulso à segunda geração da IA, superando as práticas superficiais do início⁽⁶⁾.

Esses avanços significativos não foram suficientes para evitar as críticas filosóficas. Em 1980, o filósofo da linguagem John R. Searle escreveu o artigo "Minds, Brains and Programs" (Mente, Cérebro e Programas), no qual lançou a distinção das pesquisas que visavam esclarecer os processos mentais, como causas do comportamento das partes do cérebro -ou IA fraca-, daquelas que consideravam o cérebro como um computador e a mente o seu programa -a IA forte. Para Searle, a IA fraca permite a harmonia entre as abordagens biológicas e o que se sabe sobre o mundo, enquanto a IA forte, ao tentar criar mentes artificiais estaria condenada ao fracasso, pois nenhum programa de computador seria suficiente para fornecer um sistema inteligível⁽⁷⁾.

Nesse artigo, Searle apresentou o experimento mental batizado de "quarto chinês", como um contra-exemplo às pretensões dos partidários da IA forte. Um falante de uma língua ocidental -o português, no nosso caso- é isolado numa sala que contém vários símbolos em mandarim -língua oficial da China-, cujo significado ele desconhece. Sobre uma mesa, há um manual em português com regras de como o "lusófono" deve entregar os símbolos corretos, toda vez que determinados cartões, em mandarim, lhe forem mostrados. Desse modo, observando no manual a correlação específica entre os sinais recebidos e os enviados, a pessoa dentro da sala, induz o destinatário de seus cartões, do lado de fora, falante do mandarim, a acreditar que ele compreende sua língua. No entanto, o falante do português trancado na sala, na verdade, não entende uma palavra em mandarim. Tudo que ele faz é seguir as instruções contidas no manual. Moral da história: se o manual, semelhante ao programa de um computador, não ensina palavra alguma em outra língua ao leitor, então nenhum computador, ao executar um programa, compreende o conteúdo daquilo que está sendo processado. Tal como o personagem na sala, o computador apenas segue as instruções formais para manipular símbolos em uma sintaxe correta, sem compreender seu significado semântico⁽⁸⁾.

Com isso, Searle atacava a pretensão de que o teste de Turing fosse suficiente para atribuir corretamente uma mente a máquinas, pois seu desempenho poderia ser uma mera imitação formal, sem entendimento do conteúdo da ação. Por apresentar apenas um comportamento sintático formalmente correto, o computador não conhece a semântica, o contexto real de sua atuação, ou a intenção de seus estímulos ou respostas⁽⁹⁾.

A inspiração do "quarto chinês" é uma adaptação de experimento semelhante imaginado por Ned Block no artigo "Troubles With Functionalism" (Problemas com o Funcionalismo, 1978). O chamado "ginásio chinês" reunia, num estádio maior que o Maracanã, milhões de pessoas para que elas transmitissem sinais umas às outras, por meio de rádios de fala-escuta -numa analogia ao funcionamento dos neurônios. Assim, seguindo uma série de regras, a multidão conseguiria responder a perguntas sobre histórias em mandarim, embora o ginásio não entendesse uma palavra dessa língua. É curioso notar que a intenção de Block era defender a teoria computacional do cérebro, o oposto do que Searle propôs ⁽¹⁰⁾. Contra o conexionismo, Searle diz que as conexões correspondentes às sinapses neurais não simulam as propriedades causais que provocam a sua compreensão, por mais perfeita que seja a emulação do funcionamento do cérebro. Falta-lhes habilidade para produzir estados intencionais. Para Searle, "a mente e o corpo interagem, mas são duas coisas diferentes, visto que os fenômenos mentais são justamente características do cérebro" ⁽¹¹⁾.

O cientista cognitivo canadense, Zenon W. Pylyshyn, criticou a vinculação entre intencionalidade e o aparato físico cerebral, feita por Searle. Semelhante aos contos "Segregacionista" e "O Homem Bicentenário", de Isaac Asimov, Pylyshyn imaginou a substituição gradual das células nervosas por circuitos eletrônicos integrados que mantivessem a mesma função delas, até chegar o ponto em que a pessoa, subjetivamente, perdesse a compreensão do significado de suas ações. Nesse momento, todos os seus amigos, do ponto de vista objetivo, continuariam entendendo suas palavras como se elas remetessem a alguma intencionalidade.

Apesar desse embaraço, Searle continuou mantendo sua posição de que bastam apenas dois níveis de explicação -intencional e fisiológico- para entender porque o cérebro realiza estados intencionais. Destarte, ele abandona a idéia de que haja um programa de computador entre a mente e o cérebro e com ela a necessidade de um nível de representação simbólica ⁽¹²⁾.

Uma vertente purista de filósofos da lingüística transformacional conclamou os cientistas da IA a abandonarem suas posições, sem critério e especialistas, em favor de uma visão dos sistemas em si, estudando o desempenho de seres humanos competentes, como o método empírico da física e da biologia. Para outros, falta uma comparação produtiva entre as diversas teorias computacionais antepostas, de acordo com critérios científicos tradicionais, além de uma pesquisa mais atenta sobre os princípios que atuam sobre a mente humana. As limitações atuais da IA exigem que os programas devam ser passíveis de demonstração empírica e não somente descrições verbais de projetos, no intuito de apresentar princípios seguros de aplicação.

A possível aproximação entre psicologia experimental e IA, por um lado, permite aos psicólogos testar seus modelos teóricos por meio de computadores, enquanto os pesquisadores da IA verificaria se suas hipóteses computacionais realmente se ajustam a seres humanos. A idéia dos computadores seriais do tipo Von Neumann parece ter sido, em parte, superada pela computação paralela da informação, mais próxima da cognição notada nos humanos. Entretanto, ainda está aberta a questão se a teoria computacional é o melhor modelo para os processos mentais. É possível que a lingüística venha a constituir a interpretação mais correta, capaz de aplicar as ferramentas da psicologia e da ciência da computação, devido à posição de destaque que a linguagem exerce entre as faculdades cognitivas humanas e os avanços desse setor específico do conhecimento ⁽¹³⁾.

Entretanto, os lingüistas, em geral, têm tratado a linguagem isolada de seus aspectos mentais. Para a ciência cognitiva, aqui esboçada, o tipo de linguagem mais relevante é aquela que a mente, de algum modo, constrói para o trato interno da informação. O "mentalês", a linguagem do pensamento é um dos três alvos principais da ciência cognitiva -ao lado do computador e do cérebro-, dos quais não faz parte a língua natural, inventada para transmitir essas informações entre os indivíduos. Por fim, o pensamento não processa as informações no idioma pátrio, pois estas são transmitidas diretamente por feixes de neurônios dentro da cabeça. As regras gramaticais dizem respeito tão somente a artigos, proposições, verbos e outros componentes da língua natural. Certamente, elas não correspondem à gramática do mentalês, que se faz valer de símbolos, imagens e emoções para elaboração do pensamento ⁽¹⁴⁾.

ASIMOV, I. Visões de Robô; trad. Ronaldo S. de Biasi. - Rio de Janeiro: Record, 1994.

GARDNER, H. A Nova Ciência da Mente; trad. Cláudia M. Caon. - São Paulo: Edusp, 1995.

PINKER, S. Como a Mente Funciona; trad. Laura T.Motta. - São Paulo: Companhia das Letras, 1998.

SEARLE, J. R. Mente, Cérebro e Ciência; trad. Artur Morão. - Lisboa: Edições 70, 1987.

WINSTON, P. H. Inteligência Artificial; trad. Carlos O. Pavel. - Rio de Janeiro: LTC, 1988.

2.Veja PINKER, S. Como a Mente Funciona, cap. 2, p. 154 e GARDNER, H. Op. Cit., idem, pp. 181-182.

4. Veja WINSTON, P. H. Op. Cit., cap. 5, pp. 135-136 e GARDNER, H. Idem, ibidem, pp. 182-184.

6. Veja WINSTON, P. H. Ibidem, cap. 10, p. 325-370 e GARDNER, H. Ibidem, ibidem, pp. 184-186.

7. Veja GARDNER, H. Ibidem, ibidem, pp. 186-187 e SEARLE, J. R. Mente, Cérebro e Ciência, II, pp. 35 -36 e 48-49.

12. Veja GARDNER, H. Ibidem, ibidem, pp. 188-191 e SEARLE, J. R. Ibidem, cap. III, pp. 66-70.