A Gênese do significado

A mente é capaz de interpretar o significado de informações que recebe, ao contrário da máquina, que processa informações segundo regras pré-programadas. A Ciência busca respostas sobre como se dá o vínculo entre informação e significado

Diego Zilio é Mestre em Filosofia da Mente, Epistemologia e Lógica pela Unesp de Marília e Doutorando em Psicologia Experimental pela USP.
Maria Gonzalez é professora do Departamento de Filosofia da Unesp de Marília, doutora em Filosofia da Mente e Ciência Cognitiva pela Universidade de Essex, UK.

Ouvimos constantemente a expressão “vivemos na era da informação”. A informação se espalha por jornais, rádio, televisão, telefone, Internet, entre tantos outros meios de transmissão, invadindo nossas vidas, algumas vezes de modo sub-reptício, por meio de câmeras, celulares, computadores e outras parafernálias tecnológicas. Contudo, ainda não sabemos exatamente o que vem a ser a informação – sentimos a sua influência imediata em nossas ações, mas quando tentamos compreender a sua natureza, ela parece escapar dos limites do nosso conhecimento sobre os objetos e seres naturais. Já foi sugerido que vivemos como o homem da era do bronze que, apesar de utilizar esse material de maneira competente em seu cotidiano, não tinha conhecimento de suas propriedades químicas. Foi só com o advento da Química e da Física que tal conhecimento se revelou ao homem.
Ainda que a informação possua esse caráter enigmático, ela foi eleita a pedra filosofal da Ciência Cognitiva e, em grande parte, da Filosofia da Mente, dando lugar ao que ficou conhecido como “A virada informacional na Filosofia” (Adams, 2003).
Tal virada teria ocorrido a partir de 1950, quando cientistas e filósofos influenciados pelo famoso artigo de Turing (1950), Computing machinery and intelligence, julgaram que a capacidade de processar informação seria o principal elemento a se considerar no estudo da mente inteligente. Concebendo a inteligência em termos da atividade de resolução de problemas, eles escolheram o computador – o processador de informação por excelência – como ferramenta central para a elaboração de modelos explicativos da dinâmica funcional da mente inteligente. Esse projeto ambicioso de explicar a natureza da mente pela própria mente propiciou o surgimento da Inteligência Artificial (IA), do Conexionismo ou Redes Neurais Artificiais (NRA), e da Robótica Cognitiva (RC) que vieram a constituir a Ciência Cognitiva. Mas o que justificou esse projeto tão ambicioso? E qual é o papel da informação no seu desenvolvimento?

Há principalmente duas razões históricas que culminaram no desenvolvimento da Ciência Cognitiva e na suposta virada informacional na Filosofia. A primeira foi a interpretação cognitivista do movimento behaviorista, pela qual o behaviorismo era acusado ou de negar a existência da mente, sendo, assim, uma psicologia “sem cognição”, ou de aceitar sua existência, mas, em contrapartida, de condenar a mente ao ostracismo científico, já que ela seria empiricamente inacessível. Esta última rendeu ao behaviorismo a alcunha de psicologia da “caixa-preta”.
A segunda razão, por sua vez, estava na própria agenda de pesquisa cognitivista e nos métodos escolhidos para cumpri-la.

Imagem: Shutterstock

Os cientistas cognitivos pretendiam abrir a “caixa-preta” e estudar objetiva e pormenorizadamente os processos envolvidos na atividade inteligente. Todavia, se por um lado a Ciência Cognitiva buscava evitar os supostos erros do movimento behaviorista, por outro, seria preciso tomar cuidado para não incorrer em explicações pouco científicas da mente, o que a colocaria no panteão do temido dualismo cartesiano (segundo o qual mente e corpo possuem naturezas essencialmente distintas). Em meados da década de 1950, no mesmo momento histórico em que o descontentamento dos cognitivistas para com o behaviorismo aumentava, também ocorriam avanços significativos nas ciências da computação. Computadores capazes de realizar operações matemáticas e lógicas estavam sendo desenvolvidos. No círculo dos estudiosos da computação se dizia que, para o desgosto futuro de Kasparov, a criação de um programa capaz de jogar xadrez a ponto de ganhar partidas do ser humano era apenas uma questão de tempo. Os avanços na computação foram cruciais para a Ciência Cognitiva; eles indicavam a chave para abrir a “caixa-preta” da mente, que agora parecia não ser mais uma propriedade exclusiva dos seres humanos. Afinal, essas máquinas estavam simulando processos cognitivos complexos que não mais se limitavam à cognição humana; máquinas supostamente poderiam simular ou mesmo reproduzir o comportamento inteligente.

Nesse contexto, é importante ressaltar que o paradigma computacional é inerente à Ciência Cognitiva. O estudo da inteligência já vinha ocorrendo na Neurociência, Psicologia, Antropologia e Linguística, que, em conjunto, englobam a grande área denominada Ciências da Cognição. Entretanto, o elo metodológico com a computação é característica primordial da Ciência Cognitiva e da Filosofia da Mente, em seu viés mecanicista, que desde o início propiciou suporte epistemológico a essa ciência.

Era da informação e seus erros

Os seres humanos são interligados por uma espécie de teia de informações que norteia suas vidas. Há um substrato comum de valores, regras, leis e hábitos que só existe porque os homens conseguem captar, manipular e transmitir informações que contém significados partilhados. No mundo atual, em que o homem é bombardeado por uma avalanche de informações a todo instante, essa capacidade – a de lidar com informação significativa – tende a ser potencializada, já que o acesso a informações é vasto e rápido. Mas há falhas no sistema mental. Dentre as informações que recebe, o ser humano nem sempre consegue inferir o que é verdadeiro ou falso, o que pode provocar sérios problemas. Um caso que envolve a rápida disseminação de informações e a interpretação incorreta de seus verdadeiros significados foi o da Escola Base. Em 1994, seis pessoas foram acusadas de abusar sexualmente de alunos da Escola Base, em São Paulo. O delegado recebeu a denúncia e, sem verificar a veracidade dela, divulgou as informações à imprensa. Jornais publicaram uma série de reportagens revelando o ocorrido. A escola foi depredada e os acusados presos. Depois, descobriu-se que a denúncia não tinha fundamento, mas a carreira e a vida dos envolvidos já haviam sido arruinadas.

 

Imagens: Shutterstock / Wikipédia
Descartes (1596-1650), filósofo francês, concebia mente e corpo como tendo naturezas distintas. A Ciência Cognitiva procura estudar a mente sem cair nesse dualismo cartesiano

Inteligência Artificial

Uma vez que os computadores processam informação simbólica por meio de algoritmos, cujo funcionamento pode ser explicado por regras mecânicas, eles servem como instrumentos para um tipo de modelagem da mente. Essa característica do computador propiciou a formulação de duas hipóteses centrais da Ciência Cognitiva que seriam testadas nos modelos computacionais. A primeira é que a capacidade de processar informação, de modo a resolver problemas, seria a característica fundamental da inteligência. A segunda é que a inteligência poderia ser explicada por meio de regras aplicáveis à manipulação de símbolos. Dessa forma, se fosse possível descobrir os algoritmos subjacentes à atividade de resolução de problemas, seria possível, também, desenvolver máquinas que simulassem ou, até mesmo, para alguns, replicassem a mente inteligente. A criação dessas máquinas, por sua vez, indicaria que a Ciência Cognitiva, na vertente da IA, teria conseguido explicar, com sucesso, o que é e como funciona a mente inteligente em termos de seu processamento simbólico de informação.

Um experimento, conhecido como “quarto chinês”, mostra que as máquinas, diferentemente das mentes, não processam informação significativa, apenas seguem certas regras

Entretanto, uma questão essencial foi temporariamente ignorada: não se sabia ao certo qual seria a natureza ontológica da “informação” e do seu possível significado. Seria ela um tipo de matéria, de energia ou nenhum destes? Tratava-se, na Ciência Cognitiva, de um conceito pressuposto, mas essencial, já que a informação significativa (aquela que denota algo para alguém) era o que supostamente seria próprio tanto das máquinas quanto dos seres inteligentes em geral.
No caso dos seres humanos, não resta dúvida de que vivemos ligados por uma teia, não necessariamente simbólica, de informação. A cultura, caracterizada como um conjunto de regras, leis e hábitos de ação compartilhados por um grupo de pessoas, talvez seja o resultado mais contundente desse fato. Mas nada disso seria possível se os seres humanos não fossem capazes de captar, manipular e transmitir informação significativa. Consequentemente, uma das dificuldades centrais da Ciência Cognitiva apontada pelos seus críticos, tais como os filósofos Hubert Dreyfus e John Searle, residiria na compreensão de duas questões: (1) o que é informação? e (2) como é possível o surgimento do significado em redes informacionais? Para entender o que há por detrás dessas questões é oportuno lembrar um “experimento de pensamento” desenvolvido no início dos anos 1980 por John Searle, que foi amplamente discutido por mais de 20 anos.

Conhecido como experimento do “Quarto Chinês” (Searle, 1980), sua principal função era sustentar que programas computacionais, embora pudessem ser uma boa ferramenta para o estudo da inteligência, não explicavam adequadamente o modo de funcionamento da mente. Em poucas palavras, um computador propriamente programado para executar funções complexas, tal como Hall 9000 do filme 2001: Uma odisseia no espaço, não possuiria mente, pois ele não seria capaz de trabalhar com informação significativa. Voltemos-nos ao experimento.
Imaginemos que Antônio é um sujeito monoglota capaz de usar apenas a língua portuguesa. Imaginemos também que ele esteja trancado num quarto que possui somente duas janelas pequenas por onde só é possível passar cartões de papel. Os únicos objetos que fazem companhia a ele são um punhado de cartões com inscrições em chinês e um caderno onde estão escritas algumas regras em português.
Essas regras apresentam correlações que devem ser feitas entre os cartões com inscrições em chinês. É importante ressaltar que tais regras basicamente constituem, como boa parte dos programas computacionais, um conjunto de algoritmos lógico-condicionais que denotam relações do tipo “se… então…”.
Antônio está esperando; ele não sabe exatamente o que fazer. Mas nesse momento, por uma das janelas – à qual os cientistas dão o nome de “input” ou “entrada” – ele recebe um cartão com símbolos escritos em chinês. Ao ver o cartão, Antônio consegue correlacioná-lo, apenas por conta do formato das inscrições, com um dos cartões que já estavam no quarto. Chamemos o cartão recebido por Antônio de “cartão 1” e o cartão correlacionado de “cartão 2”. A regra que ele seguiu foi a seguinte: “Se o ‘cartão 1’ aparecer na janela de entrada, então colocar o ‘cartão 2’ na janela de saída”. A janela de saída é a outra janela pequena do quarto, à qual os cientistas dão o nome de “output“.

Imagens:Shutterstock
Os computadores usam algoritmos, que em geral denotam relações lógico-condicionais, para processar informação. A chave para explicar a inteligência pode vir da manipulação de símbolos

Antônio continuou manipulando cartões por um bom tempo. Enquanto isso, do lado de fora do quarto, se encontravam alguns cientistas responsáveis pela colocação dos cartões na janela de entrada do quarto e também pelo recolhimento dos cartões que ele colocava na janela de saída. Esses cientistas, ao contrário de Antônio, eram peritos em língua chinesa, sendo que as inscrições dos cartões que eles colocavam na janela expressavam perguntas sobre diversos assuntos. Já as inscrições dos cartões que estavam no quarto continham respostas a essas questões. Antônio, ao seguir as regras em português, conseguia selecionar a resposta correta de acordo com os cartões de entrada. Movidos pelo entusiasmo da pesquisa, esses cientistas logo acreditaram que Antônio entendia chinês. Todavia, a questão que se coloca é: será que Antônio realmente entendia o significado das informações inscritas em chinês nos cartões?
Searle sustenta ainda hoje que Antônio não entendia nada de chinês e que, por isso, não poderia compreender o significado por detrás daqueles símbolos tão estranhos. O suposto entendimento decorreria do fato de que, dentro do quarto, Antônio se comportava de acordo com regras que nada diziam a respeito do significado da informação contida nos cartões. Tais regras talvez apresentassem algum traço da sintaxe do chinês, mas não a semântica das suas inscrições. Assim, embora manipulando corretamente os cartões enviados pela janela de entrada, Antônio não entendia o conteúdo significativo dos cartões.

Vivemos interligados por uma teia de informações: há regras, leis e hábitos compartilhados. Isso só é possível devido à capacidade de captar e transmitir informações

Dessa forma, voltamos ao ponto central levantado por Searle: as máquinas funcionam tal como Antônio no quarto chinês. Esses artefatos possuem um conjunto de algoritmos, cuja função é estabelecer correlações entre a informação recebida pelas suas entradas para, assim, enviar as respostas pelas suas saídas. O que Searle quis mostrar é que a mente inteligente não funciona dessa forma. O filósofo até admite que somos máquinas, mas máquinas biológicas que processam informação significativa, coisa que as máquinas artificiais não são capazes de fazer.
O argumento do “quarto chinês” indica dificuldades cruciais, principalmente para a vertente simbólica da IA, as quais têm sido objeto de estudos de outras vertentes da Ciência Cognitiva, como as mencionadas RNA e RC. Nestas, o processo de emergência do significado é investigado por redes neurais artificiais ou de robôs que se auto-organizam, dispensando, em certa medida, a intervenção direta do programador.

 

Uma hipótese que queremos defender aqui é que informação não é matéria nem energia, mas um tipo de forma ou padrão que adquire significado na própria dinâmica auto-organizadora de sistemas que atuam no seu meio ambiente. Nesse sentido, caso máquinas artificiais pudessem lidar com informação significativa, ela seria intrínseca ao sistema “máquina/meio”. Isto é, o significado seria uma propriedade emergente do funcionamento da própria máquina ao gerar, de modo auto-organizado, formas ou padrões direcionadores de sua ação no ambiente. Como até o momento não dispomos de máquinas que preencham satisfatoriamente esse requisito, não consideramos que elas processem informação significativa, mas sim significados atribuídos, em maior ou menor grau, pelos seus controladores humanos. Ora, já sabemos que nós, os controladores, somos capazes de manipular informação significativa. A questão é saber como isso é possível.

Assim, um dos grandes desafios da Ciência Cognitiva é conceber máquinas que não processem informação significativa derivada de seus controladores, mas que, ao longo de seu funcionamento, gerem, por si mesmas, informação desse tipo. Contudo, julgamos que uma dificuldade ainda mais fundamental reside na obtenção de um consenso sobre a natureza ontológica da informação. Tentativas de solucionar essa dificuldade são encontradas na Filosofia Ecológica, na Ciência da Informação, na Linguística, na Teoria Matemática da Comunicação (MTC) e na Filosofia da Mente.

Linhas de Investigação

De acordo com a abordagem estritamente técnica da MTC, a informação é uma commodity, cuja existência objetiva na natureza independe de qualquer ser consciente que possa interpretá-la. Nessa perspectiva, a informação se constitui em uma rede de elementos interdependentes, sendo a relação de interdependência fundamental para se compreender a sua natureza, já que, sem ela, a informação desapareceria. O caráter objetivo da informação possibilita a sua medida, que é de grande interesse para a recepção e transmissão eficiente de informação. Entretanto, a medida da informação não esclarece o seu aspecto significativo que, assim como o problema ontológico, não é de interesse para a MTC.
Tentativas de compreensão da natureza ontológica da informação foram inicialmente realizadas por Norbert Wiener, o pai da cibernética, que ficou célebre ao afirmar nos anos 1960 que “informação é informação, não é matéria nem energia”. Wiener também caracterizou a informação como sendo “o conteúdo que trocamos com o mundo à medida que nos ajustamos a ele”, mas ele não explicitou qual seria a natureza desse conteúdo. Vinte anos depois, apoiado na MTC, o filósofo da mente Fred Dretske propõe uma definição nuclear de informação. Para o autor (1981), um sinal carrega informação sobre o que ocorre em uma fonte se ele for capaz de indicar factualmente as relações que se estabelecem na fonte, tornando-as acessíveis para qualquer receptor que se encontre em condições de recebê-las.

Assim caracterizada, como um indicador objetivo de relações, a informação possibilita um estudo do seu significado que, segundo Dretske, requer o exercício de razões sistêmicas e de aprendizagem: imersos em redes de informação, organismos complexos aprendem a representar aquelas relações sinalizadoras das condições favoráveis à ação. Ocorre que esse processo representacional envolve erros. É justamente a partir do reconhecimento e correção de erros no processo de representação da informação que os organismos adquirem a capacidade de associar um significado a ela. Assim, o significado não estaria presente na informação, disponível objetivamente no mundo, mas no processo de representação da informação (originalmente destituída de significado) quando atrelado à habilidade de aprendizagem, necessária à correção de erros presentes na informação representada. O significado seria, desta forma, uma propriedade emergente da interação representacional entre os organismos complexos e o mundo informacional (Dretske, 1981, 1992).
Ao se apoiar no conceito de representação mental, a concepção dretskeana de informação significativa despertou grande interesse de cientistas cognitivos que buscavam elaborar modelos representacionais da inteligência.

 

Imagens: Shutterstock
Há pesquisas sobre redes neurais artificiais capazes de se auto-organizar, dispensando programação prévia, o que as igualaria à mente no processamento de informação significativa

Significado Partilhado

Uma concepção distinta da informação e do significado é proposta na Filosofia Ecológica, que tem como precursores Gregory Bateson (1986, 2000) e James Gibson (1986). Esta área da Filosofia começou apenas recentemente a ser apreciada pelos cognitivistas, mesmo assim com ressalvas, uma vez que ela rejeita o pressuposto represencionalista da mente, além de não se apoiar no mecanicismo para explicar o caráter significativo da informação e da inteligência.
Existem diferenças fundamentais entre a concepção ecológica e a concepção mecanicista do significado. A principal delas é que, segundo a Filosofia Ecológica, o mundo não é uma “terra de ninguém” abarrotada de informação destituída de significado à espera de uma mente que represente e atribua significado aos seus constituintes. Ao contrário, o mundo em que habitam seres inteligentes, incluindo organismos, plantas, entre outros, é um imenso sistema coevolutivo, repleto de informação significativa desde a sua origem: na condição de seres ativos, nascemos em um mundo que abriga e que possibilita a sobrevivência de seus habitantes, justamente porque ele é carregado de significado que unifica os seres por meio de padrões informacionais comuns.

 

Se a inteligência está ligada à capacidade de processar informações, máquinas com essa propriedade podem ser consideradas inteligentes, com funcionamento semelhante ao da mente

O significado inerente à informação ecológica, nesse contexto, é caracterizado por um conjunto de invariantes ambientais e históricos que possibilitam a sobrevivência de seres ativos. Gibson (1986) desenvolve uma reflexão sobre as invariantes estruturais e de transformação que constituem as affordances. Affordances são informações significativas disponíveis no ambiente que possibilitam a ação dos organismos nele situados. Assim, por exemplo, a cadeira possibilita o ato de sentar para indivíduos situados em um ambiente no qual o sentar constitui um hábito de ação. A discussão sobre a riqueza do conceito de affordance na Filosofia Ecológica escapa do escopo da presente análise, cuja finalidade é apenas indicar algumas concepções sobre a natureza da informação e a origem do significado.

Em síntese, de acordo com a Filosofia Ecológica proposta por Gibson (1986), o significado não se descola da informação, mas é parte constitutiva do fluxo contínuo de eventos que envolvem a realidade ecológica. Tal realidade, por sua vez, sendo carregada de significado, diferencia-se do mundo concebido em termos estritamente físicos. Como sugere Gibson, ainda que as leis físicas organizem parte do cenário da realidade ecológica, o significado a ela inerente se origina na relação de reciprocidade organismo-ambiente. A análise ecológico-informacional dessa relação enfatiza o papel unificador das affordances em vários planos da existência dos organismos que as percebem com significado relativamente
invariante, seja como alimento, ameaça, abrigo, entre tantos outros.
Na mesma perspectiva, Bateson (1986, 2000) argumenta que somos subsistemas integrantes de um todo coevolutivo que possui uma unidade comunicativa elementar. Essa unidade, que conecta os organismos entre si e os demais componentes do meio, constitui a informação significativa, que é caracterizada como “a diferença que faz diferença”. Essa enigmática afirmação de Bateson carrega em si uma concepção filosófica sistêmica, recentemente apreciada pelos cientistas cognitivos e filósofos da mente que defendem a perspectiva da Cognição Situada e Incorporada. A inseparabilidade entre organismo, mente e ambiente é defendida por Bateson em sua “ecologia da mente”, que propõe o conceito de padrão informacional significativo como a unidade unificadora da mente, do comportamento e dos fatos do mundo. O significado estaria, assim, muito próximo de nós e sua gênese poderia ser encontrada em nossa própria origem.

Disponível em: <http://filosofiacienciaevida.uol.com.br/ESFI/Edicoes/53/artigo192366-1.asp>. Acesso em: 8 dez. 2010.

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