Idéias a gente tem o tempo todo, mas as vezes falta tempo, paciencia, vontade ou tem medo de não conseguir escrever algo que valha a pena. Por todos esses motivos estava ausente do blog (e por motivos semelhantes creio que meus colegas também). A idéia desse post tem vagado em minha mente há mais de 6 meses e vem amadurecendo com o tempo. Sei que ainda poderia melhorar muito e quem sabe nem seja tão original, mas na esperança de receber críticas, sugestões ou quiçá inspirar alguém vou direto ao assunto.

Se nossa mente é povoada de memes que seguem regras parecidas com genes, e se esses mecanismos conseguem gerar resultados muito parecidos com o que a inteligência humana pode alcançar (tanto via algoritimos evolutivos computacionais quanto na própria natureza) podemos modelar a mente através de algorítimos genéticos!

Castelo de cupins e o templo 'La Sagrada Família' de Gaudi

O modelo que proponho é dividido em 3 partes: percepção, discurso e pensamento.

1 – Percepção

Percepção é a entrada. É como adquirimos informação sobre o mundo que nos cerca através dos sentidos. Mas como impulsos elétroquímicos nos neurônios sensoriais se tornam uma ideia na mente, ou se preferir, um quale? Nesse modelo a mente não pode ser uma tabula rasa, é preciso que haja alguma ideia na mente e dessa forma nossa percepção do mundo externo depende do conhecimento prévio! Digamos que você sabe o que é um rosto humano e é apresentado a um retrato. Essa idéia será confrontada com os dados que vem da retina (função de adaptação/fitness). Essa função pode muito bem ser uma comparação entre um hash calculado com base nos dados de entrada e cada instancia da população de ideias. A partir da idea (meme, phaneron, etc..) existente de rosto humano, podemos ter uma mutação que melhora a adequação entre a ideia e os dados. Esse processo pode continuar ou não, mas já causou a criação de um novo conceito.

Face humana

Uma forma de ilustrar desse processo é um software chamado pareidoloop. Ele funciona de modo análogo, mas no sentido inverso, gerando imagens aleatórias e usando uma função de reconhecimento de faces para chegar numa imagem parecida com um rosto humano. No processo que descrevi temos apenas uma imagem e geramos “interpretações candidatas”. Note que a interpretação gerada não tem nenhum significado em si. Será apenas um código, um rótulo “aleatório”, único para cada pessoa e dependente de seu conhecimento prévio.

pareidoloop

2 – Discurso

Discurso é a saída. É o que permite você transmitir informação para outras pessoas. Uso esse termo no sentido proposto por Greimas para o qual existiam estruturas “profundas” que continham o significado fundamental que queremos expressar e que gera estruturas “superficiais” que formam a expressão da narrativa. Confesso que não conheço muito do assunto mas essa analogia cabe bem nesse modelo.

Semiose

Espero que agora você já consiga imaginar uma ideia que é um código, uma sequência de dados que foi gerada na mente a partir de informações dos sentidos. Essa idéia (ou interpretante, segundo Peirce) “dentro” da sua mente é inefável, incomunicável, mas que se refere a um objeto do “mundo real”. Para se expressar voce precisa usar um conjunto de signos compartilhados, por exemplo falando palavras da lingua portuguesa. Os sons dessas palavras foram aprendidos através do processo descrito na parte 1, gerando códigos para cada som (que poderia ser novamente uma função hash). Quando você fala um som você pode verificar se o som gerado pela sua boca é percebido como o mesmo código e então voce sabe que é a mesma palavra. O mesmo acontece quando ouvir essa palavra da boca (fone, radio, celular, etc.) de outra pessoa.

Função de avaliação e comparação

Agora é preciso porém uma outra função de avaliação que possa associar duas ideias “internas”, a saber: a idéia da palavra e a ideia do objeto (ou seja lá qual conceito que queira se comunicar). Assim são geradas expressões candidatas que serão confrontadas com a ideia a ser comunicada (você talvez já tenha tido essa experiência de ficar “procurando a melhor palavra”, ou ter a palavra “na ponta da lingua” mas não conseguir falar). Essa função é o passo mágico que será explicado na parte 3.

Como diz Daniel Dennet, isso explica porque é tão dificil desenhar um rosto para uma pessoa comum. A informação que temos na memória não é uma copia perfeita, um retrato. Por exemplo, ao ver uma moeda sobre a mesa, temos a impressão de ver um circulo sobre um retangulo, mas o que realmente vemos é uma elipse sobre um trapézio (por causa da perspectiva). Quem consegue desenhar bem, precisa primeiro aprender a ver esses detalhes que passam desapercebidos.

3 - Pensamento

Por pensamento me refiro a todo processamento dessas ideias que permitam que essas sejas associadas e conectadas entre si. Aqui a coisa complica e o máximo que posso fazer é fazer um chute usando um truque conhecido. Nas figuras desse post temos imagens com legendas. O que faz voce saber que que a imagem e a legenda se referem uma a outra (em ambas a uma ideia abstrata) porque ocorrem no mesmo tempo e espaço! Assm, para começar poderiamos incluir no nosso código uma marca de tempo (que não precisa ser o tempo “real”, pode ser um valor que muda a cada geração de novos memes) e de espaço e assim estabelecer uma medida de distância no espaço-tempo entre eles. Essa conexão pode se reforçar se durante o processo de comparação for criado um novo meme que representa a própria relação.

Dessa forma, na parte 1, não precisaríamos ter visto “o rosto”, mas podemos ter capturado multiplas informações ao mesmo tempo (cor do cabelo, do olho, da pele, forma do rosto, comprimento do cabelo, etc…) que vão gerar um grupo de informações relativamente independentes mas interconectadas.

Muito ainda pode ser explorado sobre esse tema (de onde vem a criatividade, como resolvemos problemas, como sentimos emoções, etc…), mas por hoje é só.