CENTRO UNIVERSITÁRIO CLARETIANO
Curso: Licenciatura em Filosofia
Disciplina: Filosofia da Mente
Tutor: Luis Geraldo da Silva RA: 1081321
Aluno: Moacir Alves Tobias Turma: DGLF1103SPOJ
Unidade: Unid 2 – Funcionalismo Computacional e a Inteligência Artificial
Atividade:
1) Principais aspectos do problema lógico no qual se pretendeu encontrar uma solução por meio da máquina de Turing?
2) Motivações para que Putnan rejeitasse suas próprias ideias sobre o modelo funcionalista.
3) Críticas observadas ao programa da Inteligência Artificial.
4) Desenvolver a ideia de que regras inatas que podem ser transformadas em algoritmos e implementadas em um computador.
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Sumário
1. Introdução
2. Desenvolvimento
2.1. Objetivo da Máquina de Turing
2.2. Putnam e o Modelo Funcionalista
2.3. Críticas à Inteligência Artificial
3. Referências bibliográficas
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1. Introdução
a. Dissertação que discuta as questões:
i. Principais aspectos do problema lógico no qual se pretendeu
encontrar uma solução por meio da máquina de Turing?
ii. Motivações para que Putnan rejeitasse suas próprias ideias
sobre o modelo funcionalista (segundo Moraca).
iii. Críticas observadas ao programa da Inteligência Artificial.
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2. Desenvolvimento
2.1. Objetivo da Máquina de Turing
A Máquina de Turing era a resposta de Alan Turing ao "problema da
decisão".
O desafio do "problema de decisão" (David Hilbert, 1928) é um
problema da lógica simbólica que consiste em achar um algoritmo genérico para
determinar se um dado enunciado da lógica de primeira ordem pode ser provado. A
Máquina de Turing (mT) é um modelo abstrato (matemático) do processo
computacional, que se restringe apenas aos aspectos lógicos do seu funcionamento
(memória, estados e transições) e que apresenta estrutura simples e universalmente
aceito.
O desafio do problema é demonstrar que um dado "problema
matemático" é insolúvel. Este algoritmo que receberá como entrada uma descrição de
uma linguagem formal e um enunciado matemático e produzirá, como saída, o
resultado “Verdadeiro” ou “Falso”.
Um tipo de "problema de decisão" é um sistema formal que exige uma
resposta do tipo "sim" ou "não", como, por exemplo, a questão "dados dois números (x
e y), pergunta-se se o y é divisível por x". Este problema pode ser "indecidível" caso
não exista algorítimo que determine uma resposta correta para o mesmo.
Lembremos que, algorítmo é um método eficaz, expresso como uma lista
finita de instruções bem definidas, para o cálculo de uma função. As instruções
descrevem uma "computação" que, no momento que é executada, utilizando os dados
iniciais, processa um número finito de estados sucessivos e bem definidos, que
produzirão a "saída" e concluem com um estado de finalização.
Para atender esta demanda, Alan Turing, em 1936, idealizou uma
máquina que se propunha a demonstrar que certor problemas são, de fato, indecidíveis.
Esta máquina é um "processo mecânico", isto é, algo que pode ser feito por uma
máquina; algo como um modelo formal de um “ser humano calculante”: suas estruturas
são concebidas como uma folha de papel, o alfabeto de entrada e saíde de trabalho.
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Em matemática, teorema é uma afirmação que pode ser provada como
verdadeira através de outras afirmações já demonstradas, inclusive, por outros teoremas.
Por exemplo, Teorema de Tales, importante ferramenta na determinação de medidas
utilizando a proporcionalidade.
Axioma, tanto na matemática quanto na lógica, não é, necessariamente,
uma verdade autoevidente, mas, sim, uma expressão lógica formal usada em uma
dedução, visando obter resultados mais facilmente. Por exemplo, o todo é maior que a
parte.
Um sistema axiomático é um conjunto qualquer de axiomas, que podem
ser usados, todos ou só alguns, para a derivação lógica de teoremas. Aqui, parte-se de
premissas aceitas como verdadeiras e regras ditas válidas, que irão conduzir a novas
sentenças verdadeiras. As conclusões podem ser alcançadas manipulando-se símbolos
de acordo com conjuntos de regras. Esta ferramenta para aumentar a capacidade
humana de pensar.
Chegamos, então, ao sistema formal que pode ser visto como uma
espécie de jogo rigorosamente definido, que especifica regras para manipulação de
símbolos.
Turing visualizou a possibilidade de executar operações computacionais
por meio de uma máquina que tivesse embutidas as regras de um sistema formal. A
"máquina" pode não existir, mas seus mecanismos podem ser construídos; descreve,
então, em termos matematicamente precisos, como este sistema, com comandos simples
de operação, pode manipular os símbolos de acordo com suas regras; esta "máquina
teórica" prova que, fisicamente, máquinas computacionais podem ser construidas.
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2.2. Putnam e o Modelo Funcionalista
Hilary Whitehall Putnam (1926) é destaque da filosofia ocidental desde
1964, nos campos das filosofias da mente, da linguagem e da ciência. E sua principal
qualidade também é sua grande "inimiga": é detalhista, rigoroso e crítico ao analisar
suas próprias posições filosóficas e a de outros filósofos. Sendo assim, suas
interpretações e posicionamentos alteram-se frequentemente e ele é criticado por isto.
Putnam introduz, nos anos 60, a teoria do funcionaliemo computacional:
baseada nas teorias da inteligência artificial, pretende definir o cérebro como "máquina
de tratamento de informação", que através de um programa (mente) processa a
informação que lhe chega através de um input (dado/informação/entrada/estímulo).
Processado e convertido, este resultado é disponibilizado para o meio de um output
(saída/resposta). Utiliza-se do princípio da Máquina de Turing para sustentar a ideia de
que a mente pode ser concebida exatamente como um programa (software),
funcionando sobre um determinado suporte físico (hardware) e que, fazendo uso de um
complexo e preciso sistema de instruções predefinidas, gera determinados resultados
em função do tratamento da informação ou estímulos recolhidos. O resultado do
processamento é determinado pela natureza dos dados recebidos (entradas) e pelo
estado em que se encontra o sistema no momento da introdução da informação.
Mas, nos anos 80, Putnam abandona a defesa do funcionalismo devido às
dificuldades que têm essa teoria de tratar o "externalismo" do conteúdo mental, como
ilustrava o experimento mental da "Terra Gêmea", do próprio Putnam.
Este experimento foi um dos primeiros argumentos do "externalismo
semântico": aqui se apresentam dois sujeitos cujos estados físicos internos são
indistinguíveis, embora usem uma mesma palavra com significados distintos. Esta
possibilidade é explicada por meio do externalismo semântico: o estado psicológico do
sujeito, considerado isoladamente do ambiente, não determina o significado dos termos
que ele utiliza.
O externalismo é uma teoria em semântica filosófica e o seu problema
principal diz respeito ao tema da referência e do significado.
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A semântica filosófica é a parte da filosofia da linguagem que
compreende o papel das expressões linguísticas (nomes, conceitos, constantes lógicas,
etc.) e considera as contribuições destas para determinar o valor de verdade de cada
sentença na qual uma expressão ocorre (a sentença é a portadora de um valor de
verdade).
Daí conclui-se que o "conteúdo" do cérebro de uma pessoa não é
suficiente para determinar a referência dos termos que empregam e que, portanto, se
deve examinar a 'história causal' e o 'estado psicológico' que levou a estes indivíduos a
adquirir o termo. Resumindo, “os 'significados' não estão na mente”.
Em filosofia da mente, externalismo é a tese de que a identidade
do conteúdo mental é relativa a objetos ou tipos de objetos exteriores à mente;
indivíduos distintos podem ser idênticos nas propriedades intrínsecas relevantes e ter
propriedades mentais com conteúdos distintos.
Já para o internalismo, as propriedades mentais são supervenientes (vem
depois, que sobrevém) às propriedades intrínsecas(que é próprio e essencial) do sujeito.
O externalismo de Putnam conclui é que um mesmo pensamento teria diferentes
significados em diferentes ambientes.
O externalismo afirma que o significado das nossas palavras e frases e o
conteúdo de nossos estados mentais intencionais estão relacionados com o mundo
externo; o que é pensado, o que é objeto da experiência e o que é objeto da fala
depende, também, do que está além da mente do sujeito ou, até, é causado por ele.
Sendo assim, a existência de 'estados mentais' dependem do "mundo
exterior" deste indivíduo; suas atitude e proposições (crenças, desejos, intenções,
pensamentos) devem ser caracterizadas e individualizadas através dos objetos e do
mundo no qual este indivíduo está situado em determinado tempo e espaço.
Diante deste novo cenário, Putnam rejeita as suas próprias ideias
funcionalistas, ao perceber outras complexidades atreladas ao estados mentais e que
impossibilitam a sua teorização. Abandona, também, a idéia de que a Máquina de
Turing possa ser o modelo ideal para representar a organização funcional da mente.
Putnam demonstra que se o ambiente físico ou social da pessoal se
modifica, em certos aspectos, o conteúdo dos pensamentos e crenças da pessoa também
serão afetados. Fatos, objetos e acontecimentos que ocorrem ao seu redor (no meio
ambiente físico-social) atuam na individualização dos conteúdos dos seus pensamentos.
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2.3. Críticas à Inteligência Artificial
Hubert Dreyfus, desde 1965, declara as semelhanças entre os problemas
tratados pela filosofia e aqueles tratados pela inteligência artificial (IA): a natureza do
entendimento e do conhecimento. Dreyfus alerta sobre a fragilidade dos modelos
adotados pela IA: a mente como um sistema de símbolos e a inteligência como processo
para resolução de problemas.
Ele destaca que estão sendo desprezadas estruturas básicas do processo
mental, como os "movimentos corporais" e o "reconhecimento de padrões" que estão
vinculadas às habilidades para representação e resolução de problemas.
A IA supõe que a natureza da mente são "regras" e "representações" nos
momentos de percepção e resolução de problemas; mas, deixa-se de lado o "senso
comum" que não é "conhecimento de fatos", mas, sim, o que "sabemos sem saber e que
nunca foi aprendido", por exemplo: somos mais rápidos andando para frente do que
andando para trás.
Também alerta que, nas simulações com computadores, os pesquisadores
não consideram nossa tolerância às ambiguidades, os limites de nossa consciência, as
impressões subjetivas, as influências do meio, a impaciência, cansaço e a motivação ou
a falta dela.
John Searle é um crítico famoso dos limites do modelo computacional
da mente e afirma que a experiência mental do "Quarto Chines" (QC) torna clara a
possibilidade de um sistema que tem 'intencionalidade atribuída' mas não 'semântica
genuína'.
Os programas são sintáticos, pois são estruturados por regras.
Nas esta sintaxe não é suficiente para a semântica que estão presentes nas mentes e que
demandam interpretação e significância. Implementar um programa é insuficiente para
haver mente.
Está errado dizer que 'a mente está para o cérebro como o software para o
hardware': a mente é essencialmente consciência, e a existência de consciência é um
fato biológico, portanto, é vida.
O QC mostraria então que a mente não é um programa e que por isso
programar apropriadamente alguma coisa nunca poderia dar-lhe uma mente.
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O filósofo David Chalmers (1996) apresenta uma comparação
esclarecedora:
As receitas são sintáticas (regras).
A sintaxe não é suficiente para ser saboroso.
A maioria dos bolos são saborosos.
As receitas não são suficientes para fazer bolos.
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3. Referências Bibliográficas
MORACA, R. J. Filosofia da Mente. Batatais:Claretiano,2012.Unidade 2
TEIXEIRA, J. F. O que é Filosofia da mente. Editora Brasiliense, 1994.
Disponível em:
<http://www.filosofiadamente.org/images/stories/pdf/o_que_e_filosofia_
da_mente.pdf>.
MATTHEWS, E. Mente: Conceitos Chave em Filosofia. Artmed, 2007,
p. 81-106 (confira na Biblioteca Digital Pearson).
CHALMERS, David, 1996, The Conscious Mind, Oxford, Oxford
University Press.
PINTO, Joâo Alberto, 1999, Materialismo, Superveniência e
Experiência, Dissertação de Mestrado, Faculdade de Letras da
Universidade do Porto.
SEARLE, John, 1998, A Redescoberta da Mente, Lisboa, Instituto
Piaget.
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