"Wittgenstein coloca (em 1934) a pergunta “Pode uma máquina pensar?”, 16 anos antes de Alan Turing (no artigo “Computing Machinery and Intelligence” da revista Mind, novembro, 1950). E, essa especulação feita no campo da Filosofia tem um significado interessante nos dias de hoje, aparecendo como uma previsão significativa (Oliveira, 2017)", escreve Helder Coelho em mais um ensaio.

A cooperação (e colaboração) científica apoia-se sempre em ensinar e aprender (dar e receber), num registo de amizade e humildade, de motivação e de empolgamento. A paridade é fundamental, tal como o “foco e simplicidade”, a relevância e a utilidade (Steve Jobs).

Será possível ter uma pessoa dentro de um scanner e dizer-lhe para mudar a atividade de diferentes zonas do seu cérebro, com base no que estamos a observar num monitor desse mesmo scanner? Pode a Inteligência Artificial (IA) abordar e interatuar com a Neurociência, e vice-versa?

O quinto livro de António Damásio, colocado à venda a 3 de novembro, aborda o diálogo da vida com os sentimentos, como formadores da consciência e motor da ciência, e o que daí resulta, em especial para a cultura (ou ainda, sobre a estranha ordem, da sensação à emoção e depois ao sentimento). Os sentimentos são sinais da nossa vida e também os motivadores da criação intelectual dos homens. E, daí resultam multitudes de condutas, padrões variados de comportamentos. Enfim, os sentimentos facilitam a formação da nossa personalidade.

Nos últimos anos, a UNESCO financiou o projeto internacional - "Complex Systems Digital Campus (UniTwin)" - recorrendo a uma plataforma de e-Meeting, e esse exercício mostrou o caminho certo (alternativo aos massive open online courses ou MOOC) para esta nova experiência pedagógica da informática na educação. Quer isto dizer que a tecnologia, quando bem explorada, pode ser mesmo benéfica.

Recentemente, dois estudos sobre como pensamos, um do Instituto Max Planck (para a História da Ciência, Alemanha) e outro da Escola de Medicina de Harvard (EUA), de maio de 2017 (revista NeuroImage, de Elinor Amit e Evelina Fedorenko), clarificaram as diferenças que nós temos quando refletimos sobre alguma matéria, fazemos coisas, ou emulamos a realidade.

Desde 1971 que a guerra está aberta, mas o combate tem sido difícil. Por um lado, não temos só uma doença, e o que já conhecemos não tem chegado para estarmos contentes.

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?

Para compreendermos as capacidades de cada um de nós é preciso entender como as células nervosas se comportam e como interatuam entre si, isto é, pode sempre existir uma outra hipótese que consiga explicar um pouco mais. E, existem sempre os factos e as interpretações.

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).