Significado é um conceito subtil que tem desafiado os cientistas na procura de definições claras. Quando é que algo possui significado, quando é que uma situação “faz sentido”. O que é isto de fazer sentido? Como é que destinguimos uma palavra ou frase aleatória de uma outra com sentido?
Um objecto X pode ser visto de diversas perspectivas e classificado de acordo com inúmeras características: cor, massa, forma, estrutura atomica, rigidez, conteúdo, etc. Por exemplo, a palavra “mar”. O que é activado no cérebro quando ouvimos esta palavra? Atributos como água, azul, frio, ou sentimentos como medo ou calma, ou poesia como infinito e profundo? O que é que define a palavra mar no nosso cérebro?
A resposta a esta pergunta não pode ser dada. Na verdade ate pode, mas o seu numero e' infinito e depende de pessoa para pessoa. Cada pessoa guarda em si um conjunto de associações que depende do seu passado e da sua cultura. Por exemplo se cresceu junto ao mar certamente essa palavra vai despertar emoções fortes, ou, por outras razões, se alguma vez sofreu um acidente no mar.
O preço a pagar por esta multiplicidade de significados é a ambiguidade: o conteúdo pessoal e cultural das palavras impossibilita o esforço de as encaixar numa definição universal e única. Mas temos muito a ganhar com essa ambiguidade, pois a “personificação” enriquece as palavras com um espectro infinito de significados e que lhe dá ao mesmo tempo um enorme poder de explicação sem que o nosso cérebro se confunda com isso.
Os engenheiros e matemáticos costumam estabelecer que um problema de aprendizagem é o seguinte: dado um dispositivo desconhecido, uma “caixa preta” e um conjunto de experiências onde se introduz x à entrada e se obteve y à saída, criar um modelo que relacione x com y. Na vida real a aprendizagem raramente é posta nestes termos. Para mim, 90% da inteligencia esta precisamente em escolher esse x e esse y e saber que eles se devem relacionar. Saber como reduzir um problema de dimensionalidade infinita ao relacionamento entre duas variáveis é o que requer inteligência. O resto são contas.
Ao olhar para uma máquina ou um objecto, onde e como é que vamos encontrar esses variáveis, esse x e esse y? As palavras bem como os símbolos, inclusivé os usados na matemática, não tem significado em si mesmos. Se não soubermos que aquele x nas equações é uma força e não tivermos ideia do que é que uma força faz, nunca saberemos se o resultado final faz sentido ou não. Alguns símbolos são abstracções, outros servem de aglutinadores ou apontadores para referenciar um vasto e complexo caleidoscópio de sentimentos, vivências, ideias, situações, a maior parte difusas e inacessíveis, por isso não susceptíveis de verbalização. Estou-me a lembrar de um ditado budista sobre a incapacidade das palavras expressarem o mais importante da nossa alma, diz assim: O que fala muito não compreende, quem compreende não fala.
É precisamente neste ponto que está o cerne da questão no que se refere à construção de máquinas inteligentes. Por definição elas são construídas totalmente livres de ambiguidade: entra A sai B. Não há lugar ao “mais ou menos”, ou “parece-me que” ou ao “deve haver qualquer coisa que”. Ou é ou não é, ou zero ou um, não há lugar para o 0.5 (embora a lógica difusa “fuzzy logic” ultrapasse, mas só aparentemente, esta limitação de objectividade). Paradoxalmente é neste ponto forte das máquinas que reside a sua fraqueza. Não podendo lidar com a ambiguidade, elas limitam-se a processar símbolos de acordo com regras rígidas sem terem a mínima do que estão a fazer. Sem ambiguidade elas não podem criar significado.
Mas se as fazemos ambíguas como vamos ter a certeza que estão a fazer o que é suposto fazerem, ou como é que alguma vez vão fazer alguma coisa com sentido que não sejam só disparates como um bebé? Ninguém quer uma máquina destas: imprevisível, ambígua, e … Ou será que quer?...
Posted by asv133 at abril 12, 2004 06:45 PM