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).

Ler Filosofia (através de Espinosa) permite olhar o mundo, de forma crítica e pensar em profundidade. Em Ciência, observar e refletir são indispensáveis, para caminharmos, abrindo novas linhas de pesquisa.

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?

A cidade é um bom exemplo de um sistema adaptativo, inteligente e complexo. Fala-se hoje muito em cidades espertas, onde os peões e os habitantes só encontram motivos para viverem contentes, porque tudo é pensado para os ajudar, graças à capacidade analítica sobre os dados das pessoas e das cidades. A sua manutenção é imprescindível, e a sua renovação deve obedecer à inteligência e jamais à usura. Nem sempre isso ocorre.

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.

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.

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?