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

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INFORMAÇÃO

Recent years have witnessed the emergence of new sequencing technologies that are revolutionizing the approach to public health problems.

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Carlos Rafael Mendes

A tese do antigo aluno da FCUL, Carlos Rafael Borges Mendes e recentemente premiada, contou com a orientação conjunta das professoras Vanda Brotas e Virginia M. Tavano.

Web of Science Book Citation Index - Trial para todos os membros b-on

Estão abertas as inscrições para a disciplina que promove o empreendedorismo - Projeto Empresarial. Todos os alunos de mestrado ou nos dois últimos anos de mestrado integrado podem candidatar-se até dia 16 de novembro.

A FCUL, bem como toda a Universidade de Lisboa está sem acesso à Internet desde cerca das 11:45 da manhã.

Professora Olga Pombo, autora do livro "O Círculo dos Saberes"

“Estou convencida que a imagem do círculo constitui um arquétipo, uma determinação conceptual prévia a toda a investigação”, defende Olga Pombo, docente na FCUL e autora do livro “O Círculo dos Saberes”.

Imagem ilustrativa do livro "O Círculo dos Saberes"

“A apresentação do livro seguirá um formato sério e discreto. O professor Shahid Rahman fará uma apresentação e apreciação do livro e eu agradecerei todas as suas palavras, sejam elas elogiosas, sejam críticas", afirma a autora Olga Pombo.

Trial para todos os Membros da b-on.

Pessoas a correr junto ao Marquês de Pombal

A primeira Corrida da Ciência aconteceu o ano passado por ocasião das celebrações dos 100 anos da FCUL. A edição deste ano integra-se na 2.ª Edição do AmbientALL – Universidade em Movimento.

O concurso de programação destina-se a alunos universitários e este ano junta 16 equipas, oriundas de oito instituições universitárias portuguesas. A equipa da FCUL chama-se BigO(1).

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