Francisco Varela

Abordagens à ciência e tecnologia da cognição

Abordagens à ciência e tecnologia da cognição

Francisco J. Varela

CREA (Centre de Recherche Epistemologie et Autonomie), École Polytechnique, Paris

CIÊNCIA E CULTURA 40 (5) 460-470(1988)

 

Abstract. Approaches to the science and technology of cognition. The science and technology of cognition is a hybrid of several disciplines including: neuroscience, linguistics, cognitive psychology, epistemology and artificial inteligence. The purpose of this paper is to outline the current state of affairs in this hybrid field of interests. This we do according to four different conceptions of cognition which have arised in roughly successive moments of time over the last 40 years, starting with the foundational years of cybernetics, passing through the cognitivist and the (neo)connectionist perspectives, to reach the perspective we prefer and call enactive.

 

Resumo. A ciência e tecnologia da cognição é um híbrido de várias disciplinas, incluindo: neurobiologia, linguística, psicologia cognitiva, epistemologia e inteligência artificial. O objetivo deste trabalho é delinear a situação atual deste campo de interesses. Isto é feito através de descrições de quatro diferentes concepções do que venha a ser a cognição, que se sucederam nos últimos 40 anos, começando com o trabalho dos fundadores da cibernética, passando pelas perspectivas cognitivista e (neo)conexionista, para atingir a perspectiva que preferimos e que denominamos configurativa (ou enactive)

 

Introdução

O que denominarei ciência e tecnologia da cognição (CTC) é um híbrido de várias disciplinas, cada qual com seu próprio sabor e comprometimentos, em forte ressonância com as demais (Figura 1)(1). A CTC tem um pouco mais de 40 anos de idade. Não se estabeleceu ainda como uma ciência madura, nem se projetou em uma direção definida, com um grande numero de pesquisadores constituindo uma comunidade, como é o caso, digamos, da física atômica ou da biologia molecular. Assim, o futuro da CTC está Ionge de ser claro; seu progresso está baseado em algumas apostas conceituais bastante temerárias – algo assim como colocar um homem na Lua … sem saber ao certo onde a Lua está.

O objetivo deste texto e esboçar o estado atual de problemas de CTC. Farei isto apoiado em quatro pontos que são conceitualmente bem diferentes e que emergiram em etapas sucessivas do desenvolvimento da CTC nos últimos 40 anos. Estes quatro estágios são os seguintes:

1º estágio: os anos de fundação (1943-1953), que não abordaremos (2);

2º estágio: o paradigma cognitivista;

3º estágio: a alternativa à manipulação simbólica;

4º estágio: a alternativa às representações.

 

Através destas etapas examinarei as bases de um paradigma já claramente definido (1º e 2º estágios) e o fato de que este paradigma está dando Iugar a perspectivas novas, emergentes (3º estágio) com potencial para causar profundas modificações na CTC.

 

2º estágio: A hipótese cognitivista

Os cognitivistas

Assim como 1943 foi claramente o ano do nascimento da fase cibernética (2), 1956 foi o ano em que nasceu o 2º estágio da CTC. Neste ano, em duas reuniões cientificas, em Cambridge e em Dartmouth, vozes novas, como as de Herbert Simon, Noam Chomsky, Marvin Minsky e também John McCarthy, expuseram as ideias que se tornariam os fios condutores da CTC moderna (3) A intuição central é de que a inteligência (incluindo a inteligência humana) é tão semelhante a um computador em seus aspectos essenciais, que a cognição pode ser definida como a computação de representações simbólicas. Claramente, esta orientação não surgiria sem os alicerces lançados no 1º estagio, mas a ideia original, antes tentativa, era agora alçada ao status de uma hipótese plena, com uma forte tendência a se isolar de suas raízes interdisciplinares, mais amplas e indefinidas, implantadas nas ciências sociais e biológicas. Cognitivismo é um rótulo adequado para esta orientação ampla mas bem delineada, que motivou muitos desenvolvimentos científicos e tecnológicos desde 1956, em áreas da psicologia cognitiva, da linguística, em uma grande parte das neurociências e, é claro, na inteligência artificial.

 

Um esboço da doutrina

0 programa de pesquisa cognitivista pode ser sumarizado como respostas as seguintes perguntas:

Questão 1: Que e cognição?

Resposta: é o processamento de informações; a manipulação de símbolos com base em regras.

 

Questão 2: Como funciona a cognição?

Resposta: Através de qualquer artefato que possa dar suporte e manipular elementos físicos separáveis: símbolos. O sistema interage somente com a forma dos símbolos (seus atributos físicos) e não com seu significado.

 

 

Questão 3: Como saber se o sistema cognitivo funciona adequadamente?

Resposta: Quando os símbolos representam adequadamente algum aspecto do mundo real, e o processamento de informações conduz a solução efetiva do problema apresentado ao sistema.

 

varela-tecnologia-fig-1 Figura 1: Principais disciplinas que contribuem para a CTC

 

Este programa de pesquisa não apenas se estabeleceu de forma plena, como também frequentemente é identificado como sendo a própria expressão da CTC. No entanto, poucos dos participantes ativos deste paradigma, para não falar do público em geral, são conscientes quer de suas origens, quer dos desafios que o programa enfrenta, ou da existência de alternativas. “O cérebro processa informações do mundo exterior” é hoje uma frase trivial entendida por todos. Dizer que esta frase é, na melhor das hipóteses, enganadora, parece estranho, e a conversarão que será imediatamente rotulada de “filosófica”. Isto representa uma cegueira do senso comum contemporâneo introduzida em nossa cultura pelo paradigma cognitivista, e seu maior perigo consiste na incapacidade de adotarmos uma visão mais ampla para o futuro da CTC.

 

            Ciência da cognição (4)

Em nenhum outro Iugar as manifestações do cognitivismo são tão visíveis quanto no estudo da inteligência artificial (IA), que é literalmente a corporificação da hipótese cognitivista. Seu alvo complementar é o estudo dos sistemas cognitivos naturais, especialmente o humano. Aqui também representações caracterizáveis em termos de computações são tomadas como se fossem os eventos ocorrendo em um sistema formal e a atividade da mente seria o que confere a estas representações suas nuances de atitude: crenças, desejos, planos e assim por diante. Neste aspecto, portanto, diferentemente da IA propriamente dita, existe um interesse em saber o que os sistemas cognitivos naturais realmente são e se possível admitir que suas representações são sobre algo para o sistema, do ponto de vista do sistema – isto é elas são ditas intencionais.

Por exemplo: pessoas expostas a figuras geométricas que são solicitadas a girá-las mentalmente alegam com frequência que a dificuldade da tarefa é proporcional ao número de graus de liberdade da rotação. Tudo se passa como se tivéssemos um “espaço mental” no qual as figuras são giradas como em uma tela de televisão (5). Estes experimentos geraram subsequentemente uma teoria explícita postulando regras neste “espaço mental” semelhantes àquelas usadas em telas de computadores que operam sobre dados arquivados. Estes pesquisadores propuseram a existência de interações entre operação “de linguagem” (language-like) e “de imagem” (image-like), e que estas interações gerariam nosso “olhar interno” (6). Esta interpretação gerou muitas respostas, tanto a favor como contra (7), e interpretações alternativas foram oferecidas para todos os níveis da hipótese proposta. A despeito disto, o estudo da formação de imagens (imagery) é um exemplo perfeito da abordagem cognitivista aos fenômenos mentais.

 

Processamento de informações no cérebro

Outro efeito igualmente importante do cognitivismo foi a moldagem de nossa visão atual sobre o cérebro. Através dos anos, quase toda a neurobiologia (e sua enorme massa de evidências empíricas) foi permeada pela perspectiva do processamento de informações. Na maioria dos casos, as origens e pressuposições desta perspectiva não são sequer questionadas (8).

Um exemplo notável são as duas décadas de estudo sobre o córtex visual, uma área do cérebro onde se pode facilmente detectar respostas elétricas de neurônios quando é apresentada uma imagem visual ao animal. Cedo se relatou que era possível classificar neurônios corticais como “detectores de aspectos” (feature detectors), respondendo apenas a certos atributos do objeto apresentado, tais como: sua orientação, contraste, velocidade, cor e assim por diante. De acordo com a hipótese cognitivista, estes resultados conferem substrato biológico a noção de que o cérebro coleta informações visuais na retina através dos “detectores de aspectos” específicos no córtex, e que a informação é então passada a outras éreas do cérebro para processamento (categorização conceitual, memória associativa e, eventualmente, ação).

            Um breve esboço da discordância

A CTC, enquanto cognitivismo, é um programa bem definido de pesquisas, conduzido em instituições científicas de prestígio, contando com múltiplos periódicos especializados, tecnologia aplicada e muitos interesses do comércio internacional. Regra geral, as pessoas que trabalham em inteligência artificial (e na teoria da informação) subscrevem – conscientemente ou não – o credo cognitivista. Afinal, se a rotina diária de um pesquisador consiste em escrever códigos em Lisp (uma “linguagem” de computação como a Basic ou a Fortram), ou em identificar neurônios envolvidos em tarefas específicas, como poderia ser de outra maneira? Quero chamar a atenção aqui para a profundidade deste comprometimento social de uma grande parcela da comunidade científica em CTC. Minha orientação é examinar os fundamentos da CTC cognitivista, de forma a tornar também evidentes as bases para argumentos discordantes. As formas essenciais de discordância com as visões estabelecidas da CTC atual são, essencialmente, duas: a) a critica de que computações simbólicas sejam as portadoras apropriadas das representações; e b) a crítica da adequação da noção de representação como o elemento essencial em CTC.

 

3º estagio: a alternativa da auto-organização

            Motivos para procurar alternativas

A motivação para dar uma segunda olhada[1] nos princípios da auto-organização se baseia em duas fraquezas do cognitivismo. Primeiro, a informação simbólica é baseada em um processamento sequencial, onde regras são aplicadas uma a uma. Este “engarrafamento de von Neumann” constitui uma limitação dramática quando a tarefa em questão requer um numero elevado de operações sequenciais – como na analise de imagens ou na previsão meteorológica. Muitos esforços de pesquisa para desenvolver algoritmos para o processamento paralelo de informações têm progredido muito lentamente porque toda a filosofia computacional é diametralmente oposta a esta ideia.

A segunda limitação importante é que o processamento simbólico é localizado: a perda ou enguiço de qualquer parte do sistema cognitivo envolve um colapso total do sistema. Uma operação distribuída, por sua vez, seria altamente desejável, pois conferiria ao sistema uma equipotencialidade relativa de diversas partes e uma imunidade relativa a mutilações.

Estes dois desapontamentos com o cognitivismo podem ser vistos como um único: as arquiteturas e os mecanismos que operam nos sistemas artificiais são muito diferentes dos biológicos. Na verdade, as operações visuais mais triviais, realizadas mesmo por minúsculos insetos, são realizadas mais rapidamente do que é possível quando elas são simuladas de maneira sequencial.   Similarmente, a resistência (resiliência) do cérebro à mutilação sem comprometer toda a sua competência é reconhecida há muito tempo pelos neurologistas.

 

O que é auto-organização?

Na abordagem da auto-organização, em vez de partirmos de símbolos, partiremos de componentes simples que se conectam densamente uns aos outros. Nesta abordagem, cada componente opera somente em seu ambiente local, mas, porque o sistema compõe uma rede (network), existe uma cooperação global que emerge espontaneamente quando o estado de todos os neurônios (elementos) participantes alcança um estado mutuamente satisfatório, sem a necessidade de uma unidade central de processamento (CPU) para guiar a operação inteira (9).

 

            Uma mudança de perspectiva em relação ao cérebro

Existem evidências que se acumulam indicando que a auto-organização está no fulcro das operações do cérebro. Isto não surpreende se olharmos os detalhes da anatomia do cérebro. Embora neurônios realmente mostrem respostas diferentes a aspectos específicos dos estímulos visuais, como mencionamos acima, isto é válido apenas para um animal anestesiado com um ambiente (externo e interno) artificialmente simplificado. Quanto mais estímulos sensoriais normais do ambiente são admitidos, quanto mais o animal é desperto e estudado em seu ambiente natural, mais a resposta depende de neurônios afastados dos “detectores de aspectos” – e as respostas estereotipadas previamente descritas se tornam altamente influenciadas pelo “contexto” da experiência. (10)

Os neurônios precisam ser estudados como membros de grandes coleções que estão continuamente fazendo surgir e desaparecer suas interações cooperativas.     Descrever o cérebro como um computador, com um fluxo dirigido de informações sequenciais transportado por neurônios individuais, é uma imagem muito inadequada.

 

            A estratégia conexionista

            O cérebro é mais uma vez a fonte de metáforas e ideias para outros campos da CTC, também nesta estratégia alternativa. Dito em poucas palavras: em vez de partir de descrições simbólicas abstratas, parte-se de todo um exército de componentes estúpidos que, se conectados adequadamente, podem ter propriedades globais interessantes. São estas atividades globais que personificam a atividade cognitiva. A abordagem inteira depende, portanto, da introdução das conexões adequadas e isto e usualmente conseguido através de regras graduais de mudança das conexões, partindo-se de um estado inicial bastante arbitrário. Embora existam muitas regras deste tipo, a mais explorada e a regra de Hebb, proposta em 1949, sugerindo que mudanças na conectividade do cérebro poderiam surgir através de graus de atividade coordenada de neurônios: se dois neurônios tendem a ser ativados juntos, a conectividade entre eles e reforçada; caso contrário ela diminui. Então, a conectividade do sistema se torna inseparável de sua história de transformações e fica relacionada ao tipo de tarefa definida para o sistema. Desde que os acontecimentos importantes se passam a nível das conexões, o nome (neo)conexionismo foi proposto para esta orientação de pesquisas.

Os modelos conexionistas fornecem, com uma graciosidade impressionante, modelos operacionais para varias propriedades cognitivas, tais como a capacidade para reconhecimentos nítidos, memória associativa e generalização de categorias.

Tomem-se, por exemplo, N neurônios simples tipo McCulloch-Pitts, com correlações entre eles e se atribua a eles uma regra tipo Hebb. Em seguida, apresente-se a este sistema uma sucessão de padrões em alguns de seus nódulos. Quando um destes padrões é representado no sistema, o sistema o reconhece, no sentido de que adota um estado global único coerente (um atrator). O reconhecimento é excelente desde que o número de padrões apresentados não seja maior que 0,15 N. Ainda mais, o sistema é capaz de realizar um reconhecimento correto mesmo se o padrão for apresentado apenas parcialmente, ou se o sistema for parcialmente mutilado (12).

O interesse explosivo manifestado nos últimos cinco anos (13) sobre este tipo de modelo é justificável de várias maneiras. Primeiro, a inteligência artificial cognitivista e as neurociências produziram poucos resultados convincentes do tipo mencionado acima. Segundo, estes modelos são diretamente comparáveis aos modelos biológicos, desde que ambos são intrinsicamente paralelos (cada neurônio funciona de acordo com seu contexto local, sem nenhum supervisor) e altamente distribuídos (o atrator global não é devido a um elemento localizado mas sim a contribuição de muitos elementos e é então resistente à perda de alguns elementos). Este aspecto, em particular, significa que é possível trabalhar com um grau de integração entre a inteligência artificial e as neurociências que até aqui era inimaginável. Finalmente, os modelos são suficientemente gerais, desde que expressos em termos matemáticos, para serem aplicados, com pequenas modificações, a problemas tão variados quanto a visão paralela ou o reconhecimento de vozes.

 

Um esboço da doutrina

            Esta orientação alternativa – conexionista, da auto-organizaço, associacionista, de redes dinâmicas – é jovem e diversificada. A maioria dos que se alistariam como seus adeptos defendem visões ainda discordantes entre si sobre o que e a CTC será no futuro. Tendo isto em vista, aqui estão as respostas alternativas as perguntas antes formuladas:

 

Questão 1: O que é cognição?

Resposta: A emergência de estados globais: atratores em um sistema auto-organizado.

 

Questão 2: Como funciona a cognição?

Resposta: Através de uµ artefato construído de um grande numero de elementos semelhantes a neurônios (neural-like) com regras locais para a operação individual e regras de mudança na conectividade.

 

Questão 3: Como saber se o sistema cognitivo funciona adequadamente?

Resposta: Quando os estados globais (atratores) podem vir a corresponder a uma capacidade cognitiva, levando a solução efetiva do problema apresentado ao sistema.

 

Saem de cena os símbolos

            Um dos aspectos mais interessantes desta alternativa e que o papel dos símbolos é muito reduzido, senão abolido. Isto envolve uma ruptura radical com uma admissão básica do cognitivismo: a estrutura física dos símbolos, sua forma, é para sempre separada do que eles representam, de seu significado. Esta separação, entre forma e significado, foi o impulso fundamental que criou a abordagem computacional, mas ela também implicava uma fraqueza (talvez fatal) quando nos dirigíamos aos fenômenos cognitivos em um nível mais profundo. Como é que os símbolos adquirem seu significado? De onde vem esta atividade extra a qual não está, por construção, no sistema cognitivo?

Em situações onde o universo de itens possíveis de serem representados é restrito e bem definido (tal como quando um computador é programado, ou quando uma experiência é conduzida com uma coleção pré-determinada de estímulos visuais), a atribuição de significados é clara. Cada item físico separado dentro do sistema cognitivo é posto em correspondência a um item externo (seu significado referencial), uma operação de mapeamento que o observador rapidamente estabelece. Removam-se estas restrições e a forma dos símbolos é tudo o que resta; o significado se torna um fantasma, como ocorreria se tivéssemos que contemplar os padrões de bits em um computador do qual perdemos o manual de operações.

Na abordagem conexionista o significado está ligado ao desempenho global (digamos, para o reconhecimento ou para a linguagem). Assim, o significado está relacionado ao estado global do sistema e não localizado em símbolos particulares.

A distinção forma/significado desaparece ao nível simbólico e reaparece numa roupagem diferente: é o observador que estabelece a correspondência entre o estado global do sistema e o mundo que supostamente o sistema é capaz de enfrentar.

Esta é, portanto, uma maneira radicalmente diferente de se obter (e estudar) representações. De que maneira esta abordagem alternativa se refere as capacidades cognitivas “mais altas”‘ tal como o pensamento ou a linguagem, é atualmente muito vago. Obviamente, para seus adeptos, isto representa apenas um terreno a ser conquistado; para seus críticos, um sintoma de suas limitações.

 

4º estágio: A alternativa configurativa (enactive)

            Bases adicionais de discordância

É tentador ver-se a CTC contemporânea como composta de duas facções opostas: um paradigma dominante, preferido pela academia e pelos grandes investimentos tecnológicos, e um grupo menor, mais jovem, de pesquisadores e de aventuras comerciais audaciosas, movendo-se em uma direção diferente. Mas, por duas boas razões, esta seria uma descrição adequada apenas a nível superficial.             Primeiro, porque a maioria dos pesquisadores dentro desta abordagem alternativa não consideram impossível alcançar uma síntese entre o cognitivismo e o conexionismo: estas poderiam ser abordagens complementares de cima para baixo (top-down) e de baixo para cima (bottom-up), respectivamente, ao mesmo problema. O status conceitual de tal síntese não é claro e, até o presente, não existem exemplos concretos da mesma. Uma aliança entre uma forma menos ortodoxa de cognitivismo, relaxado para admitir baixos níveis de processamento paralelo e distribuído fornecidos pela abordagem conexionista, é uma possibilidade, especialmente na inteligência artificial ligada à engenharia. Esta complementação certamente produziria resultados palpáveis, e pode muito bem se transformar na tendência dominante na CTC nos anos vindouros.

Uma segunda razão pela qual esta visão de CTC seria superficial é que tanto no cognitivismo quanto no conexionismo e, portanto, numa futura síntese entre os dois, algumas dimensões essenciais da cognição estariam ainda ausentes.

 

Redescobrindo o senso comum

            A insatisfação central que leva à alternativa que denominamos configurativa (enactive) é simplesmente a ausência total do senso comum na definição do que seja a cognição. Tanto no cognitivismo como no conexionismo atual, o critico para a cognição ainda permanece sendo uma representação bem sucedida do mundo exterior, um mundo pré-estabelecido, usualmente montado na forma de uma situação problemática. Nossas atividades cognitivas no dia-a-dia, porem, nos indicam que esta visão da cognição é muito incompleta.

A principal capacidade da atividade cognitiva dos sistemas vivos, dentro de amplos limites, é a configuração de problemas relevantes a serem resolvidos a cada momento da existência. Estes problemas não são pré-estabelecidos mas sim configurados, ensejados (enacted, brought forth) a partir de um cenário (background) e o que conta como relevante é o que o senso comum sanciona como tal, sempre de maneira contextual.

Esta é uma critica ao uso da noção de representações como núcleo da CTC, desde que somente se existisse um mundo pré-estabelecido poderia ele ser representado. Se o mundo em que vivemos é configurado (brought forth) em vez de pré-estabelecido, a noção de representação não pode desempenhar um papel central.     A profundidade das noções que estamos tocando neste ponto não deve ser subestimada, desde que nossa tradição ocidental, como um todo, tem favorecido (é claro, com variações) a compreensão do conhecimento como um espelho da realidade. Em vez disso, o que levantamos aqui é o fenômeno global da interpretação compreendido como a atividade de ensejamento ou configuração (enactment or bringing forth) a que estamos aludindo (14). Desde que estamos preocupados aqui com a importância dos atos de configuração, em vez de com representações, é conveniente

rotular esta abordagem alternativa à CTC de configurativa. (15)

Nos últimos anos, alguns pesquisadores da CTC criaram propostas concretas para levar estas criticas de natureza filosófica ao laboratório, em uma redefinição da inteligência artificial. Este é o movimento mais radical já ocorrido na CTC, uma ruptura que ultrapassa mesmo os temas discutidos durante o período formativo. Ao mesmo tempo, este movimento incorpora naturalmente muitas das ferramentas desenvolvidas em um contexto conexionista, como veremos a seguir.

 

O problema da solução de problemas

A admissão da CTC durante todo o tempo tem sido de que o mundo pode ser dividido em regiões de elementos e tarefas separadas as quais o sistema cognitivo se dirige, agindo dentro de um dado “espaço” de problemas: de visão, de linguagem, de movimento. Apesar de ser relativamente simples definir todos os estados possíveis no “espaço” do jogo de xadrez, por exemplo, é incomparavelmente mais difícil adotar uma abordagem semelhante na definição do ”espaço” de robôs móveis, que se movem no espaço de uma fábrica. É claro que aqui também é possível definir itens separados (tais como parafusos, rodas e janelas em uma linha de montagem de automóveis). Mas é claro também que, enquanto o mundo do jogo de xadrez termina muito nitidamente em algum ponto, o mundo do movimento entre objetos não tem fronteiras definidas. A configuração de nosso mundo de objetos requer o uso contínuo de nosso senso comum. (16)

Assim como o significado de uma palavra em uma linhagem natural, a categorização de nosso mundo natural não tem limites claramente definidos. Na verdade, e justo dizer-se que, nos anos 1970, depois de duas décadas de progressos muito lentos, tornou-se evidente para muitos pesquisadores em inteligência artificial que mesmo a ação cognitiva mais simples requer uma quantidade aparentemente infinita de conhecimento, um conhecimento que acreditamos já estar garantido – de fato, um conhecimento tão óbvio que parece invisível -, mas que, no entanto, precisa ser introduzido “às colherinhas” nos computadores. A esperança cognitivista dos anos 1960 de alcançar um artefato para a solução de problemas “em geral” teve de ser encolhida para domínios locais de conhecimento, com problemas bem delimitados a resolver, nos quais o programador pode projetar através da máquina muito do seu próprio conhecimento pré-estabelecido.

Similarmente, a estratégia conexionista depende da restrição do “espaço” dos atratores possíveis por meio de pressuposições baseadas em propriedades conhecidas do mundo, as quais são incorporadas (aos modelos) como regras adicionais. (17)

Em ambos os casos a ambiguidade incontrolável do senso comum do background é deixada na periferia da indagação, com a esperança de que ela venha a ser eventualmente entendida.

Tais preocupações na CTC têm uma contrapartida filosófica bem desenvolvida. Os fenomenologistas europeus (continentais) produziram discussões detalhadas sobre o conhecimento como um problema de estar em um mundo que é inseparável de nossos corpos, nossa linguagem e história social.(18) 0 conhecimento é uma interpretação ininterrupta que não pode ser capturada em uma coleção de regras e pressuposições, desde que ele consiste de ações e história, de uma compreensão conseguida por imitação e por compartilhamento de um conhecimento pré-existente. Ainda mais, não podemos nos colocar do lado de fora do mundo em que nos encontramos para considerar como seu conteúdo corresponde às representações que fizemos do mesmo: estamos já e sempre, enquanto vivermos, imersos neste mundo. Propor regras como atividades mentais e símbolos como representações é deixar sempre de fora a própria articulação de onde nasce nossa atividade cognitiva. Isto só pode ocorrer em um contato muito limitado, onde quase tudo seja mantido constante (os filósofos falam de uma condição ceteris paribus). O contexto e o senso comum não são artefatos residuais que possam ser progressivamente eliminados pela descoberta de regras adicionais. Eles são de fato a própria essência da cognição criativa.

Se esta critica está correta, o progresso na compreensão dos mecanismos da cognição como ela funciona normalmente (e não exclusivamente em ambientes e situação altamente controlados) não ocorrerá a menos que partamos de premissas diferentes das que imaginam que existe um ”Iá fora” a ser representado.

 

Saem de cena as representações

O desafio real que esta abordagem coloca para a CTC é que ela traz à tona questões sobre as convicções mais profundas de nossa tradição científica: a ideia de que o mundo que experimentamos é independente do observador. Em vista disto, somos forçados a concluir que a cognição não pode ser compreendida adequadamente

sem o senso comum, e que este é nada menos que a história de nossos corpos e nossa história social. Então, a conclusão inevitável é de que conhecedor e conhecido, sujeito e objeto, existem em mútua especificação um do outro: eles surgem juntos. Em termos filosóficos: o conhecimento é ontológico.

Considere o caso da visão: o que veio primeiro – o mundo ou a imagem? A resposta da pesquisa em visão (tanto cognitivista como conexionista está revelada sem ambiguidades nos próprios títulos atribuídos às tarefas a serem investigadas: “recuperar a forma a partir do sombreamento” (recover shape from shading), ou “a profundidade, do movimento”; ou “a cor, de várias iluminações”.

Poderíamos chamar a isto: a posição extremada “galinha”.

Posição “galinha”: o mundo “Iá fora” tem leis fixas, ele precede a imagem que projeta no sistema cognitivo, cuja tarefa e capturá-la adequadamente (quer em símbolos, quer em estados globais).

Perceba como esta afirmação nos parece razoável, e como é difícil imaginar que possa ser de outra maneira. Tendemos a imaginar que a única alternativa a esta posição é a posição extremada “ovo”.

Posição “ovo”: o sistema cognitivo cria seu próprio mundo, e toda a aparente solidez deste mundo é um reflexo de leis internas do organismo.

A orientação configurativa (enactive) propõe que nos movamos além destas duas posições extremadas, por compreender que (como os fazendeiros sabem) o ovo e a galinha definem um ao outro. Similarmente foi o processo continuado de viver que configurou o nosso mundo, mas suas origens são tão remotas que parecem fixas e definitivas. O fato de que o mundo nos parece externo não deveria nos levar a pensar que ele é assim, e que o conhecimento funciona fazendo representações internas deste mundo.

Considere o mundo das cores que percebemos diariamente. Normalmente se admite que a cor é um atributo do comprimento de onda da luz refletida dos objetos, a qual capturamos e processamos como informação relevante. Na verdade, tem sido repetidamente demonstrado que a cor percebida em um objeto é, em grande parte, independente do comprimento de onda das radiações recebidas. (19). Em vez disso, existe um processo complexo (e somente parcialmente compreendido) de comparação entre múltiplos conjuntos neuronais no cérebro, que define a cor dos objetos de acordo com o estado global alcançado em relação à uma dada imagem na retina. O que podemos dizer é que nosso mundo cromático e viável: ele é efetivo, desde que perpetuamos nossa linhagem biológica. Mas outras espécies desenvolveram mundos cromáticos diferentes realizando diferentes operações de cooperação entre neurónios. Por exemplo: o pombo é, aparentemente, tetracromático (requer quatro cores primárias) em contraste conosco que somos tricromáticos (requeremos apenas três cores primarias). (20)

Histórias de pareamento estrutural muito diferentes para aves e primatas configuraram para cada qual um mundo de relevâncias que é inseparável de suas vidas. Tudo que se requer é que o trajeto escolhido seja viável – isto é, seja uma sequência ininterrupta de mudanças estruturais.

Os mecanismos neuronais que subjazem a percepção de cores não são a solução de um problema (capturar as propriedades cromáticas preexistentes dos objetos), mas sim a emergência, em união, da percepção de cores (nos primatas e nas aves) e dos atributos cromáticos.

 

Um esboço da doutrina

A noção básica, portanto, é que as capacidades cognitivas estão ligadas indissoluvelmente a uma história que é vivida, assim como um caminho que não existe, mas que é traçado pelo caminhar. Consequentemente, a visão da cognição não é a da solução de problemas através de representações mas sim a configuração criativa de um mundo onde o único pré-requisito é de que as ações sejam efetivas – isto é: que elas permitam a preservação da integridade do sistema envolvido 21.

 

Questão 1: Que e cognição?

Resposta: Cognição é ação efetiva: uma história de pareamento estrutural que configura (enseja) um mundo.

 

Questão 2: Como funciona a cognição?

Resposta: Através de uma rede (network) de elementos plásticos que atravessam uma

história ininterrupta.

 

Questão 3: Como saber se o sistema cognitivo funciona adequadamente?

Resposta: Observando que o sistema se torna parte de um mundo de significados já existentes (como o fazem os jovens de cada espécie), ou configura um novo mundo (como ocorre na história evolutiva).

 

Note-se que duas noções novas aparecem nestas respostas. Em primeiro Iugar, como as representações não desempenham mais um papel central, a inteligência deixa de ser a capacidade de resolver problemas para ser a capacidade de compartilhar um mundo. Em segundo Iugar, o projeto de sistemas para o desempenho de tarefas definidas (task-oriented design) foi substituído pelo processo evolutivo. Dito em poucas palavras: assim como o conexionismo nasceu do cognitivismo inspirado por uma analogia mais estreita com o cérebro, a orientação configurativa (enactive) dá um passo a mais nesta direção para englobar a temporalidade do existir também, quer na existência das espécies (evolução), dos indivíduos (ontogenia) ou dos padrões sociais (cultura).

 

Trabalhando sem representações

Esta alternativa é compartilhada por um pequeno grupo de pessoas trabalhando em diversas áreas da CTC, e tomou corpo em vários resultados de pesquisas recentes. A reformulação da operação do cérebro – uma vez mais – é onde as ideias têm sido mais aplicadas. Por exemplo, recentemente foi possível introduzir um conjunto de eletrodos no bulbo olfativo de coelhos de forma que a atividade global desta parte do cérebro pode ser medida enquanto o animal se comporta normalmente. Descobriu-se que não existe um padrão claro de atividade global a menos que o animal seja exposto ao mesmo odor várias vezes. Então o bulbo parece responder não a moléculas em si mesmas, mas ao que o odor acarreta. Ainda mais, tais padrões emergentes de atividades parecem criados a partir de um fundo (background) de atividade incoerente (caótica) que é transformado em um atrator coerente.

Como no caso da percepção de cores, a percepção de odores não é um mapeamento passivo de características externas, mas sim um dimensionamento criativo com base na história do organismo.(22). Nesta luz, as operações do cérebro parecem estar centralmente relacionadas a configuração (enacting) de mundos através da história de Iinhagens biológicas viáveis; um órgão planejando mundos, mais do que refletindo um mundo.

Claro está que uma estratégia configurativa (enactive) para a inteligência artificial é possível apenas se estivermos dispostos a relaxar as restrições ligadas ao desempenho para a solução de problemas específicos.

Esta e a intenção, por exemplo, dos chamados sistemas “classificadores” – a ideia básica de um sistema que é exposto a um ambiente indefinido e tem que configurá-Io em itens de significância. (23) De um ponto de vista mais geral, simulações de histórias prolongadas de pareamento estrutural e de estratégias evolutivas, com o objetivo de descobrir trajetos que dão Iugar a comportamentos inteligentes, são ainda projetos para o futuro. Mas desde que esta linha de pesquisas não oferece recompensas imediatas, ela não é atraente para o ambiente competitivo que nutre a inteligência artificial de hoje em dia, e muito pouco foi feito nesta direção.

Outra área importante de influência na abordagem configurativa (enacting) é a área de computadores e linguagem. De fato, por esta perspectiva, a atividade de comunicação não é a transferência de informação de um emissor a um receptor. Em vez disto, a comunicação se torna a configuração (shaping) mútua de um mundo comum, por ação conjunta: nós linguajamos nosso mundo em existência como um ato social. Há algumas dimensões da linguagem através das quais esta configuração social tem Iugar. São estas ações linguísticas que desempenhamos constantemente: afirmações, promessas, pedidos e declarações. De fato, tal rede móvel de atos do falar, com suas condições de comunicação, não constitui um instrumento para a comunicação, mas sim a própria tecedura a partir da qual somos definidos como indivíduos. Esta rede é responsável por muito do que ocorre em um escritório, e, portanto, é muito mais pertinente à compreensão de sua dinâmica que os clássicos organogramas de gerenciamento. (24) Esta visão deu origem a um novo tipo de instrumentos em inteligência artificial, conhecidos como coordenadores. (25)

A ideia básica e de que um coordenador substitui a correspondência eletrônica padrão por um software que é dirigido à monitoração das conversações em curso em uma organização. Os coordenadores são um exemplo de orientação da inteligência artificial para utilizá-la como um meio estruturado para o reconhecimento explícito de nossa contínua configuração (enactment) linguística, em vez de exigir dos computadores o que pode ser impossível – isto é, a tarefa aberta (open-ended) de analise linguística.

 

            Conclusões

            Uma aposta sobre o que é o núcleo

            Este texto partiu da CTC tradicional e caminhou para o que pode se considerar sua periferia – isto é, para a consideração de fatores não triviais como o contexto subjacente e os efeitos da história biológica e cultural sobre a cognição e a ação. É claro que aqueles que advogam representações encaram estas áreas como estando apenas temporariamente fora do domínio mais preciso da orientação que defende a “solução de problemas específicos”, que eles consideram mais acessível. Outros vão mais além e consideram que tais aspectos “nebulosos” e “filosóficos” não deveriam sequer fazer parte da CTC.

Nosso ponto de vista é de que é necessário pelo menos considerar uma mudança de Gelstat, invertendo o que constitui o centro e a periferia. Uma CTC que exclua o que hoje se considera a periferia não tem um futuro muito promissor, e se assemelha ao homem que procura a chave sob o poste de luz apenas porque ali é o único Iugar iluminado. Os problemas Iigados a alternativa configurativa (enactive) são fatores provavelmente básicos no próprio coração dos processos cognitivos. É possível explorá-los ainda com instrumentos tornados por empréstimo as noções de auto- organização. Esta linha de pesquisas tem melhores possibilidades de abrir alguns trajetos duradouros no sentido da compreensão científica do que representam a cognição, a informação e a comunicação em um sentido mais profundo.

Está claro também que hoje em dia existe um território dentro da CTC que pode ser compreendido em seus próprios termos, sem referência direta aos modelos cognitivistas e conexionistas.

varela-tecnologia-fig-2

Figura 2: Um mapa polar da CTC tendo o paradigma cognitivista ao centro e os temas alternativos na periferia, ambos tocando o corpo intermediário de ideias conexionistas. Nos raios correspondentes às disciplinas os nomes de pesquisadores representativos de cada área. Uma conclusão apresentada aqui e que a tensão entre o centro e a periferia é o aspecto mais importante da CTC atual.

 

            O principio de barganha

Algumas vezes comparamos a CTC a tarefa de colocar um homem na Lua sem possuir as coordenadas adequadas. O mapa (figura 2) apresentado nestas conclusões propõe uma reformulação desta metáfora. A CTC é mais como um planeta com muitas luas diferentes, cada uma requerendo um veículo diferente. As relações entre estas luas podem ser formuladas da seguinte maneira:

Quanto mais exigirmos desempenhos controláveis para a solução de problemas específicos, mais a cognição se tornara “específica para tarefas” (task-specific), porém, mais efetivamente ela será construída.

Quanto mais permitirmos a configuração histórica, mais a cognição obtida se assemelhará ao senso comum criativo, porém, menos efetivamente (hoje em dia) ela será construída.

Podemos nos mover de um extremo a outro nesta barganha quando caminhamos do centro para a periferia do mapa da Figura 2. Em ambas as direções nós ganhamos algo e perdemos algo. O desafio mais interessante para a CTC é saber como ela vai cortar o nó górdio deste princípio de barganha: permanecer com a riqueza da cognição criativa e, ao mesmo tempo, reter a possibilidade de ser efetivamente construída.

Apesar das tímidas trilhas esboçadas atualmente, o nó górdio permanece intocado. Assim, uma radiografia adequada da CTC atual não deveria mostrar como seu aspecto central uma competição entre o cognitivismo e o conexionismo. Em vez disto, o ponto essencial e a tensão entre estas duas orientações, como ilustrado no princípio de barganha. Alguns contrastes básicos entre ideias-chave nas três abordagens mencionadas acima seriam como na Tabela I.

Esta tensão se torna aparente em dois mundos paralelos:

1: o mundo da pesquisa, onde a escolha contra ou a favor da abordagem configurativa (enactive) é feita de acordo com todas as complexidades de qualquer mudança de paradigmas; e,

2: o mundo da tecnologia, onde a camisa de força da aplicabilidade imediata estabelece os limites até onde o trabalho pode ir.

Assim, provavelmente esta tensão será resolvida por um afastamento crescente entre os componentes tecnológico e científico da CTC 26.

 

Tabela I _____________________________________________________________________

                        De                                                       Para

“específica para tarefas”                   criativa

solução de problemas                     definição de problemas

abstrato, simbólico                            história, ligada ao corpo

universal                                             sensível ao contexto

centralizada                                        distribuída

sequencial, hierárquica                      paralela

mundo pré-estabelecido                 mundo configurado

representação                                   ação efetiva

implementação por projeto             por estratégias evolutivas

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Notas e referências

  1. É possível argumentar que as ciências cognitivas representam uma disciplina separada, tendo a inteligência artificial como seu polo tecnológico, e que elas não deveriam ser agrupadas como fizemos aqui. Em nosso ponto de vista, porém, a distribuição básico/ aplicado é mais profunda que isto, e afeta todas as disciplinas participantes, incluindo a inteligência artificial, em si mesma.
  2. Para uma discussão do 1º estagio ver nosso trabalho coletivo sobre a história negligenciada da cibernética original e da auto-organização, publicada, em francês, nos

Cahiers do CREA, n. 7-9, em particular, o artigo de J.P. Dupuy, “L’essor de Ia premiere cybernetique” Cahier CREA, 7: 7-140. A única outra fonte útil é a de S. Heims – John von Neumann and Norbert Wiener, MIT Press,Cambridge (1980). 0 livro recente de H. Gardner (1985), The mind’s new science: a history of the Cognitive Revolution, discute neste período apenas de forma muito superficial.

  1. Ver H. Gardner, op.cit. Chapter I para este período .
  2. Para esta seção, eu lucrei muito com o trabalho de D.Audler -“Cognitivism – orthodox and otherwise. A new phase?” Proc. Conference Man in the age oftechnology, Atenas, junho (1984)
  3. R. Shepard e J. Yletzler- Science, 171:701-703 (1971)
  4. S. Kosslyn – Psycho/. Rev., 88: 46-66 (1981)
  5. Beh. Brain. Sci., 2: 535-581 (1979)
  6. Estas são as linhas iniciais de um livro-texto popular de neurobiologia: “O cérebro é uma coleção incessantemente ativa de células que continuamente recebe informações,

as elabora e percebe, e toma decisões.” – S. Kuffler e J. Nichols- From neuron to brain. Sinaueur Associates, Boston p. 3 (1976)

  1. Para uma discussão extensa deste ponto de vista ver P Dumouchel e J.-P. Dupuy (orgs.), L ‘autoorganisation: de Ia physique au politique. Seuil, Paris (1983).
  2. Para referências ver F. Varela- “Living ways of sense making: a middle way approach to neuroscience” In P. Livingston (org.), Order and disorder. Anma Libri, Stanford, p. 208-224 (1984)
  3. J. Feldman e D. Ballard – Connectionist models and their properties. Cognitive Sciences, 6: 205-254 (1982). Para uma discussão detalhada de modelos nesta direção,

ver J. McClelland e D. Rumelhart (orgs.), Parallel distributed processing: studies on the microstructure of cognition. 2 vol. MIT Press (1986)

  1. J. Hopfield – Proc. Nat/. Acad. Sci. (EUA), 79:2554-2556 (1982)
  2. Alguns dos nomes dados a sistemas artificiais com projetos alternativos são reveladores: “The Connection Machine”, “The Butterfly Machine”, “The Boltzman Machine”, “The Cosmic Cube”, “The Cedar Project”, “The Sisal Language”.
  3. De grande influência a este respeito é o trabalho de H. G. Gadamer- Truth and method, Seabory Press (1975). Para uma introdução clara a hermenêutica, ver P. Palmer- Hermeneutics. North Western Univ. Press (1979). A formulação desta seção está em débito com a influência de F. Flores; ve T. Winnograd e F. Flores, Understanding computers and cognition: a new foundation for design. Ablex Press, Nova Jersey (1986)
  4. 0 nome está Ionge de estar estabelecido. Ele é sugerido aqui por motivos pedagógicos, até que um nome melhor seja proposto.
  5. P. Bier – The professor’s challenge. AI Magazine (urnter),p. 60-70 (1985) maio de 1988
  6. T. Poggio, V. Torre e C. Koch- Nature, 317: 314-319 (1985)
  7. As principais referências que tenho em vista aqui são (em versões inglesas): M. Heidegger – Basic writings, Harper and Row (1977); M. Merleau-Ponty- The phenomenology of perception, Routledge and Kegan Paul (1962); M. Foucault – Discipline and punish: the birth of the prison. Vintage/Randons Horse (1979); H. Dreyfus, Why computers can’t think. McMillan/Free Press (1984)
  8. E. Land – Proc. Natl. Acad. Sci. (EUA), 80: 5163-5169 (1983)
  9. F. Varela eta/.- Arch. Bioi. Med. Exp., 16: 291-303 (1983)
  10. Para uma introdução completa deste ponto, ver H. Maturana e F. Varela- The tree of knowledge: a new look at the biological roots of human understanding. New Science Library, Boston (1987)
  11. W. Freeman e C. Skarda -Brain Res. Reviews no prelo (1986)
  12. J.H. Holland- Technical report, Univ. of Michigan (1984). Para outras discussões destas ideias, não necessariamente concordantes com a visão proposta aqui, ver J.D. Farmer eN. Packard (orgs.), Evolution games and learning: models for adaptation in machines and nature, Physics D. (no prelo) (1986)
  13. Para a discussão deste ponto de vista, ver, por exemplo; L. Smirch e C. Stubbart – Acad. Monag. Rev., 10: 724-736 ( 1985)
  14. T. Winnograd e F. Flores, op.cit. (1986)
  15. Ver, por exemplo, R. Schank. AI Magazine (Fall issue), p. 122-135 (1985)

[1] a primeira abordagem a auto-organização foi feita no período fundador – a cibernética (2)