A mente corpórea

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA E GESTÃO DO CONHECIMENTO - UFSC
DISCIPLINA: COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
LIVRO “A MENTE CORPÓREA”, DE FRANCISCO VARELA, EVAN THOMPSON E ELEANOR ROSCH
SEMINÁRIO III
A MENTE CORPÓREA
CIÊNCIA COGNITIVA E EXPERIÊNCIA HUMANA
Francisco Varela
Evan Thompson
Eleanor Rosch
Equipe: Andreza, Juliana, Paulo e Soraya
UFSC, 2012
SEMINÁRIO III – A MENTE CORPÓREA
COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
A METE CORPÓREA
• Parte III: Variedades de Emergência
• Capítulo V: Propriedades Emergentes e Conexionismo
• Páginas 121 a 143
• Sub-temas:
• Auto organização: as raízes de uma alternativa
• A estratégia conexionista
• Emergência e auto-organização
• O conexionismo hoje
• Emergências neuronais
• Os símbolos saem de cena
• Ligando os símbolos e a emergência
SEMINÁRIO III – A MENTE CORPÓREA
COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
VARIEDADES DE EMERGÊNCIA
• O tema principal a ser apresentado na parte III do livro:
Noção de propriedades emergentes
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
AUTO ORGANIZAÇÃO: AS RAÍZES DE UMA ALTERNATIVA
• A abordagem dominante da manipulação de símbolos em
ciência cognitiva foi proposta e discutida durante os primeiros
anos da cibernética.
• Extensa discussão no fato que nos cérebros reais parece não
existir quaisquer tipo de regras,
• nenhum processador lógico central,
• nem informação parece encontrar-se armazenada em endereços
precisos;
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
AUTO ORGANIZAÇÃO: AS RAÍZES DE UMA ALTERNATIVA
Os cérebros podem funcionar a base
de interligações em massa e de uma
ou de outra forma distribuída, de tal
modo que as ligações reais entre
conjuntos de neurônios se alteram em
funções de experiência.
• Esses conjuntos de neurônios apresentam uma capacidade
auto-organizativa que não existe no paradigma da
manipulação de símbolos.
• Em 1970 se verificou um reacendimento explosivo desta ideia
– depois de 25 anos de domínio da ortodoxia cognitivista.
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
AUTO ORGANIZAÇÃO: AS RAÍZES DE UMA ALTERNATIVA
Um novo olhar mais recente para a autoorganização foi baseada em duas
deficiências do Cognitivismo:
1 - O processamento de informações
simbólicas é baseado em regras
sequenciais, aplicadas uma de cada vez.
2 - O processamento simbólico é localizado:
a perda ou o mau funcionamento de
qualquer parte dos símbolos ou regras do
sistema resulta numa avaria sérias.
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
A ESTRATÉGIA CONEXIONISTA
• Teorias e modelos passaram a utilizar descrições com um
exército completo de componentes interligados, simples,
semelhantes a neurônios, que, quando ligados
apropriadamente, têm propriedades globais interessantes.
• Toda abordagem depende de uma introdução das ligações
apropriadas, o que normalmente é feito através de uma regra
para a alteração gradual das conexões partindo de um estado
inicial completamente arbitrário.
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A ESTRATÉGIA CONEXIONISTA
• A regra de aprendizagem mais exaustiva explorada é a regra
de Hebb - 1949 surgiu que a aprendizagem podia ser baseada
em modificações no cérebro que provêm do grau de atividade
correlacionada entre os neurônios:
• Se 2 neurônios tendem a ser ativos em conjunto, a sua ligação é
fortalecida ;
• Caso contrário é diminuída.
• Consequentemente , a conexidade do sistema torna-se
inseparável da sua história de transformação e relacionada
como um tipo de tarefa definida pelo sistema
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EMERGÊNCIA E AUTO-ORGANIZAÇÃO
O que está em jogo no estudo destas redes emergentes é,Construir
um sistema cognitivo a partir de componentes simples com ligações
síncronas.
“A estratégia, como dissemos, é construir um sistema cognitivo não a
parti de símbolos e regras mas a partir de componentes simples que se
ligariam dinamicamente uns aos outros de modos densos. Nesta
abordagem, cada componente opera apenas no seu ambiente local, não
existindo portanto nenhum agente exterior que possa modificar o
funcionamento do sistema. Mas, atendendo a constituição da rede do
sistema, existe uma cooperação global que emerge espontaneamente
quando os estados de todos os <<neurônios>> participantes atingem
um estado mutualmente satisfatório. Então, num tal sistema não existe
qualquer necessidade de uma unidade central de processamento para
guiar a totalidade da operação” (pag. 125)
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
AUTO-ORGANIZAÇÃO
É destinada pela passagem de regras locais para
uma coerência global
“Esta passagem de regras locais para um coerência
global constitui o núcleo daquilo que costumava ser
designado por AUTO-ORGANIZAÇÃO durante os anos da
cibernética. Atualmente as pessoas preferem falar de
propriedades emergentes globais, de dinâmica de rede,
de redes não lineares, de sistemas complexos ou mesmo
de sinergéticas.” (pag. 125)
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PROPRIEDADES EMERGENTES
São fenômenos diversos de redes que dão origem a novas
propriedades. Isto é, uma ligação natural para níveis de discrições
diferentes em tremo de fenômenos naturais e cognitivos. É a
emergência de padrões globais.
“Não existe uma teoria formal unificada referente a propriedades
emergentes. No entanto, torna-se evidente que as propriedades
emergentes foram encontradas em todos os domínios – vórtices e
lasers, oscilações químicas, redes genéticas, padrões de
desenvolvimento, genética populacional, redes imunológicas,
ecologia e geofísica. O que todos estes fenômenos diversos tem em
comum é que em cada caso uma rede da origem a novas
propriedades, que os investigadores tentam compreender em toda a
sua generalidade. Um dos meios mais práticos de captar as
propriedades emergentes que estes vários sistemas tem em comum
é por meio da noção de um <<atractor>> na teoria dos sistemas
dinâmico.” (pag.126)
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O CONEXIONISMO HOJE
AS TEORIAS CONEXIONISTAS FORNECEM MODELOS DE TRABALHOS
PARA CAPACIDADES COGNITIVAS, TAIS COMO O RECONHECIEMNTO
RÁPIDO, A MEMÓRIA ASSOCIATIVA E A GENERALIZAÇÃO
CATEGÓRICA.
“O entusiasmo corrente para com esta orientação é justificado em diversos aspectos.
Em primeiro lugar, a IA cognitivista e a neurociência tinham poucos resultados
convincentes para explicar (ou reconstruir) os tipos de processos cognitivos acima
referidos. Em segundo lugar, os modelos conexionistas encontram-se muito mais
próximos dos modelos biológicos; deste modo, torna-se possível trabalhar com
um grau de integração entre a IA e a neurociência, o que até agora seria
impensável. Em terceiro lugar, em psicologia experimental os modelos
conexionistas facilitam um regresso a uma orientação behaviorista, que contorna
a teorização em termos de construção de alto nível, de senso comum e
mentalística (um tipo de teoria que foi legitimada pelo cognitivismo mas sobre a
qual a psicologia se manteve ambivalente). Finalmente, os modelos são
suficientemente gerais para poderem ser aplicados, com poucas modificações, a
vários domínios, tais como a visão ou o reconhecimento da fala.” (pag.129)
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
ESTADOS NEURONAIS EMERGENTES
Há uma variedades de estados neuronais emergentes, mas as
tarefas cognitivas a ser compreendidas aqui envolve
transformações dependentes da experiência, em que o interesse é
em aprender regras com a capacidade de sintetizar novas
configurações de acordo com a experiência.
“Há uma variedade de exemplos de estados neuronais emergentes para tarefas
que não requerem qualquer aprendizagem, tais como o movimento ocular ou os
movimentos balísticos dos membros. Obviamente, a maioria das tarefas cognitivas
que desejamos compreender envolvem transformações dependentes da
experiência, donde o interesse em aprender regras tais como a de Hebb, que
apresentamos no nosso primeiro exemplo. Tais regras fornecem um rede neuronal
não apenas com configurações emergentes (como foi o caso mesmo do nosso
simples autômato em forma de anel) mas com a capacidade de sintetizar novas
configurações de acordo com a experiência.” (pag. 130)
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
MÉTODOS DE APRENDIZAGEM
Existem dois grupos principais de métodos de aprendizagem:
1- Aprendizagem por correlação (ilustrado pela regra de Hebb);
2- Aprendizagem por cópia (proposta inicialmente por Rosenblatt no
seu Perceptron).
“Torna-se suficiente , para os nossos propósitos, salientar que existem dois
grupos principais de métodos de aprendizagem correntemente a ser explorados. O
primeiro, ilustrado pela regra de Hebb é inspirado por mecanismos do cérebro, é a
aprendizagem por correlação: é apresentado ao sistema uma série completa de
exemplos ficando o sistema moldado a está serie quando outros exemplos fora da
serie lhe são apresentados em futuras situações. A segunda alternativa é a
aprendizagem por cópia, ou seja, tendo um modelo que atua como instrutor ativo.
Esta estratégia é na realidade aquela que foi proposta inicialmente por Resenblatt
no seu Perceptron. Na sua versão moderna, é conhecida como
<<backpropagation>>. Nesta técnica, as alterações nas ligações neuronais dentro
da rede (designadas por <<unidades ocultas>>) são escolhidas de modo a
minimizar a diferença entre a resposta da rede e aquilo que é esperado dela. Neste
caso, a aprendizagem lembra a alguém a tentar imitar um instructor.” (pag. 130)
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
EMERGÊNCIAS NEURONAIS
• Trabalhos recentes apresentaram algumas
provas detalhadas de que as propriedades
emergentes são fundamentais para a operação
do próprio cérebro.
• Os autores afiram que isso não é de modo
algum surpreendente se analisarmos os
detalhes da anatomia do cérebro. (P. 131)
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Emergências neuronais
• Tornou-se cada vez mais claro para os neurocientistas que
precisamos estudar os neurônios como membros de vastos
conjuntos que estão constantemente a desaparecer e a surgir
através das suas interações cooperativas e em que cada
neurônios tem respostas múltiplas e que se alteram de um
modo dependente do contexto. (P. 132)
• O cérebro é portanto um sistema altamente cooperativo: as
densas interligações entre os seus componentes implicam que
quase tudo o que decorrer será uma função de tudo aquilo
que os componentes se encontram a fazer. (P. 132)
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Emergências neuronais
• Este tipo de cooperação acontece tanto ao nível local como
global: funciona no âmbito de subsistemas do cérebro e ao
nível das ligações entre esses subsistemas. (P. 132)
• Podemos tomar a totalidade do cérebro e dividi-lo em subseções, em
função dos tipos de células e áreas, tais como o tálamo, o hipocampo
círculo cortical, etc. Essas subseções são constituídas por redes
complexas de células, mas também se relacionam umas com as outras à
maneira de uma rede. Com resultado, todo o sistema adquire uma
coerência interna com padrões intrincados, mesmo que não nos seja
possível dizer como isso ocorre. (P. 132)
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EMERGÊNCIAS NEURONAIS
• Dessa forma, o encontro dos conjuntos de atividade
neuronal representa um momento na emergência
de uma nova configuração coerente. (P. 134)
• Deste modo, o comportamento de todo o sistema
parece-se muito mais com uma conversa num
cocktail party do que com uma cadeia de comando.
(P. 134)
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EMERGÊNCIAS NEURONAIS
• Os autores relembram o tópico dos processos biológicos
emergentes e os cinco agregados discutidos no capítulo anterior.
• Eles afirmam que considerar
uma visão sequencial dos
agregados parece análogo a
considerar uma visão sequencial
da atividade do cérebro. (P. 136)
1.
2.
3.
4.
5.
Formas
Sentimentos/sensações
Percepção/impulsos
Formações
Consciência
• É evidente que os agregados não constituem uma teoria de processamento
de informação. No entanto, a abordagem neuropsicológica feita pelos
autores parece ser compatível com as observações diretas baseadas na
meditação de atenção/consciencialização, tornando ainda mais notável o
fato de que esta tradição continuou a verificar a análise de componentes da
experiência em momentos coerentes de emergência. (P. 136)
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
OS SÍMBOLOS SAEM DE CENA
• A orientação alternativa (conexionista, emergente, autoorganizacional, associacionista, de dinâmica de rede) é
jovem e variada.
• Chega-se a algumas respostas importantes:
• O que é cognição?
• A emergência de estados globais numa rede de componentes
simples.
• Como funciona?
• Por meio de regras locais para operações individuais e regras para
alterações na conexidade entre elementos.
• Como é que sei quando um sistema cognitivo está funcionando
corretamente?
• Quando as propriedades emergentes (e a estrutura resultante)
puderem ser vistas como correspondendo a uma capacidade
cognitiva específica – uma solução de sucesso para uma
determinada tarefa.
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OS SÍMBOLOS SAEM DE CENA
• Nessa abordagem alternativa em ciência cognitiva, os
símbolos, no seu sentido convencional, não
desempenham nenhum papel.
• Na abordagem conexionista, as computações simbólicas
são substituídas por operações numéricas.
• Essas operações são mais detalhadas que aquelas que
são executadas por meio de símbolos.
• Num modelo conexionista, uma única computação
simbólica discreta seria executada pelo resultado de um
elevado número de operações numéricas que
determinam uma rede de unidades simples.
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OS SÍMBOLOS SAEM DE CENA
• Portanto, neste sistema, os itens significativos não
seriam símbolos, mas sim padrões complexos de
atividade entre numerosos componentes que
constituem a rede.
• Esta abordagem não simbólica envolve o abandono
radical da visão cognitivista de base de que teria que
existir um nível simbólico distinto na explicação da
cognição.
• O cognitivismo introduziu símbolos como um modo de
estabelecer uma ponte com a necessidade de um nível
semântico ou representacional, com a limitação de que
este nível deve ser em última análise físico.
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OS SÍMBOLOS SAEM DE CENA
• Os símbolos são simultaneamente significantes e físicos
e um computador é um dispositivo que respeita o
significado dos símbolos na medida em que opera
exclusivamente com a sua forma física.
• Esta separação entre forma e significado foi o golpe de
mestre que criou a abordagem cognitivista.
• Mas este desenvolvimento fundamental implica
igualmente em uma fraqueza em enfrentar fenômenos
cognitivos a um nível mais profundo:
• O conexionismo é referenciado como “paradigma
subsimbólico”.
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OS SÍMBOLOS SAEM DE CENA
• Como é que os símbolos adquirem seu significado?
• Na abordagem conexionista, o significado não está
localizado em símbolos particulares, mas é uma função
do estado global do sistema e encontra-se ligado de
certo modo ao desempenho global tal como o
reconhecimento ou a aprendizagem.
• O estado global emerge de uma rede de componentes
mais elementares que os símbolos.
• No nível subsimbólico, as descrições cognitivas são
construídas a partir dos constituintes daquilo que a um
nível mais elevado seriam os símbolos discretos.
• O significado não reside nestes constituintes, mas em
padrões complexos de atividade que emergem das
interações de muitos desses constituintes.
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LIGANDO OS SÍMBOLOS E A EMERGÊNCIA
• Como é possível que a emergência subsimbólica e a
computação simbólica estejam relacionadas?
• Deverão ser vistas como:
• abordagens complementares de baixo para cima e de
cima para baixo.
• reunidas em um modo misto ou simplesmente
utilizadas a certos níveis ou estados.
• A relação mais interessante entre emergência
subsimbólica e computação simbólica é a de inclusão.
• Nesta perspectiva, os símbolos são vistos como uma
descrição de nível mais elevado de propriedades que são
em última análise infiltradas num sistema distribuído
subjacente.
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
LIGANDO OS SÍMBOLOS E A EMERGÊNCIA
• Como que esta visão inclusiva é diferente da concepção
cognitivista dos níveis de explicação?
• A diferença é bastante sutil e é em grande parte uma
questão de mudança de perspectiva.
• O domínio da cognição é injustificadamente limitado a
processos de nível muito elevado.
• A visão inclusiva parece uma estratégia natural a ser
seguida.
• Uma ligação entre um cognitivismo menos ortodoxo e a
visão de emergência, onde as regularidades simbólicas
emergem de processos paralelos distribuído, é uma
possibilidade concreta.
• A inteligência artificial, com sua orientação pragmática é
um exemplo disso.
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COMPLEXIDADE E CONHECIMENTO NA SOCIEDADE EM REDES
LIGANDO OS SÍMBOLOS E A EMERGÊNCIA
• Como fica o diálogo entre ciência cognitiva e a
experiência humana?
“os cérebros são sistemas altamente cooperativos”
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OBRIGADO!
• Próximo seminário:
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Seminário 1: Parte I - capítulos 1 e 2
Seminário 2: Parte II - capítulos 3 e 4
Seminário 3: Parte III - capítulo 5
Seminário 4: Parte III - capítulo 6
Seminário 5: Parte IV - capítulo 7 e 8
Seminário 6: Parte IV - capítulo 9
Seminário 7: Parte V - capítulos 10 e 11