CULTURA
ACADÊMICA
E d i t o r a
O estatuto científico
da ciência cognitiva
em sua fase inicial
uma análise a partir da estrutura das
revoluções científicas de Thomas Kuhn
Marcos Antonio Alves
Alan Rafael Valente
Este livro apresenta uma análise
do estatuto cientíco da ciência
cognitiva nos seus primeiros anos, mais
especicamente entre as décadas de
1940 e 1970, a partir do aparato
conceitual da estrutura das revoluções
cientícas de Thomas Kuhn. A obra é
dividida em três capítulos. No primeiro
deles os autores expõem a abordagem
kuhniana do progresso da ciência,
explicitando os períodos pelos quais
uma área de pesquisa passa em sua
atividade. Em particular, demarcam os
possíveis períodos de surgimento de
uma área, nomeados de pré-ciência e
ciência normal.
De modo mais especíco, o
objetivo da obra é averiguar o estatuto
da ciência cognitiva em sua formação:
teria ela começado como pré-ciência ou
já teria se estabelecido como ciência
normal? Para responder a essa questão,
os autores apresentam o surgimento
dessa área de pesquisa em dois
contextos: histórico e epistemológico.
O aspecto histórico do seu
surgimento é exposto no segundo
capítulo, focalizando o ambiente
cientíco do momento, os primeiros
textos que fazem referência a ela, a
formação dos primeiros membros,
encontros e temas que serviram como
base para a sua emergência. Já o terceiro
capítulo trata do aspecto epistemológi-
co, ou seja, o arcabouço conceitual,
metodológico, metafísico e teórico das
pesquisas na área, bem como as suas
duas principais vertentes: o cognitivis-
mo e o conexionismo. Com base nestes
elementos, os autores nalizam o livro
fazendo uma análise do estatuto
cientíco da ciência cognitiva em sua
fase inicial.
O
:
T K
O
:
T K
Marília/Ocina Universitária
São Paulo/Cultura Acadêmica
2021
Marcos Antonio Alves
Alan Rafael Valente
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA
FACULDADE DE FILOSOFIA E CIÊNCIAS - FFC
UNESP - campus de Marília
Diretora
Prof.ª Dr.ª Claudia Regina Mosca Giroto
Vice-Diretora
Prof.ª Dr.ª Ana Claudia Vieira Cardoso
Ficha catalográca
Serviço de Biblioteca e Documentação - FFC
Editora aliada:
Cultura Acadêmica é selo editorial da Editora UNESP
Ocina Universitária é selo editorial da UNESP - campus de Marília
Copyright © 2021, Faculdade de Filosoa e Ciências
Alves, Marcos Antonio.
A474e O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial : uma análise a partir da Estrutura
das revoluções cientícas de omas Kuhn / Marcos Antonio Alves, Alan Rafael Valente. –
Marília : Ocina Universitária ; São Paulo : Cultura Acadêmica, 2021.
148 p.
Inclui bibliograa
ISBN 978-65-5954-051-8 (Impresso)
ISBN 978-65-5954-052-5 (Digital)
DOI https://doi.org/10.36311/2021.978-65-5954-052-5
1. Ciências cognitivas – História – 1940-1970. 2. Ciência – Filosoa. 3. Ciência -
História. 4. Kuhn, omas S., 1922-1996. 5.Epistemologia. 6. Paradigma (Teoria do
conhecimento) I. Valente, Alan Rafael.
CDD 153.4
Conselho Editorial
Mariângela Spotti Lopes Fujita (Presidente)
Adrián Oscar Dongo Montoya
Célia Maria Giacheti
Cláudia Regina Mosca Giroto
Marcelo Fernandes de Oliveira
Marcos Antonio Alves
Neusa Maria Dal Ri
Renato Geraldi (Assessor Técnico)
Rosane Michelli de Castro
Conselho do Programa de Pós-Graduação em
Filosoa da UNESP:
Marcos Antonio Alves (Coordenador); Ana
Maria Portich (Vice-Coordenadora); Hércules
de Araújo Feitosa; Reinaldo Sampaio Pereira
Aprovado pelo EDITAL No. 01/2020 –
PPGFIL/UNESP - Publicações de livros
autorais e tradução de artigos cientícos aceitos
para publicação
Pareceristas
João de Fernandes Teixeira
Professor da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Número do Processo: 420433/2018-0 Chamada: UNIVERSAL/CNPq 2018
S
Apresentação
Marcos Antonio Alves -------------------------------------------------------------- 7
Prefácio
João de Fernandes Teixeira -------------------------------------------------------- 13
Introdução ------------------------------------------------------------------------- 17
1. A estruturA dAs revoluções científicAs -------------------------------- 25
Apresentação --------------------------------------------------------------- 25
1.1 A concepção de paradigma em omas Kuhn ------------------- 26
1.2 Pré-ciência ------------------------------------------------------------- 32
1.3 Ciência normal e progresso interno ou paradigmático ---------- 38
1.4 Crise -------------------------------------------------------------------- 43
1.5 Revoluções cientícas ------------------------------------------------ 48
2. A ciênciA cognitivA em suA fAse iniciAl: contexto histórico -------- 53
Apresentação --------------------------------------------------------------- 53
2.1 Caracterização da ciência cognitiva em sua fase inicial ---------- 53
2.2 Contexto histórico para o surgimento da ciência cognitiva ---- 58
2.3 As Conferências Macy ----------------------------------------------- 63
2.4 O contexto da cibernética e o surgimento da ciência cognitiva 79
6 |
3. A ciênciA cognitivA em suA fAse iniciAl: contexto epistêmico ------ 89
Apresentação --------------------------------------------------------------- 89
3.1 A ciência cognitiva após a Cibernética ---------------------------- 90
3.2 Modelos e representações na ciência cognitiva ------------------- 96
3.3 Cognitivismo ---------------------------------------------------------- 102
3.4 Conexionismo -------------------------------------------------------- 114
considerAções finAis --------------------------------------------------------- 129
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial ------- 129
referênciAs --------------------------------------------------------------------- 141
sobre os Autores --------------------------------------------------------------- 147
| 7
A
Esta obra foi publicada a partir de edital interno de publicação
de trabalhos de docentes e egressos do Programa de Pós-Graduação em
Filosoa (PPGFIL) da Unesp. Situado no campus de Marília, o PPGFIL
iniciou suas atividades em 1996. Trata-se de um programa consolidado
que apresenta bons resultados em diferentes âmbitos. São dignas de nota
a quantidade e a qualidade das publicações de seus docentes, discentes
e egressos. Atividades de ensino, pesquisa e extensão, inserção social,
internacionalização, bem como a formação de novos quadros para a
losoa também são marcantes. Já são tradicionais e de grande visibilidade,
por exemplo, alguns eventos promovidos e realizados pelo programa. Já
são mais de 250 egressos, muitos deles concursados nas redes estaduais de
ensino básico ou em instituições de ensino superior em todo o país. Boa
parte deles cursou doutorado, realizou estágio ou pesquisa em instituições
nacionais e estrangeiras de renome.
Como parte das comemorações de seu jubileu de prata, o
PPGFIL vem realizando e promovendo uma série de atividades em diversos
segmentos. Em uma frente, vem reestruturando suas linhas de pesquisa, seu
corpo docente, bem como seus projetos e grupos de pesquisa. Em relação
às linhas, em 2020 elas passaram a ser apenas duas, intituladas “Filosoa
da Informação, da Cognição e da Consciência” e “Conhecimento, Ética
https://doi.org/10.36311/2021.978-65-5954-052-5.p7-12
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
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e Política”. Tais modicações buscam manter e respeitar a liberdade, a
autonomia e a visão losóca dos grupos ou dos integrantes do programa.
Com as mudanças, resultado de seu processo de autoavaliação,
o programa reuniu docentes em torno de temas e pesquisas convergentes.
Com isso, visa a favorecer o desenvolvimento ainda mais substancial
e aprofundado de pesquisas, produzindo conhecimento qualicado,
ampliando a internacionalização, melhorando a formação de seus discentes,
a inserção social através da socialização do conhecimento, realização de
eventos, desenvolvimento de projetos de ensino, pesquisa e extensão.
O programa está solicitando, depois de um longo trabalho
coletivo, a abertura do seu doutorado. O curso pretende atender à demanda
de discentes formados na graduação e mestrado em losoa e em outros
cursos da própria Unesp, além de estudantes oriundos de diversas regiões
do país interessados em aprofundar suas pesquisas nos temas e problemas
abordados no PPGFIL. Com isso, favorecerá a formação continuada
de discentes na Unesp, da graduação ao doutorado, acolhendo também
candidatos de outras instituições interessados em desenvolver pesquisas
nas áreas de especialidade de seus docentes.
Em outra frente, o programa reformulou e intensicou sua
interação com a comunidade por meio das redes sociais. Por meio das
publicações em sua página no Facebook, no endereço https://www.
facebook.com/poslmarilia, deixa os seguidores informados das suas
atividades. Já a sua página ocial está hospedada no site da FFC/Unesp/
Campus de Marília, que pode ser acessada no endereço http://www.marilia.
unesp.br/posl. Além de publicações sobre sua atividade cotidiana, oferece
variadas informações referentes a seu histórico, missão, objetivos, processo
seletivo, bem como possui seções especicamente direcionadas a discentes,
docentes e egressos. Buscando melhor comunicação, acessibilidade e
transparência, a página, depois de reformulada, está mais leve, informativa
e acessível.
A socialização do conhecimento e contato com a comunidade
também é efetivada através das revistas cientícas vinculadas ao programa.
Dentre elas, estão a Kínesis: Revista dos Estudos dos Pós-Graduandos em
Filosoa, e a Trans/Form/Ação: revista de losoa da Unesp, já considerada
patrimônio do curso de losoa da Unesp e um dos mais conceituados
periódicos na área tanto no Brasil quanto no exterior. A Kínesis, como
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 9
diz o próprio sobrenome, é voltada principalmente, mas não somente, à
publicação de trabalhos de pós-graduandos. Já a Trans/Form/Ação publica
textos de prossionais em losoa e áreas ans. Ambas são voltadas à
publicação de trabalhos de losoa ou de interesse losóco, difundindo o
conhecimento produzido na área tanto no Brasil quanto no exterior.
Ainda como parte da comemoração dos seus 25 anos, o PPGFIL
lançou o edital para publicação de livros de docentes e egressos, ao qual este
livro foi submetido e aprovado para publicação. As propostas submetidas
foram avaliadas na plataforma da revista Trans/Form/Ação, no caráter de
parecer duplo-cego. Tal acordo de cooperação foi pensado para garantir
transparência e conabilidade no processo seletivo das submissões. Ao
receber a solicitação de avaliação, os pareceristas também foram convidados
a produzir o prefácio do livro, caso deliberassem pela aprovação da obra.
Além de favorecer ainda mais o cuidado no trabalho avaliativo, com essa
atitude buscamos valorizar ainda mais a contribuição dos avaliadores.
As obras aprovadas no edital foram publicadas em conjunto
pelas editoras Ocina Universitária e Cultura Acadêmica. A Ocina
Universitária é um selo editorial da Faculdade de Filosoa e Ciências da
Unesp, campus de Marília, apoiada pelo Laboratório Editorial da FFC.
Foi instituída com o objetivo de criar condições e oportunidades para a
difusão de pesquisas e tornar públicos os resultados dos trabalhos do corpo
docente da FFC. Já a Cultura Acadêmica, selo da Fundação Editora da
Unesp, visa auxiliar principalmente o atendimento às múltiplas demandas
editoriais da Unesp. Com a ampliação do número de títulos editados pelo
selo, são abertas novas oportunidades de publicação num momento em
que a pesquisa acadêmica e sua divulgação são cada vez mais necessárias.
É com grande prazer e satisfação que publicamos este livro,
intitulado O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial: uma
análise a partir da estrutura das revoluções cientícas de omas Kuhn, escrito
por Marcos Antonio Alves e Alan Rafael Valente e prefaciado por João de
Fernandes Teixeira.
Os autores analisam o estatuto cientíco da ciência cognitiva
nos seus primeiros anos, mais especicamente entre as décadas de 1940 e
1970, a partir do aparato conceitual da estrutura das revoluções cientícas
de omas Kuhn. Eles dividem a obra em três capítulos. No primeiro,
como ponto de partida para a análise, apresentam a abordagem kuhniana
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
10 |
do progresso da ciência. Normalmente, a fase inicial de uma nova área de
pesquisa é marcada por um momento de luta paradigmática, caracterizando-
se pela rivalidade entre paradigmas. Uma vez superado este momento de
pré-ciência, a área entra em um período de ciência normal, marcado pela
prevalência de um paradigma. Em um sentido geral, lembram os autores,
Kuhn trata de mudanças signicativas de paradigmas geradas por momentos
de crise que alteram radicalmente uma disciplina e, de certa forma, a ciência
em um sentido geral. Em outra direção, mas complementar a esse processo
revolucionário, Kuhn trata do progresso interno de uma área de pesquisa,
caracterizada pelo aprofundamento de teorias, metodologias, conceitos,
experimentos e observações empíricas, fortalecimento de uma comunidade
cientíca em volta do paradigma dominante. O objetivo dos autores neste
livro é averiguar o estatuto da ciência cognitiva em sua formação. Teria
ela começado como pré-ciência ou já teria se estabelecido como ciência
normal? Para responder a essa questão, apresentam o surgimento dessa
área de pesquisa em dois contextos: histórico e epistemológico. O aspecto
histórico do seu surgimento é exposto no segundo capítulo, focalizando o
ambiente cientíco do momento, os primeiros textos que fazem referência
a ela, a formação dos primeiros membros, encontros e temas que serviram
como base para a sua emergência. No terceiro capítulo eles expõem o aspecto
epistemológico, ou seja, o arcabouço conceitual, metodológico, metafísico
e teórico das pesquisas na área, bem como as suas duas principais vertentes:
o cognitivismo e o conexionismo. Feito isso, com base nestes elementos,
Alves e Valente nalizam o livro expressando o estatuto da ciência cognitiva
no momento averiguado, com base na abordagem de Kuhn.
Este e os demais livros publicados por este edital podem ser
baixados gratuitamente no catálogo da editora Ocina Universitária:
https://ebooks.marilia.unesp.br/index.php/lab_editorial. São eles:
• Eichmann e a incapacidade de pensar: alienação do mundo
e do pensamento em Hannah Arendt. Renato de Oliveira
Pereira
• Hábitos motores e identidade pessoal. Ana Paula Talin Bissoli
& Mariana Claudia Broens
• O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial:
uma análise a partir da estrutura das revoluções cientícas de
omas Kuhn. Marcos Antonio Alves e Alan Rafael Valente
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
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• Semiótica e Pragmatismo. Interfaces teóricas. Vol. I. Ivo
Assad Ibri
• Semiótica e Pragmatismo. Interfaces teóricas. Vol. II. Ivo
Assad Ibri
• Verdade e arte: a concepção ontológica da obra de arte no
pensamento de Martin Heidegger. Juliano Rabello
Esperamos, com esta atividade, fazer cumprir um dos objetivos de
um programa de pós-graduação, o de produzir e socializar o conhecimento.
Desejamos aos leitores desta e das demais obras uma reexão profícua
oriunda de sua leitura.
Marcos Antonio Alves
Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Filosoa da Unesp
12 |
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P
Prefaciar um livro tão instigante é um desao. Nele, os autores
buscam discutir uma questão fundamental: o estatuto cientíco da
ciência cognitiva. Será que a ciência cognitiva merece, efetivamente, ser
considerada uma ciência?
Para responder a essa questão, eles recorrem a ferramentas teóricas
e conceituais da epistemologia histórica de omas Kuhn. A proposta é
analisar a produção da ciência cognitiva entre as décadas de 1940 e 1970
para saber se nesse período se consolidou um paradigma unicador para
essa nova disciplina que ensaia seus primeiros passos – um paradigma que
abranja os diversos tipos de investigação nesse período e liberte a ciência
cognitiva de um estado pré-paradigmático, no qual não existe concordância
sequer com os pressupostos e princípios básicos que essa nova disciplina
deveria seguir.
Terá a ciência cognitiva, nesse período de 1940 a 1970,
ultrapassado a fase pré-paradigmática e alcançado um paradigma a partir
do qual seja possível identicar um período de ciência normal? A resposta
dos autores é negativa, apesar de ser possível identicar um momento
de concordância, um assentimento transitório sobre alguns princípios
norteadores de uma ciência da mente compartilhados pelos cientistas
cognitivos. A esse momento os autores chamam de “calmaria”, no que
https://doi.org/10.36311/2021.978-65-5954-052-5.p13-16
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
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antes parecia ser uma guerra de todos contra todos. Mas a calmaria é um
momento efêmero. Há uma dispersão radical que atinge profundamente
os movimentos internos da ciência cognitiva; uma discordância acerca do
que deveria ser uma ciência da mente. Daí a incapacidade de consolidar
um paradigma.
A análise histórica apresentada pelos autores é rigorosa, precisa. A
ciência cognitiva não passa pelo crivo da epistemologia histórica. No entanto,
terão outros movimentos, na longa história das tentativas de consolidar
uma ciência da mente, conseguido uma consolidação paradigmática? Não
podemos confundir certa consolidação institucional com a maturidade
paradigmática. É o que ocorre com a psicanálise, o behaviorismo e outros
movimentos na história das tentativas de formular uma ciência da mente,
os quais, até hoje, tentam se impor institucionalmente, mas não conseguem
uma univocidade entre seus adeptos que lhes permita superar sua dispersão
interna. Não há um paradigma unicador da psicanálise, pois ela não é um
movimento monolítico. Há discordâncias quanto a pressupostos básicos.
Isso também ocorre com o behaviorismo. Na psicanálise há os junguianos,
os bionianos, os freudianos e os lacanianos. Há behavioristas radicais
(skinnerianos), behavioristas watsonianos, behavioristas cognitivos e assim
por diante. Haverá algum paradigma unicador para a psicanálise e para o
behaviorismo? Como conciliar Freud e Jung, ou Watson e Skinner? Visto
dessa maneira, talvez o problema não seja com a ciência cognitiva, mas
com as tentativas de fundar uma ciência da mente que, até agora, não
foram bem-sucedidas.
Talvez a losoa possa fornecer um guarda-chuva para abrigar
a dispersão da ciência cognitiva. Penso que uma raiz comum para todos
os movimentos da ciência cognitiva é a proposta de epistemologia
naturalizada formulada pelo lósofo Willard van Orman Quine. Ele
defendeu a naturalização da epistemologia, ou seja, a ideia de que o estudo
do conhecimento não cabe à losoa, mas à ciência. A ciência deve se
debruçar sobre si mesma para compreender como o conhecimento é
produzido. A ciência que pode debruçar sobre si mesma e compreender
como funciona nosso conhecimento é a ciência cognitiva. Ou melhor dito,
a ciência da cognição. Talvez tenhamos de nos resignar a esse único guarda-
chuva proposto por Quine e a abandonar a pretensão de elaborar uma
ciência cognitiva que possa desfrutar de um paradigma, uma denição
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
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de um ponto de partida que, assumido por vários pesquisadores, leve ao
desenvolvimento do que omas Kuhn chamou de ciência normal, ou
seja, períodos históricos em que não há questionamento de pressupostos
por parte dos cientistas.
Como armei, o livro aborda um trecho especíco da história
da ciência cognitiva, de 1940 a 1970. Chamo esse intervalo de época pós-
Turing. Um período de grande importância para a ciência cognitiva, apesar
dela ter seguido um caminho errático. Atualmente, a dispersão continua.
Há, de um lado, a neurociência cognitiva, que teve grande avanço após a
invenção da neuroimagem na metade da década de 1990. A neurociência
cognitiva pretende monopolizar o que entendemos por ciência cognitiva
e reduzi-la à neurociência. Por outro lado, há a inteligência articial,
baseada nas redes neurais, nos algoritmos de aprendizado e no big data.
Os defensores das redes neurais modelam o cérebro como uma máquina
estatística. Essas abordagens coexistem e disputam a primazia de ser a
única e denitiva ciência da mente. Continuamos em um estado pré-
paradigmático. Parece que atualmente a única concordância é o abandono
do modelo computacional da mente que foi denitivamente sepultado.
Ninguém acredita mais que o cérebro seja um computador ou que a mente
seja o software do cérebro.
Recomendo vivamente a leitura deste livro. Ele é uma abordagem
inédita da história da ciência cognitiva, que, em poucas décadas de
existência, continua reetindo uma profunda dissensão entre os modos de
abordar uma ciência da mente. Mais do que uma reexão epistemológica,
ele traz, também, uma contribuição para a história da ciência cognitiva no
século passado, em linguagem uente e agradável.
João de Fernandes Teixeira
Pesquisador, lósofo e docente aponsentado na Universidade Federal de São Carlos
16 |
| 17
I
O período entre a segunda metade do século XIX e o começo
do XX testemunhou a proposta de diferentes abordagens explicativas de
fenômenos do mundo consideradas revolucionárias. Dentre elas, citamos
o evolucionismo de Darwin (1809-1882), o socialismo de Marx (1818-
1883), a psicanálise de Freud (1856-1939), a relatividade de Einstein
(1879-1955). Essas novas perspectivas produziram mudanças em diversos
âmbitos, como alteração de visão de mundo, descoberta de novos
fenômenos e elementos naturais, abordagens metodológicas e técnicas
inovadoras para tratar dos problemas investigados na ciência.
Nos anos 1940 começou a despontar outro projeto investigativo
que também acabou sendo revolucionário. Embalados no movimento
que acabou sendo denominado Virada Informacional, emergiram muitas
pesquisas buscando tratar de um tipo especial de fenômeno do mundo: os
processos cognitivos.
Embora recente, esse objeto de pesquisa não é novo. Desde os
primórdios da losoa, muitos pensadores, cada um à sua forma, já se
debruçaram sobre questões semelhantes às desse auspicioso movimento
intelectual. Salvaguardando os seus limites e as suas peculiaridades
históricas, o tema da cognição sempre foi tomado como objeto de estudo
dos lósofos, como podemos observar, por exemplo, em Fédon, de Platão,
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
18 |
De anima, de Aristóteles, e Meditações Metafísicas, de Descartes, apenas
para ilustrar alguns deles.
Os pesquisadores contemporâneos, no entanto, não pretendiam
adotar um método discursivo ou calcado na metafísica, como de costume
na losoa. Visavam, de um modo ou de outro, poder observar, manipular,
criar teorias empiricamente testáveis dos processos cognitivos. Muitos
desejavam adotar um método empírico, algumas vezes semelhante ao da
Física em suas pesquisas. Dentre as diversas áreas envolvidas neste trabalho,
podemos citar biologia, psicologia, física, linguística, neurociências,
losoa, cibernética e computação. Tais ciências foram denominadas
ciências cognitivas.
Tais ciências se caracterizam pelo fato de pesquisar a cognição
cada uma a seu modo. No início das suas atividades, existia a preocupação
por parte de alguns pesquisadores em fazer com que a interação entre
cientistas de áreas diferentes criasse um campo de pesquisa unicado e um
vocabulário comum para a explicação dos processos cognitivos humanos.
Na visão idealizada desses pesquisadores, todos os cientistas das ciências
cognitivas deveriam adequar-se a um mesmo método e vocabulário. Ainda
assim, nem por isso as ciências cognitivas perderiam sua identidade. Seus
integrantes continuariam mantendo um diálogo com estudiosos de outras
áreas sem deixar de ter seu modo particular de pesquisa.
Uma das ciências cognitivas é a ciência cognitiva. Sua característica
principal é a ênfase dada à função exercida pelos computadores no estudo
da mente, qual seja, o de fornecer estudos explicativos e preditivos de
processos cognitivos. Ela nasce com o intuito de responder empiricamente,
através do uso do computador, questões que os primeiros lósofos já
haviam colocado a respeito de aspectos cognitivos. Além de uma tendência
interdisciplinar, essa ciência possui, ou pretende possuir, método e
vocabulário próprios no que tange à sua atividade.
Diante de tantos novos programas de pesquisa, com pretensas
teorias, um dos propósitos centrais de epistemólogos, especialmente no
começo do século XX, consistia em saber quais deles realmente produziam
conhecimento, quais eram capazes de oferecer explicações e previsões aos
fenômenos no mundo, quais poderiam ser considerados cientícos. A
busca por um critério de demarcação cientíca, distinguindo a ciência da
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
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não ciência, tornou-se uma das questões centrais da losoa da ciência no
século passado, mantendo-se ainda em certa evidência atualmente.
Neste livro desenvolvemos uma análise do estatuto cientíco da
ciência cognitiva nos seus primeiros anos, mais especicamente entre as
décadas de 1940 e 1970. Seria tal área de pesquisa considerada cientíca?
Em que medida suas teorias dizem algo a respeito do mundo? Ela teria
começado como uma área conituosa ou já iniciou com um grupo unido
e coeso em direção uníssona para a resolução de problemas e propostas
de teorias explicativas de certos fenômenos do mundo? Houve algum
progresso na fase inicial de suas atividades?
A m de tratar da demarcação e de outras questões, como a
do progresso e método cientícos, por exemplo, surgiram perspectivas
epistemológicas como o Empirismo Lógico, o Falsicacionismo e o
Estruturalismo. Esta última, particularmente, possui diferentes versões,
dentre elas a de Imre Lakatos (1922-1974) e a de omas Kuhn (1922-
1996).
No começo do século XX, pesquisadores de diferentes áreas se
reuniam em Viena, local de efervescência cultural, cientíca e losóca,
com o objetivo de discutir questões como as expostas acima, fundando
uma perspectiva denominada Empirismo Lógico ou Positivismo Lógico.
Dentre esses pensadores guravam o físico Moritz Schlick, os matemáticos
Hans Hahn e Rudolf Carnap e o sociólogo e economista Otto Neurath. De
modo geral, para os integrantes do Círculo de Viena, a ciência começa com
a observação. A observação é neutra, imparcial, ou seja, genuína, e fornece
uma base segura para a ciência. Uma observação é explicitada ou expressa
através de um enunciado elementar ou protocolar, também chamado de
proposição de observação. Ele descreve experiências empíricas elementares,
ou seja, uma observação de um indivíduo, num espaço e tempo especícos.
Um número adequado de observações sobre um fenômeno sob uma
ampla variedade de condições, todas satisfazendo o referido fenômeno,
justicaria a sua generalização para casos gerais, aplicando-o a todos os
casos do mesmo tipo. Assim, por exemplo, após observar muitos cisnes,
sob uma ampla variedade de condições, tais como em lugares e momentos
diferentes, e averiguar que cada um deles possui a cor branca, admite-
se generalizar legitimamente que “todo cisne é branco”. Por esse processo
indutivo, ocorre a descoberta de leis cientícas. Nessa perspectiva, a ciência
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
20 |
se desenvolve a partir do acúmulo de dados: quanto maior o número de
observações, mais força possui uma lei cientíca.
Muitas críticas foram dirigidas a essa perspectiva. Uma delas
refere-se à possibilidade de a observação ser genuína. A observação,
conforme aponta Hanson (1975), geralmente é guiada por interpretações,
valores, expectativas, preconceitos e crenças do observador. A indução,
inferência basilar do indutivismo lógico, também sofreu diversas críticas,
dada a impossibilidade lógica e empírica da sua validade. Observar, por
exemplo, um grande número de cisnes, por maior que seja a amostragem,
não garante que todos os cisnes sejam brancos. É possível o surgimento
de um cisne não branco que refute o enunciado geral, ou seja, falsique a
conclusão da inferência, ainda que as premissas se mantenham verdadeiras.
Um dos críticos do Círculo de Viena é o lósofo austríaco Karl
Popper. Ele desenvolveu uma perspectiva cujo fundamento e critério
cientíco é a falseabilidade e não a vericabilidade dos enunciados. Na
visão popperiana, a ciência começa com problemas, não com a observação.
Deparado com o problema, o cientista deve propor hipóteses para a sua
resolução. Uma vez propostas, elas devem ser testadas. Caso passem nesses
testes empíricos, são corroboradas e provisoriamente mantidas. Caso sejam
falseadas, são abandonadas e substituídas.
Popper (1972) sugere como critério de demarcação cientíca a
ideia de que um enunciado ou sistema de enunciados é cientíco se, e
somente se, for falsicável empiricamente. Quanto mais falseável for um
enunciado, mais arriscado e informativo ele será. Assim, por exemplo,
o enunciado “chove agora em minha cidade” é muito mais arriscado
que “chove agora”, uma vez que a possibilidade de acontecimento ou
probabilidade de ocorrência do primeiro enunciado é muito menor, em
comparação ao segundo.
A proposta de Popper se contrapõe, em grande medida, à
perspectiva epistemológica dos pensadores do círculo de Viena. Na postura
empirista, o progresso cientíco ocorre a partir do acúmulo de dados. Para
Popper, o progresso ocorre no processo de tentativas e erros, de conjecturas
e refutações. Abandonar hipóteses incapazes de serem corroboradas
signica, em alguma medida, afastar-se do falso, embora não existam
garantias lógicas de que a próxima hipótese seja verdadeira e que esteja
mais próxima da verdade do que da falsidade.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
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Na proposta do Positivismo Lógico, a atividade cientíca consiste
na prática constante da justicação de enunciados gerais a partir da
observação repetida de uma dada classe de fenômenos que se tornam base
para a conrmação de leis. Para Popper, ela consiste na atividade de sugestão
e teste de hipóteses para a resolução de problemas. Ambas as vertentes
se preocupam, de alguma forma, em avaliar e normatizar os parâmetros
de demarcação entre a ciência e a não ciência e da atividade cientíca.
Ademais, a análise do funcionamento cientíco centra-se principalmente
na avaliação de enunciados ou sistemas de enunciados.
Alguns pensadores como Lakatos (1989) e Kuhn (2011a)
entendem que uma explicação adequada do funcionamento da ciência
precisa adotar uma perspectiva historicista e estrutural, contrariando as
abordagens acima citadas. Para Lakatos, a atividade cientíca se desenvolve
a partir de programas de pesquisa. Eles são diretrizes metodológicas que
norteiam as decisões referentes a construção e modicação de teorias, as
quais não são consideradas elementos isolados, mas pertencentes a um
dado programa.
Os programas de pesquisa possuem um núcleo rígido composto
por um conjunto de hipóteses e princípios convencionalmente aceitos
sistematicamente. Eles são considerados “irrefutáveis” e necessários à
atividade cientíca no programa. Assim, por exemplo, parte do núcleo
rígido do programa de pesquisa de Copérnico, destaca Lakatos (1989, p.
234, tradução nossa), é a “[...] proposição de que as estrelas constituem o
sistema de referência fundamental para a física”. Os cientistas que adotam
um programa de pesquisa não descartam o elemento que compõem o
núcleo rígido do programa, mesmo quando fatos problemáticos são
constatados contra eles, como, por exemplo, refutações de teorias, através
de fenômenos que os contrariem ou de previsões que não se cumprem.
Lakatos arma que a heurística negativa do programa nos diz
que certos caminhos devem ser evitados por uma teoria, proibindo que,
frente a qualquer caso problemático, seja declarado falso o núcleo rígido.
Desse modo, tal núcleo é preservado das refutações, em razão da existência
de algumas hipóteses auxiliares, chamadas de cinturões protetores. No
programa de Newton, por exemplo, havia alguns modelos do sistema solar,
a teoria sobre a refração da luz na atmosfera, a forma e distribuição da massa
dos planetas. Existem momentos em que os cientistas se deparam com
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
22 |
anomalias e refutações que levam a modicações nos cinturões protetores;
a denominada heurística positiva orienta, parcialmente, as modicações
que devem ser feitas no cinturão protetor do programa.
Lakatos, discordando dos positivistas lógicos e de Popper, também
defende que não são teorias que estão na berlinda. A história monstra
que os adeptos de uma corrente não costumam abandonar suas teorias
diante do primeiro contraexemplo. De início, diante de um obstáculo,
as desconanças são sempre, por exemplo, em relação a experimentos, à
precisão dos instrumentos utilizados, aos cuidados dos experimentadores.
Na maioria das vezes, a história mostra que tal procedimento foi adequado.
Kuhn (2011a), também como Lakatos, adota uma postura
estruturalista. A noção de paradigma aparece como um elemento central
da abordagem do progresso cientíco deste pensador. Um paradigma
estabelece e norteia a atividade de uma comunidade cientíca. A fase
inicial de boa parte das áreas de pesquisa é marcada por um momento
de luta paradigmática – chamada pré-ciência –, que se caracteriza pela
existência de diversos paradigmas rivais. Quando um deles passa a ser
dominante, a área de pesquisa entra num período denominado ciência
normal. O paradigma pode apresentar, ao longo do tempo, anomalias
sérias que podem originar uma crise cientíca. Ocasionalmente ocorre a
emergência de novos candidatos a paradigma dominante capazes de, em
tese, responder a questões e problemas que o seu paradigma rival fora
incapaz de responder. Nesse momento, a área passa por um período de
ciência extraordinária, de luta paradigmática. O abandono do antigo
paradigma e a transição para um novo paradigma dominante marcam um
momento de revolução cientíca na área.
A abordagem de Kuhn apresenta algumas vantagens em relação às
outras propostas elencadas acima, em especial pelo seu aspecto historicista
e estruturalista. Na visão de Kuhn, a atividade cientíca envolve muito
mais do que teorias e conjuntos de enunciados passíveis de refutação. O
funcionamento e o desenvolvimento das ciências envolvem elementos
psicológicos, pressupostos metafísicos e metodológicos. Na visão de Kuhn,
ambas as propostas, do Positivismo Lógico e de Popper, possuem uma
concepção de progresso cientíco equivocado, dado o seu normativismo
e falta de um estruturalismo. Entendemos que esses dois aspectos são
elementos favoráveis a Kuhn. No tocante a Lakatos, pensamos que ele é
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 23
menos adequado do que Kuhn para os nossos propósitos, por entender
que o processo de passagem de um programa de pesquisa para outro é um
processo racional. Ademais, Lakatos parece não ser um historicista stricto
senso, uma vez que prescreve uma forma ideal de se fazer ciência.
Dado estes elementos, neste livro, buscamos investigar o estatuto
cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial, tomando como base a
estrutura das revoluções cientícas de omas Kuhn. Buscamos analisar,
em particular, se a ciência cognitiva já começa como uma ciência normal
ou se começa como pré-ciência.
A proposta de Kuhn prontica-se, fundamentalmente, em tratar
das grandes revoluções cientícas. Nesta obra, abordamos o estatuto
cientíco de uma área de pesquisa em particular. Entendemos que tal
adaptação é possível e justicada, por um lado, porque nos apropriamos do
arcabouço conceitual kuhniano para tratar do estatuto cientíco desta área.
Por outro lado, o próprio Kuhn (2011a) menciona que as características
das revoluções cientícas podem ser igualmente examinadas através do
estudo de outros episódios que não foram tão obviamente revolucionários.
As equações de Maxwell, por exemplo, afetaram um grupo bem mais
reduzido do que as de Einstein, porém, não foram consideradas menos
revolucionárias e, por esse motivo, encontraram resistência. Kuhn (2011a,
p. 74) sugere “[...] a existência de revoluções grandes e pequenas, algumas
afetando apenas os estudiosos de uma subdivisão de um campo de
estudos. Para tais grupos, até mesmo a descoberta de um fenômeno novo e
inesperado pode ser revolucionária”.
Para alcançar o nosso objetivo neste livro, o dividimos em três
capítulos. No primeiro deles apresentamos a proposta de omas Kuhn
sobre as revoluções cientícas. Em um sentido geral, tratamos da concepção
de paradigma, o que envolve uma espécie de modelo que estabelece e
norteia a atividade de uma comunidade cientíca. Essa concepção de
ciência determina que os paradigmas também são fundamentais para
delimitar a fase em que uma área de pesquisa se encontra e para a explicação
das revoluções cientícas. Expomos os principais conceitos associados às
diferentes fases pelas quais uma área de pesquisa pode passar ao longo de
sua história, sendo elas: pré-ciência, ciência normal e progresso interno da
ciência, crise e revolução cientíca.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
24 |
No segundo capítulo expomos o surgimento da ciência cognitiva
a partir do ponto de vista histórico. Apresentamos as cinco características
de maior importância, as quais podem ser consideradas indicativas da
atividade dessa área de pesquisa em seus primórdios: o uso de representações
mentais; a crença de que os computadores eletrônicos são bons modelos
explicativos de processos cognitivos; a decisão deliberada em não enfatizar
certos fatores “demasiadamente complicados”; a interdisciplinaridade; e a
consolidação de uma comunidade cientíca. Evidenciamos, ainda, alguns
elementos históricos fundadores da ciência cognitiva, como os primeiros
textos que fazem referência a ela, a formação dos primeiros pesquisadores,
o importante papel representado pelas Conferências Macy no processo
de fortalecimento de sua comunidade cientíca e a sua relação com um
movimento intelectual anterior, chamado cibernética.
No terceiro capítulo analisamos os aspectos epistemológicos,
buscando avaliar se, em seu surgimento, haveria razões sucientes para
justicar a existência de uma área de pesquisa já consolidada e se ela já
teria estabelecido um paradigma dominante. A m de evidenciar as bases
teóricas e metodológicas, apresentamos as suas duas principais vertentes
naquele período, o cognitivismo e o conexionismo. Também denominado
Inteligência Articial (IA), o cognitivismo, em seu sentido forte e fraco,
consiste na hipótese de que a cognição funciona de maneira idêntica
ou semelhante aos procedimentos computacionais. Já a perspectiva
conexionista, também denominada Redes Neurais Articiais, consiste na
ideia de que a cognição resulta do processamento distribuído e paralelo
realizado pelas várias unidades simples que compõem uma rede neural.
Diante desses elementos históricos e epistemológicos, buscamos
concluir em que medida poderíamos armar ou negar a existência de um
paradigma dominante na formação inicial da ciência cognitiva. Em outras
palavras, no arcabouço conceitual de Kuhn, teria ela começado como uma
ciência normal ou teve seu início como a maioria das áreas de pesquisa,
num período de disputa entre paradigmas rivais?
| 25
1
A
ApresentAção
Expomos, neste capítulo, a estrutura das revoluções cientícas
segundo omas Kuhn, explicitando quatro momentos da atividade de
uma área de pesquisa. Iniciamos o capítulo tratando da concepção de
paradigma, um dos principais conceitos introduzidos em A estrutura das
revoluções cientícas. Os paradigmas são como uma espécie de modelo
que estabelece e norteia a atividade de uma comunidade cientíca. Ele
também é fundamental para delimitar a fase em que uma área de pesquisa
se encontra e para explicação das revoluções cientícas. Na segunda
seção apresentamos o estágio de pré-ciência, marcado pela competição
entre paradigmas rivais. Em seguida, explicitamos a concepção de ciência
normal, momento em que a prática cientíca se normaliza em torno de
um paradigma dominante. O paradigma serve de guia para a comunidade
cientíca, empenhada em solucionar os quebra-cabeças elencados em sua
agenda. Na quarta seção tratamos do período de crise, originado, dentre
outros fatores, por fenômenos que fogem à explicação paradigmática
vigente, denominados de anomalias. Tal período é marcado pela
desconança no paradigma dominante e fortalecido com o surgimento de
paradigmas rivais mais promissores que o atual, gerando uma revolução
cientíca, a ser tratada na quinta seção. Parte signicativa deste capítulo foi
publicado em Alves e Valente (2020).
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
26 |
Nossa exposição se refere à clássica abordagem explicativa do
funcionamento da ciência, exposto por Kuhn em A estrutura das revoluções
cientícas, divulgada pela primeira vez em 1962. Não discutiremos mudanças
posteriores, em maior ou menor grau, efetivadas por esse pensador em
sua perspectiva, como, por exemplo, em relação à incomensurabilidade
de teorias ou à sincronicidade de paradigmas rivais, tal como descrito, por
exemplo, por Hoyningen-Huene (1993). Ademais, a exposição feita aqui
é ingênua e basicamente descritiva, buscando expor os pontos que nos
interessam para o alcance principal de nosso objetivo neste trabalho.
1.1 A concepção de pArAdigmA em thomAs Kuhn
A aquisição de um paradigma dominante é um dos sinais de
maturidade de uma área de pesquisa. Os paradigmas correspondem a
modelos ou padrões bem aceitos norteadores da atividade cientíca de uma
comunidade. Conforme Kuhn (2011a, p. 13), “[são] realizações cientícas
universalmente reconhecidas que, durante algum tempo, fornecem
problemas e soluções modelares para uma comunidade de praticantes de
uma ciência”.
Um paradigma envolve, dentre outras coisas, uma visão de
mundo, princípios metodológicos, regras, teorias, comunidade cientíca
e agenda de problemas a serem tratados pela comunidade em um dado
momento.
De acordo com Kuhn (2011a, p. 220),
[...] o termo “paradigma” é usado em dois sentidos diferentes. De
um lado, indica toda a constelação de crenças, valores, técnicas etc.,
partilhadas pelos membros de uma comunidade determinada. De
outro, denota um tipo de elemento dessa constelação: as soluções
concretas de quebra-cabeças que, empregadas como modelos ou
exemplos, podem substituir regras explícitas como base para a
solução dos restantes quebra-cabeças da ciência normal.
Nesse contexto, por exemplo, na física, podemos citar como
paradigmas as abordagens aristotélica e newtoniana, esta última tendo,
na modernidade, substituído aquela. Contemporaneamente, o paradigma
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 27
da relatividade tornou-se dominante nessa área, tendo como rival, ainda
não demasiadamente ameaçador, a física quântica. Na astronomia, são
exemplos os sistemas geocêntrico e heliocêntrico, este tendo substituído
aquele e que, apesar de algumas mudanças internas, se mantém dominante
na área.
No posfácio de A estrutura das revoluções cientícas, Kuhn (2011a)
menciona que o conceito de paradigma foi examinado por Margaret
Masterman, que preparou um índice analítico em que o termo havia sido
utilizado, na primeira versão da referida obra, pelo menos de 22 maneiras
diferentes. Após uma revisão, o autor optou por dois usos distintos do
termo que poderiam englobar as demais maneiras: o emprego mais global
do conceito relacionado à noção de “matriz disciplinar” e a abordagem do
conceito de paradigma, em função de exemplos compartilhados. Kuhn
(2011a, p. 228) alinhava o seguinte conceito:
[...] o termo “teoria”, tal como é empregado presentemente na
losoa da ciência, conota uma estrutura bem mais limitada em
natureza e alcance do que a exigida aqui. Até que o termo possa ser
liberado de suas implicações atuais, evitaremos confusão adotando
um outro. Para os nossos propósitos atuais, sugiro “matriz
disciplinar”: “disciplinar” porque se refere a uma posse comum
aos praticantes de uma disciplina particular; “matriz” porque é
composta de elementos ordenados de várias espécies, cada um deles
exigindo uma determinação mais pormenorizada.
Dentro da matriz disciplinar estão as “generalizações simbólicas”,
expressões utilizadas sem maiores problemas de compreensão pelos
integrantes do grupo, como, por exemplo, fórmulas lógicas e matemáticas,
ou termos como “os elementos combinam-se em uma proporção constante
às suas massas”. Na visão de Kuhn (2011a), essas expressões geralmente
são aceitas pela grande maioria da comunidade. Sem elas, o grupo não
teria ponto de apoio para a aplicação de técnicas de manipulação lógica e
matemática. Ademais, em geral, o poder de uma ciência parece aumentar
com o número de generalizações lógicas ao seu dispor.
As generalizações simbólicas funcionam em parte como leis e em
parte como denições dos símbolos que elas empregam. Por exemplo, na
expressão correspondente à noção de trabalho na física, em que t expressa
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
28 |
trabalho, F representa a força obtida a partir da multiplicação entre a massa
e a aceleração e
s
expressa o deslocamento, podemos obter a seguinte
expressão: t = F.
s
. As generalizações aparecem no contexto das denições
que são tautológicas e no ambiente das leis que podem, com o tempo, ser
desenvolvidas e gradualmente corrigidas. O abandono de generalizações
incontestáveis em uma teoria, frequentemente denominados postulados,
são fatores que favorecem o agravamento de crises em uma área de pesquisa.
Outro componente da matriz disciplinar são os assim
denominados “paradigmas metafísicos” ou “partes metafísicas dos
paradigmas”. Na física e em outras áreas como a química, eles correspondem
aos compromissos coletivos, por exemplo, como as crenças de que o calor
corresponde à energia cinética das partes constituintes dos corpos e que
todos os fenômenos perceptivos são decorrentes da interação dos átomos.
Tais componentes representam modelos que incluem uma variedade de
elementos ontológicos, no que tange à realidade. Eles ajudam a estabelecer
os problemas e as soluções que guiam a comunidade de um paradigma.
Kuhn (2011a, p. 64) enfatiza:
Por exemplo, depois de 1630 e especialmente após o aparecimento
dos trabalhos imensamente inuentes de Descartes, a maioria dos
físicos começou a partir do pressuposto de que o Universo era
composto por corpúsculos microscópicos e que todos os fenômenos
naturais poderiam ser explicados em termos da forma, do tamanho,
do movimento e da interação corpusculares. Esse conjunto de
compromissos revelou possuir tanto dimensões metafísicas como
metodológicas. No plano metafísico, indicava aos cientistas que
espécie de entidades o Universo continha ou não continha – não
havia nada além da matéria dotada de forma e em movimento. No
plano metodológico, indicava como deveriam ser as leis denitivas
e as explicações fundamentais: leis devem especicar o movimento
e as interações corpusculares; a explicação deve reduzir qualquer
fenômeno natural a uma ação corpuscular regida por essas leis.
Outro elemento fundamental dos paradigmas são os exemplares.
Com essa expressão, são indicadas as soluções concretas dos inúmeros
problemas ou exercícios com o quais os neótos se deparam, desde o
início de sua formação prossional, seja nos laboratórios, seja nos manuais
cientícos, seja ainda nos periódicos cientícos. Essas soluções lhes
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 29
indicam, por meio de exemplos, as maneiras como devem proceder com
seus trabalhos. Assim, como exemplica Kuhn (2011a, p. 234), “[...] todos
os físicos começam aprendendo os mesmos exemplares: problemas como
o do plano inclinado, do pêndulo cônico, das órbitas de Kepler; e o uso
de instrumentos como o vernier, o calorímetro e a ponte de Wheatstone”.
Em geral, arma-se que os iniciantes de qualquer área da ciência
só são capazes de resolver problemas após terem aprendido sobre as teorias
e algumas regras que indicam a sua aplicabilidade, inseridos em um
paradigma.
Um paradigma se fortalece quando possui a capacidade de atrair
um grupo duradouro de partidários, afastando-os de outros paradigmas
pretendentes. Ele garante a possibilidade de resolução dos problemas
cientícos pelos participantes do grupo adepto aos seus pressupostos, os
quais se sentem desaados a solucioná-los.
Os praticantes de uma mesma área de pesquisa associados a
um paradigma estão comprometidos com as mesmas regras, padrões
e pressupostos, constituindo uma comunidade. Seus integrantes são
submetidos a uma educação com uma grande extensão de literatura técnica
retirada de manuais e demais revistas cientícas que demarcam o limite
do objeto de estudo da área, os pressupostos, métodos e metodologias
cientícas. Os membros da comunidade acreditam ser os responsáveis pela
busca e estudo de um conjunto de objetivos em comum, que inclui o
treino de seus sucessores.
Uma comunidade, em seu interior, apresenta uma ampla
comunicação coesa entre seus praticantes e um julgamento prossional
referente aos avanços internos, os quais tendem a ser relativamente
unânimes. Kuhn (2011a, p. 223) sugere níveis de comunidades:
A comunidade mais global é composta por todos os cientistas
ligados às ciências naturais. Em um nível imediatamente inferior,
os principais grupos cientícos prossionais são comunidade:
físicos, químicos, astrônomos, zoólogos e outros similares. Para
esses agrupamentos maiores, o pertencente a uma comunidade é
rapidamente estabelecido, exceto nos casos limites. Possuir a mais
alta titulação, participar de sociedades prossionais, ler periódicos
especializados, são geralmente condições mais do que sucientes.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
30 |
Seguindo o exemplo de Kuhn (2011a), ainda existem subgrupos
dentro de uma comunidade, como os biólogos adeptos da cronobiologia,
que estudam a relação entre os seres vivos e o tempo, os físicos que estudam
os astros e os grandes corpos, os engenheiros que apoiam o conexionismo
e assim por diante. Esses tipos de comunidades são as produtoras e
legitimadoras do conhecimento cientíco.
Os paradigmas funcionam como um mapa conceitual que
permite maior profundidade e alcance explicativo da natureza. Nesse
sentido, eles funcionam como um microscópio, possibilitando uma análise
de um universo inacessível à visão comum. Sem a presença dos paradigmas,
muitos fenômenos jamais poderiam ser explicados. Isso ocorre porque,
muitas vezes, só é possível formulá-los a partir do escopo de um paradigma.
Como exemplo, mencionamos a relação entre as situações-problema
comuns no tratamento contemporâneo de doenças e as concepções aceitas
pela comunidade cientíca de organismos microscópicos, as concepções
éticas e prossionais sobre as células e os organismos vivos.
Kuhn se remete à presença de três diferentes enfoques que a
atividade cientíca pode ter sobre os fatos. Em primeiro lugar, diz Kuhn
(2011a, p. 46),
[...] temos aquela classe de fatos que o paradigma mostrou ser
particularmente reveladora da natureza das coisas. Ao empregá-los na
resolução de problemas, o paradigma tornou-os merecedores de uma
determinação mais parecida, numa variedade maior de situações.
Parte dos exemplos atrelados a essa primeira análise dos fatos
implica o aperfeiçoamento e a construção de aparelhos especiais para
experimentação e comprovação de teorias. Esse primeiro foco não faz
menção apenas à novidade da descoberta, mas também à precisão e à
segurança explicativa que o paradigma acaba por receber.
Kuhn (2011a, p. 46) alude igualmente a um segundo tipo comum
de fatos a serem analisados, com base na ótica dos paradigmas:
Uma segunda classe usual, porém mais restrita, de fatos a serem
determinados diz respeito àqueles fenômenos que, embora
frequentemente sem muito interesse intrínseco, podem ser
diretamente comparados com as predições da teoria do paradigma.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 31
Essa segunda classe de fatos faz referência à relação intrínseca
entre os problemas teóricos dos paradigmas e os fenômenos da natureza.
A aproximação teórica com o natural requer um aperfeiçoamento técnico
que desaa tanto a capacidade teórica do observador quanto o treinamento
e a sua imaginação. Exemplos clássicos referem-se às primeiras observações
dirigidas por Galileu com seu telescópio. À época, foi extremamente
dicultoso convencer a comunidade de pensadores de sua conabilidade
e adequação de uso. Tais aparelhos representam um esforço engenhoso de
estreitar a relação entre teoria e natureza. No entanto, sem o treinamento ou
aprofundamento ideal, podem resultar apenas em informações desconexas,
ruidosas. Esse segundo tipo de trabalho com os fatos existe de uma maneira
tão fundamental como o primeiro, acarretando o desenvolvimento de
tecnologias e aparelhagens capazes de resolver razoavelmente o problema de
comunicação entre o mundo e as teorias.
Por m, a última e terceira classe de fatos e observações sugeridas
por Kuhn (2011a, p. 48)
Consiste no trabalho empírico empreendido para articular a teoria
do paradigma, resolvendo algumas de suas ambiguidades residuais e
permitindo a solução de problemas para os quais ela anteriormente
só tinha chamado a atenção.
Os esforços para articular um paradigma implicam a busca de
ferramentas e valores numéricos mais precisos e constantes, capazes de
apresentar maior poder explicativo para maior gama de fenômenos com maior
simplicidade teórica. Esse terceiro tipo de fenômenos é causado e é causador
do estreitamento entre teorias e explicações dentro de um mesmo paradigma
ou, pelo efeito contrário, da desvinculação de constantes, que, embora sejam
muito semelhantes, por se tratar de problemas próximos, causam apenas
ambiguidade. Um dos exemplos de Kuhn (2011a) concerne ao paradigma da
teoria caloríca, o qual sugere o processo de aquecimento e resfriamento por
meio de misturas e mudanças de estados da matéria. Segundo Kuhn (2011a),
a temperatura também poderia sofrer alterações por meio de muitos outros
métodos, como por combinações químicas, por fricção ou por compressão.
Uma vez estabelecidos esses fenômenos sobre o aquecimento, foi necessário
reformular as bases do paradigma e as suas experiências posteriores, com o
intuito de elucidar os problemas até então não respondidos pelo paradigma.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
32 |
Tais aspectos mostram o desenvolvimento técnico, imaginativo
e interno de um paradigma. Embora esses aspectos sejam importantes,
boa parte deles reete a sosticação do paradigma, o que Kuhn denomina
de progresso interno da área de pesquisa, quando ela se caracteriza como
ciência normal.
Cientistas que aderem a algum paradigma devem ter em mente a
necessidade de buscar compreender certos fenômenos do mundo e ampliar
o alcance explicativo do paradigma. Quando este não se encontra capaz
de responder a certas questões, seus adeptos tentam renar suas teorias,
métodos, procedimentos metodológicos, instrumentos e técnicas de
observação, a m de mantê-lo sustentável.
Os paradigmas possuem um momento de origem atrelado
à fundação de uma comunidade razoavelmente coesa. A fase inicial de
boa parte das áreas de pesquisa é marcada por um momento carente de
um paradigma dominante, anterior ao seu estabelecimento como ciência
madura, denominado “pré-ciência”.
1.2 pré-ciênciA
A pré-ciência é a fase na qual uma área de pesquisa, uma vez
inicialmente instituída, possui vários paradigmas rivais em competição
igualitária. Segundo Borradori (2003), um período pré-paradigmático é
conotado pelo acúmulo caótico de dados, além da pouca consolidação de
uma comunidade de pesquisa que pensa ter adquirido respostas seguras sobre
as entidades fundamentais que compõem o universo, das possibilidades
de sua interação, além das questões que podem ser legitimamente feitas a
respeito delas e quais técnicas podem ser empregadas na busca da solução
de problemas a seu respeito.
Nesse momento não há a aceitação generalizada de qualquer
conjunto de regras, métodos ou padrões cientícos. Qualquer cientista ou
grupo de cientistas precisa dispender um bom tempo criando, explicando e
justicando os seus conceitos, métodos, técnicas e pressupostos, visando a
se fazer entender pelos demais indivíduos ou grupos, especialmente aqueles
que não aderiram à sua perspectiva.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 33
Na ausência de um paradigma bem estabelecido ou de um
candidato a paradigma assim, os fatos que se apresentam ao desenvolvimento
de alguma área da atividade cientíca parecem ser igualmente relevantes.
Somente em poucos casos, fatos com tão pouca orientação por parte de
teorias preestabelecidas falam com tamanha clareza e simplicidade, para
permitir o surgimento de paradigmas fundadores de uma área. Expõe
Kuhn (2011a, p. 37):
As escolas características dos primeiros estágios do desenvolvimento
de uma ciência criam essa situação. Nenhuma história natural pode
ser interpretada na ausência de pelo menos algum corpo implícito
de crenças metodológicas e teóricas interligadas que permita seleção,
avaliação e crítica. Se esse corpo de crenças já não está implícito
na coleção de fatos – quando então temos à disposição mais do
que “meros fatos” – precisa ser suprido externamente, talvez por
uma metafísica em voga, por outra ciência ou por um acidente
pessoal e histórico. Não é de admirar que nos primeiros estágios
do desenvolvimento de qualquer ciência, homens diferentes
confrontados com a mesma gama de fenômenos – mas em geral
não com os mesmos fenômenos particulares – os descrevam e
interpretem de maneiras diversas.
Em suma, enquanto pré-ciência, uma área de pesquisa carece de
amadurecimento. Ela começa a amadurecer quando um dos paradigmas
rivais obtém força, sendo escolhido pela maioria dos pesquisadores da
área, convergindo nas atividades e atenções. Um paradigma prevalece por
parecer ser melhor que os seus rivais, prometendo, em tese, possuir maior
poder explicativo e preditivo que os demais.
A aceitação de um paradigma envolve também a aceitação de
suas teorias. Pode acontecer de teorias rivalizarem dentro de um mesmo
paradigma na tentativa de explicar certos fenômenos. Nesse caso, não é o
paradigma o alvo de escolha, mas suas teorias. No entanto, quando teorias
estão associadas a paradigmas distintos, a escolha de uma delas também
direciona a escolha do paradigma a que ela está submetida.
Embora não exista um critério de qualidade rigoroso para a
aceitação de teorias, Kuhn (2011b, p. 341) explicita cinco características
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
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indicadoras de qualidade extraídas de suas investigações ao longo da
história do desenvolvimento da ciência:
Primeiro, uma teoria deve se conformar com precisão à experiência:
em seu domínio, as consequências dedutíveis da teoria devem estar
em clara concordância com os resultados da experimentação e da
observação existente. Segundo, uma teoria deve ser consistente,
não apenas internamente ou auto consistente, mas também com
outras teorias correntes aplicáveis a aspectos da natureza que são
ans. Terceiro, ela deve ter uma extensa abrangência; em particular,
as consequências da teoria devem ir muito além das observações,
leis ou subteorias particulares cuja explicação motivou sua
formulação. Quarto, e fortemente relacionado, ela deve ser simples,
levando ordem a fenômenos que, em sua ausência, permaneceriam
individualmente isolados e coletivamente confusos. Quinto – um
item um pouco incomum, mas de importância crucial para as
decisões cientícas efetivas –, uma teoria deve ser fértil em novos
achados de pesquisa, deve abrir portas para novos fenômenos ou a
relações antes ignoradas entre fenômenos já conhecidos.
Kuhn (2011a) explicita dois tipos de valor que podem servir de
base para a escolha e a qualicação de teorias e paradigmas: cognitivos e
extracognitivos. Segundo Laudan (1984, p. xii, tradução nossa): “[os valores
cognitivos] representam uma propriedade de teorias que supomos serem
constitutivas de uma ‘boa ciência’”. Para o caso das teorias, os principais
valores cognitivos são adequação empírica, consistência, poder explicativo,
simplicidade e fecundidade.
A adequação empírica supõe que a teoria se ajuste aos dados
disponíveis, mostrando-se capaz de poderes preditivos sobre esses dados e
de relatar algo a respeito de fenômenos. Visto que a ciência encontra suas
justicativas no âmbito físico através da observação empírica, é essencial
que uma teoria trate de problemas do mundo empírico.
A tese da consistência pressupõe que uma teoria não pode
se rmar por meio de pressupostos que armem e neguem, ao mesmo
tempo, sob o mesmo aspecto, uma mesma característica sobre fenômenos.
Teorias incapazes de corresponder a esse requisito são inconsistentes ou
contraditórias e, assim, não seriam informativas a respeito do mundo.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 35
Ademais, uma boa teoria necessita da capacidade de inserir-se nos
meandros da comunidade cientíca, tanto quanto na própria linguagem,
facilitando sua compreensão pelos demais membros da comunidade;
independentemente de suas propostas, as terminologias devem ser aceitas
e compreendidas pela comunidade como um todo.
O poder explicativo expressa que as teorias sejam destinadas a
analisar os principais fenômenos do mundo dentro de seu escopo. Elas
precisam denir na mais ampla extensão e profundidade as leis que regem
os processos e as estruturas da natureza.
A simplicidade acrescenta que uma boa teoria deve ser simples e
clara, precisando ser conceitualmente capaz de ser formalizada e inteligível.
Nesse sentido, entende-se que um dos objetivos da ciência é transformar o
confuso no claro, com simplicidade. A ciência, em tese, é capaz de desvelar
leis que garantem e regem os aspectos mais gerais do mundo. Caso uma
teoria não seja capaz de apresentar alguma previsibilidade a propósito
do mundo, devido à aparição de inúmeras anomalias que a refutam, é
necessário sua reformulação ou surgimento de uma nova teoria, capaz de
explicar os eventos que as outras são incapazes de fazer.
Segundo Kuhn (2011a), a fecundidade é o mais importante dos
valores cognitivos. É necessário à teoria ser fecunda para o conhecimento
do mundo, capaz de exibir novos fenômenos ou novas implicações que
garantam a possibilidade de se observar um mesmo fenômeno de maneira
diferente. Uma teoria incapaz de apresentar contribuições às questões
referentes ao mundo ou a questões que ela pretende tratar nada ou pouco
oferece ao desenvolvimento da área de pesquisa. Ademais, pressupõe-se
que toda boa teoria seja fecunda a novos problemas, fornecendo quebra-
cabeças aos pesquisadores da área, motivando-os e desaando-os a montá-
los, seguindo as regras do paradigma em que estão inseridos.
Os valores cognitivos, conforme expressos, não se garantem
axiomaticamente como critérios de qualidade de teorias. Contudo,
são idealizações identicadas na grande maioria das teorias cientícas
consideradas de qualidade. Embora tais valores tenham certo rigor, eles não
podem servir como critério objetivo e denitivo para a escolha entre teorias
ou paradigmas, dada certa imprecisão e conito entre essas características.
Há situações, por exemplo, nas quais a simplicidade pode ditar uma
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
36 |
escolha. Em outros casos, a relevância pode ser atribuída à consistência.
Conforme Kuhn (2011b, p. 343):
A Astronomia heliocêntrica, que exigia o movimento da Terra, era
inconsistente com as explicações cientícas disponíveis desses e de
outros fenômenos terrestres. Assim, tomado de maneira isolada,
o critério da consistência fala de maneira inequívoca a favor da
tradição geocêntrica.
A simplicidade, no entanto, favorecia Copérnico, mas somente
quando avaliada de modo especíco [...] se examinássemos a
quantidade de expediente matemático exigido para explicar não
os movimentos quantitativos detalhados dos planetas, mas seus
aspectos qualitativos gerais (elongação limitada, movimento
retrógado e ans), veríamos, como bem sabe qualquer criança
de escola, que Copérnico requer apenas uma circunferência por
planeta e Ptolomeu, duas.
Assim, dois cientistas podem chegar a conclusões e escolhas
diferentes sobre qual o melhor paradigma, pois esses critérios podem
ser interpretados de maneira diversa: talvez os cientistas concordem nos
critérios, mas discordem em suas valorações. Conforme exemplica Kuhn
(2011a), aquilo que, para Einstein, era considerado demasiado complexo
ou incongruente, no que tange à teoria dos quanta, na qual se declara que a
emissão e a absorção de energia eletromagnética dos corpos ocorrem através
de “pacotes”, ao contrário do que é sustentado pela teoria ondulatória
clássica, poderia ser, para Bohr, apenas uma diculdade da época, a ser
superada. Frisa Kuhn (2011b, p. 344):
[...] nenhuma lista de critérios já proposta é de fato útil [...] devemos
levar em conta características que variam de cientista a cientista,
sem comprometer com isso sua adesão aos cânones que tornaram
a ciência cientíca. Embora existam e possam ser descobertos
(sem dúvida, os critérios de escolha com que comecei este artigo
estão entre eles), esses cânones não são, por si sós, sucientes para
determinar as decisões de cada cientista. Para isso, os cânones
compartilhados teriam de ser elaborados de modo que variem de
um indivíduo a outro.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 37
Os critérios de escolha levam em consideração os elementos
resultantes das experiências anteriores de cada cientista até o momento
em que foi necessário efetuar uma escolha. Dentro das experiências está
o campo em que o indivíduo atuou, quão bem-sucedido ele foi, quanto
tempo ele trabalhou na área e a quantidade de conceitos e técnicas
contestados pelo novo paradigma.
Além dos valores cognitivos, para Kuhn (2011a), há os
extracognitivos, que interferem no progresso e na consolidação da ação
cientíca. Tais valores são relevantes nos momentos de aceitação dos
paradigmas e de escolha de suas regras metodológicas. Segundo Lacey
(1998), os valores extracognitivos
1
dizem respeito a crenças, deliberações,
ns, desejos e outros estados intencionais. Eles estão intrinsicamente
relacionados com instituições, ecossistemas e situações sócio-históricas.
Alves (2013, p. 196) observa:
Fatores psicológicos, como a crença, sentimento ou esperança no
poder explicativo de uma teoria, a intuição de pesquisadores a
respeito de uma matriz disciplinar, a possibilidade de adequação
do paradigma com possíveis valores ou princípios morais, sociais,
podem auxiliar na escolha de um determinado paradigma em
detrimento de outro. No entanto, apesar da inuência de valores
extra-cognitivos como estes serem relevantes, a escolha de um
paradigma está amparada em valores cognitivos, os desideratos das
teorias cientícas que o constituem.
A elaboração dos valores cognitivos ocorre, também, inuenciada
pelas valorações constituídas pela comunidade cientíca. Muitas vezes
garantidas pela existência de valores pessoais e sociais, elas interferem
para que a comunidade continue coesa. A forma como um paradigma é
escolhido, em vez de outro, depende não só necessariamente dos valores
cognitivos, mas também da ação valorativa individual e coletiva. Visões
de mundo, concepções religiosas, políticas, econômicas e sociais podem
inuenciar na composição e escolha de paradigmas, embora não sejam eles
os sustentáculos da manutenção do paradigma.
Lacey não utiliza o conceito “extracognitivo”. Para designar estes tipos de valores em seu arcabouço conceitual,
ele faz uso dos termos “valores” ou “valores sociais”.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
38 |
Imaginemos um caso em que haveria duas teorias, ambas
inconsistentes entre si, mas que se fundamentassem nos mesmos dados
empíricos, de tal modo que os dados não forneceriam uma base para decidir
entre ambas as teorias. O critério para escolher entre uma ou outra pode
ser constituído por valores sociais ou morais, que possuiriam um poder de
escolha capaz de decidir quais linhas de pesquisas seriam priorizadas.
Tal maleabilidade permite a pensadores como Lakatos (1979,
p. 178) asseverar que os elementos kuhnianos de escolha entre teorias e
paradigmas são basicamente subjetivos e uma “[...] questão psicológica de
massas”. Kuhn (2011b) rebate a crítica ao argumentar que a escolha de
paradigma depende de uma mescla de fatores objetivos, como a precisão, e
fatores subjetivos, ou critérios compartilhados e individuais.
Comumente, a luta entre paradigmas, embora possa levar um
grande tempo e esforço, tende a chegar a um vencedor. É natural que um
paradigma acabe sendo mais aceito pela maioria dos pesquisadores de uma
área, constituindo uma comunidade cientíca. Nesse ponto, a área entra
em um novo momento chamado ciência normal.
1.3 ciênciA normAl e progresso interno ou pArAdigmático
O comprometimento de uma comunidade com um único
paradigma é pré-requisito para o que Kuhn (2011a) chama de “ciência
normal”. Borradori (2003, p. 210) descreve a passagem do período de pré-
ciência para ciência normal como:
[...] a prática cientíca se normaliza em torno da instituição de
um “paradigma”, que representa uma mescla normativa de teoria
e de método. Uma amálgama, no qual se juntam um espectro de
postulados teóricos, uma determinada visão de mundo, dos modos
de transmissão dos conteúdos da ciência, além de uma série de
técnicas de pesquisa.
A predominância de um paradigma propicia a criação de
publicações especializadas, a fundação de sociedades de especialistas e a
reivindicação de valorização desses elementos nos currículos. Ressalta
Kuhn (2011a, p. 40):
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 39
Quando um cientista pode considerar um paradigma como certo,
não tem mais necessidade, nos seus trabalhos mais importantes, de
tentar construir seu campo de estudos começando pelos primeiros
princípios e justicando o uso de cada conceito introduzido.
Em princípio, no período de pré-ciência, um paradigma não
passa de uma promessa de explicação para certos fenômenos do mundo. Na
ciência normal, tem-se a atualização dessas promessas para a comunidade,
aplicando-se as predições do paradigma aos conhecimentos e fatos que
o paradigma julga relevantes, aumentando a sua capacidade explicativa
e renando o próprio paradigma, através do que Kuhn (2011a, p. 44)
identica como progresso interno:
Poucos dos que não trabalham realmente com uma ciência
amadurecida dão-se conta de quanto trabalho de limpeza desse
tipo resta por fazer depois do estabelecimento do paradigma
ou de quão fascinante é a execução desse trabalho. Esses pontos
precisam ser bem compreendidos. A maioria dos cientistas, durante
toda a sua carreira, ocupa-se com operações de acabamento. Elas
constituem o que chamo de ciência normal. Examinado de perto,
seja historicamente, seja no laboratório contemporâneo, esse
empreendimento parece ser uma tentativa de forçar a natureza
a encaixar-se dentro dos limites preestabelecidos e relativamente
inexíveis fornecidos pelo paradigma. A ciência normal não tem
como objetivo trazer à tona novas espécies de fenômenos; na
verdade, aqueles que não se ajustam aos limites do paradigma
frequentemente nem são vistos. Os cientistas também não estão
constantemente procurando inventar novas teorias; frequentemente
mostram-se intolerantes com aquelas inventadas por outro.
O progresso interno seria aquele que tem como resultado uma
maior especialização e aperfeiçoamento dos métodos, modelos e princípios
de uma área de pesquisa. Os adeptos de uma ciência normal trabalham com
as teorias e fenômenos fornecidos e explicados pelo paradigma vigente.
Essas características remetem ao conceito de especialização. Alves (2013,
p. 199) sublinha que os adeptos de seus respectivos paradigmas costumam
agir da seguinte maneira:
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
40 |
Os participantes de um paradigma costumam defendê-lo com
todo vigor possível. Existe uma crença quase que incontestável
no poder explicativo e preditivo das teorias que constituem um
paradigma, na sua adequação e correção, ou na possibilidade de
seu aprimoramento.
Há, ainda, um quadro típico de problemas e expectativas a serem
resolvidos pelos praticantes e adeptos de um paradigma. Os chamados
“quebra-cabeças” são problemas estipulados pelo poder explicativo do
paradigma, embora, em geral, seus resultados não visem a uma novidade
inesperada. Quebra-cabeça, para Kuhn (2011a, p. 59), “[...] indica,
no sentido corriqueiro em que empregamos o termo, aquela categoria
particular de problemas que servem para testar nossa engenhosidade ou
habilidade na resolução de problemas”.
Ao adotar um paradigma, a comunidade cientíca também
adquire uma série de quebra-cabeças a serem trabalhados. Em certa
medida, a comunidade tende a aceitar apenas esses quebra-cabeças
como problemas genuínos a serem resolvidos pelos seus integrantes. É
comum que outros quebra-cabeças, os aceitos anteriormente por outro
paradigma, passem a ser rejeitados pela comunidade, por se tratar, pela
perspectiva do paradigma vigente, de metafísica, ou por serem pertinentes
às especialidades de outra área. Eles também podem ser rejeitados por
serem demasiadamente problemáticos ou por necessitarem de um gasto
exagerado de energia em um dado momento. Kuhn (2011a) destaca que
a ciência contemporânea tende a se desenvolver tão rapidamente devido à
natureza de seus problemas, dado que seus praticantes, na concepção do
paradigma, procuram se concentrar em questões que podem ser resolvidas
apenas com os pressupostos fornecidos e graças à sua engenhosidade.
O empreendimento cientíco de uma área enquanto ciência
normal, em seu conjunto, motiva e desaa seus adeptos a encaixar as peças
de seus quebra-cabeças. Não obstante, um quebra-cabeças não consiste
apenas em um problema solúvel no escopo do paradigma. É necessário
que ele satisfaça certas regras que limitam tanto as possibilidades de sua
solução aceitável quanto os possíveis métodos necessários e instrumentos
preferíveis para encontrá-la. Tais regras valem para os problemas teóricos
e para os problemas práticos. Elas criam uma relação de compromisso
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 41
do pesquisador para com o paradigma, sendo preciso respeitar os seus
pressupostos adotados. Enquanto estes forem admitidos, auxiliam nas
resoluções dos quebra-cabeças e permitem que os demais membros da
comunidade as aceitem e possam passar para outros problemas. Segundo
Mendonça e Videira (2007, p. 171):
A rigor, a ciência normal calcada no paradigma instaura o consenso
nos três principais níveis da pesquisa. De fato, sob a égide de um
paradigma, uma certa comunidade cientíca não discute mais
sobre quais fatos devem ser investigados, quais métodos a serem
empregados e o que se aceita como soluções. Em suma, ao praticar
a ciência normal, os pesquisadores lidam – de maneira homogênea
– com as questões ontológicas, metodológicas e epistemológicas.
Uma das críticas feitas à abordagem de Kuhn (2011a) assinala
que seu conceito de ciência normal é pouco natural, ironicamente, não
histórico, uma vez que, mesmo nas comunidades mais coesas, não existe
tamanha padronização, com ausência de desacordos. No entanto, embora
descreva esse momento como possuindo tal identidade coletiva, o autor
não descarta a possibilidade de desacordos pontuais encontrados, por
exemplo, na proposta momentânea de teorias diferentes para a explicação
de certos fenômenos, em particular de anomalias.
Um caso ilustrativo dessas discordâncias internas é a existência
de teorias atualmente concorrentes na física, mais propriamente, na
cosmologia, a respeito da explicação de como é feita a matéria e como
ela se comporta no nível subatômico. Conforme explicam Corbett et al.
(2012), com a descoberta da partícula do bóson de Higgs, que dá massa às
partículas elementares, a teoria com mais adeptos, denominada “modelo
padrão”, deu um passo signicativo na montagem do quebra-cabeças
em questão, levando em consideração explicações a respeito da matéria
escura, que serviria como uma espécie de cola do cosmos, dando liga ao
universo, mantendo-o estável. Entretanto, tal teoria deixa uma série de
lapsos explicativos, em especial na explicação da matéria escura, composta
por partículas que o modelo padrão falha em explicar. Isso permite a
emergência de outras teorias, como as de “Higgs composto”, “dimensões
extras” e “supersimetria”. Inúmeros testes e experimentos empíricos são
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
42 |
realizados pela comunidade toda para corroborar ou mesmo provar as
hipóteses e armações de cada teoria.
Apesar das diferenças teóricas, os pesquisadores inclinados sobre
o quebra-cabeça nessa área da física seguem e são adeptos do paradigma
da Teoria da Relatividade. É esta adesão que, na perspectiva de Kuhn
(2011a), possibilitará a resolução do quebra-cabeças, se os pesquisadores
se mantiverem entusiasmados e desaados pela sua resolução. Mesmo
havendo uma unidade entre os pesquisadores nessa área de pesquisa, há um
grupo de dissidentes, defensores da Mecânica Quântica, o qual se mantém
avesso a essa matriz disciplinar. Ele ainda é minoritário e, de alguma forma,
permanece um tanto afastado do grupo geral, dos eventos, das publicações,
até dos nanciamentos de pesquisa. É possível, uma vez que as anomalias
do paradigma vigente aumentem signicativamente, que esse grupo venha
a crescer, favorecendo um momento de crise paradigmática e gerando uma
revolução cientíca que envolveria mudanças na física e, provavelmente,
no corpo cientíco como um todo.
Enquanto ciência normal, há uma coesão comunitária na área, o
que favorece ou mesmo possibilita o seu desenvolvimento e, por sua vez, de
um paradigma. Esse progresso interno consiste no aprimoramento, dentre
outras coisas, de melhores técnicas para a resolução de quebra-cabeças. Nas
ciências médicas, por exemplo, o empenho de sua comunidade auxiliou no
desenvolvimento do conhecimento, das intervenções e da cura do câncer,
através de diferentes técnicas como cirurgia, quimioterapia, radioterapia e
transplante de medula óssea.
Uma vez que os pesquisadores não precisam despender tempo
para as questões de cunho losóco ou metodológico, não é mais necessário
discutir quais fatos devem ser levados em consideração, quais quebra-
cabeças devem ser resolvidos nem quais soluções devem ser encontradas.
Com esse consenso, o progresso interno empreendido por uma comunidade
cientíca tende ao crescimento contínuo e cumulativo. Nesse sentido, falar
de progresso cientíco durante a fase de ciência normal é sinônimo de
progresso interno. Conforme explica Mendonça (2012, p. 539):
O progresso cientíco, no sentido de aprofundamento no
conhecimento dos fatos, de aperfeiçoamento dos métodos de
investigação e avanço nos resultados esperados é uma decorrência
do consenso engendrado pelo paradigma. Nesse sentido, pode-se
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 43
armar que, durante a ciência normal, o conhecimento progride de
forma linear e cumulativa. Esse aspecto da descrição kuhniana não
é tão frequentemente discutido; às vezes, ele não é sequer notado,
o que não ocorre com a sua concepção descontinuísta de progresso
concernente às revoluções cientícas.
Assim, Kuhn (2011b) apresenta uma imagem sobre progresso
cientíco em duas direções distintas, mas complementares: o paradigmático
e o revolucionário. Isso o levou à sua famosa tese de que o desenvolvimento
de qualquer área da ciência ocorre através de uma profunda e sutil tensão
essencial entre os limites da normalidade e da revolução.
Apesar do período da ciência normal ser bem-sucedido em seu
empreendimento, um paradigma, após sua consolidação, pode apresentar
muitas limitações, quer naquilo que tange à sua precisão, quer no seu
aprimoramento interno. Pode apresentar, ao longo do tempo, anomalias
sérias, o que pode resultar em uma crise cientíca. A aparente solidez
do paradigma começa a desmantelar e o período de ciência normal se
transforma em um momento de rupturas. Nesse estágio, são questionados
seus métodos, técnicas e fundamentos. A história da ciência é marcada
por vários exemplos desse momento. A passagem do sistema geocêntrico
para o heliocêntrico, na astronomia, é um deles. Investigamos, na próxima
unidade, os elementos que levam um paradigma a entrar em crise e quais
são as possíveis soluções para essa situação.
1.4 crise
A atividade da ciência normal consiste em um empreendimento
coletivo voltado para a resolução de quebra-cabeças estabelecidos na agenda
do paradigma. Entretanto, é comum, nesse momento, que fenômenos
anômalos sejam apreendidos, exigindo, por vezes, uma capacidade
explicativa para além do paradigma dominante para tais fenômenos.
Kuhn (2011a, p. 77) assinala que a “[...] ciência normal não se
propõe descobrir novidades no terreno dos fatos ou teorias; quando é bem-
sucedida, não as encontra”. As chamadas “anomalias” são reconhecidas
a partir do momento em que as expectativas do paradigma vigente são
suplantadas por fenômenos que ou são extremamente difíceis de serem
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
44 |
explicados ou são tão anômalos que é impossível explicá-los a partir das
teorias do paradigma. No primeiro caso, é comum que a teoria tente se
ajustar, a m de assimilar o novo fenômeno ao seu escopo explicativo,
transformando o inesperado em esperado. O segundo caso é caracterizado
pela necessidade da criação de novos conceitos e de um novo vocabulário
para analisar o fenômeno, uma vez que a observação e a assimilação do novo
fato a uma teoria estão muitas vezes associadas à descoberta do fenômeno.
O surgimento de anomalias pode ser resultado da descoberta de
algum elemento natural novo, como, por exemplo, algum elemento químico
ou o comportamento de algum elemento já conhecido. O enfrentamento
de anomalias pode signicar a reformulação conceitual em algum nível
que, por sua vez, pode exigir alguma modicação no paradigma vigente.
Kuhn (2011a, p. 82) alude ao exemplo de Lavoisier para explicar a relação
entre o surgimento de anomalias, a descoberta de novos elementos e a
criação de paradigmas com maior poder explicativo:
O que Lavoisier anunciou em seus trabalhos posteriormente a 1777
não foi tanto a descoberta do oxigênio como a teoria da combustão
pelo oxigênio. Essa teoria foi a pedra angular de uma reformulação
tão ampla da química que veio a ser chamada de revolução química
[...] Muito antes de desempenhar qualquer papel na descoberta de
um novo gás, Lavoisier convenceu-se de que havia algo errado com
a teoria ogística [...] O trabalho sobre o oxigênio deu forma e
estrutura mais precisas à impressão anterior de Lavoisier de que
havia algo errado na teoria química corrente.
A experiência prévia de se observar a diculdade de analisar
um fenômeno a partir de um paradigma é um indicativo importante da
necessidade de sua revisão. Muitas vezes, a percepção de uma anomalia, ou
seja, de um fenômeno que o paradigma não está preparado para explicar,
desempenha um papel importante para o ambiente das descobertas
cientícas. Apesar de não serem os únicos indicativos da necessidade da
criação de paradigmas, as descobertas incluem uma série de elementos
impactantes nessa mudança, como, por exemplo, a consciência prévia
da existência de anomalias, o reconhecimento do plano conceitual e
metodológico do fenômeno e, consequentemente, mudanças no paradigma
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 45
que, com frequência, estão relacionados com uma forte resistência oriunda
da comunidade de pesquisadores mais ortodoxos.
Habitualmente, as descobertas emergem com muita diculdade,
seguindo um caminho extremamente contraintuitivo ou aparadigmático.
Em princípio, as observações de cientistas estão atreladas à previsibilidade
do paradigma a que são adeptos, mesmo em situações que mais tarde
podem ser entendidas como anomalias. Enfatiza Kuhn (2011a, p. 91):
Contudo, uma maior familiaridade dá origem à consciência de uma
anomalia ou permite relacionar o fato a algo que anteriormente não
ocorreu conforme o previsto. Essa consciência da anomalia inaugura
um período no qual as categorias conceituais são adaptadas até
que o que inicialmente era considerado anômalo se converta no
previsto. Nesse momento completa-se a descoberta.
Em sua fase de construção, espera-se que um paradigma consiga,
com alguma eciência, explicar boa parte dos fenômenos e objetos
pretendidos pela sua área de atuação. Com o passar do tempo, quando o
paradigma se consolida e a área de pesquisa passa ao estatuto de ciência
normal, pode ocorrer o desenvolvimento interno do paradigma, com um
renamento metodológico e conceitual que, em geral, leva a comunidade
cientíca à especialização de sua visão de mundo e a um aumento na
precisão entre os fenômenos e as teorias. Kuhn (2011a, p. 91) salienta: “A
ciência torna-se sempre mais rígida.” Por maior que sejam a precisão e o
alcance explicativo de um paradigma, sempre há a possibilidade de haver
anomalias sérias e algum indicativo da necessidade de mudança dele. A sua
comunidade, no entanto, dicilmente o abandonará, sem a existência de
provas consistentes, em vários laboratórios, circunstâncias ou situações de
sua insuciência e das impossibilidades de reformulá-lo.
Quando a existência de anomalias atinge certo nível, seja em sua
quantidade, seja em sua relevância, a comunidade cientíca se encontra em
uma situação em que é necessária a assimilação desses fenômenos, quer a
partir da reformulação ou aprimoramento do paradigma, quer através da
criação de um novo paradigma, capaz de explicar os fenômenos novos e
os já conhecidos. Ao longo dessa mudança, é preciso que algumas crenças
aceitas no paradigma vigente sejam descartadas e substituídas por outras.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
46 |
Em boa parte dos casos, a presença de anomalias persistentes
ocasiona, na comunidade cientíca, um período de crise crescente. As
chamadas “crises” são decorrentes da insegurança gerada em face do fracasso
constante da ciência normal em produzir previsões e explicações adequadas
aos fenômenos da natureza. Frisa Kuhn (2011a, p. 95): “O fracasso das
regras existentes é o prelúdio para uma busca de novas regras”.
Os cientistas, mesmo já com pouquíssima conança nas previsões
e explicações do paradigma dominante, com frequência não são capazes
de se desvencilhar do veículo de sua crise, sem uma opção razoavelmente
segura e com poder explicativo potencialmente superior ao seu anterior.
Baseando-se em fatos históricos, como a Revolução Copernicana, por
exemplo, uma crise é superada e um paradigma é abandonado apenas
quando existir alguma alternativa disponível potencialmente capaz de
substituir o vigente.
Na visão de Kuhn (2011b), os motivos que levam cientistas a
abandonar um paradigma englobam muito mais do que a comparação
entre teorias, envolvendo a comparação mútua entre os paradigmas com
a natureza, juntamente com a aceitação da comunidade cientíca. A
resistência dos membros da comunidade, às vezes, é tamanha em tentar
salvar o paradigma das crises que é comum observarmos uma constante
tentativa de modicações na matriz e proposição de hipóteses ad hoc.
Enfatiza Kuhn (2011a, p.109):
Tal como artistas, os cientistas criadores precisam, em determinadas
ocasiões, ser capazes de viver em um mundo desordenado – descrevi
em outro trabalho essa necessidade como “a tensão essencial”
implícita na pesquisa cientíca.
O momento de crise não é demarcado pelo abandono absoluto
de todo e qualquer paradigma. Diferentemente da pré-ciência, a crise é
caracterizada pelo momento de perda de credibilidade do paradigma
dominante e surgimento de novos paradigmas rivais promissores, diferentes
e contraditórios com o anterior, os quais competem pela aceitação da
comunidade cientíca.
Kuhn (2011b) aborda a relação tênue entre os quebra-cabeças
da ciência normal e as anomalias constantes nos momentos de crise.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 47
Eles também podem ser vistos como anomalias e um indicativo de crise.
Embora não exista uma linha divisória precisa entre a relação das anomalias
e os quebra-cabeças, a crise tende a fomentar o enfraquecimento das suas
resoluções. Nesse sentido, os paradigmas vigentes, através de suas teorias,
podem ter duas estratégias de atuação, em relação às anomalias: ou elas
partem de um eterno confronto com as anomalias ou jamais as confrontam
diretamente. Contudo, em ambos os casos, parece sempre existir algum
indicativo de problema no paradigma.
As anomalias possuem forte impacto na geração de uma crise.
Provavelmente não há uma resposta direta para os processos que levam
anomalias a criar uma crise em uma área de pesquisa, dada a existência
de muitos fatores externos e internos extremamente impactantes para
tanto. Kuhn (2011a, p.113) descreve alguns exemplos de anomalias que
resultaram no desenvolvimento de crises:
Algumas vezes uma anomalia colocará claramente em questão as
generalizações explícitas e fundamentais do paradigma – tal como
o problema da resistência do éter com relação aos que aceitaram a
teoria de Maxwell. Ou, como no caso da revolução copernicana,
uma anomalia sem importância fundamental aparente pode
provocar uma crise, caso as aplicações que ela inibe possuam uma
importância prática especial – neste exemplo para a elaboração do
calendário e para a astrologia.
Anomalias surgem com certa frequência na atividade de um
paradigma. Algumas parecem ser algo muito mais além do que um possível
novo quebra-cabeças da ciência normal. Embora cientistas e investigadores
tentem resolver os problemas que são cada vez mais constantes, ao passo
que mais adaptações são inseridas, para esses investigadores a disciplina
jamais será a mesma. Na crise, mesmo com um paradigma dominante,
a comunidade já não cona mais nele como antes. Mesmo as soluções
anteriormente bem aceitas passam a ser alvo de questionamentos, de
desconanças.
Esse período de confusão é marcado pela ausência de coesão entre
o corpo do paradigma e a constante assimilação de hipóteses ad hoc. As
crises iniciam-se com a falta de credibilidade do paradigma dominante
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
48 |
e, consequentemente, com o esvaziamento das regras orientadoras da
pesquisa, ao longo do período de ciência normal.
Conforme o ditado popular, depois da tempestade vem a
bonança. Em geral, depois da crise vem a revolução, de que tratamos a
seguir. Explicitamos seu impacto nas comunidades cientícas, incluindo as
mudanças das visões de mundo e o caráter necessário das revoluções para
o progresso cientíco.
1.5 revoluções científicAs
Uma crise pode terminar de três maneiras. A primeira
possibilidade consiste na revelação de que o próprio paradigma posto
em xeque seja capaz de resolver os motivos da crise. A segunda opção
decorre da resistência do problema. Nesse caso, tanto as abordagens novas
quanto as clássicas se revelam insucientes. O problema é considerado
insolúvel para o momento e é engavetado provisoriamente, para que possa
ser resolvido por futuras gerações, as quais podem dispor de métodos
e instrumentos mais sosticados e adequados para o seu tratamento. A
terceira opção acaba com o surgimento de um novo candidato a paradigma
dominante e com o confronto entre ele e o vigente. Este último modo de
resolução propicia a entrada da área de pesquisa num período denominado
“ciência extraordinária”. O termo “ciência extraordinária” faz referência
a um momento de grandes transições que são fundamentais para o
desenvolvimento da atividade cientíca, gerando novos conhecimentos
sobre a realidade.
Na transição de um paradigma para o outro, em períodos de crise,
ocorre o surgimento de uma nova tradição de ciência normal. A despeito
de ter que ser capaz de responder, senão a todas, pelo menos a uma parte
considerável das questões que o paradigma anterior era capaz de responder
e que ainda se mantêm signicativas, e mais às novas questões postas, a nova
matriz jamais será proveniente da acumulação de dados obtidos através de
sua antecessora. O novo paradigma é, antes de tudo, uma reformulação
da área, a partir de novos princípios e pressupostos. Muitas vezes implica
mudanças drásticas nos métodos e práticas anteriormente aceitos, o que
acarreta, frequentemente, elementos contraditórios à perspectiva anterior.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 49
Completada a transição paradigmática, os cientistas modicam,
dentre outras coisas, as suas concepções de mundo e tomam os mesmos
dados e observações realizados anteriormente, em função de um novo
sistema de relações, averiguando-os a partir de um novo quadro de
conceitos.
Em geral, os novos paradigmas surgem, ainda que em fases
iniciais, antes que a crise tenha encontrado o seu apogeu. Esclarece Kuhn
(2011a, p. 118):
Confrontado com uma anomalia reconhecidamente fundamental,
o primeiro esforço teórico do cientista será, com frequência, isolá-
la com maior precisão e dar-lhe uma estrutura. Embora consciente
de que as regras da ciência normal não podem estar totalmente
certas, procurará aplicá-las mais vigorosamente do que nunca,
buscando descobrir precisamente onde e até que ponto elas podem
ser empregadas ecazmente na área de diculdade, de torná-la mais
nítida e talvez mais sugestiva do que era ao ser apresentada em
experiências cujo resultado pensava-se conhecer de antemão [...]
dado que nenhuma experiência pode ser concebida sem o apoio de
alguma espécie de teoria, o cientista em crise tentará constantemente
gerar teorias especulativas que, se bem-sucedidas, possam abrir o
caminho para um novo paradigma e, se mal-sucedidas, possam ser
abandonadas com relativa facilidade.
O desenvolvimento desses procedimentos, que exigem uma
força criativa extraordinária, ocorre, por vezes, ao concentrar o enfoque
cientíco em determinada área para o reconhecimento de anomalias.
Essas observações, em momentos de crise, são fundamentais para o
desenvolvimento da atividade cientíca. Não raro, a forma do novo
paradigma é decorrente desse movimento extraordinário, sendo necessário,
após a superação da crise, migrar para um novo período de ciência normal,
o qual exige um renamento conceitual.
Em linhas gerais, quando um grupo de pesquisadores desenvolve
um novo paradigma que atrai a maior parte dos praticantes da área de
pesquisa contemporânea e as novas gerações, é comum que as escolas mais
antigas comecem a desaparecer gradualmente. Kuhn (2011a) observa ser
comum o desaparecimento dessas escolas, com o surgimento de novos
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
50 |
paradigmas, mas sempre existem alguns indivíduos com forte elo com as
concepções mais antigas. Eles são habitualmente excluídos ou forçados a
unir-se a um novo grupo ou acabam se isolando da comunidade.
A transição para um novo paradigma caracteriza, do ponto de
vista histórico, uma revolução cientíca. Revoluções cientícas e transições
da pré-ciência para a ciência normal constituem momentos de mudança
paradigmática. Kuhn (2011a, p. 125) considera “[...] revoluções cientícas
aqueles episódios de desenvolvimento não-cumulativo, nos quais um
paradigma mais antigo é total ou parcialmente substituído por um novo,
incompatível com o anterior”.
Embora nem sempre seja possível mensurar paradigmas, espera-
se que o novo paradigma seja capaz de resolver muitos problemas que o
paradigma anterior não conseguia; que os seus princípios metodológicos
sejam mais adequados para a solução de problemas; que sejam feitas previsões
e explicações mais precisas de determinados fenômenos; que seu arcabouço
conceitual seja mais rigoroso e adequado aos elementos envolvidos nas
investigações. Estes e outros elementos indicam que o novo paradigma
é capaz de explicar, de modo mais adequado, determinado conjunto de
fenômenos no mundo. São tais fatores, dentre outros, originados pela troca
de um paradigma dominante por outro, que caracterizam o progresso na
ciência para Kuhn.
A mudança de paradigma é marcada pela subdivisão dos
membros da comunidade cientíca e a crescente perda de credibilidade do
paradigma vigente. O sentimento de funcionamento falho ou defeituoso é
uma constante que permeia o ambiente dos pesquisadores, que deixam de
acreditar que o paradigma existente é capaz de explorar adequadamente o
funcionamento do universo dos fenômenos a que se dispõe explicar. Kuhn
(2011a, p. 126, grifo do autor) faz um paralelismo entre as revoluções
políticas e as revoluções cientícas:
As revoluções políticas visam realizar mudanças nas instituições
políticas, mudanças essas proibidas por essas mesmas instituições
que se quer mudar. Consequentemente, seu êxito requer o abandono
parcial de um conjunto de instituições em favor de outro. E, nesse
ínterim, a sociedade não é integralmente governada por nenhuma
instituição. De início, é somente a crise que atenua o papel das
instituições políticas, do mesmo modo que atenua o papel dos
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 51
paradigmas [...] A essa altura, a sociedade está dividida em campos
ou partidos em competição, um deles procurando defender a velha
constelação institucional, o outro tentando estabelecer uma nova.
Quando ocorre essa polarização, os recursos de natureza política
fracassam. Por discordarem quanto à matriz institucional a partir
da qual a mudança política deverá ser atingida e avaliada, por não
reconhecerem nenhuma estrutura supra-institucional competente
para julgar diferenças revolucionárias, os partidos envolvidos em
um conito revolucionário devem recorrer nalmente às técnicas
de persuasão em massa, que seguidamente incluem a força.
Com o decorrer da história da humanidade, as mudanças
de paradigma na ciência mostraram ter muitas semelhanças com as
revoluções políticas. Semelhantes aos estilos de governo, muitas vezes as
posições políticas revelam a existência de modos de vida extremamente
incompatíveis. Segundo essa comparação, os momentos de revolução não
podem ser avaliados pelos processos comuns da ciência normal, porque
eles dependem de um paradigma para a sua avaliação, o qual se encontra
sendo questionado a respeito da sua validade enquanto um paradigma
coletivamente aceito. Da mesma forma, isso pode ser indicado quando nos
questionamos sobre a validade de documentos que apregoam a inocência
de governos que passaram por períodos de barbárie.
A proposta de Kuhn trata tanto das grandes revoluções cientícas
quanto das pequenas. Kuhn (2011a) menciona que as características
das revoluções cientícas podem ser igualmente examinadas através do
estudo de outros episódios que não foram tão obviamente revolucionários.
As equações de Maxwell, por exemplo, afetaram um grupo bem mais
reduzido do que as de Einstein, porém, não foram consideradas menos
revolucionárias e, por esse motivo, encontraram resistência. Kuhn (2011a,
p. 74) sugere “[...] a existência de revoluções grandes e pequenas, algumas
afetando apenas os estudiosos de uma subdivisão de um campo de
estudos. Para tais grupos, até mesmo a descoberta de um fenômeno novo e
inesperado pode ser revolucionária”.
Revolucionar, no sentido amplo, signica, em suma, trocar
um paradigma por outro. A área de pesquisa passa de um período de
dúvidas, incapacidades, insegurança, incertezas para um novo período de
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
52 |
desenvolvimento, conança no paradigma, na sua capacidade de previsão,
alcance explicativo e de sucesso na resolução de quebra-cabeças. A área de
pesquisa se encontra em um novo período de ciência normal, assentando-
se em momento de calmaria que, mais cedo ou mais tarde, em menor
ou maior intensidade, voltará a ser de instabilidade. Assim gira a roda da
estrutura das revoluções cientícas.
Esta, em resumo, é a perspectiva de Kuhn da estrutura das
revoluções cientícas, do funcionamento da ciência, do progresso
cientíco. Nos próximos dois capítulos apresentamos o surgimento da
ciência cognitiva, um deles no contexto histórico e outro no contexto
epistemológico, buscando averiguar o estatuto cientíco dessa nova área
de pesquisa.
| 53
A
:
ApresentAção
Neste capítulo apresentamos o contexto histórico do surgimento
da ciência cognitiva, o qual está dividido em quatro seções. Na primeira
delas expomos as cinco principais características dessa área de pesquisa,
estabelecidos em seu início: o uso de representações mentais; a crença
de que os computadores eletrônicos são bons modelos explicativos de
processos cognitivos; a decisão deliberada em não enfatizar certos fatores
“demasiadamente complicados”; a interdisciplinaridade; e a consolidação
de uma comunidade cientíca. Na segunda seção focalizamos os elementos
históricos fundadores da ciência cognitiva, como os primeiros textos que
fazem referência à área e à formação de seus primeiros membros. Na
terceira seção tratamos de alguns fatos ocorridos nas conferências Macy
e os temas que serviram de base para o surgimento ocial dessa área de
pesquisa. Para fechar o capítulo, na última seção traçamos uma relação
entre a Cibernética e o surgimento da ciência cognitiva.
2.1 cArActerizAção dA ciênciA cognitivA em suA fAse iniciAl
Na contemporaneidade, a ciência cognitiva obteve um papel de
grande destaque ao abordar o tema da cognição atrelado à possibilidade de
sua simulação a partir de aparatos eletrônicos.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
54 |
Gardner (1996) sugere a presença de cinco características de
maior importância, as quais podem ser consideradas sintomáticas da
atividade concernente à ciência cognitiva. Quando todos ou boa parte estão
presentes, pode-se assumir que se trata do tema da ciência cognitiva. Ainda
que essas características possam ser consideradas sintomáticas, ressaltamos
que elas fazem referência à fase inicial dessa área de pesquisa, ou seja, a
década de 1940, conforme especicaremos mais adiante neste capítulo.
Em primeiro lugar, existe a crença, ao discutir a atividade
cognitiva, de que é fundamental fazer o uso de representações mentais e
criar níveis de análise capazes de separar o biológico do cultural.
Diversas foram as noções de representação mental propostas ao
longo da história dessa área. Segundo agard (1998, p. 17): “A ciência
cognitiva propõe que as pessoas têm procedimentos mentais que operam
nas representações mentais para produzir pensamentos e ações.” Tipos
diferentes de representações mentais, como conceitos e regras, promovem
e necessitam de diferentes tipos de procedimentos mentais. Assim, por
exemplo, considerando pessoas familiarizadas com as representações
da língua portuguesa e com os procedimentos para a formulação de
sentenças, supõe-se que elas serão capazes de produzir orações com algum
grau de satisfação. Já as pessoas familiarizadas com as representações da
língua inglesa também serão capazes de formular orações, mas em outra
língua, com suas próprias regras e estruturas. Neste exemplo, a ordem entre
substantivo e adjetivo nas orações exige uma estrutura cognitiva distinta
no uso das línguas.
Em segundo lugar, é fundamental, para essa área no momento de
seu surgimento, a crença de que o uso de sistemas eletrônicos, autômatos
como os computadores digitais, por exemplo, é indispensável na realização
de estudos cognitivos. Além disso, entende-se que tais sistemas poderiam
ser a melhor forma para criar modelos ética e funcionalmente viáveis para
a explicação de processos cognitivos, uma vez que são capazes de replicar
ou de simular tais processos.
Uma das melhores formas de desenvolver estruturas teóricas
é formando e testando modelos computacionais que pretendem ser
semelhantes às operações mentais. Em sua forma ideal e forte, na ciência
cognitiva, os modelos computacionais e a experimentação psicológica
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 55
andam lado a lado, possuindo uma equivalência entre o que é representado
digitalmente, através das máquinas, e o que acontece no processo cognitivo.
Diante das diculdades materiais e éticas para a manipulação
da mente, cujo substrato físico é o cérebro, como defendem a quase
totalidade dos cientistas cognitivos, pesquisadores como Herbert Simon
(1969) adotam a hipótese de que certos processos cognitivos podem ser
simulados ou explicados a partir de modelos computacionais. Tais sistemas
são hardwares que processam informação, ou seja, que executam softwares,
assim como os processos cognitivos são processamentos de informação
instanciados, geralmente, em alguma base física.
De acordo com Dupuy (1996), modelos tratam de uma
idealidade formalizada e matematizada, a qual tem a função de sintetizar
um sistema de relações entre elementos que podem ser substituídos por
outros elementos análogos ou diferentes, sem que o modelo seja alterado.
Essa forma de abordagem norteou grande parte dos programas de pesquisa
em Inteligência Articial. O uso dos computadores e as denições de
Inteligência Articial e de ciência cognitiva estão intimamente relacionadas,
conforme Boden (1990, p. 1, tradução nossa):
Inteligência Articial (IA) é algumas vezes denida como o estudo
de como construir e/ou programar computadores para lhes permitir
fazer o tipo de coisas que mentes podem fazer [...] Porém, muitos
outros preferem uma denição mais controversa, vendo a IA como
a ciência da inteligência em geral – ou, mais precisamente, como
o núcleo intelectual da ciência cognitiva. Como tal, seu objetivo é
prover uma teoria sistemática que explique (e talvez nos habilite
replicar) não só as categorias gerais da intencionalidade e a diversa
psicologia das criaturas terrestres, mas também o conjunto inteiro
das possíveis mentes.
Assim, os estudos da ciência cognitiva estão intrinsecamente
relacionados ao desenvolvimento da Inteligência Articial, envolvendo
o processamento de informação, a manipulação de símbolos e a noção
de representação. Interpretação semelhante também pode ser vericada a
partir da denição de ciência cognitiva oferecida por Dawson (2002, p. 13,
tradução nossa):
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
56 |
Ciência cognitiva é um estudo intensamente interdisciplinar de
cognição, percepção e ação. Ela está baseada na hipótese de que
cognição é processamento de informação, em que processamento
de informação é geralmente interpretado como manipulação
baseada em regras de estruturas de dados que estão armazenadas
numa memória. Como resultado dessa hipótese, um objetivo
básico da ciência cognitiva é identicar a arquitetura funcional da
cognição – o conjunto primitivo de regras e representações que
medeiam o pensamento.
O terceiro aspecto, já apontado acima, surge da crença de que
há muito a se ganhar com estudos e trabalhos interdisciplinares. Por
um lado, a complexidade do tema exige a participação de diversas áreas
de pesquisa. Por outro lado, a maioria dos cientistas cognitivos na fase
inicial desta disciplina era advinda de áreas de pesquisa distintas, como
física, neurociências, antropologia, psicologia, matemática. Imaginava-se,
então, que haveria um estreitamento entre os limites das disciplinas até a
consolidação de uma só ciência cognitiva unicada, com um paradigma
próprio.
Existem diversas perspectivas e métodos que os pesquisadores
de diferentes áreas trazem para os estudos da ciência cognitiva. Os
neurocientistas, por exemplo, desempenham experimentos controlados e
suas observações são direcionadas, habitualmente, a processos e relações
cerebrais. Com o desenvolvimento das tecnologias recentes, tornou-se
possível o uso de aparelhos para observar o que acontece nas mais diversas
regiões cerebrais, enquanto se está executando várias tarefas cognitivas.
A antropologia cognitiva, por sua vez, expande o exame do pensamento
humano para considerar o impacto dos diferentes ambientes culturais na
cognição. Os antropólogos investigam, por exemplo, as semelhanças e
diferenças entre as culturas, nas palavras que representam cores.
No tocante aos lósofos, geralmente eles não fazem observações
empíricas ou trabalham com modelos computacionais. Assim, caberia à
losoa, dentre outras coisas, lidar com tópicos fundamentais subjacentes
às abordagens experimentais e computacionais da cognição e reetir sobre
as bases epistemológicas dos conceitos arrolados nas pesquisas ou das
consequências éticas das pesquisas e descobertas cientícas. Nesse sentido,
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 57
a losoa seria muito mais uma espécie de analista crítica das abordagens
teóricas propostas na ciência cognitiva. Entretanto, há divergências
no tocante ao seu papel. Para muitos pensadores, a losoa também
deveria contribuir para propostas de abordagens explicativas a respeito da
cognição. Temas abstratos, como a natureza das representações, as relações
entre a mente e corpo e os critérios de cienticidade da ciência cognitiva,
dentre outros, são temas importantes para o lósofo que se preocupa com a
ciência cognitiva ou com os estudos dos processos cognitivos. Embora não
tenhamos exemplicado todas as áreas especícas, destaca-se a importância
que a convergência teórico-experimental dessas áreas tem sobre os avanços
cientícos em relação à cognição, conforme pode ser conferido na obra de
agard (1998), por exemplo.
O quarto aspecto da ciência, em sua fase inicial, menciona a
decisão deliberada por grande parte dos cientistas em não enfatizar alguns
fatores que possuem certo grau de relevância, cuja inserção, todavia,
complicaria demasiadamente o trabalho dos cientistas cognitivos. Estão
incluídos, entre esses fatores, a inuência das emoções, o contexto histórico
e cultural, além do pano de fundo em que ocorrem as ações ou a cognição.
O quinto aspecto arma que outro ingrediente fundamental,
semelhante à proposta de Kuhn (2011a), é a consolidação de uma
comunidade cientíca. Neste bojo também é importante a construção de
uma agenda de questões e conjuntos de preocupações, os quais são capazes
de nortear as pesquisas cientícas e que há muito tempo inquietam os
pensadores ocidentais que se debruçaram sobre o problema da cognição.
Estes cinco aspectos servem de fundamento para a consolidação
da existência de um possível paradigma da ciência cognitiva em sua fase
inicial. Assim, são os três primeiros aspectos princípios metodológicos do
paradigma que asseveram o uso de representações mentais, a crença de que
é fundamental o uso de computadores eletrônicos e a decisão deliberada
em não enfatizar certos fatores. Os outros dois últimos aspectos indicam
a formação desejada aos cientistas cognitivos e o papel fundamental que
a comunidade cientíca exerce no período da inauguração e vida de uma
área de pesquisa. Em outras palavras, em termos teóricos, houve a tentativa
de estabelecer pressupostos metodológicos, losócos, até metafísicos, um
arcabouço conceitual, regras de conduta nas pesquisas, teorias cientícas
sobre um dado conjunto de fenômenos no mundo, além do estabelecimento
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
58 |
de uma comunidade cientíca coesa, articulada e unicada em torno dessa
matriz disciplinar. No entanto, será que isso foi possível na prática? É esta
questão que propomos investigar no restante desta obra.
2.2 contexto histórico pArA o surgimento dA ciênciA cognitivA
A ciência cognitiva nasce com o intuito de responder
empiricamente, através do uso do computador, questões que os primeiros
lósofos já haviam formulado sobre o estudo da mente. Dar uma denição
precisa desse novo campo de pesquisa em sua fase inicial não é uma tarefa
simples. Trata-se de uma área de pesquisa recentemente constituída e,
talvez por isso, seu campo de atuação, método e objeto ainda não estavam
bem delimitados naquele momento. Gardner (1996, p. 19-20) dene a
ciência cognitiva como
[...] um esforço contemporâneo, com fundamentação empírica, para
responder questões epistemológicas de longa data – principalmente
aquelas relativas à natureza do conhecimento, seus componentes,
suas origens, seu desenvolvimento e emprego. Embora o termo
ciência cognitiva seja às vezes ampliado, passando a incluir todas
as formas de conhecimento – tanto animado como inanimado,
tanto humano com não humano – aplico o termo sobretudo a
esforços para explicar o conhecimento humano. Interessa-me saber
se questões que intrigavam nossos ancestrais losócos podem ser
denitivamente respondidas, ilustrativamente reformuladas, ou
permanentemente abandonadas. Hoje a ciência cognitiva tem a
chave para decidir.
Segundo Churchland (1984, p. i, tradução nossa), “[...] uma das
funções principais da ciência cognitiva é estudar quais são os elementos
básicos da atividade cognitiva e como eles podem ser implementados
em sistemas físicos reais”. Desse modo, a preocupação inicial da ciência
cognitiva não é a caracterização de estados e faculdades mentais em geral,
mas sim a caracterização e a simulação de processos cognitivos.
Existe certa variedade de datas importantes sugeridas por
historiadores para o surgimento da ciência cognitiva. Dupuy (1996)
destaca os anos entre 1946 e 1953, quando ocorreram dez conferências que
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 59
reuniram inúmeros pensadores da época, sendo as nove primeiras realizadas
no Hotel Beekman, 575 Park Avenue, em Nova York, e a última, no Hotel
Nassau de Princeton, Nova Jersey. Essas conferências entraram para a
história com o nome de Conferências Macy, graças à organização efetuada
pela fundação lantrópica Josiah Macy Jr. Tais reuniões eram compostas
por matemáticos, lógicos, engenheiros, siologistas e neurosiologistas,
psicólogos, antropólogos e economistas. Eles tinham como objetivo
fundamentar uma ciência geral capaz de tratar de aspectos cognitivos.
Em princípio, esse grupo adotou o nome de cibernética. Com
o passar dos anos, novos nomes foram utilizados, até estabelecer-se com
a expressão ciência cognitiva para nomear a área de pesquisa. A palavra
cibernética vem do grego e signica a arte de governar. Não é à toa que
Wiener, um dos seus fundadores, na década de 1940, escolhe este nome
para uma das mais novas e promissoras áreas de pesquisa naquele momento.
Na concepção de Wiener (1961), a cibernética consiste no domínio todo
da teoria da comunicação e do controle, seja na máquina ou no animal.
Ruyer (1992) arma que a cibernética é a ciência do controle, por meio
de máquinas de informação, sejam elas naturais, como as máquinas
orgânicas, sejam elas articiais. Os cibernéticos, ao estudar processos
cognitivos, acreditavam que seu trabalho devia ser interdisciplinar, dada
a complexidade do objeto de estudo, por meio da utilização de modelos
computacionais.
Os eventos históricos a que fazemos menção estão relacionados a
um movimento histórico e intelectual de sua época. Embora as primeiras
conferências tenham tido início apenas em 1946, algumas outras datas e
eventos são importantes, para que possamos compreender as ideias daquele
momento. Em 1942, ou seja, em plena Guerra Mundial, foi promovida em
Nova York uma conferência, sob a tutela da anteriormente citada fundação
Josiah Macy Jr., cujo objetivo era discutir os problemas atrelados à inibição
no sistema nervoso central. Essa reunião fez com que grandes pensadores
da época entrassem em contato, possibilitando os futuros encontros que
dariam origem às Conferências Macy. Segundo Dupuy (1996), esse evento
de 1942 contou com a presença dos siologistas Arturo Rosenblueth e
Warren McCulloch, com o casal de antropólogos Gregory Bateson e
Margaret Mead, além do diretor médico da fundação, Frank Fremont-
Smith. McCulloch, ao notar certa relação entre as ideias sugeridas no
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
60 |
evento e aquelas que ele desenvolvia com Pitts, propôs a Fremont-Smith
que organizasse uma série de conferências, no modelo das que a fundação
promovia, para tratar de temas médico-sociais muito variados, as quais
deveriam ser realizadas apenas depois do m da Segunda Guerra Mundial.
Conforme destaca Dupuy (1996), após esse encontro, aconteceram
inúmeros intercâmbios entre o grupo de McCulloch, em Chicago, e o de
Wiener, no Massachusetts Institute of Technology (MIT). Em 1943, eram
publicados, independentemente, dois dos artigos que acabariam compondo
a base dos pressupostos do que mais tarde seria conhecido como movimento
cibernético. O primeiro foi assinado por Arturo Rosenblueth, Norbert
Wiener e Julian Bigelow, intitulado “Behavior, Purpose and Teleology”. O
segundo, intitulado “A logical calculus of the ideas immanent in nervous
activity”, foi escrito pelo neuropsiquiatra McCulloch em parceria com o
matemático Walter Pitts.
Wiener e Bigelow trabalhavam, ao longo da guerra, nos problemas
teóricos levantados pela defesa antiaérea. O problema central da defesa
antiaérea é que, como o alvo é móvel, é preciso prever a sua posição nal
com base em uma informação parcial da trajetória. Os problemas da defesa
antiaérea ajudaram a fundamentar um dos ingredientes básicos da futura
cibernética, o conceito de retroalimentação (feedback), inerente às noções
entre a ação efetiva (output), a entrada de informação (input) e os resultados
projetados. Graças a essa noção, os objetos seriam capazes de mudar as suas
relações, conforme ocorresse a presença de novos estímulos e respostas.
Dupuy (1996) sugere que, com o texto fundador de Rosenblueth,
Wiener e Bigelow, tem-se uma concepção metodológica que recomenda
que se deixe de lado a natureza física dos constituintes e de suas relações,
a m de abstrair a sua forma. Por exemplo, um empreendimento
fundamental da cibernética trataria de descobrir um mesmo dispositivo
formal de feedback de um animal e de uma máquina, embora o primeiro
seja materialmente composto por proteínas, e o segundo, por sistemas
eletrônicos. Esse procedimento pretendia propor uma teoria unicada
entre os seres vivos e as máquinas.
O segundo artigo fundador também foi publicado em 1943,
pelo neuropsiquiatra McCulloch e pelo matemático Walter Pitts. Esses
dois pesquisadores preconizavam investigar os mecanismos materiais e
lógicos que compõem a atividade cognitiva, baseada no processamento
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 61
cerebral. O título por eles escolhido foi republicado em 1965, em uma
coletânea com seus principais artigos, com o nome de Embodiments
of Mind (McCULLOCH, 1965). A preocupação de McCulloch era,
por assim dizer, de cunho losóco: buscava descobrir como sabemos
e como desejamos. Para ele, os eventos mentais não são compreendidos
como submissos a uma entidade controladora abstrata. Ao contrário, são
explicados a partir de conjunções sinápticas. Com esse objetivo e tendo
em vista a ideia da encarnação da mente (tentativa de identicação entre
mente e cérebro), McCulloch e Pitts (1943) constroem uma rede neural
articial, ainda seguidora de regras lógicas, tomada como um modelo do
cérebro. Ressalta Dupuy (1996, p. 53):
McCulloch, na verdade, introduz o “estudo comportamental dos
fenômenos naturais”, caro a Wiener, Rosenblueth e Bigelow, no
interior do cérebro. Sem dúvida, o “conteúdo” daquilo mesmo que
é capaz de comportamento é agora considerado pertencente à esfera
de um procedimento cientíco, mas esse conteúdo se descreve a si
próprio em termos de comportamento de unidades menores, no
“interior” das quais não se pode pensar em penetrar e que só são
consideradas em suas relações com seu ambiente, ou seja, como
operadores que transformam inputs em outputs: os neurônios.
A posição de McCulloch reete alguns dos pensamentos desse
primeiro momento da cibernética, que pode ser resumido através da
equivalência lógica entre os artefatos e as máquinas articiais com todo
e qualquer ser lógico-matemático instanciado na matéria de algum
organismo. Segundo McCulloch e Pitts (1943), grande parte das atividades
cognitivas poderiam ser descritas em termos de conexões, e estas, em termos
de proposições lógicas. Logo, por transitividade, tais atividades poderiam
ser descritas por meio de proposições lógicas. Nas palavras de McCulloch
(1955, p. 38, tradução nossa): “Quanto mais aprendemos sobre os
organismos, mais somos levados a concluir que eles não são simplesmente
análogos às máquinas, mas são máquinas.”
Nesse sentido, baseados na perspectiva epistemológica de
Kuhn (2011a), poderíamos dizer, em um primeiro olhar que, embora
a comunidade cientíca da ciência cognitiva ainda estivesse sendo
consolidada, além dos centros de pesquisa, havia aspectos metodológicos
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
62 |
que buscavam agrupar e nortear os seus primeiros partidários. Dentre os
inúmeros aspectos, Wiener, Rosenblueth e Bigelow sugeriam um enfoque
metodológico, enquanto Rumelhart e McClelland apresentavam uma
metáfora sobre o funcionamento da mente, que se unia às noções gerais
sobre as máquinas digitais da época.
Ainda durante 1943, a aproximação dos grupos fundadores
concretizou-se pela vinda de Pitts ao MIT, junto a Wiener. Pitts e Wiener
deveriam, a partir desse momento, percorrer com frequência o triângulo
entre Cambridge, Cidade do México e Chicago.
Paralelamente, Wiener mantinha uma forte relação de
intercâmbios com Von Neumann, para tratar de questões que envolviam as
analogias entre organismos e máquinas. Eles chegaram à conclusão de que
as coisas já estavam maduras para uma institucionalização das pesquisas
nessa área, sob a forma de revista, de uma sociedade cientíca e até de
um centro de pesquisa. Nessa ocasião, seguindo as elucidações de Kuhn
(2011a) para o estabelecimento de um paradigma cientíco, desenvolviam-
se os primeiros exemplares e periódicos destinados à nova comunidade
cientíca.
Conforme Dupuy (1996), em 1945, no Institute of Advanced
Studies de Princeton, onde Von Neumann trabalhava, foi organizado um
encontro que contou com a participação de Von Neumann, Wiener, Pitts,
Goldstine, McCulloch e Lorente de No, para tratar da concepção do Eniac
(em português, computador integrado numérico eletrônico), o primeiro
computador digital eletrônico de grande escala. Após sair desse encontro,
Wiener estava convencido de que a engenharia e a neurologia estavam
intimamente relacionadas e de que havia uma necessidade de se organizar
um programa permanente de pesquisa, para tratar desse assunto.
Entretanto, devido à forma como o instituto de Von Neumann
estava reticente a deixá-lo sair da sua instituição, permitiu que ele
construísse ali o seu computador ultrarrápido, impossibilitando que Von
Neumann se dirigisse ao MIT com Wiener para a construção do tão
sonhado centro. Assim, a primeira cibernética nunca conseguiu dispor de
um centro de pesquisa apenas seu, encontrando fortes empecilhos durante
a consolidação de seu paradigma.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 63
As Conferências Macy deveriam, de algum modo, suprir essa falta
de um centro de pesquisa. Terminada a guerra, a Fundação Macy retomou
a sugestão feita por McCulloch, em 1942, e o encarregou de montar uma
série de conferências sobre essas ideias nascentes. Tais encontros poderiam
ser oportunidades essenciais para o fortalecimento da comunidade
cientíca em torno de uma matriz disciplinar, angariando novos adeptos,
estabelecendo um corpo de denições elementares do paradigma, de um
conjunto de teorias testáveis empiricamente, dentre outros fatores, a m
de propiciar o direcionamento das pesquisas e o desenvolvimento da área
através de novas descobertas a abordagens explicativas dos fenômenos
investigados, quais sejam, os processos cognitivos.
2.3 As conferênciAs mAcy
O primeiro encontro organizado pela Fundação Macy aconteceu
em março de 1946, em Nova York, intitulada Feedback Mechanisms and
Circular Causal Systems in Biological and Social Systems. Conforme Dupuy
(1996, p. 85):
Segundo os princípios da fundação, tratava-se de reunir em
intervalos regulares (em geral, a cada seis meses) um pequeno
grupo de cerca de vinte pesquisadores, membros ociais do ciclo
em questão, os quais podiam acrescentar até cinco “convidados”. A
ênfase era dada muito mais aos intercâmbios e às discussões do que
às exposições formais.
O título da primeira conferência fazia referência aos trabalhos de
Wiener e de McCulloch, dada a importância atribuída aos neurônios na
sua abordagem. Houve também a inclusão dos “sistemas sociais”, resultante
da iniciativa de Bateson. A maior parte dos participantes era composta por
psicólogos, sociólogos, matemáticos e antropólogos.
A segunda Conferência Macy, com o novo título de Teleological
Mechanisms and Circular Causal Systems, aconteceu em outubro do mesmo
ano da primeira. Imediatamente após essa conferência, foi realizado, pelo
mesmo grupo, um simpósio para a Academia de ciências de Nova York,
sobre o tema Teleological Mechanisms. As ideias do grupo foram apresentadas
nessas duas ocasiões, armando-se que seu objetivo era de consolidar um
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
64 |
quadro de conceitos para as pesquisas cientícas nas ciências da vida.
Segundo Dupuy (1996), foi nesse encontro que Wiener expôs a um grupo
de cientistas, pela primeira vez, as noções de mensagem, comunicação,
informação, feedback e autômato.
Em 1947 foi realizada a Terceira Conferência Macy, com o
mesmo título da segunda. Foi nessa ocasião que Wiener sugeriu o termo
“cibernética”, para consolidar uma unidade ao grupo e às suas ideias. No
ano seguinte, 1948, Wiener publicou o seu famoso livro de mesmo nome,
Cybernetics: or the control and communication in the animal and the machine
(WIENER, 1948). No mesmo ano de sua publicação, são promovidas as
duas últimas conferências do primeiro ciclo, ambas intituladas “Circular
Causal and Feedback Mechanisms in Biological and Social Systems”.
O primeiro ciclo de conferências Macy, aos olhos da proposta
de Kuhn (2011a), não se consolida enquanto fazendo parte de um estado
de ciência normal. Embora a interdisciplinaridade seja considerada um
elemento fundamental dessa área de pesquisa, acaba por dicultar a criação
de exemplares e princípios metodológicos bem esclarecidos. A cibernética,
nesse primeiro momento, ainda buscava atrair um número de partidários.
Por esse motivo, ainda que carecesse de paradigmas propriamente ditos já
bem estabelecidos, a ciência cognitiva, em seu gérmen, deve ser caracterizada
em momento de pré-ciência. O primeiro ciclo de conferências ainda não
conseguiu estabelecer um paradigma para a área em construção, sequer,
portanto, um paradigma dominante e independente, com um conjunto de
conceitos bem elaborados, pressupostos metodológicos e regras de pesquisa
claras. Talvez um pouco mais de amadurecimento, em um novo ciclo de
conferências, poderia propiciar tal criação, tornando essa área de pesquisa
um tanto mais inclinada a um momento de ciência normal, possibilitando
a criação de uma comunidade coesa em torno de uma matriz disciplinar,
propondo teorias explicativas dos processos cognitivos.
O segundo ciclo de Conferências Macy ocorreu entre 1949
e 1953. Estas foram as últimas cinco conferências sobre o tema da
cibernética. Dupuy (1996) destaca que as atas dessas últimas conferências
são marcadas, em 1951, pela ausência de Wiener e de Von Neumann, e,
no ano seguinte, pelo desaparecimento de seus nomes da lista de membros
do ciclo. A história desse período encerra-se com o rompimento de todas
as relações de Wiener com o grupo.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 65
A sexta Conferência Macy (24 e 25 de março de 1949) iniciou-se
com uma discussão conjunta, cujo objetivo era investigar os mecanismos
cerebrais responsáveis pela memória, especialmente a humana. O respectivo
problema havia sido introduzido a partir das considerações anteriores de
Von Neumann, conforme consta em Macy 6 (1950, p. 12, tradução nossa):
“[...] os atuais 10
10
neurônios [estimados num cérebro], usados como relés
simples, são totalmente insucientes para responder pelas habilidades
humanas”. Nesse momento da história da cibernética, entendeu-se que
os pesquisadores deveriam procurar por estruturas menores no interior
dos neurônios, as quais funcionassem de maneira “digital”. Observamos a
seguinte citação relatada pelo editor das conferências, Heinz von Förster,
em Macy 6 (1950, p. 12, tradução nossa), de uma fala de McCulloch:
McCulloch: [...] von Neumann é muito insistente de que, sejam
quais forem os itens subjacentes à propriedade dos neurônios
de serem dispositivos de tipo tudo ou nada, eles ainda devem
ser quantizados ou digitais ou lógicos em sua estrutura. Você
simplesmente não pode, numa coisa com a dimensão de nossos
cérebros, se safar com dispositivos analógicos de nenhum tipo.
É simplesmente impossível manejar informação suciente dessa
forma analógica.
Nesse momento, era colocado em discussão o que deveria ser
procurado nas dimensões dos neurônios e qual o seu grau de complexidade
(MACY 6, 1950). Os pensadores da época chegaram a algumas possíveis
respostas. Inicialmente, McCulloch excluiu dessas possíveis respostas um
modelo químico-mecânico elaborado por Ward e Katz. De acordo com
McCulloch (MACY 6, 1950), esses dois cientistas haviam proposto um
modelo para a memória no qual ela seria fruto de alterações temporárias
na estrutura proteica da membrana das células neuronais, porque seria
possível pensar o disparo dos neurônios como um tipo de reação físico-
química e não apenas elétrica, como os impulsos nervosos que utilizam
a mesma fonte de energia que as contrações musculares. Os disparos dos
neurônios poderiam ser concebidos, pois, como uma alteração mecânica
similar à dos músculos, literalmente, um ato de esticar da região da sinapse
até o ponto de tocar um neurônio vizinho. Nesse processo, haveria uma
alteração na estrutura química das células neuronais em questão, o qual,
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
66 |
segundo os relatos de Heinz von Förster em Macy 6 (1950, p. 13, tradução
nossa), formaria:
[...] uma espécie de rede na membrana [das células neuronais, e]
esta rede, no momento do impulso nervoso, seria temporariamente
alterada [...] poderia conduzir a especicidades na resposta de uma
membrana proteica em relação a uma membrana proteica adjacente
na sinapse.
Entretanto, esse modelo é considerado, para McCulloch, em
Macy 6 (1950), insuciente, uma vez que ele conduz a uma soldagem de
um neurônio ao próximo, causando uma continuidade que contradiz a
ideia, desse período, da tentativa de digitalização dos processos cerebrais.
Wiener também argumenta que a memória poderia ser resultante
das alterações químicas nos neurônios, mas de maneira diferente das
especulações de Ward e Katz. Para Wiener e os reducionistas, há uma ideia
de que a memória estaria corporicada no nível celular, relata Heinz von
Förster em Macy 6 (1950, p. 16, tradução nossa): “O que precisamos é
de um processo muito mais complexo, em que os elementos são muito
mais complexos para o que acontece na sinapse e no corpo celular”. Essa
complexidade não poderia ser alcançada a partir de alterações limitadas a
um local especíco, mas apenas através da alteração em conjunto de um
grande número de ligações sinápticas. Wiener, ao longo da conferência
Macy 6 (1950), partiu da hipótese de que a memória seria fruto de uma
alteração no limiar de ativação de um grupo de sinapses. Uma vez que
certos processos químicos poderiam inuenciar a quantidade de energia
recebida necessária para o disparo de um neurônio ou de um grupo deles,
seria possível imaginar que a memória poderia ser pensada com base em sua
incorporação em uma rede neural, “separada” de outras redes cerebrais por
diferenciações, quimicamente controladas, do limiar de ativação daquela
rede, garantindo a integridade da memória e explicando possivelmente os
mecanismos que permitem o acesso a ela. A variabilidade dos limiares de
ativação poderia explicar os processos de aprendizagem, na medida em que
as suas mudanças poderiam representar uma alteração na quantidade ou
nos “dados” armazenados naquela rede neural. Wiener, em Macy 6 (1950,
p. 17, tradução nossa), acrescenta:
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 67
O mecanismo de limiar variável me parece estar em forte conexão
com o problema da memória. Eu acredito que possuímos todas as
indicações de que várias coisas no corpo, químicas ou não, alteram-
no: que, em outras palavras, temos uma evidência da existência
da memória, pela existência de aprendizado, isto é, de uma na
estrutura celular de alterabilidade de limiares de acordo com
padrões especícos [...] não precisa ser uma variabilidade xa no
espaço, mas pode com efeito ser uma variabilidade no tempo.
Pitts, partindo de um pensamento lógico-matemático, durante
a sexta conferência Macy (MACY 6, 1950), examinou minuciosamente
as respostas possíveis para o problema dos neurônios propostos por seus
colegas. Segundo Pitts, em Macy 6 (1950, p. 22, tradução nossa), pode-
se distinguir “[...] três estágios da complicação da relação entre a entrada
e a saída [de informação] da célula”. A primeira possibilidade, a mais
simples, é aquela na qual as sinapses agem juntas. Esse primeiro cenário
é considerado pelo seu autor bem pouco realista. A segunda possibilidade
sináptica é aquela na qual o requisito para o disparo das células é que um
grupo de sinapses próximas disparem em conjunto. Nesse cenário, em vez
de se ter em vista uma célula, considera-se um grupo de células como
agente do disparo. A terceira possibilidade para a estruturação das sinapses
parte da ideia de combinações não aditivas; tal tipo de combinação conduz
a uma estrutura sináptica muito rígida e especíca: “[...] uma célula na
qual alguma combinação arbitrária xa de sinapses aferentes – e somente
aquela combinação – irá disparar” (MACY 6, 1950, p. 22, tradução nossa).
Pitts classica as possibilidades em graus de eciência no processamento de
informações. Assim, a segunda possibilidade de organização é tomada como
mais eciente que a primeira, pois nela há a possibilidade de discriminação
maior, uma vez que cada grupo de células determina de antemão certos
padrões de organização dos impulsos nervosos, enquanto exclui outros.
O terceiro caso representa uma maior eciência, pois consiste em uma
única forma de organização. Pitts (MACY 6, 1950) chega a especular sobre
uma quarta possibilidade de organização sináptica, levando em conta a
organização temporal, na qual os impulsos poderiam ser resultantes de
tempos diferentes e combinações diferentes.
O siologista Gerald, por sua vez, durante a sexta conferência
Macy, chamará a atenção para o problema da estrutura das redes neurais.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
68 |
Segundo Gerald, em Macy 6 (1950, p. 18, tradução nossa), há problemas
em se atribuir alguma xidez às organizações dos neurônios:
[...] Uma coisa arrebatadoramente impressionante neste trabalho é
a completa uidez – e eu estou falando de uidez estrutural – de um
neurônio adulto sob condições normais e sua extensa disrupção e
reconstrução sob leves condições patológicas. Nesse momento, em
cada um de nossos cérebros um neurônio não está lá sentado como
uma gura na lousa, tal como ordinariamente pensamos nele. Cada
um está projetando pseudópodes, retraindo suas bras, movendo-
se para frente e para trás, esticando e encolhendo e movendo-se de
um lado para o outro. Todas as vezes que se assiste a lmes dessas
coisas, não importa quão frequentemente, ca-se impressionado
com o fato de que dicilmente há algo mais do que um no gel.
Essa primeira discussão terminou de maneira inconclusiva, mas
tratou de estimular o ambiente para as discussões que ainda estavam por
vir ao longo do encontro. Esse debate inicial levantou uma problemática
referente ao processamento de informação realizado pelo cérebro e seu
armazenamento. Toda a controvérsia girou em torno de qual seria a
unidade de processamento da informação, se são neurônios inteiros, parte
de seus corpos, se são diversos neurônios, se são sinapses ou um grupo de
sinapses, além da sua estrutura, se são xas ou mutáveis, aditivas ou não
aditivas. Nessa discussão, a noção de troca de informação serve como um
elemento fundamental para a modelização do funcionamento neuronal e
da memória.
Ainda durante a sexta conferência Macy, foi apresentado pelo
psicólogo e pesquisador do Laboratório de Eletrônica Naval de San Diego,
John Stroud, um modelo da percepção humana. Essa conferência foi
intitulada “e Psychological Moment in Perception”. Stroud começou sua
argumentação comentando o trabalho de Kenneth Craik. Este pesquisador
britânico buscou pensar, em termos cibernéticos (com base na noção de
feedback), o funcionamento de uma arma antiaérea. Sua preocupação,
entretanto, não era a mesma de Wiener (1948), que procurava, nesse tipo
de dispositivo, um mecanismo aplicável, por analogia, ao ser humano.
Em vez disso, Craik se perguntava sobre como pensar a ação do operador
humano de tal arma. Em teoria, uma arma antiaérea é um dispositivo que,
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 69
ao receber informações sobre seu alvo, como velocidade e direção, as utiliza
para prever sua posição, num momento futuro, e mira no ponto que,
calculado a partir das informações recebidas, dispara o projétil a m de
encontrar o alvo. Todavia, como nem sempre esse cálculo é preciso, porque
a arma pode errar o tiro, as informações relativas a esse erro realimentam o
próprio artefato, que passa a calcular sua margem de erro, a quantidade pela
qual não alcançou o alvo e a margem com que deve compensar os disparos
futuros. O feedback se dá, portanto, em função do erro. A operação da
arma deve ser corrigida automaticamente, a partir da recepção dos erros
cometidos.
O instrumento concebido nesse experimento é reexo da
tecnologia da época, ou seja, esse tipo de arma até então não era
completamente automático, sendo necessário que um operador humano
decidisse quando e contra o que atirar:
[...] temos o operador humano cercado por todos os lados por
mecanismos conhecidos muito precisamente, e a questão que
surge é “que tipo de máquina colocamos no meio?” Craik chegou
à conclusão de que o operador humano é um servomecanismo
intermitente (MACY 6, 1950, p. 28, tradução nossa).
Isso pode signicar duas coisas: em primeiro lugar, ao contrário
de um servomecanismo tradicional, que funciona sozinho recebendo sua
informação continuamente e dando sua informação de entrada e resposta de
saída continuamente, o operador humano funciona de forma intermitente,
isto é, ele toma suas decisões somente após um certo intervalo de tempo,
algo em torno de dois a três milissegundos, durante o qual permanece
inativo ou em estado de processamento de informação. Em segundo lugar,
em vez de basear-se apenas no erro, isto é, de orientar sua ação sempre em
razão de quanto falta para atingir sua meta, o operador humano o faz com
base na predição da movimentação do alvo (MACY 6, 1950).
Curioso em decifrar as razões das observações de Craik,
Stroud, em Macy 6 (1950), montou o seguinte experimento: tem-se um
instrumento, um painel com um ponteiro e uma linha vertical, um botão
que gira e controla o deslocamento horizontal do ponteiro. É tarefa de um
operador humano corrigir o ponteiro, que se desloca por conta própria,
de sorte que ele se mantenha sobre uma linha vertical. Notemos que esse
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
70 |
tipo de controle exercido sobre o ponteiro, através do botão, pode ser
regulado para controlar o deslocamento do ponteiro, ou sua velocidade,
ou sua aceleração, ou ainda uma combinação dos três parâmetros. Quer
dizer, a quantidade de deslocamento efetuada sobre o botão corresponderá
diretamente ao deslocamento sofrido pelo ponteiro, ou a uma mudança
em sua velocidade de deslocamento, ou à alteração da taxa de aceleração
do movimento do ponteiro.
Stroud (MACY 6, 1950) chegou a alguns resultados, a partir
deste experimento: o sucesso em manter o ponteiro sobre a linha vertical,
mesmo em casos demasiadamente complicados, está relacionado com
uma diferença na capacidade de feedback humana em relação à dos
servomecanismos tradicionais, que, por possuírem “um curso de ação
xo”, são incapazes de passar no teste desse experimento. Mas, se o
feedback realizado pelo operador humano que passa por tal experimento
não funciona tal qual o feedback dos servomecanismos tradicionais, como
ele funcionaria? Destaca Stroud em Macy 6 (1950, p. 32, tradução nossa):
[...] quando se analisam os registros [do experimento, vê-se que
o controlador humano] faz seus ajustes primeiro em termos de
quanto ele errou na simples escala de deslocamento. Um pouco
depois, começa a ser aparente que o operador está agora fazendo
seus ajustes parcialmente num sistema simples [deslocamento] e
parcialmente sobre a base de quanto a velocidade está envolvida.
Um pouco depois ele pode vir a incluir a aceleração. Se então você
introduzir alguma mudança brusca, você verá que a solução dele
vem abaixo, ele [então] volta para o seu conjunto de ajustes original
e passa através das várias ordens de derivativos [deslocamento,
velocidade e aceleração], produzindo soluções sucessivamente
melhores para os problemas [...] Ele faz isso de uma forma muito
peculiar. Ele não o faz continuamente. Tipicamente, ele [o operador
humano] é um corretor de meio-ciclo, pois ele faz correções a cada
meio segundo ou a cada terço de segundo. Suas correções estão
predeterminadas.
O controlador humano, ao contrário dos servomecanismos,
que agem continuamente a partir do erro de sua ação anterior, segue
um padrão predeterminado, obtido pela observação dos resultados de
sua ação, mas a executando em intervalos de tempo intermitentes. Nesse
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 71
caso, o padrão consiste em aumentar o grau de controle sobre o ponteiro,
incorporando sucessivamente o deslocamento, a velocidade e a aceleração,
como parâmetros da ação de controle. A ecácia dos resultados desse
padrão de controle é checada a cada um terço ou metade de segundo;
caso haja sucesso, o controlador persiste em seu padrão de ação; caso haja
fracasso, ele inicia todo o processo novamente, desde o início. De acordo
com Stroud em Macy 6 (1950, p. 33, tradução nossa), “[...] a informação
que determina sua próxima ação corretiva não é obtida durante o curso
da própria ação corretiva”. Portanto, o feedback próprio à ação humana
orientada é de tipo preditivo, segundo Stroud em Macy 6 (1950, p. 34,
tradução nossa): “O que ele [o homem] fará, foi decidido por predição [...]
quando ela [a ação] se inicia, não há nada que ele possa fazer [para corrigi-
la]. Se, enquanto isto, a informação muda, ele nada pode fazer”.
Em vez de checar continuamente o resultado de sua ação, o ser
humano projeta um padrão de ação até então bem-sucedido, alterando-o
apenas em caso de erro, que, quando percebido, não serve como informação
corretiva da ação em vias de execução, mas somente da próxima ação.
Justamente por isso, o humano age de forma preditiva e, não possuindo a
instantaneidade das máquinas, sua ação baseia-se na repetição de padrões
bem-sucedidos. Essa condição só é possível porque o ser humano dispõe
de uma memória. Ele não checa a todo instante o resultado de sua ação,
porém, antes, “prevê” se um determinado modo de ação será ecaz, quer
dizer, repete um padrão que ele sabe, por experiência própria, que pode
conduzir a determinados resultados.
A partir desse experimento, que corrobora, em certa medida, a
proposta de Craik, Stroud tenta derivar uma teoria quântica ou digital da
percepção. Para Stroud, a razão para o caráter projetivo da ação humana
orientada por ns reside na incapacidade de processar informações de
maneira contínua:
Suponha que tenhamos uma tarefa em que nosso operador
recebe sua informação por meio de seus olhos; números muito
grandes de fótons são absorvidos na retina a taxas estatisticamente
estáveis, de forma que podemos falar deles como sendo recebidos
continuamente. Eis aonde a informação entra no organismo
humano, e ela entra, para todos os propósitos, continuamente.
Quando analisamos o que sai do organismo, todo conjunto
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
72 |
de observações de suciente sensibilidade que foram até agora
analisadas mostraram periodicidades de baixa frequência,
frequências da ordem de duas ou três [respostas] por segundo.
Há um período da ordem de um décimo de segundo durante o
qual a ação corretiva é tomada, durante o qual alguma mudança
é feita nas características da resposta (output) manual do homem.
Segue-se um período de cerca de dois décimos de segundo no qual
nada de novo é feito, e então outro período de cerca de um décimo
de segundo no qual novas correções são feitas, e assim por diante
(MACY 6, 1950, p. 33, tradução nossa).
Como na primeira conferência, os demais membros também
apresentaram suas considerações sobre a teoria da percepção de Stroud,
que destacava o papel importante da descontinuidade no processamento
de informação. Alguns participantes desse debate buscaram explicar
essa descontinuidade do processo perceptivo a partir do funcionamento
bioinformático do organismo. Gerard, por exemplo, defendeu que o
caráter projetivo da ação humana seria não apenas psicológico, mas
também siológico, enquanto para Wiener a descontinuidade observada na
percepção é consequência direta do processamento digital de informações
pelo cérebro, isto é, do fato de os neurônios operarem como interruptores.
O diálogo entre estes dois pode ser encontrado em Macy 6 (1950, p. 33-
34, tradução nossa):
Gerard: Sobre esse assunto, imagino se não é o mesmo fenômeno
que se encontra em muitos estudos do sistema nervoso. Se você
pegar um sujeito completamente destreinado, sentá-lo numa
cadeira, provocar o movimento espasmódico do joelho a intervalos
regulares e então parar de martelar [o joelho] sem avisar, a perna
provavelmente continuará a chutar por várias vezes, nos intervalos
de tempo “esperados” [...]
Wiener: Posso dizer por que deve ser este o caso? A transmissão
[de informações no organismo] é essencialmente descontínua. Seus
neurônios individuais ligam ou desligam. É apenas por meio de
amostragem que se obtém algo próximo de uma entrada contínua.
Se pegarmos um tempo muito breve sua amostragem será
decididamente ruim. A média de informações de entrada chegando
não será atingida de nenhuma forma precisa. Portanto, para ter
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 73
uma correção realmente signicativa a ser feita, você deve esperar.
Penso que esta é uma das principais razões de por que você tem essa
performance discreta [da percepção].
Ainda na sexta conferência Macy, ocorreram outras discussões,
fruto desse mesmo espírito do movimento cibernético. A terceira discussão
do dia foi feita pelo psicanalista Lawrence Kubie, referente às diculdades
postas pelas neuroses à adaptação da vida em sociedade. Com o título
“Neurotic Potencial and Human Adaptation”, Kubie, em Macy 6 (1950),
abordou a seguinte questão: é verdade que o princípio biológico de
adaptação ao meio é uma “lei natural”? Ou seja, seria o comportamento
socialmente valorizado um demonstrativo de uma bem-sucedida adaptação
ao meio? Imaginando que essa característica o fosse, como pensar os
frequentes casos de indivíduos plenamente adaptados que sofrem devido a
profundas neuroses? Ou os casos de indivíduos totalmente adaptados a um
certo tipo de ambiente, contudo, completamente inadaptados a outros?
Seria a neurose sinônimo de comportamento inadaptado? Ou o preço da
adaptação seria o desenvolvimento de uma neurose? Kubie, em Macy 6
(1950), tratou desse problema em termos cibernéticos de feedback e de
análises clínicas.
Na última conferência do dia, o físico alemão Heinz von Förster
efetuou uma discussão envolvendo um modelo para a memória. Nessa
apresentação, intitulada “Quantum Mechanical eory of Memory”,
“todos” os aspectos da memória foram modelados em elementos discretos,
como a sua dimensão fenomenológica, psicológica e mesmo biofísica.
Von Förster, em Macy 6 (1950), divide sua exposição conforme esses três
aspectos, abordados sucessivamente. Inicia pela questão da relação entre o
tempo físico e o tempo psicológico.
Conforme Von Förster, em Macy 6 (1950, p. 112, tradução
nossa), “[...] nossa memória funcionaria como um gravador: qualquer
informação recebida seria armazenada indenidamente” e sua recordação
traria o evento percebido de volta, em sua integridade, inclusive de sua
duração temporal. Como não é isso que se verica fenomenologicamente,
ao se estudar ou experienciar a memória, é certo que, enquanto o tempo
passa, perdemos certa quantidade de informação por esquecimento.
Enfatiza Von Förster, em Macy 6 (1950, p. 112, tradução nossa):
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
74 |
A ideia principal é que todo evento observado deixa uma impressão
que pode ser dividida em várias impressões elementares. Penso que
é justicado assumir isso porque os órgãos dos sentidos também
estão divididos em vários receptores sensórios elementares.
O conteúdo da memória estaria dividido em diversas impressões
elementares, oriundas dos discretos receptores sensórios do corpo.
Com o tempo e a ação do esquecimento, esse número de impressões
elementares armazenadas na memória se modica. Von Förster procurou,
por conseguinte, uma função matemática capaz de relacionar essas duas
quantidades de elementos. Por analogia com os fenômenos físicos e
químicos de decaimento, Von Förster, em Macy 6 (1950, p. 112, tradução
nossa), assumiu que “[...] a taxa de variação do número de impressões
elementares existentes por unidade de tempo deve ser proporcional ao
número de impressões elementares existentes”, o que conduz a uma certa
função determinada por uma constante, um coeciente de esquecimento.
Quanto maior o coeciente de esquecimento, mais rápido o esquecimento
de certo conteúdo de memória, e vice-versa. Tal função reside não somente
na analogia com fenômenos físicos de decaimento e desorganização já
conhecidos, mas sobretudo na proximidade existente entre o que ela prevê
e os resultados obtidos em experimentos sobre a memória.
O segundo dia da sexta conferência Macy teve início com uma
discussão conjunta sobre os mecanismos de recordação e reconhecimento
de informações armazenadas na memória. Intitulada “Possible Mechanisms
of Recall and Recognition”, a discussão começou com considerações de
diversos participantes sobre a necessidade da comunicação interdisciplinar,
especialmente entre as ciências duras, naturais, e as ciências humanas. Isso
pode ser constatado no relato de Heinz von Förster em Macy 6 (1950,
p. 148, tradução nossa): “Temos que aprender a falar em algum nível de
ciência comum [...] começar de algo sobre o qual o cientista social e o físico
possam dizer ‘Sim, concordamos sobre isto. Estamos falando a mesma
linguagem. Como podemos progredir a partir daqui?’”
Irritados com a abordagem feita pelos demais conceitos
mecanicistas de certos participantes e com o que lhes pareceu falta de
disposição ou capacidade de escutar, alguns psicólogos e cientistas sociais
apelaram a seus colegas para que se preocupassem com os próprios pontos
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 75
cegos num grupo que realmente tinha como foco a comunicação entre
pessoas. Esse pequeno “puxão de orelhas”, de fato, surtiu efeito, pois a
discussão propriamente cientíca que se seguiu atentou, bem mais que no
dia anterior, para a lógica própria das dimensões sociais e psicológicas dos
fenômenos abordados (memória, percepção, neurose).
Nenhuma conceituação realmente nova foi feita, de modo que a
discussão toda consistiu num renamento dos tópicos abordados no dia
anterior, buscando delinear melhor o funcionamento dos mecanismos
da memória, visando a identicar os processos especícos de recordação
e reconhecimento de informações/conteúdos. Diversas conceituações,
experimentos e hipóteses explicativas foram levantadas, numa dinâmica
nem sempre linear de discussões; alguns assuntos foram retomados diversas
vezes, outros atropelados por novos temas. Entretanto, pode-se dividir essa
discussão em dois grandes blocos temáticos: o dos mecanismos analógicos
de acesso à memória e o dos mecanismos digitais.
Segundo os relatos de Heinz von Förster em Macy 6 (1950), o
debate revelou duas características principais a propósito dos mecanismos
de acesso à memória, discutidos por meio de categorias cibernéticas, em
especial a analógica e a digital. A memória, por exemplo, foi entendida como
corporicada sobretudo por circuitos digitais reverberantes, isto é, circuitos
sujeitos a uma causalidade circular, em que a informação de saída reentra e
refaz o mesmo caminho, reiteradamente. O acesso a esses circuitos lacrados
aparentemente só pode ser feito por mecanismos analógicos, os quais
consistem em mensagens buscadoras, que se difundem de modo contínuo
pelo organismo até encontrar alguma rede que se interesse por elas, ou de
alterações analógicas dos níveis de limiar sináptico, os quais possibilitam
a captura dos nós de redes sinápticas lacradas em circuitos reverberantes
por outras redes. Nenhum mecanismo propriamente digital de acesso a
essas memórias parece poder ser desfeito. Em segundo lugar, tal discussão
explicitou um pressuposto que já vinha operando nas discussões anteriores,
a unidade entre físico e psíquico, baseada na analogia de mecanismo entre
os processos de cada domínio. Mecanismos de feedback foram atribuídos
a interações biofísicas e psicológicas; dentre as várias ocorrências, a mais
interessante é a teoria de Frank, para a qual um organismo humano
aprende padrões de comportamento novos, ao selecionar, dentre as várias
mensagens internas e externas a que está continuamente exposto, aquelas
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
76 |
que lhe interessam e as utiliza como dados de entrada nos diversos circuitos
de retroalimentação que o compõem. De fato, funcionando segundo o
mesmo mecanismo de feedback, os níveis psicológico e biofísico se
comunicam, o que permite vê-los como unos, no que tange à ação de causas.
Dessa forma, um evento propriamente psicológico, como a atribuição de
signicado a uma situação, pode causar alterações que são simultaneamente
de personalidade (mudanças no signicado atribuído a mensagens externas
e padrões de resposta apreendidos) e siológicas (alterações na seletividade
e sensitividade de determinados sistemas de órgãos). A conceptualização
cibernética funciona, ao mesmo tempo, como veículo de conceituação e
garantia de unidade (por analogia de mecanismo) entre os níveis biofísico
e psicológico-social.
Exposto brevemente por Wiener, o último assunto abordado
na sexta conferência, intitulada “Sensory Prosthesises”, diz respeito à
substituição de receptores sensórios humanos por máquinas protéticas.
Wiener relatou a construção de uma máquina para substituir a audição
dos completamente surdos. Trata-se de uma máquina transdutora, a qual
converte as vibrações sonoras em vibrações mecânicas sentidas pelos dedos.
O padrão vibratório do som é um pouco alterado, para garantir maior
discernimento e inteligibilidade. Segundo Wiener em Macy 6 (1950, p.
204, tradução nossa):
(a) palavras distinguíveis são reconhecidas como diferentes [...] em
vários casos aprendemos a fazer pessoas reconhecerem um pequeno
vocabulário [...] (b) as mesmas palavras ditas por pessoas diferentes
são reconhecíveis como possuindo o mesmo padrão.
Wiener, em Macy 6 (1950), alude também a uma máquina para
auxiliar a locomoção de cegos, projetada para dar-lhes indicações sobre
os contornos dos objetos presentes no ambiente. Trata-se de duas células
fotossensíveis conectadas ao ouvido e programadas para identicar o
deslocamento espacial. As células funcionam ao serem apertadas pela mão,
quando cada uma emite um som diferente. Porém, quando próximas de
algum objeto, os dois sons coincidem. Assim, o cego é capaz de saber a que
distância se encontra dos objetos do ambiente pelo grau de similaridade
entre os sons emitidos pelas duas células fotossensíveis.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 77
Supõe-se que houve, no binômio humano-máquina, duas
operações cibernéticas atuantes. Uma, a tradução de informações sensórias
em informações de outro tipo – conversão de som em movimento táctil,
conversão de deslocamento da distribuição luminosa ambiente em
vibração sonora. A informação transformada serve de substituto para a
informação captada; esta muda de meio, no entanto, conserva uma forma
equivalente, mantendo, em outro suporte, a referência ao mundo exterior.
Outra operação cibernética é a existente entre um humano acoplado à
máquina e o ambiente externo: as informações colhidas pela máquina
possibilitam ao ser humano estar em contínuo feedback com o mundo à
sua volta, orientando suas ações pelas informações substitutas fornecidas
pela máquina.
A sétima conferência Macy (MACY 7, 1951), ocorrida em 23 e 24
de março de 1950, foi dedicada à questão da linguagem. Esta foi pensada
como um código submetido a processos de codicação e transmissão de
informações (fala, escrita), recodicação (tradução) e transcodicação
(processos sociais de mudança linguística). Esses processos atuam
simultaneamente em vários níveis: no nível biofísico (cérebro é computador
com código lógico-digital), no nível psicoperceptivo (produção, recepção
e compreensão da língua são operações de codicação, tradução e
decifração), no nível comportamental (comportamento neurótico é décit
de simbolização pela linguagem) e no nível “ideal” ou estrutural (língua
enquanto estrutura abstrata de relação entre elementos discretos).
Conforme os relatos de Heinz von Förster em Macy 7 (1951),
a sétima conferência Macy se iniciou com a apresentação do siologista
Ralph Gerald, tratando da natureza dos mecanismos do sistema nervoso,
levando em consideração se eles são analógicos ou digitais. A segunda
sessão do primeiro dia contou com a exposição do psicólogo experimental
J.R. Licklider, que abordou a capacidade humana de reconhecimento de
falas distorcidas ou alteradas. A quarta apresentação foi do engenheiro
Claude Shannon, que teve como objetivo discutir a redundância da
escrita em inglês. O segundo dia da sétima conferência Macy começou
com um especial interesse na relação entre a noção de código e sentido.
A primeira apresentação do dia foi feita por Margareth Mead, sobre
como aprender línguas “primitivas”, usualmente dotadas de estruturas
gramaticais muito exóticas para os padrões ocidentais. Em seguida, os
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
78 |
psicólogos Heinz Werner e John Stroud falaram sobre o problema do
desenvolvimento ontogenético da linguagem, em especial os processos de
tomada de consciência semântica e sintática durante a infância. O ciclo de
discussões se encerrou com a apresentação de Lawrence Kubie, que propôs
teorizar as diferenças fundamentais entre a neurose e a normalidade. O
objetivo dessa última apresentação consistia em saber até que ponto certos
comportamentos não linguísticos poderiam ser compreendidos sob o
ponto de vista da linguagem pensada como código.
A oitava conferência Macy (MACY, 1952), realizada nos dias 15
e 16 de março de 1951, teve como tema a comunicação entre os seres
humanos. Principiou com a fala do psicólogo Alex Bavelas, sobre suas
experimentações com a dinâmica entre pessoas organizadas em grupo.
O objetivo desse estudo era averiguar as implicações do formato dos
canais de comunicação interpessoais, classicando, assim, a ecácia na
realização de tarefas. A segunda sessão foi aberta pela fala do pedagogo
Ivo Richards, na qual se dedicou a saber até que ponto é válido ou mesmo
possível pensar a linguagem, sendo que o único instrumento disponível
para tal tarefa é a própria linguagem. A terceira apresentação cou a cargo
do psicanalista Lawrence Kubie, com o tema da comunicação simbólica
humana em diferentes estados de consciência, bem como da distinção entre
a comunicação consciente e a comunicação inconsciente. O segundo dia
teve início com a apresentação do estudioso de psicologia animal Herbert
G. Birch, em que se levantou a questão da existência da comunicação
complexa entre animais.
A nona conferência Macy (MACY 9, 1953), promovida nos
dias 21 e 22 de março de 1952, teve dois temas principais. O primeiro,
contrariando em alguma medida o que dissemos no começo deste capítulo
sobre as características da ciência cognitiva, são as emoções humanas:
código particular, que permite a presença de emoções no processo de
comunicação humana. O segundo diz respeito aos processos orgânicos
de homeostase e o de aprendizado de novos padrões comportamentais.
A nona conferência se inicia com a fala de Bateson sobre as dinâmicas
comunicativas responsáveis pelo riso e emoções similares na comunicação
humana. A segunda discussão foi conduzida por Kubie, acerca dos tipos
de relação causal existentes entre as emoções e o comportamento. A
terceira foi a propósito da obra de Ross Ashby, em que foram expostos os
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 79
princípios de uma máquina criada por ele, o homeostato, desenhada para
ser um modelo de dinâmica de solução para problemas adaptativos dos
organismos e descobrir, nesse sentido, como os organismos aprendem e
conseguem reorganizar seu equipamento neurológico cerebral para que,
por mais incomum que seja um meio ambiente, ele possa aprender e tomar
uma ação apropriada.
Por m, a décima e última conferência Macy (MACY 10, 1955)
aconteceu nos dias 22, 23 e 24 de abril de 1953, em Princeton. Essa
conferência contou com três comunicações: uma do neurologista britânico
Grey Walter, sobre o cérebro; outra, do lósofo israelense Yehoshua Bar-
Hillel, a respeito da possibilidade de se medir a informação semântica; e a
última, do linguista sino-americano Yuen Ren Chao, sobre os mecanismos
responsáveis pelo sentido, na língua. A décima conferencia Macy
representava o m de um ciclo de conferências e do grupo dos cibernéticos.
Quanto aos participantes das Conferências Macy, conforme
podemos notar, a partir dos temas e problemas levantados anteriormente
e mais detalhadamente abordados na sexta conferência Macy, destaca-se
uma grande interdisciplinaridade, um vocabulário calcado em conceitos
cibernéticos e uma diversidade de temas. Nesse primeiro momento da
cibernética houve a tentativa de se estabelecer uma ciência sicalista,
centrada em uma nova concepção de máquina, que introduziu a
conceituação lógico-matemática de processamento de informação que
serviu como fundamento para a Inteligência Articial, a ser tratada no
próximo capítulo. Antes de fazermos uma análise deste momento inicial
da ciência cognitiva, com base nos encontros relatados acima, falamos, a
seguir, do surgimento desta área de pesquisa propriamente dita.
2.4 o contexto dA cibernéticA e o surgimento dA ciênciA
cognitivA
De acordo com Varela (1991), um cientista cognitivo da
geração mais nova e dissidente da velha guarda, a fase da cibernética
propiciou inúmeros resultados teóricos e práticos que inuenciaram o
desenvolvimento posterior da ciência cognitiva, em especial, o surgimento
da teoria da informação, apresentada como uma teoria estatística dos
sinais e canais de comunicação. Nas últimas conferências Macy pode-se
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
80 |
perceber a presença de pesquisadores fundadores da Teoria Matemática
da Comunicação, como Shannon, por exemplo, na sétima conferência
Macy. Os primeiros exemplos de robôs parcialmente autônomos, capazes
de incorporar ou pelo menos visualizar uma possibilidade de uma auto-
organização parcial; a escolha da análise lógico-matemática para descrição
do funcionamento do sistema nervoso; e a instauração da teoria dos
sistemas, como uma disciplina capaz de formular as regras e princípios
gerais de qualquer sistema complexo.
Parte destes inúmeros avanços estão interligados ao fato de que
a cibernética tem surgimento atrelado à proposta de um agrupamento
de diversos estudos pertencentes a outros campos, como, por exemplo,
a matemática dos fenômenos aleatórios, a análise e correções de desvios
e ruídos em redes de transmissão de sinais, os tópicos em engenharia de
dispositivos automáticos e semiautomáticos, os tópicos em engenharia
elétrica e de instrumentos de comunicação, a teoria formal dos autônomos,
os estudos das bases neurosiológicas do comportamento humano e
animal, os estudos sobre a tomada de decisões dos agentes sociais, com base
na informação disponível, os estudos sobre o equilíbrio em organismos e
em comunidades, inclusive humanas, e o projeto de máquinas de calcular
ultrarrápidas (computadores). Embora cada tema possua uma evidente
complexidade própria, esses estudos possuem um ponto convergente em
comum, em especial o tratamento dos diversos problemas de controle,
quer em sistemas articiais, quer em processos naturais.
Os problemas de controle estão ligados a uma certa relação de
causalidade circular. Em geral, os sistemas variam os seus estados, levando
em conta parte dos resultados de suas ações anteriores, oferecendo dados
que “realimentam” (feedback) o sistema. Wiener (1961) teve algum contato
com praticamente todos os campos acima citados. Ele notou que as mesmas
reexões sobre o controle e a causalidade circular também apareciam, tanto
nos problemas ligados as áreas da engenharia quanto em biologia, e que
essa coincidência estava relacionada a importantes questões metodológicas
da área.
Ademais, Wiener (1961) e seus colaboradores, na tentativa de
desenvolver os princípios de sua área, propuseram uma perspectiva e uma
taxonomia amparada no comportamento observável dos sistemas. Quando
esse comportamento revela algum tipo de relação de feedback, utiliza-se o
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 81
termo teleológico, no sentido de representar o controle por meio de feedback,
em vista de um objetivo. O termo teleológico aparece na cibernética com
uma denição diferente da habitualmente usada na losoa. Imagina-se
que sistemas observados pelo prisma teleológico da cibernética podem
ser seres vivos ou máquinas, os quais, sob essa perspectiva, podem ser
estudados sem que seja necessário considerar as suas diferenças estruturais.
O conceito de teleologia oferecido por Wiener, Rosenblueth
e Bigelow toca em um tema consagrado e polêmico da losoa. Após
algumas revisões, os autores insistiram em classicar o termo teleologia
como sinônimo de “propósito controlado por feedback”, acrescentando:
No passado, a teleologia foi interpretada como implicando propósito,
acrescentando-se muitas vezes o vago conceito de uma “causa
nal”. Essa ideia de causas nais levou à oposição entre teleologia
e determinismo. Uma discussão sobre causalidade, determinismo e
causas nais está além do escopo deste ensaio. Pode-se ressaltar, no
entanto, que o caráter de ser proposital (purposefulness), tal como
denido aqui, independe bastante da causalidade inicial ou nal.
A teleologia foi desacreditada principalmente por ter sido denida
como implicando uma causa subsequente no tempo a um efeito
dado. Ao se rejeitar esse aspecto da teleologia, contudo, rejeitou-se
também, infelizmente, o reconhecimento, que lhe é associado, da
importância do propósito.
Restringimos a conotação de comportamento teleológico aplicando
essa designação apenas a reações propositadas que são controladas
pelo erro da reação – isto é, pela diferença entre o estado, num
dado momento, do objeto que se comporta, e o estado nal,
interpretado como propósito. Comportamento teleológico torna-se
assim sinônimo de comportamento controlado por realimentação
negativa; ganhando, portanto, em precisão, por ser uma conotação
sucientemente restrita.
De acordo com esta denição limitada, a teleologia não se
opõe ao determinismo, mas à não teleologia. Tanto os sistemas
teleológicos como os não teleológicos são determinísticos quando
o comportamento considerado pertence ao domínio ao qual o
determinismo se aplica. O conceito de teleologia tem apenas
uma coisa em comum com o conceito de causalidade: um eixo
temporal. A causalidade, contudo, implica uma relação funcional
unidirecional e relativamente irreversível, enquanto o que concerne
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
82 |
à teleologia é o comportamento, e não as relações funcionais
(WIENER; ROSENBLUETH; BIGELOW, 1943, p. 49-50,
tradução nossa).
O caráter dinâmico da denição dos sistemas estudados pela
cibernética enseja certa comparação entre os organismos biológicos e os
artefatos construídos pelo ser humano. Wiener (1961) faz um uso forte
e sistemático da analogia entre máquinas e animais, empregando o termo
autônomo em referência a ambos.
O conceito de autômatos não surge como um simples recurso
retórico: acima de tudo, é um método de abordagem, capaz de evidenciar
a natureza do assunto, como mostra a seguinte passagem de Wiener (1961,
p. 70) sobre os autômatos:
O estudo mais recente dos autômatos, sejam de metal ou de
carne e osso, é um ramo da tecnologia da comunicação: suas
noções cardeais são as de mensagem, quantidade de distúrbio ou
“ruído” – termo tomado da tecnologia telefônica –, quantidade de
informação, técnica de codicação, e assim por diante.
Numa teoria desse tipo, lidamos com autômatos efetivamente
ligados ao mundo exterior, não apenas por seu uxo de energia,
seu metabolismo, mas também por um uxo de impressões, de
mensagens que chegam, e das ações e mensagens que saem. Os
órgãos pelos quais as impressões são recebidas são os equivalentes
dos órgãos sensoriais animais e humanos. Compreendem as
células fotoelétricas e outros receptores de luz; sistemas de radares,
que recebem suas próprias ondas curtas hertzianas; registros de
potencial de hidrogênio, que podem ser chamados provadores;
termômetros; medidores de pressão de vários tipos; microfones; e
assim por diante. Os efetuadores podem ser motores elétricos ou
solenóides ou serpentinas de calefação ou outros instrumentos de
espécies muito diversas.
O método implicado na proposta de Wiener (1961), o qual, por
ora, chamaremos de “método cibernético”, é uma variante ou parte do
chamado “método sistêmico”: ambos admitem que a determinação do real
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 83
não deriva apenas dos seus elementos constitutivos, mas também de sua
estrutura relacional e funcional.
O “método sistêmico” é um esforço por conseguir a visão mais
completa possível do objeto estudado, mediante a inclusão de um número
cada vez maior de elementos, partes ou relações. Cada parte do todo é
considerada, em princípio, como sendo relevante, assim como as relações
entre as partes e as relações entre o objeto e seu meio circundante. Essa
inclusão se dá sob a forma de uma integração: um tipo de descrição
estrutural-relacional-funcional que torna visíveis os vínculos que formam
o objeto.
O método sistêmico se contrapõe ao chamado “método analítico”.
Se o método analítico visa a identicar fatores causais relevantes isolados,
para depois montar uma “causalidade composta”, o método sistêmico,
pelo contrário, aponta para uma “causalidade coordenada”, a qual emerge
da própria convergência dos elementos considerados.
Por um lado, as discussões expostas neste capítulo mostram a
tentativa, pelo menos de alguns participantes do grupo de pesquisadores,
de criar uma teoria do controle, da possibilidade de manipular, dominar,
administrar certos fenômenos ou funcionamento de certos sistemas. No
entanto, em outra frente de discussões e propostas metodológicas, embora
ainda insipiente, parte da abordagem subjacente a esta perspectiva consiste
em adotar um método baseado na complexidade, em oposição ao método
analítico, tradicionalmente defendido na posição cartesiana. Além de uma
mudança nas bases metodológicas de pesquisa, parte dos integrantes dos
encontros relatados anteriormente propõe, em maior ou menor grau,
rearticular a fragmentação das áreas cientícas estabelecida na prevalência
do método analítico. Neste cenário, parte do grupo de pesquisadores
externalizou o pressuposto da presença da desordem no mundo e, como
consequência, a incerteza tanto no tocante aos fenômenos quanto no
tocante à sua possibilidade de conhecimento. Nesse sentido, ao pressupor
uma nova concepção de mundo, tal grupo de pesquisadores alinha-se
também a uma nova concepção de ciência.
Dentre os primeiros difusores do que seria posteriormente a ciência
da complexidade encontramos o coautor, juntamente com Claude Shannon,
citado anteriormente, de e Mathematical eory of Communication,
Warren Weaver (1948). Ele estabelece três tipos de problemas relativos ao
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
84 |
contexto cientíco da complexidade: da simplicidade, da complexidade
desorganizada e o problema da complexidade organizada.
O primeiro deles trata das questões que envolvem um número
limitado e baixo de variáveis, cuja análise pode ser realizada através do
emprego de equações. Este seria o caso, por exemplo, da trajetória de
corpos em movimento linear em ambientes controlados. O problema de
complexidade desorganizada envolve uma quantidade grande de variáveis,
que fogem a uma análise em que seja possível controlar as variações no
sistema. Esse tipo de problema é analisado por metodologias de estatística
e probabilidade, como, por exemplo, das leis de pressão e temperatura
atmosférica. Por m, o problema da complexidade organizada possui um
número de variáveis que se comunicam de forma inter-relacionada, e suas
interações ocorrem em um todo orgânico, de modo não linear. Este seria o
caso do estudo sobre a cognição, especialmente humana, considerando que
os processos cognitivos ocorrem em sistemas complexos, especialmente se
considerarmos que a base física em que eles são instanciados (no caso do
cognitivismo, a ser apresentado no próximo capítulo) ou realizados (no
caso do conexionismo, também exposto no próximo capítulo) é o cérebro.
A peculiaridade do método cibernético, nesse contexto, é a sua
preferência por enfocar a evolução temporal dos objetos estudados, que são
vistos como processos dotados de certa persistência ou direcionamento.
Mais do que a “causa do objeto”, o que se procura identicar e descrever
são as “causas da estabilidade” – tanto do objeto em suas transformações
como do seu modo de proceder.
À primeira vista, a descrição dos fenômenos físicos consiste em
mostrar como eles se enquadram nas chamadas “leis do movimento”, que,
por sua vez, só podem ser compreendidas no marco de certo número de
“leis de conservação”. Quando o movimento de um sistema não pode
ser descrito em função de certos parâmetros constantes, diz-se haver
“instabilidade”. A descrição de sistemas “instáveis” só é possível quando
as “fontes” dessa instabilidade obedecem igualmente a certos requisitos,
podendo ser tratadas como introdutoras de alterações “suaves” ou
“previsíveis” nos parâmetros conservativos do sistema original. Mesmo
assim, a instabilidade favorece a presença de imperfeições na descrição.
Em função da sua “capacidade de previsão”, quando o estado
futuro de um sistema não é de alguma forma “calculável” (ou pelo menos
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 85
xada a sua probabilidade), tendo em vista o seu passado, a descrição
falha, e será preciso reformular a abordagem. No caso de sistemas em que
a complexidade é muito elevada, seja na quantidade de elementos, seja
nas relações entre eles, seja das variáveis envolvidas, como em fenômenos
biológicos, certas abordagens são tidas como impossíveis ou são tratadas
em termos de probabilidade.
Segundo Dupuy (1996), o pensamento cibernético é oriundo de
toda uma evolução no modo de pensar a representação do conhecimento,
possibilitando que o modelo de representação cientíca fosse estendido
ao domínio dos problemas da mente. A ciência ocidental é marcada, nas
palavras de Dupuy (1996, p. 21), pela ideia de que “[...] só podemos
conhecer aquilo de que somos causa, o que fabricamos”, ou seja, só podemos
conhecer a partir da imitação da natureza e pela representação, através da
produção de experimentos. Dessa maneira, graças ao recurso da analogia e
ao processo de conhecimento, por intermédio da representação cientíca,
poderiam ser reproduzidos aparatos técnicos mecanicamente capazes de
representar o próprio processo do conhecimento, tal como a máquina
de Turing ou as redes neurais articiais, a serem discutidos no próximo
capítulo, tomados como modelos adequados para a explicação de certos
processos cognitivos. No caso do cognitivismo, para Dupuy (1996, p. 36),
as descobertas lógicas de Gödel e de Turing teriam ajudado a conduzir
a esta ideia: “O pensamento, essa atividade psíquica, essa faculdade do
espírito que tem o conhecimento como objeto, nada mais é, anal, do que
um processo mecânico ordenado, um automatismo ‘cego’”.
O pensamento cibernético teria sido composto com base em uma
evolução no pensamento cientíco. Supondo-se a ideia de Turing (1950)
de que pensar é calcular através da produção de um modelo do objeto
conhecido, também seria possível imaginar um modelo capaz de produzir
e representar um modelo de funcionamento de um sistema capaz de
conhecer, ou seja, uma representação da faculdade de representação. Nessa
perspectiva, o pensamento cibernético compreendia o ato de conhecer, a
partir da simulação, isto é, como a capacidade de modelagem que consiste
em reproduzir o funcionamento de um sistema.
O pensamento contemporâneo ao movimento cibernético
previa-lhe um futuro promissor. A cibernética estimulava a imaginação
de toda uma época, pois havia nascido como um sucesso midiático,
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
86 |
amplamente divulgada pelos meios de comunicação de grandes potências
econômicas como os Estados Unidos e países da Europa, anunciando uma
vasta quantidade de previsões e transformações sociais e tecnológicas. As
mesmas revistas que em 1948 apregoavam que a cibernética crescia de
maneira descontrolada e problemática, poucos anos depois armavam:
Três anos atrás Norbert Wiener, professor de matemática no M.I.T.,
era um “cabeludo” que havia cunhado a palavra “cibernética” para
envolver os muitos lados da ciência dos dispositivos de comunicação
e controle. Agora o livro de Wiener, Cibernética, é um clássico, e
Wiener é um profeta que é ouvido por sisudos homens de negócio
de cabelo curto. Muitos deles concordam sinceramente que a
“revolução cibernética” que ele predisse já está em progresso (TIME
MAGAZINE, 1950, apud MASSARO, 2010, p. 19).
O movimento cibernético, com a sua estreia espetacular, logo deu
início a um processo de institucionalização. Com o avançar da década de
1950, cursos universitários de cibernética começaram a surgir ao redor
do mundo, especialmente na Europa. Embora, em sua terra natal, a
cibernética jamais tivesse alcançado o título de disciplina cientíca, pouco
a pouco, após os anos 1950 e até o início da década de 1970, começaram
a aparecer manuais de cibernética, a m de difundir e popularizar a área,
pelo menos no meio acadêmico. Dentre tais livros introdutórios, citamos
os seguintes, com seu ano de publicação:
1956 – An Introduction to Cybernetics – W. Ross Ashby
1958 – Cibernética Técnica (em russo) – L.P. Kraizmer
1959 – Cybernetics and Management – Staord Beer
1960 – Cybernetics Without Mathematics – Henryk Greniewski
1961 – An Approach to Cybernetics – Gordon Pask
1964 – Vvedeniye v Kibernetiku (Introdução à cibernética) –
Viktor Glushkov
1965 – Cybernetics and Biology – F.H. George
1967 – Cybernétique et Biologie – Andrée Goudot-Perrot
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 87
Todos esses manuais tinham em comum a ideia de que a
cibernética seria uma nova ciência, com objetivos próprios, modos de
quanticação e conceitos próprios. Esses manuais possuem a intenção de
apresentar os fundamentos de uma ciência especíca e resumir o estágio
atual de seus conhecimentos, oferecendo, assim, tudo de que um cientista
precisaria para começar a trabalhar.
Para um observador da época, tudo indicava que o futuro
pertencia à cibernética. Entretanto, pouco a pouco, passou-se a falar cada
vez menos desse movimento: talvez estivessem todos preocupados com os
movimentos sociais e históricos da época ou talvez a revolução cibernética
tivesse demorado demais; o fato é que, no nal da década de 1970, a nova
ciência evocava um ar antiquado. Nesse período de 1970-1980, surgiam
inúmeras novas estrelas no céu da ciência: teoria dos sistemas, Inteligência
Articial, teoria da complexidade, ciência cognitiva, auto-organização,
autopoiésis, dentre outras. Somos tentados a pensar que a história desse
período é marcada por revoluções a cada minuto. Em meio a tantas estrelas,
talvez a cibernética tenha caído no esquecimento e tenha sido apenas uma
estrela ofuscada pelo brilho de tantas outras.
Como podemos perceber, e voltaremos a tratar no próximo
capítulo, de alguma maneira, o que chamamos de ciência cognitiva é
proveniente do movimento da cibernética. No entanto, o suposto parentesco
que propomos sofre uma resistência, por parte dos descendentes, em admiti-
lo. A ciência cognitiva parece possuir certa aversão à cibernética. Em geral,
cientistas cognitivos entendem que sua proposta é epistemológica, visando
conhecer certos fenômenos do mundo, sem o viés prático ou com ns de
domínio da natureza. No entanto, poderíamos dizer que os encontros e
embates registrados nas conferências expostas neste capítulo estabeleceram
as bases para o surgimento da ciência cognitiva tal como instituída
posteriormente, seja ela entendida como uma nova área independente, seja
como uma dissidência, seja como aperfeiçoamento da cibernética. Nesse
sentido, a ciência cognitiva não veio do nada, mas teve uma origem, cujas
bases foram estabelecidas, de uma forma ou de outra, sob inuência dessa
área da física já previamente estabelecida.
Em resumo, apesar de ainda aparentemente não constituir um
paradigma consolidado, o grupo de pesquisadores com suas pesquisas,
hipóteses, teorias, seus encontros e atuação no sentido de divulgar
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
88 |
os trabalhos e desafiar novos adeptos propiciaram o surgimento da
ciência cognitiva, favorecendo as condições tanto epistemológicas
quanto heurísticas e financeiras para o seu desenvolvimento, como
discutiremos a seguir.
| 89
3
A
:
ApresentAção
Neste terceiro capítulo do livro expomos as bases teóricas e
epistemológicas que habitavam a ciência cognitiva em sua fase inicial.
Para isso, dividimos o capítulo em quatro seções. Na primeira seção
apresentamos os primeiros anos da ciência cognitiva, após o m da
cibernética, tomando como referência o Relatório do Estado de Arte
solicitado pela Fundação Sloan. Na segunda seção, a m de evidenciar as
suas bases metodológicas, expomos alguns conceitos básicos dessa área,
principalmente os de modelo e representação, buscando, como em todo
o texto, expor razões para o estabelecimento de seu estatuto cientíco.
Baseados neste intuito, nas duas últimas seções apresentamos duas das
principais perspectivas daquele momento que poderiam se congurar como
paradigmas dominantes. A primeira delas é o cognitivismo, tratado na
terceira seção. Também chamada de Inteligência Articial, em seu sentido
mais forte, essa vertente conjectura que a cognição funciona de maneira
idêntica ou semelhante aos procedimentos computacionais, podendo ser
modelada por máquinas do tipo Turing. Na quarta seção examinamos
as bases de outra grande concepção, o conexionismo, também chamado
de Redes Neurais Articiais. Essa vertente compreende que a cognição é
resultado do processamento, distribuído e em paralelo, feito pelas várias
unidades simples que compõem uma rede neural. Seriam essas posições
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
90 |
duas candidatas a paradigmas, seriam teorias distintas de um paradigma
apenas ou nenhuma dessas alternativas? Esperamos estabelecer as bases
desta discussão que será realizada nas considerações nais.
3.1 A ciênciA cognitivA Após A cibernéticA
No capítulo anterior procuramos mostrar alguns elementos
históricos que propiciaram o surgimento da ciência cognitiva, visando
reetir sobre seu estatuto cientíco nesta fase. Entretanto, como também
procuramos mostrar, ela ainda não havia se estabelecido como uma área de
pesquisa formalmente constituída. Ainda que em gérmen, os pesquisadores
trabalhando em torno do problema da inteligência ou dos processos
cognitivos, mais genericamente falando, foram dando forma a essa nova
área de pesquisa incipiente.
Existe um consenso na história da ciência cognitiva de que esta
foi reconhecida ocialmente em 1956. De acordo com Miller (1979), a
comunidade de cientistas cognitivos ganhou vida no Simpósio sobre Teoria
da Informação realizado no MIT, de 10 a 12 de setembro de 1956. O
segundo dia desse encontro se destaca, para Miller (1979), graças à exposição
de alguns trabalhos de grande impacto. Um deles, apresentado por Allen
Newell e Herbert Simon, intitulado “Logic eory Machine”, focalizava
a primeira prova completa de um teorema executado em uma máquina
computadora. O segundo trabalho de grande impacto foi apresentado pelo
linguista Noam Chomsky, intitulado “ree Models of Language”. Neste
texto, Chomsky mostra que um modelo de linguagem derivado da teoria
da informação, proposto por Shannon e Weaver (1949), não poderia, de
forma alguma, ser aplicado com êxito à “linguagem natural”. Assinala
Gardner (1996, p. 44) sobre as considerações de Miller:
Saí do simpósio com uma forte convicção, mais intuitiva que
racional, de que a psicologia experimental humana, a linguística
teórica e a simulação computacional de processos cognitivos eram
todas partes de um todo maior, e de que o futuro veria uma crescente
elaboração e coordenação de seus interesses comuns [...] Eu venho
trabalhando por uma ciência cognitiva há aproximadamente vinte
anos, tendo começado antes de saber como chamá-la.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 91
Como já assinalamos no capítulo anterior, em meados da década
de 1950 os neurocientistas estavam começando a registrar impulsos de
neurônios individuais do sistema nervoso. No MIT, a equipe de pesquisa de
McCulloch, dirigida pelos neurosiologistas Jerome Lettvin e Humberto
Maturana, havia feito um registro do funcionamento da retina de uma rã.
Eles haviam conseguido mostrar que os neurônios são sensíveis a formas
extremamente especícas de informação, como, por exemplo, pequenos
pontos escuros semelhantes a insetos, os quais se moviam através de seu
campo perceptivo.
Dentre outras descobertas nos ramos da antropologia e da
neurociência, ainda em 1956, um grupo de cientistas, com formação
em matemática e lógica e interessados nos problemas dos computadores,
reuniu-se no Dartmouth College para discutir seus trabalhos. Nessa
faculdade, estava concentrada a maior parte dos cientistas desenvolvendo
suas investigações com o que viria a ser denominado “Inteligência
Articial” (IA). Nesse grupo estavam, inclusive, os que geralmente são
considerados os pais fundadores da IA: John McCarthy, Marvin Minsky,
Allen Newell, Noam Chomsky e Herbert Simon. Durante o encontro,
foram examinadas ideias para programas que iriam solucionar problemas,
reconhecer padrões, raciocinar logicamente, tendo sido determinadas as
principais questões a serem debatidas nos anos seguintes. A despeito de não
ter emergido qualquer síntese dessas discussões, os participantes pareciam
ter estabelecido uma espécie de grupo permanente ou comunidade
cientíca, centrada nos campi do MIT, de Stanford e de Carnegie-Mellon,
diz Gardner (1996). Proeminente crítico desta abordagem, Varela (1991,
p. 29, grifo do autor) arma que
A principal ideia que viria a impor-se no decorrer desta conferência
foi o facto de a inteligência (inclusive a inteligência humana)
se aproximar de tal forma daquilo que, intrinsecamente, é um
computador e que a cognição pode ser denida pela computação de
representações simbólicas.
A década de 1960 foi caracterizada pelo aoramento das sementes
plantadas nos anos 1950 em discussões como as realizadas nas Conferências
Macy. Fontes governamentais e privadas forneceram apoio nanceiro
signicativo para o desenvolvimento da ciência cognitiva. Duas das guras
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
92 |
principais para a consolidação dessa nova área, Jerome Bruner e George
Miller, fundaram, em Harvard, o Centro de Estudos Cognitivos. Embora
os projetos e produtos reais desse centro provavelmente não tenham sido
indispensáveis para a vida desta área de pesquisa, durante aquele período
praticamente não havia nenhuma pessoa jovem trabalhando nesse campo
que não tivesse sido inuenciada pela presença desse centro, pelas ideias
que eram debatidas por lá e pela forma como elas eram implementadas em
pesquisas subsequentes.
De acordo com Gardner (1996), George Miller, seu colega
neurocientista Karl Pribram e Eugene Galanter abriram a década com
um livro de grande impacto na psicologia e áreas relacionadas, intitulado
Plans and the structure of behavior. Nele, os autores apresentam um
enfoque cibernético do comportamento, em termos de ações, feedback e
reajustes das ações conforme a retroalimentação. Em linhas gerais, esses
três cientistas propunham legitimar, na prática, o abandono da discussão
de estímulos e respostas, em favor de modelos mais abertos, capazes de
interações propositais. No decorrer da mesma década, surgiam inúmeros
“exemplares” decorrentes dos últimos desenvolvimentos. Estes recentes
livros e outras publicações serviram como base para a formação dos novos
cientistas cognitivos que, por sua vez, consolidavam a nova comunidade
cientíca.
Segundo Gardner (1996), no nal de 1969, já era possível pensar
em uma abordagem de ciência cognitiva como um todo. Quando o nível
de atividade em um campo chega a esse ponto, com uma comunidade
aparentemente entusiasmada em torno dos avanços iminentes, geralmente
se tem a consolidação de algum tipo de organização.
Em 1970, estava ocorrendo uma série de eventos que, para a
ciência cognitiva, ocasionaram grandes avanços, através de uma fundação
privada sediada em Nova York – a Fundação Alfred P. Sloan. Ela nanciava
o que ela mesma denominava “Programas Particulares”, nos quais investia
um montante considerável de dinheiro, em uma área, por um período de
alguns anos, esperando com isso estimular algum progresso signicativo
no desenvolvimento da área de pesquisa.
No início de 1970, um Programa Particular havia sido
implementado nas neurociências. Após esse evento, a Fundação Sloan
estava à procura de um campo análogo, de preferência dentro das ciências
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 93
naturais, no qual pudesse investir uma quantidade semelhante de recursos.
Em 1975, a fundação estava estudando o apoio a programas de vários
campos e o Programa Particular na incipiente ciência cognitiva era o
principal deles. No ano seguinte, foram promovidas algumas reuniões,
nas quais os principais nomes que viriam a ser denominados cientistas
cognitivos, oriundos de diferentes ciências, que também viriam a ser
chamadas cognitivas, expuseram suas ideias. Embora a ciência cognitiva
não estivesse tão madura quanto os neurocientistas da época acreditavam,
apontavam os dirigentes da Fundação Sloan:
[...] ainda assim, há muitas indicações, conrmadas pelas autoridades
envolvidas nas investigações iniciais, de que muitas áreas das ciências
cognitivas estão convergindo, e, além disto, há uma necessidade
igualmente importante de desenvolver linhas de comunicação de uma
área a outra, a m de que instrumentos e técnicas de pesquisa possam
ser compartilhados na construção de um corpo de conhecimento
teórico [...] (GARDNER, 1996, p. 50).
Existe uma semelhança entre os estímulos fornecidos pela
Fundação Macy à geração da cibernética e a iniciativa que a Fundação
Sloan teve, com a ciência cognitiva. Depois de deliberado, a Fundação
Sloan decidiu dar início a um programa de cinco a sete anos, envolvendo
o investimento de até 15 milhões de dólares, o qual acabou sendo elevado
para 20 milhões de dólares. Com base nesses nanciamentos, dentro
de pouco tempo o periódico Cognitive Science foi fundado, tendo seu
primeiro número publicado em janeiro de 1977; logo em seguida, em
1979, uma sociedade de mesmo nome foi criada. A sociedade promoveu o
seu primeiro encontro anual, em La Jolla, Califórnia, em agosto de 1979.
Com o passar do tempo, programas, cursos e boletins informativos
estavam espalhados por todo o mundo. No entanto, havia discordâncias
sobre o que tratava o campo da ciência cognitiva, quem a atendia, quem
a ameaçava de ruir e em que direção ela deveria seguir. Com base nessas
controvérsias, a fundação solicitou um relatório, em 1978, com o objetivo
de explicitar tais questões. Esse Relatório do Estado de Arte [State of the
Art Report] foi redigido pelos principais estudiosos do campo, com a
colaboração de vários conselheiros. Os autores elaboraram uma gura com
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
94 |
as inter-relações entre os seis campos constituintes, chamada de hexágono
cognitivo, que especicava o rol de pelo menos parte das ciências cognitivas:
Figura 1. Hexágono cognitivo
Fonte: GARDNER, 1996, p. 52.
Foi realizado um esforço para indicar as conexões entre os
campos que atuavam na ciência cognitiva e as possíveis conexões entre
eles, expressos, na gura acima, nas linhas cheias e pontilhadas. A imagem
e o relatório pretendiam disponibilizar um exame das principais linhas
de pesquisa da ciência cognitiva. No entanto, a comunidade, de modo
geral, teve uma recepção extremamente negativa do relatório. Segundo
Gardner (1996), a reação negativa foi resultado do fato de que cada leitor
teve uma interpretação do documento sob o prisma de suas próprias
disciplinas. Naquele período, aparentemente, dada a inexistência de um
paradigma de pesquisa estabelecido, os cientistas cognitivos tendiam às
suas próprias inspirações, baseados em suas próprias convicções, formação
acadêmica, intuições oriundas de suas experiências e suas práticas em
suas áreas de pesquisa. Em virtude desses fatores, provavelmente, não era
possível, em 1978, escrever um documento que obtivesse total apoio, ou
mesmo uma concordância substancial dos principais integrantes do grupo
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 95
de pesquisadores, o que signicaria a constituição de uma comunidade
cientíca.
Em uma primeira análise, parece que, no princípio da história
dessa área, muitas disciplinas compunham a base teórica daquilo que até
o momento era chamado de ciência cognitiva. Esse é mais um elemento
a corroborar a nossa hipótese exposta no nal do capítulo anterior de que
aquilo que chamamos de ciência cognitiva é decorrente do movimento
da cibernética e que a ciência cognitiva não dispõe de um paradigma
bem estabelecido em seus momentos iniciais, o que a faz começar como a
grande maioria das ciências, por um estágio, na melhor das hipóteses, de
pré-ciência. Nestes primeiros momentos, a ciência cognitiva dispunha de
uma dinâmica própria que visava, de alguma forma, as aspirações de cada
pesquisador ou grupo de pesquisadores. Havia certa discordância entre
os primeiros membros oriunda da própria metodologia presente desde o
período das Conferências Macy.
Partimos do princípio de que as disciplinas que constituem
o momento de transição entre a cibernética e a ciência cognitiva não
reetem necessariamente um modelo bem xado de uma comunidade
cientíca e, por sua vez, esse primeiro momento revela o ambiente das
ciências cognitivas, que era um conjunto de disciplinas unidas, com
suas especialidades e com o objetivo de investigar as questões atreladas à
cognição.
Boa parte dos cientistas cognitivos visava o progresso da
comunidade cientíca a partir das especicidades de suas áreas de pesquisas.
Assim, por exemplo, os neurocientistas estavam muito mais preocupados
com as estruturas dos neurônios e com os processos e relações neuronais do
que com os aspectos fundamentalmente abstratos, subjacentes ao exame da
cognição. O desenvolvimento disforme da pretensa comunidade cientíca
suscitou a produção de exemplares que careciam de coerência com as
demais estruturas desenvolvidas simultaneamente. Por sua vez, havia
exemplares que diziam tratar da ciência cognitiva, mas não abarcavam as
elucidações propostas pela antropologia, os estudos desenvolvidos pela
linguística ou mesmo compartilhavam dos mesmos pressupostos, sejam
metafísicos, sejam losócos. Nem todos, por exemplo, concordavam
com a perspectiva funcionalista da mente como abordagem subjacente ao
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
96 |
tratamento dos processos cognitivos, que envolvia aspectos internalistas e
representacionistas, conforme tratamos a seguir
3.2 modelos e representAções nA ciênciA cognitivA
Como já enunciado no segundo capítulo, uma das características
metodológicas centrais da ciência cognitiva na sua fase inicial era o uso
de modelos na tentativa de oferecer abordagens explicativas de processos
cognitivos. Ademais, boa parte, senão a totalidade dos pesquisadores,
defendia a ideia de que os processos cognitivos pressupõem ou envolvem
representações mentais.
A concepção e o uso de modelos aparecem com certa constância
na atividade cientíca. Muitos campos, como, por exemplo, a física, a
biologia e a astronomia, representam suas entidades ou fenômenos de
investigação a partir de esquemas capazes de instaurar uma relação de
equivalência ou de isomorsmo com os seus objetos de estudo.
Conforme assinala Dupuy (1996, p. 23): “O modelo cientíco
é uma imitação humana da natureza que o cientista logo toma como
‘modelo’ – no sentido comum – desta.” Os modelos permitem, até certo
ponto, com o uso de ferramentas matemáticas, um controle explicativo e
preditivo capaz de sugerir novas experiências e formular hipóteses inéditas
sobre um dado problema, um fenômeno, uma entidade. Continua Dupuy
(1996, p. 27): “Conhecer é produzir um modelo do fenômeno e efetuar
sobre ele manipulações ordenadas. Todo conhecimento é reprodução,
representação, repetição e simulação.”
Os modelos, apesar de imitar o modelado, com frequência
apresentam uma performance própria com uma dinâmica “desligada”
e baseada na realidade. Em geral, eles costumam ser mais controláveis
e fáceis de se manipular do que os fenômenos do mundo real. Há, por
isso, um cuidado para evitar que o modelo se torne o objeto exclusivo de
análise dos cientistas, podendo se desconectar da relação epistemológica
com o fenômeno do mundo investigado. Talvez seja este exatamente um
dos pontos da atual ciência cognitiva que, aos poucos, de modo consciente
ou não, foi alterando seus objetivos centrais. Atualmente, parece-nos
que essa área de pesquisa perdeu um pouco o objetivo epistemológico
referente à explicação de processos cognitivos para a criação de autômatos
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 97
capazes de reproduzir, simular e emular processos cognitivos. O resultado
são os androides ou robôs humanoides construídos por empresas de
tecnologias, em poucos anos indistinguíveis do ser humano, pelos menos
em sua aparência, física e psicológica. Mas essa é outra história, para outro
momento.
Embora os modelos sejam utilizados com frequência na atividade
cientíca, é necessário estar atento no tocante a saber quando efetivamente
eles oferecem abordagens explicativas de um fenômeno. Segundo Pessoa
Junior (2016, p. 102):
Pode-se dizer que um modelo matemático ou computacional
“captura” a realidade? Tomemos como exemplo a simulação
computacional de um furacão. O que está sendo capturado são as
relações entre as partes da atmosfera, ou seja, a estrutura dinâmica
da realidade. Com a informação armazenada no computador,
podem-se prever aproximadamente os efeitos causais de situações
reais e também de situações contrafactuais, como por exemplo, o
que aconteceria com um avião que entrasse em um furacão.
[...]
O modelo captura apenas a organização ou estrutura do sistema, e
não os elementos em si, não a materialidade do sistema representado.
Todo modelo tem sua materialidade própria, sejam os dispositivos e
circuitos elétricos de um computador, sejam as estruturas celulares
em um encéfalo (segundo a concepção materialista do problema
mente-corpo). Mas se a materialidade do sistema que representa for
distinta da do objeto que é representado, esta distinção estabelece
um limite “qualitativo” para a modelagem.
Os modelos também podem apresentar questões ou diculdades
associadas ao signicado, os quais dizem respeito à forma como poderiam
surgir e em que consistiriam os conteúdos ou signicados de sistemas
representacionais. Enm, como tais sistemas poderiam referir-se às coisas
do mundo, ou melhor, como sistemas poderiam exibir intencionalidade
intrínseca (SEARLE, 1980).
Os dois modelos mais utilizados na ciência cognitiva para simular
e explicar os processos cognitivos são as máquinas do tipo Turing e as
Redes Neurais Articiais. Trataremos de ambos mais tarde neste capítulo,
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
98 |
ao falarmos do cognitivismo e conexionismo. Antes disso, enunciamos
rapidamente um elemento fundamental no tratamento dos processos
cognitivos neste momento: as representações.
Na ciência cognitiva, a noção de representação está relacionada ao
binômio e disputa entre o internalismo e o externalismo. De modo geral,
segundo o internalismo, a mente ou, para evitar debates e comprometimentos
ontológicos no momento, os processos cognitivos estariam, de alguma
forma, dentro do indivíduo, enquanto, no externalismo, tais processos se
encontrariam, de algum modo, fora dele. Para os internalistas mais radicais,
tais como os defensores de abordagens dualistas como a cartesiana, a mente
existe independente do mundo externo e ela pode ser compreendida sem
qualquer necessidade de recorrermos ao mundo externo.
Na visão dos internalistas radicais, elementos como dor,
sentimentos e crenças seriam, em menor ou maior grau, independentes
do corpo. Nesse sentido, a mente seria capaz de instanciar estados como
uma dor no braço sem necessariamente ter um braço, tal como ocorre em
alguns casos documentados pela medicina de “membros fantasmas”.
Putnam (1975), embora não seja um externalista radical, fornece
um exemplo contrário aos internalistas radicais, pretendendo mostrar,
com um exemplo ctício, chamado “Argumento da Terra Gêmea”, que
os estados mentais não determinam, por exemplo, a referência ou os
conteúdos do pensamento. Com este experimento mental, o seu autor
procura mostrar que o conteúdo é externo à mente. Na Terra Gêmea, existe
uma cópia idêntica a todos os indivíduos de nosso planeta. Nossos clones
agem, falam, pensam, acreditam e fazem tudo da mesma maneira que
nós. Todas as nossas propriedades internas são idênticas. Nesse exemplo,
a palavra “água” é usada para fazer referência à substância idêntica, em
todos os sentidos, com aquela que possuímos na Terra original. Entretanto,
existe uma particularidade da Terra Gêmea, no sentido de que o líquido
chamado “água” não é descrito pela fórmula H²O, mas por um aglomerado
de elementos que o autor descreve como XYZ.
Putnam (1975) procura mostrar, com esse exemplo, que os
conceitos não são sucientes para determinar a referência do conteúdo
e, embora nossos estados mentais sejam iguais, nós nos referimos a coisas
distintas. Podemos notar que, quando eu e minha cópia falamos sobre
“água”, cada um de nós faz referência a um composto químico diferente.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 99
Na concepção de Frawley (2000), que busca oferecer uma
concepção intermediária entre os extremos nesse caso, a divisão feita entre
internalismo e externalismo serve apenas para organizar a preferência
explanatória de cada pesquisador. Frawley (2000, p. 15, grifo do autor) diz:
[...] o internalismo e externalismo se referem às ideologias
cientícas que colocam o maior peso da explicação em unidades
seja interna, seja externa ao pensamento. O internalismo não pode
ser igualado ao nativismo, que é apenas um tipo de explicação
internalista, e, também não é o mesmo que computacionalismo,
embora tais explicações da mente geralmente enfatizem os fatos
dentro do limite mente-mundo. O externalismo privilegia o externo
em relação ao interno e ocorre em muitas formas – empiricismo,
behaviorismo ou alguma escola de pensamento dessa natureza
que considera fatores externos à mente. Mas é possível ser um
externalista e um computacionalista, como atesta qualquer uma
das muitas novas teorias da mente contextualizada.
Boa parte dos internalistas acredita na existência de um
elemento mediador, chamado representação mental, entre o sujeito e o
objeto de conhecimento. Para outros, a relação com o mundo ocorre de
maneira direta. Essas duas vertentes são denominadas, respectivamente,
representacionistas e não representacionistas.
Para os representacionistas, a representação funciona como
uma ponte entre a mente e o mundo. “Uma representação é uma versão
modicada do mundo”, dene Charniak (1993, p. 8, tradução nossa). O
que caracteriza uma representação é sua propriedade de ser algo que pode se
colocar no lugar de “outra coisa” (como um mapa, por exemplo). A principal
característica denidora da ciência cognitiva seria, por conseguinte, a ideia
de simuladores e/ou reprodutores de propriedades mentais, e, para que
isso se efetive, as noções de representação e computação são fundamentais,
durante o processo de modelagem computacional, como salienta Fodor
(1980, p. 31, tradução nossa): “Sem representação, não há computação;
sem computação, não há modelagem.” Nesse sentido, mais do que uma
escolha metafísica, a defesa de um internalismo representacionista também
signicava, de alguma forma, uma necessidade metodológica para o
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
100 |
tratamento de processos cognitivos para uma ala, muito signicativa, da
ciência cognitiva em sua fase inicial.
No contexto da ciência cognitiva, aos sistemas a que se atribuem
representações (os quais podem ser artefatos tanto do cognitivismo quanto
do conexionismo), pode-se enfatizar que as representações seriam dotadas
de um conteúdo cuja natureza explicativa e ontológica varia dependendo
da abordagem. Mais do que isso, a representação, sobretudo, guia o
comportamento ou a atividade de um sistema. Haselager (2004, 106)
assevera que os adeptos do representacionismo entendem que
As duas características mais importantes das representações
são que elas se colocam no lugar de algo e que o sistema usa as
representações com o objetivo de guiar seu comportamento. De
acordo com a ciência cognitiva tradicional, então, as representações
desempenham um duplo papel: carregam um conteúdo e causam
o comportamento. Mesmo se a ciência cognitiva clássica e o
conexionismo discordam a respeito do formato das representações,
eles têm esse pressuposto em comum.
O uso das representações implica um compromisso coletivo da
comunidade cientíca da ciência cognitiva. Do ponto de vista da matriz
disciplinar, o uso das representações é compartilhado pela comunidade de
pesquisadores, todavia, a sua aplicação pode ser relativa a cada perspectiva
presente no paradigma geral.
As representações são concebidas como um modo abstrato de
reter conhecimentos sobre o mundo, por meio de símbolos, esquemas,
imagens, ideias. A representação mental é uma espécie de imagem mental
de algum objeto ou fenômeno do mundo. Os representacionistas armam
que podemos reconhecer os objetos do mundo porque deles possuímos
algumas representações em nossa mente.
A natureza das representações também é cercada de problemas.
Seriam estas baseadas em símbolos bem estruturados ligados a uma
rígida articulação sintática e semântica (cognitivismo)? Ou seriam elas
representações distribuídas, fundadas em pesos ajustados mediante
treinamento (conexionismo)? Seriam ambas? De mais algum tipo
além dessas? Sem pretendermos dar conta desse problema da ciência
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 101
cognitiva, podemos sublinhar, segundo agard (1998), apenas que as
estruturas representacionais da Inteligência Articial, bem como das redes
conexionistas, são complementares, em vez de competitivas.
A operacionalidade, por sua vez, sofre da diculdade em
operacionalização do próprio conceito de representação na ciência
cognitiva. Ou seja, em qualquer ciência os conceitos devem ser aplicáveis, e
em ciência cognitiva, não parece ser claro a quais sistemas deveria se aplicar
a noção de representação.
Além da circunstância de que o próprio observador pode gerar
problemas, esse problema é ilustrado, segundo Haselager (2004), pelo
seguinte exemplo: ao observar a complexidade do caminho de uma formiga
na areia da praia, um cientista cognitivo poderia ser tentado a considerar a
complexidade da trilha como efeito de representações mentais “na cabeça”
da formiga. Imagina-se que o cientista observa representações, quando
possivelmente isso é desnecessário.
A relação entre mediação e local de ação da mente cria uma série
de possibilidades. Supondo-se a possibilidade de um paradigma da ciência
cognitiva, existe uma tendência de que seus adeptos são representacionistas,
ou seja, eles acreditam na existência de algo mediador entre o programa e
seu ambiente externo. Para eles, a representação consiste em um conjunto
de símbolos adquiridos, a partir de alguma mediação, como sensores, os
quais são capazes de expressar algo que está acontecendo com eles mesmos
ou com o ambiente externo.
Procuramos mostrar nesta seção que os primeiros cientistas
cognitivos em geral concordavam com o pressuposto metodológico do uso
de modelos para o estudo de processos cognitivos. Também aceitam, de
modo semelhante, que a representação exerce um papel essencial tanto do
ponto de vista metodológico quanto do ponto de vista epistemológico e até
ontológico desses fenômenos. No entanto, as semelhanças, se é que existem
realmente, terminam por aqui. As estranhezas podem ser explicitadas na
descrição de duas das mais fortes vertentes da ciência cognitiva em sua fase
inicial: o cognitivismo e o conexionismo, dos quais tratamos a seguir.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
102 |
3.3 cognitivismo
No capítulo anterior mostramos a existência de duas frentes
ideológicas na constituição da ciência cognitiva, oriundas de duas obras
capitais publicadas 1943: Behavior, Purpose and Teleology, de Norbert
Wiener, Arturo Rosenblueth e Julian Bigelow, e A logical calculus of the
ideas immanent in nervous activity, de Warren McCulloch e Walter Pitts.
Essas duas obras são o gérmen do que posteriormente seriam as duas
principais vertentes da ciência cognitiva em sua fase inicial: o cognitivismo
e o conexionismo, dos quais tratamos no restante deste capítulo. Seguindo
a abordagem de Kuhn, avaliamos em que medida a existência desses dois
programas de pesquisa indicaria que a ciência cognitiva nesse estágio
se conguraria como pré-ciência ou se, de alguma forma, poderia ser
considerada ciência normal, avaliando se algum desses projetos, uma vez
podendo ser considerados paradigmas, estivesse em evidência, ou seja,
fosse dominante.
No decorrer de 1956 ocorreu o aoramento da primeira grande
corrente da ciência cognitiva: o cognitivismo. Também denominado
Inteligência Articial, funcionalismo lógico-computacional, o
cognitivismo, durante os primeiros momentos da ciência cognitiva,
contou com o apoio de instituições de prestígio, revistas cientícas e com
a aplicação do programa em tecnologias.
Segundo Gardner (1996, p. 159),
[...] o nome Inteligência Articial foi pronunciado em 1956,
quando alguns cientistas como John McCarthy, Marvin Minsky,
Allen Newell e Herbert Simon discutiram as possibilidades de se
produzir programas computacionais que pudessem “se comportar”
ou “pensar” de maneia inteligente, como por exemplo solucionar
problemas, reconhecer padrões, tomar parte em jogos e raciocinar
logicamente. Estes cientistas baseavam-se na hipótese de que todo
aspecto de aprendizagem ou de qualquer outra faceta da inteligência
pode ser descrito de forma tão precisa que se pode fazer com que
uma máquina o simule.
Para Charniak e McDermott (1985, p. 113, tradução nossa),
“IA é o estudo de faculdades mentais por meio do uso de modelos
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 103
computacionais. Seu objeto é a mente, entendida como um sistema
processador de informação”. Já para Dreyfus (1993, p. 39, tradução nossa),
um dos críticos dessa teoria, “A IA é a tentativa de simular o comportamento
humano inteligente utilizando-se técnicas de programação que precisam
demonstrar pouca ou nenhuma semelhança com os processos mentais
humanos”.
Varela, ompson e Rosch (1991), outros críticos dessa corrente,
assinalam que, nesse momento, o cognitivismo podia ser considerado como
o centro ou núcleo da ciência cognitiva. Na visão de Varela, ompson e
Rosch (1991, p. 30, grifo do autor), a ferramenta mais importante do
cognitivismo é a metáfora do computador digital:
[...] cognitivismo consiste na hipótese de que a cognição – incluindo
a cognição humana – é a manipulação de símbolos nos moldes
daquilo que é executado pelos computadores digitais. Por outras
palavras, a cognição é uma representação mental: a mente é denida
como operando em termos de manipulação de símbolos que
representam características do mundo ou representam o mundo
como sendo de um determinado modo.
A grande motivação dos primeiros cientistas desta corrente da
ciência cognitiva foi o fato de que, pela primeira vez, sistemas articiais
conseguiam realizar com sucesso comportamentos que até então eram de
exclusividade humana. Dentre eles estavam a atividade de resolução de
problemas do tipo lógico-matemáticos e a participação em jogos como
xadrez.
A Inteligência Articial pode ser historicamente dividida em duas
versões: IA forte e fraca. De acordo com a primeira, a mente é um programa
de computador. Ambos, computador e mente, devem ser concebidos
como um sistema simbólico – entidade que processa, transforma, elabora
e manipula símbolos de vários tipos, processando informações no
decorrer do tempo, numa ordem mais ou menos lógica. Para essa versão,
a mente está para o cérebro assim como o software está para o hardware
do computador. Como armam Newell e Simon (1972, p. 19, tradução
nossa), “[...] o homem é um sistema de processamento de informação,
pelo menos quando está resolvendo problemas”, e um computador pode
perfeitamente simular tal sistema.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
104 |
A IA em sua versão fraca não adota a hipótese da identidade entre
mente e programa. Seus adeptos armam existir apenas uma semelhança
entre mente humana e programa computacional. Os programas de
computador são um bom modelo da mente, podendo explicar seu
funcionamento e suas características. Tanto a mente quanto o programa
manipulam símbolos e seguem regras lógicas. Porém, não são exatamente
o mesmo objeto.
A noção do funcionamento mental comparado ao funcionamento
computacional forneceu um meio muito poderoso para se abordar a
cognição. O argumento cognitivista concebe que o comportamento
inteligente pressupõe a capacidade de representar o mundo de alguma
forma. Dessa maneira, o comportamento cognitivo só pode ser explicitado
partindo-se do princípio de que os sistemas atuam representando as mais
diversas situações do mundo, conforme já discutido no capítulo anterior.
Os cognitivistas não defendem que, se tivéssemos de abrir a
cabeça de alguém e olhar o cérebro, encontraríamos símbolos sendo
manipulados. Embora seja sicamente realizado, o nível simbólico não
é redutível ao nível físico. Desse modo, os mesmos símbolos podem ser
implementados em numerosas formas físicas capazes de instanciá-los. O
cognitivismo defende um nível simbólico irredutível e distinto de sistemas
físicos na explicação da cognição. Uma vez que os símbolos são elementos
semânticos, os cognitivistas supõem um terceiro nível que assinala o
semântico e o representacional. Desse modo, um dos problemas principais
do cognitivismo está na correlação entre os estados intencionais, como as
crenças e os desejos, com as mudanças físicas de um agente. Em linhas gerais,
se os estados intencionais possuem propriedades causais sobre os estados
físicos, é importante mostrar em que medida esses estados são capazes de
determinar o comportamento de um sistema. A noção de computação
simbólica, na perspectiva cognitivista, pressupõe que os símbolos têm uma
realidade simultaneamente física e semântica.
Essa vertente tende a ser representacionista, visto que seus adeptos
pressupõem a existência de algum elemento mediador entre o programa
e o ambiente externo. Seja por intermédio de sensores, seja por outros
mecanismos, quando a máquina recebe algum símbolo, seja por meio do
ambiente, seja por si mesma, é capaz de o reconhecer e fazer referência à
sua representação.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 105
Os modelos do cognitivismo para a explicação dos processos
cognitivos são as máquinas do tipo Turing. Inicialmente, Turing estava
voltado a resolver problemas de computabilidade, mais especicamente, de
denir funções computáveis. Para resolver essa e outras questões em torno
delas, propôs, em 1936, uma denição de algoritmo. Posteriormente, tal
sistema formal foi utilizado tanto como modelo para o estudo de processos
cognitivos quanto serviu de base para a construção dos atuais computadores
digitais.
As máquinas de Turing são geralmente distinguidas entre nitas e
innitas. Ambas possuem as mesmas especicações técnicas, diferenciando-
se basicamente apenas entre suas capacidades de armazenamento de
dados. As máquinas nitas são aquelas que apresentam memória limitada,
enquanto as innitas possuem memória potencialmente innita, sendo
capazes de computar funções mais complexas do que as outras, tais como
operações aritméticas como a soma de dois números naturais quaisquer.
Turing (1936, p. 231, tradução nossa) assim apresenta a máquina:
Podemos comparar um homem no processo de computação de um
número real [uma função] com uma máquina que é apenas capaz
de um número nito de condições q1, q2, ..., qR chamadas “m–
congurações” [estados internos]. À máquina pertence uma “ta”
(análoga a um papel) que a percorre, e é dividida em seções (chamadas
quadrados), cada uma capaz de armazenar um “símbolo”. Em cada
momento há apenas um quadrado, o r–ésimo, guardando o símbolo
Ø(r) que está “na máquina”, chamado “quadrado lido”. O símbolo
sobre ele é denominado o “símbolo lido”, o único com o qual a
máquina está, por assim dizer, “diretamente ligada”. Contudo, ao
alterar uma m–conguração, a máquina pode efetivamente relembrar
algum dos símbolos que ela “viu” (escaneou) anteriormente. Seu
comportamento possível em qualquer momento é determinado pela
m–conguração qn e o símbolo lido 124 Ø(r). Este par será chamado
de “conguração”, que determina o possível comportamento da
máquina. Em algumas das congurações nas quais o quadrado
lido está vazio (não carrega nenhum símbolo), a máquina escreve
sobre ele um novo símbolo: em outras congurações ela apaga o
símbolo lido. Pode ainda mudar o quadrado que está sendo lido,
mas somente deslocando-se um lugar à direita ou à esquerda. Em
adição a qualquer uma destas operações, a m–conguração pode
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
106 |
ser mudada [...] Se para cada estágio o movimento da máquina
(no sentido acima explicitado) é completamente determinado pela
conguração, podemos chamá-la de uma máquina automática [...]
Se uma máquina automática imprime dois tipos de símbolos, dos
quais o primeiro tipo (chamado guras) consiste inteiramente de 0 e
1, (os outros sendo chamados símbolos do segundo tipo), então ela é
uma máquina computadora.
A máquina de Turing é constituída basicamente por um conjunto
nito S de símbolos, um conjunto nito Q de estados internos, uma ta
de memória potencialmente innita, um conjunto P nito de instruções
e um agente que realiza as instruções. Dessa maneira, o funcionamento da
máquina é determinado conforme as instruções compostas no seu interior,
visando realizar alguma função computável. A estrutura das instruções é
a seguinte: “”. “” representa o estado atual da máquina, “” representa o
símbolo lido da máquina “” representa o novo símbolo da máquina, “D”,
“E” e “I” representam a direção da cabeça de leitura da máquina (direita,
esquerda ou imóvel), “” representa o novo estado da máquina.
Como descreve Turing (1950), para cada estado da máquina existem
instruções fundamentais para iniciar a computação das funções. Dessa
maneira, é fundamental que a memória da máquina seja potencialmente
innita. A gura abaixo ilustra a estrutura da máquina de Turing.
Figura 2. Estrutura geral da máquina de Turing
Fonte: ALVES, 1999, p. 61.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 107
A máquina possui uma ta dividida em quadrados, cada um
capaz de armazenar um símbolo. Em cada momento a máquina manipula
apenas um único quadrado, podendo apagá-lo, inserir um novo símbolo
ou deixá-lo inalterado. Conforme as suas congurações, a máquina pode
se “recordar” de um símbolo anteriormente lido. O seu movimento
é determinado pelas congurações expressas pelos estados internos e o
símbolo lido. O par constituído do símbolo e do estado interno é nomeado
conguração.
Abaixo, apresentamos um exemplo particular de uma máquina de
Turing, denominada somadora unária. Ela soma dois números M e N na
notação unária, ou seja, com base 1, no qual 0 = 0, 1 = 1, 2 = 11, 3 = 111 etc.
Figura 3. Soma entre M + N, conforme o modelo da máquina de Turing.
Fonte: ALVES, 1999, p. 64.
Conforme Alves (1999), a computação da soma inicia-se a partir
do estado 0, lendo o primeiro símbolo à esquerda de M. Caso M seja 0, a
máquina move o leitor para a direita e vai ao estado 2, como indicado pela
primeira instrução da esquerda para a direita do programa acima. Após isso,
substitui A por 0, move o leitor para a direita, como dito na quinta instrução.
O leitor vai car no estado dois lendo 1 ou 0 e nenhuma das instruções de seu
programa possui 0–0 ou 0–1 como conguração. A resposta, neste caso, será
o próprio N. Caso M não seja 0, a máquina substitui o primeiro símbolo de
M por 0 e vai à direita, indo ao estado 1, como manda a segunda instrução.
Assim, o leitor busca a letra A, seguindo a terceira instrução. Substitui-se esta
letra pelo número 1. Isso é o que manda a quarta instrução. A resposta será
a sequência de números 1’s que restou na ta.
Já com o objetivo de tratar da inteligência e não mais
propriamente de questões de computabilidade, Turing (1950) formula as
primeiras discussões envolvendo as aplicações da informação a uma teoria
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
108 |
adequada que pretende analisar a inteligência e o pensamento, segundo
uma concepção mecanicista formal. A sua proposta consiste na defesa
do pressuposto de que “[...] pensar é calcular” (TURING, 1950, p. 436,
tradução nossa). Essa tese parte do pressuposto de que, se aceitarmos que a
atividade de pensar é, preponderantemente, constituída pela manipulação
eciente de informação/dados, por meio de regras lógicas, poderíamos
sustentar que computadores também seriam capazes de pensar, se fossem
capazes de tal manipulação. A tese de que “pensar é calcular” está pautada
em um famoso jogo proposto por ele, chamado “jogo de imitação”, ou
teste de Turing. O jogo, assevera Turing (1950, p. 433, tradução nossa):
É jogado por três pessoas: um homem (A), uma mulher (B), e um
interrogador (C), que pode ser de qualquer dos sexos. O interrogador
permanece num quarto, separado dos outros dois. O objetivo do
jogo, para o interrogador, é determinar, em relação aos outros dois,
qual é o homem e qual é a mulher. Ele os conhece por rótulos X e Y e
no m do jogo dirá ou “X é A e Y é B”, ou “X é B e Y é A”.
O objetivo do homem é, justamente, tentar induzir o interrogador
a fazer uma identicação errada. Já o objetivo da mulher é ajudar o
interrogador a fazer a escolha certa. Sua melhor estratégia é possivelmente
responder a todas as perguntas de maneira correta. Como ressalta Turing
(1950, p. 433, tradução nossa), ela poderia dizer coisas como: “Eu sou a
mulher, não o escute!”. Mas isso seria inútil, porque o homem também
poderia dar uma resposta semelhante.
O objetivo do jogo é avaliar em que medida, através de perguntas
e respostas, ao substituir um dos interlocutores por uma máquina, ela seria
capaz de enganar um interrogador. Ao nal, se a máquina fosse capaz de
responder às perguntas do interrogador e conseguisse confundi-lo, de sorte
que ele julgue que as respostas foram dadas por um ser humano, então ela
passaria no teste, ou seja, ela teria capacidade de pensar. Turing (1950)
destaca que poderíamos substituir a pergunta “Podem as máquinas pensar?”
por “Existem computadores digitais imagináveis com bom desempenho no
jogo de imitação?”. Segundo sua concepção, ambas as perguntas equivalem
à ideia de que um computador digital, programado de forma adequada,
pode ser preparado para desempenhar satisfatoriamente o papel do jogador
A no jogo de imitação.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 109
A máquina de Turing é um modelo abstrato mecânico capaz
de manipular símbolos segundo regras especícas. Em cada instante
há apenas um símbolo sendo manipulado. A máquina, a partir da sua
conguração algorítmica, pode recuperar símbolos lidos anteriormente.
Seus procedimentos possíveis são resultantes da relação entre os símbolos
lidos e suas congurações. Ela computa funções, de modo que, fornecidos
os elementos do domínio de uma função desejada, ela encontrará uma
resposta adequada, se bem construída, de acordo com os padrões
preestabelecidos no momento de sua conguração.
Para Putnam (1960), o desenvolvimento das noções da máquina
de Turing e a invenção do computador ajudaram a resolver ou a dissolver o
clássico problema da relação mente-corpo. O respectivo problema clássico
faz referência ao fato de que os fenômenos mentais parecem ser qualitativa
e substancialmente diferentes dos corpos que parecem instanciá-los.
Na concepção funcionalista, subjacente à proposta de boa parte
dos cognitivistas, os diferentes programas, em computadores iguais ou
diferentes, poderiam ser executados em diferentes estruturas adequadamente
construídas para processar informações. Os funcionalistas entendem que a
mente é um sistema processador de informações que manipula os símbolos
de entrada (inputs) do sistema gerando uma saída (output), seguindo certas
regras lógicas. Assim, o conjunto de operações lógicas (software) poderia ser
descrito independentemente do hardware especíco no qual ocasionalmente
houvesse sido instanciado. A analogia dos computadores com o sistema
humano sugere que o seu cérebro corresponde ao hardware, enquanto os
padrões de processamento de informações, ou seja, o pensamento, fazem
referência ao software. Além disso, os seres humanos, não menos que os
computadores, armazenam programas, e as mesmas linguagens simbólicas
podem ser invocadas para descrever programas de ambas as entidades.
Um dos objetivos principais da IA é construir modelos
computacionais capazes de simular comportamentos que, se fossem
realizados por seres humanos, seriam inequivocamente considerados
inteligentes. Segundo Feigenbaum e Feldman (1968, p. 3, tradução nossa),
o objetivo dos cientistas da IA é “[...] construir programas de computador
que exibem comportamentos que são chamados de inteligentes quando
observados em seres humanos”. Dentre estes cientistas encontramos
Newell, Shaw e Simon (1958), Putnam (1967) e Minsky (1967).
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
110 |
Para alguns pesquisadores da IA, como os citados acima, a
inteligência é uma questão de aprendizado, de aquisição de memória
ou conhecimento-base de uma extensão suciente, e de desenvolver
os mecanismos de recuperação necessários para usá-lo (SCHANK;
BIRNBAUM, 1997). Para ser mais inteligente, um sistema deve aumentar
seu conhecimento, proporcionado pela introdução de programas mais
complexos. Para esses cientistas, é possível a construção de entidades
inteligentes fazendo com que elas realizem comportamentos inteligentes.
Segundo Schank e Birnbaum (1997, p. 78),
[...] nós e outros cientistas da IA sustentamos que se podem
construir entidades inteligentes analisando em que consiste o
comportamento inteligente, determinando as regras que governam
esse comportamento e implementando tais regras em uma máquina.
A ideia desses cientistas é que comportamentos inteligentes
podem ser explicados de um modo mecânico. Por isso, os programas da
IA, acreditam seus criadores, além de simular comportamentos humanos
inteligentes, explicam os processos pelos quais o homem passa na resolução
de problemas.
Na IA, um comportamento inteligente é aquele cujo resultado
envolve a capacidade de resolução de um problema do melhor modo
possível. O comportamento inteligente, dizem Feigenbaum e Feldman
(1968, p. 6, tradução nossa),
[...] seja do homem, seja da máquina, será aquele que, dada
determinada situação, precisa escolher a possibilidade correta para
ela. Deste modo, para a máquina agir inteligentemente, precisa
pesquisar as diversas incertezas do problema de um modo altamente
seletivo, explorando caminhos relativamente férteis, com soluções,
e ignorando caminhos relativamente estéreis.
Pesquisadores como Newell, Shaw e Simon (1958) procuraram
simular processos cognitivos segundo os quais poderia ser mais certa a
possibilidade de estudo. Esses processos eram os referentes ao pensamento
lógico-matemático. Segundo os pesquisadores acima referidos, o
pensamento, enquanto relacionado aos processos cognitivos, poderia ser
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 111
explicado mecanicamente através de programas computacionais. Críticos da
IA como Penrose (1993), por exemplo, não concordam que o pensamento,
em especial o matemático, possa ser simulado computacionalmente.
Segundo Penrose (1993, p. 128),
O pensamento matemático não pode ser descrito
computacionalmente porque nele estão contidas crenças, intuição,
compreensão, sutileza, talento artístico etc. o pensamento
matemático não pode ser reduzido ao cálculo cego, à pura
manipulação de símbolos.
No pensamento encontramos intuição, compreensão, bom senso,
elementos estes que, provavelmente não podem ser formalizados, acredita
Penrose. Uma máquina, por exemplo, apenas segue regras e manipula
símbolos, sem compreender o que faz. O pensamento matemático, ao
contrário, requer uma boa dose de entendimento, sutileza e mesmo talento
artístico. Ainda que em algumas vezes ele possa ser reduzido a um cálculo
cego, onde o computador tem muito mais vantagens do que o ser humano,
o pensamento em geral não pode ser computacionalmente simulado,
arma Penrose (1993).
A crítica ao estudo do pensamento matemático estende-se aos
outros tipos de pensamento, segundo Penrose (1993, p. 112), uma vez que
[...] não há nada de essencial que separe o matemático de outros
tipos de pensamento, de modo que a nossa demonstração de que
o entendimento matemático é algo que não pode ser simulado em
termos computacionais pode ser concebida também como uma
demonstração de que o próprio entendimento – um dos mais
essenciais componentes da inteligência genuína – é algo que se situa
além de qualquer tipo de atividade puramente computacional.
Outra crítica bastante devastadora, pelo menos em termos
epistemológicos, ao projeto cognitivista foi feita por John Searle. O argumento
criado por este lósofo para refutar a ideia da possibilidade de atribuição de
inteligência (e estados e faculdades mentais em geral) às máquinas do tipo
Turing foi um dos mais populares da história da ciência cognitiva.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
112 |
Atribuir inteligência a um sistema, segundo a maioria dos
cientistas da IA, signica ele ser capaz de realizar certos comportamentos,
realizados através da manipulação de símbolos e seguimento de regras
lógicas (NEWELL; SHAW; SIMON, 1958; PUTNAM, 1967). Searle
(1984, p. 37) ironiza:
O colega de Simon, Alan Newell diz “já descobrimos” (notem que
Newell diz “descobrimos”, não “supusemos” ou “consideramos a
possibilidade”, mas descobrimos) que a inteligência é justamente
uma questão de manipulação de símbolos físicos; não tem
nenhuma ligação essencial com qualquer tipo de material ou
umidade biológica ou física. Antes, qualquer sistema capaz de
manipular símbolos físicos de modo correto é capaz de inteligência
no mesmo sentido literal que a inteligência humana dos seres
humanos. Simon e Newell sublinham, pela sua honra, que não
existe nada de metafórico nestas pretensões; proferem-nas de um
modo inteiramente literal... Marvin Minsky do MIT diz que a
próxima geração de computadores será tão inteligente que “teremos
muita sorte se eles permitirem manter-nos em casa como animais
de estimação domésticos”.
O objetivo de Searle (1984) é mostrar que a concepção acima
é equivocada. Para isso, baseia-se no fato de que o computador digital
funciona apenas sintaticamente. Segundo tal lósofo, isso não é suciente
para esta máquina compreender o que faz. Porém, a compreensão é condição
necessária para a inteligência. Além disso, características fundamentais
da mente humana como consciência e intencionalidade são causadas
pelo cérebro e são propriedades dele, um sistema biológico com certas
características físicas que permitem a emergência de fenômenos mentais,
de processos cognitivos. Sistemas puramente formais não são capazes de
originar ou possuir consciência e intencionalidade. Uma máquina do tipo
Turing, conclui Searle (1984, p. 40), “[...] não pode ser uma mente porque
esta possui mais do que uma estrutura formal, possui um conteúdo”.
Searle (1984) recria o teste de Turing para mostrar que os
computadores digitais não pensam e não são inteligentes. Substitui a
máquina implicada no teste por um ser humano funcionando do mesmo
modo que ela, ou seja, manipulando símbolos e seguindo regras lógicas.
Se Searle conseguir provar que o comportamento deste ser humano não
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 113
é inteligente, tampouco o comportamento da máquina o será, mesmo
passando no teste de Turing. Para Searle (1984), a questão fundamental
não está no fato da máquina de Turing ser ou não capaz de responder às
questões do interrogador daquele teste. O problema encontra-se na falta de
características fundamentais desta máquina, tais como a consciência, para
a caracterização do pensamento ou da inteligência.
O argumento do quarto chinês é assim exposto por Searle
(1984, p. 40):
Imaginemos que alguém está fechado num quarto e que neste quarto
há vários cestos cheios de símbolos chineses. Imaginemos que alguém,
como eu, não compreende uma palavra de chinês, mas que lhe é
fornecido um livro de regras em inglês para manipular os símbolos
chineses. As regras especicam as manipulações dos símbolos de
um modo puramente formal em termos da sua sintaxe e não da sua
semântica. Assim a regra poderá dizer: “tire do cesto número um
um símbolo esticado e ponha-o junto de um símbolo encolhido
do cesto número dois”. Suponhamos agora que alguns outros
símbolos chineses são introduzidos no quarto e que esse alguém
recebe mais regras para passar símbolos chineses para o exterior do
quarto. Suponhamos que, sem ele saber, os símbolos introduzidos no
quarto se chamam “perguntas” feitas pelas pessoas que se encontram
fora do quarto e que os símbolos mandados para fora do quarto se
chamam “respostas às perguntas”. Suponhamos, além disso, que os
programadores são tão bons para escrever programas e que alguém é
igualmente tão bom em manipular os símbolos que muito depressa
as suas respostas são indistinguíveis das de um falante chinês nativo.
Lá está ele fechado no quarto manipulando os símbolos chineses
e passando para fora símbolos chineses em resposta aos símbolos
chineses que são introduzidos.
Searle então arma que o comportamento do indivíduo do
quarto e o de um nativo chinês são praticamente indistinguíveis. Porém,
o indivíduo do quarto não entende uma só palavra do chinês. Assim, o
comportamento deste indivíduo não pode ser considerado inteligente
porque lhe falta a semântica, característica fundamental para um
comportamento deste tipo ser inteligente. Para Searle (1984, p. 45),
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
114 |
[...] pensar é mais do que apenas uma questão de eu manipular
símbolos sem signicado; implica conteúdos semânticos
signicativos. Estes conteúdos semânticos são aquilo que nós
indicamos por “signicado”.
Embora o argumento de Searle esteja direcionado para a compreensão
de uma língua, de fato ele pode ser aplicado aos estados e faculdades mentais
em geral. Mesmo que consiga simular uma dor, por exemplo, um computador
de fato não tem essa dor. Isto porque, dentre outras coisas, não possui
intencionalidade e consciência, que não podem ser apenas originadas pela
manipulação de símbolos, arma Searle (1998, p. 82).
Na concepção de Searle (1984), processos cognitivos são causados
pelo cérebro, emergem da interação entre neurônios. Os cientistas da
IA não levam em consideração as propriedades biológicas do cérebro ao
construir suas máquinas, arma Searle (1984). Ao contrário, elas apenas
funcionam manipulando símbolos e seguindo regras lógicas. Por isso, não
podem ser mentes. Sendo assim, jamais poderão efetivamente apresentar
processos cognitivos e não podem ser considerados bons modelos para a
sua explicação. A seguir apresentamos a vertente conexionista, alternativa
ao cognitivismo, que procura considerar os aspectos físicos e biológicos de
um sistema no tratamento explicativo dos processos cognitivos.
3.4 conexionismo
O conexionismo é a outra grande vertente da ciência cognitiva
em seus primeiros passos. É também denominado de Redes Neurais
Articiais, PDP (processamento distribuído em paralelo) ou funcionalismo
neurocomputacional, por muitos de seus expoentes, além de McCulloch
(1965), já exposto anteriormente. Alguns dos principais nomes ligados a
essa área de estudos são Rosenblatt (1962), Hopeld (1982), Kohonen
(1987), Rumelhart e McClelland (1986) e Caudill e Butler (1992).
Essa perspectiva funda sua abordagem epistemológica na ideia de
que o cérebro é o sistema em que ocorrem ou são possíveis a emergência
de processos cognitivos. O cérebro humano é formado por mais de uma
centena de bilhão de elementos computadores chamados neurônios. Essa
rede de neurônios é responsável por todos os fenômenos que chamamos
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 115
pensamento, emoção e cognição. Desse modo, para simular ou explicar
processos cognitivos humanos, é preciso levar em consideração o estudo
do cérebro, suas características, funcionamento, suas partes constituintes e
as relações estabelecidas entre elas.
Conexionistas como os acima citados têm por m criar sistemas
inspirados no cérebro humano para simular e explicar, dentre outras
coisas, comportamentos humanos inteligentes. Porém, pesquisadores
como Caudill e Butler (1992, v. 1, p. 4) e McCulloch e Pitts (1943, p.
117) reconhecem que as redes neurais articiais (RNAs) são apenas uma
aproximação muito limitada do cérebro humano. Um simples exemplo
disso é o fato dos conexionistas chamarem as partes constituintes das
RNAs de nódulos (neurodes) e não neurônios (neuron).
A mente, para os conexionistas, não é simplesmente um sistema
manipulador de símbolos e seguidor de regras lógicas, como armam os
cientistas da IA. Em vez disso, ela é entendida como um conjunto de
neurônios relacionados entre si, produzindo estados mentais, originando
conhecimento, aprendizagem, comportamento inteligente.
A abordagem conexionista dos processos cognitivos, segundo seus
defensores, proporciona um novo modo de pensar sobre percepção, memória,
aprendizagem, pensamento e sobre os mecanismos computacionais básicos
para o processamento inteligente de informações em geral.
Como já dissemos, as bases do conexionismo foram estabelecidas
por McCulloch (1965). Em linhas gerais, a sua ideia era representar cada
atividade mental por alguma proposição lógica. No caso da dor, por
exemplo, a rede a simulará através da conexão entre seus nódulos. Estas
conexões serão equivalentes a uma determinada proposição temporal do
cálculo proposicional da lógica clássica, conforme ilustra Alves (1999).
Segundo McCulloch e Pitts (1943), grande parte das atividades
mentais poderiam ser descritas em termos de conexões e estas em termos
de proposições lógicas. Logo, por transitividade, tais atividades poderiam
ser descritas por meio de proposições lógicas. A ideia que realmente liga
McCulloch ao conexionismo é a de análise dos fenômenos mentais através
de conexões neuronais.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
116 |
Os conexionistas admitem que seus modelos operam mais
ecientemente com a percepção e outros processos de nível inferior.
Segundo Gardner (1996, p. 417),
Mesmo aqueles que simpatizam com abordagens PDP admitem
que elas operam mais ecientemente com a percepção e outros
processos “de nível inferior” (subsimbólicos) do que com solução
de problemas de grande escala, detecção de problemas, invenção
e outros empreendimentos “simbolicamente carregados”. Como
Rumelhart e seus colegas colocam sucintamente, o que é difícil
descrever na estrutura PDP são “o processo do pensamento, os
conteúdos da consciência, o papel dos processos seriais, a natureza
dos modelos mentais, as razões para as simulações mentais e o
importante papel sinergético da linguagem no pensar e na formação
de nosso pensamento”.
Nos modelos conexionistas, as informações são codicadas
não em estruturas simbólicas, mas através dos padrões de ativação das
conexões entre as unidades. Smolensky (1987) usa o termo subsimbólico
para designar processos (estados) físicos que, de alguma forma, participam
como substratos dos estados simbólicos abstratos. Ou seja, os subsímbolos
são constituintes básicos dos processos simbólicos. São também menos
primitivos na escala de abstração do sistema cognitivo. De outra forma,
constituem uma estrutura intermediária entre os planos neural e simbólico.
Os conexionistas propuseram essa nova ideia sobre a representação
e a computação, inspirados na analogia da estimulação dos neurônios e
da ativação difusa. Ao passo que a proposta cognitivista tem como base
um processamento de informação em série, a proposta conexionista
trabalha com um processamento de informação em paralelo e distribuído,
possibilitando fazer mais de uma operação ao mesmo tempo.
A perspectiva conexionista consiste na ideia de que a cognição
resulta do processamento coletivo feito pelas várias unidades simples que
compõem uma rede neural. Destacam Rumelhart e McClelland (1986, p.
10, tradução nossa):
Esses modelos [conexionistas] assumem que o processamento
de informação ocorre pela interação de um grande número de
elementos processadores simples chamados de unidades, cada um
enviando sinais excitatórios e inibitórios para os outros.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 117
Como os cognitivistas, grande parte dos conexionistas tendem
a ser representacionistas e internalistas. Diferentemente dos cognitivistas,
porém, os conexionistas não entendem a representação como um conjunto
de símbolos, mas como um padrão de conectividade, ou seja, a partir da
relação entre as partes básicas da rede. Assinala Gardner (1996, p. 414):
Em vez de operações seriais ou computações sobre símbolos ou
cadeias de símbolos, em vez de “executivos”, “intérpretes” e “unidades
centrais de controle”, a abordagem PDP [processamento distribuído
em paralelo, ou conexionismo] tipicamente postula milhares de
conexões entre centenas de unidades (em princípio, a abordagem
pode ser estendida a milhões ou mesmo bilhões de conexões). As
redes resultantes apresentam a sinalização de excitações e inibições
de uma unidade para outra. “Percepção”, “ação” ou “pensamento”
ocorrem em consequência da alteração das forças (ou pesos) das
conexões entre estas unidades. Uma tarefa é concluída ou um input
processado quando o sistema nalmente se “acomoda” ou “relaxa”
(pelo menos provisoriamente) em um conjunto satisfatório de
valores ou “estados estáveis” – em suma, em uma “solução”.
Segundo O’Reilly e Munakata (2000), o conexionismo consiste
na ideia de que, para explicar a cognição, não basta apenas reduzi-la a
elementos mais simples, como neurônios ou interconexões decorrentes
de parâmetros excitatórios e inibitórios. É preciso explicar como a
combinação destes elementos é capaz de produzir os processos cognitivos.
Tal qual as engrenagens que interagem no interior de uma máquina, para
se compreender o seu funcionamento é importante especicar como elas
interagem para produzir fenômenos mais gerais. Assim, para se explicar
processamento cognitivo, por exemplo, existe uma necessidade de se
entender a forma como ocorre a interação entre o grande número de
“elementos simples”, chamados de neurônios, com a sua imensa quantidade
de conexões, chamadas de conexões sinápticas. As RNAs são marcadas
como uma das primeiras vertentes a produzir modelos do sistema nervoso
com grau de precisão suciente para poder se observar o comportamento
emergente dos neurônios trabalhando em paralelo.
Segundo Kovács (2006), a origem da teoria das RNAs está
atrelada aos modelos matemáticos e aos modelos da engenharia, os quais
tomam como base os neurônios biológicos. Ao longo da história de
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
118 |
pesquisa dessa base biológica, observou-se a existência de manifestação
elétrica entre os chamados neurônios biológicos. Nas últimas décadas, em
decorrência do trabalho de vários pesquisadores, passou-se a compreender
os neurônios biológicos como elementos processadores fundamentais do
sistema nervoso, compostos de um grande número de entradas, chamadas
de conexões sinápticas.
Grosso modo, nos sistemas biológicos de neurônios, os sinais
que chegam são pulsos elétricos, denominados impulsos nervosos, cujas
sinapses correspondem a regiões eletroquímicas entre neurônios, por
onde existe a troca de estímulos por meio de substâncias conhecidas
como neurotransmissores. O resultado dessa transferência de estímulos,
dependendo do tipo de neurotransmissor, é classicado como uma conexão
sináptica excitatória ou inibitória.
As bases para o conexionismo no período de investigação da
ciência cognitiva aqui considerado advém da concepção de McCulloch e
Pitts (1943), para os quais o sistema nervoso é composto por uma rede de
neurônios formados, dentre outras coisas, por um soma e um axônio. O
soma do neurônio consiste no seu corpo celular, e o axônio é o cilindro-
eixo. As denominadas sinapses são as conexões entre um axônio e a soma
de outro neurônio.
Figura 4. Modelo abstrato do neurônio biológico
Fonte: Adaptado de ARBIB, 2002, p. 4.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 119
Cada neurônio pode receber inúmeros inputs de outros neurônios
ou do ambiente externo. Entretanto, eles podem produzir apenas uma
resposta que é transmitida a outros neurônios ou para o ambiente externo.
A resposta do neurônio é enviada pelo axônio através das terminações
axonais. As sinapses podem ser divididas entre inibitórias e excitatórias. As
sinapses excitatórias auxiliam no disparo, enquanto as inibitórias buscam
diminuir a possibilidade do disparo ou mesmo inibi-los totalmente. As
conexões entre neurônios no cérebro são feitas a partir da transmissão
de substâncias químicas. Os neurônios sempre possuem uma espécie de
limiar, cujo estímulo precisa ultrapassar para dar início a um impulso.
A expressão redes neurais articiais parte da motivação de
criar modelos capazes de simular as capacidades do cérebro humano
de reconhecer, processar e generalizar dados e padrões. Em geral, esses
modelos são utilizados em ambientes nos quais o uxo de informação
muda constantemente. Uma rede neural é um sistema computacional
constituído a partir de centenas de unidades básicas que simulam as funções
dos neurônios. Esses elementos são interligados, trabalhando em paralelo,
para desempenhar uma determinada tarefa. Essas redes de neurônios são
responsáveis pelo que chamamos de pensamento, emoção, cognição.
Dentre os primeiros projetos de redes neurais articiais,
McCulloch e Pitts (1943), baseados na ideia do potencial inibitório e
excitatório dos neurônios, interpretaram que o seu funcionamento ocorria
de maneira semelhante a um circuito binário. Nesse modelo, as conexões
entre os neurônios, também chamados de nódulos, são realizadas por meio
da transmissão de substâncias eletroquímicas que disparam informações
para outros nódulos com base em seu limiar. Estes estímulos, na forma
de sinapses, podem ser inibitórios ou excitatórios. Nas RNAs, o limiar
e as sinapses são representados a partir de valores numéricos, em vez de
substâncias eletroquímicas.
Para McCulloch e Pitts (1943), o disparo dos nódulos pode
ocorrer conforme apenas dois estados possíveis, ativado ou desativado.
Nas RNAs, o disparo ocorre quando certo valor numérico é atingido pelo
nódulo e este valor é determinado por uma fórmula lógica, cujo disparo
ocorre apenas se sua fórmula correspondente for verdadeira. O modelo
geral dos nódulos parte de algumas pressuposições: N
i
(t) signica que um
nódulo c
i
dispara no tempo t. N
i
é a ação de um neurônio c
i
– o tempo é
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
120 |
discreto e pode ser representado por números naturais. Ele é determinado
pelas sinapses entre os nódulos: cada sinapse representa um tempo. A
solução de uma rede Ñ é um conjunto de sentenças que regulam o disparo
dos nódulos dessa rede. Apresentadas essas pressuposições, podemos ter as
seguintes relações:
Figura 5. Modelos de redes neurais básicas do sistema apresentado por McCulloch e Pitts.
Fonte: ALVES, 1999, p. 98.
O número no interior de cada nódulo representa a ordem de sua
execução, enquanto seu limiar é sempre considerado como sendo 1. Na rede
(b) ocorre o que chamamos de demora sináptica. Essas demoras ocorrem,
pois a velocidade do impulso produzido pelo disparo dos neurônios pode
variar de acordo com o número de sinapses. Assim, expressões com n
demoras sinápticas, denotadas por “t – n”, exigem n nódulos à esquerda do
nódulo calculado para tornar o seu disparo equivalente ao valor de verdade
de sua proposição lógica.
A ideia principal defendida pelos pensadores conexionistas, em
especial McCulloch (1965), é a de que as RNAs são capazes de simular
atividades mentais e nervosas, como, por exemplo, a sensação de frio ou
calor. Nos sistemas formais, as RNAs utilizam-se de receptores capazes
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 121
de medir a temperatura. Sendo estes receptores adequados e capazes de
transmitir a informação para outros nódulos com a capacidade de implicar
a sensação de calor ou frio a partir de seu limiar, estipula-se que essas
sensações podem ser simuladas por essas redes.
Embora o modelo de McCulloch-Pitts tenha uma construção
diferente da máquina de Turing, podemos notar algumas semelhanças entre
ambos os modelos. Para computar uma função, a rede deve ser construída
de tal maneira que, apresentada alguma entrada, a resposta deve ser correta,
caso contrário, deve-se produzir uma rede nova. A máquina de Turing e
o modelo McCulloch-Pitts não apresentam regras de aprendizagem e, de
certa forma, funcionam de maneira algorítmica.
Na década de 1950 surgiram novas RNAs mais sosticadas.
Uma das grandes vantagens dessas redes é que elas podem reconhecer
padrões, mesmo aqueles defeituosos, com algum elemento faltando.
Como os nódulos estão interligados com inúmeras camadas de outros
nódulos, considera-se que cada um deles também receba parte do padrão
total de ativação. Essencialmente, o reconhecimento de padrões para os
conexionistas consiste em colocar valor de conexões sinápticas por meio
da memorização, pela inserção de informações, por exemplos, por analogia
ou por exploração e descoberta. Entretanto, não existe uma denição
formal de RNA como existe para a máquina de Turing. Cada rede tem sua
particularidade e cada denição geral pode variar de modelo para modelo.
Um dos objetivos fundamentais dos conexionistas posteriores
ao modelo de McCulloch-Pitts (1943) era fazer com que as RNAs
reconhecessem padrões. Existem dois tipos de padrão: o primeiro é
caracterizado, segundo Caudill e Butler (1992), como uma propriedade
emergente da dinâmica da interação entre os nódulos de uma rede. Os do
segundo tipo são aqueles que as redes são capazes de reconhecer, que são
um conjunto de elementos que representam algum objeto. Na simulação
de uma rede, um padrão é considerado como um conjunto de valores
distribuídos metricamente. Dessa forma, caso desejemos apresentar para
uma rede uma letra do alfabeto, a respectiva letra seria representada como
um conjunto de valores numéricos e cada nódulo trataria de representar
um desses valores do padrão de entrada.
Nem sempre a rede reconhece os padrões na primeira tentativa.
A aprendizagem geralmente ocorre a partir da presença ou da ausência
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
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de um elemento capaz de testar o reconhecimento de padrões da rede.
Uma realimentação explícita signica que em certos intervalos de tempo
um sistema assinala os erros e acertos. No caso em que a realimentação
não é explícita, a aprendizagem ocorre sem a presença de um sistema
externo. Costuma-se chamar esses dois casos de ensino supervisionado e
não supervisionado.
No caso da aprendizagem supervisionada, o sistema externo
indica explicitamente o que é considerado um comportamento bom ou
um ruim. Por exemplo, imaginemos um caso em que seja desejado o
reconhecimento entre os números 1 e 2. Apresentam-se para eles letras
sucessivamente aos nódulos de entrada. Observa-se qual dos nódulos de
saída parece estar mais excitado. Se for o que convencionou a representar o
número que foi apresentado, nada deve ser corrigido, caso contrário deve-
se mudar os valores das conexões sinápticas a m de se chegar ao resultado
desejado. No caso da aprendizagem não supervisionada, em vez de
informar se a resposta dos nódulos foi correta ou não, usa-se um esquema
capaz de induzir a rede a responder de maneira semelhante às regularidades
apresentadas. A aprendizagem não supervisionada é marcada pela presença
de redes auto-organizadas, ou seja, que possuem a capacidade de criar
padrões de comportamento não previsíveis e decentralizados e, em alguns
casos, em constante adaptação. Segundo Debrun (2009, p. 54), “[...] uma
organização ou ‘forma’ é auto-organizada quando se produz a si própria”.
Aos componentes gerais das RNAs podemos elencar a presença
de unidades de processamento (nódulos ou neurônios articiais), estados
de ativação destas unidades (limiar), funções de saída que determinam
a resposta de cada nódulo, padrões de conectividade que denem a
conexão entre os nódulos, regras de propagação, algum dispositivo capaz
de representar o meio e os objetos, e, por m, de regras que permitam
a aprendizagem. Embora apresentemos estas sete características gerais,
destacamos que não há uma denição precisa sobre as RNAs, pois cada
uma possui as suas próprias particularidades, podendo ou não apresentar
grande parte dessas características.
Dentre as redes posteriores à rede construída por McCulloch e
Pitts, destacamos o modelo conexionista perceptron. Criado na década de
1950 por Rosenblatt (1962), seu criador armava que o perceptron não
devia ser comparado ao modelo de McCulloch-Pitts, pois esse modelo
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 123
apresentava um funcionamento quase algorítmico. Além disso, não
apresentavam uma regra de treinamento para a aprendizagem da rede.
O perceptron foi criado fundamentalmente com o objetivo de
modelar a percepção visual. O objetivo para essa rede consiste em classicar
padrões em duas classes distintas, A ou B. Os nódulos do perceptron
funcionam de maneira semelhante ao modelo proposto por McCulloch-
Pitts. Se o padrão pertence à classe A, o perceptron deve disparar. Se o
padrão pertence à classe B, ele não deve disparar A.
Segundo Caudill e Butler (1992), a função transferência do
perceptron é formada por dois passos: o primeiro consiste no cálculo de
entrada total encontrado pela função:
Onde são vetores peso e input. Ou seja, o input total da rede é
a somatória da multiplicação de cada valor de entrada pelo seu valor peso.
O segundo passo da função transferência do perceptron, segundo
Caudill e Butler (1992), é o cálculo da resposta do nódulo, encontrada
pela seguinte função:
Ou seja, o nódulo dispara quando a sua entrada total é maior ou
igual ao seu limiar. Caso contrário, não dispara.
O seu treinamento também segue uma respectiva regra:
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
124 |
Podemos notar, na função acima, que a mudança de peso necessita
da resposta desejada do nódulo. Dizemos, assim, que a sua aprendizagem
é supervisionada. O treinamento deve ser feito de maneira organizada
e ordenada para que uma rede aprenda a reconhecer um determinado
grupo de padrões; para isso, será necessário um algoritmo de treinamento.
Segundo Caudill e Butler (1992, p. 29, tradução nossa), no caso do
perceptron, ele é o seguinte:
1. Para cada padrão no conjunto de treinamento
1.1 aplicar o próximo padrão para o perceptron
1.2 gravar a resposta do perceptron
1.3 se a resposta do perceptron está correta,
– e a resposta foi +1, então
o novo vetor peso = velho vetor peso + o vetor do
padrão de input
– e a resposta foi -1, então
o novo vetor peso = velho vetor peso - o vetor do
padrão de input
1.4 se a resposta do perceptron está incorreta,
– e a resposta foi +1, então
o novo vetor peso = velho vetor peso - o vetor do
padrão de input
– e a resposta foi -1, então
o novo vetor peso = velho vetor peso + o vetor do
padrão de input
2. nalize para cada padrão no conjunto de treinamento.
Após efetuar os cálculos para todos os padrões, deve-se analisar se
a rede foi capaz de classicar corretamente cada um deles. Se foi capaz de
classicar, ela aprende, caso contrário, deve-se recomeçar a fazer os cálculos
até que a rede seja capaz de reconhecê-los.
Podemos observar que o conexionismo, semelhante ao
cognitivismo, adota como base uma perspectiva funcionalista sobre
o estudo da cognição. Dentre seus pressupostos, consta a relevância do
uso de modelos, mas, diferentemente do cognitivismo, o conexionismo
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 125
julga ser importante a construção de modelos análogos à arquitetura dos
neurônios biológicos e que a cognição é resultado do processamento em
paralelo e distribuído efetuado por vários nódulos. Entre seus quebra-
cabeças está a pretensão em criar modelos capazes de simular a cognição,
como, por exemplo, as capacidades de reconhecer, processar e generalizar
dados e padrões. Nesse sentido, em termos kuhnianos, podemos dizer
que a perspectiva conexionista, embora possua as suas diferenças em
relação ao cognitivismo, parece não possuir uma diferença propriamente
paradigmática.
O comportamento inteligente para os conexionistas está associado
fundamentalmente à capacidade de aprender a reconhecer padrões,
espécie de representação de algum objeto. Por exemplo, um limão pode
ser representado por diversas características, como de ser fruta, ser verde,
ser azedo etc. Tais características formam a ideia de limão. Reconhecemos
este padrão quando somos capazes de classicar o objeto representado pelo
padrão de acordo com sua classe.
Cada elemento do padrão é transformado em um determinado
número. Na grande maioria das vezes, no processo de simulação das redes,
os padrões transformam-se em conjunto de números. A rede reconhecerá
o padrão quando seus nódulos de saída dispararem de tal modo que o
classique corretamente.
Para os conexionistas, a aprendizagem nas redes neurais articiais
acontece fundamentalmente através do ajuste dos pesos da rede, ou seja,
por meio de um processo de treinamento. Uma vez ajustados os pesos,
como armam Caudill e Butler (1992, p. 9, tradução nossa), “[...] pode-se
dizer que a rede aprendeu.” Desse modo, a aprendizagem não tem como
princípio fundamental o seguimento de regras e manipulação de símbolos.
Diferentemente, ela acontece através do fortalecimento das conexões entre
nódulos.
A ideia de analisar a aprendizagem através da alteração das
conexões entre os neurônios teve como um de seus primeiros adeptos o
pesquisador Hebb (1949), que estabeleceu uma lei, conhecida como lei
de Hebb. Ela basicamente diz o seguinte: quando um neurônio estimula
outro de tal modo que o faça disparar, a conexão a partir da primeira célula
com a segunda é fortalecida (Hebb, 1949).
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
126 |
Por ser capaz de realizar comportamentos inteligentes, via
reconhecimento de padrões, o projeto conexionista começou com muita
euforia na década de 1950. Tal euforia, porém, durou pouco tempo. Minsky
e Papert (1969) mostraram que o perceptron não podia resolver problemas
não linearmente separáveis. Um dos exemplos desses problemas é o do ou-
exclusivo da lógica proposicional. Esses dois pesquisadores previram ainda
que nem perceptrons mais sosticados com camadas intermediárias seriam
capazes de resolvê-los. Isso porque não haveria um bom modo de saber
quais são as respostas desejadas para os nódulos das camadas intermediárias
da rede. Além de não poder resolver problemas linearmente inseparáveis,
Minsky e Papert (1969) mostraram que o perceptron não é capaz de separar
mais do que duas classes distintas.
Outra forte crítica direcionada à hipótese de que os modelos
conexionistas podem ser considerados inteligentes é feita por Dreyfus
(1993, p. xxxviii, tradução nossa), para o qual “[...] a rede exibirá a
inteligência nela embutida pelo projetista para aquele contexto, mas não
terá o senso comum que lhe permitiria adaptar-se a outros contextos”. O
autor chega a essa conclusão por meio da análise de experiências feitas com
redes para reconhecimento de padrões. Um desses trabalhos consistia em
fazer com que uma rede neural articial reconhecesse a presença de tanques
de guerra numa oresta. Segundo Dreyfus (1993, p. xxxvi, tradução nossa),
o exército tirou um
[...] certo número de fotograas de uma oresta sem os tanques
e, em seguida, alguns dias mais tarde, com os tanques aparecendo
claramente por trás das árvores, e treinaram uma rede para que
ela distinguisse os dois tipos de fotos. Os resultados foram
impressionantes, e o exército cou ainda mais impressionado
quando se soube que a rede podia generalizar seu conhecimento
para fotos que não haviam feito parte do conjunto de treinamento.
Só para se ter certeza de que a rede estava de fato reconhecendo
tanques parcialmente ocultos, no entanto, os pesquisadores tiraram
mais fotos na mesma oresta e as mostraram à rede treinada.
Porém, neste novo lote de fotos, a rede não obteve sucesso. Não
conseguiu distinguir fotos com tanques parcialmente escondidos atrás de
árvores e fotos sem nada atrás delas. O que se descobriu depois é que o
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 127
primeiro lote de fotos havia sido tirado em dias distintos, um ensolarado e
outro não. Desse modo, a rede não aprendeu a reconhecer a existência de
tanques na oresta, mas, sim, aprendera a reconhecer orestas com e sem
sombras. Dreyfus (1993, p. xxxviii, tradução nossa) arma que
[...] os projetistas de redes não mais podiam permitir que seus
sistemas fossem “treinados” sem pré-especicar e, portanto,
restringir, a classe de generalizações apropriadas permitida para
o problema (ou “espaço de hipótese”). A arquitetura das redes é
assim planejada para transformar inputs em outputs “somente das
maneiras que estão no espaço de hipótese”.
Entretanto, é claro que um ser humano, por exemplo, seria capaz
de reconhecer a existência de tanques em muitos contextos distintos.
Não há necessidade de restringir o cenário a um especíco, ou sempre
determiná-lo.
As diculdades no projeto conexionista zeram com que ele
tivesse seu progresso abalado por um longo tempo. Abalado, mas não
eliminado. Alguns pesquisadores, como Hopeld (1982), Kohonen
(1987), Rumelhart e McClelland (1986), continuaram trabalhando rmes
em seus propósitos conexionistas. Na década de 1980, criaram redes
capazes de resolver problemas não linearmente separáveis e reconhecer
objetos, dividindo-os em mais do que apenas duas classes distintas. Eles
concordavam com o argumento de Minsky e Papert (1969) de que as redes
de multicamadas não eram capazes de resolver esses problemas. Isso se a
regra de treinamento fosse a mesma do perceptron simples. Porém, se essa
regra fosse modicada ou aperfeiçoada, tal argumento seria refutado. Foi
o que zeram os conexionistas: criaram redes cuja regra de treinamento é
uma extensão da regra do perceptron simples, denominada backpropagation.
Dentre as redes com tal regra, encontramos o perceptron multicamadas e
as redes de Kohonen. Os sucessos, alcances e limites dessas novas redes e
seu poder explicativo, no entanto, fogem ao escopo deste trabalho, embora
sejam ilustrativos da tentativa dos adeptos de uma matriz curricular em
tentar rme e insistentemente resolver seus quebra-cabeças e em não
abandonar seu paradigma.
Como procuramos mostrar, o cognitivismo e o conexionismo
eram as duas principais vertentes da jovem ciência cognitiva. Seriam essas
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
128 |
posições duas candidatas a paradigmas, seriam teorias distintas de um
paradigma apenas ou nenhuma dessas alternativas? Sobre isso tratamos a
seguir, a m de encerrar nossa análise neste trabalho.
| 129
C F
O
Na tentativa de explicar o funcionamento da ciência, omas
Kuhn (2011a) desenvolve a sua estrutura das revoluções cientícas.
Levando em consideração a história da própria ciência e adotando uma
postura falibilista das teorias cientícas, empiricamente testáveis e envoltas
em uma matriz disciplinar, este pensador contemporâneo propõe uma
abordagem estruturalista da atividade e constituição dessa atividade
humana. Com isso, se propõe a explicitar o processo que permite o seu
progresso, ou seja, o aprimoramento de nosso conhecimento do mundo.
Nessa abordagem, o progresso pode se dar em dois sentidos: um
no sentido geral, outro em um sentido restrito. O primeiro deles, o que se
refere ao progresso em um sentido amplo, é caracterizado pela mudança
paradigmática radical. É amplo tanto pela mudança em uma área de
pesquisa tanto quanto na ciência como um todo. Uma vez que as áreas de
pesquisa estão conectadas, a mudança em uma área de pesquisa também
acarreta mudanças nas outras áreas. Por isso, nesse sentido, uma revolução
cientíca é uma mudança geral, que acarreta, dentre outras coisas,
uma visão de mundo distinta, que exige novas metodologias, métodos,
pressupostos metafísicos, dentre muitos outros elementos. A mudança
paradigmática de geocentrismo para o heliocentrismo, por exemplo, não
provocou uma alteração apenas na astronomia, mas também na física, na
medicina, favoreceu o surgimento de outras áreas como a química. Tal
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
130 |
revolução foi provocada por modicações em outras áreas de pesquisa e
também implicou alterações nelas, em uma causalidade circular. Um dos
elementos metodológicos, ontológicos e epistemológicos alterados no
espírito cientíco da época com tal ruptura foi o fato de que a atenção
não era mais às qualidades dos objetos ou fenômenos, como na ciência de
origem aristotélico-tomista, mas sim à quantidade. Assim, não importa
mais o lugar, o tamanho ou cor do objeto, mas sim quanto ele mede, pesa,
a distância em que se encontra de um dado ponto e assim por diante.
Nesse sentido, a matemática passou a ser uma ferramenta metodológica
fundamental na ciência moderna.
Considerando que a ciência é uma prática humana, a própria
humanidade sofre grandes mudanças estruturais nas revoluções cientícas.
No caso da revolução copernicana ilustrado acima, o ser humano foi retirado
do centro do universo, seja ele próprio, seja o lugar que habita. Já no século
XVIII, a abordagem darwiniana, a partir das ciências biológicas, buscou
mostrar, dentre outras coisas, que somos membros do reino animal, sem
qualquer superioridade ou privilégios com respeito aos demais seres. Um
dos elementos metafísicos fundamentais nessa abordagem foi o pressuposto
de que o mundo não está organizado e ordenado de tal forma devido a
uma inteligência suprema. Ao contrário, a inteligência ou a consciência em
certos sistemas é oriunda de partes não inteligentes e não conscientes que
se unem, muitas vezes ao acaso, produzindo a inteligência e a consciência.
Assim, o plano de pesquisa cientíco passou a ser buscar uma explicação de
como ocorre tal transformação, o que, de alguma forma é o procedimento
na ciência cognitiva: partes integradas, sejam instruções de um programa,
sejam neurônios, em si, não inteligentes ou conscientes, se relacionam e
produzem ações inteligentes ou processos cognitivos conscientes em geral.
Pouco depois de Darwin, a psicanálise freudiana sugeriu que
nossas mentes estão repletas de mecanismos inconscientes. Apesar
das indagações a respeito da cienticidade dessa área de pesquisa, tais
propostas resultaram em mudanças paradigmáticas, mostrando que, além
de não sermos o centro do universo, tampouco somos preponderantes às
outras espécies ou possuímos completo controle sobre nossa mente. Elas
provocaram uma espécie de processo de deslocamento e reavaliação da
natureza fundamental da humanidade e o seu papel no meio ambiente.
Isso exigiu novas congurações em matrizes curriculares de diversas áreas
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 131
de pesquisa e na própria ciência, investigando, inclusive, se elas poderiam
ser consideradas cientícas.
No século XX, outra grande mudança de perspectiva, ainda em
curso, é a virada informacional. Ela substitui a visão de mundo centrada
na mente humana para a explicação da realidade, da cognição e da própria
natureza humana, atribuindo papel de destaque à informação nesses
estudos. A virada informacional teve seu surgimento fortalecido por dois
aspectos de alto impacto, na ciência contemporânea: o teste de Turing e
a segunda lei da termodinâmica. Como exposto anteriormente, Turing
(1950) propõe uma denição de pensamento enquanto processamento de
informação, construindo uma abordagem, de alguma forma, empírica, em
detrimento das concepções metafísicas a respeito da cognição. Tal denição,
inclusive, propicia ou permite considerar as teorias ou hipóteses da ciência
cognitiva empiricamente testáveis, pelo menos no cognitivismo. No caso
do conexionismo, o mesmo poderia ser dito a partir dos pressupostos
estabelecidos por McCulloch (1965). Esses dois elementos são de suma
importância, necessários, mas não sucientes, para poder considerar as
abordagens da ciência cognitiva como paradigmas. A termodinâmica,
por sua vez, além de inserir a informação no contexto teórico da física,
conforme mostra Mitchel (2009), também contribuiu, a partir do uso de
conceitos, como os de ordem e entropia, como fonte de inspiração para a
concepção quantitativa da informação.
Como procuramos mostrar neste livro, é nesse contexto que
nasce a ciência cognitiva. Por um lado, seu surgimento foi favorecido e
implicado por tais mudanças de visão de mundo. Por outro lado, estas
mudanças foram resultado de estudos em áreas como a cibernética que,
de uma forma ou de outra, resultaram na emergência da ciência cognitiva.
Assim, em um sentido geral, essa nova área foi inuenciada e inuenciou
um novo ciclo de atividade cientíca, um novo modelo de ciência. Em
tese, tais recongurações permitem o aprimoramento do conhecimento
cientíco sem, entretanto, adotar uma perspectiva linear de progresso,
no sentido de aproximação da verdade, como propunham os adeptos do
Círculo de Viena, ou empiristas lógicos, por exemplo.
Kuhn (2011a) visa a tratar, em sua abordagem, desse modo
de revolução, explicativo do progresso cientíco, que não ocorre de
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
132 |
um instante para outro, mas pode ser um processo secular. Como
procuramos mostrar, é em um desses processos revolucionários que
surge a ciência cognitiva.
Mas há também outro sentido importante de ampliação de
conhecimento em uma área de pesquisa, que consiste no aprimoramento
do seu paradigma dominante. Tal progresso interno, possível enquanto
ciência normal, consiste, dentre outras coisas, na descoberta de novas
técnicas de pesquisa e de experimentos, de resoluções de quebra-cabeças
ou de anomalias, estabelecimento ou fortalecimento de conceitos,
pressupostos metafísicos e metodológicos em uma área de pesquisa. Esse
desenvolvimento da matriz disciplinar é possível graças à convergência
da comunidade cientíca em torno de um único paradigma. Trata-se de
um momento de calmaria, no qual, em geral, não há espaço para críticas
ou dúvidas sobre o poder explicativo e preditivo de teorias, da segurança
oferecida pelo paradigma como um norte para a prática cientíca. Não
se trata de uma dúvida dogmática no sentido de crença ou fé inabalável,
mas pela conança advinda de resultados já oferecidos pelo paradigma na
resolução de quebra-cabeças.
É nesse segundo sentido de progresso que este livro busca analisar
o estatuto da ciência cognitiva. Para tanto, necessitamos indagar se ela já
começa no estágio de ciência normal ou se surge como a maioria das áreas
de pesquisa, em um período de pré-ciência, de luta paradigmática.
Com base no que apresentamos anteriormente, podemos obter
alguns elementos indicativos da situação dessa área de pesquisa em sua fase
inicial. De algum modo, a questão, em termos kuhnianos, seria responder
se havia um paradigma dominante, se é que havia, ou percebemos a
existência de paradigmas rivais disputando a hegemonia. Podemos buscar
um indício de resposta a essa questão considerando o contexto histórico
e o contexto epistemológico, tal como desenvolvidos nos dois últimos
capítulos deste livro.
Conforme observado por Kuhn, são poucas as disciplinas que
começam como ciência normal. Em geral, esses casos se conguram como
dissidências ou ramicações de outras áreas já existentes, em geral com
especicações no objeto de pesquisa ou fenômenos do mundo analisados.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 133
Considerando este rápido histórico do princípio da ciência
cognitiva exposto anteriormente, a ciência cognitiva, de uma forma ou
de outra, teve o surgimento inuenciado pela cibernética. A ciência do
controle possuía princípios, métodos, regras metodológicas, uma base
metafísica e outros elementos paradigmáticos adotados para o estudo de
seu objeto de estudos, em particular, dos processos cognitivos. Parece
ter havido um esforço de consolidação de um paradigma nessa área. Nas
conferências descritas no segundo capítulo podemos perceber o esforço em
fortalecer e delimitar conceitos, buscando oferecer uma série de princípios
metodológicos e conceituais coesos. Técnicas e procedimentos para o estudo
da percepção, da memória, analisando como ocorre o armazenamento e
processamento de informação pelo cérebro foram apresentados e discutidos
nesses encontros.
As Conferências Macy buscaram, ainda, constituir uma
comunidade cientíca coesa em torno de uma matriz disciplinar. Foram
estabelecidos pressupostos metodológicos tais como o uso de modelos no
estudo da cognição e a pesquisa interdisciplinar, uma certa preferência pelo
sicalismo e pela teoria do controle. O conceito de teleologia surge como
um princípio metodológico capaz de oferecer subsídios à manipulação e à
compreensão da natureza, a partir de um escopo teórico especíco.
Em seus encontros, os pesquisadores propunham conceitos e
buscavam consolidá-los, na tentativa de criar uma unidade conceitual.
Ofereciam hipóteses explicativas testáveis empiricamente para certos
fenômenos cognitivos envolvendo ou sobre a memória, a percepção, a
linguagem, as emoções, a ação. Havia o estabelecimento de uma agenda
cientíca, que assegurava quais fenômenos deveriam ser considerados e
como eles deveriam ser abordados. A linguagem e a criação de conceitos
aparecem como elementos fundamentais na abordagem de Kuhn para a
consolidação de uma comunidade cientíca. Tais elementos implicam uma
descrição do mundo e uma série de pressupostos teóricos que auxiliam na
atividade cientíca dos membros da comunidade. Faz parte do conceito de
paradigma toda uma constelação de técnicas e visões de mundo.
Ademais, surgiram revistas de divulgação cientíca e manuais
explicativos em que neótos poderiam se iniciar na atividade cientíca
na área. Assim, o conjunto de adeptos ao novo modelo de pesquisa não
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
134 |
contaria mais apenas com um conjunto restrito de pesquisadores, tampouco
seria apenas uma área com um conjunto de intenções ou promessas de
pesquisa e de descobertas. Ao contrário, o objetivo de seus adeptos iniciais
era expandir a comunidade, vislumbrando constituir uma coletividade
inclinada, direcionada e motivada em montar os quebra-cabeças da área.
O contexto histórico exposto aqui, portanto, parece indicar, em
um primeiro olhar, um avanço nos estudos sobre a cognição, a consolidação
de um arcabouço conceitual e uma comunidade cientíca sólida em busca
da explicação de certos fenômenos. Desse modo, a conclusão seria, em
princípio, de que a ciência cognitiva é uma das poucas áreas a se constituir,
desde o seu início, como uma ciência normal, experimentando, de
imediato, um período de progresso interno.
Entretanto, uma análise mais cuidadosa, a partir do breve relato
histórico por nós exposto, mostra que, antes desta calmaria, a nova área
passava por fortes tempestades em um navio frágil e sem muita segurança.
Graças a desavenças internas do grupo de pesquisadores reunidos em torno
do estudo dos processos cognitivos e a um momento histórico de grande
efervescência, observamos que o sonhado paradigma cibernético não
chegou a se concretizar tal como esperado ou desejado por seus defensores,
tais como Wiener.
As Conferências Macy mostram, de alguma maneira, a existência
de inúmeras diculdades e empecilhos para a possibilidade de acordo
entre seus participantes. Em primeiro lugar, os dois textos assumidos
como basilares para o surgimento da ciência cognitiva já ilustram uma
diferença essencial entre seus integrantes. O próprio nome de ambos os
artigos já revela tais diferenças: “Behavior, Purpose and Teleology” e “A
logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. Por um lado, o
grupo de Rosenblueth, Wiener e Bigelow estava tão inclinado aos anseios
da cibernética que deu origem à versão cognitivista, exposta no terceiro
capítulo. Por outro lado, a turma de McCulloch e Walter Pitts defendia
uma versão não sistêmica, originária do conexionismo, igualmente exposto
no terceiro capítulo.
Embora já tenhamos discutido algo sobre o assunto, poderíamos
dizer, especicamente, que, em termos epistemológicos, tal como
exposto no terceiro capítulo, a ciência cognitiva tampouco iniciou como
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 135
ciência normal. Tal como exposto acima sobre o aspecto histórico, no
contexto epistemológico também, em princípio, parecia haver uma
base constituinte de um paradigma. Havia, por exemplo, uma agenda
cientíca, com fenômenos aparentemente bem delimitados a serem
investigados: certo tipo de processos cognitivos, levando em consideração
alguns aspectos destes processos e ignorando outros. Havia uma denição
de algum modo consensual do que se entendia por cognição. Processos
cognitivos envolvem raciocínio, percepção, linguagem, conhecimento,
aprendizagem, inteligência. Havia um conjunto de conceitos estabelecidos.
Dentre eles, alguns fundamentais, como o de que a mente é um sistema de
processamento de informação, não uma substância imaterial, não física. A
inteligência era entendida como processamento eciente de informação,
ao estilo do teste de Turing.
Como mostramos na segunda seção do terceiro capítulo, havia
uma série de pressupostos metodológicos, a inclinação por estudos
interdisciplinares e, principalmente, a defesa de uma perspectiva
representacionista e do uso de modelos nos estudos da cognição. No
entanto, como também já exposto acima, as divergências pareciam ser
muito maiores ou pelo menos tão relevantes quanto as convergências entre
os grupos de pesquisadores.
Apesar de concordar que a representação mental apresenta um
papel fundamental nos estudos cognitivos e na própria cognição, as duas
correntes expostas no terceiro capítulo as entendem de modo radicalmente
distinto. Cognitivistas defendiam e se baseavam na concepção de
representações simbólicas, de processamento algorítmico e sequencial, de
funcionamento mental ou cognitivo ao estilo máquinas de Turing. Já os
conexionistas entendiam as representações como relações subsimbólicas
entre elementos físicos de uma rede, auto-organizada, cujo processamento
ocorre de modo distribuído e paralelo, passíveis de modelagem por sistemas
do tipo redes neurais articiais.
Seria possível dizer que estas duas abordagens poderiam ser
consideradas duas teorias explicativas de fenômenos envoltas em um
mesmo paradigma, como ilustramos na terceira seção do primeiro capítulo
sobre a matéria escura na física? Acreditamos que este não é o caso. Em
primeiro lugar, a resposta negativa se deve aos princípios metafísicos
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
136 |
envolvidos em ambas as vertentes. Embora concordem em alguns pontos,
havia duas visões de mundo distintas nelas. A primeira turma parecia mais
atraída pelo funcionalismo, enquanto a segunda estava mais inclinada
pela aceitação de um sicalismo, ou de uma teoria da identidade mente-
cérebro. Embora o funcionalismo não seja contraditório ao sicalismo,
essa diferença ideológica já representaria visões de mundo incompatíveis
para constituir um único paradigma.
As diferenças metafísicas produzem resultados na própria pratica
cientíca. No caso de Rosenblueth e sua turma, os modelos considerados
adequados para o estudo da cognição seriam as máquinas do tipo Turing,
que manipulam símbolos seguindo regras lógicas, de modo que pensar
signica calcular. Já os adeptos da proposta de McCulloch adotariam
como modelo para o estudo da cognição sistemas semelhantes ao cérebro,
que processam informação de modo não linear, formal, simbólico,
algorítmico. Desse modo, de alguma forma, ambos os grupos, apesar de
estudarem os mesmos fenômenos, os entendem e interpretam de modo
radicalmente distinto.
As próprias Conferências Macy ilustram embates radicais entre
seus participantes envolvendo divergências conceituais, metodológicas,
teóricas. Nesse sentido, do ponto de vista histórico, a ciência cognitiva
parece não ter começado como ciência normal. Na melhor das hipóteses,
podemos dizer que ela começa como a grande maioria das áreas de pesquisa,
ou seja, por um período de disputa paradigmática.
Em um sentido mais radical, poderíamos dizer que não havia
disputa entre paradigmas, uma vez que nem sequer havia paradigmas
disputando naquele momento. De alguma maneira, os elementos
constituintes de uma matriz disciplinar ainda estavam sendo formados.
Esse era o objetivo das Conferências Macy. No entanto, como tentamos
mostrar, havia elementos que pelo menos indicavam matrizes disciplinares
em formação. Esses elementos nos indicam que, se considerarmos esse
período como base para a ciência cognitiva, este seria já o seu período de
pré-ciência, pelo menos em um sentido ampliado do termo, uma vez que,
formalmente, a ciência cognitiva foi estabelecida alguns anos mais tarde,
como mostramos no terceiro capítulo.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 137
O fato de não ter começado como ciência normal retardou o seu
desenvolvimento, pelo menos em termos epistemológicos. As diferenças
entre seus integrantes exigiram a construção de um corpo de conceitos,
princípios e outros fatores para somente depois começar a criar teorias
explicativas dos fenômenos investigados.
Ademais, diversas anomalias foram expostas às duas principais
correntes naquele momento. Ao cognitivismo, foram aplicadas, por
exemplo, os resultados dos teoremas da incompletude de Gödel e
críticas semelhantes, como mostrado no terceiro capítulo, especialmente
o argumento do quarto chinês de Searle ou as críticas de Penrose. Elas
buscavam mostrar que sistemas formais não eram capazes de oferecer
modelos explicativos da cognição e sequer simular aspectos cognitivos.
Nesse bojo estavam também as críticas de que máquinas do tipo Turing não
aprendem, uma vez que funcionam seguindo regras lógicas, manipulando
símbolos, sem a capacidade de adaptação ou correção de erros. Os
cognitivistas se defendem dizendo que suas máquinas, principalmente
as probabilísticas, como os programas de jogos de xadrez, por exemplo,
são capazes de corrigir erros. O próprio Turing, em seu artigo de 1950,
expressa como a máquina é capaz de surpreendê-lo tomando cursos de
ação impensados ou imprevistos por ele.
Outra crítica dirigida aos modelos cognitivistas era o fato de não
serem bons no reconhecimento de padrão. Ou seja, tais sistemas não eram
bons modelos para a explicação de processos cognitivos que envolvem a
cognição. Isso não apenas pela limitação de tais modelos, mas porque a
percepção não funciona como tais modelos. Não se trata apenas de uma
questão heurística ou metodológica. Trata-se de uma questão ontológica.
Outro ponto crítico do cognitivismo, relacionado ao da percepção,
é o referente ao conhecimento não proposicional. Máquinas do tipo Turing
são boas para calcular, para jogar xadrez, para fazer operações matemáticas.
No entanto, não explicam habilidades que envolvem a intuição, adaptação,
percepção direta, em atividades como andar de bicicleta, por exemplo.
Diante dessas diculdades do cognitivismo, poderíamos imaginar
que o conexionismo estaria em vantagem epistemológica em relação aos
seus opositores. Entretanto, diversas anomalias também eram apontadas
a essa versão da ciência cognitiva. Dentre elas estão as já explicitadas no
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
138 |
nal do terceiro capítulo, especialmente por Minsky e Papert em relação
às redes neurais articiais da época. Ironicamente, os modelos alternativos
às máquinas do tipo Turing para simular aspectos cognitivos referentes
à percepção, por exemplo, eram incapazes de apresentar bons resultados
justamente no reconhecimento de padrões.
Esse momentâneo fracasso das redes neurais foi um dos motivos
pelos quais o conexionismo cou enfraquecido em comparação ao
cognitivismo. A criação de máquinas que jogam xadrez com eciência, fazem
cálculos, resolvem teoremas, processam informações de modo muito mais
eciente e rápido que o ser humano favoreceram a prevalência do projeto
cognitivista em detrimento do conexionista. Este consegue se reerguer
apenas na década de 1980. Tais motivos inuenciaram pesquisadores a
aderir ao projeto cognitivista, fazendo jus ao que diz Kuhn sobre a escolha
de paradigmas, conforme exposto no primeiro capítulo.
À parte as críticas expostas a cada uma das duas principais
vertentes da ciência cognitiva em sua fase inicial, foram despontando, aos
poucos, outras correntes de pensamento investigativo nessa área. Uma delas
é a Cognição Situada e Incorporada. Dentre seus principais defensores,
encontramos Varela, Maturana e Flores (1980), para os quais a cognição,
em suas estruturas, emerge de esquemas sensório-motores vivenciados
que permitem que a ação seja construída e orientada pela percepção. É
a estrutura experiencial sensório-motora contextualizada, a maneira pela
qual o sujeito que percebe estar inscrito em um corpo, que determina
como o sujeito pode agir e ser modulado pelos eventos do ambiente.
Enquanto as duas correntes expostas aqui defendem, cada uma
a seu modo, que a inteligência consiste na capacidade de resolução de
problemas previamente especicados, a cognição situada e incorporada
entende que os problemas são construídos no próprio processo cognitivo.
Ademais, essa perspectiva mostra muitas situações em que a cognição não
é mediada por representação, mas ocorre por meios não representacionais,
pelo processo de enação. Ao contrário das outras duas correntes, que
entendem a cognição como um processo mental, de manipulação de
informações, a cognição situada e incorporada, como o próprio nome
indica, entende que a cognição envolve e não pode ser entendida sem uma
perspectiva sistêmica, na qual são fatores essenciais o meio ambiente, o
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 139
corpo e elementos históricos, intimamente relacionados entre si e que não
podem ser estudados separadamente.
Em suma, além da ciência cognitiva não ter conseguido
se estabelecer como uma ciência normal em seu surgimento, parece
ter encontrado ao longo de seu percurso novos projetos de matrizes
disciplinares buscando um lugar ao sol. Por um lado, isso mostra que
essa área de pesquisa ainda não estava pronta para se estabelecer como
uma ciência madura. Por outro lado, muitos resultados foram oriundos
dessa atividade cientica. Podemos dizer que, de modo bastante direto, os
atuais robôs ou demais sistemas articiais, sejam físicos, sejam virtuais, são
oriundos desses projetos.
O atrativo tecnológico, seja por inuência econômico-nanceira,
por questões sociais ou psicológicas, favoreceu pesquisas referentes à
produção de máquinas de variados tipos, em particular os humanoides.
Embora possua elementos epistemológicos, de entender em que consiste
a cognição, relacionada à ação, e emoções, muitos projetos de construção
de sistemas processadores de informação enfocam a simulação de aspectos
cognitivos em sistemas de inteligência articial, em detrimento do
conhecimento e propostas teóricas desses fenômenos. Por um lado, essa
escolha se deve aos anseios dos nanciadores das pesquisas nessa área. Por
outro lado, é consequência do enorme desao da montagem do quebra-
cabeças da cognição.
É necessário, por exemplo, um conhecimento mais aprofundado
do cérebro humano, das conexões entre seus elementos, de suas relações
com o corpo e com o ambiente. É preciso um entendimento mais
aprofundado de como emerge a consciência, de como tratar elementos
subjetivos de uma forma objetiva, ou seja, de elementos de primeira pessoa
sendo tratados em uma perspectiva de terceira pessoa, ou pelo menos de
modo intersubjetivo; descobrir quais elementos químicos, físicos, elétricos,
informacionais seriam responsáveis pelo surgimento ou realização de
processos cognitivos em um sistema e se eles seriam necessários para a sua
existência; avaliar em que medida elementos culturais possuem conexão
e relações com o surgimento e existência de elementos cognitivos, bem
como sua relação com emoções, sentimentos e ação.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
140 |
A lista de peças a serem juntadas poderia ser aumentada
sobremaneira aqui. Provavelmente a montagem do jogo ainda se delongará
por muito tempo. Além da quantidade de unidades a serem conectadas, há
muitas faltando, necessitando ser juntadas ao tabuleiro. Talvez estejamos,
inclusive, jogando com as peças erradas. Seguindo os conselhos de Kuhn,
o que podemos fazer é nos manter motivados em busca da solução do
problema, conantes de que algum dia conseguiremos montar pelo menos
algumas partes do desenho cognitivo.
| 141
R
ALVES, M. A. Mecanismo e Inteligência: Um estudo sobre o conceito de Inteligência
na ciência cognitiva. 1999. 201 f. Dissertação (Mestrado em Filosoa) – Universidade
Estadual Paulista, Faculdade de Filosoa e ciências; Marília 1999.
ALVES, M. A. Reexões acerca da natureza da ciência: comparações entre Kuhn, Popper
e Empirismo Lógico. Kínesis, Marília, v. 5, p. 193-211, 2013.
ALVES, M.A; VALENTE, A.R. A estrutura das revoluções cientícas de Kuhn: uma
breve exposição. Griot: revista de losoa. Vol. 20, n. 1. p. 173-192, 2020.
ARBIB, M. A. e Handbook Of Brain eory and Neural Networks. Londres: e
MIT Press, 2002.
BODEN, M. e Philosophy of Articial Intelligence. New York: Oxford University
Press, 1990.
BORRADORI, G. A losoa americana: Conversações com Quine, Davidson,
Putnam, Nozick, Danto, Rorty, Cavell, MacIntyre e Kuhn. Tradução de Álvaro
Lorencini. São Paulo: Unesp, 2003.
CAUDIL, M; BUTLER, C. Understanding neural networks: computer explorations.
Massachusetts: MIT Press, 1992.
CAUDILL, M; BUTLER, C. Understanding neural networks: computer explorations.
Massachusetts: MIT Press, 1992. 2 v.
CHARNIAK E. Naturally intelligent systems. Massachusetts: MIT Press, 1993.
CHARNIAK, E; McDERMOTT, D. Introduction to articial intelligence.
Addisson–Wesley, 1985.
CHOMSKY, N. e Logical Structure of Linguistic eory. 1955. Tese (Doutorado)
– University of Pennsylvania, Philadelphia-PA, 1955. Publicado como monograa:
Nova York: Plenum Press, 1975.
CHURCHLAND, P. Matter and consciousness. Cambridge: MIT Press, 1984.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
142 |
CORBETT, T. et al. Constraining anomalous Higgs boson interactions. Phys. Rev. 86,
2012
DAWSON, M. From Embodied Cognitive Science to Synthetic Psychology.
Proceedings of the rst IEEE International Conference on Cognitive Informatics, 2002.
DEBRUN, M. Identidade Nacional Brasileira e Auto-organização. In:
D’OTTAVIANO, I. M. L.; GONZALEZ, M. E. Q. (Org.). Auto-organização nas
ciências Exatas e Naturais. Campinas: Unicamp, 2009.
DREYFUS, H. What computers still can’t to do. New York: Harper & Row, 1993.
DUPUY, J. P. Nas origens das ciências cognitivas. Tradução de Roberto Leal Ferreira.
São Paulo: Unesp, 1996.
FEIGENBAUM, E; FELDMAN, J. Computers and thought. New York: McGraw–
Hill Book Company, 1968.
FODOR, J.A. What psychological states are not. In: BLOCK, N. (Org.). Readings in
philosophy of psychology. v. 1. Cambridge: Harvard University Press, 1980. p. 237-
250.
FRAWLEY, W. Vygotsky e a ciência cognitiva: linguagem e interação das mentes social
e computacional. Tradução de Marcos A. G. Domingues. Porto Alegre: Artes Médicas
Sul, 2000.
GARDNER, H. A nova ciência da mente: uma história da revolução cognitiva.
Tradução de Claúdia Malbergier Caon; prefácio de Marcos Barbosa de Oliveira. São
Paulo: Edusp, 1996.
HANSON, N. Observação e Interpretação. In: Filosoa da ciência. Tradução de
Leonidas Hegenberg, Octany Silveira da Mota. São Paulo: Cultrix, 1975.
HASELAGER, W. F. G. O mal estar do representacionismo: sete dores de cabeça
da ciência cognitiva. In: FERREIRA, A.; Gonzalez, E. Q.; COELHO, J. G. (Ed.).
Encontros com as ciências cognitivas, v. 4. São Paulo: Coleção Estudos Cognitivos,
2004. p. 105-120.
HEBB, D. Organization of behavior. New York: John Wiley, 1949.
HOPFIELD, J. Neural networks and physical systems with emergent collective
computational abilities. Proc. Natl. Acad. Sci. v. 79, p. 2554-2558, 1982.
HOYNINGEN-HUENE, P. Reconstructing scientic revolutions. Chicago: e
University of Chicago Press, 1993.
HUME, D. Investigações sobre o entendimento humano e sobre os princípios da
moral. Tradução de José Oscar de Almeida Marques. São Paulo: Unesp, 2004.
KOHONEN, T. Self organization and associative memory. Berlin: Springer-Verlag,
1987.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 143
KOVÁCS, Z. L. Redes neurais articiais: fundamentos e aplicações. São Paulo:
Livraria da Física, 2006.
KUHN, T. A estrutura das revoluções cientícas. Tradução de Beatriz Vianna Boeira e
Nelson Boeira. São Paulo: Perspectiva, 2011a.
KUHN, T. A tensão essencial: estudos selecionados sobre tradição e mudanças
cientícas. Tradução de Marcelo Amaral Penna-Forte. São Paulo: Unesp, 2011b.
LACEY, H. Valores e atividade cientíca. São Paulo: Discurso Editorial, 1998.
LAKATOS, I. La metodología de los programas de investigación cientíca. Madrid:
Alianza, 1989.
LAKATOS, I. O falseamento e a metodologia dos programas de pesquisa cientíca.
In: LAKATOS, I; MUSGRAVE, A. (Org.). A crítica e o desenvolvimento do
conhecimento. São Paulo: Cultrix, 1979.
LAUDAN, L. Science and values: the aims of science and their role in scientic debate.
Berkeley: University of California Press, 1984.
LURIA, A.R. Desenvolvimento cognitivo: seus fundamentos culturais e sociais.
Tradução de L. M. Barreto, M. K. Oliveira, M. M. M. de Andrade, e R. H. Maciel. São
Paulo: Ícone, 1990.
MACY 6. Cybernetics: circular causal and feedback mechanisms in biological and
social systems. Transactions of the sixth conference, March 24-25, 1949, New York, N.
Y. Editado por Heinz von Förster. Josiah Macy Jr. Foundation, New York, 1950, 209p.
MACY 7. Cybernetics: circular causal and feedback mechanisms in biological and
social systems. Transactions of the seventh conference, March 23-24, 1950, New York,
N. Y. Editado por Heinz von Förster. Editores Assistentes: Margareth Mead e Hans
Lukas Teuber. Josiah Macy Jr. Foundation, New York, 1951, 251p.
MACY 8. Cybernetics: circular causal and feedback mechanisms in biological and
social systems. Transactions of the eighth conference, March 15-16, 1951, New York,
N. Y. Editado por Heinz von Förster. Editores Assistentes: Margareth Mead e Hans
Lukas Teuber. Josiah Macy Jr. Foundation, New York, 1952, 240p.
MACY 9. Cybernetics: circular causal and feedback mechanisms in biological and
social systems. Transactions of the ninth conference, March 20-21, 1952, New York, N.
Y. Editado por Heinz von Förster. Editores Assistentes: Margareth Mead e Hans Lukas
Teuber. Josiah Macy Jr. Foundation, New York, 1953, 184p.
MACY 10. Cybernetics: circular causal and feedback mechanisms in biological and
social systems. Transactions of the tenth conference, April 22, 23 and 24, 1953,
Princeton N. J. Editado por Heinz von Förster. Editores Assistentes: Margareth Mead e
Hans Lukas Teuber. Josiah Macy Jr. Foundation, New York, 1955, 100p.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
144 |
MASSARO, L. Cibernética: ciência e técnica. 2010. 213p. Dissertação (Mestrado em
Sociologia) – Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosoa e Ciências
Humanas, Campinas, 2010.
McCARTHY, J; HAYES, P. J. Some philosophical problems from the standpoint of
articial intelligence. In: MELTZER, B.; MICHIE, D. (Ed.). Machine intelligence 4.
Edinburg: Edinburg University Press, 1969. p. 463-502.
McCULLOCH, W. Embodiments of mind (collected papers). Cambridge: MIT Press,
1965.
McCULLOCH, W. Mysterium Iniquitatis of Sinful Man Aspiring into the Place of
God. American Association for the Advancement of Science, v. 80, n 1. p. 35-39,
1955.
McCULLOCH, W.; PITTS, W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous
activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, v. 5, p. 115-133, 1943.
MENDONÇA, A. L. O. O legado de omas Kuhn após cinquenta anos. Scientiae
Studia, v. 10, n. 3, p. 535-560, 2012.
MENDONÇA, A. L. O; VIDEIRA, A. A. P. Progresso cientíco e incomensurabilidade
em omas Kuhn. Scientiae Studia, v. 5, n. 2, p. 169-183, 2007.
MESQUITA, A. P. Introdução Geral. Lisboa: Imprensa Nacional-Casa da Moeda,
2005.
MILLER, G.A. A Very Personal History. Conferência para o Cognitive Science
Workshop, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge , Mass., 1º jun. 1979.
MINSKY, M. L Computation: nite an innite machines. New Jersey: Prentice–Hall
Inc. Englewood Clis, 1967.
MINSKY, M. L; PAPERT, S. Perceptrons: an introduction to computational geometry.
Cambridge: MIT Press, 1969.
MITCHELL, M. Complexity: a guided tour. Oxford University Press, 2009.
NEWELL, A. Intellectual Issues in the History of Articial Intelligence. In:
MACHLUP, F.; MANSFIELD, U. (Ed.). e Study of Information: Interdisciplinary
Messages. New York, John Wiley, 1983.
NEWELL, A; SHAW, S; SIMON, H. Elements of a theory of GPS. Psychological
Review, v. 65, 1958.
NEWELL, A; SIMON, H. Human problem solving. Prentice–Hall, 1972.
O’REILY, R.C.;MUNAKATA, Y. Computational explorations in cognitive
neuroscience: Understanding the mind by simulating the brain. MIT Press, 2000.
PENROSE, R. A mente nova do rei: computadores, mentes e as leis de física. Trad:
Dutra, W. 2
ª
ed. Rio de Janeiro, 1993.
O estatuto cientíco da ciência cognitiva em sua fase inicial
| 145
PESSOA JUNIOR, O. F. O limite Qualitativo de Modelos Quantitativos. Complexitas
– Revista de Filosoa Temática, v. 1, p. 101-117, 2016.
POPPER, K. R. A Lógica da Pesquisa Cientíca. São Paulo: Cultrix, 1972.
PUTNAM, H. Minds and Machines. In: HOOK, S. (Ed.). Dimensions of Mind. New
York: New York University Press, 1960.
PUTNAM, H. e meaning of the “meaning”. In: PESSIN, A.; GOLDBERG, S.
(Org.). Twin earth chronicles. New York: M. E. Sharpe, (1996), 1975.
PUTNAM, H. e mental lives of some machines. In: CANTANEDA, H.(Org.)
Intentionality, Minds and Perception. Detroit, MI: Wayne State University Press,
1967.
ROSENBLATT, F. Principles of neurodinamics. New York: Spartan Books, 1962.
RUMELHART, D. E.; McCLELLAND, J. L. Parallel Distributed Processing:
explorations in the microstructure of cognition. Cambridge: MIT Press, 1986.
RUYER, R. La cibernetica y el origen de la información. Ciudad de México: Fondo
de Cultura Económica, 1992.
RYLE, G. e concept of Mind. Mitchan: Penquin Books, 1949.
SALLES, F. R. A relevância da cibernética: aspectos da constribuição losóca de
Norbert Wiener. 2007. Dissertação (Mestrado) – FFLCH-USP, São Paulo, 2007.
SCHANK, R; BIRNBAUM, L. Aumentando a inteligência. In: KHALFA, J. (Org.) A
natureza da inteligência. Trad: Rouanet, L. São Paulo: Unesp, 1997.
SEARLE, J. Mente, cérebro e ciência. Tradução de Artur Morão. Lisboa: Edições 70,
1984.
SEARLE, J. O mistério da consciência. Tradução de André Uema e Vladimir Safatle.
Rio de Janeiro: Paz e Terra, 1998.
SEARLE, J. R. Minds, brains and programs. Behav. Brain Sci. v. 3, p. 417-424, 1980.
SHANNON, C.; WEAVER, W. A mathematical theory of communication. Urbana:
University of Illinois Press, 1998 [1949].
SILVEIRA, F. L. A metodologia dos programas de pesquisa: a epistemologia de Imre
Lakatos. Caderno Catarinense de Ensino de Física, Florianópolis, v.13, n.3: 219-230,
dez. 1996.
SIMON, H. A. Sciences of the Articial. Cambridge, MA: MIT Press, 1969.
SMOLENSKY, P. Connectionist AI, symbolic AI and the brain. Articial Intelligence
Review. v.1, p. 95–109, 1987.
SMOLENSKY, P. On the Proper Treatment of Connectionism. Behavioral and Brain
Science, 11, p. 1-74, 1998.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
146 |
THAGARD, P. Mente: introdução à ciência cognitiva. Tradução de Maria Rita
Hofmesister. Porto Alegre: ArtMed, 1998.
TURING, A. M. Computing machinery and intelligence. Mind, v. 59, p. 433-460,
1950.
TURING, A. M. On the computable numbers with an application to the
Entscheidungs. In: DAVIS, M. e undecidable. New York: Raven Press, 1936.
VARELA, F. J. Conhecer: as ciências Cognitivas Tendências e Perspectivas. Tradução de
Maria Teresa Guerreiro. Lisboa: Instituto Piaget, 1991.
VARELA, F. J.; THOMPSON, E.; ROSCH, E. A mente corpórea: ciência cognitiva e
experiência humana. Tradução de Joaquim Nogueira Gil e Jorge de Sousa. Cambridge,
MA: Massachusetts Institute of Technology, 1991.
WEAVER, W. Science and Complexity. American Scientist, 36: 536. New York City:
Rockefeller Foundation, 1948.
WIENER, N. Cibernética: ou o controle e comunicação no animal e na máquina.
Tradução de Gita K. Guinsburg. São Paulo: Polígono: Universidade de São Paulo, 1961.
WIENER, N. O conceito de informação na ciência contemporânea. Rio de Janeiro:
Paz e Terra, 1970. (Ciência e informação, v. 2)
WIENER, N.; ROSEMBLUETH, A; BIGELOW, J. Behavior, Purpose and Teleology.
Philosophy of Science v. 10, n. 1, p. 18-24. Reproduzido (cópia fac-símile) em Masani
(1985). Tradução publicada em Cadernos de História e Filosoa da ciência, v. 2, p.
43-50, 1943.
| 147
S
AlAn rAfAel vAlente
Possui graduação em Filosoa pela Universidade Universidade Estadual
do Norte do Paraná - UENP/Jacarezinho (2012 - 2015). Mestre em
Filosoa pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho -
UNESP/Marília (2016 - 2019). Tem experiência na área de Filosoa, com
ênfase em Epistemologia e Filosoa da Ciência, atuando principalmente
nos seguintes temas: teoria da informação e da ação, falsicacionismo
popperiano e critérios de cienticidade.
João de fernAndes teixeirA
Possui graduação em Filosoa pela Universidade de São Paulo (1977),
mestrado em lógica e losoa da ciência pela Universidade Estadual de
Campinas (1982) e doutorado (PhD) em losoa pela University of
Essex (Inglaterra). Fez pós-doutorado nos Estados Unidos em 1998, no
Center for Cognitive Studies, na Tufts University, sob a supervisão do Prof.
Daniel Dennett. Participou do grupo de ciência cognitiva do Instituto de
Estudos Avançados da USP. Foi professor na UNESP (campus-Marília) e
da UFSCAR. Publicou 19 livros, a maioria na área de losoa da mente.
Marcos Antonio Alves & Alan Rafael Valente
148 |
mArcos Antonio Alves
Possui graduação em Filosoa pela Universidade Católica de Pelotas - UCPel
(1995), mestrado em Filosoa pela Universidade Estadual Paulista Júlio de
Mesquita Filho - UNESP (1999) e doutorado em Filosoa no Instituto de
Filosoa e Ciências Humanas/Centro de Lógica, Epistemologia e História
da Ciência - CLE - da Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP
(2012). Professor Assistente Doutor na UNESP no departamento de
losoa e programa de pós graduação em losoa. Ganhador do 1º
Prêmio Marcelo Dascal em Ciência Cognitiva e Filosoa da Mente, tem
experiência na área de Filosoa, com ênfase em Epistemologia, Filosoa
da Mente e da Informação. Presidente da Sociedade Brasileira de Ciência
Cognitiva - SBCC - na gestão 2013-2015, é pesquisador vinculado ao
CNPq, líder do Grupo de estudos em losoa da informação, da mente
e epistemologia - GEFIME - e Full member da International Society for
Research on Emotions - ISRE. Editor da Trans/form/ação: revista de
losoa da Unesp no biênio 2020-2021 e atual Coordenador do Programa
de Pós-Graduação em Filosoa da Unesp.
cAtAlogAção
Telma Jaqueline Dias Silveira
CRB 8/7867
normAlizAção
Maria Elisa Valentim Pickler Nicolino
CRB - 8/8292
cApA
Guilherme Gregório Arraes Fernandes
Marcos Antonio Alves
diAgrAmAção
Gláucio Rogério de Morais
produção gráficA
Giancarlo Malheiro Silva
Gláucio Rogério de Morais
AssessoriA técnicA
Renato Geraldi
oficinA universitáriA
Laboratório Editorial
labeditorial.marilia@unesp.br
formAto
16 x 23cm
tipologiA
Adobe Garamond Pro
Papel
Polén soft 70g/m2 (miolo)
Cartão Supremo 250g/m2 (capa)
tirAgem
100
impressão e AcAbAmento
2021
sobre o livro
CULTURA
ACADÊMICA
E d i t o r a
Aprovado pelo EDITAL No. 01/2020 –
PPGFIL/UNESP - Publicações de livros autorais
e tradução de artigos cientícos aceitos para
publicação.
Número do Processo:420433/2018-0
Chamada:UNIVERSAL/CNPq 2018
“Trata-se de trabalho original no qual são
articuladas reexões sobre losoa da
ciência e sobre os fundamentos da ciência
cognitiva. O livro aborda tema atual,
sobretudo pelo fato de traçar as origens de
movimentos importantes na ciência
cognitiva, como o conexionismo, que tem
servido de base para o Big Data.”
João de Fernandes Teixeira
O objetivo desta obra é averiguar o estatuto da
ciência cognitiva em sua formação, mais
especicamente, entre os anos de 1940 e 1970.
Teria ela começado como pré-ciência ou já teria se
estabelecido como ciência normal? Para responder
a essa questão, os autores apresentam o surgimento
dessa área de pesquisa em dois contextos: histórico
e epistemológico. Feito isso, analisam, com base no
arcabouço conceitual da Estrutura das Revoluções
Cientícas de omas Kuhn, o estatuto cientíco
da ciência cognitiva em sua fase inicial.
Esta obra foi publicada a partir de
edital interno de publicação de
trabalhos de docentes e egressos do
Programa de Pós-Graduação em
Filosoa (PPGFIL) da Unesp, como
parte das comemorações de seus 25
anos. Este e os demais livros publicados
por este edital podem ser baixados
gratuitamente no catálogo da editora
O c i n a U n i v e r s i t á r i a :
https://ebooks.marilia.unesp.br/index.
php/lab_editorial. São eles:
Eichmann e a incapacidade de
pensar: alienação do mundo e do
pensamento em Hannah Arendt.
Renato de Oliveira Pereira
Hábitos motores e identidade
pessoal. Ana Paula Talin Bissoli &
Mariana Claudia Broens
O estatuto cientíco da ciência
cognitiva em sua fase inicial: uma
análise a partir da estrutura das
revoluções cientícas de Thomas
Kuhn. Marcos Antonio Alves e Alan
Rafael Valente
S e m i ó t i c a e P r a g m a t i s m o .
Interfaces teóricas. Vol. I. Ivo Assad
Ibri
S e m i ó t i c a e P r a g m a t i s m o .
Interfaces teóricas. Vol. II. Ivo
Assad Ibri
Verdade e arte: a concepção
ontológica da obra de arte no
pensamento de Martin Heidegger.
Juliano Rabello.
ISBN 978-65-5954-051-8
