Ata de reunião: Como o cérebro funciona e o que é a inteligência humana?



Grupo de Estudos em Direito, Tecnologia e Inovação – DTI

Data da Reunião: 28.08.2018

Tema: Como o cérebro funciona e o que é a inteligência humana?

Relatores: Eduardo Serra e Giovana Lopes

Dando início às atividades do grupo de estudos em Direito, Tecnologia e Inovação – DTI, o primeiro encontro tem como objetivo investigar questões relativas à inteligência e à consciência, correlacionando-as com a temática da inteligência artificial, tema de pesquisa do semestre. Nesse sentido, busca-se responder aos seguintes questionamentos: como o cérebro funciona e o que é a inteligência humana? A inteligência está, necessariamente, acoplada à consciência? Seria possível replicar a consciência humana em uma inteligência artificial?

Embora inexistam, atualmente, respostas inequívocas a tais questionamentos, que perpassam desde o campo da filosofia da mente até as neurociências, os textos abordados na bibliografia base do primeiro encontro buscam tratar justamente tais questões, possuindo em comum o fato de não acreditarem na possibilidade de que uma superinteligência será capaz de, no futuro, de replicar todas as funções cognitivas superiores de um cérebro humano – hipótese comumente defendida pelos adeptos da chamada “singularidade”.

Nesse sentido, Miguel Nicolelis e Ronald Cicurel, em seu livro intitulado “The Relativistic Brain: how it works and why it cannot be simulated by a Turing Machine” (2015), apresentam uma série de argumentos biológicos, matemáticos e evolucionários com o intuito de refutar uma filosofia “computacionalista”, segundo a qual o cérebro de qualquer animal, incluindo o sistema nervoso central humano, pode ser reduzido a um algoritmo e simulado em um computador digital. Tais argumentos possuem como pano de fundo a teoria do cérebro relativístico, desenvolvida pelos autores a partir de estudos realizados em interfaces cérebro-máquina, resumidos em uma série de princípios (como o princípio da codificação neural distribuída, o da plasticidade, e o da contextualização, por exemplo).

Segundo a teoria do cérebro relativístico, sistemas nervosos complexos, como o do ser humano, processam e armazenam informação através da interação recursiva de um mecanismo computacional híbrido digital-analógico (HDACE, do inglês “hybrid digital-analog computational engine”). Nele, o componente digital é definido pelos potenciais de ação produzidos por redes neurais distribuídas pelo cérebro, enquanto o componente analógico é formado pela superimposição de campos eletromagnéticos neurais (NEMFs, ou “neural electromagnetic fields”) variantes no tempo, gerados pelo fluxo de cargas elétricas através dos múltiplos feixes circulares de nervos que formam a substância branca do cérebro.

Esses campos eletromagnéticos neurais representariam a materialização das propriedades emergentes do cérebro, postuladas por um considerável número de neurocientistas como sendo responsáveis pela maioria das funções cerebrais superiores – incluindo as experiências subjetivas da consciência, como a sensação de dor e o próprio senso de si, ou self. Eles também serviriam para potenciar a capacidade do cérebro de utilizar informações provenientes do mundo exterior e do interior do corpo para reconfigurar seus próprios circuitos neurais, através do princípio da plasticidade.

Assim, o fluxo de informação que ocorre dentro do cérebro humano, por envolver múltiplos níveis organizacionais e por continuamente modificar sua matéria orgânica, encontra-se intimamente atrelado ao próprio substrato físico que ele modifica, constituindo um sistema adaptativo complexo. E, segundo Cicurel e Nicolelis, são justamente esses atributos que definem um sistema complexo adaptativo que fazem com que as tentativas de simular de maneira acurada as principais funções cerebrais de um organismo biológico em um computador digital estejam fadadas ao fracasso.

Por sua vez, Kevin Kelly (2018), no artigo intitulado “The Myth of a Superhuman AI”, pretende desconstruir o mito de que seja possível desenvolver uma inteligência artificial super-humana, ou seja, que supere as capacidades cognitivas de um ser humano em sua totalidade. Segundo o autor, tal mito estaria amparado em cinco presunções destituídas de amparo fático. São elas: 1) a IA já está ficando mais inteligente do que os humanos, em uma taxa exponencial; 2) serão criadas IA’s com propósitos gerais, iguais aos humanos; 3) é possível criar inteligência humana em silício; 4) a inteligência pode ser expandida sem limites e; 5) uma vez desenvolvida uma superinteligência, ela será capaz de solucionar a maioria dos problemas.

Com o objetivo de demonstrar a falta de amparo científico dessas alegações que dão suporte ao “mito” de uma superinteligência, ou seja, uma “construção mental de algo idealizado, sem comprovação prática” (HOUAISS, 2001), Kelly apresenta os seguintes argumentos, por ele chamados de “heresias”: 1) a inteligência não possui uma única dimensão. Logo, ‘mais inteligente do que humanos’ é um conceito destituído de significado; 2) os humanos não possuem uma mente com propósito geral; 3) a emulação do pensamento humano em outras plataformas será limitada pelo custo; 4) as dimensões da inteligência são finitas; 5) a inteligência é apenas um fato no progresso/desenvolvimento.

Embora reconheça que as presunções que amparam o mito possam vir a se tornar verdadeiras no futuro, o autor é enfático ao frisar que, no atual patamar científico, não existem evidências que suportem a teoria de uma inteligência artificial super-humana, tratando-se, no presente momento, apenas de uma lenda ou mito.

Bibliografia base

KELLY, Kevin. The Myth of a Superhuman AI. Wired, 2017. Disponível em: <https://www.wired.com/2017/04/the-myth-of-a-superhuman-ai/>. Acesso em: 13 jun. 2018.

NICOLELIS, Miguel. CICUREL, Ronald. The Relativistic Brain: how it works and why it cannot be simulated by a Turing Machine. Kios Press, Natal, Montreux, São Paulo, 2015.

Bibliografia complementar

BUNGE, Mario. Emergence and the Mind. Neuroscience, v. 2, 1977, p. 501-509.

COPELAND, B. Jack. The Church-Turing Thesis. In: ZALTA, Edward N. The Stanford Encyclopedia of Philosophy, 2017. Disponível em: <https://plato.stanford.edu/archives/win2017/entries/church-turing/>. Acesso em: 22 jun. 2018.

KAPLAN, Jerry. Artificial Intelligence: What everyone needs to know. Oxford: Oxford University Press, 2016.

KURZWEIL, Ray. The Singularity is Near: When humans transcend biology. Nova York: Penguin Books, 2005.

RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3. ed. New Jersey: Prentice-Hall, 2010.

SEARLE, John. Mente, Cérebro e Ciência. Tradução de Artur Morão. Lisboa: Biblioteca de Filosofia Contemporânea, 2000.

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