Ruído no Canal

Entre informação, meio e verdade

O engenheiro da Bell Labs, Claude Elwood Shannon, definiu informação em termos probabilísticos, isto é, com uma preocupação com a quantidade de informação trafegada de ponta a ponta em seu clássico Uma Teoria Matemática da Comunicação (1948). Como trabalhava com telecomunicações, queria determinar em que condições um sistema de comunicação poderia transmitir sinais de forma confiável através de um canal, mesmo quando sujeito a ruídos.

Essa é uma parte da história da informação e a Shannon muito mérito se deu, embora, e em tempos de fake news, já nos demos conta de que o conteúdo importa. É justamente a partir dessa separação entre transmissão e significado que se torna particularmente interessante perguntar pelo que acontece quando introduzimos a dimensão semântica da informação. Aqui no blog, por exemplo, ela foi investigada por Carnap e vimos brevemente em um capítulo da nossa série EFEVMO-ME que procurou analisar o entendimento entre a sintaxe, semântica e pragmática. A preocupação de Carnap era menos com o meio e mais com a análise das condições formais e semânticas da linguagem, algo que podemos chamar de uma espécie de engenharia linguística (o conceito de explication).

Nota conceitual — Explication: Conceito de Rudolf Carnap abordado no blog, a explication é o processo de engenharia linguística que consiste em substituir um termo vago e impreciso da linguagem comum por um conceito novo, exato e formalmente construído.

Ocorre que o contexto de Carnap era um pouco outro, ressaltemos, já que ele desenvolveu uma abordagem semântica que, embora relacionada à tradição iniciada por Tarski, introduzia outras distinções. Tarski trata formalmente das relações entre linguagem, referência e verdade, e analisa a relação entre expressões, objetos e condições de verdade. Nesse paradigma, podemos aproximar Tarski da perspectiva referencialista que temos tratado no nosso site. Já a semântica de Carnap tinha como propósito ampliar a análise semântica ao distinguir extensão e intensão e ao considerar diferentes descrições de estados possíveis. Ele vai no sentido de considerar diferentes estados possíveis e distinguir aquilo que uma expressão designa daquilo que ela significa. Assim, dizer “a grama é verde” é verdade aqui no nosso mundo, mas pode não ser verdade em algum mundo em que haja possibilidade de uma grama ser azul.

Nota conceitual — Extensão, Intensão e Sintaxe em Carnap:

Conforme nosso blog, para Carnap, a extensão de uma expressão é o próprio objeto ou classe de coisas a que ela se refere no mundo, enquanto a intensão é o conceito ou significado que determina essa referência. Já as descrições de estado, no seu sistema semântico e de lógica indutiva, são especificações formais que “descrevem estados ou mundos possíveis do universo” dentro de um sistema linguístico. Elas estabelecem uma atribuição completa de valores de verdade para as sentenças do sistema, definindo exaustivamente o que é verdadeiro em cada cenário possível. A partir das descrições de estado, Carnap define o conceito de amplitude de uma sentença, que é o conjunto de todas as descrições de estado nas quais essa sentença específica é verdadeira.

Antes de sua fase semântica, quando se debruça sobre significado das palavras, Carnap se ateve à sintaxe. No início, ele acreditava que todo o conhecimento sobre o mundo poderia se dar por meio de nossas experiências sensoriais, pelos sentidos. Mais tarde, ele investiga a sintaxe lógica se distanciando dos sentidos e avaliando as regras formais da linguagem, defendendo ser possível criar e escolher regras linguísticas mais convenientes para a ciência antes mesmo de se investigar os conceitos formais de verdade e referência.

Dito isto, podemos ver que quando começamos a olhar para a semântica a verdade aparece e a coisa se complica um pouco. Outro nobre pensador que se ateve à informação semântica foi (é) Luciano Floridi, autor que ainda não discorremos no blog, que trabalha com uma noção de informação semântica como dados bem formados, significativos e verdadeiros. Aí, então, a novela vai longe. O próprio Shannon tratou de resumir o problema quando disse algo como “os aspectos semânticos da comunicação são irrelevantes para o problema de engenharia”.

Ora, é justamente isso que a série EFEVMO-ME procura investigar. Ela se pergunta, resumidamente, se é possível haver entendimento, no mais baixo dos níveis. Ela busca por uma resposta filosófica. E é aí que voltamos a Shannon porque, antes de tudo, há o meio. Imagine uma reunião com colegas de trabalho em que você, sozinho, argumenta dentro de um determinado ponto de vista, mas o outro grupo defende um ponto divergente. Não cabe agora explicar psicologicamente por que os grupos sustentam posições diferentes, mas nos perguntamos: o que temos, nessa situação? Se tomarmos emprestada a linguagem de Shannon, poderíamos chamar essa situação de ruído no canal, saindo do domínio estritamente técnico da teoria da informação. Continuamos a questionar: se a transmissão pode ser tecnicamente perfeita, o que acontece com o conteúdo? É justamente aí que a questão do entendimento reaparece.

Shannon nos permite imaginar uma comunicação tecnicamente perfeita que não garante entendimento. O emissor pode tentar, de várias maneiras, transmitir uma informação. Ela pode chegar perfeitamente aos receptores e, ainda assim, não produzir entendimento. Do ponto de vista do EFEVMO-ME, investigamos filosoficamente as condições do entendimento, e não suas explicações psicológicas.

Sobre o engenheiro Shannon, falaremos em breve nesse espaço, falaremos de sua investigação probabilística da informação. Mas ressaltamos, por fim, que a palavra probabilidade pode ter significados que geram confusão, algo que o filósofo Carnap observou ao mostrar que ela pode ter dois sentidos bem diferentes. Podemos falar de uma probabilidade estatística que é empírica e se baseia na frequência com que os fatos acontecem no mundo real, como, por exemplo, a chance de dar “cara” no lançamento de uma moeda. Por outro lado, a probabilidade lógica tem característica epistêmica, já que mede o quanto uma evidência ou um dado suporta uma hipótese científica. Desse modo, Carnap criou uma lógica indutiva matemática que mede o grau de confiança que podemos ter em teorias científicas, na medida em que acumulamos novas informações, dado o caráter não dedutivo da confirmação de hipóteses científicas e a impossibilidade de, em geral, estabelecer definitivamente leis universais apenas pela acumulação de observações.