Em 1950, Alan Mathison Turing apoiado na Matemática (a Informática só começou em 1954, e a Inteligência Artificial em 1956) indagou sobre se uma máquina podia pensar (jogar com as ideias, graças aos mecanismos de representar e de processar). A sua educação (Matemática) em Cambridge, Inglaterra (graduação), de 1931 a 1934 (King´s College), e em Princeton (EUA, doutoramento, sob a orientação de Alonzo Church), em 1938, permitiu que desenvolvesse as ideias de uma máquina universal (ou de Turing), dos limites da computação através dos conceitos de prova, paragem, decisão, resolução, e de algoritmo (capazes de descrever a computação), indispensáveis para a formulação posterior de uma teoria matemática da computação. Regressou a Cambridge, em 1939, onde assistiu ao curso de Ludwig Wittgenstein sobre os Fundamentos da Matemática, tendo depois sido recrutado para o esforço de guerra, dedicando-se a tempo inteiro a quebrar o código Enigma dos alemães. Nesse trabalho, consolidou as raízes da computação (máquina de Turing) e a ideia de software.

Os seus interesses, após o fim da guerra, pela Informática, Biologia Matemática, Química, e Reconhecimento de Padrões, levaram-no também para o campo da Filosofia, onde se foi ancorar junto à Cibernética, a qual, mais tarde, deu origem à Inteligência Artificial (IA). A pergunta “Pode uma máquina pensar?” abre a busca por agentes inteligentes capazes de interatuarem com os seres humanos através de linguagens (a proposta do jogo de imitação como teste de inteligência), e sobretudo de serem autónomos em ambientes sofisticados.

Segundo Gilles Deleuze e Félix Guattari (Éditions de Minuit, 2005), a Filosofia é a arte de formar, inventar e fabricar conceitos, ou seja aborda o pensar como experimentação. E, o agente que pensa não para de questionar para criar algo de novo. A IA ao optar, no início, pela resolução de problemas num espaço de estados, é obrigada a exigir técnicas de representação e de procura (táticas e estratégias) para realizar experiências de pensamento. O desenho da mente torna-se então obrigatório para dotar os agentes artificiais com um conjunto de capacidades (mentais) para serem autónomos e prontos a viajar num ambiente envolvente. Existem três instâncias (trindade) indispensáveis: ser capaz de traçar planos (imanência), inventar personagens (insistência) e criar conceitos (consistência).

No começo, a experimentação fez-se sobretudo em torno de fazer perguntas e de dar respostas, de estabelecer conexões e relações. Abordar o subjetivo (as qualidades) é bem mais difícil, e continua como objetivo.

A Filosofia exige uma sociabilidade como meio de imanência, um prazer em se associar (e fazer amizade), e um gosto pela troca de opiniões (controvérsias), pela conversa. No entanto, os agentes artificiais ainda têm dificuldade de confrontar o outro, de se envolverem em discussões, de terem propostas e iniciativas, de apostarem no impossível.

Quais são os mecanismos mentais do pensar? Podem-se identificar quatro tipos: cognitivos (e emocionais), neuronais, moleculares e sociais. Em 2008, Christof Koch indagou se os mecanismos não conscientes seriam capazes de afetar o pensamento, nomeadamente qual seria o papel da consciência subjetiva? Com o desenvolvimento das ciências do cérebro, tais dúvidas deixaram de serem só o objetivo da Filosofia especulativa, e outras explicações racionais começaram a serem apresentadas em redor das mentes. Damásio e Thagard abordaram, em detalhe, a interação entre os mecanismos emocionais e os cognitivos durante a tomada de decisão, o raciocínio analógico e o julgamento intuitivo. E, as emoções não só influenciam, como condicionam os resultados, e assim o pensamento racional.

Como pensamos nós e como pensa uma máquina? Os pensamentos começam por serem comprimidos, depois articulados, mais propriamente encadeados (como no raciocínio ou no planeamento), e por isso se fala que as ligações são organizadas de acordo com as relações que se estabelecem entre os seus elementos, criando-se composições ou cenários.

Quando os computadores são ensinados a pensar servem-se de mecanismos (por exemplo, sistemas de regras, heurísticas e algoritmos) que se encarregam de fazer os encadeamentos (os raciocínios podem ser práticos, teóricos, morais), originando comportamentos ou padrões (trens de ações ou atos, também escolhas). Por detrás destes comportamentos dos agentes (robôs) descobrimos mentes artificiais que podem atingir graus de grande sofisticação, cobrindo os aspetos cognitivos/deliberativos, emocionais/afetivos e sociais (veja-se o Agent_Zero de Joshua Epstein, 2014), inspirados pelas neurociências, ou mobilizados pelas motivações. O pensamento, frequentemente aleatório, pode ser conduzido por impulsos, tentativa e erro, necessidades, desejos (a fonte dos comportamentos), e por uma quantidade enorme de motivos e causas. Muitas vezes um agente tem de refletir sobre as várias opções e preferências, fazer escolhas difíceis mesmo antes de tomar decisões e de agir. Os agentes estão continuadamente a adaptar os seus desejos, quer através das suas variadas motivações, ou graças aos mecanismos da imitação (o desejo não é linear, mas complexo e aparece sob a forma triangular, sujeito objeto mediador), da inveja, ciúme ou da competição. Algumas vezes recorrem também ao mecanismo da utilidade (Antunes et al., 2014).

O Watson, da IBM, e o AlphaGo, da DeepMind/Google, estão próximos de compreender o que queremos quando interatuamos com elas, pois o seu desempenho aproxima-se dos 100%. O prémio Loebner (uma espécie de teste de Turing) foi atribuído anualmente, de 1991 a 2016, embora nunca tivesse sido oferecida a menção de ouro ou a de prata. Em 2016, a menção de bronze foi ganha por Steve Worswick e pelo chat bot Mitsuku, o que foi interpretado como uma distinção, embora não tivesse sido atingida a compreensão total.

Pode um computador, hoje em dia, pensar? Quase, pois realiza o essencial (resolver problemas), ganha ascendente e adota um estilo próprio que surpreende o outro jogador, incluindo a capacidade de ler a sua mente, como no Poker, com o Libratus da CMU.

Referências:
Antunes, L., Nunes, D. e Coelho, H. The Geometry of Desire, Proceedings of the 13th International Conference on Autonomous Agents and Multiagents Systems (AAMAS 2014), Paris, Maio 5-9, 2014.
Epstein, J. M. Agent_Zero, Toward Neurocognitive Foundations for Generative Social Science, Princeton University Press, 2014.