No Campus com Helder Coelho

Previsão em toda a área

Contrariamente ao que outrora pensávamos, o nosso cérebro não é reativo, mas preditivo e muito dinâmico. Esta descoberta recente foi obtida graças às neurociências (Hohwy, 2014).

Olhamos facilmente para o futuro, procurando ou adivinhando o que irá acontecer a seguir, permitindo que apostemos muito mais do que julgávamos, e, ainda, surpreendemos muito os outros com quem estamos.

Muitos dos desportos existem, porque os nossos cérebros são capazes de calcular com rapidez o que o outro jogador vai fazer e deduzir com rigor aonde a bola vai chegar: perceção, ação e previsão. As nossas interações sociais ganham também com essa capacidade, e, abusamos por vezes, brincando com os nossos amigos sobre as nossas próprias expectativas. Quando erramos, retrocedemos sem problemas, e graças aos nossos mecanismos de inferência corrigimos e avançamos com novas antevisões à custa da chegada de novos dados. Fazemos e refazemos os modelos internos da realidade e surfamos sobre a incerteza, e, ainda, avançamos com premonições, embora saibamos quão difícil é acertar.

As criaturas assim equipadas são muito mais do que simples máquinas de dar respostas a perguntas. Elas são capazes de enfrentar os mundos em mudança, improváveis e incertos, como os atuais, pois evoluíram para serem capazes de antecipar os fluxos de dados a chegar aos nossos sentidos, aproveitando todas as oportunidades, sendo mesmo pró-ativas, e defendendo-se das potenciais ameaças. As ações que são capazes de engendrar são mais complexas, pois em vez de simples respostas às entradas, estão um pouco à frente, adivinhando mesmo antes delas chegarem. Há assim uma nova dança, entre a perceção e a ação, que ultrapassa a ideia mais simples da cognição (interação simples perceção-ação).

Voltando à Inteligência Artificial (IA), reconhecemos que o raciocínio lógico é considerado agora como uma adaptação feliz (com sorte), e tudo o que se faz na IA não é tanto construir uma mente, mas melhorar as ferramentas para resolvermos problemas bem mais difíceis. A rápida melhoria do Google Translate, em vários pares de línguas naturais, durante 2016-2017, é disso uma prova (a manchete dos jornais nos EUA, “... a tradução com IA, da Google, não se distingue da feita por seres humanos” é enganadora, pois o Google Translate mostra-se melhor nos pares de línguas mais comuns, e mesmo assim atrás da perícia de um tradutor profissional)! Já não se trata só do que a “máquina sabe ou mesmo compreende” (lembrem-se da pergunta de Alan Turing, em outubro de 1950, na revista Mind, “Pode uma máquina pensar?”), mas do que faz, ou ainda mais e de outro modo, “do que ainda não faz”.

Muitas vezes, nos últimos anos, se tem dito que a IA faz medo a alguns, pois as máquinas são mais inteligentes (“a linha vermelha da perspicácia” separava, há bem pouco tempo, o homem da máquina). Contudo, o que devíamos fixar é que o progresso é feito para ajudar as pessoas, e não para as substituir, e, em vez de pensarmos em mera disrupção, temos de ver qual é o poder de construir instituições mais poderosas e resilientes.

Se olharmos bem para os seres humanos, capazes de sentir, pensar e sonhar, de criar, interpretar e compreender ideias, teorias e conceitos, perguntamos como a matéria de que são feitos foi então capaz de dar origem a estados mentais, incluindo mesmo a faculdade de consciência? A resposta a esta questão está cada vez mais ao alcance da consiliência (síntese), entre as neurociências, a psicologia, a robótica, e a inteligência artificial (aprendizagem).

A ideia que o cérebro é uma forma superior de máquina de previsão tem uma longa história, ancorada em trabalhos sobre a perceção e mais recentemente, na exploração da aprendizagem profunda (deep learning), no reconhecimento de imagens ou mesmo na tradução de línguas naturais. Muitos falam de uma versão emergente do cérebro, como máquina de previsão multicamada. No entanto, o que acontece é que os nossos corpos estão constantemente a ser bombardeados por sensações e os cérebros são então obrigados a dar sentido ao que é recebido, de modo caótico e incerto, fazendo previsões, ou adivinhação sobre o que está por detrás dos sinais que estamos a receber. A perspetiva tradicional, de baixo para cima, sobre a perceção visual, é a seguinte: o nosso cérebro analisa os sinais que entram, encontra padrões com complexidade crescente, e tenta dar sentido ao que se passa tentando adequar esses padrões com as suas representações internas. O processamento preditivo vira aquelas noções de pernas para baixo realizando prognósticos.

Segundo von Helmholtz (1860), os cérebros geram dados sensoriais para se associarem aos sinais que estão a chegar, recorrendo a modelos internos do mundo e dos nossos corpos. Estes modelos gerativos dão origem a hipóteses múltiplas sobre as fontes dos dados que chegam, e a hipótese mais ajustada transforma-se numa perceção. Ora, este processo é contínuo, o cérebro identifica qualquer erro e atualiza os modelos internos se for necessário, e assim pode prever e perceber mais precisamente o que se está a passar. Segundo Clark, além da previsão, opera-se também a minimização da incerteza.

O facto de sermos agentes ativos e empenhados está associado com aquele processamento preditivo, com os nossos cérebros sempre a reduzir os erros de previsão, de molde a percebermos corretamente o mundo envolvente, algo que é fundamental para a nossa sobrevivência: achando as previsões que melhor se acomodam com as entradas sensoriais que estão continuadamente a estimular o cérebro. Fazemos isto movendo constantemente o corpo (para ouvir, ver, sentir o melhor possível), e estando sempre muito atentos ao que nos cerca.

Referências
Clark, A. Surfing Uncertainty, Prediction, Action and the Embodied Mind, Oxford University Press, 2016.
Hohwy, J. The Predictive Mind, Oxford University Press, 2014.

Helder Coelho, professor do Departamento de Informática de Ciências
info.ciencias@ciencias.ulisboa.pt

Falta pouco para a Faculdade voltar a ser homenageada com a atribuição de mais duas insígnias de professores eméritos a dois dos seus docentes aposentados.

Zbigniew Kotowicz, investigador e membro integrado do Centro de Filosofia das Ciências da Universidade de Lisboa, faleceu aos 67 anos, no dia 21 de setembro de 2017.

Ciências integra um consórcio europeu que vai receber do programa Horizon 2020 cinco milhões de euros para desenvolver, entre 2018 e 2021, a mais avançada tecnologia de espectrometria de massa.

Agora que terminaste o ensino secundário e estás prestes a iniciar esta nova etapa, vários vão ser os desafios pessoais e académicos que vais enfrentar.

O "MOONS Science Consortium Meeting" termina esta quarta-feira, dia 13 de setembro, após dois dias de reuniões. O encontro "à porta fechada" decorre no campus de Ciências e visa consolidar os casos científicos e discutir as estratégias de observação do espectrógrafo, cuja fase de construção arranca agora.

O que fazem e o que pensam alguns membros da comunidade de Ciências? O Dictum et factum de setembro é com Sandra Crespo, assistente técnico do Departamento de Informática de Ciências.

Ciências preencheu 99,9% das suas vagas na 1.ª fase do Concurso Nacional de Acesso (CNA) ao ensino superior, a taxa mais elevada desde que há registo.

No dia 14 de setembro, pelas 17h30, a arqueóloga Lídia Fernandes vai falar sobre o chão, no MUHNAC-ULisboa, em mais uma sessão de 60 Minutos de Ciência.

Maria de Deus Carvalho, professora do Departamento de Química e Bioquímica (DQB) e investigadora do Centro de Química e Bioquímica de Ciências, faleceu aos 53 anos, no dia 5 de setembro de 2017.

As Olimpíadas Internacionais de Ciências da Terra ocorreram nos dias 29 e 30 de agosto, em Nice, na Côte d'Azur, em França. Pelo terceiro ano consecutivo, os estudantes do ensino secundário português voltaram a conquistar medalhas.

Depois de ter passado pela Austrália, África do Sul, EUA e Reino Unido, entre outros países, a EMAPI chega a Portugal.

Valiant acredita que a ciência da aprendizagem permanece apenas explorada parcialmente, e que o uso das previsões (via a Aprendizagem) no mundo atual, tão sujeito às mudanças e às surpresas, é particularmente interessante. Por exemplo, os sistemas biológicos são altamente adaptativos, e compreender o que eles fazem, passo a passo, e porquê tem êxito, levaram-no a considerá-los como tópicos ideais para uma teoria da aprendizagem e da ciência da computação.

O “5th International Tsunami Field Symposium” realiza-se de 3 a 7 de setembro de 2017, em Lisboa e no Algarve e reúne a elite mundial no estudo de depósitos de tsunami, destaque para os dois oradores convidados - Alastair Dawson e Raphael Paris.

O projeto “Caixa Sismológica”, do Agrupamento D. Maria II, com sede na Escola Básica e Secundária Gama Barros, no Cacém, venceu o concurso internacional “Ciência na Escola”, 1.º escalão – Educação Pré-escolar, promovido pela Fundação Ilídio Pinho. Neste escalão do concurso, participaram 48 projetos, dos quais só 12 chegaram à fase final, em Coimbra.

Após perto de dez anos de planeamento e construção, o espectrógrafo ESPRESSO vai ser instalado no Very Large Telescope, do ESO, no Chile. O Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço é um dos membros do consórcio, pelo que terá acesso a 273 noites de observação com o VLT.

Cerca de 360 pessoas estiveram presentes na sessão Ignite IAstro e que integrou o programa do XXVII Encontro Nacional de Astronomia e Astrofísica. Em outubro a digressão ruma até à Ribeira Grande, nos Açores.

Os autores do artigo apresentam a história evolutiva de duas espécies de lagartos endémicos da Austrália - Carlia triacanth e Carlia johnstonei - revelando como se adaptaram a alterações climáticas do passado.

Com o fortalecimento da Aprendizagem (Machine Learning), a escola clássica da Inteligência Artificial ou IA (Good Old Fashion AI, GOFAI), apoiada em sistemas simbólicos, ficou entrincheirada. O livro mais recente do professor Hector Levesque, “Common Sense, the Turing Test, and the Quest for Real AI”, da MIT Press (2017), vem ajudar a não esquecermos o que a IA nos tem ensinado, ano após ano, acerca da mente, e, em particular, que o pensamento é um processo computacional. Como pode, então, a computação iluminar o pensamento?

O que fazem e o que pensam alguns membros da comunidade de Ciências? O Dictum et factum de agosto é com Cristina Manessiez, técnica superior da Biblioteca de Ciências.

Investigadores de Ciências e do Instituto Universitário de Lisboa desenvolvem hardware capaz de resolver tarefas robóticas, em contexto real, em menos tempo do que o alcançado até então. Os resultados foram publicados na revista científica Royal Society.

Em 2017 os Prémios Científicos ULisboa/Caixa Geral de Depósitos foram atribuídos a Vladimir Konotop e Ricardo Trigo. O ano passado foi a vez de Henrique Cabral e Eric Font. Ainda não é conhecida a data da cerimónia pública de entrega das referidas distinções.

Na lista de artigos e livros notáveis da ACM Computing Reviews, a Best of Computing, encontram-se publicações de professores e investigadores do Departamento de Informática de Ciências.

grupo de participantes

Alunos do ensino secundário participaram em projetos de investigação na Faculdade de Ciências da ULisboa. O culminar da atividade deu-se com um Congresso Científico, onde os "novos cientistas" apresentaram os resultados do trabalho realizado.

A palestra "Por que não anda o tempo para trás?” acontece dia 29 de julho, pelas 21h30, no Planetário Calouste Gulbenkian, Centro Ciência Viva de Belém.

Durante duas semanas, estudantes do ensino básico e secundário conheceram o ambiente da Faculdade e os métodos de trabalho dos cursos aqui lecionados.

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