Sete circuitos do pensamento humano
As sete operações do pensamento humano são hoje objeto de muitas investigações na IA
Imagem cedida por HC
“O Conhecimento e a Ciência não são mais do que percepção.”
Platão
Muito antes do robô Sophie (vide o Web Summit 2017, em Lisboa) da Hanson Robotics, Blaise Pascal, com 19 anos, criou a máquina de calcular Pascaline para ajudar o pai, cobrador de impostos, e seguindo algumas ideias de Descartes. Para Pascal haviam duas categorias do espírito humano, uma da geometria (raciocínio lógico) e outra da sagacidade (intuição). Enquanto, o espírito geométrico visava as demonstrações metódicas e perfeitas, apoiadas na lógica, a intuição cobria o uso comum e imperfeito do pensar no dia a dia.
Hoje identificam-se várias faculdades do espírito humano, denominadas os sete (mais ou menos dois, número mágico (Lei) de Miller de elementos que indica os limites da compreensão humana, ou seja da capacidade da memória de curto prazo, de adultos jovens, para processar a informação) circuitos do pensamento (operações), para entender o mundo e depois agir: dedução, indução, analogia, intencionalidade, síntese a priori, compreensão, e imaginação. Para cada uma destas operações interessa estudar como nos vamos conduzir, e em que direção vamos prosseguir, logo quais são os princípios das coisas especulativas e os da imaginação.
Dedução
Foi formalizada por Aristóteles e definida por Descartes como “uma conclusão necessária, tirada a partir de outras coisas conhecidas, com certeza. A direção do raciocínio é feita do geral para o particular. A Inteligência Artificial (IA) clássica (a dita escola simbólica, de Newell e Simon) apoia-se na dedução, a partir de princípios e regras lógicas (por exemplo, via a linguagem de programação Prolog) para conduzir um raciocínio sobre um caso, e para gerar conclusões rigorosas e verificáveis.
Indução
Trabalha no sentido inverso do da dedução, isto é, do particular para o geral. Corresponde ao modo como a aprendizagem profunda (deep learning), hoje muito popular com o programa AlphaGo da DeepMind, que venceu o campeão europeu e o mundial de Go, ou com o reconhecimento de imagens (caras de um ser humano) do Facebook, agora designado Meta.
Analogia
Permite nomear novas realidades a partir de antigas. Hoje em dia, é uma das ferramentas para estudar a capacidade de compreensão da linguagem (veja-se a discussão de John Searl, sobre o quarto chinês), nomeadamente o grau de um sistema artificial que é capaz de pensar (Word2vec da Google com o método de incorporação de palavras).
Intencionalidade
Conhecer uma coisa não é possuir uma representação, isto é uma espécie de imagem mental, contida no espírito (mente). Em geral, misturamos (no caso da arte) o que sabemos e o que não sabemos ainda. É um tipo de movimento centrífugo que se entremete com a perceção, a memória e a afetividade. Está relacionada com a aprendizagem, por exemplo e relacionada com o reforço, a máquina explora os conhecimentos adquiridos e depois fá-lo seguindo a sorte ou azar (caso do AlphaGo).
Síntese a priori
Esta é a operação de pensamento escolhida por Kant, na “Crítica da Razão Pura” (1781), em que ele tenta ultrapassar a distinção entre o raciocínio abstrato (lento, lógico, analítico) e o instintivo (rápido, imediato, emocional, empírico, difícil de explicar). Na IA, esta ideia está quente na I&DE, e consiste em resolver a dualidade entre estes dois tipos de análise, nomeadamente tentando unificar os dois.
Compreensão
Uma coisa é traduzir, outra responder a uma pergunta, outra decidir, outra resolver um problema, e, finalmente, ainda outra é entender. A resposta a este desafio está ainda em investigação na IA (Wu et al, 2018), na área da Compreensão Mecânica do Texto, e desde há sete anos. É preciso ser capaz de ler entre as linhas, pois um texto possui uma grande quantidade de enunciados implícitos. No que respeita a linguagem humana, isso implica também ter conhecimentos sobre o mundo.
Imaginação
Uma máquina já é capaz de criar uma pintura, mas ainda não consegue explicar porque o fez e do modo que fez. Ora, imaginar é representar mentalmente uma imagem, mesmo na ausência do seu original (ou seja, que não existia). A imaginação permite inventar coisas que não existem no mundo, e por isso é das faculdades do espírito a mais subtil. Nos métodos de geração de imagens fazem-se progressos, como a máquina Creative Adversarial Networks (CAN) que olha para quadros de pintura recorrendo a um processo de aprendizagem.
As sete operações do pensamento humano são hoje objeto de muitas investigações na IA (por exemplo, no FLAIR da Meto ou na DeepMind), e em diversas das suas áreas. No entanto, estamos ainda muito longe de dominar completamente muitas delas.
Referências
Bachelard, G. La Formation de l´Esprit Scientifique, PUF, 1938
Descartes, R. Règles pour la Direction de l´Esprit, 1628-1629
Pascal, B. Taité De l´Esprit de Géométrie, 1658
Pascal, B. Pensées, 1670
Wu, L., Fisch, A., Chopra, S., Adams, K., Bordes, A. e Weston, J. StarSpace: Embed All The Things, Proceedings of the AAAI, 2018
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