FILOSOFIA E CIÊNCIA COGNITIVA

João de Fernandes Teixeira

Editora Vozes

Para Malu, o amor da minha vida.

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ÍNDICE

O que é Ciência Cognitiva................................................................................6

A Ciência Cognitiva para além da representação............................................22

O futuro da Ciência Cognitiva.........................................................................36

Algoritimicidade e Intuição.............................................................................53

A ilusão da neurociência..................................................................................68

Bergsonismo, filosofia da mente e cognitivismo.............................................77(com Paulo de Tarso Gomes)

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PREFÁCIO E AGRADECIMENTOS

Os ensaios aqui reunidos refletem um percurso de dez anos de pesquisas na área de

filosofia da mente e ciência cognitiva. A idéia central desta coletânea foi reuni-los num

único volume, diminuindo assim sua dispersão, uma vez que todos eles se encontram

publicados em revistas especializadas de difícil acesso até mesmo para os leitores

acadêmicos. Há, dentre eles, apenas uma exceção: o ensaio sobre bergsonismo e filosofia

da mente que escrevi com meu ex-orientando Paulo de Tarso Gomes e que se manteve

inédito até agora.

Quanto aos ensaios já publicados sou grato a seus editores por terem gentilmente

permitido sua reprodução. O primeiro deles tinha o título original de “Psicologia, Ciência

Cognitiva e Simulação”, publicado na revista Olhar (número 4) do Centro de Educação e

Ciências Humanas da Universidade Federal de São Carlos onde ainda hoje leciono. Não

resisti à tentação de modificar seu título para algo mais próximo de seu conteúdo e por isso,

chamei-o de “O que é Ciência Cognitiva”. O segundo, “A Ciência Cognitiva para além da

representação” foi publicado na série Documentos (número 17) do Instituto de Estudos

Avançados da Universidade de São Paulo, em 1996, época na qual era colaborador pleno

do Grupo de Ciência Cognitiva desse instituto. O terceiro ensaio, “O Futuro da Ciência

Cognitiva” originou-se de uma palestra que fiz no Departamento de Psicologia da

Universidade Federal de Minas Gerais, em Belo Horizonte, no ano de 1998 e que adquiriu,

posteriormente, a forma de um artigo para a revista Cadernos de Psicologia (volume 8,

número 1) publicada por esse mesmo departamento.

Os outros três ensaios possuem histórias diferentes. O ensaio “Algoritmicidade e

Intuição” foi publicado pela revista Reflexão (número 72, setembro/dezembro de 1998) do

Departamento de Filosofia da PUC-Campinas. Algumas passagens desse texto já foram

publicadas no meu livro Mentes e Máquinas que veio a lume no mesmo ano, em 1998. A

“Ilusão da Neurociência” escrevi originalmente em inglês (seu título original é “The Allure

of Brain Science”) para um número especial da revista Ciência e Cultura (volume 50, 2/3)

da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência. Não encontrei quem se dispusesse a

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traduzi-lo, tendo de enfrentar eu mesmo essa tarefa. Tradutore traditore. Espero, ao realizá-

la, não ter me tornado detrator de minhas próprias idéias.

Não é necessário ler estes ensaios na ordem em que eles se apresentam, com

exceção do quarto e do quinto, que, se lidos em seqüência facilitarão a compreensão do

leitor. Tampouco pensei em organiza-los segundo a ordem cronológica de sua aparição.

Como diria meu mestre Daniel Dennett, publica-se um livro para, logo em seguida, poder

renegar as idéias que estão nele, pois só assim podemos enxergar nossas pesquisas futuras.

São Carlos, maio de 2003.

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O QUE É CIENCIA COGNITIVA

Desenvolver simulações de atividades mentais humanas é a tarefa primordial da ciência cognitiva. Neste sentido ela é, basicamente, uma ciência do artificial, ou seja, do comportamento das simulações entendidas como grandes experimentos mentais.

Nada atrapalhou mais o desenvolvimento das ciências do homem do que a hesitação

em tratar o ser humano como objeto de investigação. Aqueles que quiseram preservar o ser

humano de uma abordagem científica - os humanistas - tornaram as ciências humanas

estéreis. E o preço desta esterilidade já se faz sentir neste século quando se torna cada vez

mais visível que, a despeito do avanço tecnológico, as chamadas “questões sociais”

permanecem intratáveis. Por que ocorre isto? Quais as raízes desta disparidade entre ciência

da natureza e ciências humanas?

O pensador que oficialmente inicia a modernidade filosófica, René Descartes, tinha

como projeto prioritário fundar uma ciência do ser humano. Esta é a parte freqüentemente

esquecida de sua obra: o desafio de fundar uma medicina científica, uma psicologia (que

ele chamava de ciência das paixões) e uma moral, mesmo que provisória. Mas para fundar

a ciência da natureza - passo preliminar em direção a uma ciência do homem - Descartes

operou uma separação conceitual entre o físico e o mental. Uma separação metodológica

que muitos historiadores até hoje julgam ser uma separação entre substâncias diferentes

que comporiam o mundo. Com esta separação, Descartes pretendia fundamentar e construir

uma nova ciência da natureza, sobretudo uma nova física que fosse totalmente diferente da

física medieval. Separar o físico do mental permitiu a Descartes matematizar o mundo,

torná-lo descritível através de entidades abstratas e modelos matemáticos. Ficava para trás a

física medieval, a física que postulava propriedades intrínsecas dos corpos para explicar

porque eles se movimentam. Alguns, naquela época, lamentaram num tom saudosista a

matematização do mundo, o fim da física do impetus, e chamaram isto de

“desencantamento”.

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Mas a separação cartesiana entre o físico e o mental não deu apenas frutos. Ao

segregar a mente do mundo - como muitos a entenderam - fez com que qualquer projeto de

criar uma ciência da mente se atrasasse por pelo menos duzentos anos. Não poderia haver

uma ciência da mente, nem uma ciência do comportamento humano, pois a mente seria

algo inescrutável. Restaria apenas a literatura, a folk psychology1 ou quando muito o “esprit

de finesse”. A grande frustração da “folk psychology” é que ela não explica nada, quando

muito repete chavões da sabedoria popular.

Desde a tentativa de criar oficialmente uma ciência da mente - uma psicologia - feita

por Wundt há cerca de dois séculos atrás, até os dias de hoje, pouco andamos. Sucederam-

se as diversas escolas psicológicas, umas as outras, mas até hoje a psicologia sofre de uma

crônica desorganização paradigmática, a ponto de filósofos como Ludwig Wittgenstein

celebrizarem sentenças bombásticas como “Na psicologia há métodos experimentais e

confusão conceitual” (Wittgenstein, 1951).

A sentença de Wittgenstein foi proferida numa época em que duas grandes escolas

disputavam, hegemonicamente, a primazia no cenário da psicologia. De um lado estava a

sicanálise, que rapidamente esqueceu sua motivação médica e biológica para tentar impor-

se como teoria da cultura. Do outro lado havia o behaviorismo que, numa versão caricata

defendida pelo seu baixo clero, colocava-se como opositor de qualquer tipo de mentalismo,

ou seja, recusava-se a postular a existência de qualquer estado interno, mesmo que este

fosse escrutável. É claro que estas escolas acabavam sendo como água e óleo, isto é,

sustentando princípios claramente incompatíveis.

A psicanálise parece ter sucumbido à sua própria escolástica; quanto ao

behaviorismo, pairavam dúvidas se a multiplicidade dos comportamentos humanos seria

inteiramente explicável através de variáveis ambientais. Nas décadas de 50 e 60 a

psicologia atravessou sua mais forte crise paradigmática - uma crise cujos reflexos se fazem

sentir até hoje, com a proliferação de seitas herméticas como é o caso, por exemplo, da

“psicologia transpessoal”. Uma reação a esta tendência foi à ênfase nos estudos sobre o

cérebro, numa tentativa de trazer de volta para a esfera da ciência o estudo da mente

humana. Os anos 90 firmaram-se como a “década do cérebro”, num esforço cada vez maior

1 Por folk psychology entendemos o conjunto de teorias habituais e cotidianas a partir das quais explicamos o comportamento e a vida mental de outras pessoas.

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de encontrar correlatos neurais de todos os fenômenos mentais, inclusive (e sobretudo) da

consciência. Mas ao adotar esta perspectiva estritamente reducionista da natureza da mente

a neurociência corre, hoje em dia, o risco de dissolver a psicologia, ou seja, de jogar fora o

bebê junto com a água do banho.

É neste cenário extremamente conturbado de disputa paradigmática que surge a

ciência cognitiva. Inicialmente ela surge como alternativa intermediária entre tendências

introspeccionistas e o behaviorismo. Se existe vida psicológica entre inputs e outputs

recebidos por um organismo, esta vida psicológica pode ser modelada na forma de um

programa de computador. Esta foi a motivação inicial da ciência cognitiva, que logo

percebeu que teria de se firmar como uma ciência interdisciplinar, lançando mão dos

recursos da psicologia, da lingüística, da ciência da computação e das neurociências -

enfim, tudo que pudesse contribuir para o estudo da mente. Os primórdios desta nova

ciência foram marcados pelo discurso mistificador acerca dos “cérebros eletrônicos” e

debates filosóficos pueris acerca do que computadores podem ou não fazer. A própria

ciência cognitiva teve suas disputas paradigmáticas internas ou diferentes “escolas” que se

propunham a modelar a vida mental seja através da simulação da mente (inteligência

artificial simbólica), seja através da simulação do cérebro (inteligência artificial

conexionista, baseada em redes neurais artificiais). Nos últimos anos, a ciência cognitiva

recupera, cada vez mais, a robótica, à medida que cresce a percepção de que a simulação do

comportamento inteligente exige a replicação de mentes encarnadas , isto é, inteligências

dotadas de um corpo que atue em um ambiente real.

No meio de todas estas disputas e disparidades paradigmáticas da ciência cognitiva

há, entretanto, uma proposta metodológica unificadora: a idéia de que simular é explicar.

Pouco importa se a simulação é realista ou não, ou seja, se ela é replicação do modo como

os seres humanos executam tarefas inteligentes ou não. Ou seja, pouco importa se a

simulação do comportamento inteligente se faz através de programas computacionais que

simulem a mente, o cérebro ou se se faz através de robôs agindo em tempo real num meio

ambiente qualquer. Simulações são modelos psicológicos, cujo desempenho pode

efetivamente ser testado. Aviões voam, mas, hoje em dia, eles pouco têm a ver com o

modelo pelo qual os passarinhos voam. Isto não quer dizer que não possamos ainda

aprender muito acerca de aerodinâmica estudando o vôo dos pássaros - desde seus

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primórdios a aviação teve de lançar mão do estudo dos pássaros para construir suas

primeiras máquinas voadoras. Da mesma maneira, é preciso estudar o cérebro e o

comportamento dos seres humanos para explicar a atividade mental através da construção

de simulações cognitivas.

Apostar neste princípio metodológico, ou seja, na lógica da simulação significa

abandonar a linguagem antropomórfica através da qual queremos explicar nossa própria

vida mental. Mas, se o mundo que a física contemporânea descreve está tão distante de

nossa percepção cotidiana, por que o mesmo não poderia ocorrer com a psicologia?

Certamente muitos filósofos e epistemólogos de plantão argumentarão que simular não

significa explicar. Argumentarão que uma máquina que simula a linguagem humana não é

uma “máquina que fala” pois nada indica que ela compreenda o que está falando, embora

possa dialogar perfeitamente com um ser humano. Argumentarão que esta máquina não tem

“estados intencionais” ou seja, pensamentos subjacentes a sua atividade lingüística e que a

construção de uma réplica perfeita de um ser humano não significa que tenhamos

reproduzido a consciência ou a subjetividade inerente a nossos estados mentais. Mas será

que alguma ciência tem como compromisso uma descrição completa de seu objeto?

Quando a física estuda as cores e conclui, por exemplo, que o vermelho é resultante de um

determinado comprimento de onda que incide sobre a retina, estará ela querendo explicar

também o aspecto subjetivo da sensação de experienciar o vermelho?

Os críticos da ciência cognitiva parecem ter caído nas armadilhas que a filosofia

armou para a psicologia - armadilhas que possivelmente são a fonte de todas as confusões

conceituais que uma ciência da mente teria de enfrentar. Afinal, aqueles que argumentam

contra a lógica da simulação em nome de “estados intencionais” ou de “consciência”

(entendida como a consciência reflexiva dos filósofos) não parecem mutatis mutandis estar

muito distantes da física medieval, que explicaria o movimento pelas propriedades

intrínsecas dos corpos. A intencionalidade, a consciência e os estados subjetivos

irredutíveis seriam as propriedades intrínsecas da mente que nunca poderiam ser simuladas,

partindo-se do pressuposto de que elas jamais poderiam ser objeto de ciência.

Curiosamente, intentio (de onde se deriva a palavra intencionalidade) e impetus referem-se

a algum tipo de movimentação (uma movimentação para ou em direção a algo) seja da

mente, seja dos corpos físicos.

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II

A construção de simulações visando a explicação da natureza da percepção humana,

do aprendizado, da memória e de outros fenômenos psicológicos visa superar as

dificuldades metodológicas envolvidas no desenvolvimento de uma verdadeira psicologia

científica. A ciência cognitiva entendida como ciência da simulação tem como ponto de

partida a construção de sistemas computacionais que instanciem as condições de

possibilidade de algum tipo de vida mental que se assemelhe àquela dos seres humanos.

Neste sentido, a ciência cognitiva é uma investigação a priori , mas é, ao mesmo tempo

uma enorme tarefa de engenharia que pressupõe e exige a testabilidade de seus modelos,

aproximando-se assim das disciplinas empírico-formais. Com isto diminui-se a

generalidade das questões epistemológicas tratadas pelos filósofos, ao mesmo tempo em

que se busca explicitar e testar os dados e pressupostos de teorias psicológicas. Trata-se,

como diz Dennett (1978) de disciplinar a própria imaginação científica, impedindo que

teoria e especulação se mesclem de forma indistinguível.

Testes podem assumir proporções gigantescas, como é o caso do robô humanóide

COG, em desenvolvimento no MIT e que, sem dúvida, constitui o maior experimento

psicológico do século XX. COG está sendo projetado por Rodney Brooks e por Lynn

Andrea Stein e pretende ser um robô humanóide completo, ou seja, COG deverá simular

não apenas os pensamentos, mas os sentimentos humanos. Apesar de ter a forma de um

homem, COG consiste de um conjunto de sensores e de atuadores que simulam a dinâmica

sensório-motora do corpo humano. Até o momento foram projetadas e construídas apenas

algumas partes do COG – um projeto cuja complexidade e custos requerem vários anos de

atividades.

O grande desafio que se coloca – e a grande interrogação – será saber se, uma vez

pronto, COG poderá desenvolver uma vida mental e uma inteligência igual à nossa. Ou

pelo menos algum tipo de vida mental e inteligência similar às nossas. Pois COG não está

sendo projetado para ser uma replicação de um ser humano, e sim para ser uma simulação

da inteligência e vida mental humanas. É neste sentido que o COG constitui um imenso

experimento psicológico: a medida de seu sucesso não será a replicação da vida mental

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humana, e sim o aprendizado acerca de nosso funcionamento mental que será

proporcionado por este experimento.

O que distingue uma simulação de uma replicação? Certamente há uma diferença

entre estes dois conceitos. Quando construímos uma simulação computacional dos

processos digestivos, não há ingestão nem tampouco digestão de nenhum tipo de comida. A

simulação computacional de uma tempestade não é a reprodução de uma tempestade real,

ou seja, presenciar sua simulação não nos deixa de pés molhados. Por que o mesmo não

poderia se aplicar à simulação da mente humana? Por que esperar que a simulação da

mente tenha como resultado uma replicação de todos os aspectos envolvidos na produção

da vida mental?

Chalmers (1996) chama a atenção para a necessidade de distinguir entre replicações

e simulações embora em alguns casos estes dois conceitos tendam a se confundir. Simular

consiste em reproduzir um invariante organizacional de um sistema, ou seja, uma

propriedade determinante de sua organização funcional, o que certamente exclui uma série

de detalhes que podem ser abstraídos ou simplesmente esquecidos. Uma simulação

computacional de um sistema físico terá como ponto de partida sua organização causal

abstrata e fará com que esta seja replicada nas suas possíveis implementações. Obtemos

assim uma replicação dos invariantes organizacionais do sistema original, embora várias de

suas propriedades sejam excluídas.

Mas serão invariantes organizacionais e componentes causais a mesma coisa? Até

que ponto podem estes coincidir? Muitos aspectos físicos de vários tipos de processos

deixarão de ser relevantes na produção de simulações muito embora não possamos negar

sua participação na própria produção destes processos. Por exemplo, podemos identificar

vários aspectos físicos e causais envolvidos na produção de um furacão, como, por

exemplo, sua velocidade, sua forma, etc. Estes aspectos serão irrelevantes para uma

simulação se, por exemplo, recriarmos um sistema com esta mesma estrutura causal e com

estes mesmos aspectos físicos, mas fizermos com que tal sistema seja implementado num

conjunto de bolas de bilhar espalhadas sobre uma mesa, movendo-se lentamente. Jamais

aceitaríamos estar diante da simulação de um furacão. Da mesma maneira, reações

químicas têm um papel relevante na digestão. Contudo, se tais reações (do tipo ácido/base)

forem produzidas em laboratório, a partir de peças de metal, será que podemos dizer que

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estamos diante de uma simulação da digestão? Sustentar este ponto de vista seria contra-

intuitivo; aliás, tão contra-intuitivo como supor que um computador pensa, pelo simples

fato de um de seus programas poder calcular reajustes salariais de uma longa folha de

pagamento em segundos.

Identificar componentes causais e invariantes organizacionais podem levar-nos a

uma visão redutiva do que seja uma simulação. Uma visão popular que se baseia, em

última análise, numa equiparação indesejada entre reprodução de alguns componentes

causais (quiçá constitutivos do que entendemos por pensamento e inteligência) e

simulações. Invariantes organizacionais podem coincidir com componentes causais, mas, à

diferença destes últimos, são os critérios determinantes que permitem a identificação de um

sistema como sendo a simulação de um outro qualquer. A grande dificuldade enfrentada

pela ciência cognitiva consiste em identificar os invariantes organizacionais daquilo que

chamamos “mente”.

Esta é uma dificuldade particularmente embaraçosa, não apenas para a ciência

cognitiva, como para a psicologia em geral. Invariantes organizacionais que permitam uma

identificação do que chamamos “mente” ou “fenômenos mentais” colocam um problema

conceitual particularmente agudo para a psicologia. Talvez nenhuma disciplina científica

tenha conseguido determinar o verdadeiro invariante organizacional que caracterize seu

objeto de forma plena e definitiva. Mas este problema é parcialmente contornado pela

adoção consensual de teorias unificadoras que contribuem para uma unidade paradigmática

que encontramos nas diversas disciplinas científicas. O mesmo não ocorre em psicologia. A

psicologia não dispõe de uma teoria da mente, algo que a permita situar-se no âmbito das

ciências paradigmaticamente estabelecidas. Em outras palavras, em psicologia não há um

princípio teórico unificador, como ocorre, por exemplo, na física, na geologia ou na

biologia. A física desenvolveu uma teoria atômica da natureza da matéria, a geologia uma

teoria tectônica das camadas da terra, a biologia, uma teoria evolucionária baseada na

seleção natural.

A não ser que queiramos manter a mente na qualidade de um fenômeno misterioso e

inexplicável (como ainda querem muitos filósofos e psicólogos do hemisfério sul),

princípios teóricos unificadores para a psicologia terão de ser encontrados em outras

disciplinas científicas. A candidata natural para este tipo de tarefa é a neurociência. Muitos

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esforços têm sido feitos nesta direção, sobretudo nesta década. Há que se reconhecer,

entretanto, que esta é uma tarefa hercúlea. Acumulamos muitos conhecimentos acerca do

que se passa no cérebro, mas ainda não atingimos um nível de conhecimento

neurobiológico que nos possibilite determinar os fatores cerebrais subjacentes à produção

de nossa vida mental. Não sabemos sequer se o neurônio é, de fato, a unidade funcional

fundamental responsável pela produção dos fenômenos mentais.

A busca pela explicação da vida mental ao nível das unidades fundamentais do

cérebro (sejam estas os neurônios ou reações bioquímicas) corre o risco de ser tão

inadequada quanto tentar entender o princípio de funcionamento de um motor a combustão

estudando as moléculas que compõem seus cilindros e pistões.2 Um risco que é agravado

pela possibilidade de que a explicação da natureza da vida mental não esteja confinada

unicamente ao cérebro, mas inclua a interação do organismo como um todo no seu meio

ambiente; uma interação que não exclui a participação de outros organismos semelhantes.

Da mesma maneira que a inteligência artificial simbólica dos anos 70 foi vítima do mito do

“cérebro na proveta” o mesmo deve ser evitado no que diz respeito à neurociência cognitiva

contemporânea.

A ciência cognitiva entendida como ciência da simulação concebe a psicologia

como sendo um ramo da engenharia dedicado à construção de robôs simuladores da vida

mental humana; robôs que, embora ainda não reproduzam invariantes organizacionais da

mente, são essencialmente modelos possíveis do funcionamento mental. Robôs que atuam

num meio ambiente real e em tempo real, evitando assim os riscos derivados do mito do

“cérebro na proveta”. Esta ciência da simulação não deve, entretanto, rejeitar os esforços da

neurociência. A neurociência deve ser o ponto de partida, a inspiração para a identificação

dos invariantes organizacionais que servem de princípio para a construção das simulações –

da mesma maneira que o estudo das asas dos pássaros foi, para os irmãos Wright, o ponto

de partida para a construção dos futuros aviões.

A tarefa de construção destes modelos possíveis de funcionamento mental pode ser

dividida em duas etapas, ilustrando como a psicologia concebida como engenharia e como

neurociência compõem a ciência cognitiva. A primeira, que pode ser qualificada de

“engenharia reversa” consiste em estudar a organização material subjacente à vida mental

2 Uma mesma analogia usada, porém, com finalidade diferente encontra-se em Searle (1997).

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da mesma maneira que procuramos entender o funcionamento de um aparelho eletro-

eletrônico desmontando-o para ver o que cada uma de suas partes faz. Para fazer isto com a

mente humana, ou melhor, com o cérebro humano, a engenharia reversa baseia-se na

neurociência. A segunda etapa consiste em reproduzir o funcionamento deste “gadget da

natureza” que é a mente humana, para então poder testar a validade das hipóteses derivadas

da neurociência. Um teste que pode ser realizado sem que para isto seja necessário replicar

exatamente a composição biológica e físico-química do cérebro, mas apenas suas

características funcionais. Da mesma maneira que isolamos os componentes ativos de uma

planta para utilizá-los com fins medicinais (numa síntese química artificialmente

produzida) poderemos isolar os componentes ativos da inteligência e do pensamento,

reproduzindo-os numa simulação que terá o mesmo papel da síntese artificial que se faz em

química.

III

Esta concepção de ciência cognitiva como ciência da simulação e da psicologia

como ramo da engenharia têm recebido vários tipos de objeções por parte dos psicólogos e

dos filósofos. Analisaremos pelo menos duas delas, que julgamos serem as mais

importantes e mostraremos em que sentido elas podem ser descartadas.

A primeira objeção consiste em alegar que os modelos computacionais da cognição

humana são incapazes de replicar características específicas da vida mental humana como é

o caso, por exemplo, da experiência subjetiva ou dos qualia. De modo geral, a filosofia da

mente define os qualia como sensações ou estados mentais conscientes estritamente

subjetivos (por exemplo, dores, ou percepções de uma cor com uma determinada

intensidade, o que diferiria no caso de diferentes sujeitos submetidos a um mesmo estímulo

visual). Nos últimos anos a filosofia da mente tem produzido uma imensa quantidade de

literatura sobre os qualia – quase sempre ressaltando o fato de que computadores e robôs

seriam incapazes de ter estados subjetivos ou fenomenais.

A questão dos qualia aparece num contexto histórico específico da filosofia da

mente dos anos 70 quando se discutiu em maior detalhe a validade do funcionalismo. Por

funcionalismo devemos entender aqui uma doutrina específica que define os estados

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mentais pelo seu papel funcional na determinação do comportamento de um sistema,

independentemente da natureza de seu substrato físico. Nesta perspectiva, um marciano

pode ter um sistema nervoso completamente diferente do humano, mas se o sistema

nervoso desse marciano puder executar as mesmas funções do sistema nervoso de um ser

humano ele terá uma vida mental igual à nossa. A descrição das funções realiza-se a um

nível abstrato, da mesma maneira que um fluxograma de computador ou um software que

estipula quais as instruções que uma máquina deve seguir para realizar uma determinada

tarefa.

Ora, o funcionalismo teve como mérito solapar a crença ingênua num puro e

simples isomorfismo entre computadores e cérebros como se supôs existir na década de 40,

o que o tornou uma das teorias mais úteis derivadas da inteligência artificial. Com esta

teoria abriu-se o caminho para a construção das simulações cognitivas, além da

possibilidade de romper com o materialismo reducionista. Esta ruptura foi particularmente

importante no desenvolvimento histórico da ciência cognitiva, uma vez que a partir dela

preservou-se a peculiaridade dos fenômenos mentais que não precisariam ser, antes de mais

nada, reduzidos a uma base neurofisiológica para então se poder iniciar uma ciência da

mente. Em outras palavras, não era mais necessário aguardar nem tampouco aceitar como

exeqüível o esforço reducionista da neurociência (que até hoje busca um mapeamento entre

eventos mentais e eventos cerebrais) para estudar fenômenos mentais.

As objeções contra o funcionalismo baseadas na existência dos qualia começaram a

aparecer em meados da década de 70, principalmente a partir dos trabalhos de Block (1978)

e Shoemaker (1975). Block formulou o chamado argumento dos “absent qualia”: dois

organismos podem estar exatamente no mesmo estado funcional, embora, para um deles,

estar nesse estado funcional venha acompanhado de uma determinada experiência

subjetiva, enquanto que para o outro isto não ocorra. O argumento de Shoemaker, o

“inverted qualia” vai na mesma direção: podemos perfeitamente imaginar uma criatura

funcionalmente equivalente a nós que, em vez de experienciar as cores como nós o fazemos

tem experiências completamente diferentes, apesar da equivalência funcional ser mantida.

Quando enxergamos verde, ao perceber uma árvore, essa criatura experienciará o vermelho.

Mas seu comportamento e seus estados internos seriam indistinguíveis do nosso. Ambos os

argumentos, de Block e de Shoemaker estariam apontando para o fato de que o

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funcionalismo seria uma teoria psicológica inadequada, ou talvez excessivamente genérica,

na medida em que seria incapaz de detectar diferenças subjetivas ou qualia.

Há pelo menos duas maneiras de responder a este tipo de objeção. A primeira

consiste em afirmar que os qualia podem não constituir um invariante organizacional da

vida mental humana. Neste caso, eles não precisariam, obrigatoriamente ser reproduzidos

para se obter uma simulação da mente. A segunda resposta consiste em negar, pura e

simplesmente, que a experiência subjetiva e os qualia possam ter qualquer papel causal seja

na produção da vida mental, seja na determinação do comportamento de um organismo -

eles seriam, na verdade, um sub-produto (epifenômeno) dos processos cognitivos humanos.

Examinemos estas duas linhas de contra-argumentação. Tomemos como ponto de

partida o programa computacional para jogar xadrez mais avançado de que dispomos no

momento, o “Deep Blue”. Certamente o Deep Blue não joga xadrez da mesma maneira que

um ser humano o faz. Ele não representa visualmente um tabuleiro de xadrez da mesma

maneira que nós o fazemos, a partir de sensações das cores do quadriculado branco e preto.

Deep Blue não tem as sensações de branco e preto, seja do tabuleiro, seja das peças, mas

pode jogar xadrez tão bem, ou melhor, que um ser humano. Ter sensações ou experiências

de branco e de preto não faz a menor diferença. Deep Blue continuará sendo uma simulação

computacional de um jogador de xadrez e, se jogar xadrez for o invariante organizacional

determinante da vida mental e da inteligência humanas, Deep Blue estará simulando tanto a

inteligência quanto a vida mental dos seres humanos. Adicionar estas sensações ao sistema

significaria requerer que ele processasse mais informação do que o necessário: esta seria

uma desvantagem, que teria como resultado apenas tornar o sistema mais lento.

Contudo, alguém poderia objetar que as sensações de branco e de preto podem

afetar o desempenho de um jogador de xadrez, seja ele humano ou mecânico. A detecção

de uma diferença entre branco e preto não seria o invariante organizacional do sistema, mas

um componente causal importante para o seu desempenho. (Lembremo-nos de que

invariantes organizacionais e componentes causais podem não coincidir). O que se afirma

neste caso, é que distinguir entre branco e preto é necessário para jogar xadrez. Entretanto,

isto não implica que esta distinção tenha de ser processada ou mediada por sensações de

branco e de preto. Em outras palavras, se o Deep Blue tiver como detectar a diferença entre

os quadriculados do tabuleiro, mesmo que não o faça através de uma replicação das

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sensações de branco e preto como nós o fazemos, ainda assim é possível que ele jogue

xadrez tão bem como um ser humano. Possivelmente ele poderia representar essas

diferenças em termos de mudanças de freqüência de ondas eletromagnéticas ou algo

parecido. Neste caso, os qualia não seriam imprescindíveis para a modelagem da cognição

humana. Eles nada mais seriam do que epifenômenos e sua replicação seria dispensável

tanto para simular invariantes organizacionais como para simular componentes causais da

cognição humana.

O que está por trás desta objeção ao funcionalismo baseada nos qualia é o

pressuposto de que simulação e replicação são a mesma coisa e que a cognição e

inteligência humanas são as únicas formas possíveis e concebíveis de vida mental e de

inteligência. Ou seja, segundo uma concepção popular, replicar a inteligência e a vida

mental implica em, necessariamente, replicar a inteligência e a vida mental humana. E que

para isto teríamos de replicar as nossas sensações e estados subjetivos – o que certamente é

uma impossibilidade em termos de simulações computacionais. Esta perspectiva descarta,

sem discussão, a possibilidade de que existam organismos que apresentem comportamentos

complexos e inteligentes sem, entretanto possuir uma mente capaz de produzir fenômenos

subjetivos. A identificação entre estados subjetivos e cognição e, posteriormente, entre

estados subjetivos e mentes é, assim, um ranço antropomórfico herdado pela psicologia, um

ranço que pressupõe, sem crítica, que a explicação psicológica deve ser concebida como

um discurso que em algum momento deve envolver algum tipo de componente subjetivo

que sejamos capazes de identificar. Isto nos coloca diante de um dilema: ou aceitamos os

qualia e abrimos mão de qualquer projeto científico para a psicologia (que não poderia

ultrapassar esses componentes subjetivos) ou simplesmente negamos pura e simplesmente a

existência dos qualia. O erro comum a estas duas estratégias parece estar na atribuição de

uma importância excessiva à experiência subjetiva na explicação da natureza dos

fenômenos mentais, um erro que tem como base o preconceito popular pelo qual tendemos

a identificar mente com estados subjetivos, como se ambos fossem coextensivos. A questão

não é saber se os qualia existem ou não, mas que estatuto deve ser atribuído a eles nas

explicações psicológicas. E, se neste domínio, eles forem prescindíveis, nada melhor do que

aplicar a navalha de Ockham.

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Tomar como ponto de partida para uma ciência da mente a especificidade da

experiência subjetiva, ou seja, tentar construir uma ciência do particular pode se tornar,

muito provavelmente, não apenas uma tarefa inglória, mas uma tarefa inútil. Nem mesmo a

Psicanálise, que já foi considerada por alguns como ciência do particular, parece ter querido

bancar este risco.

IV

Analisemos agora uma outra objeção freqüente que se faz à construção de

simulações computacionais da atividade mental humana: a questão da consciência. Os

objetores desta visão da ciência cognitiva costumam dizer que é perfeitamente possível

construir uma simulação completa das atividades mentais humanas sem que esta seja

consciente. Ela seria algo como um zumbi, que faz tudo o que um ser humano faria sem,

entretanto ter consciência do que está fazendo.

Esta objeção, contudo, parece ter suas raízes em algum tipo de ranço cartesiano.

Com efeito, é no cartesianismo que encontramos formulada pela primeira vez a tese de que

um autômato, mesmo que replicando todas as características físicas de um ser humano não

poderia produzir algo parecido com uma vida mental autêntica. Isto porque replicar as

características físicas do ser humano seria condição necessária, mas não suficiente para

replicar a vida mental. Em outras palavras, faltaria algo como um ingrediente suplementar,

para além da replicação das características físicas para que se pudesse dizer que uma

replicação integral da vida mental humana teria sido obtida. Um autômato poderia até

mesmo replicar a mente humana, mas não a alma humana. Este ingrediente suplementar (a

alma) seria, certamente, a consciência e, sem ele, um autômato seria, no máximo, um zumbi

bem sucedido.

Ora, a não ser que concordemos com Descartes e tomemos suas principais teses

metafísicas como pressuposto de nossa discussão, ou seja, seu dualismo substancial, esta

objeção não parece fazer sentido. Uma resposta adequada seria a seguinte: por que

haveríamos de supor que, se replicarmos todas as características físicas e funcionais da

mente humana não estaríamos também replicando a consciência? Terá sentido, afinal de

contas, afirmar que a consciência constitui um ingrediente suplementar que supervém à

organização mental e funcional de um organismo ou sistema?

18

Tomemos os predicados ser consciente e ter saúde. Em ambos os casos, a atribuição

destes predicados não dependeria da possibilidade de explicar o funcionamento de uma

estrutura física específica de um organismo, isto é, em ambos os casos, a atribuição destes

predicados fundamenta-se na observação de uma característica global do organismo.

Contudo, aqui corremos o risco de deslizar da idéia de característica global para a idéia de

característica adicional. Não teria cabimento supor que - mesmo por um ato de imaginação

filosófica - poderíamos remover a saúde de um organismo ao mesmo tempo em que

mantemos a totalidade de seus órgãos e suas interações em perfeito estado, ou,

inversamente, que poderíamos remover alguns desses órgãos e, mesmo assim, achar que

preservamos a saúde do organismo, isto é, que ela poderia permanecer intacta. Ora, por que

não poderíamos afirmar o mesmo em relação à consciência?3 Ou seja, por que teríamos de

supor que a consciência é uma característica adicional da organização funcional da mente

humana?

A manobra metafísica a partir da qual instaura-se uma idéia de consciência como

ingrediente suplementar ou substância imaterial subjacente ao conjunto das atividades

mentais de um organismo tem como conseqüência a impossibilidade de se desenvolver uma

ciência da mente, ou seja, que se trate os fenômenos mentais como objeto de ciência. Pois

haveria sempre algo intangível e inescrutável que teria de, forçosamente, fazer parte das

explicações psicológicas.

V

Alan Turing afirmou uma vez (Turing, 1950) em tom bastante jocoso, que os

intelectuais e os filósofos seriam sempre os grandes objetores da possibilidade de replicar

mecanicamente as operações mentais humanas. Os intelectuais e filósofos sempre tiveram

muito orgulho de suas habilidades mentais e prefeririam que a mente continuasse sendo um

fenômeno inexplicável. Em nome disto a mente humana manteve-se por muito tempo como

uma espécie de mito – um mito metafísico que deveria ser segregado da esfera da explicação

científica da mesma maneira que Aristóteles segregou o mundo celeste do alcance de

qualquer teoria física. 3 A mesma objeção em relação à existência de zumbis e a necessidade de um ingrediente suplementar para a consciência é desenvolvida por Dennett (1995).

19

A psicologia, a partir deste século e, mais tarde a ciência cognitiva tentaram

bravamente solapar este mito. O grande desafio que se coloca agora é como reconstruir o

conceito de mente a partir destas novas propostas. Esta é uma preocupação que começa a

inquietar a comunidade científica neste final de década. Até que ponto o conceito de mente

sobreviverá às investidas bem sucedidas da neurociência cognitiva que tem procurado,

progressivamente, desfazer a própria noção de fenômeno mental reduzindo-o a um substrato

cerebral?

Ecos deste tipo de mudança já se fazem sentir, como, por exemplo, um livro

recentemente publicado por um dos fundadores da neurociência cognitiva, Michael

Gazzaniga (Gazzaniga, 1998). O título de seu livro não poderia ser mais sugestivo: The

Mind’s Past . Nele o autor vaticina o fim do próprio conceito de mente e de self bem como a

progressiva substituição da psicologia pela neurociência.

Será que o conceito de mente – e com ele grande parte da psicologia – vai

desaparecer no próximo século? Será que a idéia de mente vai se tornar um conceito

científico obsoleto como aconteceu, por exemplo, com o flogisto após a descoberta do

oxigênio?

Um dos aspectos mais interessantes – mas também mais freqüentemente esquecido –

neste tipo de discussão é a imensa complexidade apresentada pelo cérebro humano quando

se tenta descrevê-lo na qualidade de sistema físico. Dificilmente conseguiremos uma

descrição completa do cérebro e um mapeamento integral entre fenômenos mentais e

fenômenos cerebrais. Ademais, foi diante desta complexidade astronômica que dificulta

imensamente predições do comportamento de nossos semelhantes e que tende, no limite, a

tornar a explicação desses comportamentos quase ininteligível que desenvolvemos esta

estratégia fabulosa que chamamos de “folk psychology”. E com o advento da “folk

psychology” (em algum ponto do processo evolucionário humano) geramos também o

conceito de mente.

Neste sentido, o conceito de mente é uma das ficções mais úteis que a humanidade já

gerou. Uma ficção que, quando tomada excessivamente a sério e transformada em ficção

científica pode dar origem a tudo aquilo que conhecemos como sendo “psicologia”. Mais do

que isto: o conceito de mente revela-se igualmente uma ficção útil quando consideramos

suas contrapartidas éticas e jurídicas, ou seja, as noções de pessoa e de agente responsável e

20

imputável. Uma ficção que, pela sua utilidade, persistirá apesar do sucesso de qualquer

projeto reducionista que mostre, ainda que cabalmente, que mente e cérebro são a mesma

coisa.

Bibliografia e Referências

Block, N. (1978) – “Troubles with functionalism” . In C.W. Savage (ed), Minnesota Studies

in the Philosophy of Science, vol IX, Minneapolis: University of Minnesota Press, 261-325.

Chalmers, D. (1996) – The Conscious Mind: In Search of a Fundamental Theory, Oxford:

Oxford University Press.

Dennett, D. (1978) - Brainstorms, Cambridge, MA : The MIT Press.

Dennett, D. (1995) – “The Unimagined Preposterousness of Zombies: Commentary on

Moody, Flanagan and Polger” . Journal of Consciousness Studies, 2 (4) : 322-326.

Descartes, R. (1641/1953) - Discours de la Méthode in Oeuvres et Lettres - Paris:

Gallimard: Bibliothèque de la Pléiade.

Gazzaniga, M. (1998) – The Mind’s Past , Berkeley: University of California Press.

Searle, J. R. (1997) – The Mystery of Consciousness – New York, NY: NYREV.Inc

Shoemaker,S. (1975) – “Functionalism and qualia” , Philosophical Studies, 27: 271-315.

Teixeira, J.de F. (1998) – Mentes e Máquinas: uma introdução à Ciência Cognitiva, Porto

Alegre: Editora Artes Médicas.

Turing, A. (1950) – “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, 59 (236) pp.433-460.

Wittgenstein,L. (1951) – Philosophical Investigations , Oxford: Basil Blackwell. Trad. de

G.E.M. Anscombe

21

A CIÊNCIA COGNITIVA PARA ALÉM DA REPRESENTAÇÃO

O fim da inteligência artificial ou do chamado paradigma simbólico exige que a ciência cognitiva faça novas alianças teóricas, abandonando, em parte, sua estreita relação com a filosofia analítica. Novos horizontes, vindos da fenomenologia, especialmente de Merleau-Ponty são agora bem-vindos para realizar esta tarefa de fundamentação que já teve início com os teóricos do paradigma enativo.

1 - A Ciência Cognitiva e o problema da representação - Se compararmos o

desenvolvimento da ciência cognitiva nas últimas décadas com a história da filosofia neste

século possivelmente chegaremos a um estranho cenário: se de um lado a ciência cognitiva

tentou se consolidar fundamentando-se na noção de representação, a história da filosofia

parece ter realizado um percurso inverso. Esta tentou, de seu lado, desmantelar a noção de

representação e evitar o mentalismo nas suas concepções sobre o conhecimento. Trata-se

sem dúvida de um estranho fenômeno, que mereceria a análise dos sociólogos e

historiadores da ciência. Talvez o aspecto mais paradoxal desta comparação surja quando,

levamos em conta o fato de que para os filósofos esta noção sempre constituiu um dos

aspectos mais problemáticos a serem enfrentados pelas teorias da cognição - um verdadeiro

esqueleto guardado no armário do epistemólogo. Pensar que o fundamento de uma ciência

poderia ser encontrado numa noção tão problemática e já em desuso no nosso século só

poderia ser comparado a tentar construir um prédio sobre um terreno que nunca pôde ser

terraplenado.

Que estranho fenômeno! Enquanto a filosofia continental européia procurava se

livrar desta noção problemática, a ciência cognitiva, então nascente, corria em direção

contrária - esta nova disciplina que queria ser a vanguarda das ciências. Foi numa aliança

com a filosofia analítica que a ciência cognitiva procurou encontrar seus fundamentos e

ferramentas conceituais - definições de conhecimento, representação, inferência etc. Esta

foi uma aliança jamais questionada, uma vez que dela derivariam os cânones de

racionalidade e clareza que devem servir para a construção de uma disciplina legitimamente

científica. Contudo, a própria filosofia analítica, nos últimos anos, tem colocado em questão

suas noções tradicionais de representação e conhecimento, numa espécie de tentativa tardia

de convivência com a única corrente filosófica da qual ela concebia aproximar-se: a

fenomenologia. A fenomenologia já colocava em questão a noção de representação muito

antes da ciência cognitiva se consolidar institucionalmente como disciplina. Vale a pena

recordar que o artigo de J.P-Sartre, "Une Idée fondamentale de la phénomenologie de

22

Husserl: Intentionalité", onde as noções de representação e intencionalidade são

praticamente desmanteladas, data de 1947. E que outros trabalhos, com a mesma

inspiração datam da década de 60: veja-se, por exemplo, a primeira parte do Visível e

Invisível de M-Ponty.

Mas no reconhecimento deste estranho fenômeno sociológico e histórico não

precisamos sequer lançar mão de comparações entre filosofia analítica e a tradição

continental. A própria filosofia analítica tentou implodir a noção de representação muito

antes de se pensar nestas aproximações. A derrocada de empreendimentos filosóficos como

o Tractatus de Wittgenstein implicava na falência de uma visão da linguagem como

representação e, certamente, na necessidade de revisão do próprio estatuto deste conceito.

Mais do que isto, a ciência cognitiva, ao ignorar a evolução da própria filosofia que lhe

serviria de fundamento, parece ter incorrido na ilusão ingênua de que a consolidação de

uma disciplina como científica implica numa recusa positivista em discutir seus

fundamentos filosóficos.

O preço desta surdez deliberada e da recusa de se dissociar de pressupostos

assumidos até hoje de maneira não-crítica pode ser tão alto a ponto da ciência cognitiva

comprometer seu futuro como programa de pesquisa. No caso específico da IA esta atitude

começa a se refletir como estagnação teórica e até mesmo tecnológica. O insucesso das

tentativas de construção das máquinas de tradução na década de 60 - impiedosamente

avaliado e criticado pelas agências financeiras americanas - nada mais vieram do que

apontar para a impossibilidade de se assumir o pressuposto cognitivista da linguagem

entendida como representação; um insucesso filosoficamente previsível se a própria noção

de representação tivesse sido questionada e se a ciência cognitiva não tivesse virado as

costas para a filosofia contemporânea. Mas as dificuldades encontradas na construção da

máquina de tradução - por exemplo, o problema da contextualização e da construção de

uma semântica a partir da sintaxe - não foram reconhecidas como dificuldades filosóficas e

sim tecnológicas. Para que esta fosse reconhecidas como filosóficas seria preciso rever o

próprio conceito de linguagem e com este o conceito de representação - o que a

comunidade científica da IA não queria fazer. A mesma parceria filosófica infeliz parece ter

sido a causa do insucesso dos sistemas especialistas no final dos anos 70. A idéia de

conhecimento como representação parece estar na raiz das dificuldades tecnológicas

aparentes envolvidas na construção destes sistemas: explosão combinatorial, rigidez de

estrutura e assim por diante.

Mais recentemente os teóricos da IA têm desenvolvido tentativas de reverter este

quadro desanimador oriundo desta má parceria filosófica. O reaparecimento do

conexionismo e o aprofundamento dos estudos sobre o funcionamento das redes neurais a

23

partir da década de 80 deveriam naturalmente forçar uma revisão da noção de

representação.

Infelizmente não é isto o que vem ocorrendo. A construção de sistemas

conexionistas levou os teóricos da ciência cognitiva, num primeiro momento, a supor que

esta poderia pura e simplesmente prescindir da idéia de representação. Esta perspectiva,

entretanto, logo se revelou errônea: o conexionismo não prescinde das representações, mas

introduz um aspecto convencionalista na maneira de concebê-las, ao propor trocar o

modelo de inspiração discursiva, baseado numa metáfora visual (ou semanticamente

transparente, para usar a terminologia de Clark, 1989) por um modelo de inspiração

matemática onde se constroem representações de representações na forma de equações

diferenciais que expressam relações entre neurônios artificiais. Rompem-se possíveis

semelhanças entre representação e objeto representado, é inútil procurar equivalentes

cerebrais dos folk-solids, mas a idéia tradicional de representação é reinstaurada na medida

em que se mantém inquestionada a dicotomia entre cognição e mundo.

Acredito que a retomada do conexionismo e das pesquisas sobre redes neurais nas

últimas duas décadas constitua um momento crucial para a ciência cognitiva reavaliar suas

parcerias filosóficas. Penso que representacionalismo e conexionismo sejam paradigmas

irreconciliáveis na medida em que se baseiam em concepções radicalmente diferentes do

funcionamento mental, caracterizando uma disputa que poderia ser particularmente fértil

para a ciência cognitiva. Infelizmente esta oportunidade não parece estar sendo

devidamente aproveitada: os teóricos da cognição têm insistido em classificar e interpretar

o conexionismo como um tipo de funcionalismo que só diferiria do tradicional por causa de

sua inspiração neurofisiológica. O resultado tem sido o crescente aprofundamento de um

abismo entre teoria e prática ou uma incapacidade sistemática de se conceber as

implicações teóricas do próprio desenvolvimento dos sistemas conexionistas, o que o tem

tornado uma espécie de tecnologia filosoficamente órfã onde não se sabe o que se está

fazendo.

Mas haverá possibilidade de se fundamentar uma ciência da cognição prescindindo

da noção tradicional de representação? A ciência cognitiva não pode prescindir de uma (ou

alguma) noção de representação, mas, para incorporar os resultados da reflexão filosófica

contemporânea, teria de situar-se para além da noção tradicional de representação. A

representação - entendida no sentido da representação tradicional - não pode mais ser a

arché ou o fundamento da ciência cognitiva (mesmo porquê nunca pôde sê-lo). Esta

afirmação, entretanto, deve levar-nos ao desenvolvimento de uma nova visão da natureza

da representação que possibilite o desenvolvimento de uma autêntica teoria científica da

cognição, evitando que esta se desmorone sob o peso do relativismo e do culturalismo que

24

alguns filósofos tomam como sendo uma conseqüência legítima e inevitável a ser derivada

da crítica filosófica contemporânea da noção tradicional de representação.

Repensar o estatuto da representação na ciência cognitiva significa não apenas

buscar novas parcerias filosóficas para esta disciplina, mas também repensar seu objeto e

seu projeto científico a partir destas novas alianças. Uma reversão de nossa perspectiva

atual sobre a ciência cognitiva pode ser obtida se deixarmos de conceber a representação

como fundamento da cognição e passarmos a concebê-la como um fenômeno que ocorre no

mundo, constituindo parte integrante deste. Nossa representação do mundo é parte do

mundo e não sua condição de possibilidade - isto parece ser a grande reversão operada pela

filosofia contemporânea na sua crítica às teorias que partem de uma noção tradicional de

representação.

Do ponto de vista da constituição de uma ciência da cognição esta nova perspectiva

coloca-nos numa posição vantajosa: a representação passa a poder ser tratada como um

fenômeno cognitivo entre outros - um objeto e não o fundamento da ciência que se quer

fazer. A objeção natural que pode surgir aqui consiste em afirmar que estaríamos

condenando a ciência cognitiva a uma inaceitável circularidade do tipo daquela que pesa

sobre todas as teorias que propõem a naturalização do conhecimento. Mas esta objeção

pode ser rapidamente desfeita se abraçarmos uma noção contemporânea de ciência, onde se

abra mão da possibilidade de uma arché fundamental e sua metáfora do edifício sólido

construído sobre bases sólidas - uma metáfora que seria substituída pelo edifício que

dificilmente se equilibra sobre o alicerce pantanoso, como uma vez foi sugerido por

Popper.

O que significa afirmar que a representação pode ser estudada na qualidade de um

fenômeno cognitivo? Nesta nova perspectiva - que recusa a oposição representação/mundo

- isto significa elaborar uma teoria cognitiva que possa explicar como e porquê geramos

uma aparência de exterioridade do mundo no qual vivemos apesar de suas representações

serem parte dele - uma situação que tem como corolário inevitável nossa própria exclusão

desse mundo. Re-apresentar o mundo como algo exterior a nós tem significado excluir dele

o sujeito cognoscente, o sujeito das representações - uma posição insustentável para

qualquer filosofia que se recuse a tomar como ponto de partida a oposição tradicional

representação/mundo. Uma teoria cognitiva da gênese destas falsas oposições e da

aparência de exterioridade do mundo, para se constituir na qualidade de uma teoria

científica e contornar as saídas fáceis propostas pelo relativismo e pelo culturalismo, partirá

de uma fenomenologia do senso comum. O senso comum será o objeto privilegiado da

ciência cognitiva na medida em que nele reside a chave para explicar ou traçar uma

25

genealogia da aparência de exterioridade do mundo e da própria formação da noção

tradicional de representação.

Nossa proposta - que desenvolveremos a seguir - é que a gênese da aparência de

exterioridade do mundo baseia-se na possibilidade de alguns organismos exercerem a

autolocomoção. É a autolocomoção que está na raiz de toda fenomenologia do senso

comum e que nos coloca na posição singular de "proximidade absoluta que também se

transforma, inexplicavelmente, em distância irremediável que mantemos com o mundo" a

que se refere M-Ponty no seu Visível e Invisível. (1984, p.20). A autolocomoção está na

gênese da fé perceptiva da qual resulta nosso recuo em relação ao mundo e o aparecimento

do "mundo como algo exterior", do qual não fariam parte nossas próprias representações

dele. Mas a autolocomoção é também um fenômeno biológico, o que levanta a

possibilidade de que o estudo da fenomenologia do senso comum se apóie na Biologia que

passaria a ser ponto de partida para o estudo da formação da própria noção tradicional de

representação entendida como fenômeno cognitivo. Podemos assim desenvolver uma visão

naturalista da cognição, que não prescindiria da idéia de representação, mas a modificaria

radicalmente e onde a própria noção tradicional de representação passaria a ser vista como

objeto de estudo - um objeto de estudo que figuraria como parte de uma pré-teoria que

ainda não pôde construir seu objeto como algo totalmente biológico, na medida em que a

fenomenologia do senso comum ainda resiste a qualquer redução pura e simples. Mas é

exatamente esta ante-sala para o biológico que inscreve e caracteriza esta pré-teoria como

pertencente ao âmbito da ciência da cognição: o fenômeno cognitivo é emergente em

relação ao biológico e é neste sentido que ele que ainda resiste a uma descrição completa

através de categorias oriundas da Biologia.

2 -Os limites da representação clássica - Como desenvolver o estudo da fenomenologia do

senso comum? E como poderemos mostrar a formação de uma aparência de exterioridade

do mundo a partir da autolocomoção? Para responder a estas questões será necessário

retomar, por um momento, o exame da noção clássica de representação - uma tarefa que na

verdade ainda não iniciamos e demos por pressuposta.

A teoria clássica da representação começa no século XVII e parte da pressuposição

da estranheza do mundo em relação à mente que o concebe - uma estranheza que resulta de

uma caracterização da mente como algo distinto e separado do mundo. Neste sentido, a

representação tem de recuperar esse mundo do qual a mente não faz parte; é preciso

instaurar uma garantia de correspondência com aquilo que se tornou exterior ou externo,

seja ela através de um Deus não-enganador ou das formas a priori da intuição e do

entendimento. A teoria clássica da representação confundiu-se com uma teoria da verdade

26

entendida como correspondência que se desdobrou, posteriormente, na análise lingüística e

em outras ramificações da filosofia analítica.

Mas além de uma garantia de correspondência, a visão clássica exigia que as

representações fossem diáfanas, pois só assim poderiam desempenhar o papel de espelho

do mundo. A representação tinha de ter propriedades especiais que as distinguissem dos

objetos representados, ela não poderia ser um objeto entre outros; ela tinha de ser algo a

mais do que uma relação física ou uma relação entre coisas no mundo. Idéias, intenções,

sonhos, etc não poderiam ser eventos no mundo: a relação intencional nunca poderia ser

concebida como uma relação entre objetos situados no espaço. Paradoxalmente, as

representações e o sujeito cognoscente que os retém teriam de ser excluídos do mundo para

que se mantivesse este caráter distintivo das representações. Sustentar a imaterialidade da

mente era a melhor estratégia para garantir este caráter diáfano das representações, ao

mesmo tempo em que se reforçava o pressuposto básico da interioridade do mental e sua

separação em relação ao mundo. A imaterialidade da mente com suas representações

voláteis só poderia ser sustentada de maneira plena se se tornasse o mental inescrutável; ou

seja, era necessário rebatê-lo para aquém de qualquer manifestação: tratava-se de postular a

existência de um fantasma na máquina, um substrato invisível e intangível que seria o

verdadeiro e único responsável pela consciência e pelo significado (ou mesmo a

intencionalidade) que as representações poderiam adquirir.

A ciência cognitiva contemporânea - o representacionalismo e a IA desenvolvida

pelo MIT nos anos 70 - herdou estes pressupostos da teoria clássica da representação. Este

tipo de ciência cognitiva que em grande parte prevalece até hoje desenvolveu uma visão da

cognição e do chamado "modelo computacional da mente" onde ambos são definidos como

computações de representações simbólicas. A idéia de representação mental identificada

com símbolo não está tão distante da noção de idéia cartesiana, definida por imagem

intelectual ou da semiótica lockeana que concebia as "idéias" com signos. Mas não é

apenas a idéia da representação mental identificada com símbolos (ou "imagens

intelectuais") que é herdada pela IA dos anos 70. Ela herda também - talvez sem perceber

ou a contragosto - a pressuposição do ghost in the machine, a mesma pressuposição que

fazia com que Descartes reconhecesse as limitações dos autômatos, limitações principiais

que os impediriam de vir a ter uma vida mental semelhante a nossa por mais que a

tecnologia pudesse avançar. O problema do ghost in the machine reaparece nas críticas a IA

esboçadas no início dos anos 80, sob a forma do argumento intencional ou o argumento do

quarto do chinês desenvolvido por J. Searle (1980). O problema da intencionalidade ou do

significado como algo indissociável de uma consciência (seja esta resultado de um

fantasma oculto ou da atividade biológica dos organismos como queria Searle) não

27

constitui uma efetiva crítica da IA no sentido forte: ele é menos uma ruptura do que a

constatação natural dos limites da computação simbólica; um desdobramento natural da

tradição cartesiana herdada pela IA dos anos 70.

Ora, o problema da intencionalidade é um problema intransponível para a

computação simbólica. Mais do que isto, ele marca os limites da teoria clássica da

representação adotada pela ciência cognitiva ou pelo cognitivismo nos seus anos

florescentes. A manipulação simbólica, por mais sofisticada que seja, não pode fazer com

que os símbolos se refiram ou passem a ser "acerca de algo no mundo".

A teoria clássica da representação falha em resolver o problema da intencionalidade

na medida em que a estocagem de informação na forma de símbolos e sua manipulação não

podem conter o elemento extra-mental ou extra-representacional que permite estabelecer a

relação entre representação e seu referente no mundo - precisamente porque este elemento

não pode ser uma representação. Da mesma maneira, um mapa de uma cidade constitui um

conjunto de símbolos acerca de algo na medida em que estes puderem ser associados com

ruas, praças e monumentos que eles representam. Mas isto, por sua vez, só se torna possível

na medida em que a localização do nosso corpo permite uma associação entre um símbolo e

seu referente (uma praça ou um monumento). Neste caso, o corpo constitui este elemento

extra-representacional: ele não pode ser uma representação, ou seja, ele não pode ser um

símbolo, caso contrário ele não permitiria esta associação. O corpo faz com que a

representação ocorra no mundo, como parte dele e não como condição de possibilidade do

mundo - unicamente este abandono da concepção clássica de representação permite superar

o problema da intencionalidade. Ou, em outras palavras, reverter a teoria clássica da

representação consiste em reconhecer a incompletude (no sentido matemático) de qualquer

sistema simbólico e conceber as representações como algo ocorrendo no mundo;

incorporando as limitações e os pontos de vista decorrentes do contexto no qual o seu

portador se encontra.

Uma maneira de ilustrar o alcance destas afirmações no âmbito da IA consiste em

imaginar que algum dia alguém tenha de construir um robô que deva atravessar um terreno

extremamente acidentado e cheio de poças de água - uma charneca. Teríamos de fornecer a

esta máquina instruções acerca de sua própria localização espacial, mas isto certamente

seria problemático, uma vez que essas instruções nunca poderiam ser completamente

codificadas no programa da CPU que orienta o robô. Como colocar no programa uma

representação que englobe não apenas os lugares por onde deve passar a máquina, mas

referir esses lugares à própria localização do robô enquanto corpo físico - ou seja, fazer

com que os símbolos que estão contidos no programa adquiram um componente externo,

extra-símbólico que os relacione ao seu meio ambiente? E mesmo que a localização física

28

da máquina pudesse ser representada no programa, quem garantiria que essa representação

coincidiria com os lugares nos quais a máquina efetivamente se encontra?

A dificuldade reside no fato de que o robô não pode estabelecer uma relação entre

os símbolos de seu programa e os objetos aos quais estes se referem; não há como

transformar elementos extra-representacionais em representações que poderiam ser

codificadas num programa computacional. Certamente nosso robô pode até ser bem

sucedido na tarefa de atravessar a charneca se considerarmos apenas o aspecto externo de

seu "comportamento" , mas, por outro lado, não poderíamos afirmar que ele em algum

momento representa o seu meio ambiente. Ele não produz suas representações nem as

utiliza de modo autônomo para orientar seu próprio comportamento. Se seu programador

lhe fornece um mapa para que ele seja bem sucedido na sua travessia, os símbolos deste

mapa serão cegos, sem intencionalidade. A mesma dificuldade encontraríamos se

quiséssemos programar uma máquina para distinguir seu lado direito de seu lado esquerdo,

numa situação em que sua posição fosse arbitrária e constantemente modificada: não há

como conceitualizar as noções de "à direita" e "à esquerda", de modo a poder codificá-las

num programa computacional.

3 - Autolocomoção e aparência de exterioridade - A ruptura com a concepção clássica de

representação, que apontamos acima, como sendo uma condição necessária para a IA

superar o problema da intencionalidade ainda não nos permite estipular novas perspectivas

para a ciência da cognição se não formularmos uma teoria que explique como e porquê

apesar das representações ocorrerem no mundo e num sujeito encarnado este gerou uma

aparência de exterioridade ou um distanciamento do mundo que o faz concebê-lo como

algo exterior. Trata-se de explicar como surgiu aquilo que M-Ponty chamou de um "recuo",

ou da "proximidade absoluta, que também se transforma, inexplicavelmente, em distância

irremediável" que nos afasta da condição de encenadores de nossas próprias percepções e

representações. Trata-se de encontrarmos uma explicação para este distanciamento, na

qualidade de fenômeno cognitivo, ou, em outras palavras, de explicar como e porquê a

teoria clássica da representação encontra-se profundamente entremeada e constitui

elemento constitutivo de nosso senso comum. Só assim a ciência cognitiva poderá avançar

para além da teoria clássica da representação sem, entretanto escorregar em direção às

explicações culturalistas que inevitavelmente desembocam num relativismo indesejável.

A fenomenologia do senso comum pode começar pela análise de nossa fé perceptiva

ou pela percepção em estado bruto. Estas sem dúvida constituem o material que compõe o

senso comum, mas a genealogia da própria noção de objeto exterior bem como a separação

entre o externo e o interno que compõem os pressupostos da teoria clássica da

29

representação forçam-nos a formular uma questão que antecede as teorias da percepção:

como pode o senso comum distinguir dentre suas próprias mudanças perceptivas aquelas

que não decorrem ou que variam independentemente de seus estados internos? Não será o

reconhecimento destas variações independentes que permite ao senso comum identificar a

existência de itens logicamente independentes de seus estados internos, ou, em outras

palavras, o reconhecimento de uma realidade extra-mental possivelmente composta de

objetos materiais que seriam responsáveis por estas variações independentes? A

formulação destas questões - que ocorrem nas discussões visando superar o solipsismo -

levam-nos de volta, por um momento, para o paradigma das teorias clássicas da

representação, mas é nesta volta que encontraremos a explicação para o fato de como este

se instalou no senso comum e na nossa percepção habitual e gerou a aparência de

exterioridade do mundo no qual habitamos.

A proposta que esboçaremos daqui por diante é que a autolocomoção constitui o

fator que permite aos organismos esboçar uma idéia preliminar de objeto. Mas se a

autolocomoção é o fator extra-mental que liga nossas representações aos seus referentes no

mundo, ela é, igualmente, o fator que gera o distanciamento do mundo que faz com que o

senso comum separe representação de objeto, inserindo-nos no universo das teorias

clássicas da representação. É através da autolocomoção - de mover-se em volta de objetos -

que o organismo pode formar uma distinção entre o interno e o externo e permite o

reconhecimento dos conteúdos mentais que captam uma realidade extra-mental. A

autolocomoção é responsável pela própria formação da noção de um mundo exterior - ou de

um mundo que parece exterior, na medida em que tendemos a dele excluir nossas próprias

representações dos objetos.

Como a autolocomoção pode levar a formação de uma noção primitiva de objeto a

partir da variação dos estados internos que compõem a fé perceptiva do senso comum? A

fé perceptiva fornece-nos uma variedade de episódios de pensamento, e o papel da

autolocomoção é permitir que, em alguns casos, o organismo possa reconhecer nesta

diversidade um mesmo objeto sob diferentes modos de apresentação. Podemos imaginar

uma situação hipotética na qual um organismo se move em torno de um objeto, e, através

de seu aparato perceptual registra seus diferentes modos de apresentação. Como

poderíamos esperar que esses diferentes modos de apresentação formem uma unidade e

dêem lugar a uma primeira representação de um objeto?

A unificação dos modos de apresentação e a formação da noção primitiva de um

objeto requerem a inspeção prévia, por parte do organismo, das diversas perspectivas que

compõem o registro perceptual do objeto. É só através da inspeção que se pode estabelecer

uma compatibilidade entre os modos de apresentação cuja união forma um objeto. Esta

30

compatibilização ou conjunção de diferentes modos de apresentação não poderia ser

efetuada através de um processo de inferência: que a um determinado modo de

apresentação deva se suceder outro não é algo que possa ser estabelecido analiticamente a

partir das propriedades e características de um primeiro modo de apresentação que satura o

episódio visual.

Esta tentativa sumária de estabelecer uma fenomenologia do senso comum com

base na autolocomoção e na fé perceptiva permite-nos estabelecer, ainda que de maneira

precária, uma explicação para a aparência de exterioridade do mundo no qual vivemos ou

uma razão de ser para o corte habitual que operamos entre mundo e representação do

mundo como se esta fosse alheio a este. Nesta perspectiva, aquilo que M.-Ponty chama de

"distância irremediável" quase deixa de ser uma metáfora: a autolocomoção estabelece esta

distância não só na medida em que o corpo que a efetua situa a representação no mundo,

mas também na medida em que a autolocomoção, ao permitir que o organismo se mova em

torno de um objeto, possibilita o registro de seus diferentes modos de apresentação e a

distinção entre a representação de uma mudança da mudança das representações, o que o

remete a uma ordem extra-mental, supostamente material. A formação da idéia de um

mundo aparentemente exterior pode assim ser explicado como fenômeno cognitivo, na

medida em que esta fenomenologia do senso comum puder ser desenvolvida e

aperfeiçoada, o que virá permitir que a própria noção de representação seja tratada como

um objeto da ciência cognitiva, seja ela no sentido clássico - que se ancoraria nas

características de nosso senso comum - seja num sentido contemporâneo, como

representação que ocorre no mundo.

4 - A Ciência Cognitiva para além da representação. - Se a autolocomoção explica como

nosso corpo pode gerar, ao nível de uma fenomenologia do senso comum, uma idéia de

mundo exterior ou com aparência de exterioridade e se apresenta como condição necessária

para a formação de uma idéia preliminar de objeto, ela não pode, por si só, explicar como e

porquê mesmo que passemos a falar de representações no mundo estas se apresentam como

radicalmente distantes e distintas dos objetos. Mesmo que a representação ocorra no

mundo, esta não pode ser um objeto - e isto nos força a esboçar uma explicação da natureza

das representações que não nos obrigue a tornar a considerá-las as entidades diáfanas e

voláteis que serviram de base para a teoria clássica. Em outras palavras, é preciso encontrar

uma explicação não apenas para a formação da idéia de objeto por parte do organismo, mas

como este pôde desenvolver uma idéia de objeto para-si. Se quisermos uma explicação

para este fenômeno qua fenômeno cognitivo, temos de introduzir componentes adicionais

na noção de autolocomoção. Temos de considerar a autolocomoção como fenômeno

31

biológico, como estratégia desenvolvida por alguns organismos para satisfazer suas

necessidades biológicas básicas. Um mundo objetivo mas representado como um mundo

para o organismo surge na medida em que a autolocomoção se desenvolve visando à

satisfação de necessidades biológicas básicas. Estas operam um recorte seletivo no mundo

que é percebido ou representado dando origem a um mundo para-si ou o início daquilo que

normalmente chamamos de subjetividade.

Um exemplo paradigmático que ilustra como a ciência cognitiva pode estudar as

representações na qualidade de objeto sem, entretanto abandonar sua condição de constituir

um mundo para si ou para o organismo é o estudo da estrutura ótica das rãs. Os estudos de

Lettvin e Maturana, realizados no MIT no final da década de 50, mostraram que o aparelho

ótico destes pequenos animais funciona como uma espécie de filtro dos dados que eles

recebem de seu meio ambiente: as rãs só podem perceber pequenos objetos em movimento

ou grandes vultos. Estes dois tipos de conteúdos perceptuais correspondem,

respectivamente, a alimento (pequenos insetos voadores) e as ameaças ambientais

(predadores) que são discriminados pela rã. Quando a rã percebe um pequeno objeto em

movimento ela lança sua língua para fora e salta em sua direção. Estes estudos mostraram,

ademais, que a própria morfologia do aparelho ótico da rã opera a seleção dos dados que

chegam - uma seleção que formará um mundo para esses animais em função da satisfação

de suas necessidades básicas (alimentares) e que será responsável pela formação de um

padrão de comportamento dirigido para a sobrevivência. O aparecimento do significado

está assim ligado a formação do mundo para si ou de um mundo nocional (Umwelt) que

opera uma ligação originária entre organismo e meio ambiente.

O significado ou a representação estão no mundo e são parte da natureza e é neste

sentido que eles podem ser objeto de uma ciência cognitiva que abandone os pressupostos

da teoria clássica da representação. A representação enquanto significado surge do contato

do organismo com seu meio ambiente - um meio ambiente que é modificado e se

transforma no Umwelt dos diferentes organismos. Neste sentido uma ciência cognitiva que

queira romper com a visão clássica da representação terá de estudar não apenas o sistema

representacional dos diferentes organismos como também o meio ambiente onde as

representações se desenvolvem e que as condiciona. A intencionalidade, a representação e a

vida mental não podem ser estudadas como fenômenos regionais, restrito aos cérebros ou as

mentes dos organismos. A vida mental abrange contextos onde estão não apenas cérebros

inteligentes, mas corpos que se tornam inteligentes devido a sua atuação num meio

ambiente. O desenvolvimento deste estudo leva-nos em direção não apenas de uma teoria

biológica mas ecológica do significado, da representação e da vida mental.

32

5 - Vida artificial e a nova robótica - Este novo projeto científico para a ciência cognitiva

não implica, entretanto, que esta deva se limitar a ser um ramo da Biologia. A possibilidade

de simulação de necessidades biológicas, iniciada através do estudo de dispositivos

cibernéticos abre um leque de possibilidades de intercâmbio entre a Biologia e a ciência da

computação. Os primeiros dispositivos cibernéticos que produzem equivalentes mecânicos

de necessidades biológicas surgiram na década de 50 com a famosa "tartaruga de Grey

Walter". Mais recentemente, o projeto da chamada vida artificial liderado por

pesquisadores como Christopher Langton, Doyne Farmer e Thomas Ray, levou ao

desenvolvimento de programas de computador com a finalidade de simular processos vitais

e o modo como "organismos artificiais" podem dar conta de suas necessidades biológicas

básicas em ambientes computacionais que se modificam. Alguns destes programas como o

"Game of Life" e o "Microants" já se tornaram populares o suficiente para serem rodados

em computadores domésticos do tipo IBM-PC.

Progressos mais recentes ocorreram com o desenvolvimento dos robôs móveis ou

Criatures desenvolvidos por Rodney Brooks no MIT. A chamada "arquitetura de

subsunção" dos robôs móveis de Brooks constitui uma ruptura com a IA simbólica e

pressupõe uma concepção de inteligência descentralizada em relação ao "cérebro" da

máquina, onde o movimento (autolocomoção) desempenha um papel fundamental na

geração de comportamentos complexos e emergentes. A noção tradicional de representação

interna entendida como um mapa completo do ambiente no qual o robô se move é

substituída pela interação direta da Criature ou agente autônomo com o mundo. O meio

ambiente é tomado como o próprio modelo a partir do qual o comportamento inteligente do

robô móvel pode ser gerado - um comportamento inteligente que é determinado pela

própria dinâmica interativa dos Criatures com os objetos físicos que os rodeiam. Estes

robôs estão situados ou imersos diretamente no meio ambiente através de sua corporeidade

que os permite experienciar o mundo diretamente. Suas ações têm um feedback imediato

sobre seus registros que determinam, por sua vez, novas ações, sem que estas tenham sido

pré-programadas.

As pesquisas desenvolvidas pela equipe de Brooks no MIT e sua possível conjunção

com o projeto de vida artificial permitirão conceber robôs cuja autolocomoção será

orientada embora não seja pré-programada. Certamente novas perspectivas surgirão para a

ciência cognitiva e para as concepções de comportamento inteligente e representação -

novas perspectivas cujo significado e alcance filosófico precisarão ser explorados.

33

Bibliografia e Referências

Brooks, R. (1991a) - “Intelligence without Representation” - Artificial Intelligence

47: 139-159.

Brooks, R. (1991b) - “New Approaches to Robotics” - Science 253: 1227-1232.

Brooks, R. (1991c) - “Intelligence without Reason” - MIT Memo n. 1293.

Clark, A. (1989) - Microcognition: Philosophy, Cognitive Science and Parallel

Distributed Processing , MA:MIT Press/Bradford Books.

Lettvin J. & Maturana,A. (1959) - “What the Frog´s Eye Tells the Frog´s Brain”

Proceedings of the Institute of Radio Engineers 1940-1951.

Levy, S. (1992) - Artificial Life - New York: Random House.

M-Ponty, M.(1964)- Le Visible et l´Invisible - Paris: Gallimard

Tradução Brasileira: J.A. Giannotti e A. M. M. D´Oliveira

1984: Editora Perspectiva.

Sartre, J-P (1947) - “Une Idée Fondamentale de la Phénomenologie de Husserl:

L ´Intentionalité” - Situations I Paris: Gallimard - 31-35.

Searle, J. (1980) - “Minds, Brains and Programs” - Behavioural and Brain

Sciences 3: 417-424.

Wittgenstein, L. (1963) - Tractatus Logico-Philosophicus (1a. edição alemã em

Annalen der Naturphilosophie, 1921). tradução D.F. Pears

e B.F. McGuiness, London: Routledge & Kegan Paul.

34

O FUTURO DA CIÊNCIA COGNITIVA

O que restou da ciência cognitiva após o fim dos anos de ouro da inteligência artificial? Será que com isso seu principal fundamento teórico, o funcionalismo, deve ser abandonado? Ainda há muito a ser feito e em vários campos, como a robótica de Brooks e a neurociência cognitiva, que abrem novos horizontes paradigmáticos para o estudo das relações entre mente e cérebro.

Quem olhar para o desenvolvimento da ciência cognitiva nas últimas décadas verá

um estranho cenário. Em pouco mais de 40 anos de existência oficial, a ciência cognitiva

apresenta uma enorme dispersão teórica. Embora sempre enfatizando seu projeto

interdisciplinar, esta nova ciência sempre foi marcada por uma oscilação entre o estudo do

cérebro por oposição ao estudo da mente. Uma oscilação que teve como o resultado o

predomínio de uma disciplina ou de uma perspectiva específica na maneira como concebeu

sua investigação e sua proposta de interdisciplinaridade.

Nas primeiras décadas de sua história, a ciência cognitiva apostou na analogia entre

mentes e computadores, entre pensamento e símbolos. A mente seria o software do cérebro

e a aposta na possibilidade de simulá-la através de programas computacionais fez com que

a ciência da computação ocupasse um lugar privilegiado neste cenário inicial. Para replicar

a inteligência e a cognição não seria necessário replicar o cérebro; bastaria que

replicássemos suas características funcionais, ou seja, o que este pode fazer. Nascia o

projeto de uma inteligência artificial (IA) a partir da idéia de que tarefas inteligentes

poderiam ser realizadas por dispositivos que não teriam a mesma arquitetura nem a mesma

composição biológica e físico-química do cérebro humano.

O funcionalismo foi a doutrina filosófica que forneceu o ideário da inteligência

artificial ou da chamada “IA simbólica”, que predominou nas décadas de 60 e 70. De

acordo com a visão funcionalista, estados mentais são definidos pelo seu papel funcional

em um sistema que pode simular a inteligência e a cognição independentemente do tipo de

substrato físico do qual eles poderiam resultar. Um mesmo papel funcional que caracteriza

um determinado estado mental poderia instanciar-se em criaturas com sistemas nervosos

35

completamente diferentes. Um marciano poderia ter um sistema nervoso completamente

diferente do meu, mas se seu sistema nervoso pudesse executar as mesmas funções que o

meu, este marciano teria uma vida mental igual à minha. Esta é a chamada tese da múltipla

realizabilidade1: no limite, um gato e uma ratoeira seriam basicamente (ou funcionalmente)

a mesma coisa….

A ênfase no caráter simbólico da cognição começa a ser questionada a partir de

meados dos anos 80. Esperava-se muito mais da IA simbólica do que ela poderia dar. O

fracasso de alguns de seus projetos mais importantes levou ao aparecimento do

conexionismo. O conexionismo surgiu a partir da proposta de modelar o cérebro – através

da construção de redes neurais artificiais – para simular a inteligência e a cognição. O

conexionismo teve uma rápida ascensão, embora esta não tenha levado a um abandono

completo da IA simbólica.

Embora o conexionismo tenha representado um retorno à busca de um substrato

biológico e cerebral da cognição, seu projeto rapidamente encontrou limitações teóricas.

Tentava-se construir imitações ou modelos do cérebro e apostava-se no pressuposto

materialista de que a imitação do cérebro seria a chave para reproduzir aspectos

fundamentais da inteligência e da cognição. Mas estas imitações nunca conseguiram

prescindir de alguma idéia de representação, o que fez com que os conexionistas não

tivessem a ousadia de romper com a proposta funcionalista – e talvez este seja o motivo

pelo qual seu movimento tenha ficado, até hoje, filosoficamente órfão.

A insatisfação com estas duas abordagens – a IA simbólica e o conexionismo –

parece ter sido a motivação para a proposta de uma terceira: a nova robótica ou “nouvelle

artificial intelligence”. Nascida no MIT, no final dos anos 80, este novo projeto parte da

idéia de que a tarefa da ciência cognitiva seria a construção de robôs móveis, que deveriam

agir num meio ambiente real. A tarefa do cientista cognitivo seria a modelagem do

comportamento inteligente e não da atividade mental; assim sendo, representações mentais

seriam prescindíveis. A nova robótica apostou na idéia de que a psicologia poderia ser um

ramo da engenharia, na medida em que esta proporcionaria os elementos para a construção

de robôs inteligentes. Seu principal projeto atual, o COG, consiste na construção de um

robô humanóide completo que deverá simular não apenas os pensamentos, mas os

1 Este termo é a tradução precária de “multiple realizability”.

36

sentimentos humanos. Contudo, a grande dificuldade da nova robótica continua sendo a

possibilidade de simular atividades cognitivas humanas que não poderiam prescindir de

algum tipo de representação simbólica, como é o caso, por exemplo, da linguagem.

A nova robótica convive com um outro grande movimento surgido no final dos anos

80 e recentemente institucionalizado: a neurociência cognitiva. Esta resultou do

investimento massivo de recursos na pesquisa neurocientífica durante a chamada “década

do cérebro”. Tais recursos levaram ao desenvolvimento de técnicas sofisticadas de

mapeamento cerebral através de neuroimagem, como é o caso, por exemplo, do PET, do

MRI e do fMRI.2 Os pioneiros da neurociência cognitiva, como M. Gazzaniga (1995,1998,

Gazzaniga et alia 1998) e S. Kosslyn (1995) rejeitam a inteligência artificial simbólica e o

funcionalismo, enfatizando o papel do cérebro no estudo da cognição. A mente não seria

um “software” de computador, mas um “wetware”3 biológico. A “filosofia espontânea” dos

neurocientistas cognitivos é o materialismo eliminativo, ou a idéia de que a psicologia

desaparecerá a medida em que o mapeamento cerebral avançar, ou seja, que num futuro

breve, todos os fenômenos mentais poderão ser considerados apenas manifestações da

atividade cerebral. A psicologia desaparecerá, da mesma maneira que a alquimia

desapareceu após a consolidação da química.

Tanto a nova robótica como a neurociência cognitiva tem trazido grande inquietação

ao cenário já conturbado da ciência cognitiva. Um dos maiores motivos para tal inquietação

tem sido o temor de que a própria idéia de mente se dissolveria ou seria pura e

simplesmente reduzida à atividade cerebral, ou à produção de comportamento inteligente a

partir de algum tipo de mecanismo.

Uma expressão típica deste tipo de inquietação é o livro de M. Gazzaniga, The

Mind’s Past, publicado em 1998. Neste livro o autor vaticina o fim do próprio conceito de

mente e de self bem como a progressiva substituição da psicologia pela neurociência.

Gazzaniga enfatiza que é o cérebro que controla a mente e não vice-versa, e se temos a idéia

contrária, esta é apenas uma ilusão produzida pelos nossos próprios mecanismos cerebrais.

O estudo da mente (que se tornará o estudo do cérebro) ficará a cargo da neurociência, e à

psicologia restará apenas algo parecido com algum tipo de assistência social.

2 Para uma exposição didática da natureza destas técnicas ver, por exemplo, Greenfield (1997).3 “Wetware” é um neologismo que designa a matéria biológica (“molhada”) de que é composto o cérebro.

37

Gazzaniga não é o único neurocientista contemporâneo que acredita na substituição

ou eliminação progressiva de termos e conceitos psicológicos pelo avanço progressivo do

estudo do cérebro. A mesma tendência encontramos nos trabalhos de outros pesquisadores

contemporâneos não menos influentes, como, por exemplo, S. Grossberg (1988) e W.

Freeman (1995, Freeman et alia, 1999), para citar apenas alguns. Em todos estes trabalhos

encontramos uma oscilação ora em direção ao materialismo eliminativo ora em direção a

algum tipo de psicoparalelismo cuja natureza ainda não foi inteiramente esclarecida.

II

Poderá algum dia a ciência cognitiva superar este estágio de dispersão pré-

paradigmática? Nossas tentativas de compreender o funcionamento do cérebro e de

relacioná-lo com a produção de nossa vida mental são ainda incipientes e a inteligência

artificial, a ciência cognitiva e a neurociência cognitiva ainda estão em sua infância.

Estamos a anos-luz de distância de replicar a inteligência, seja em computadores, seja em

robôs. Os problemas a serem enfrentados ainda são gigantescos e, em sua grande maioria,

mais conceituais do que propriamente técnicos. Por outro lado, o aparecimento da

neurociência cognitiva sinaliza a possibilidade de se conseguir uma integração progressiva

entre abordagens aparentemente tão diferentes como as da neurociência, do

comportamentalismo e do cognitivismo.

A neurociência cognitiva começa a estabelecer ligações entre várias peças deste

quebra-cabeça, relacionando, por exemplo, comportamento com atividade cerebral, ou seja,

espera-se, daqui para frente, poder encontrar os correlatos neurais de vários tipos de

comportamentos. O estudo do cérebro e o reconhecimento cada vez maior da importância

de suas funções a nível bioquímico e molecular (nível microscópico) bem como a relação

destas com sua arquitetura específica (nível macroscópico) abrirá, cada vez mais, novos

horizontes para compreendermos a natureza da cognição. Esta tarefa, porém, não pode ser

executada sem a construção de simulações computacionais das diversas atividades

cerebrais. A tarefa de construção destes modelos possíveis de funcionamento mental pode

ser dividida em duas etapas, ilustrando como a neurociência pode se integrar com a ciência

cognitiva.

38

A primeira etapa - que pode ser qualificada de “engenharia reversa” - consiste em

identificar os correlatos neurais dos comportamentos e das atividades cognitivas e formular

algumas hipóteses possíveis acerca de seu funcionamento da mesma maneira que

procuramos entender o funcionamento de um aparelho eletro-eletrônico desmontando-o

para ver como cada uma de suas partes se integra. A segunda etapa consiste em testar estas

hipóteses, construindo simulações computacionais destas funções o que nos permitiria

verificar a validade de tais hipóteses. Para isto, o neurocientista precisa contar com o

cientista cognitivo, pois a maioria destas simulações se baseará na construção de algum tipo

de rede neural. A construção de uma rede neural deve se basear nas propriedades

bioquímicas e moleculares que identificamos na atividade cerebral (nível microscópico)

que seriam incorporadas ao “design” dos neurônios artificiais que integram essa rede. Os

neurônios artificiais simularão os resultados da atividade eletroquímica do cérebro sem que

para isto seja necessário replicar exatamente a composição biológica e físico-química dos

elementos que estão no cérebro. Este é o primeiro passo para relacionar o nível

microscópico com o nível macroscópico. O segundo passo consiste em construir a rede

propriamente dita, ou seja, estipular quantidades de neurônios e os padrões de

conectividade entre estes.

Este segundo passo é particularmente importante na medida em que o

comportamento da rede permitir-nos-á verificar que tipo de papel e que tipo de importância

deve ser atribuída à interação entre seus componentes. A conectividade estabelecida entre

estes neurônios artificiais será um simulacro simplificado da neurofisiologia inerente à

região do cérebro que estamos estudando. Se o funcionamento da rede depender, além

disto, de interação com outras redes situadas em outros lugares do cérebro, ou seja, de

algum tipo de propriedade topológica (isto é, dependente de localização espacial e das

relações que se estabelecem em função desta) que se estabeleceria entre neurônios de redes

diferentes, teremos dado um passo também em direção a simular e esclarecer, a partir do

funcionamento destas redes, que tipo de importância deve ser atribuída às propriedades

neuroanatômicas do cérebro.

Deve-se assinalar que a construção destas redes exige sua implementação em

computadores digitais, ou seja, é preciso que seu comportamento seja descrito na forma de

algum tipo de algoritmo que assumirá a forma de um programa computacional. Este seria o

39

terceiro passo que precisamos dar – o passo que permite o teste das hipóteses iniciais do

neurocientista empenhado em relacionar cérebro e cognição a partir de sua estratégia de

“engenharia reversa”. Com isto chegamos a uma abordagem da cognição que integra

diferentes tipos de perspectivas e paradigmas: o cerebral, o neurocomputacional (redes

neurais) e o simbólico. Relacionar cérebros com computadores – a idéia inicial de onde se

originou a ciência cognitiva nos anos 40 – continua sendo uma tarefa necessária e

importante na medida em que precisamos de modelos matemáticos para descrever o

funcionamento cerebral.

Contudo, há ainda um quarto passo que precisa ser dado. A cognição não pode ser

descrita como um fenômeno intrínseco ao cérebro, embora ela ocorra nele. A cognição

pressupõe uma relação do cérebro com o meio ambiente, uma relação que ocorre na medida

em que o organismo atua num meio ambiente. Este quarto passo exige então que o teste de

nossas hipóteses seja ampliado, ou seja, que se verifique que tipo de desempenho nossos

modelos poderiam ter no mundo real e não apenas numa tela de computador. Precisamos,

então, da contribuição de mais uma disciplina: a robótica. Conforme assinalamos, a nova

robótica visa a construção de agentes autônomos ou robôs móveis que realizem um

conjunto de tarefas num ambiente real (um ambiente que não tenha sido previamente

adaptado para isto). A construção destes robôs obedece a um princípio de pré-programação

mínima e supõe-se que sua interação com o meio ambiente, através de mecanismos de

percepção e locomoção vá, progressivamente, gerando uma gama mais ampla de

comportamentos inteligentes. A aposta da nova robótica é que comportamentos inteligentes

e formas mais sofisticadas de cognição possam vir a surgir desta interação com o meio

ambiente. Esta ênfase na possibilidade de aprendizado em detrimento de uma pré-

programação faz com que a construção destes agentes autônomos possa ser vista como um

autêntico teste do peso que se deve atribuir a fatores ambientais na determinação da

cognição.

A nova robótica é uma engenharia reversa que adota uma metodologia do tipo

bottom-up (de baixo para cima). Em vez de desmontar um aparelho eletrônico para tentar

saber como ele foi construído e como ele funciona, aposta-se na possibilidade de que,

juntando várias peças algum dia possamos ter algo parecido com esse aparelho eletrônico.

Ou que algumas peças fundamentais possam, por si próprias, se auto-reproduzir e formar

40

peças mais complexas à medida que esta interação com o meio ambiente desempenhasse o

papel de algum tipo de pressão evolucionária.

A neurociência sem a ciência cognitiva e seus modelos computacionais equivaleria

a tentar entender o princípio de funcionamento de um motor a combustão estudando as

moléculas que compõem seus cilindros e pistões. A nova robótica, sem a neurociência,

equivaleria a apostar na possibilidade de que se um bando de macacos começassem a

digitar letras num teclado de computador algum deles poderia, algum dia, por um acaso

feliz, re-escrever o Hamlet de W. Shakespeare. Estas abordagens, se não forem vistas como

complementares, tendem a se tornar inócuas.

Para se chegar a esta complementaridade seria, entretanto, necessário superar várias

dificuldades. Abordagens como a inteligência artificial simbólica e a nova robótica são

vistas como mutuamente excludentes na medida em que a primeira baseia-se nos aspectos

simbólicos e representacionais envolvidos na cognição e a segunda, ao rejeitar a pré-

programação estaria caminhando na direção inversa. Esta certamente deve ser uma

dificuldade de ordem conceitual, derivada da multiplicidade de sentidos que podemos

atribuir ao conceito de representação – um assunto particularmente longo que não

poderemos abordar aqui.

Uma outra dificuldade, freqüentemente levantada pelos neurocientistas, consiste em

afirmar que haveria diferenças fundamentais entre o “hardware” de um computador e o

“wetware” do cérebro, enfatizando que este seria, em última análise, uma máquina

eletroquímica que não poderia ser adequadamente simulada por um computador. O cérebro

teria propriedades biológicas específicas, como, por exemplo, a plasticidade, proporcionada

pela comunicação química de seus elementos. Esta propriedade não poderia ser simulada

por um computador, na medida em que ainda não dispomos de hardwares dotados de

plasticidade. A ênfase em propriedades específicas tem servido de plataforma para alguns

neurocientistas criticarem e tentarem descartar a proposta funcionalista.4 Este tipo de

objeção, contudo, desaparecerá se interpretarmos o funcionalismo de uma forma mais

ampla, ou seja, se nele acomodarmos não apenas simulações computacionais, mas

simulações de qualquer tipo. Uma máquina de diálise reproduz a função dos rins, embora

não reproduza propriedades específicas deste órgão.

4 Veja-se, por exemplo, Greenfield, 1997.

41

Na verdade não encontramos aqui um conflito real, a não ser que queiramos

sustentar o caráter único e irreprodutível do “wetware”. Não haveria razão para isto, mesmo

que no momento não disponhamos ainda de uma tecnologia de construção de hardwares de

computador que nos permita a reprodução de qualquer tipo de propriedade biológica. A

múltipla realizabilidade continua, em princípio, possível. O cientista cognitivo, porém,

pode obter um ganho a partir desta objeção: ele pode restringir a classe de hardwares que

seriam compatíveis com a produção (ou reprodução) da vida mental. Ou seja, restringe-se a

excessiva generalidade de hardwares possíveis que constitui uma objeção poderosa e

freqüente que se faz ao funcionalismo.

Esta é uma das conseqüências mais frutíferas que pode surgir da junção entre

neurociência cognitiva e ciência cognitiva. A engenharia reversa, partindo da observação de

comportamentos e fenômenos cognitivos, pode desenvolver hipóteses acerca das

características necessárias que o “wetware” deve ter para que certas atividades mentais

possam ocorrer. O “design” de “hardwares” que simulem estas atividades mentais terá de

incorporar estas características que se tornarão características funcionais na medida em que

este hardware seja construído com um material diferente do que compõe o “wetware”

cerebral. Ao envolver-se neste tipo de inferência, a neurociência cognitiva reencontra uma

disciplina que parece ter ficado no limbo nos últimos anos: a neuropsicologia.

Como poderia ocorrer este tipo de inferência, da observação de um fenômeno

cognitivo em direção a características do “wetware”? Tomemos um exemplo. Em 1956 o

psicólogo G. Miller constatou que nossa capacidade de lembrar itens arbitrariamente

selecionados obedece a uma constante em torno de sete elementos. Tudo se passaria como

se tivéssemos na nossa cabeça algum tipo de “mecanismo psicológico” que nos impediria

de relembrar mais de sete itens arbitrariamente selecionados, sejam estes números ou

sílabas que não formem nenhum tipo de seqüência específica.

Este exemplo, derivado do célebre artigo de Miller ilustra o tipo de inferência a que

nos referimos. O autor foi suficientemente cuidadoso ao afirmar que este tipo de limitação

de nossa memória seria uma limitação funcional e não necessariamente uma característica

física de nosso wetware. Ou seja, ele nos afasta da perspectiva ingênua que nos levaria a

tentar encontrar no cérebro algo parecido com um “mecanismo que tem sete casas”

deixando aberta a possibilidade de sua simulação através de dispositivos que não

42

precisariam ser construídos utilizando-se exatamente dos mesmos materiais que estão no

nosso wetware.

A interpretação do funcionalismo como implicando a tese da múltipla

realizabilidade irrestrita (como defendem os defensores do modelo simbólico da mente)

parece estar na origem de uma falsa divisão de águas entre neurociência e ciência cognitiva

que ocorre neste fim de década. De um lado a neurociência estaria fazendo uma aliança

com concepções biológicas do funcionamento mental como se o wetware cerebral - um

acidente evolucionário único e glorioso – não pudesse ser simulado nem tampouco

replicado. Por outro lado, a ciência cognitiva, por sua aliança com a ciência da computação

parece ter caminhado numa direção oposta, buscando a construção de modelos da cognição

dotados da maior generalidade possível – uma generalidade derivada da origem matemática

da própria ciência da computação.

A ambição de utilizar modelos computacionais de forma irrestrita para modelar a

cognição, quase sempre ignorando qualquer discussão acerca da possibilidade de sua

implementação em dispositivos que pudessem efetivamente ser construídos levou a uma

falsa convergência entre ciência cognitiva e ciência da computação. Os projetos e os

interesses destas duas disciplinas são separáveis, a despeito da ciência cognitiva ter se

apropriado de vários conceitos oriundos da ciência da computação. A metáfora

computacional deixou de ser uma metáfora e sujeitos cognitivos passaram a ser tratados

como máquinas idealizadas. Grandes e estéreis debates foram travados entre os filósofos da

mente na década de 70 e 80 por conta desta falsa convergência; controvérsias quase sempre

pueris onde se discutia se máquinas podem ou não pensar, sem se ter sequer uma concepção

consensual acerca do que seria o pensamento. Alguns filósofos tentaram traçar linhas

divisórias entre mentes e máquinas pressupondo que qualquer ser humano seria em

princípio um lógico profissional, capaz de demonstrar teoremas complexos como, por

exemplo, o teorema de Gödel.

Estes debates foram também, em grande parte, alimentados por confusões

lingüísticas resultantes do abuso da metáfora computacional, que levou a uma transposição

não só de termos como também de conceitos que passaram a ser empregados

indistintamente para designar funções realizadas por mentes e por computadores digitais.

43

“Pensar” é uma delas, “memória” é outra; computadores digitais não têm uma memória e

sim um registro embora a memória humana seja também algum tipo de registro.

O conexionismo foi uma tentativa de reação à ausência de qualquer similaridade

biológica entre modelos computacionais e cérebros. Contudo, por não prescindir da idéia de

algoritmo, a descrição das atividades mentais como sendo atividades de um cérebro

descrito matematicamente fez com que a proposta conexionista não significasse uma

ruptura forte com a falsa convergência que se pressupôs existir entre ciência cognitiva e

ciência da computação. A múltipla realizabilidade irrestrita é pressuposta pelos

conexionistas, sobretudo quando estes implementam seus modelos usando computadores

digitais. Ou seja, o conexionismo ainda reconhece a existência de leis lógicas que

governam a cognição que seriam totalmente independentes do mecanismo físico que as

implementa. Estas leis lógicas são usadas para descrever o funcionamento de um cérebro

simplificado e não de uma mente como faz a inteligência artificial simbólica. Neste sentido,

o conexionismo é apenas uma ruptura parcial com a falsa convergência entre ciência

cognitiva e ciência da computação.

Esta falsa convergência deixou uma herança de dispersão entre as várias abordagens

da mente e da cognição, levando a um afastamento progressivo entre neurociência e ciência

cognitiva. Superar esta dispersão é uma das tarefas necessárias para o desenvolvimento de

uma ciência da mente no século XXI. Esta tarefa, porém, só será realizada se este

reencontro ocorrer da mesma maneira que um grupo de pessoas que repentinamente se

encontra numa praça, no mesmo dia e na mesma hora, sem ter combinado previamente

nenhum compromisso nem atendido a qualquer tipo de anúncio.

III

Mas significará este encontro – se um dia ele porventura ocorrer - que a ciência da

mente do século XXI poderá resolver todas as questões que nós queremos que ela resolva,

superando, assim a infância perpétua que viveu até agora?

É bem provável que a integração entre neurociência e ciência cognitiva torne mais

tênue o hiato que hoje existe entre mente e cérebro. Será então que mente e cérebro se

44

tornarão a mesma coisa e que o conceito de mente desaparecerá, à medida que formos

encontrando todos os correlatos neuronais de nossos fenômenos mentais?

É perfeitamente possível que venhamos a encontrar, cada vez mais, correlatos

neuronais de fenômenos mentais. E que aquilo que chamamos de pensamento possa vir a

ser identificado com um conjunto de reações eletroquímicas que ocorrem no nosso cérebro.

O problema que continuaremos enfrentando, entretanto, não é o da impossibilidade de

relacionar mente e cérebro, mas o tipo de conhecimento que emergirá desta correlação.

Paradoxalmente, o tipo de impossibilidade enfrentado pela neurociência, na sua tentativa de

relacionar mente com cérebro não é uma impossibilidade teórica e sim prática.

Ao tentar relacionar mente, cérebro e comportamento, defrontamo-nos com uma

extraordinária complexidade envolvida neste tipo de descrição. Uma complexidade que se

inicia ao nível molecular no cérebro, expandindo-se para vários outros níveis até chegarmos

ao que chamamos de “estados mentais” e, dando mais um passo, àquilo que chamamos de

comportamento. A passagem entre estes vários níveis envolve várias dificuldades teóricas e

empíricas. É questionável se algum dia poderemos chegar a algum tipo de descrição

completa de todos estes fenômenos que nos permita sustentar que mente e cérebro são um

único e mesmo sistema físico. A dificuldade que se enfrenta é ainda de ordem quantitativa.

O número de neurônios e o número de combinações possíveis entre eles é literalmente

astronômico, ou seja, equivale ao número de partículas físicas existentes no universo desde

o “big-bang”. Isto nos confinaria a algum tipo de descrição parcial do que ocorre no cérebro

em algum dado momento. A partir destas descrições parciais teríamos de construir

hipóteses explicativas, ou seja, expandí-las indutivamente.

É bem verdade que este tem sido o procedimento de toda atividade científica. Em

momento algum poderíamos obter uma descrição completa de um único objeto da natureza

mas, mesmo assim, podemos explicar vários aspectos do mundo físico selecionando aquilo

que seria relevante para as explicações desejadas. Não precisamos explicar o que ocorre ao

nível molecular de um objeto físico para explicar sua trajetória em termos das leis do

movimento. A única coisa de que precisamos é que estas leis gerais do movimento sejam

compatíveis com aquilo que ocorre ao nível molecular. Obviamente gostaríamos de poder

transpor este mesmo tipo de estratégia para elaborar uma ciência da mente. Ou seja, uma

45

ciência que se resumiria a um conjunto de leis gerais a partir das quais poderíamos

relacionar cérebro, mente e comportamento.

Ocorre que isto pode ser uma ilusão, uma falsa imagem da natureza que herdamos

da física clássica. Embora sejamos educados de acordo com esta imagem clássica e esta

persista como aquilo que consideramos como sendo o horizonte da “boa ciência” é possível

que esta esteja equivocada ou que seja apenas uma descrição parcial do mundo físico. A

física contemporânea nos sugere, contudo, que várias regiões da natureza estão povoadas

por instabilidades e incertezas, ou por aquilo que ela passou a descrever como “sistemas

dinâmicos”. Estas regiões podem ter um comportamento errático ou caótico, como é o caso,

por exemplo, do sistema atmosférico. O sistema atmosférico é um exemplo típico: têm

comportamentos estáveis, mas, em última análise imprevisíveis. Daí a meteorologia poder

fazer previsões razoavelmente confiáveis, mas nunca inteiramente certeiras. A

imprevisibilidade inerente ao sistema atmosférico não torna, porém, a meteorologia menos

científica. O que a meteorologia faz transparecer é que nem toda ciência nos descortina um

mundo determinístico e bem comportado como gostaríamos de ter à nossa volta, para o

nosso próprio conforto.

Ora, se a imprevisibilidade é sintoma da presença de um sistema caótico e se há

imprevisibilidade do comportamento humano (embora este tenha também alguns padrões

estáveis que podem ser detectados) não teríamos então boas razões para supor que cérebro e

mente seriam sistemas caóticos? E que as dificuldades a serem enfrentadas por uma ciência

da mente se assemelhariam àquelas enfrentadas pela meteorologia? Seria perfeitamente

plausível imaginar que a relação entre cérebro e meio ambiente poderia dar lugar ao

aparecimento de um sistema físico deste tipo. Neste caso, os meteorologistas e aqueles que

se propõem a fazer uma ciência da mente esbarrariam nos mesmos tipos de dificuldades,

oriundas da complexidade dos fenômenos que desejam explicar.

Ora, seria isto suficiente para afirmarmos que a ciência da mente poderia, então, vir

a ser um capítulo da física, mais especificamente, da teoria dos sistemas dinâmicos? E que

com isto poderíamos, então, nutrir esperanças de que o desenvolvimento da teoria dos

sistemas dinâmicos levaria, em última análise, à superação do problema da complexidade

envolvida na descrição do cérebro, da mente e do comportamento? Certamente a teoria de

sistemas dinâmicos poderá progredir e com isto obteremos aproximações melhores para

46

predições metereológicas e outras. Mas a imprevisibilidade inerente a esses sistemas não

parece ser superável pelo avanço do conhecimento. Talvez a grande lição que pode ser

extraída da teoria dos sistemas dinâmicos é que não existe um “demônio de Laplace”. O

demônio de Laplace é uma figura mística da física clássica, um ser que, por ter o

conhecimento de tudo o que ocorre no universo num determinado instante poderia saber

exatamente o que ocorreria no instante seguinte. O demônio de Laplace é a melhor

expressão figurativa dos anseios deterministas de que dispomos até hoje. A teoria dos

sistemas dinâmicos caminharia na direção inversa deste tipo de imagem produzida pela

física clássica.

A impossibilidade de superar a imprevisibilidade inerente ao cérebro como sistema

físico parece estar na origem da idéia daquilo que chamamos de “mente”. “Mente” é um

conceito que expressa imprevisibilidade e complexidade. Não atribuiríamos “mentes” a

seres cujos comportamentos fosse rígidos e inteiramente previsíveis – porque neste caso

não precisaríamos sequer do conceito de mente. Tendemos a não atribuir mentes a seres

que não fossem capazes de exibir algum tipo de comportamento surpreendente diante de

uma situação inesperada. O mais interessante é que sempre utilizamos o conceito de mente

muito antes de nos darmos conta da imprevisibilidade inerente ao cérebro e muito antes de

sabermos qualquer coisa acerca da teoria dos sistemas dinâmicos. O conceito de mente é

algo extremamente primitivo na história evolucionária do ser humano.

Mesmo que um dia o sonho de um conhecimento completo do cérebro e dos

correlatos neuronais de todos os fenômenos mentais se realize, ainda assim o conceito de

mente não desapareceria. Substituir a folk psychology ou o “senso comum da psicologia”5

pelo neurologuês equivaleria a usar mecânica quântica para nos referirmos a mesas e

cadeiras que estão a nossa volta. O aparecimento da mecânica quântica e a revisão de

nossos conceitos de matéria, espaço e tempo não produziu uma substituição de nossa

percepção comum do mundo. A imagem de mundo fornecida pela física clássica – que em

boa parte coincide com nossa percepção comum do mundo – não desapareceu e sim passou

simplesmente a conviver com o conhecimento fornecido pela física contemporânea. Este

não foi capaz de fornecer qualquer tipo de imagem de mundo que permitisse orientar nossas

5 A expressão “folk psychology” designa uma teoria espontânea das pessoas para entender, explicar e predizer seus comportamentos e estados mentais, bem como aqueles de outras pessoas. Para uma definição mais precisa, ver Guttenplan (1994).

47

ações cotidianas. Esta é, talvez, uma das principais razões pelas quais a imagem clássica de

mundo persiste, apesar dos avanços da ciência e das contradições que esta persistência tem

produzido.

A razão desta persistência, no caso da imagem clássica do mundo e, mutatis

mutandis, no caso da folk psychology, deve-se à extraordinária utilidade de ambas.

Intenções, crenças, desejos e outras entidades que compõem a folk psychology são

verdadeiros atalhos para superarmos a complexidade do cérebro e a imprevisibilidade do

comportamento de outras criaturas que povoam nosso meio ambiente. Estas entidades

funcionam como verdadeiros “algoritmos de compressão” · permitindo que estipulemos

alguns tipos de padrões para acomodar a alternância entre comportamentos estáveis e

imprevisibilidade que caracteriza as ações humanas.

Não parece ser possível prescindir destas entidades, nem tampouco do conceito de

mente que surge a partir de seu agrupamento. O mais provável é que essas entidades

tenham se consolidado ao longo do processo evolucionário, como parte de nossa estratégia

de sobrevivência num ambiente onde situações e outros organismos apresentam

comportamentos instáveis. Neste sentido, a folk psychology é muito mais robusta do que

poderíamos imaginar. Tentar superá-la ou eliminá-la - em vez de estudá-lo na qualidade de

fenômeno cognitivo - talvez tenha sido o grande equívoco das tentativas de se fazer uma

ciência da mente.

O estudo da folk psychology não deve significar que esta deva ser entendida como

sendo uma teoria completa e coerente – algo que se assemelharia, estruturalmente, a algum

tipo de teoria científica. O mais provável é que aquilo que chamamos de folk psychology e

que agrupamos sob o nome de “mente” abrigue várias contradições e desencontros, a

despeito de sua extraordinária robustez. É bem pouco provável que possamos um dia

organizar a folk psychology a ponto de tratá-la como formando algo parecido com uma

ciência. Encontrar os seus correlatos neurais é tarefa possível, embora hercúlea. A não ser

que se prove existir uma absoluta incompatibilidade entre descrição neuronal e folk

psychology esta continuará a conviver com a neurociência, a despeito de uma possível

redução à sua base neuronal através de algum tipo de mapeamento cerebral. Se a folk

psychology é a infância da ciência da mente, podemos então afirmar que uma parte desta

ciência viverá uma infância perpétua, até que algo mais poderoso possa ser encontrado.

48

Esta infância perpétua não quer dizer que a folk psychology não possa se modificar

ao longo do tempo, incorporando a seu vocabulário, elementos oriundos da neurociência.

Esta é, porém, uma evolução tão lenta quanto a própria evolução da nossa linguagem. Nada

parece evoluir mais lentamente do que nossa linguagem, que tem persistido ao longo das

gerações, com poucas modificações. A folk psychology e linguagem mantêm uma relação

quase inextricável, possivelmente pelo fato de esta última também funcionar como um

imenso algoritmo de compressão. A inclusão de termos psicanalíticos no nosso vocabulário

psicológico cotidiano é um bom exemplo deste tipo de evolução. A inclusão do

neurologuês, contudo, ainda parece ser um horizonte muito distante, senão praticamente

impossível.

O reconhecimento da infância perpétua de uma boa parte da ciência da mente e da

insuperabilidade do conceito de mente como conceito operacional não significa que a

pesquisa neurocientífica deva ser paralisada ou abandonada. Se mentes e cérebros são

sistemas dinâmicos, seu equilíbrio precário deve ser a chave para a explicação de vários

fenômenos que classificamos como “distúrbios mentais”. Nada desafia mais a integridade

da folk psychology e do conceito de mente do que a doença cerebral. Esta nos força a

reconhecer a dependência da folk psychology em relação a algum tipo de base física, mas,

ao mesmo tempo, força-nos a conceber a existência de algum tipo de passagem entre mente

e cérebro.

Ao tentar encontrar correlatos físicos dos significados a investigação do

neurocientista se assemelha àquela da família de um conto de Júlio Cortazar – a família que

desmonta, incessantemente, apartamentos e mais apartamentos a procura daquele fio de

cabelo com um nó. Se, de um lado, o aparecimento da folk psychology ao longo do

processo evolucionário foi uma vantagem adaptativa para nós, por outro lado ela parece nos

confinar a seus próprios horizontes. O aparecimento do conceito de mente, a partir da folk

psychology parece ter sido tão irreversível quanto o aparecimento da linguagem. Não

podemos nos referir a nada fora da nossa própria linguagem – isto seria uma contradição ou

uma impossibilidade.

Se a doença cerebral nos lembra da base física anterior a instauração da mente, os

qualia e a consciência nos puxam para uma direção inversa. A instauração da mente em

algum ponto do processo evolucionário vem acompanhada da idéia de que somos os

49

fabricantes de significados e não apenas seus portadores. Que os significados se

manifestam nas nossas mentes, mas talvez não sejam produzidos por elas. Tendemos a

extrapolar esta manobra, e, de um conceito operacional de mente saltamos quase que

inevitavelmente para as idéias de “sujeito” e de self. Sujeitos e self que gerariam

significados em vez de serem, simplesmente, atravessados por estes. O que chamamos de

significados são, possivelmente, astúcias da natureza, atratores que servem para inclinar

nossos comportamentos. A astúcia seria tão grande que suporíamos sempre ser os

manipuladores e não os manipulados. A idéia de consciência teria surgido para nos

convencer de que somos os manipuladores. A filosofia da mente contemporânea parece ter

se perdido neste emaranhado, atribuindo uma importância excessiva à idéia de consciência,

esquecendo-se de que esta é apenas uma pequena parte de nossa vida mental.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Dennett, D. (1991/1998) Real Patterns – Journal of Philosophy, 88, (1), pp. 27-51,

republicado em Brainchildren, Cambridge, MA, The MIT Press, pp. 95-120.

Freeman, W.(1995) Societies of Brains: a Study in the Neuroscience of Love and Hate, San

Francisco, Lawrence Erlbaum Assoc.

Freeman, W. & Libet, B. & Sutherland, K.(1999) The Volitional Brain: towards a

Neuroscience of Free Will, Journal of Consciousness Studies, Supplementary Issue.

Gazzaniga, M. (1995) The Cognitive Neurosciences, Cambridge, MA.

Gazzaniga, M (1998) The Mind’s Past , Berkeley and Los Angeles, University of

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Gazzaniga, M. & Ivry, R. & Mangun, G. (1998)Cognitive Neuroscience: the Biology of the

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Guttenplan, S.(1994) A Companion to the Philosophy of Mind, Oxford, Blackwell.

50

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York, Free Press.

Miller, G.(1956) The Magical Number Seven, Plus or Minus Two, Psychological Review,

63, pp. 81-96.

51

ALGORITMICIDADE E INTUIÇÃO

O argumento de Lucas e Penrose, que esteve em voga no início dos anos 90 aterrorizava os pesquisadores da inteligência artificial. Afinal, haveria uma tarefa que não poderia ser mecanizada, qual seja, a de saber se ela poderia ou não ser executada por um computador.

Nos últimos anos a filosofia da mente e a inteligência artificial parecem ter chegado

a uma encruzilhada decisiva: haverá atividades mentais humanas que não possam ser

simuladas por sistemas artificiais? Até que ponto é sustentável uma analogia entre mente e

computador? São estas as questões que têm preocupado os estudiosos da filosofia da mente,

sobretudo aqueles que estão envolvidos com pesquisas na área de inteligência artificial.

Não se trata de procurar uma comparação entre mentes e máquinas simplesmente em

termos práticos. Sabemos que a inteligência artificial não frustrou aqueles que apostaram na

possibilidade de suas realizações e que estas se expandiram de maneira vertiginosa, dando

origem a programas computacionais sofisticados para realizar diagnósticos médicos,

executar cálculos matemáticos e de engenharia extraordinariamente complexos e até

mesmo para jogar xadrez.

Mas não é com aplicações e com resultados práticos que os filósofos da mente estão

preocupados. Suas preocupações são muito mais radicais e se expandem para além das

dificuldades tecnológicas que a inteligência artificial enfrenta ou poderá vir a enfrentar no

futuro. É preciso saber se há alguma diferenciação em princípio, intransponível, entre

mentes e máquinas. Se houver esse critério de diferenciação, se pudermos formulá-lo com

precisão, então estaríamos de volta a nossa confortável posição antropocêntrica que torna

nossa inteligência única e inigualável - pelo menos no nosso planeta. Mais do que isto: se

computadores são um tipo especial de arranjo material, uma combinação de elementos

materiais de silício ou de qualquer outro elemento da natureza, e se eles puderem realizar

tudo o que uma mente humana realiza, não haveria nenhuma razão para supor que mente e

matéria são diferentes. Poderíamos igualar mentes e máquinas, cérebros e mentes.

52

Estas últimas afirmações levam-nos de volta a questões clássicas da filosofia,

questões que têm atormentado os filósofos ao longo dos séculos e que têm tornado a

história do pensamento uma oscilação pendular entre materialismo e dualismo. Questões

que reaparecem a medida em que a filosofia da mente e a ciência cognitiva passam a

revivê-las e rediscutí-las, agora sob o pano de fundo das realizações da inteligência

artificial. Haveria alguma coisa que nossa mente pode fazer e que uma máquina não

poderia executar?

Para apreender o significado desta questão e o modo como ela é colocada na

filosofia da mente contemporânea é preciso saber o que os pesquisadores da inteligência

artificial entendem por computador e por máquina. É preciso se afastar das noções

cotidianas de máquina e aproximar-nos de algumas idéias matemáticas fundamentais,

como, por exemplo, a noção de algoritmo. A palavra algoritmo foi criada pelo matemático

árabe al-Khowarizmi, no século IX. Um algoritmo é um procedimento mecânico para a

solução de um problema matemático, um procedimento que envolve uma representação

bem definida do problema em questão e um conjunto de regras que levem a sua solução.

Computadores são basicamente executores de algoritmos - algoritmos que lhes são

fornecidos na forma de programas.

Na década de 30 o matemático inglês Alan Turing (1912-1954) formalizou a noção

de algoritmo através da noção de Máquina de Turing. A máquina de Turing é o principio

formal subjacente à construção dos modernos computadores digitais, por mais sofisticados

que estes possam vir a ser. Entender o que é uma maquina de Turing requer a compreensão

de alguns conceitos matemáticos complexos, como por exemplo, a idéia de recursão. Mas é

possível obtermos uma caracterização da noção de Máquina de Turing de uma maneira

mais simples, sem perder muito em precisão.

53

O que é uma máquina de Turing?

Imaginemos uma longa fita de papel com símbolos e marcas a intervalos regulares,

formando pequenos quadrados. Imaginemos também que podemos estipular uma espécie de

marcador ou ponto fixo em relação ao qual possamos mover a fita de papel para a esquerda

ou para a direita. A situação de que falamos pode ser representada assim:

marcador

E4s1 As2 D2s3 Rs4 s5

Suponhamos que o nosso marcador tenha também um dispositivo que permita reconhecer

se num determinado quadrado há um símbolo ou não, imprimir e apagar símbolos que

aparecem na fita e movê-la para a esquerda ou para a direita, dependendo do símbolo que

aparece impresso. Na fita acima há dois tipos de símbolos: letras minúsculas e letras

maiúsculas. Mover a fita para a esquerda ou para a direita (e num número determinado de

quadrados) dependerá do símbolo em maiúsculas que é identificado pelo marcador. Além

de mover a fita em determinadas direções, o símbolo em maiúsculas pode significar que o

marcador deve imprimir ou apagar um símbolo num certo quadrado. Assim, por exemplo,

E4 significa mover a fita 4 casas para a esquerda, D2 duas para a direita, As2 apague s2,

Rs4 imprima s4 e assim por diante. As letras maiúsculas representam as instruções ou o

programa da máquina e cada um dos passos assim executado constitui uma computação.

Com este tipo de máquina é possível executar qualquer tipo de tarefa que possa ser

representada simbolicamente e para a qual haja um número finito e não-ambígüo de

instruções - uma receita ou um algoritmo. Por ser uma máquina extremamente geral, a

máquina de Turing pode imitar a ação de qualquer computador digital.

54

A Maquina de Turing permite representar com precisão o que significa realizar uma

computação - um processo que é realizado passo a passo e de acordo com um conjunto de

instruções pré-estabelecidas. Realizar este conjunto de instruções (que constituem o

programa da maquina) significa realizar um procedimento algorítmico ou um procedimento

efetivo. Neste sentido, um procedimento efetivo é uma espécie de receita que diz

exatamente o que deve ser feito para se passar de um estado para outro num processo, ou

seja, um conjunto finito de instruções não-ambígüas que nos dizem o que fazer, passo a

passo, e que nos garantem a obtenção de um resultado final. Assim, a descoberta de Turing

consiste no fato de ele ter demonstrado, através da invenção de sua máquina, que toda e

qualquer tarefa que possa ser representada na forma de um procedimento efetivo pode ser

mecanizada, ou seja, realizada por um computador.

Máquinas de Turing são virtuais e determinísticas, ou seja, são máquinas abstratas

que podem ser construídas com qualquer tipo de material, até com pedacinhos de papel e

latas de cerveja vazias. O que importa é a realização de uma função seja por que meio for.

E a realização dessa função exige a representação de um procedimento finito e

determinístico.

O mais curioso é que Turing não inventou sua máquina pensando na construção de

computadores digitais. A utilização de suas idéias para esta finalidade ocorreu algum tempo

depois, quando o engenheiro austríaco John von Neumann implementou, isto é, deu forma

física aos primeiros computadores usando o princípio de Turing. Surgiram então os

primeiros computadores que até hoje são conhecidos como "máquinas dotadas de

arquitetura de Von Neumann". Posteriormente estas máquinas foram sendo aperfeiçoadas e

foram diminuindo de tamanho, até chegarmos aos nossos computadores domésticos.

Em 1948 ocorre um evento decisivo: o simpósio de Hixon, que reuniu pela primeira

vez, um grupo de cientistas nos Estados Unidos com um o propósito de fundar uma ciência

da mente humana tomando como ponto de partida o computador e a analogia entre

atividades mentais humanas e programas computacionais. Nascia a inteligência artificial. A

idéia central dos pesquisadores reunidos em Hixon consistia em conceber as atividades

mentais humanas como a realização ou execução de um algoritmo - um algoritmo cuja

forma geral seria a Máquina de Turing. A idéia era profundamente tentadora: máquinas de

55

Turing são virtuais, isto é, elas correspondem à execução de um conjunto de funções

independentemente do material que está sendo utilizado para construí-las; isto permitia

conceber a atividade mental humana como a implementação biológica e cerebral de uma

Máquina de Turing. A mente é uma máquina de Turing implementada através do cérebro;

esta era a idéia central dos pesquisadores da inteligência artificial nas décadas de 50 e 60.

A independência em relação ao substrato material onde poderia ser implementada

uma Máquina de Turing para realizar funções diversas era também muito conveniente, na

medida em que ela deixava espaço para a implementação de atividades mentais

(inteligentes) em substratos que não fossem idênticos ao material cerebral, como era o caso

dos computadores digitais. Inteligências paralelas poderiam coexistir com a nossa, a

humana, desde que para isso se conseguisse descobrir o algoritmo correto correspondente

às atividades mentais que se queria simular e realizá-las através de uma Máquina de Turing.

Pensar é realizar um algoritmo, pensar é calcular, de repente estávamos revivendo a

concepção de pensamento expressa pelo filósofo inglês Thomas Hobbes há séculos!

A inteligência artificial teve um sucesso tremendo nas décadas de 50 e 60. Suas

realizações foram notáveis e chegou-se mesmo a acreditar que este era o caminho certo

para se conseguir uma replicação mecânica das atividades mentais humanas. Afinal, tinham

aparecido programas para jogar xadrez, programas para realizar cálculos de engenharia e -

talvez a realização mais notável - programas para demonstrar teoremas da lógica. Havia a

certeza implícita de que logo se chegaria à replicação mecânica total das atividades mentais

humanas bastando para isso que se estudasse e se desenvolvesse cada vez mais algoritmos

(programas) mais poderosos. O início da década de 60 foi marcado por uma grande euforia

e vultosos investimentos na construção de máquinas de tradução - uma área que ainda atrai

grande quantidade de pesquisadores da inteligência artificial. A filosofia da mente

desenvolvida nessa época também se inclinava cada vez mais fortemente em favor do

modelo computacional da mente - a idéia de que nada mais somos do que Máquinas de

Turing altamente poderosas cujo substrato material é nosso cérebro.

Ora, até que ponto seria possível sustentar esta analogia entre mentes, cérebros e

Máquinas de Turing? Na verdade, quando formulamos este tipo de questão estamos

perguntando se todas as formas de pensamento humano podem ser representadas na forma

de um algoritmo. Do ponto de vista dos filósofos, se houver uma e apenas uma que não

56

possa teremos uma razão para questionar a legitimidade do modelo computacional da

mente e esboçar um critério de diferenciação entre mente humana e máquina (máquina de

Turing). Mas o que é mais interessante é que o próprio Turing reconhecia a existência de

uma dissimilaridade entre atividades mentais humanas e algoritmos.

Conforme notamos acima, quando Turing formulou, pela primeira vez, sua

concepção de Máquina de Turing no início dos anos 30, sua preocupação não era a

construção de computadores digitais. Sua preocupação voltava-se para a tentativa de

resolução de um problema matemático que ocupara boa parcela da atenção dos

matemáticos nas três primeiras décadas deste século. Com efeito, no ano 1900, o

matemático David Hilbert tinha formulado um conjunto de 23 problemas fundamentais que

deveriam nortear a investigação matemática nas décadas seguintes. O Décimo Problema

formulado por Hilbert (chamado de Enstscheidungsproblem ou Problema da Decisão)

tornou-se o mais famoso e podia ser enunciado da seguinte forma: haverá um procedimento

algorítmico (mecânico) geral que possa em principio resolver todos os problemas da

matemática (pertencente a alguma classe adequadamente bem definida), um após outro?

Em outras palavras: haverá um algoritmo geral que permita demonstrar a priori se, dado

um enunciado matemático, ele pode ser provado? Ser provado significa ser logicamente

dedutível de um dado conjunto de axiomas: se um enunciado for dedutível do conjunto

inicial de axiomas ele é verdadeiro e neste caso é um teorema, se for falso, sua negação será

então verdadeira.

Parte da dificuldade para responder a esta pergunta estava em definir o que se deve

entender por "procedimento mecânico". Para superar a dificuldade, Turing tentou imaginar

como o conceito de uma "máquina" poderia ser formalizado - a máquina de Turing é a

representação geral (formal) de um procedimento mecânico (algorítmico). Seria este um

passo inicial para se tentar resolver o décimo problema de Hilbert. Posteriormente (1976)

Davis, Matijasevic e Robinson demonstraram que o décimo problema de Hilbert é

insolúvel. Mas muito antes deste resultado ser consolidado, Turing já tinha detectado a

impossibilidade de se encontrar um procedimento algorítmico que permitisse estabelecer,

de forma geral, se um problema matemático pode ou não ser resolvido por via algorítmica.

Turing raciocinava da seguinte maneira: se existe um procedimento algorítmico para

resolver um determinado problema, o mesmo pode ser representado na forma de uma

57

máquina de Turing, e assim sendo, esse procedimento será necessariamente finito, ou seja,

estaremos diante de uma máquina de Turing cujo processamento de dados a um certo

instante pára. Não parar significa estar diante de uma situação de não-algoritmicidade ou

de incomputabilidade. Ora, se pudermos saber se existe ou não uma outra máquina de

Turing que nos permita saber se uma máquina de Turing pára ou não, teremos encontrado o

procedimento mecânico (algorítmico) cuja possibilidade de existência Hilbert questionava.

Ora, Turing demonstrou que é matematicamente inconcebível a existência dessa segunda

máquina de Turing que nos permitiria saber, mecanicamente, se outras máquinas de Turing

param ou não, ou seja, se existem ou não procedimentos algorítmicos (mecânicos) para os

problemas que elas tentam resolver. Esta demonstração de Turing ficou sendo conhecida

como o Problema da Parada ou Halting Problem.

Por uma espécie de ironia, a máquina de Turing que foi concebida como o

dispositivo teórico fundamental para a ciência da computação acaba se tornando também o

instrumento através do qual pode ser mostrada sua limitação fundamental. Existe um

problema que a Máquina de Turing não pode resolver: saber se ela pára ou não, reconhecer

(mecanicamente) se estamos diante de um procedimento efetivo (com número finito de

passos) ou não. Isto só pode ser realizado intuitivamente, é algo que requer uma inteligência

que não pode ser expressa de forma algorítmica. Na realidade, as bases da própria ciência

da computação são muito mais movediças do que se imagina: é somente pela intuição que

podemos saber se um determinado programa vai parar ou não.

Mas não foram apenas os resultados de Turing que levaram, na década de 30, a

supor a existência de uma diferenciação entre mentes e máquinas. É também nessa década

que o matemático K. Gödel apresenta um de seus teoremas revolucionários: o Teorema da

Incompletude. Este resultado segue-se de uma demonstração muito longa e técnica que

certamente não podemos reproduzir aqui. Em linhas gerais, o Teorema da Incompletude

(1931) estabelece que em qualquer sistema formal existem proposições que não são

passíveis de prova ou refutação com base nos axiomas do sistema, e, como corolário, as

contradições que existem no interior do sistema não podem ser suprimidas pelo próprio

sistema. A verdade ou falsidade dos próprios axiomas que servem de ponto de partida para

um sistema formal não podem ser decididas no interior do sistema; elas tem de ser

decididas externamente a ele. Estabelece-se um abismo entre verdade e demonstração, um

58

abismo que só poderia ser coberto pela inteligência humana ou pela intuição matemática.

Isto significa dizer que o valor de verdade de algumas proposições (indecidíveis) não pode

ser obtido através de nenhum procedimento mecânico (algorítmico), uma conclusão que

converge em direção aos resultados que Turing tinha obtido ao formular o Halting

Problem. Posteriormente foi demonstrada a equivalência do Halting Problem com o

Décimo Problema de Hilbert bem como o fato de que a insolubilidade deste problema é

conseqüência direta do Teorema da Incompletude de Gödel.

O próprio Gödel estava convencido de que as conseqüências de seu Teorema da

Incompletude levavam a sérias limitações no que diz respeito à simulação mecânica das

atividades mentais humanas pretendida pelos pesquisadores da inteligência artificial. Ele

afirmou, num discurso proferido na Sociedade Americana de Matemática, em 1951, que

“1 - A mente humana é incapaz de formular (ou mecanizar) todas as intuições

matemáticas, i.e., se consegue formular algumas delas, este mesmo fato conduz a

um novo conhecimento intuitivo, e.g., a consistência do formalismo. Este fato poderia

ser denominado de””incompletabilidade da Matemática””. Por outro lado, tomando-

se como base o que foi até então provado, é possível que exista (e possa até ser

descoberta empiricamente) uma máquina de provar teoremas que de fato seja

equivalente à intuição matemática, mas impossível de provar que o seja e nem

provar que acarrete apenas teoremas corretos da teoria dos números.

2 - O segundo resultado é a seguinte disjunção: ou a mente humana consegue

ultrapassar qualquer máquina (para ser mais preciso: ela pode decidir mais questões

da teoria dos números do que qualquer máquina) ou então existem questões da

teoria dos números indecidíveis para a mente humana”

A intuição matemática, que seria a base de todos os sistemas formais e da própria

possibilidade de fundamentar a matemática, não poderia ser expressa algoritmicamente.

Teríamos encontrado um critério de diferenciação entre mentes e máquinas, aquele critério

que os filósofos da mente estariam buscando. Mas as afirmações de Gödel ficaram por

muito tempo obscurecidas pelo sucesso e pelo entusiasmo que recobriam as realizações da

inteligência artificial, esta nova disciplina que se consolidava cada vez mais por suas

realizações - principalmente aquelas que se originavam das pesquisas realizadas no MIT.

59

Os pesquisadores da inteligência artificial estavam convencidos de que haveria maneiras -

ou pelo menos técnicas - para se contornar os problemas colocados por Turing e por

Gödel. E, quem sabe, essa idéia de "intuição matemática" como algo exclusivamente

humano não poderia passar, afinal de contas, de uma balela...

Em 1961 o filósofo inglês J.R. Lucas publica um artigo no British Journal for the

Philosophy of Science chamando a atenção dos pesquisadores da inteligência artificial para

o fato de que as questões envolvendo indecidibilidade e incompletude não poderiam ser

contornadas tão facilmente. Como poderia uma máquina, construída com base em

procedimentos algorítmicos demonstrar a existência de proposições cujo valor de verdade

não poderia ser decidido algoritmicamente? Lucas (1961) argumentava que

“Os paradoxos da consciência surgem porque um ser consciente sabe o que ocorre

com ele e não pode ser dividido em partes. Isto significa que um ser consciente pode

lidar com questões gödelianas: ele pode conceber seu próprio desempenho e ao

mesmo tempo algo externo a esse desempenho, sem que para isso tenha de se

dividir em partes. Isto não poderia ocorrer no caso de uma máquina. Uma máquina pode ser

concebida de maneira a relatar o que ela faz, mas isto não seria possível sem que

precisássemos adicionar uma nova máquina à original. É inerente à nossa própria

idéia de consciência a capacidade de auto-reflexão, ou seja a capacidade de relatar e

criticar nossos próprios desempenhos sem que nenhuma parte suplementar seja

necessária; a consciência é, neste sentido, completa e não possui nenhum calcanhar

de Aquiles” (p.122).

O artigo de Lucas provocou um debate momentâneo; foi seguido de várias respostas

no próprio British Journal for the Philosophy of Science, respostas que, se não foram

conclusivas, serviram pelo menos para reativar um debate que merecia maior atenção. Os

filósofos da mente passaram então a se agrupar em torno dos problemas suscitados pelo

Teorema de Gödel, ora fazendo defesas da concepção mecânica da mente, ora descartando-

a como algo impreciso e até mesmo místico. Filósofos como D. Dennett, J. Webb, J.J.C.

Smart e D. Hofstadter rechaçaram as idéias de Lucas que então encontrava poucos

defensores.

60

Em 1989 o físico e matemático inglês R. Penrose publica o livro The Emperor's

New Mind (A Mente Nova do Rei). Desde então este livro tem causado uma grande

reviravolta na filosofia da mente, que passou a estreitar ainda mais suas relações com a

filosofia da matemática e com a filosofia da ciência. Penrose refez o argumento de Lucas

passando por uma cuidadosa reconstrução dos resultados de Turing e de Gödel. O

reconhecimento da existência da intuição matemática e de processos não-algorítmicos nas

atividades mentais humanas faz com que Penrose se coloque um segundo tipo de questão:

será que isto nos força a abandonar o modelo computacional de mente, isto é, a idéia de que

processos mentais são análogos a uma máquina de Turing instanciada através do cérebro?

Certamente podemos estabelecer semelhanças entre intuição matemática, processos

conscientes e processos não-algorítmicos, mas será que não haveria, na própria natureza

processos não-algorítmicos e assim sendo não poderíamos continuar sustentando uma

possível identidade entre processos mentais e processos cerebrais? É preciso então

investigar tudo aquilo que a física pode nos dizer sobre a natureza e se nesta poderíamos de

fato encontrar processos não-algorítmicos. O debate se amplia então: talvez a mecânica

quântica pudesse nos fornecer esse ingrediente suplementar que caracteriza os processos

não-algorítmicos típicos do cérebro humano. A idéia desenvolvida por alguns

pesquisadores seria que fenômenos quânticos possuem algumas propriedades especiais,

como o indeterminismo e a não-localidade - fenômenos que se supõe serem igualmente

característicos da mente humana. Penrose parece abraçar esta perspectiva no seu segundo

livro, Shadows of the Mind, publicado em 1994 e ainda não traduzido. Trata-se de uma

perspectiva um pouco diferente daquela que finaliza The Emperor´s New Mind que termina

com uma resposta negativa à possibilidade de simulação mecânica plena das atividades

mentais humanas e com uma defesa do platonismo e da existência da intuição matemática

como algo caracteristicamente humano, não replicável através de máquinas.

Um aspecto que não parece ter sido explorado neste debate é uma possível relação

entre limitações formais e limitações físicas para a capacidade de uma máquina replicar

atividades mentais humanas.1 Estipular este tipo de relação remete-nos diretamente para a

chamada teoria da complexidade computacional, uma teoria que lida com questões práticas

1 Exploramos esta perspectiva no livro Mentes e Máquinas: uma introdução à Ciência Cognitiva , Artes Médicas, 1998.

61

relativas à velocidade e eficiência da realização de procedimentos algorítmicos na solução

de problemas. A teoria da complexidade computacional parte da idéia de que podemos

dividir os problemas computacionais em duas classes, os chamados problemas tratáveis e

os problemas intratáveis. Esta classificação baseia-se no número de passos e,

conseqüentemente, no tempo requerido para se rodar um determinado algoritmo num

computador. Problemas intratáveis são aqueles que comportam uma solução algorítmica,

porém, o tempo envolvido para se executar este algoritmo torna-o ineficiente.

Certamente poderia ser argumentado que os problemas levantados pela teoria da

complexidade, ou seja, a velocidade de computação depende do tipo de máquina na qual o

algoritmo é rodado. Pode-se argumentar que avanços na arquitetura de hardware poderiam

levar a uma diminuição no tempo requerido para se rodar um algoritmo e, portanto que a

eficiência para se resolver problemas intratáveis poderia gradualmente ser atingida. Assim

concebido, este seria um problema prático ou tecnológico que não imporia nenhum tipo de

limitação física a priori sobre o que um computador poderia fazer.

Contudo, trabalhos pioneiros na área de teoria da complexidade desenvolvidos por

H.J. Bremermann (1977) mostram que há limites físicos na arquitetura de computadores de

qualquer tipo e que estes limites físicos condicionam o tempo para computar problemas

consumido por estas máquinas não importando o quanto seu hardware estiver aperfeiçoado.

De acordo com Bremermann há dois limites físicos a serem considerados: o tempo de

propagação e o tempo de comutação. Estes dois limites compõem o chamado limite

fundamental para a velocidade dos computadores que não pode ser ultrapassado. Tal limite

fundamental deriva-se da idéia de que a velocidade máxima de transmissão de sinal entre os

componentes internos de um computador é limitada pela velocidade da luz, ou seja, 3.108

m/segundo. O tempo de propagação ou intervalo de transmissão de sinal entre os

componentes internos do computador é determinado pela distância na qual se situam tais

componentes e por sua vez limitado por aquilo que se chama tempo de comutação. O tempo

de comutação é o intervalo para o processamento de informação através de dispositivos

discretos. Mesmo que suponhamos a possibilidade tecnológica de construir um computador

muito pequeno para minimizar e otimizar a trajetória de transmissão de sinal, tal limite

fundamental não pode ser ultrapassado - sob pena de estarmos ignorando tudo o que a física

contemporânea nos diz.

62

A possibilidade tecnológica de construir uma máquina ideal em tamanho, cuja

velocidade de transmissão de sinal se aproximasse da velocidade da luz não pode ser

descartada como algo a ser obtido no futuro. Contudo, mesmo com um hardware assim

poderoso, haveria problemas cuja complexidade pode ser dita transcomputável. Um

problema transcomputável é um problema intratável cujo procedimento algorítmico de

solução não pode ser obtido em tempo eficiente a despeito de qualquer aperfeiçoamento do

hardware do computador utilizado.

O intervalo de tempo requerido para rodar alguns algoritmos transcomputáveis pode

ser tão longo quanto a própria idade do universo. Este crescimento em complexidade

temporal requerido para a realização de algoritmos transcomputáveis aplica-se igualmente

ao cérebro humano se este for concebido como um sistema físico - e portanto submetido ao

conceito de limite fundamental desenvolvido por Bremermann. Processamento de sinal

neuronal não pode ocorrer a uma velocidade maior do que a da luz.

Ora, estes trabalhos pioneiros de Bremermann permitem-nos fazer uma especulação

interessante que relaciona limitações formais e limitações físicas exibidas pelos

computadores. Vimos que, do ponto de vista formal, não existe um procedimento

mecânico, isto é, um algoritmo que nos permita saber, a priori, se um determinado

problema matemático é decidível ou não. Não temos nenhum dispositivo formal que nos

permita saber se um determinado programa computacional pára ou não, somente nossa

intuição pode nos dizer isto. Mais ainda: é possível que muitos problemas que julgamos ser

indecidíveis sejam na verdade transcomputáveis. Teoricamente, uma máquina de Turing

pode ficar rodando por um tempo tão longo que supere qualquer expectativa concebível, e,

mesmo assim, não temos condições de dizer se essa máquina vai parar algum dia. O que

julgamos ser indecidível, pode na verdade ser transcomputável. Contudo, nossa intuição

matemática pode nos dizer (em muitos casos) instantaneamente, se um determinado

enunciado matemático é verdadeiro ou não, e isto pode ocorrer no caso de um problema

supostamente indecidível, mas na verdade transcomputável. Isto significa dizer que, se

nossa mente funciona algoritmicamente, ela é capaz de processar informação com uma

extraordinária rapidez - uma rapidez que superaria o limite fundamental proposto por

Bremermann. A superação deste limite fundamental, ou seja, processar informação a uma

velocidade maior que a da luz tem como conseqüência metafísica imediata a possibilidade

63

de sustentar que pelo menos parte das atividades mentais humanas não teria as

características atribuíveis a sistemas físicos. Mente e cérebro teriam de ser diferentes, caso

contrário a intuição matemática não poderia existir. Estaríamos aqui diante de um forte

argumento em favor da distinção entre mente e cérebro!

Os argumentos de Lucas e de Penrose ainda suscitam muita inquietação entre os

filósofos da mente. No livro de D. Dennett, Darwin's Dangerous Idea, publicado em 1995,

encontramos um capítulo inteiro dedicado à refutação dos pontos de vista de Penrose. O

legado deste debate em torno das possibilidades da computação simbólica e da abordagem

formal de processos cognitivos encaminha a filosofia da mente para mais uma questão

fundamental que passa a ocupar um papel central no seu cenário: o estudo da natureza da

consciência, esta última trincheira que ainda parece resistir à possibilidade de replicação

mecânica. Nos últimos dois anos tem havido uma verdadeira proliferação de teorias sobre a

natureza da consciência; os simpósios realizados em Tucson, no Arizona, em abril de 1994

e abril de 1996 constituem um marco decisivo desta nova tendência. O reconhecimento da

irredutibilidade de fenômenos conscientes a qualquer tipo de base, seja neurofisiológica ou

física, defendida por filósofos como D. Chalmers (1996) parece dominar esta nova etapa da

história da filosofia da mente.

Bibliografia e Referências

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R.(eds) - The Encyclopaedia of Ignorance, London: Routledge and Keagan Paul pp.193-202

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Equations: positive aspects of a negative solution” - Proceedings of Symposia in Pure

Mathematics, 28, 323-378.

64

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Essays on Mind and Psychology Sussex: The Harvester Press 256-266.

Dennett, D. (1991) - Consciousness Explained Boston: Little & Brown.

Dennett, D. (1995) - Darwin´s dangerous idea New York: Simon & Schuster.

Gödel, K. (1931/1962) - On formally undecidable propositions of Principia Mathematica

and related Systems - New York: Basic Books.

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Press.

Hofstadter, D.R. (1979) - Gödel, Escher and Bach: an eternal golden braid Sussex:

Harvester Press.

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Computation New York: Addison Wesley Publishing Company.

Lucas, J.R. (1961) - “Minds, machines and Gödel” Philosophy 36, 120-124.

Nagel, E. & Newman, J.R. (1958) - Gödel´s Proof. London: Routledge and Keagan Paul.

Neumann, J.von (1951) - Cerebral Mechanisms in Behavior, (New York: Wiley).

Neumann, J. von (1966) - Theory of Self-Reproducing Automata - Edited and completed by

Arthur W. Burks, Urbana, Illinois: University of Illinois Press.

65

Penrose, R. (1987) - “Minds, machines and mathematics” in Blakemore & Greenfield, (eds)

- Mindwaves: thoughts on intelligence, identity and consciousness Oxford: Basil Blackwell,

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Penrose, R. (1989) - The Emperor's New Mind: concerning computers, minds and the laws

of Physics. (Oxford: Oxford University Press).

Penrose, R. (1994) - Shadows of the Mind Oxford: Oxford University Press.

Smart, J.J. (1961) - “Gödel´s Theorem, Church´s Theorem and Mechanism” Synthese, 13,

105-110.

Turing, A. M. (1936) - “On computable numbers, with an application to the

Entscheidungsproblem” - Proceedings of the London Mathematical Society, 42, 230-65.

Turing, A.M. (1939) - Systems of Logic Based on Ordinals. Proceedings of the London

Mathematical Society, 45, 161-228.

Wang, H. (1974) - From Mathematics to Philosophy . New York:Humanities Press.

Webb, J.C. (1980) - Mechanism, Mentalism and Metamathematics - London: D. Reidel

Publishing Company.

66

A ILUSÃO DA NEUROCIÊNCIA

Poderá a neurociência desvendar todos os mistérios acerca da mente? Poderá o cérebro conhecer-se a si mesmo? A neurociência vive um dilema: se o cérebro for muito complexo, seu conhecimento torna-se inatingível para nós; se for muito simples, seremos excessivamente estúpidos para poder conhecê-lo.

A filosofia da mente foi fortemente abalada pelo advento da ciência

cognitiva que estabeleceu a possibilidade de fundarmos uma ciência dos

fenômenos mentais, deixando para trás meras especulações ou a

chamada “psicologia de poltrona”. No século XX tornamo-nos quase

todos materialistas, enfrentando agora a difícil tarefa de relacionar as

propriedades da mente com as do cérebro ou com as de outros

dispositivos materiais. Esta é, sem dúvida, a tarefa primordial a ser

realizada pelo projeto teórico da ciência cognitiva. Contudo, é preciso

notar que, por concentrar-se excessivamente nas preocupações teóricas

colocadas pela natureza do mental, os cientistas cognitivos parecem ter

se esquecido quase completamente dos problemas epistemológicos que

emergem da neurociência. Até que ponto pode a neurociência esclarecer

os problemas colocados pela ciência cognitiva e pela filosofia da mente?

Poderá a neurociência explicar um fenômeno tão complexo como a

consciência?

O grande entusiasmo com a neurociência levou a cientistas como

Francis Crick e Christopher Koch a afirmar que a consciência visual está

correlacionada com oscilações de 40 MegaHertz nas camadas cinco e

seis do córtex visual primário. Paul Churchland vai além, e assevera que

esta é, sem dúvida, uma teoria plausível acerca da natureza da

consciência. Que alguma coisa deve estar faltando dá para perceber

quando pensamos que tal oscilação poderia ocorrer fora de um ser vivo,

como, por exemplo, num rádio ou na placa mãe de um computador. Será

67

que esse rádio ou esse computador deveriam, então, ser considerados

seres conscientes? Sustentar tal afirmação seria, no mínimo, ridículo.

A motivação principal da neurociência contemporânea parece ser a

possibilidade de reduzir fenômenos mentais a um substrato neurológico,

e, assim fazendo, assimilar a ciência cognitiva e a filosofia da mente a

uma ciência geral do cérebro. O neurocientista parece ter se tornado –

sabendo disso ou não – um partidário do chamado materialismo

eliminativo1 . Vamos supor então – pelo menos por ora – que podemos

assumir a veracidade plena do materialismo eliminativo. Uma eliminação

completa da folk psychology teria sido atingida: não precisaríamos mais

falar de intenções, crenças ou desejos, mas apenas de partes do nosso

cérebro. Não haveria mais a necessidade de mapear estados mentais em

estados cerebrais, uma vez que teríamos nos livrado definitivamente da

folk psychology que teria se tornado uma forma obsoleta de explicação

psicológica. Conhecer a mente seria conhecer o cérebro. Uma

abordagem plenamente científica da natureza dos fenômenos mentais

teria sido conseguida, afinal, e nosso vocabulário psicológico cotidiano

teria sido reduzido a apenas um modo de falar – une façon de parler.

Sempre houve muita resistência, por parte dos cientistas

cognitivos, em aceitar o programa teórico do materialismo eliminativo,

uma vez que estes sempre insistiram na necessidade de atribuir pelo

menos algum estatuto ontológico às representações e outras entidades

mentais. Contudo, o sucesso do materialismo eliminativo é uma hipótese

que não pode ser descartada prima facie, por, pelo menos duas razões.

Em primeiro lugar, se ele for bem sucedido isto significa que

conhecer o cérebro humano é possível isto é, que podemos ter uma

descrição completa e pormenorizada de nosso cérebro. Isto constitui o

horizonte do materialista eliminativo, pois se uma descrição completa e

detalhada do cérebro humano tornar-se disponível poderemos, com

1 O materialismo eliminativo é uma doutrina que sustenta a provisoriedade da psicologia e do vocabulário psicológico e sua redução a neurociência num futuro não muito distante.

68

certeza, descartar a folk psychology. Assim sendo, ao supormos que o

materialismo eliminativo possa um dia ser bem sucedido estaríamos

colocando, imediatamente, as seguintes questões: Até que ponto

poderemos conhecer nossos cérebros? Existirá algum tipo de restrição

epistemológica que possa impedir que a neurociência atinja sua idade de

ouro?

Em segundo lugar, o programa teórico do materialismo eliminativo

não seria significativo se a partir de seu sucesso não pudéssemos

esperar a construção uma teoria científica da natureza do mental. A

neurociência seria inútil se a partir dela não pudéssemos estabelecer

uma relação entre folk psychology e cérebro, isto é, se ela não

esclarecesse a própria natureza do mental a partir de suas sucessivas

eliminações. Eliminação envolve a atribuição de uma ontologia provisória

a folk psychology, mesmo que esta venha a desaparecer num futuro

próximo. Neste sentido, eliminação não é mera substituição: O objeto de

uma ciência da mente não é ipso facto o objeto da neurociência, embora

o materialista eliminativo queira atribuir à última o papel principal na

construção de uma ciência do mental. Em outras palavras: o

neurocientista constrói o objeto de sua ciência considerando o cérebro

humano como sendo um dispositivo biofísico cujas propriedades

especiais merecem uma análise cuidadosa, como no caso de qualquer

outro dispositivo biofísico. O materialista eliminativo estuda a mente a

partir da aposta de que os problemas filosóficos colocados pela natureza

dos fenômenos mentais e subjetivos podem, em última análise, ser

dissolvidos e tratados empiricamente baseando-se no que a neurociência

fornecerá no futuro. O resultado de ambos os empreendimentos pode

coincidir, mas certamente eles diferem quanto a seus propósitos. Não

estabelecer esta diferença é, provavelmente, a origem do sentimento de

repugnância nutrido contra o materialismo eliminativo por muitos

69

filósofos da mente e até mesmo por vários cientistas cognitivos mais

ortodoxos.

Uma vez assumida a hipótese do sucesso do materialismo

eliminativo podemos retornar a nossa primeira questão: Até que ponto

podemos conhecer o cérebro humano? Existirão limites epistemológicos

para o conhecimento do cérebro humano, ou seja, limites que não podem

ser ultrapassados pelo desenvolvimento da investigação empírica? Uma

vez reconhecida a diferença entre o tipo de investigação proposto pelo

neurocientista e o tipo de investigação que faz o materialista eliminativo,

esta questão seria mais bem colocada da seguinte forma: O que

podemos saber acerca de nosso próprio cérebro? Em outras palavras,

estamos perguntando se o cérebro pode fornecer uma descrição

completa de si mesmo e, se a partir de tal descrição, poderemos

desvendar – a partir de uma perspectiva subjetiva - a natureza da mente.

A diferença em questionar “O que podemos saber acerca do cérebro

humano” e colocar a pergunta “O que podemos saber acerca de nosso

próprio cérebro?” consiste no fato de que, se tal perspectiva subjetiva

não for assumida, não haveria possibilidade de estabelecer relações

significativas entre elementos da folk psychology e seus correspondentes

cerebrais, e, assim sendo, a neurociência em nada contribuiria para a

construção de uma ciência do mental. Contudo, qualquer tentativa de

estabelecer tais relações leva-nos rapidamente a uma dificuldade

epistemológica substancial enfrentada pela neurociência, qual seja, sua

natureza peculiar de uma disciplina cujo objeto é também seu autor e

seu inventor.

A aposta de neurocientistas e de materialistas eliminativos é que

fenômenos como a consciência e outras características da mente serão

explicadas pela neurociência no futuro como o resultado da

complexidade do cérebro, sobretudo de sua conectividade e de suas

características anatômicas ainda desconhecidas. Mas o que pode o

70

investigador do cérebro saber acerca de seu próprio cérebro? Poderemos

vir a dispor de uma descrição completa dos fenômenos cerebrais – uma

descrição que forneceria bases epistêmicas para a neurociência e

legitimidade para o programa teórico-cientifico do materialismo

eliminativo? Por uma descrição completa entendemos uma teoria que

explique as características anatômicas e fisiológicas do cérebro, bem

como suas propriedades funcionais, o que permitiria uma

correspondência entre o mental e seu substrato biofísico. Mas aqui

encontramos uma dificuldade epistemológica considerável. A

conectividade e a identificação de circuitarias específicas são

normalmente tidas como responsáveis pela produção da mente, mas

será que poderemos caminhar destas identificações de funções

específicas em direção a uma teoria geral do cérebro – como quer o

materialista eliminativo? Para responder a esta questão, é preciso, em

primeiro lugar, saber se podemos construir uma imagem de nosso

próprio cérebro. É isto que chamamos de problema descritivo.

Eis o problema descritivo: dado que qualquer noção de

complexidade surge a partir do cérebro, será tal noção capaz de

representar a complexidade do próprio cérebro? Se assumimos a

veracidade do materialismo eliminativo, a noção de complexidade

através da qual descrevemos nosso próprio cérebro deve ser vista como

o resultado da complexidade cerebral e não o ponto de partida para a

neurociência. Esta é uma primeira dificuldade que surge imediatamente

da dualidade objeto/inventor à qual nos referimos acima. Ecos do

problema descritivo podem ser encontrados em qualquer tentativa de

gerar modelos computacionais do cérebro. Se esses modelos são

construídos para retratar detalhes muito específicos do cérebro, como,

por exemplo, a enorme e diminuta rede de conexões que compõe os

microtúbulos do citoesqueleto dos neurônios, encontramos aqui um

problema não-recursivo que pode comprometer essa tarefa – ou seja, um

71

problema que não pode ser resolvido por um algoritmo. A não-

recursividade que encontramos é idêntica àquela que surge de qualquer

tentativa de recobrir com polígonos um plano euclidiano qualquer

quando temos um número finito de tais polígonos e temos de recobrir

esse plano completamente, sem deixar lacunas ou fazer sobreposições.

Este é o chamado problema do azulejo (tiling problem). Já foi

demonstrado que o problema do azulejo é não-recursivo, ou seja, não

existe nenhum procedimento de decisão ou algoritmo para decidir se um

conjunto finito de formas poligonais vai recobrir inteiramente um

determinado plano.

Ora, se a multiplicidade de conexões entre os neurônios

corresponde a formas poligonais e se o problema do azulejo é não-

recursivo, a possibilidade de construir um modelo do cérebro através de

uma simulação computacional torna-se inexeqüível. Isto sem mencionar

que, no caso do cérebro, o problema do azulejo torna-se mais complexo

na medida em que estamos lidando com mais do que simplesmente as

duas dimensões que caracterizam o plano euclidiano (na realidade, neste

caso temos um conjunto de polígonos aperiódicos em três dimensões). A

alternativa seria construir esse modelo manualmente, usando, talvez,

lápis e borracha - e certamente precisaríamos de uma enorme equipe de

materialistas eliminativos para dar conta dessa tarefa hercúlea. Mas

quanto tempo será que eles levariam para construir esse modelo, se eles

têm de representar o número n de neurônios que se estima ser da ordem

de 1012 ou 1013 e o número de sinapses por volta de 1014 ou 1015, isso

sem falar que o cálculo das conexões binárias eleva n a n2 ! Do ponto de

vista computacional estaríamos diante de um problema NP-complexo2

que não pode ser resolvido por nenhum tipo de computador! Pior ainda:

ao elevar n a n2 encontramos um problema ainda mais difícil. Estima-se

2 NP quer dizer “em tempo polinomial não-determinístico”, uma classe de problemas cuja solução algorítmica rapidamente torna-se inútil na medida em que o número de passos necessários para a execução do algoritmo é imenso e requer um tempo também imenso. A solução de alguns problemas NP ou NP-complexos requer centenas e as vezes milhares de anos para ser computada.

72

que o cérebro humano tenha dez bilhões de neurônios, o que significa

que o número de pensamentos que podemos ter é imenso. Suponhamos

que um ser humano tenha cem pensamentos por segundo. Em cem anos,

ele chegaria a 316 bilhões de pensamentos. Contudo, apenas 39

neurônios seriam necessários para ter esse número de pensamentos: os

316 bilhões de estados podem ser simulados por uma fileira de apenas

39 lâmpadas acendendo e apagando alternadamente. Será então que

todo esse número de neurônios de que dispomos é apenas um capricho

da evolução?

Certamente nenhuma disciplina científica pode fornecer uma

descrição completa de qualquer tipo de objeto que encontremos na

natureza. E certamente isso não afetaria o estatuto científico dessa

disciplina, seja ela qual for. Contudo, no caso da neurociência, isto pode

se tornar uma preocupação real, pois é precisamente na descrição,

estudo e representação da conectividade cerebral que buscamos uma

explicação para a natureza da mente. Uma vez que tomamos como

ponto de partida que a noção de complexidade é o resultado da atividade

cerebral e não um conceito transcendental, a única maneira de superar o

problema descritivo seria construir um computador cujo desempenho

superasse as suas próprias possibilidades, produzindo algo mais

complexo do que aquilo para o qual ele foi programado. É bem pouco

provável que algum dia possamos construir um computador desse tipo,

com um poder e uma arquitetura tão peculiares. Ou mesmo que

possamos tentar resolver este problema construindo uma rede de

computadores superpoderosos.

A alternativa que nos resta seria então abandonar o projeto de

construir uma descrição completa do cérebro e concentrar nossas

pesquisas na tentativa de elaborar uma teoria geral de suas propriedades

funcionais e de como estas dão origem à mente. Neste caso, a

neurociência estaria desistindo de buscar propriedades intrínsecas do

73

cérebro, ultrapassando um estágio que poderíamos chamar de pré-

galileano. Buscaríamos um novo paradigma científico para a

neurociência, um paradigma que permitiria encontrar correlações

sistemáticas entre cérebro e mente. Mas seria tal paradigma a solução

para os problemas de que vimos falando? Um outro tipo de questão

epistemológica iria surgir, uma questão que, aliás, constitui uma

extensão do problema descritivo e que batizamos com o nome de

problema epistêmico.

Eis o problema epistêmico: uma ciência do cérebro teria de

abranger todo e qualquer tipo de ciência que o cérebro fosse capaz de

produzir. Caso contrário, não poderíamos resolver os paradoxos da auto-

referência. Assim sendo, qualquer teoria geral que abranja/inclua a

neurociência teria de ser mais complexa do que o cérebro que a produz.

Em outras palavras, uma ciência geral do cérebro exigiria que esse

mesmo cérebro que a produz fosse capaz de produzir uma teoria mais

complexa do que ele mesmo. A dificuldade que o neurocientista

encontraria, neste caso, seria equivalente a qualquer tentativa de

grampear todos os telefones da cidade de São Paulo e controlar todas as

chamadas que fossem feitas. Seria preciso um sistema mais poderoso do

que toda a rede telefônica da cidade de São Paulo para realizar esta

tarefa. Monitorar todas as conversas telefônicas que ocorrem em São

Paulo requer uma rede n vezes mais complexa do que a rede telefônica

paulistana. Ora, pode o cérebro produzir algo mais complexo do que ele

mesmo? Se ele puder, isso significa que nossos cérebros são muito mais

poderosos e muito mais complexos do que supomos. Mas se eles não

puderem, isso significa que uma teoria geral do cérebro torna-se

quimérica. Em ambos casos chegamos a uma situação negativa para a

neurociência, que tem de se conformar seja com a incompletude seja

com sua própria impossibilidade. Mais ainda: como poderia o cérebro

compreender algo mais complexo do que ele mesmo?

74

Ao chegarmos a este ponto, aparece mais um problema: a

legitimidade epistemológica. O conhecimento do neurocientista acerca

do cérebro não pode ser confirmado nem refutado. Como poderia o

neurocientista falsear (no sentido popperiano) sua teoria acerca do

cérebro se essa mesma teoria tornou-se mais complexa do que seu

próprio intérprete? Chegamos a mais um paradoxo: quanto mais a

neurociência avança mais ela se torna vulnerável a este tipo de crítica

epistemológica.

Uma alternativa seria descartar esta visão de que uma teoria

acerca do cérebro teria de ser mais complexa do que ele mesmo. Mas

neste caso teríamos de enfrentar outro dilema. Para afirmar que uma

teoria do cérebro não precisa ser mais complexa do que ele deve existir

pelo menos um cérebro (o do epistemólogo) cuja capacidade descritiva

permite reconhecer quando uma teoria correta acerca do cérebro foi

obtida. Caso contrário não se poderia sequer discutir se uma teoria do

cérebro deve ou não ser mais complexa do que o próprio cérebro. Em

outras palavras, para negar a afirmação “Uma teoria acerca de meu

próprio cérebro deve ser mais complexa do que ele” implica que tal

teoria esteja disponível pelo menos para um cérebro, qual seja, o do

epistemólogo. A negação desta sentença não pode ser generalizada, pois

isto implica que pelo menos a teoria do cérebro feita pelo epistemólogo

permanece sendo uma exceção crucial. Neste sentido, a rejeição da

sentença “Uma teoria acerca de meu próprio cérebro deve ser mais

complexa do que ele” acaba se tornando auto-contraditória.

Há ainda duas alternativas para o neurocientista. A primeira seria

desistir de adotar o ponto de vista subjetivo e estudar o cérebro como

um objeto natural – algo que, em princípio nada teria a ver com mentes.

Esta parece ser uma decisão metodológica sensata. Mas, o que teria esse

cérebro – ou um cérebro – na proveta a ver com os meus estados

mentais ou os estados mentais de qualquer outro ser humano? Será que

75

esse tipo de neurociência – que prescinde da mente – seria de algum

interesse para a ciência cognitiva? Minha folk psychology por mais

provisória que seja, ainda é o ponto de partida para qualquer

mapeamento cerebral ou para qualquer eliminação progressiva a ser

realizada no meu ou em outro cérebro humano. Certamente o

neurocientista, ao estudar o cérebro como um objeto natural livra-se do

dilema de produzir uma teoria completa acerca de seu próprio cérebro.

Mas ao fazer isto, ele torna a neurociência algo parecido a um quebra-

cabeça cujo desafio é combinar indutivamente representações parciais

do seu objeto de investigação. Além dos riscos envolvidos nos raciocínios

indutivos, ao abandonar a possibilidade de uma teoria geral do cérebro,

este neurocientista coloca em dúvida a exeqüibilidade da eliminação da

folk psychology e de todo programa teórico do materialismo eliminativo.

A segunda alternativa consiste em basear-se na abordagem

evolucionária proposta por von Neumann´s para lidar com os problemas

colocados pela complexidade. Von Neumann desenvolveu sua proposta a

partir da idéia de construir pequenos robôs que poderiam se reproduzir,

e, a cada geração, produzir robôs mais complexos do que os anteriores.

A exeqüibilidade desta estratégia foi matematicamente demonstrada por

von Neumann. Neste sentido nada impediria que esses robôs (dotados de

um cérebro) ao se auto-replicarem, produzissem, após várias gerações,

um cérebro tão complexo quanto o nosso. Contudo, isto não significaria

superar nossas dificuldades epistemológicas. Esses robôs não poderiam

produzir uma teoria acerca de seus próprios cérebros. Tampouco

poderíamos estar certos de que, ao analisarmos seus cérebros,

chegaríamos a uma descrição completa de nossos cérebros, pois, por

falta de uma teoria completa, nunca poderíamos ter certeza de que os

cérebros de tais robôs tornaram-se, em algum momento, tão complexos

quanto os nossos. Certamente tais robôs poderão desenvolver um

repertório comportamental tão sofisticado quanto o nosso, o que os

76

permitiria de passar no teste de Turing. Mesmo assim, ainda não

poderíamos estabelecer uma relação entre tal repertório comportamental

e sua atividade cerebral. Uma neurociência do robô pode ajudar a

neurociência humana, fornecendo alguns modelos de atividade cerebral,

mas isto não significa esclarecer a natureza da cognição de tais robôs e

muito menos da humana.

A estranheza – mas também a força – desta crítica epistemológica

da neurociência está no fato de que, se o que apontamos pode levar ao

desânimo, isto se deve ao fato de assumirmos como ponto de partida a

plausibilidade do materialismo eliminativo – um programa teórico que

qualquer neurocientista ou cientista cognitivo tomaria seriamente como

princípio fundamental para iniciar sua investigação. Além disto, uma

conseqüência que se segue do que viemos falando até agora é o fato de

que, na verdade, nem a ciência cognitiva nem a inteligência artificial

podem esperar muito da neurociência como se supôs até agora.

Representações parciais do cérebro podem contribuir para a construção

de modelos cognitivos da atividade mental, mas, até que ponto

poderemos sustentar seu realismo? Modelos do cérebro podem ser

inspiradores para a ciência cognitiva, mas, de um ponto de vista

estritamente epistemológico, ou seja, quando levamos em consideração

a incompletude inerente a qualquer descrição do cérebro, tais modelos

não podem sequer ser vistos como metáforas adequadas.

O que dissemos significa, então, que devemos abandonar o projeto

de construir uma ciência do cérebro? Com certeza não. Desvendar os

mistérios da consciência constitui, talvez, o maior desafio já enfrentado

pela ciência; algo que nunca poderá ser feito sem o auxílio da

neurociência. O que deve ser abandonado, contudo, é a ingenuidade

filosófica dos neurocientistas – uma ingenuidade que freqüentemente se

expressa na sua postura espontaneamente reducionista ou eliminativista.

A ciência do cérebro deve ser uma ciência de como nós representamos

77

nosso próprio cérebro. Não se trata de uma circularidade fútil, mas a

recognição de que questões epistemológicas não podem ser ignoradas

por aqueles que praticam a neurociência seriamente.

Bibliografia e Referências

Churchland, P. (1995) The engine of reason, the seat of the soul.

Cambridge, MA, The MIT Press.

Crick, F, Koch, C. (1990) “Towards a neurobiological theory of

consciousness” in Seminars in the Neurosciences, 2: 263-275.

78

BERGSONISMO, FILOSOFIA DA MENTE E COGNITIVISMO

Teixeira, J. de F.

Gomes, P. de T.

Nada poderia ser mais instigante, ao reler Bergson no início do século XXI, do que

comparar sua filosofia da mente com aquelas dos filósofos do linguistic turn que iniciaram

a crítica da linguagem ordinária. Muito mais do que uma simples oposição entre tradições

supostamente irreconciliáveis – como nos quer fazer crer um modo apressado de fazer

história da filosofia - esta comparação pode nos levar a um inventário surpreendente não só

de diferenças como também de convergências.

Este inventário torna-se ainda mais inquietante na medida em que a partir dele

teremos alguns elementos para delinear, na reconstrução de alguns aspectos do pensamento

bergsoniano, sua possível inserção na crítica contemporânea do cognitivismo que se

intensifica na década de 90. Num momento em que a ciência cognitiva vive mais uma crise

paradigmática, encontramos no bergsonismo o projeto incipiente de uma teoria da cognição

que preconizava a crítica do representacionalismo e do modelo computacional da mente.

Juntamente com esta crítica está a proposta implícita de um modelo de cognição de

inspiração biológica que enfatiza a necessidade de uma aliança entre ação, percepção e

cognição - o modelo que inspira movimentos modernos na ciência cognitiva, tais como a

robótica de Rodney Brooks (Nouvelle Artificial Intelligence) e as teorias de F. Varela.

O traçado destas correlações é sugerido por F.C.T. Moore, que na sua obra Bergson:

Thinking Backwards (1996) enfatiza a necessidade do estudo do pensamento de Bergson

como precursor de concepções contemporâneas da mente e da cognição, mesmo que ao

risco de incorrer nas ilusões de uma historiografia retrospectiva. Moore ressalta em seu

texto que a tarefa de reconstruir o que seria o programa bergsoniano de investigação em

ciência cognitiva constitui um tópico ainda inexplorado, fornecendo apenas algumas

pinceladas e sugestões para se iniciar esta tarefa. Embora com outro ponto de partida,

seguimos uma vereda semelhante, sabendo de antemão que não teremos vasculhado todos

79

os aspectos do pensamento bergsoniano que poderiam compor seu possível projeto de uma

ciência da cognição.

I

Uma primeira aproximação do pensamento de Bergson revela-nos uma filosofia

profundamente preocupada com as relações entre mente e linguagem e a proposta de uma

crítica da linguagem do mental. O mesmo tipo de preocupação encontramos em filósofos

do linguistic turn como, por exemplo, W. Sellars e G. Ryle estes pensadores anti-

cartesianos, para os quais não é a mente que engendra o mundo e a linguagem, mas, ao

contrário, a mente é que é engendrada pelas sutilezas da linguagem. Encontramos aqui se

há uma preocupação comum entre estes pensadores e Bergson, mas também um ponto de

divergência fundamental: para Bergson não é a mente que é engendrada pela linguagem,

mas apenas uma aparição do mental que se esconde sob a superfície do discurso. Para

Bergson, dissolver os equívocos que advém do emaranhado da linguagem não significa

dissolver o conceito de mente como querem Sellars e Ryle que estariam também incorrendo

num equívoco ainda maior ao supor que, por passar a navalha de Ockham no vocabulário

mentalista, a tarefa da filosofia da mente estaria terminada.

Sellars e Ryle baseiam suas críticas ao conceito de mente no modo como este é

engendrado pelo aparecimento de um vocabulário mentalista, daí derivando o caráter

ilusório de uma ontologia do mental. Em Sellars encontramos uma genealogia do conceito

de mente derivada de um aprendizado específico que nos permitiu, através do uso da

linguagem, falar de estados mentais como sendo a causa de nossos comportamentos. Em

Ryle encontramos a proposta de desfazer a própria idéia de mente pela supressão do ghost

in the machine – uma supressão que seria atingida pelo expurgo lingüístico das chamadas

transgressões categoriais.

No seu artigo Empiricism and the Philosophy of Mind (1963), Sellars retraça, de

modo alegórico, como teria surgido o conceito de mente.1 Em tempos primordiais, numa

comunidade mítica, um indivíduo chamado Jones começou por observar os

1 Ver meu livro Mente, Cérebro e Cognição para uma exposição mais detalhada desta história.

80

comportamentos verbais de seus companheiros. De início, ele notou que todas as frases e

sentenças usadas pelos seus companheiros se referiam apenas a coisas e eventos públicos,

ou seja, observáveis por todos. Mas Jones, como bom filósofo, resolvera que seria bom

expandir e enriquecer essa linguagem para que ela pudesse se tornar um instrumento eficaz

para identificar seres pensantes no mundo – ou seja, que essa linguagem pudesse nos

distinguir como seres dotados de pensamentos, intenções, desejos e sensações.

O primeiro passo dado por Jones foi criar a semântica. Nossos ancestrais míticos

passaram então a caracterizar seus comportamentos verbais a partir de uma perspectiva

semântica, introduzindo a idéia não apenas de que as sentenças que eles proferiam deviam

ter um significado como também a de que elas poderiam ser ou verdadeiras ou falsas. A

idéia de significado, introduzida por Jones, marcou uma distinção inicial entre linguagem e

pensamento, pois proferir sentenças deixa de ser um comportamento para tornar-se a tarefa

de expressar o que essas pessoas estariam pensando – aquilo que se passava nas suas

cabeças e não poderia ser observado diretamente. A expansão da linguagem, através da

invenção da semântica, teria sido o passo preliminar para se postular a existência de algum

tipo de entidade não-observável.

A partir daí os membros dessa comunidade mítica puderam formular a hipótese de

que talvez o comportamento lingüístico observável fosse causado por essas entidades não-

observáveis que seriam os pensamentos. A linguagem passa então a poder comportar

teorias, construídas a partir dessas entidades não-observáveis: teorias acerca do mundo e

acerca do comportamento. A expansão da linguagem teria engendrado uma expansão da

ontologia dessas criaturas primevas.

Jones pôde então conjeturar que o comportamento de seus conterrâneos poderia ser

guiado por essas entidades não-observáveis – os pensamentos – e que estes poderiam

ocorrer mesmo quando nenhum tipo de sentença estivesse sendo proferida. Seus

companheiros poderiam então “pensar” sem que “pensamento” implicasse em algum tipo

de manifestação verbal ou comportamental. O intervalo entre uma ação e outra, o silêncio

entre uma palavra e outra, passaram a ser vistos como o estágio preliminar onde estariam

ocorrendo processos internos (não-observáveis) na cabeça das pessoas – processos que

culminariam com a produção de um comportamento ou de uma sentença. Estes processos

internos ou pensamentos, porém, assumiriam o formato da linguagem: pensar seria produzir

81

um discurso interno, silencioso. A expansão da linguagem engendra então a possibilidade

de que Jones possa formular uma teoria acerca do comportamento de seus companheiros –

uma teoria baseada em processos não-observáveis. Mas o que poderia resultar desta teoria?

Dela resultou um novo modo de descrever o comportamento – sobretudo nosso próprio

comportamento.

Esta história se inicia num momento no qual ainda não há linguagem e nem

qualquer teoria acerca do comportamento das pessoas. Ou seja, quando não há ainda

nenhum outro método de saber o que os outros estariam pensando a não ser a partir da

observação de seus comportamentos. O indivíduo A observa o indivíduo B e olhando seu

comportamento infere que “B está pensando em p”. O indivíduo B se olhasse para seu

próprio comportamento e verificasse que este era idêntico ao comportamento de A faria o

mesmo tipo de inferência, concluindo “Estou também pensando em p”. Inicialmente, o

modo como B descrevia seus processos internos, baseava-se numa comparação entre o

comportamento de seus companheiros e seus próprios comportamentos. Uma comparação

na qual B projetava para si mesmo o que via ocorrer com os outros.

Mas B pôde ser treinado a ponto de pode dizer no que ele estava pensando sem ter

de observar seu próprio comportamento. Neste momento ocorre uma mudança radical: à

medida que nossos ancestrais começaram a poder dizer no que eles estavam pensando sem

ter de observar seu próprio pensamento, surge a idéia (ou a teoria) de que nós temos um

acesso privilegiado aos nossos próprios pensamentos. O que nós pensamos passa a ser

aquilo que nós dizemos que estamos pensando – e isto pode não corresponder aos nossos

comportamentos. Esta mudança radical – que teria ocorrido com nossos ancestrais – seria

não só o surgimento da crença de que temos um acesso privilegiado aos nossos

pensamentos como também a crença de que somos a autoridade máxima acerca de nossos

pensamentos – mesmo que estes estejam em franca contradição com o comportamento que

poderia corresponder a eles. Instaurava-se a primazia de nossos relatos introspectivos, a

despeito de qualquer evidência comportamental contrária a eles.

O cenário está, então, completo. Jones - que não é apenas um filósofo, mas também

um pregador, o reverendo Jones - passa a espalhar a boa nova e treinar seus conterrâneos

para assimilar sua teoria. Este treinamento consiste basicamente em convencer seus

companheiros da primazia dos relatos introspectivos sobre as evidências comportamentais.

82

Para isto, duas técnicas foram adotadas. Em primeiro lugar Jones procurou convencer seus

conterrâneos da inexistência de qualquer ligação conceitual ou lógica entre esses estados

internos inobserváveis (os pensamentos) e seus comportamentos correspondentes. Com

isto, abria-se o espaço necessário para considerar estes pensamentos como dotados de uma

existência independente, autônoma. A segunda técnica consistiu em convencer seus

companheiros – em caráter definitivo - da verdade primeira, ou seja, da primazia dos relatos

introspectivos sobre qualquer evidência comportamental contrária. Feito isto, estas

entidades inescrutáveis (os pensamentos) passaram a ganhar vida própria, ou seja, uma

“realidade efetiva”, que não se resumiria a uma simples suposição teórica ou uma hipótese.

A teoria se sobrepôs à realidade e deixou de ser teoria, ou seja, passou a ser mais real que o

comportamento e a percepção. Ao final do treinamento, se houvesse uma evidência

comportamental que conflitasse com o relato introspectivo de um dos membros da

comunidade, prevaleceria este último. Assim sendo, quando os membros dessa comunidade

passaram a acreditar que o que eles estavam pensando era aquilo que eles supunham ou

diziam estar pensando e o relato introspectivo passou a ser tomado como auto-evidente,

surgiu a idéia de mente.

A idéia de mente surgiu de uma inversão fundamental propiciada pela expansão da

linguagem, que, segundo Sellars, triunfo dos relatos introspectivos sobre o comportamento

e a percepção. Palavras e relatos introspectivos tornaram-se, ao longo deste treinamento,

mais reais do que o mundo observável. A própria idéia de “primeira pessoa” e de “acesso

privilegiado” teriam sido forjadas pela linguagem. O treinamento ao qual Jones teria

submetido sua comunidade teria sido transmitido a seus descendentes até chegar a nós,

formando comunidades que acreditam que mentes não seriam apenas uma invenção

lingüística. A teoria de Jones teria se consolidado na forma de psicologia, uma disciplina

que, entretanto, herdaria todas as dificuldades de tratar a mente como sendo uma realidade

e não apenas um incidente produzido por uma expansão exagerada da linguagem. Essas

dificuldades se expressariam, inevitavelmente, na incapacidade da psicologia – e mais tarde

da própria filosofia da mente – em relacionar mente com comportamento.

Mas a alegoria de Sellars não termina aqui. Jones teria sido bem sucedido num

primeiro momento ao fazer prevalecer o relato introspectivo sobre o comportamento e

inventar a mente. Só por isto ele teria razões de sobra para se orgulhar de sua façanha.

83

Contudo, num estágio posterior ele teria querido refinar sua teoria e transformá-la numa

autêntica ciência. Ele teria querido encontrar correlatos objetivos, neuronais, de suas

entidades inobserváveis e tornar sua teoria uma ciência do cérebro. Mas, ao voltar-se para

esta nova tarefa, ele já não podia mais se desvencilhar da própria linguagem que ele criara –

a linguagem com todas as expansões para uma semântica e para uma teoria do

comportamento baseada em entidades inobserváveis. Esta linguagem o afastara tanto do

mundo e da percepção direta deste que já não era mais possível confiar nela. Nem para

dizer o que de fato existe, nem para dizer como o mundo é. Talvez não fosse mais possível

fazer nenhum tipo de ciência a partir desta linguagem, mas agora era tarde demais. Jones se

achou num caminho sem volta – um caminho que fez com que o mito da mente

prevalecesse até hoje. Este mito teria sido herdado pela filosofia da mente, que se propôs,

sob a forma do problema mente-cérebro, a reconciliar aquilo que seria irreconciliável: o

vocabulário mentalista com a linguagem da neurofisiologia. Uma tarefa vã, típica de quem

abraça seriamente um problema mal formulado ou um pseudoproblema, por desconhecer

suas origens.

Muito antes de Sellars, e seguindo uma linha de pensamento algo diferente, Ryle já

sugerira que a idéia de mente resulta de uma armadilha armada pela nossa própria

linguagem – uma armadilha da qual se derivariam todos os problemas (ou

pseudoproblemas) da filosofia da mente. No seu livro mais conhecido, The Concept of

Mind (1949), Ryle ataca as filosofias da mente de inspiração cartesiana que estariam

cometendo o erro de postular a existência de um ghost in the machine, ou seja, a idéia de

que existiria algo mais para além de um conjunto de comportamentos e disposições que

observamos nos agentes; algo como uma substância subjacente a suas manifestações.

Postular a existência dessa substância ou desse fantasma teria ocasionado uma série

infindável de problemas com os quais a filosofia da mente se debate, na sua maioria

problemas insolúveis ou pseudoproblemas acerca da natureza do mental e sua relação com

o cérebro e com o mundo físico.

Ryle supôs que a tarefa primordial da filosofia da mente seria a de exorcizar o

fantasma da máquina, mostrando que ele é apenas uma ilusão – uma ilusão cujas raízes

estão na linguagem e no seu uso. Seria o uso indiscriminado ou inapropriado do

vocabulário psicológico que nos induziria a supor a existência dessa substância mental

84

subjacente. Ou seja, ao usar inadvertidamente nossa linguagem cotidiana, freqüentemente

transpomos termos do vocabulário físico e os aplicamos na construção de um vocabulário

mental, gerando, com isto a ilusão implícita de que o mental é uma entidade ou algum tipo

de substância com existência independente e não um conceito que agrupa um conjunto de

comportamentos e disposições. A isto Ryle chamou de transgressão categorial ou category

mistake. O próprio uso metafórico do vocabulário físico para se referir a operações mentais

teria contribuído para que a linguagem engendrasse a idéia de que a mente deve ser algum

tipo de substância subjacente ao conjunto de comportamentos e disposições – algum tipo de

substância que não poderia, entretanto, ter propriedades físicas.

A terapia lingüística proposta por Ryle desvencilhar-nos-ia deste fantasma na

máquina e, assim fazendo, dissolveria o principal problema da filosofia da mente, qual seja,

o problema mente-cérebro, que se tornaria um pseudoproblema, uma espécie de charada

sem sentido que buscaria atribuir o equivalente de propriedades físicas a um conceito.

II

Que diferenças há entre o bergsonismo e estas filosofias para além de um pano de

fundo comum que as inscreve numa tentativa de desvendar a ontologia do mental a partir

da linguagem? Se para Sellars e Ryle a ontologia do mental é um sub-produto ou uma

excrescência da linguagem, o mesmo não ocorre para Bergson. Observamos no

bergsonismo um movimento que corre na direção oposta das filosofias da mente de Sellars

e de Ryle: se a linguagem engendra a mente, isto não quer dizer que a esgote. Da análise

lingüística do mental não podemos inferir uma equivalência entre mente e linguagem; uma

equivalência que seria dada pelo caráter essencialmente construtivo do vocabulário mental

e do próprio conceito de mente. A visão redutiva de Sellars e de Ryle que assimila a mente

à construção lingüística não teria considerado que a linguagem já é, por si só uma

manifestação do mental e que, neste sentido, explicar a ontologia do mental pela linguagem

inscreve-nos no risco de uma petitio principii onde se estaria pressupondo a natureza

daquilo que se quer explicar. Da linguagem não se engendra a mente, pois a primeira

precisaria, de antemão, uma mente que a engendre – eis aqui o círculo vicioso no qual

estariam incorrendo os filósofos da mente que se apoiaram na análise da linguagem

85

ordinária. Um círculo vicioso que só pode surgir à medida que se toma como pressuposto

que o mental e sua manifestação lingüística se equivalem, estando igualmente acessíveis.

Da crítica da linguagem e do vocabulário psicológico Sellars e Ryle partem para a

supressão da idéia de mente e, desta, para a dissolução dos problemas da filosofia da mente

que se tornariam pseudoproblemas. Se a mente é apenas um construto lingüístico e se se

assume uma implícita equivalência entre mente e linguagem – onde esta última revelaria a

ontologia do mental na sua plenitude – nada mais nos restaria do que algum tipo de

epifenomenismo ou uma pseudo-ontologia que teria como conseqüência aparentemente

inevitável a adoção de algum tipo de behaviorismo (Sellars) ou “behaviorismo brando” (no

caso de Ryle). Este, certamente, não poderia ser o percurso de Bergson. A supressão da

ontologia própria do mental não seria uma conseqüência inevitável da análise lingüística –

o que marcaria uma diferença acentuada entre bergsonismo e a filosofia da mente de

tradição analítica.

Mas, ao que pesem as diferenças, há também alguma comunhão quanto aos

resultados da análise lingüística. Bergson também veria os problemas da filosofia da mente

como pseudoproblemas, embora alcançando esta conclusão por uma via diferente. A

filosofia da mente, ao forjar a noção de estado mental, teria ignorado que o mental, em seu

dado imediato da duração, é continuamente heterogêneo, o que impediria sua discretização

na linguagem. Ao tomar o mental por sua manifestação já revestida pela linguagem, onde já

se teria operado sub-repticiamente a espacialização do tempo, a filosofia da mente teria

incorrido no erro de identificar descrição com objeto da descrição – um erro que já era

apontado por Bergson no seu Essai sur les données immédiates de la conscience (1889).

Deste erro típico teriam surgido todas as maratonas tão apaixonantes quanto estéreis que

percorrem a filosofia da mente contemporânea, onde se buscam incessantemente os

correlatos físicos (ou neurofisiológicos) de estados mentais, ou seja, de construtos gerados

pela discretização do mental operada pela linguagem.

É no Essai sur les données immédiates de la conscience, que são lançadas as bases

de toda a filosofia da mente desenvolvida por Bergson. É neste mesmo texto que

encontramos uma crítica à digitalização da mente operada pela linguagem. A posição

bergsoniana nessa questão se inicia pela distinção entre a consciência e sua expressão em

linguagem. O que escapa às compreensões semelhantes às de Sellars e Ryle é que os

86

objetos não são dados, mas vividos e experienciados por meio de relações que os

constroem. Nos pólos dessas relações estão um mundo exterior e uma consciência que a ele

se dirige, pela necessidade de viver.

No texto de 1889, Bergson assume a tarefa de demonstrar a característica não-

quantitativa da intensidade dos estados emocionais, de tal modo que, diversamente de uma

quantidade numérica, na qual o número menor está necessariamente contido num número

maior, não nos é dado construir uma tristeza profunda de uma coleção de pequenas

tristezas. Esse tipo de intensidade não pode ser decomposta em partes menores ou atômicas,

não pode ser quantizada, nem espacializada2.

Por outro lado, a linguagem é sempre expressão e, nesse sentido, espacialização de

processos mentais. A linguagem não cria o significado, nem a semântica, ao contrário, o

significado está condensado na consciência, que procura conhecê-lo pela expressão. Tal

momento do significado, anterior à sua expressão, é múltiplo, heterogêneo, plurívoco, é a

consciência em processo e mudança, irredutível a tempo e a espaço homogêneos, é a

duração compacta, nos termos bergsonianos.

Certo que não se pode negar a vantagem em expressar e coordenar por meio de

linguagem o que o organismo vive em nível de instinto, como expressão da vontade ou

impulso de viver, que se organiza pela inteligência. Entretanto, não se pode daí concluir

que o organismo possa conter todo o pensamento e estabelecer, pelo instinto e o organismo

que o vive, o completo paralelismo entre cérebro e consciência.

Nesse passo, Bergson é radical: o cérebro consegue mimetizar o processo da

consciência de forma limitada e a prova disso é a insuficiência da linguagem ao expressar a

intuição, sendo sempre incompleta e frustrante3.

Podemos considerar a possibilidade de o cérebro ser uma máquina de linguagem,

uma joycean machine, na expressão de Dennett (1991), este discípulo de Ryle. Porém isso

apenas reflete a exigência sobre o cérebro de se reportar ao mundo externo, natural e social,

de tal modo que a linguagem, mais que criação é, na maior parte do tempo,

condicionamento.

2 Bergson, H. Ensaios, p.12 ss.3 BERGSON, H. Lénergie spirituelle. Genève, Albert Skira, 1946.p.53.

87

Sendo assim, reduzir a consciência ao cérebro, reduzir a mente à linguagem e fazer

do cérebro uma máquina lingüística é um caminho curto para uma espécie de determinismo

da consciência pelo ambiente lingüístico-social e, deste modo, a afirmação de uma

consciência sem liberdade.

A pergunta que devemos fazer à alegoria de Sellars é: o que leva Jones a observar o

comportamento verbal de seus colegas? E por que ele cria o mito do significado?

Admitamos que Jones seja apenas um idealista bastante doente. Ele não é somente a presa

de uma armadilha lingüística. Ele é a presa de um sonho: compreender o significado das

coisas. Tal desejo precede a própria descoberta do significado. Ele o tem ao se posicionar

de uma forma diferente ante o comportamento lingüístico de seus amigos. Ele não tem

outro meio senão a linguagem para expressar suas observações, então, suas considerações

sobre a questão do significado são uma primeira metalinguagem sobre a linguagem

cotidiana de seus amigos.

Porém, agora, Sellars passa a observar o comportamento lingüístico de Jones(!).

Como Jones é uma criação sua, Sellars acredita ter um acesso privilegiado à sua

consciência. Tal não é verdade: Sellars pode fazer uma metalinguagem de segunda ordem

sobre Jones, como nós podemos fazer uma de terceira ordem sobre Sellars, mas Sellars não

pode viver a consciência de Jones. A metalinguagem não é o vivido, é uma hipótese sobre o

vivido na consciência.

A intuição não é uma forma de acesso privilegiado à consciência. A consciência tem

uma função biológica: ela institui a representação do eu, que é uma forma de representação

útil para a sobrevivência do organismo. O "eu" de Jones não é acessível a Sellars, nem a

mais ninguém. Mesmo que Jones queira expressá-lo em linguagem a outros, descobrirá que

algo se perde ao dilatar no espaço a duração interna de sua consciência.

Na duração compactada, intuída, não há o pensamento discreto, mas a

heterogeneidade de todos os significados possíveis. A chave não está em que a intuição

possa ser correta ou incorreta, medida pelo comportamento. A liberdade está na

individualidade da consciência, já que a duração vivida por Jones é irrepetível por Sellars, a

menos que Sellars seja - e não apenas imagine ser - Jones4.

4 BERGSON, H. Ensaios. pp.121-127. (Capitulo III-Comentario sobre Mill)

88

Deste modo, a ontologia do mental, é uma ontologia em primeira pessoa. Se o eu

tem que expressar o si-mesmo em linguagem, não poderá fazê-lo em termos universais ou

impessoais.

Não deve causar admiração o fato de Sellars e Ryle se posicionarem pela não-

existência da mente e pelo behaviorismo: não é possível compreender o mental por estados

descritos pela linguagem, porque o mental é um processo uno, heterogêneo e indivisível em

estados. Ao representar o mental em estados ele já foi espacializado - não temos mais o

mental, mas a sua representação.

O mental precede o eu da linguagem e, como aponta Bergson, o eu-livre raramente

aparece, já que o eu da linguagem é o que mais é exigido pelo meio social. Daí a

dificuldade em realizar e caracterizar atos genuinamente livres. Entretanto, a função social

da linguagem não elimina a construção necessária do eu para a manutenção da vida.

Outro aspecto que se deve apontar na ontologia do mental bergsoniana é que, ao

fundar o eu na duração e distingui-la de sua expressão espacializada, Bergson apresenta

uma solução que consegue descrever a situação de suspensão da consciência na

heterogeneidade ante o mundo exterior sem recurso ao irracionalismo, como, por exemplo,

entendendo essa suspensão como angústia tal como encontramos no pensamento

heideggeriano. É de se ressaltar que o bergsonismo, consistindo numa forte crítica ao

behaviorismo, não se excede a ponto de fazer a consciência romper rumo ao absurdo ou ao

irracional, como no existencialismo. A intuição é o fundamento da razão, não sua

antagonista.

III

Ao tentarmos reconstruir o que teria sido uma ciência cognitiva bergsoniana não

poderíamos deixar de começar pela crítica do modelo computacional da mente ou da

chamada inteligência artificial Simbólica (IA-simbólica). A mente entendida como máquina

sintática que manipula representações encontra apoio na tradição analítica do linguistic turn

onde o mental e a linguagem se equivalem. Neste sentido, não foi por acaso que a ciência

cognitiva, quando dominada pelo paradigma simbólico, estabeleceu uma aliança com a

89

filosofia analítica, atribuindo a esta última uma espécie de paternidade filosófica putativa –

uma paternidade que serviria para fundamenta-la como empreendimento científico.

A IA simbólica é o melhor exemplo de espacialização do tempo ou de

homogeneização da duração através da constituição de uma linguagem formal que

substituiria processos mentais contínuos por estados mentais discretizados, que podem

então ser apresentados numa seqüência do tipo partes extra partes. A digitalização da

mente é o pressuposto da representação simbólica do mental ou do representacionalismo

que sustenta, por sua vez, o modelo computacional da mente defendido pelos partidários da

I.A. – o modelo que, na década de 70 levou a supor que poderíamos replicar a mente

através de uma combinação mágica de símbolos obtida por algum tipo de programa

computacional.

Na ciência cognitiva da década de 70 predominou uma concepção do

funcionamento mental onde este era definido como um conjunto serial de computações

efetuadas sobre representações simbólicas. A idéia de representação mental identificada

com símbolo não estava distante da noção de idéia cartesiana, definida por imagem

intelectual ou da semiótica lockeana que concebia as “idéias” como signos. Mas não foi

apenas a idéia da representação mental identificada com símbolos (ou “imagens

intelectuais”) que foi herdada pela IA dos anos 70. Ela herdou também – talvez sem

perceber ou a contragosto – a pressuposição do ghost in the machine, a mesma

pressuposição que fazia com que Descartes reconhecesse as limitações dos autômatos,

limitações principiais que os impediriam de vir a ter uma vida mental semelhante a nossa

por mais que a tecnologia pudesse avançar.

O problema do ghost in the machine reaparece nas criticas a IA esboçadas no início

dos anos 80, sob a forma do argumento intencional ou o argumento do quarto do chinês

desenvolvido por J. Searle (1980). O problema da intencionalidade ou do significado como

algo indissociável de uma consciência (seja esta resultado de um fantasma oculto ou da

atividade biológica dos organismos como queria Searle) não constitui uma efetiva crítica da

IA no sentido forte: ele é menos uma ruptura do que a constatação natural dos limites da

computação simbólica; um desdobramento natural da tradição cartesiana herdada pela IA

dos anos 70.

90

A alternativa ao ghost in the machine seria buscar o significado na própria espessura

da linguagem – ou buscá-lo na imitação do comportamento lingüístico pura e

simplesmente. Esta última opção seria justificável por concepções behavioristas – como,

por exemplo, o behaviorismo de Sellars ou o “behaviorismo brando” de Ryle. Uma

justificação que, entretanto, sempre trouxe uma sensação de estranheza ou de decepção. A

mesma estranheza que sentimos ao compararmos o “Deep Blue” com um enxadrista

humano e reconhecer que, apesar desta máquina poder jogar xadrez melhor do que um

campeão, nunca poderíamos sequer aquilatar o que é ser como o Deep Blue, isto é, não

conseguirmos sequer imaginar o que é privar-se da perspectiva de um eu-semântico.

A espacialização do tempo está também na raiz dos paradoxos e das limitações

internas dos formalismos que serviram de máquina de guerra para críticos contundentes da

IA, como, por exemplo, R. Penrose (1994). Estas críticas recapitulam aquilo que os

próprios fundadores da ciência da computação já tinham demonstrado: que o limite da

computabilidade está na possibilidade de algoritmização e que há problemas e situações

que não podem ser tratadas algoritmicamente, na medida em que não podem ser

homogeneizadas por estados definidos. Algoritmização significa representação

discretizada, que permitiria uma passagem do contínuo e não-enumerável para o discreto e

enumerável. Toda representação, para ser computável, deverá ser algorítmica, e todo

algoritmo implicará, de algum modo, discretização de passos e instantes.

Os limites da algoritmização – reconhecidos por Gödel, Turing e retomados por

Penrose - são os limites da representação discretizada que confinam a razão nos paradoxos

do enumerável e impedem o salto para uma intensidade qualitativa, que seria dado pela

“intuição matemática”. O mesmo ocorre com a medida do tempo, o tempo mecânico tão

criticado por Bergson, que precisa ser reduzido a infinitésimos para que se possa conceber

matematicamente a velocidade instantânea mas “então este tempo do instante, este intervalo

instantâneo de tempo, não é mais um número, mas fruto de uma intuição ou noção interna”.

Já no Essai sur les données immédiates de la conscience Bergson assinalava que

“ Será inútil aumentar o número das simultaneidades….

Os paradoxos que resultam das tentativas de enumerar o não-enumerável se

assemelham àqueles de Zenão, que queria dividir o movimento e o tempo em instantes.

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Ora, se não é na IA simbólica que podemos encontrar o projeto de uma ciência

cognitiva bergsoniana, onde poderemos encontrá-la? A resposta está na ciência cognitiva

dos anos 90, que passa a incorporar a profunda crítica à noção de representação

empreendida pela filosofia contemporânea. Os anos 90 presenciam o abandono do

representacionalismo e do modelo computacional da mente e sua substituição progressiva

por uma nova concepção de cognição que não privilegia mais seu aspecto simbólico. A

cognição passa a ser concebida como fenômeno biológico, resultante da ação de sujeitos

encarnados sobre o mundo que os cerca. (Varela, F. et alia 1995). A estratégia

metodológica da ciência cognitiva se inverte: em vez de partir dos símbolos para depois

buscar sua base na ação e na percepção, investiga-se como estas últimas podem produzir a

atividade simbólica.

Nesta concepção, significado, consciência e inteligência estão ligados a vantagens

evolutivas: a cognição é uma aquisição pragmática que deve atender nossas necessidades

para viver e agir no meio ambiente. Ataques a uma visão abstrata e intelectualista da

natureza da inteligência encontramos em várias passagens da Évolution Créatrice (1907),

sobretudo no seu primeiro capítulo.6

Nestas passagens se esboçam as concepções bergsonianas de inteligência e

cognição, concebidas a partir de sua concretude originária que as liga inextricavelmente à

ação. Ação que se manifesta, inicialmente, como movimento muscular e como

autolocomoção que compõem o solo primitivo do “eu-semântico”. Neste sentido, ação e

percepção encontram-se originariamente ligadas e dependentes entre si; a última

constituindo um modo privilegiado para o ser vivo selecionar informação relevante acerca

de seu meio ambiente. Nosso aparelho cognitivo, desde as formas mais básicas de

percepção até as operações mais complexas e abstratas da inteligência remete-nos a ações

mesmo que esta – como ocorre no caso da linguagem – ocorram apenas na qualidade de

“ações virtuais” de uma matriz de possibilidades. (Moore, 1996, p.51).

Esta concepção de inteligência e de cognição aproxima Bergson de movimentos

recentes na ciência cognitiva, como é o caso, por exemplo, da robótica de R. Brooks

(Nouvelle AI). Brooks privilegia como elementos fundamentais para a simulação da

6 Ver, por exemplo, L´Evolution Créatrice p. 528 e seguintes.

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cognição e da inteligência a construção de robôs móveis (agentes autônomos ou Creatures)

situados ou imersos diretamente no meio ambiente através de uma corporeidade que os

permite experienciar o mundo ao qual eles reagem. Este novo projeto científico para a

ciência cognitiva implica em privilegiar a corporeidade e a autolocomoção em detrimento

dos símbolos e representações. Corporeidade e autolocomoção cuja importância para o

conhecimento do mundo já fora assinalada por Bergson nas páginas iniciais de Matière et

Mémoire (1896).

Brooks é um crítico feroz do representacionalismo que, segundo ele, constitui um

grande equívoco cuja persistência não mais se justifica. Não menos severas são as críticas

de filósofos da mente contemporâneos que apostam na autolocomoção como ponto de

partida para a explicação da natureza da cognição e da consciência. S-Johnstone (1999),

apenas para citar mais um, critica concepções desencarnadas (disembodied) da consciência

e da cognição que impediriam que se retraçasse uma história evolucionária de sua

formação.

O reconhecimento do papel da corporeidade e da autolocomoção para a explicação

da percepção e da inteligência e a cognição tem levado a uma profunda reorientação dos

pressupostos sobre os quais se baseia o programa de pesquisas da ciência cognitiva dos

anos 90. A crítica da noção tradicional de representação, que acompanha o declínio do

modelo computacional da mente tem forçado a ciência cognitiva a buscar novas parcerias

filosóficas afastando-a, progressivamente, da filosofia analítica. Ultrapassar a concepção de

mente como máquina sintática significa resgatar a inserção da inteligência no mundo e,

com ela, a espessura intencional da cognição e da linguagem. Se parte principal da agenda

da ciência cognitiva dos últimos anos inspira-se na fenomenologia e busca “reunificar

cérebro, corpo e mundo” investigando o solo pré-representacional que liga a mente com o

mundo, é preciso não esquecer que esse solo primitivo é, antes de qualquer coisa, o

domínio do pré-proposicional, do eu-semântico anterior a discretização operada pela

linguagem.

Bibliografia e Referências

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Bergson, H. (1889/1988) Ensaio sobre os dados imediatos da consciência. Lisboa: Edições

70.

Bergson, H.( 1919/1946 ) L'Energie spirituelle. Genève: Skira.

Bergson, H. ( 1896/1990) Matéria e Memória . São Paulo: Martins Fontes.

Bergson, H. (1907/1970) Levolution Créatrice Paris: Presses Universitaires de France.

Brooks, R. (1991) “Intelligence without Representation” Artificial Intelligence: 47: 139-

159

Dennett, D. (1991) – Consciousness Explained Boston:Little, Brown.

Gomes, P. de T. (2001) – Tempo e Consciência Londrina: Editora da FUEL.

Moore, F.C. T. (1996) – Bergson: thinking backwards Cambridge, MA: Cambridge

University Press.

Penrose, R. (1994) The Emperor´s New Mind Oxford: Oxford University Press.

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Searle, J.(1994) The Rediscovery of the Mind. Cambridge, Mass., MIT Press.

Sellars, W. (1963/1991) – “Empiricism and the Philosophy of Mind” in Science Perception

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Sheets-Johnstone, M. (1999) – The Primacy of Movement. Amsterdam: John Benjamins.

Teixeira, J. de F. (1996) – “A Ciência Cognitiva para além da representação”. São Paulo:

Coleção Documentos, Instituto de :Estudos Avançados da USP.

Teixeira, J. de F. (2000) – Mente, Cérebro e Cognição. Petrópolis: Vozes.

Varela, F. et alia (1995) – The Embodied Mind Cambridge, MA: The MIT Press.

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