33-141-1-pb

208

Inteligncia artificial e pensamento: redefinindo os parmetros da questo primordial de Turing

Artificial intelligence and thinking: redefining parameters of Turing's primordial question

Diego Zilio

Programa de Ps-Graduao em Filosofia da Mente, Epistemologia e Lgica, Universidade Estadual Paulista Jlio de Mesquita Filho (UNESP), Marlia, So Paulo, Brasil

Resumo

A primeira parte do ensaio apresenta as idias fundamentais de Turing que contriburam para o desenvolvimento da cincia cognitiva. Assume-se que, embora tenha apresentado uma definio operacional de pensamento, Turing no consegue escapar do antropocentrismo, j que o teste baseado no jogo da imitao tem como parmetro o ser humano. Consequente-mente, o objetivo da cincia cognitiva influenciada por Turing passou a ser o de formalizar o pensamento humano. A possibilidade dessa tarefa analisada na segunda parte do ensaio, na qual tambm so apresentadas as principais caractersticas do processo de raciocnio humano. O resultado dessa anlise sugere que a formalizao do pensamento humano em mquinas uma tarefa muito difcil, seno impossvel. Ressalta-se, todavia, que desse resultado no implica a negao da proposta de Turing. preciso apenas redefinir os parmetros de seu teste. Cien. Cogn. 2009; Vol. 14 (1): 208-218.

Palavras-chave: Turing; cincia cognitiva; lgica; pensamento; raciocnio; modelos mentais.

Abstract

The first part of the essay presents Turings fundamental ideas that contributed to development of cognitive science. Since the test based on imitation game has the human being as parameter, it is assumed that, despite his operational definition of thinking, Turing doesnt escape from anthropocentrism. Therefore, formalize human thinking has become the goal of cognitive science influenced by Turing. The possibility of this task is analyzed in the second part of the article, where are also presented the principal characteristics of reasoning in human. The result of this analysis suggests that the formalization of human thinking in machines is a very difficult task, if not an impossible one. However, this result doesnt imply the invalidation of Turings proposal. Redefining parameters of his test is just what is needed. Cien. Cogn. 2009; Vol. 14 (1): 208-218.

Keywords: Turing; cognitive science; logics; thinking; reasoning; mental models.

Cincias & Cognio 2009; Vol 14 (1): 208-218 Cincias & Cognio Submetido em 02/08/2008 | Revisado em 13/01/2009 | Aceito em 16/01/2009 | ISSN 1806-5821 Publicado on line em 31 de maro de 2009

Ensaio

209

A proposta de Turing e a gnese da cincia cognitiva clssica

A primeira sentena do texto Computing Machinery and Intelligence, de Allan Turing (1950), um convite reflexo. O tema proposto precisamente delimitado em sua questo primordial: podem as mquinas pensar? (p. 433). Com a questo posta, faltava apenas uma definio clara dos termos envolvidos. O que mquina? O que pensamento? Turing logo se deu conta de que esses so termos perigosos, pois h uma gama enorme de significados que os acompanha, o que acabaria por dificultar uma definio precisa. Com esse problema em mos, o autor encontrou uma resposta no jogo da imitao. A verso humana do jogo seria assim: um participante faria perguntas a outros dois participantes sem poder v-los e sem ter acesso direto s suas respostas, sendo essas apresentadas por um mediador. Ambos os participantes deveriam convencer com suas respostas serem mulheres. Dessa forma, o homem deveria persuadir quem fizesse as perguntas enquanto a mulher deveria provar que, de fato, ela a mulher. O intuito do jogo seria descobrir qual dentre os dois participantes o homem e, consequentemente, qual a mulher. Turing, ento, muda as regras do jogo colocando uma mquina no lugar de um desses participantes. Nessa nova situao, o objetivo seria descobrir qual, dentre os dois participantes, seria o ser humano e qual seria a mquina. Se conseguir agir por meio de suas respostas tal como um ser humano sem que o participante que faz as perguntas perceba, essa mquina seria considerada inteligente e, por consequncia, um ser pensante. importante ressaltar, todavia, que de maneira alguma Turing partiu do pressuposto de que os homens pensariam de maneira diferente se comparados s mulheres. Esse problema no era de seu interesse. O jogo da imitao entre homem e mulher foi apenas uma ttica didtica para se chegar ao verdadeiro teste de Turing; o teste em que uma mquina deveria passar-se por um ser humano para ser considerada um ser pensante.

De acordo com Dennett (1985/1998), Turing no estava interessado em criar uma mquina que pensasse da mesma forma que os seres humanos, nem queria estabelecer os parmetros de validade das teorias sobre inteligncia ou, de forma mais geral, sobre os processos cognitivos. Mas foi exatamente isso o que aconteceu. A idia de Turing foi decisiva para o desenvolvimento da cincia cognitiva, especialmente em seu desdobramento na inteligncia artificial simblica. H trs motivos principais que justificam a influncia de Turing. Primeiramente, seu teste estabeleceu, mesmo que indiretamente, a independncia entre a estrutura material da mquina (o hardware) e sua funo (o software). De certa forma, o autor propiciou uma nova forma de anlise que, embora mecanicista, seria independente da matria fsica (Pylyshyn, 1986). Afinal, a mquina no estaria visvel ao participante, que s teria acesso s suas respostas. Essa diviso culminou na viso funcionalista da mente. H dois princpios bsicos do funcionalismo: (1) entender como a mente funciona implica conhecer os estados funcionais que a caracterizam; e (2) os estados funcionais podem ser realizados em qualquer configurao fsica. Para entender o que o isso significa, tomemos o exemplo clssico de Putnam (1967/1991), o precursor do funcionalismo no contexto da filosofia da mente. O autor, numa crtica incisiva teoria da identidade mente-crebro, indagou se seria correto afirmarmos que as dores so nada mais que estados cerebrais. Segundo o funcionalismo, a resposta negativa. A dor seria um estado funcional resultante da relao entre os estmulos ambientais que modificam os estados corporais; entre outros estados funcionais (mentais); e entre as respostas comportamentais. Por exemplo, s possvel afirmar que, no crebro humano, as dores esto relacionadas com os disparos de neurnios especficos por conta dos estados funcionais mentais e das respostas comportamentais que fazem parte dessa relao. Um aliengena poderia ter outra constituio fsica, mas, mesmo assim, possuir estados funcionais aos quais classificaramos como dor. O funcionalismo


210

embasou a tese de que a mente, isto , os estados funcionais, poderiam ser instanciados em qualquer configurao fsica. Putnam afirma, especificamente, que a mquina de Turing (da qual falaremos adiante), por ser universal, forneceu a estrutura bsica para que isso fosse feito. Assim, o ponto de vista funcionalista intrnseco cincia cognitiva.

O segundo motivo que justifica a grande influncia de Turing na cincia cognitiva est em sua definio clara e precisa sobre o que o pensamento: pensar processar informaes a ponto de conseguir resolver problemas. Se a mquina conseguir com sucesso responder s perguntas feitas pelo participante do jogo de Turing, o que implica processar informaes, a ponto de engan-lo passando-se por um ser humano, ela seria considerada uma mquina pensante. Tanto a separao entre mquina e funo quanto a definio operacional de pensamento propiciaram uma suposta emancipao do objeto de estudo. Pensar no seria mais uma caracterstica dos seres humanos. Qualquer coisa que processasse informaes, a ponto de conseguir com sucesso ser classificada como inteligente, pensaria. Em poucas palavras, Turing supostamente havia se livrado do antropocentrismo.

Finalmente, o terceiro motivo est no fato de que Turing tambm acabou por estabelecer o teste emprico em seu jogo da imitao. A mquina pensaria se conseguisse enganar o interlocutor. Com esse trabalho, Turing estabeleceu a agenda de pesquisa da cincia cognitiva, fazendo com que a computao, a matemtica e a lgica trabalhassem juntas (Clark, 2001). Afinal, no h processamento de informaes sem algoritmos. Uma definio precisa de algoritmo apresentada por Knuth (1977): um conjunto de frmulas, regras e parmetros computveis que possibilitam a produo de um conjunto especfico de informaes (output) quando na presena de um conjunto especfico de informaes (input). Uma mquina computa informaes que chegam ao seu sistema de entrada (input). Essas informaes so manipuladas de acordo com os algoritmos da mquina que, assim, apresenta uma resposta (output).

Turing (1950) tambm discorreu sobre o funcionamento de sua mquina. A hipottica mquina de Turing seria constituda por uma fita de dados de tamanho infinito, mas de estados finitos (finite state machine); por um processador de informaes; e por um cabeote capaz de ler, apagar e escrever informaes na fita, alm de poder moviment-la. A mquina seria capaz de processar informaes serialmente, com memria capaz de recordar qual a funo do smbolo que est inscrito na fita e qual o estado da mquina no momento da leitura, podendo, assim, determinar a prxima ao (que efetivada pelo cabeote) e, consequentemente, o prximo estado finito da mquina (que est inscrito na fita). A universalidade da mquina de Turing consiste na possibilidade de imputar nela qualquer algoritmo, no havendo, assim, ao menos em princpio, limites para os tipos de processos que ela poderia instanciar. A mquina de Turing acabou por instituir o padro de funcionamento de todas as mquinas digitais que conhecemos.

Assim temos uma definio clara dos termos envolvidos na questo primordial de Turing. A mquina a qual nos referimos a mquina de Turing. Pensar processar informaes. E mais, a mquina pensa se conseguir resolver, por meio do processamento de informaes, problemas a ela apresentados. importante ressaltar a magnitude do teste de Turing. No h regras para os problemas que podero ser apresentados para a mquina em forma de questes. O interrogador poder fazer perguntas a respeito de qualquer assunto, dentro de qualquer contexto, e da forma que quiser. Dennett (1985/1998) assevera que o teste de Turing o mais difcil de todos. O autor cita como exemplo a mquina PERRY, que apresentava padres de resposta tpicos de pacientes psicticos. PERRY enganou diversos psiquiatras que no conseguiam diferenciar suas respostas quando comparadas s de pacientes psicticos humanos. Levando-se em conta o fato de que os psiquiatras faziam perguntas que eram tipicamente dirigidas aos pacientes psicticos, possvel afirmar que PERRY passou no


211

teste de Turing? Para os crticos, no. Uma das crticas mais espirituosas, tambm citada por Dennett (1985/1998), foi a de Joseph Weizenbaum. O autor afirmou que assim como Kenneth Colby, criador de PERRY, ele tambm havia criado com sucesso uma mquina capaz de simular um problema mental humano. Entretanto, ressaltou o autor, por conta do baixo oramento, ele teve que usar mquinas de escrever ao invs de computadores digitais. Sua mquina simulava respostas tpicas da pacientes com autismo. A ironia do argumento evidente e cumpre sua funo. Colby fez um recorte minsculo da realidade mental humana. Embora complexo, o repertrio de respostas possveis que se pode esperar de um paciente psictico finito. A fora do teste de Turing, por sua vez, est em no estabelecer barreiras, isto , no deve haver regras que limitem tanto o modus operandi da mquina quanto as perguntas (i.e., os problemas) que a ela poderiam ser apresentadas.

Entretanto, h uma caracterstica importantssima no teste de Turing que ainda no foi aqui contemplada. A mquina pensaria se, e somente se, conseguisse com sucesso emular um ser humano, condio essa da qual se conclui que o parmetro classificatrio da mquina como pensante ou no-pensante o prprio homem. Isto , o ser humano, enquanto ser pensante, quem profere o veredicto final. Turing, no final, no conseguiu se livrar inteiramente do antropocentrismo, j que o ser humano est no centro de seu teste. o homem quem deve ser enganado. E o princpio da enganao seria a mquina ser comparada, sob a ptica do enganado, com um ser humano. Esse detalhe acabou por influenciar profundamente as pesquisas em cincia cognitiva, que, por um lado, atribuiu aos processos cognitivos humanos o status de fonte de dados primordial dos processos estudados, e, por outro lado, concentrou-se no desenvolvimento de mquinas na qual se pretendia simul-los.

O ponto inicial desse processo de pesquisa estava na constatao de que o ser humano revela, por meio de suas aes, conhecimento sobre o mundo que o cerca. Consequentemente, uma boa estratgia para simular o pensamento em mquinas seria, ento, formalizar esse conhecimento, isto , transformar o conhecimento em algoritmos que possibilitem s mquinas agir tal como um ser humano, emitindo respostas especficas tipicamente humanas (outputs) na presena de problemas especficos tipicamente humanos (inputs). Hayes (1979/1990), por exemplo, props formalizar o conhecimento intuitivo humano a respeito do mundo fsico. A fsica ingnua, nas palavras do autor, implicava formalizar o conhecimento humano a respeito dos objetos fsicos, tratando de conceitos como fora, movimento e substncia, liquidificao, entre outros, na construo de algoritmos que supostamente fariam com que a mquina interagisse com o mundo fsico tal como os seres humanos. Mcdermott (1987/1990) sustenta que essa tentativa um produto do argumento logicista, cujas premissas bsicas seriam:

(1) Um programa capaz de emular o pensamento humano deve possuir uma grande quantidade de conhecimento;

(2) Esse conhecimento deve ser representado de alguma forma pelo programa; (3) Os programadores devem ter conhecimento a respeito do conhecimento que o

programa precisa representar antes de desenvolver o programa em si; (4) A lgica e a matemtica fornecem a notao necessria para representar o

conhecimento nos programas; (5) Grande parte do conhecimento, seno todo, pode ser representado pela lgica

dedutiva.

A cincia cognitiva influenciada por Turing assenta suas bases no argumento logicista e grande parte de seus problemas, como veremos adiante, decorreram desse fundamento. O argumento logicista apresenta uma forma de pensamento essencialmente lgico-formal e


212

mecanicista. O formalismo significa que os algoritmos so nada mais que regras lgicas. O mecanicismo, por sua vez, est relacionado com a questo da causalidade mecnica que norteia o funcionamento da mquina e um princpio presente desde as pesquisas em ciberntica que tiveram incio durante a 2 guerra mundial (Wisdom, 1951). possvel encontrar uma definio precisa sobre o assunto nos textos de Ashby (1947, 1962). Segundo o autor, o mecanicismo s faz sentido se relacionado ao modo de funcionamento da mquina, que em si mecnico. Logo, o mecanicismo consiste na idia de que sempre o estado finito presente da mquina determinar qual ser o prximo estado finito. Se, de acordo com o algoritmo imputado na mquina, o estado finito X causar o estado finito Y, no haver circunstncia em que ocorrer de outra forma. Y sempre seguir de X. Assim, o mecanicismo implica uma forma de funcionamento, ou melhor, de causalidade, essencialmente determinstica.

Resta-nos averiguar se o pensamento humano se enquadra nesse modelo. No mbito das mquinas, Turing define pensamento como a capacidade para processar informaes a ponto de conseguir resolver problemas. Por outro lado, a resoluo de problemas se encontra, enquanto caracterstica cognitiva, nos processos de raciocnio. Trata-se de definies correlatas. Logo, talvez seja vivel buscar aproximaes entre a proposta de Turing, no mbito do pensamento das mquinas, e a proposta dos estudos da Psicologia Cognitiva sobre o processo de raciocnio.

Raciocnio e resoluo de problemas

O raciocnio definido, no contexto da Psicologia Cognitiva, como o processo de tomada de deciso (Girotto e Johnson-Laird, 1993; Johnson-Laird e Shafir, 1993; Leighton, 2004). Trata-se de uma caracterstica do pensamento fundamentalmente dirigida para a resoluo de problemas. As pesquisas nessa rea buscam entender como se estrutura e qual a lgica de funcionamento do raciocnio. Deve-se compreender a passagem lgica de funcionamento no sentido literal, j que grande parte das pesquisas sobre o raciocnio abrange discusses da Lgica, sendo justamente essa caracterstica que nos interessa neste ensaio. Nesse contexto, Johnson-Laird (2004b) desenvolveu a teoria dos modelos mentais. A idia bsica dessa teoria que as pessoas utilizam o conhecimento geral que possuem do mundo para construir modelos mentais dos possveis estados de coisas desse mundo. Ou seja, cria-se, pelos modelos mentais, um mundo hipottico onde a pessoa testa suas decises antes de aplic-las no mundo real. H trs caractersticas bsicas dos modelos mentais. A primeira que todos os modelos mentais representam uma possibilidade de estados de coisas do mundo. A segunda que os modelos mentais so icnicos, isto , suas constituies correspondem s constituies dos estados de coisas do mundo que representam. A terceira, definida como princpio da verdade, que os modelos mentais representam apenas o que verdadeiro em relao aos estados de coisas que os constituem. De acordo esse princpio, as pessoas normalmente no buscam delimitar o que falso a partir de suas representaes dos estados de coisas, mas, pelo contrrio, buscam delimitar quais as possibilidades potencialmente verdadeiras para, assim, interagir com sucesso no mundo.

Os modelos mentais constituem a base fundamental de qualquer processo racional humano (Johnson-Laird, 1981, 1985, 2002, 2004a; Johnson-Laird et al., 2004; Johnson-Laird e Yang, 2008). Entretanto, o raciocnio no em si lgico no sentido formal do termo. No h uma estrutura determinada para o raciocnio. As pesquisas de Johnson-Laird e de seus colaboradores mostram que cada pessoa constri suas prprias estratgias para resoluo de problemas. Tais estratgias so construdas ao longo da histria de vida do sujeito e so mantidas de acordo com o sucesso em resolver problemas. A nica constante, portanto, a


213

existncia desses modelos mentais e no a existncia de uma estrutura lgica do pensamento. Essa constatao nos leva ao princpio da modulao, cuja idia central que o conhecimento prvio e as crenas de um sujeito modulam sua forma de raciocinar.

H diversas pesquisas que confirmam a teoria dos modelos mentais. A estratgia bsica implica constatar, dentre outras coisas, as similaridades e diferenas entre os processos de raciocnio dos sujeitos experimentais e as regras lgico-formais. Os resultados sugerem discrepncias fundamentais entre esses dois mbitos. H diferenas significativas a respeito de como os sujeitos apreendem a noo de causalidade (Frosch e Johnson-Laird, 2006; Goldvarg e Johnson-Laird, 2001); a noo de lgica silogstica (Bucciarelli e Johnson-Laird, 1999); a noo de necessidade e possibilidade da lgica modal (Evans et al., 1999); e a noo de lgica clssica proposicional (Johnson-Laird, 2004a).

O intuito deste ensaio no detalhar passo a passo os resultados dessas pesquisas. Sendo assim, um pequeno exemplo j nos fornece a base necessria para a argumentao conseguinte. O que todos os resultados apontam que o processo de raciocnio, em pessoas que no possuem conhecimento de Lgica, quase nunca segue regras formais, mas modulado pelo conhecimento e pelas crenas que os sujeitos possuem a respeito dos estados de coisas referidos pelos problemas. Dessa forma, por exemplo, tomemos a regra da disjuno, A ou B. No B. Ento A., que no problema teria esta estrutura: Joo est em Bauru ou ao menos no estado de So Paulo. Joo no est no estado de So Paulo. Ento, Joo est em Bauru. Embora formalmente correta, ningum defenderia esta concluso, pois se sabe que Bauru uma cidade do estado de So Paulo e, se Joo no est nesse estado, tampouco est em Bauru. Assim, o conhecimento e as crenas, alm de modularem a resoluo de problemas, tambm afetam o prprio processo de raciocnio. O resultado dessa concluso que no h uma estrutura lgica determinada, e muito menos uma que tenha as regras lgico-formais como base, para os processos de tomada de deciso perante problemas.

As constataes de Johnson-Laird no so aceitas sem crticas pelos estudiosos do raciocnio (Bonati, 1994; O'Brien et al., 1994). OBrien (2004), por exemplo, apresenta uma teoria cuja premissa bsica justamente a presena de uma estrutura lgica determinada. Entretanto, ressalta o autor, no h razo alguma para crer que a lgica do raciocnio se equipare lgica formal desenvolvida pelos logicistas. Isso significa que, mesmo que exista uma estrutura lgica determinada do raciocnio, errado relacion-la com as formas lgicas. Em poucas palavras, a lgica da mente no a lgica formal. evidente que a lgica formal decorre da lgica da mente, j que resultado dos processos de pensamento dos seres humanos. Mas errado pensar que, por conta disso, possvel cingir o processo de pensamento por meio de sistemas formais. Tal constatao problemtica ao argumento logicista da cincia cognitiva, pois sua proposta era justamente formalizar o pensamento.

Entretanto, uma das premissas do argumento logicista que a mquina deveria representar o conhecimento que o homem possui para, assim, manipular as informaes e chegar s respostas dos problemas apresentados a ela. O teste de Turing, por sua vez, exigiria que a mquina fizesse isso com tamanha acurcia a ponto de conseguir enganar o interlocutor. Voltemos-nos ao exemplo citado anteriormente. A intuio nos diz que, se a mquina tiver acesso informao de que Bauru uma cidade do estado de So Paulo, ela provavelmente chegar mesma concluso que as pessoas, subvertendo a regra lgica da disjuno. Mas suponha-se, ento, que um dos algoritmos que norteiem o funcionamento da mquina seja propriamente a regra da disjuno. Se assim for, a mquina chegar resposta contraditria de que Joo est Bauru mesmo no estando no estado de So Paulo. Mcdermott (1987/1990), antes um defensor ferrenho do argumento logicista, assevera que no importa a quantidade de informaes imputadas na mquina porque, afinal, as inferncias e dedues no decorrero delas. Para esclarecer o que isso significa interessante dividir conceitualmente o contedo e


214

o processo mental, em que o primeiro diz respeito ao conhecimento e as crenas das pessoas a respeito dos estados de coisas do mundo e o segundo a forma como elas usam esse conhecimento e essas crenas para resolver problemas. Baseando-se nas constataes de Johnson-Laird e de seus colaboradores factvel sustentar que impossvel dividir tais mbitos no processo de raciocnio. Ora, o conhecimento e as crenas modulam as estratgias de raciocnio das pessoas. Mcdermott (1987/1990), por outro lado, afirma que a cincia cognitiva apresenta uma notao essencialmente formal, o que significa que seu foco apenas o processo. Nas mquinas, a estrutura formal do processo de pensamento precede o contedo informativo, manipulando-o conforme as regras lgicas implementadas. Assim, se a regra da disjuno, por exemplo, faz parte da natureza da mquina, esta a seguir no importando os resultados que decorrero disso. Para a mquina, Joo estar em Bauru, sendo irrelevante que tal resultado decorra do fato de que Joo no est no estado de So Paulo.

Alguns defensores do argumento logicista, na esperana de conseguir acabar com esse problema, desenvolveram mquinas capazes de modificar e de criar novos dados informativos (Mcdermott, 1987/1990). Mas o problema, mesmo assim, permanece. Mesmo se as mquinas fossem capazes de rever todo o seu conhecimento e colocar todas as suas crenas prova, elas no poderiam modificar sua estrutura lgica de pensamento. O processo de reviso dos contedos e de reestruturao das estratgias de raciocnio, por sua vez, uma caracterstica essencial do pensamento humano e a impossibilidade de simul-lo em mquinas sugere a concluso pessimista de que as mquinas no podero pensar tal como os homens (Johnson-Laird, 1981, 1985; Johnson-Laird e Yang, 2008). possvel criar mquinas peritas em diversos assuntos ou que sigam diversas regras lgicas, tal como PERRY, mas o teste de Turing exige algo mais. Como dissemos anteriormente, no deve haver barreiras ou regras que limitem tanto o modo de funcionamento da mquina quanto as perguntas que a ela sero feitas; assim como no h regras fixas que norteiam o processo de raciocnio humano.

Afinal, podem as mquinas pensar?

Na primeira parte deste ensaio, foram apresentadas as principais idias de Turing a respeito da possibilidade de se criar uma mquina pensante. Ressaltou-se que h na cincia cognitiva, especialmente em seu desdobramento na inteligncia artificial simblica, o pressuposto do argumento logicista, segundo o qual seria possvel formalizar o processo de pensamento, assim como o conhecimento humano, por meio das regras lgicas. A segunda parte, por sua vez, tratou da teoria dos modelos mentais de Johnson-Laird. A principal constatao extrada dessa teoria que o raciocnio, enquanto processo de tomada de deciso perante problemas, fundamenta-se principalmente no conhecimento e nas crenas, que, por sua vez, modulam as estratgias para a resoluo de problemas. A nica constante nesse processo a existncia de modelos mentais que no so, em si, processos lgicos. Assim, a teoria dos modelos mentais sugere que h uma relao de sntese entre contedos (conhecimentos e crenas) e processos de raciocnio; relao essa denominada princpio da modulao. Nesse contexto, o termo estratgias para resoluo de problemas cabe perfeitamente, j que no comprometeria o processo com alguma forma lgica fixa.

A questo mais importante, todavia, reside no fato de que no h normatividade nos processos de pensamento. No h regras para a resoluo de problemas, ou melhor, nas palavras de Johnson-Laird (2002), no h algoritmos. Podem existir similaridades entre sujeitos que estejam inseridos no mesmo contexto cultural, por exemplo, mas, mesmo assim, prevalecem as diferenas individuais nas estratgias de raciocnio (Lee e Johnson-Laird, 2006). Os sujeitos utilizam-se das estratgias que quiserem. O ajuste fino ocorrer de acordo com o sucesso dessas estratgias na resoluo de problemas. O fracasso, portanto, no implica


215

que o sujeito que falhou no pensa ou no raciocina. Tal liberdade, por sua vez, impossvel nas mquinas porque a natureza do processamento de informao essencialmente mecanicista e normativa. Enfim, as mquinas podem rever seus contedos informativos e criar informaes novas, mas nunca podero mudar a sua prpria natureza normativa lgico-formal, que, por sua vez, foram a elas atribudas pelo homem enquanto ser pensante.

Essas constataes podem encorajar a defesa de uma distino radical entre os processos lgico-formais e o pensamento. De fato, separar a Lgica do pensamento humano no uma idia nova. Frege foi o primeiro a estabelecer essa distino com seu antipsicologismo (Oliveira, 1998). Para Frege, a Lgica no teria relaes necessrias com os processos mentais, j que estes seriam subjetivos e privados enquanto ela seria objetiva e pblica. Frege, ento, props uma separao entre pensamento e idia. A idia seria o objeto de estudo da Psicologia, constituindo os eventos mentais privados e subjetivos. J o pensamento seria um objeto abstrato, uma proposio. Assim definido, o pensamento seria acessvel e pblico, podendo constituir o campo de estudo da Lgica. Entretanto, tal como sustenta Haack (1978/1998), o argumento de Frege no nos obriga a separar o pensamento dos processos mentais. Definir o pensamento como um objeto abstrato proposicional ainda deixa em aberto o problema de como o sujeito o apreende. Apresenta-se, ento, um dilema: ao passo em que os processos de pensamento no so formalizveis tal como a cincia cognitiva sustenta, tampouco possvel separar a Lgica da Psicologia.

Haack (1978/1998) afirma que h trs posies bsicas a respeito do debate entre Lgica e Psicologia. A primeira o j citado antipsicologismo de Frege, que sugere uma distino radical entre Lgica e Psicologia. A segunda posio, definida pela autora como descritivista, sustenta que a Lgica apresenta a descrio de como ns pensamos. Parece ser a posio sustentada pela cincia cognitiva. Entretanto, os dados apresentados anteriormente neste ensaio sugerem que o processo de pensamento, embora abarque a lgica formal, no formalizvel. Finalmente, a terceira posio classificada como prescritiva. Como o termo sugere, a idia fundamental seria que a Lgica apresenta as normas de como ns deveramos pensar.

Talvez uma resposta possvel ao problema da cincia cognitiva delineada h mais de cinqenta anos por Turing se encontre nessa ltima posio. No haveria sentido em afirmar que a Lgica prescritiva se os processos de pensamento fossem em si lgico-formais. Ora, a prescrio um conjunto de regras, avisos e leis a respeito de como as coisas devem ser e no de como as coisas so. Assim, plenamente possvel sustentar que o pensamento humano no possui em si uma estrutura lgico-formal ao mesmo tempo em que se defende que a Lgica apresenta as formas corretas de como se deve pensar.

Nesse momento, pertinente relembrar uma caracterstica essencial das idias de Turing: o antropocentrismo. No jogo da imitao o parmetro responsvel pela classificao das mquinas como pensantes ou no-pensantes o ser humano. Nesse sentido, tendo o homem como referncia, a pergunta central no seria apenas se as mquinas pensam, mas sim se as mquinas pensam tal como os seres humanos a ponto de engan-los. Embora Turing tenha se esforado para se livrar do antropocentrismo, seu teste acabou por aproximar a cincia cognitiva da Psicologia. A mquina deveria pensar como o ser humano. S assim ela seria considerada um ser pensante. Todavia, os dados das pesquisas de Johnson-Laird e de seus colaboradores mostram que, neste caso, dificilmente (para no dizer impossvel) haver uma mquina que pensa.

Ao passo em que ofereceu uma definio operacional precisa de pensamento, o erro crucial de Turing foi no abandonar o antropocentrismo em seu teste. Esse problema acabou por direcionar a cincia cognitiva para um caminho problemtico, em que havia a promessa


216

de que um dia mquinas pensariam tal como os seres humanos e de que era isso o que Turing queria provar em seu texto. O desenvolvimento histrico da cincia cognitiva foi, possivelmente, influenciado por isso. As dificuldades encontradas pelo modelo formal da inteligncia artificial simblica acabaram por fortalecer o programa conexionista das redes neurais artificiais. As dificuldades em simular os processos de pensamento do ser humano encontradas por esses modelos, por sua vez, levaram os cientistas cognitivos a crerem que o problema estava no fato de que as mquinas eram paralticas, ou seja, que elas no possuam corpo e nem interagiam com o ambiente; constatao que deu origem aos modelos da cognio incorporada e situada.

A despeito da importncia de todos os modelos propostos pela cincia cognitiva o intuito deste ensaio no critic-los ou apresent-los de forma detalhada , preciso tomar cuidado para no abandonar o projeto de Turing por conta do erro antropocntrico. Se a normatividade da Lgica for aceita, isto , se, de fato, for consenso que a estrutura lgico-formal apresenta a maneira correta de como se deve pensar, plenamente possvel dar uma resposta positiva questo primordial de Turing. A nica condio necessria que se abandone o parmetro humano para classificar a mquina como pensante. Abandonando-se o teste de Turing, o que resta uma definio de pensamento plenamente compatvel com a de raciocnio humano, em que no h nenhuma sugesto sobre como deve ser o processo. Aceitando-se essas condies, possvel afirmar que as mquinas no pensam tal como os seres humanos, mas pensam tal como mquinas, isto , de maneira mecanicista e seguindo normas lgico-formais.

Alguns autores, como Wittgenstein (citado por Shanker, 1987) e Piaget (1968), sustentam que mesmo nesses termos no seria possvel afirmar que as mquinas pensam, pois o pensamento seria uma caracterstica humana, no se tratando de um processo mecnico estruturado por regras lgicas. Caracteriz-lo dessa forma seria transgredir sua prpria natureza. Todavia, devemos nos lembrar da definio de pensamento proposta por Turing: pensamento o processo pelo qual se resolve problemas manipulando-se informaes. Essa definio est de acordo com a de raciocnio apresentada pela Psicologia Cognitiva. Assim, algo que pensa algo que resolve problemas, no importando se o processo pelo qual se chega s respostas seja lgico-formal e mecanicista ou baseado em modelos mentais e estratgias. Dessa forma, h tanto homens quanto mquinas plenamente capazes de resolver problemas.

Concluindo, j que este parece ser o nico mbito, dentre os citados por Haack (1978/1998), em que possvel unir sem problemas a Psicologia e a Lgica, talvez a questo mais importante que nos resta, afinal, seja essencialmente normativa: deveriam os seres humanos pensar tal como as mquinas?

Referncias bibliogrficas

Ashby, W.R. (1947). The nervous system as physical machine: with special reference to the origin of adaptive behavior. Mind, 56 (221), 44-59. Ashby, W.R. (1962). Principles of the self-organizing system. Em: Foersterand, H.V. e Zopf, G.W. (Eds.), Principles of self-organization: transactions of the University of Illinois symposium (pp. 255-278). London: Pergamon Press. Bonatti, L. (1994). Prepositional reasoning by model? Psychological Rev., 101, 725-733. Bucciarelli, M. e Johnson-Laird, P.N. (1999). Strategies in syllogistic reasoning. Cognitive Sci., 23 (3), 247-303. Clark, A. (2001). Mindware: an introduction to the philosophy of cognitive science. New York: Oxford University Press.


217

Dennett, D. (1998). Can machines think? Em: Dennett, D., Brainchildren: essays on designing minds (pp. 3-29). Cambridge: The MIT Press. (Original publicado em 1985). Evans, J.; Handley, S.; Harper, C. e Johson-Laird, P.N. (1999). Reasoning about necessity and possibility: a test of the mental model theory of deduction. J. Exp. Psychol. Learn. Memory Cogn., 25 (6), 1495-1513. Frosch, C.A. e Johnson-Laird, P.N. (2006). The revision of beliefs about causes and enabling conditions. Em: Sun, R. (Ed.), Proceedings of the 28th Annual Conference of the Cognitive Science Society (pp. 1329-1333). New Jersey: Erlbaum. Girotto, P.L. e Johnson-Laird, P.N. (1993). Focussing in reasoning and decision making. Cognition, 49, 37-66. Goldvarg, E. e Johson-Laird, P.N. (2001). Naive causality: a mental model theory of causal meaning and reasoning. Cognitive Sc., 25, 565-610. Haack, S. (1998). Filosofia das Lgicas (Mortari, C.A. e Dutra, L. Trads.). So Paulo: Editora Unesp. (Original publicado em 1978). Hayes, P.J. (1990). The nave physics manifesto. Em: Boden, M. (Ed.), The Philosophy of Artificial Intelligence (pp. 171-205). New York: Oxford University Press. (Original publicado em 1979). Johnson-Laird, P.N. (1981). Cognition, computers, and mental models. Cognition, 10, 139-143. Johnson-Laird, P.N. (1985). Human and computer reasoning. Trends Neurosci., 8, 54-57. Johson-Laird, P.N. (2002). Logic and reasoning. Em: Ramachandran, V.S. (Ed.), Encyclopedia of the human brain (Vol. 2, pp. 703-716). San Diego: Academic Press. Johnson-Laird, P.N. (2004a). Mental models and reasoning. Em: Leighton, J.P. e Sternberg, R.J. (Eds.), The Nature Of Reasoning (pp. 169-204). New York: Cambridge University Press. Johnson-Laird, P.N. (2004b). The history of mental models. Em: Manktelow, K. e Chung, M. (Eds.), Psychology of Reasoning: Theoretical and Historical Perspectives (pp. 179-212). New York: Psychology Press. Johnson-Laird, P.N.; Legrenzi, P. e Girotto, V. (2004). How we detect logical inconsistencies. Curr. Directions Psychological Sc., 13 (2), 41-45. Johnson-Laird, P.N. e Shafir, E. (1993). The interaction between reasoning and decision making: An introduction. Cognition, 49, 1-9. Johnson-Laird, P.N. e Yang, Y. (2008). Mental logic, mental models, and computer simulations of human reasoning. Em: Sun, R. (Ed.), Cambridge Handbook of Computational Cognitive Modeling (pp. 339-358). Cambridge: Cambridge University Press. Knuth, D. (1977). Algorithms. Scientific American, 236 (4), 63-80. Lee, N.Y.L. e Johson-Laird, P.N. (2006). Are there cross-cultural differences in reasoning? Em: Sun, R. (Ed.). Proceedings of the 28th Annual Conference of the Cognitive Science Society (pp. 459-464). New Jersey: Erlbaum. Leighton, J.P. (2004). Defining and describing reason. Em: Leighton, J.P. e Sternberg, R.J. (Eds.). The Nature of Reasoning (pp. 3-11). New York: Cambridge University Press. Mcdermott, D. (1990). A critique of pure reason. Em: Boden, M. (Ed.), The Philosophy of Artificial Intelligence (pp. 206-230). New York: Oxford University Press. (Original publicado em 1987). OBrien, D.P. (2004). Mental-logic theory: What it proposes, and reasons to take this proposal seriously. Em: Leighton, J.P. e Sternberg, R.J. (Eds.), The Nature of Reasoning (pp. 205-233). New York: Cambridge University Press. O'Brien, D.P.; Braine, M.D.S. e Yang, Y. (1994). Propositional reasoning by mental models? Simple to refute in principle and in practice. Psychological Rev., 101, 711-724.


218

Oliveira, M.B. (1998). Lgica e cincia cognitiva: o antipsicologismo de Frege. Em: Oliveira, M.B. (Ed.). Da Cincia Cognitiva Dialtica (pp. 27-50). So Paulo: Discurso Editorial. Piaget, J. (1968). A explicao em psicologia e o paralelismo psicofsico. Em: Piaget, J.; Fraisse, P. e Reuchlin, M. (Eds.), Tratado de Psicologia Experimental: Volume 1 (pp. 121-152). Rio de Janeiro: Editora Forense. Putnam, H. (1991). The nature of mental states. Em: Rosenthal, D.M. (Ed.), The Nature of Mind (pp. 197-203). New York: Oxford University Press. (Original publicado em 1967). Pylyshyn, Z. (1986). Computation and cognition. Cambridge: The MIT Press. Shanker, S.G. (1987). Wittgenstein versus Turing on the nature of Churchs thesis. Notre Dame J. Formal Logic, 28 (4), 615-649. Turing, A. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59 (236), 423-460. Wisdom, J.O. (1951). The hypothesis of cybernetics. Br. J. Philosophy Sci., 2 (5), 1-24.

- D. Zilio Psiclogo (UNESP - campus de Bauru) e Pos-graduando do Programa de Ps-graduao em Filosofia da Mente, Epistemologia e Lgica (Faculdade de Filosofia e Cincias, UNESP Marlia). Endereo para correspondncia: Rua Olavo Bilac, 15-5, Bairro Bela Vista, Bauru, SP 17060-454. E-mail para correspondncia: [email protected].


33-141-1-pb

Documents