Enquanto a abordagem cognitivista incide sobre as representações mentais, operando com símbolos e regras formais para explicar a linguagem e outros processos cognitivos, podendo ser considerada uma abordagem “topo-base” pelo privilégio que atribui a essas capacidades superiores, o conexionismo, ao contrário, pelo enfoque que dá às micro- estruturas neurológicas, vendo nelas a explicação primeira daquelas capacidades, pode considerar-se uma abordagem “base-topo”. De certa forma, os modelos conexionistas fizeram abalar o edifício cognitivista ao pôr em causa que a inteligência e a cognição eram o resultado do processamento de expressões simbólicas representadas por regras. Aliás, uma das críticas feitas pelos cognitivistas ao conexionismo é o facto de estas análises se situarem ao nível da
implementação (neurofisiológica) dos processos cognitivos, sendo que estes mesmos
processos se situam num nível computacional (mais elevado). Há como que um reducionismo das capacidades cognitivas como a linguagem, às suas componentes mais básicas, o que, provavelmente, não chega para a sua cabal explicação. Rumelhart e McClelland contrapõem a este argumento que as descrições de níveis mais elevados emergem, ou seja, são o resultado das micro-estruturas dos níveis mais baixos. E apresentam como analogia as propriedades do diamante que podem ser descritas a um nível macroestrutural (solidez e brilho), mas que são o resultado da uma estruturação atómica particular.
Por outro lado, estes modelos não “copiam” o funcionamento do cérebro, o qual é ainda muito controverso mesmo para as neurociências. Como sustentam Rumelhart e
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McClelland (1986: 130) o conexionismo apenas se inspira em algumas características do funcionamento neuronal:
Thus, we have, by and large, not focused on neural modelling (i.e. the modelling of neurons), but rather we have focused on neurally inspired modelling of cognitive processing.
As diferenças entre os neurónios artificiais e os neurónios biológicos são muitas, ressaltando estes autores algumas delas como sejam: os neurónios reais são muito mais lentos do que os artificiais (cerca de 106 vezes mais lentos); existem muitos milhões de neurónios no cérebro comparativamente com as redes neurais artificiais, o que origina, por seu lado, diferenças também ao nível da conetividade (nos atuais computadores com distribuição paralela as conexões entre neurónios não ultrapassam o número de 10, muito diferente das cerca de 10.000 que ocorrem num neurónio real); a informação é processada de forma
contínua nas células nervosas e não através de estados estanques de excitação ou bloqueio.
Poderíamos ainda acrescentar que os neurónios biológicos estão imersos em todo um ambiente químico particular que acaba por influenciar a transmissão dos impulsos, o que não acontece nos computadores, mesmo com distribuição paralela.115Digamos que a matéria prima, num e noutro caso, não é da mesma natureza: silício, nos computadores, e matéria viva, no cérebro humano.
Outros aspetos a ter em conta:
(i) Os computadores atuais apenas processam um padrão de input de cada vez, o qual é
mapeado separadamente. Não são ainda contemplados fenómenos como a atenção em série, ou seja, o processamento de padrões simultâneos com influências recíprocas uns sobre os outros (mutual and interdependente constraints).
(ii) Os PDP não lidam de forma satisfatória com as estruturas recursivas que
acontecem frequentemente nas frases de uma língua. A própria arquitetura das redes põe sérios obstáculos ao reconhecimento dos vários constituintes na estruturação das frases.
115 Maturana e Varela (1984: 145) assinalam que é errado pensar o cérebro como um computador: «Sería un error, por tanto, definir al sistema nervioso como teniendo entradas o salidas en el sentido tradicional. (…) Hacer esto es enteramente razonable quando uno ha diseñado una máquina, en la qual lo central es cómo se quiere interactuar con ella. Pero el sistema nervioso (o el organismo) no ha sido diseñado por nadie, es el resultado de una deriva filogenética de unidades (…). La metáfora tan en boga del cerebro como ordenador no es sólo ambigua, sino francamente equivocada».
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(iii) Os cérebros humanos são diferentes uns dos outros; a despeito de semelhanças
anatómicas gerais, não há dois cérebros exatamente iguais. Os computadores de um mesmo modelo, pelo contrário, não diferem uns dos outros, sendo fabricados segundo o mesmo protótipo (Candau 2005: 9).
Para além destas críticas que poderíamos tomar como críticas internas ao conexionismo, adiantam-se aqui algumas reflexões de caráter mais geral e/ou filosófico. Uma delas refere-se ao facto de os modelos conexionistas terem como objetivo prático a implementação de sistemas informáticos que simulam a cognição humana: «For it seems to suggest that the PDP network is simply a method for implementing standart sequencial algorithms of pattern recognition» (Rumelhart e McClelland 1986: 116). Para isto, torna-se necessária a elaboração de algoritmos matemáticos ou outros para que esses sistemas reconheçam os padrões de input. Os algoritmos computacionais são elaborados pelo programador humano, o que não acontece com as células nervosas vivas. Elas não foram programadas por ninguém para reconhecer este ou aquele padrão, pelo menos não no sentido que a palavra ‘programa’ tem em informática. Não parece existir nenhum software igual ao que é instalado nos computadores que nos levem a operar como eles. A aprendizagem não parece fazer-se através do reconhecimento de padrões binários do tipo (0/1), embora exista atividade elétrica no interior das células nervosas. Um estímulo sensorial é transmitido por sinapses de neurónio para neurónio. No entanto, isto pode ocorrer com muita ou pouca intensidade, o que, em termos biológicos, se traduz na quantidade e no tipo de neurotransmissores envolvidos nas interconexões. Trata-se, por conseguinte, de fenómenos biológicos/químicos e não puramente elétricos. É certo que as diferenças de potencial elétrico são transmitidas de neurónio para neurónio, mas, para além deste mecanismo simples, há que considerar todo um conjunto de condicionantes biológicas que modelam a transmissão da informação nos cérebros humanos e que os tornam substancialmente diferentes dos computadores.
Estes modelos poderão constituir um avanço significativo ao nível da tecnologia informática, uma vez que são projetadas máquinas cada vez mais eficazes e com mais funcionalidades, no caso o reconhecimento de formas linguísticas e/ou padrões de associação linguística. Mas uma coisa é construir máquinas cada vez mais sofisticadas, outra coisa é inverter os termos da implicação e deduzir que, se um computador consegue produzir
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resultados parcelarmente idênticos aos do homem, por via de mecanismos associativos, então o cérebro humano funciona como um computador. O conjunto das capacidades do cérebro é muito maior do que o de um computador; só por isso a identificação dos dois termos iniciais (computador=cérebro) não é lícita.116
Os computadores (e as máquinas em geral) são mais eficientes do que o homem na realização das tarefas para que foram programados. Uma calculadora extrai raízes quadradas com uma rapidez incomparavelmente maior do que qualquer cérebro humano o faria. Um relógio funciona com uma precisão difícil de igualar. O ‘word’ consegue formatar uniformemente um texto em questão des segundos. Há, até, computadores que conseguem ganhar partidas de xadrez aos melhores jogadores do mundo. Estas tarefas são ‘perfecionadas’ pelas máquinas porque são dirigidas, programadas, unilaterais, inflexíveis. Quando se trata deste tipo de tarefas as máquinas levam, geralmente, vantagem sobre o homem. Mas é questionável que se possa falar de inteligência nestes casos. A inteligência pressupõe uma flexibilidade e uma abertura a novas variáveis que as máquinas não possuem porque, no seu funcionamento intrínseco, são seletivas e pré-programadas.
Saindo do domínio informático e focando o conexionismo tal como ele é apresentado pelas neurociências (os processos cognitivos tomados como o resultado de miríades de interconexões neuronais), acontece que questões que antes eram apanágio da Filosofia são, agora, reduzidas aos seus mecanismos fisiológicos. Francis Crick assinala que:
(…) as nossas mentes – o comportamento dos nossos cérebros – podem ser explicadas pelas interações das células nervosas (e outras células) e das moléculas a elas associadas ( [1990] 1998: 23).
O conhecimento será “apenas” uma configuração específica da rede neuronal. Se ouvirmos muitas vezes a palavra ‘casa’ associada a um certo objeto isto faz com que os nossos cérebros façam disparar um certo número de neurónios interconectados, correspondendo a um padrão de input. No entanto, este mecanismo só é possível para um observador exterior, que eventualmente consiga seguir o percurso do estímulo sensorial. Não
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Jonh Searle ( [1992] 1998: 45) apresenta, com ironia, o seguinte exemplo: «Assim, um sistema feito de pedras ou de latas de cerveja, dotado das relações causais adequadas teria de ter as mesmas crenças, desejos, etc. que nós porque possuir crenças e desejos resume-se unicamente a isso».
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nos diz nada acerca da vivência subjetiva dos itens linguísticos. O conteúdo semântico, imagético e afetivo da palavra, que é o que realmente se entende por ‘conhecer’, não é minimamente aflorado por este tipo de análises. Reside aqui um dos maiores handicaps dos modelos conexionistas. A descrição pormenorizada dos processos neurológicos pode pôr em evidência as interações do organismo com o seu meio, mas não explica as representações imagéticas que fazemos do mundo. Por mais detalhada que possa ser a descrição do sistema nervoso e da interconetividade neuronal, ela nunca explicará uma imagem mental. São pontos de vista diferentes: exterior e interior. O conhecimento só se torna efetivo se for interiorizado, se passar pelo crivo da consciência. E a consciência não parece ser redutível aos processos neurológicos mais básicos; embora seja sustentada por eles, não se reduz a eles. Damásio (1994: 105-106) dá conta deste desafio como sendo central na investigação em neurociência:
Reside aqui o centro da neurobiologia, tal como a concebo: o processo por meio do qual as representações mentais, que são modificações biológicas criadas por aprendizagem num circuito de neurónios, se transformam em imagens nas nossas mentes.117
Também Maturana e Varela (1980: 22) dão conta desta décalage entre neurologia e representação mental: «The anatomical and functional organization of the nervous system secures the synthesis of behavior, not a representation of the world». A imagem mental é algo de interior ao próprio sujeito, é de certa forma uma construção pessoal da realidade. Quando ouvimos a palavra ‘casa’ ocorre no cérebro uma imagem mental difusa de uma casa, que certamente implica as nossas experiências de vida, e não a palavra casa em si. A palavra funciona apenas como sinal acústico da imagem de ‘casa’. Acontecerão, por certo, inúmeras interconexões neuronais neste processo, mas as descrições neuronais não são suficientes para explicar a imagem mental associada ao sinal sonoro. E porquê? Porque esta última pertence ao domínio da interioridade, da subjetividade; a construção de imagens e o recurso a que delas fazemos são fenómenos na primeira pessoa, relacionados com as vivências pessoais de cada um de nós. Diríamos que imagem mental, cognição e consciência são realidades que caminham em paralelo. Por esta razão, muita da tradição filosófica se tem debruçado sobre as
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E ainda: «os processos que permitem que modificações microestruturais invisíveis nos circuitos de neurónios (em corpos celulares, dendrites, axónios e sinapses) se tornem uma representação neural, a qual por sua vez se transforma numa imagem que cada um de nós experiencia como sendo sua» (Damásio 1994: 106).
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imagens mentais ao ponto de M. Spaier escrever que «l’image est un des plus vieux accessoires du magasin de la philosophie» (apud Janet, 1936: 172). A consciência, o ‘eu’, são o campo de cultivo da cognição, mas, por serem realidades altamente subjetivas, colidem frequentemente com análises objetivas, em terceira pessoa, como acontece com as explicações neurológicas. Damásio (2010: 97) escreve, a este propósito que «As imagens – visuais, auditivas ou quaisquer outras – encontram-se disponíveis diretamente, mas apenas para o dono da mente em que ocorrem. São privadas e inobserváveis por terceiros».
Para além disto, o input linguístico ou outro nunca é automaticamente ‘processado’. Depende de inúmeros fatores: a atenção, o interesse, estados emocionais diversos, etc. A consciência tem um poder tal que, por vezes, chega mesmo a alterar a perceção de estímulos sensoriais básicos como o sentir frio ou calor. De certa forma, tudo é filtrado pelo psíquico, como já sustentava Jung. Só deixamos entrar para as nossas histórias pessoais os ‘dados’ que a vontade/interesse/motivação selecionam. No entanto, termos como ‘vontade’, ‘interesse’, ‘motivação’ pertencem já a uma outra ordem de grandeza, fazem parte da macro-estrutura mental, a qual escapa ao determinismo dos sistemas fechados.