mentes e maquinas, Notas de estudo de Informática

Baixe mentes e maquinas e outras Notas de estudo em PDF para Informática, somente na Docsity!

MENTES E

MÁQUINAS

T266m Teixeira, João de Fernandes Mentes e máquinas: uma introdução à ciência cognitiva / João de Fernandes Teixeira. − Porto Alegre : Artes Médicas, 1998.

1. Psicologia cognitiva. I. Título.

CDU 159. Catalogação na publicação: Mônica Ballejo Canto - CRB 10/

ISBN 85-7307-329-

© Artes Médicas Sul Ltda, 1998

Capa: Mário Rönhelt

Preparação de original: Maria Rita Quintella, Clarisse Fagundes

Supervisão editorial: Leticia Bispo de Lima

Editoração eletrônica: Formato Artes Gráficas

Reservados todos os direitos de publicação, em língua portuguesa à: EDITORA ARTES MÉDICAS SUL LTDA. Av. Jerônimo de Ornellas, 670 - Fones (051) 330-3444 e 330- 900040-340 - Porto Alegre, RS, Brasil

FILIAL SÃO PAULO Rua Francisco Leitão, 146 - Pinheiros Fone (011) 883- 05414-020 São Paulo, SP, Brasil

IMPRESSO NO BRASIL PRINTED IN BRAZIL

Nenhum computador tem consciência do que faz,

Mas, na maior parte do tempo, nós também não.

Marvin Minsky

INTRODUÇÃO ......................................................................................... 9

P RIMEIRA P ARTE

O Modelo Computacional da Mente

Máquinas de Turing e computabilidade ............................................... 19

Funcionalismo, pensamento e símbolos ................................................ 35

Sistemas especialistas ............................................................................... 51

As grandes objeções: Searle e Penrose ................................................... 67

S EGUNDA PARTE

Conexionismo e Redes Neurais

Uma nova concepção do funcionamento mental ................................. 83

Um sistema conexionista com memória distribuída ........................... 91

CAPÍTULO 1

Sumário

8 / J OÃO DE FERNANDES T EIXEIRA

Conexionismo e filosofia da mente ........................................................ 103

Críticas ao modelo conexionista ............................................................. 111

TERCEIRA P ARTE

Tendências Recentes

Vida artificial ............................................................................................. 121

A nova robótica: COG e o projeto do MIT ............................................ 133

A Escola Chilena ....................................................................................... 143

O Futuro da Ciência Cognitiva ............................................................... 149

APÊNDICE A

Uma demonstração do Teorema da Parada ................................................. 153

APÊNDICE B

O décimo problema de Hiltert, indecidibilidade e os Teoremas de Gödel ............................................................................. 155

GLOSSÁRIO .............................................................................................. 165

PERIÓDICOS DE CIÊNCIA COGNITIVA ............................................ 169

BIBLIOGRAFIA COMENTADA ............................................................. 171

10 / J OÃO DE FERNANDES TEIXEIRA

A história que culmina com o aparecimento da Inteligência Artificial (IA) e, posteriormente, com a institucionalização das chamadas Ciências Cognitivas é bastante complexa e rodeada de vários episódios surpre- endentes. A Física, a Matemática, a Biologia e as demais 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 uma revolução que finalmente abrisse as portas para um estudo científico da mente. Desde o final dos anos 30 a Psicologia atravessava uma grande crise. É bem verdade que a Psicologia sempre enfrentou crises que puseram em questão sua validade como ciência, mas, desta vez, parece que a crise foi mais profunda. Exigia-se que a Psicologia finalmente estabelecesse um paradigma para suas investigações, ou seja, um ponto de partida con- sensual que permitisse fundar uma ciência da mente. Estabelecer um paradigma significa estabelecer clara e unificadamente o objeto e os métodos de uma disciplina científica. As grandes escolas psicológicas do século XX pareciam estar lon- ge de satisfazer esta expectativa. De um lado havia a Psicanálise e, de outro, o Behaviorismo ou Comportamentalismo, duas propostas que mantinham uma coexistência conflituosa. As neurociências tam- bém começavam a se impor, sobretudo após a Segunda Guerra Mundial e ameaçavam reduzir a Psicologia ao estudo do cérebro, transformando a última em Neuropsicologia. Estas três vertentes construíam o objeto da Psicologia de maneira diferente, ora como estudo da mente, ora como estudo do comportamento ou como estudo do cérebro. A cada uma destas maneiras de construir o objeto da Psicolo- gia correspondiam propostas científicas e metodológicas diferentes, se não incompatíveis. A Psicanálise sempre reconheceu a existência da mente ou do “aparelho psíquico”, mas nunca foi capaz de estabelecer exatamente em que isto consistia. Após a morte de seu fundador, a Psicanálise parecia ter enveredado por uma rota de estagnação, na medida em que os seguidores de Freud não ousavam questionar seus fundamentos últimos. A Neuro- psicologia apresentou mais promessas do que resultados. Por outro lado, os behavioristas começavam a perceber que a idéia de explicar o funcionamento mental por meio de um esquema rígido, tipo estímulo- resposta, não dava conta de fenômenos mais complexos ou atividades cerebrais superiores como era o caso da linguagem humana. Discussões sobre a natureza da linguagem humana e até que ponto esta poderia ser explicada por princípios comportamentais inflamaram a comunidade dos

M ENTES E MÁQUINAS / 11

psicólogos e dos filósofos, desde o final da década de 40, envolvendo nomes como Chomsky e Quine, e culminando com a publicação, em 1957, do Verbal Behavior , de Skinner. Um episódio marcante neste debate foi o artigo The Serial Order of Behavior , do psicólogo Karl Lashley, apresentado em 1948. Deste estudo, revolucionário para a época, Lashley deriva a conclusão de que a lin- guagem não poderia ser explicada por meio de um esquema tipo estí- mulo-resposta; um fenômeno tão complexo como este exigia que se pos- tulasse algo mais do que uma passagem de input s para outputs. A lingua- gem e outros comportamentos complexos exigiam algum tipo de plane- jamento, algo que não poderia ser concebido a não ser que se postulasse a existência de algum tipo de processamento de informação ou estados mentais no intervalo entre input s e outputs. Mas voltar a postular a exis- tência de estados mentais ou representações e supor que estas alterariam a produção do comportamento jogava a Psicologia num dilema metodo- lógico: como estudar esses estados internos ou essas representações sem voltar para o introspeccionismo ou a velha “Psicologia de poltrona” que todos queriam abandonar? Não seria isto um retrocesso para os velhos métodos de auto-exame ou de introspecção que haviam sido propostos no século XIX? Tratava-se de um dilema teórico que, em última análise, colocava em cheque a possibilidade de se construir uma ciência da mente. Era preciso, de alguma forma, conciliar o reconhecimento da existência de estados internos ou representações com uma proposta metodológica que afastasse a Psicologia do introspeccionismo. Poucos anos depois, em 1956, realizou-se em Dartmouth, nos Estados Unidos, uma conferência que durou seis semanas reunindo os maiores especialistas em Ciência da Computação na época. O objetivo da conferência era estabelecer as bases para o desenvolvimento de uma ciência da mente, a qual deveria tomar como modelo o computador digital. A idéia de que processos mentais poderiam ser estudados à luz de um modelo computacional apresentava uma boa alternativa para os dilemas metodológicos da Psicologia: abandonar o comportamentalismo estrito sem, entretanto, incorrer na vaguidade do introspeccionismo. Esta proposta poderia ser o paradigma para uma ciência da mente. A Ciência da Computação ensaiava seus primeiros passos na década de 30, a partir dos trabalhos do matemático inglês Alan Turing, mas a possibilidade de construir computadores digitais só veio anos mais tarde com John von Neumann. O momento em que surgiu a idéia de que o computador di- gital poderia ser um bom modelo para entender o funcionamento do cérebro humano marca o início da Inteligência Artificial, que, poste- riormente, se expandiria para algo mais amplo, que hoje denominamos de Ciência Cognitiva. Esta conferência de 1956 produziu grandes frutos nas déca- das seguintes. A idéia de estudar fenômenos mentais humanos à luz

M ENTES E MÁQUINAS / 13

Figura 1.1. Diagrama das inter-relações entre algumas disciplinas que compõem a Ciência Cognitiva.

O termo “Ciência Cognitiva” passou a ser utilizado a partir de 1956 e, ao que tudo indica, foi criado pelo psicólogo George Miller. Ele foi cunhado para designar esta nova área de estudos que, na verdade, se expande para além das ramificações que já apresentamos e, hoje em dia, tende a incluir outras disciplinas, como, por exemplo, a Antropologia e a Filosofia da Ciência. Apresentar um panorama histórico completo do desenvolvimento da Ciência Cognitiva nas últimas décadas constitui hoje uma tarefa mo- numental − uma tarefa que certamente não podemos abranger neste livro. Da mesma maneira, apresentar todos os contornos de uma ciência multidisciplinar e que requer conhecimentos especializados em diversas áreas constitui um desafio para aqueles que desejam se iniciar nesta nova área de estudos. Entretanto, é possível delinear um conjunto de infor- mações básicas que permitam ao estudioso dominar um conjunto de conceitos fundamentais que sirvam de guia para seu desenvolvimento posterior. Neste livro apresentamos estes conceitos fundamentais segui- dos de sugestões para leituras posteriores. A Ciência Cognitiva tal como se apresenta hoje é muito mais do que simplesmente o que entendemos por Inteligência Artificial (ou IA). Con- tudo, foi a partir do desenvolvimento da IA, nas últimas décadas, que toda a idéia de uma ciência da mente se desenvolveu. A IA proporcionou o passo fundamental para se tentar relacionar mentes e computadores e estabelecer o que passamos a chamar de “modelo computacional da mente”. Não fossem os desenvolvimentos e realizações da IA nas últimas décadas − suas máquinas de jogar xadrez, demonstrar teoremas mate- máticos, realizar diagnósticos médicos − toda uma polêmica sobre a natu- reza da mente e da inteligência não teria surgido. Se a IA não conseguiu

Inteligência Artificial

Ciência Cognitiva

Neurociências

Psicologia Cognitiva

Filosofia da Mente

Lingüística

14 / J OÃO DE FERNANDES TEIXEIRA

realizar sua grande proeza, isto é, construir efetivamente máquinas inteligentes, ela nos obrigou a refletir sobre o significado do que é ser inteligente, o que é ter vida mental, consciência e muitos outros conceitos que freqüentemente são empregados pelos filósofos e psicólogos. Debruçar-se sobre os conceitos fundamentais introduzidos pela IA − muitos dos quais tomados de empréstimo da própria Ciência da Computação − constitui, assim, um passo fundamental para entrarmos nesta nova área de estudos. Será a partir do exame destes con- ceitos fundamentais (algoritmo, máquinas de Turing, Problema da Pa- rada e teste de Turing), empreendido na primeira parte deste livro (Capítulo 1), que poderemos entender o que significa o modelo com- putacional da mente; esta nova e perturbadora metáfora que aparece na segunda metade do século XX (Capítulo 2). A introdução destes conceitos no primeiro capítulo torna-o um pouco técnico. Sua leitura exige um pouco mais de atenção e de paciência por parte do leitor leigo. Em compensação, para os aficionados em Matemática e Ciência da Computação sugerimos uma leitura suplementar: os apêndices A e B, no final deste livro. O exame desta nova concepção de mente e de inteligência leva-nos ainda para uma incursão pelos chamados sistemas especialistas que são introduzidos como uma espécie de ilustração ou aplicação prática do modelo computacional da mente (Capítulo 3). Ainda neste capítulo, iniciamos a análise do impacto filosófico do modelo computacional da mente, impacto que se exerceu sobretudo na questão das relações mente-corpo ou mente-cérebro que vem ocupando os filósofos atra- vés dos séculos. No Capítulo 4 apresentamos as duas principais obje- ções ao modelo computacional da mente, formuladas pelo filósofo norte-americano John Searle e pelo físico inglês Roger Penrose. Tais objeções constituem fortes reações às tentativas de equiparar seres humanos e computadores, o que ainda é uma perspectiva assustadora neste final de século. Esta primeira etapa é seguida pela apresentação de uma nova abordagem à mente que ganha ímpeto no panorama da Ciência Cognitiva a partir do início dos anos 80: o conexionismo. O conexionismo, que enfoca a replicação da inteligência pela construção de redes neurais artificiais, constitui hoje um verdadeiro subparadigma dentro da Ciência Cognitiva e muitas vezes é visto como uma alternativa ao modelo computacional da mente, proposto inicialmente pela Inteligência Arti- ficial. A produção científica neste setor é, hoje em dia, imensa, e, assim sendo, apresentaremos apenas seus princípios gerais (Capítulos 1 e 2), suas conseqüências filosóficas (Capítulo 3) e algumas de suas dificul- dades metodológicas (Capítulo 4). A terceira parte deste trabalho aborda três movimentos recentes no âmbito da Ciência Cognitiva: a Vida Artificial, desenvolvida por Chris- topher Langton, e a Nova Robótica, um movimento que se iniciou a partir

P RIMEIRA P ARTE

O modelo computacional

da mente

• Máquinas de Turing e computabilidade
• Funcionalismo, pensamento e símbolos
• Sistemas especialistas
• As grandes objeções: Searle e Penrose

Conceitos introduzidos neste capítulo : • Algoritmo.

• Máquina de Turing.
• Máquina de Turing Universal.
• Números não-computáveis.
• Problema da Parada da máquina de Turing.
• Problemas P e NP.
• Teste de Turing.

Há várias maneiras de contar a história de como a Ciência da Computação começou. A mais provável é que a revolução que possi- bilitou o aparecimento do computador tenha se iniciado em 1935, quando Alan Turing, um estudante do King´s College , em Cambridge, na Inglaterra, teve uma idéia para tentar resolver o chamado Problema de Hilbert, uma famosa questão matemática. Na mesma época, um grande debate entre os matemáticos de Princeton, nos Estados Unidos, levava ao aparecimento de um novo tipo de cálculo lógico, criado para fornecer uma base matemática para a idéia de realizar uma computação. Estas duas iniciativas diferentes formaram as bases para o que mais tarde ficou conhecido como “ciência da computação”. Dez anos mais tarde, John von Neumann decidiu usar essas idéias para, efetivamente, construir os primeiros computadores modernos. Em 1935, Turing estava assistindo a uma série de palestras minis- tradas pelo lógico matemático Max Newman. Durante o curso, Newman introduziu o Entscheidungsproblem (Problema da Decisão) formulado por Hilbert. O Entscheidungsproblem consistia em indagar se existe um procedimento efetivo (mecânico) para determinar se todos os enunciados matemáticos verdadeiros poderiam ou não ser provados, ou seja, serem deduzidos de um dado conjunto de premissas. Por exemplo: dada uma fórmula qualquer do cálculo de predicados, existe um procedimento sistemático, geral, efetivo, que permita determinar se essa fórmula é

C APÍTULO 1

Máquinas de Turing

e computabilidade

20 / J OÃO DE FERNANDES TEIXEIRA

demonstrável ou não? O significado do Entscheidungsproblem formulado por Hilbert era fundamental para o desenvolvimento da Matemática: tratava-se de saber se existiria um procedimento efetivo para a solução de todos os problemas matemáticos pertencentes a classes amplas mas bem definidas. Ora, a grande dificuldade é que não havia, então, uma noção clara do que significava “procedimento efetivo”. Após milhares de anos de his- tória da Matemática, não se sabia o que era um algoritmo e tampouco o que era uma computação. Para responder a estas questões, Turing in- ventou uma máquina teórica que se tornou o conceito-chave de toda Ciência da Computação. A seguir, introduziremos alguns conceitos fundamentais para a Ciência da Computação que estão direta ou indiretamente relacionados com a invenção matemática de Turing. Esta apresentação incluirá uma incursão pelas noções de algoritmo, máquina de Turing, máquina de Turing universal e problema da parada da máquina de Turing − todas noções fundamentais para o desenvolvimento da Ciência da Computação e posteriormente para a Ciência Cognitiva.

ALGORITMOS

O primeiro passo a ser dado para resolver o Problema de Hilbert (ou Problema da Decisão) era substituir a idéia intuitiva de procedimento efetivo por uma idéia formal, matemática. O resultado foi a construção de uma idéia matemática da noção de algoritmo, modelada a partir da maneira pela qual seres humanos procedem quando efetuam uma computação. A palavra “algoritmo” origina-se do nome de um matemá- tico persa − al-Khowarizm − que escreveu um importante manual de álgebra no século IX. Exemplos de algoritmos já eram conhecidos muito antes do livro de al-Khowarizm, designando sempre a idéia de um procedimento sistemático. Seguindo esta tradição, Turing concebeu um algoritmo como sendo um processo ordenado por regras, que diz como se deve proceder para resolver um determinado problema. Um algoritmo é, pois, uma receita para se fazer alguma coisa. Tomemos como exemplo um algoritmo para preparar um dry martini : Tome os seguintes ingredientes: ½ dose de vermute branco seco, 2 doses de gin, 1 gota de angostura, 1 gota de orange bitter , 1 cubo de gelo, azeitona. Passos para a preparação: 1 − Coloque a ½ dose de vermute branco seco e as 2 doses de gin num copo. 2 − Adicione uma gota de angostura. 3 − Adicione uma gota de orange bitter.