IA pela ótica filosófica

Uma introdução à inteligência artificial pelo enfoque da filosofia da mente[i]

Sobre a história, peguemos algumas datas: em 1956, a conferência de Dartmouth decreta o nascimento oficial da IA; em 1980 tem-se o auge dos sistemas especialistas que, em 1990 dão lugar a sistemas que aprendem com os dados e não são baseados em regras, como Deep Blue, campeão de xadrez. Por fim, em 2010, há a consolidação da IA baseada em Big Data, poder computacional e algoritmos aprimorados pela Deep Learning, até chegar na atual IA Generativa.

Caracterizando a IA, a partir de Russell e Norvig, ela teria como objetivos imitar o desempenho humano e buscar a racionalidade ideal, tendo por foco construir sistemas que agem e raciocinam. Então, há sistemas que agem como humanos, como o Teste de Turing, sistemas que pensam como humanos (série Westworld[ii]), sistemas que agem racionalmente, por exemplo, recomendando filmes e, por fim, aqueles que pensam racionalmente, no caso de diagnósticos de doenças.

Fundamentalmente, para eles, a IA se debruça sobre agentes inteligentes que percebem [por sensores] e agem [por atuadores]. Eles podem ser de reflexo simples, sem memória e com regras tipo “se, então”, como um robô aspirador de pó (sensores mapeiam o ambiente e atuadores agem em resposta). Um pouco mais elevados, agentes reflexos podem ter um modelo interno, como um carro autônomo, que usa o modelo para tomar decisões. Há agentes de aprendizagem que moldam o seu comportamento de acordo com a experiência, como, por exemplo, um sistema de recomendação de vídeos. Por fim, agentes comunicativos podem utilizar linguagem natural para conversar, como a Alexa[iii].

Também se pode abordar a IA levando em conta a lógica, isto é, sistemas especialistas que usam regras bem definidas para extraírem inferências lógicas, como um diagnóstico médico, mas que não lidam bem com ambiguidade ou variabilidade. Já uma IA não logística foca em aprender com os dados para tomar decisões, como é o caso das redes neurais, inspiradas no cérebro humano, utilizadas nas mais diversas áreas, como para realizar reconhecimento facial. Em seu resumo, Vitor também se refere ao uso de probabilidade ao invés de regras fixas, indicando tendências com bases nas informações atuais.

Encerrando a introdução, ele elenca algumas linhas de pesquisa, como as já conhecidas IA forte[iv], que atribui estados mentais às máquinas, como experiência subjetiva e consciência e a IA fraca, flexibilizando os sistemas para que ajam como se fossem inteligentes, se comportando de modo indistinguível ao nosso.

Vitor também elenca alguns autores[v], entre eles, Searle, trazendo o argumento do quarto chinês, onde o interlocutor não sabe chinês, apenas usa um manual e manipula símbolos, sem os compreender. A crítica fenomenológica de Dreyfus, pontuando que a inteligência humana não se baseia em manipular símbolos, mas na experiência corporal e imersão no mundo. Nicolelis entende que a IA não é nem inteligente e nem artificial, questionando a analogia entre mente e máquina, contrapondo inteligência orgânica e supostos sistemas inteligentes. Para ele, a mente opera de modo analógico[vi]. E a IA também não é artificial por depender muito dos humanos que a criam e mantém.

Dois autores que Vitor traz que pouco exploramos. Crawford, que enfatiza que a IA se ancora no mundo físico e relações sociais, depende do meio ambiente e trabalho humano mal remunerado. Para ela, a IA só identifica padrões, mas não entende o mundo e pode ser vista como um sistema de poder com impactos éticos e políticos. Em linha semelhante, Harari alerta para o risco da IA dizendo que ela não precisa ter consciência para ameaçar a humanidade. A IA pode explorar nossas fraquezas e altera a base simbólica da cultura. Somos mediados pela linguagem e é por ela que a IA pode criar uma realidade paralela, colocando a democracia em risco, dada a sua capacidade de se aprimorar.

São pontos interessantes para voltarmos ao tema, algumas coisas já vimos, outras são novidades que podemos explorar e aprofundar.

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[i] Resumo das aulas introdutórias de Vitor Lima (https://www.youtube.com/watch?v=zHjo3whbSgs), que toma como referências SEP (https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence/); Kate Crawford: Atlas of Al; Dreyfus: What computers can't do e What computers still can't do; Harari com Nexus; Nicolelis e O verdadeiro criador de tudo. Depois Norvig e Russell: AIMA e Searle: Behavioral and Brain Sciences.

[ii] Westworld é um parque de diversões futurista que permite a seus visitantes viverem suas fantasias utilizando uma consciência artificial. Independentemente de quão ilícita a fantasia possa ser, não há consequências para os visitantes do parque. (resumo Google Search)

[iii] Falamos um pouco de PLN https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2022/01/introducao-ao-processamento-de.html, mas não seguimos adiante.

[iv] Falamos aqui https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2024/07/maquinas-que-pensam.html.

[v] Os 3 primeiros já tratamos em algumas oportunidades aqui no nosso espaço.

[vi] Cérebro não binário: https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2020/12/informacao-godeliana-anti-ia.html. 

Informação gödeliana anti-IA

Nicolelis já anuncia a força do conceito no capítulo 1: “introduzo uma noção fundamental para a minha tese central: uma nova definição operacional para o conceito de informação, que chamei de informação gödeliana, podendo ser manipulada por tecidos orgânicos e cérebros animais como o nosso[i]”.

Pois bem, no capítulo 3 a informação gödeliana entra em cena para interagir com o bit de Shannon. Por um lado, a informação medida em bits é a informação digital, por outro lado nosso cérebro e nosso organismo armazenam informação não quantificável (um punhado). E são justamente essas noções que me despertam velhos fantasmas[ii]:

1.      Como processamos e armazenamos as informações do mundo?

2.      Em que momento ocorre nosso processo decisório?

3.      Há decisões conscientes?

4.      Haveria espaço para o livre-arbítrio em alguma situação?

5.      Haveria espaço para um epifenomenalismo?

O grau com que venho me tornando descrente já me faz praticamente abandonar a última questão e talvez me torne um materialista radical[iii]. E, pelo que aparenta até agora, a argumentação de Nicolelis procede nesse sentido, é evidente, já que o criador de tudo é o cérebro orgânico [e suas ficções?][iv].

Se voltarmos para as questões iniciais vemos que elas dão conta de um assunto inter-relacionado e que tentei tratar en passant em um trabalho acadêmico. Convém esquematizar o raciocínio pobre.

Imaginando que a figura acima ilustra um esquema epifenomenalista, ou seja, a mente seria espirrada do cérebro como uma sobra ou uma fumaça de um processo de combustão. O organismo, por sua vez e pelos sentidos, absorve o que está por aí, seja no mundo ou nas entrelinhas, nas nuances[v]. O trabalho acadêmico era sobre educação e, qual foi o ponto: problematizar o torpedeamento informativo, a guerra de narrativas que, proveniente do mundo, influenciaria corpo, cérebro e mente (etc.). Isso seria possível em esquema onde não há uma decisão consciente, voluntária tão clara, tão óbvia. O trabalho foi um fiasco.

Entretanto, a informação gödeliana que Nicolelis conceitua, também advoga contrariamente ao nosso argumento, pois ela ainda salvaguardaria a livre decisão, inclusive recorrendo-se aos experimentos de Libet! [vi] Mas então voltemos ao terceiro capítulo e vamos fazer um recorte da argumentação do pensador catedrático.

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De acordo com Nicolelis, viver consiste em dissipar energia para embutir informação no organismo. Ou seja, há uma base termodinâmica na argumentação que ele traz de Prigogine[vii]. Nicolelis observa que árvores estocam informação climática em seus anéis enquanto crescem. Assim como em nosso processo de aprendizado há um armazenamento de memórias no tecido nervoso – essa é a plasticidade do cérebro, sua capacidade de mudar de configuração física.

Então, a termodinâmica da vida é dissipar energia para produzir conhecimento. “O que é a vida?”, perguntaria Abu[viii]. A vida é liberar calor (respirar). Há queima de alimentos pelo oxigênio[ix]. É um processo de entropia que gera informação. E aí Nicolelis vai ao pai do bit, Shannon, bit: unidade de mensuração (S-info). E aqui o interessante é que informação é a medida incerteza, informação é surpresa. Ou seja, a mesmice não traz informação. Mas o bit é a medida é o computador digital. É Turing.

Por outro lado, Gödel conceitua a informação contínua e analógica (G-info) e que não pode ser copiada por um algoritmo. E Nicolelis mostra sua face anti-IA. A abstração mental é a conversão computador-cérebro (“S-info”-“G-info”). Entretanto, o computador não da conta do ambíguo, como o cérebro. É uma relação sintático-semântica. E ocorre que, nessa perspectiva, a possível experiência da decisão inconsciente de Libet torna-se uma decisão da G-info acumulada que é armazenada pela queima de energia que traz o acúmulo orgânico.

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[i] Nicolelis, Miguel. O verdadeiro criador de tudo: Como o cérebro humano esculpiu o universo como nós o conhecemos. São Paulo: Planeta, 2020. Pg. 18.

[ii] Não tão velhos assim...

[iii] Será?

[iv] Segundo Nicolelis, o cosmos é uma gigantesca massa de informação esperando observação.

[v] Pensemos que mesmo a fumaça dissipada pela combustão e que “não serve para nada” vai para algum lugar.

[vi] Ver: https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2018/03/nao-estamos-no-comando.html.

[vii] Nobel de química de 1977. Termodinâmica: parte da física que estuda as trocas ou transformações de energia.

[viii] Houve uma resposta anterior: https://www.reflexoesdofilosofo.blog.br/2014/08/serie-3-perguntas-eu-respondo.html.

[ix] Conforme http://www.usp.br/qambiental/combustao_energia.html, acesso em 3/12/2020: A respiração é um processo de combustão, de “queima de alimentos” que libera energia necessária para as atividades realizadas pelos organismos. É interessante notar que a reação inversa da respiração é a fotossíntese (...) onde são necessários gás carbônico, água e energia (vinda da luz solar) para liberar oxigênio e produzir material orgânico (celulose) utilizado no crescimento do vegetal.