Obrigado por se dispor e desculpe-me a demora na resposta (além do tempo exíguo, tive problemas com minha conexão neste último final de semana, quando eu pretendia mas não consegui responder -- *o texto não é curto* mas já o deixei pronto no bloco de notas e, agora, transfiro-o rapidamente).
Entendo perfeitamente e, claro, respeito sua reserva pois sou defensor dos direitos de propriedade intelectual, além dos outros detalhes mais que você mencionou. Não tive intenção de sugerir que você expusesse antecipadamente algo que pretente publicar oficialmente na hora certa e em algum veículo adequado (não obstante, peço que não esqueça sua promessa de, após fazê-lo, expor aqui). Apenas solicitei que se houvesse alguma coisa que você sentisse que poderia revelar, sem precipitação ou prejuízo, revelasse. Sua oferta do seu ponto de vista sobre especificidades da área me pareceu bastante razoável e, até, mais acertada em relação ao meu pedido de "troca de idéias" em que tenho mais mesmo é idéias, sendo eu um "conhecedor" (interessado) *muito superficial* do tema.
O problema nem é tanto de propriedade ou autoria, pois já registrei o esboço das minhas idéias nos congressos que te falei, e to registrando em préprints, etc. Mas é que a formalização eu estou fazendo agora, e acho que cheguei no resultado que está pronto para publicação, mas ainda to escrevendo.
Os primórdios da minha idéia está no texto que escrevi com um brainstorm no link abaixo (tá cheio de erro de ortografia e gramática, não revisei):
http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0907/0907.4509.pdfO que eu fiz de lá para cá foi melhorar, resumir e formalizar em linguagem física essas idéias (claro q tá muito melhor agora). Só não vou te falar da parte da formalização concreta dessas idéias a que cheguei agora pq eu vou ter que ser rigoroso formalmente, o que ainda estou escrevendo e re-conferindo. Se vc tiver interesse vou apresentar um poster a versão mais atual no
First Brazilian Meeting on Brain and Cognition (BMBC) - UFABC - September 13th and 14th, 2010 - Santo André - Brazil
http://ncsc.ufabc.edu.br/BMBC/Só que essa é a primeira edição desse congresso, e só tem gente da UFABC, conheço alguns, e só vi eu de fora ... mas tá valendo.
Mas o que importa para mim, por ora, é que sistemas físicos artificiais que emulem a mente humana com integralidade podem ser, para a suposta e propalada transcendência da mente humana, como as balanças de Lavoisier foram para o flogístico.
Como eu disse para a Fabi, acho que temos mais background científico para explicar a mente humana do que Lavoisier ou Darwing tiveram para explicar os problemas que eles pesquisavam. Por isso to apostando alto nisso ...
O cérebro humano é MUITO especial, é etéreo. Somos etéreos. Não podemos ser equiparados às coisas reais, de modo algum. Este mesmo tipo de pensamento também aplica-se à própria vida que não pode ser uma simples soma de partes (um simples maquinismo), segundo os pensadores mágicos. Por isso alerto que a simples menção do termo abiogênese, já é um absurdo. Mas não é disso que estamos tratando agora...
Esse é um dos argumentos do Dennett para detonar os colegas filósofos que gostam de propor idéias mirabolantes ... para isso o Dennett é ótimo, pois ele diz na cara que os caras estão viajando ...
Ou seja, como filósofo o Dennett é perfeito na minha opinião, ele só não propõe modelos, ele também está esperando pela tal da singularidade (que a rigor, ninguém pode ter certeza que vai chegar). Nós da AI, ou o pessoal da Neuro é que tem que propor modelos, e só se propondo modelos concretos é que podemos testá-los ...
Por favor, discorra, ainda que de modo breve e resumido, um pouco sobre a 'via ou modelo conexionista' de redes neurais. Eu gostaria de uma síntese que fosse, se possível, minimamente esclarecedora. Não li mais do que alguns artigos sucintos a respeito, um dos quais falava sobre a analogia entre ANN e certos modelos físicos estatísticos (vidros-de-spin), mas eu apreciaria se você pudesse oferecer uma definição mais concisa do que seja um 'modelo conexionista'.
Uma descrição razoável mínima está no link abaixo, e a da wikipedia tb é boa.
http://www.lsi.usp.br/~rponeves/work/cognition/Mas o modelo conexionista é simplesmente a descrição dos processos cognitivos como sendo a atividade dos neurônios em uma rede, onde cada neuronio está conectato a vários outros formando sinapses. O sistema nervoso é todo o grande sistema de neuronios interconectados. Cada neuronio pode receber estímulos elétricos de suas conexões e enviar estímulos para outros neurônios em determinadas condições (geralemente, soma de estímulos recebidos). A propagação desses estímulos e sua dinâmica são responsáveis pelo comportamento de estímulos e resposta dos sistemas nervosos em interação com o ambiente e em relação à própria dinâmica neuronal em si.
O bom é que esse é um modelo totalmente embasado na estrutura biológica, pois foram e são feitos experimentos com neurônios vivos que corroboram os parâmetros do modelo. Esse modelo reproduz várias características de sistemas neurais biológicos como a capacidade de aprendizado, generalização, e resistência até um certo nível de degeneração neural.
E é claro, é um modelo fácil de se implantar em algorítmos de computador e em tratamento matemático, logo a sua pesquisa teórica é intensa na área chamada de redes neurais. O outro grande ramo da ciência cognitiva computacional é a Inteligência Artificial que deriva da computação clássica, onde se postulava que a cognição poderia ser explicada por programas de computadores. A limitação da computação clássica no que concerne a performance, e também a dificil e limitada aplicação desta para interações mais complexas com o ser humano trouxeram dúvidas quanto a sua capacidade de explicação da cognição. Mas agora vou falar a minha opinião sobre essas limitações:
- Primeiro que a computação clássica não tratava diretamente do problema do aprendizado, como está procurando (é difícil) tratar agora.
- Segundo é que realmente há uma dúvida de que a cognição necessita de processamento em paralelo, como nos neuronios biológicos (os artificiais apenas emulam o paralelismo). A dúvida é em relação a performance em si, pois não sabemos se uma arquitetura de computação em série como é a atual, é capaz de emular em tempo aceitável processos paralelos que possam ser exponencialmente custosos.
Mas o meu otimismo é que a pesquisa em aprendizado está a todo vapor, e repetindo, acho que já dá para propor soluções mais gerais e ousadas.
O senso comum de quem utiliza os computadores, e mesmo de quem lê a divulgação científica padrão não percebe isso (no meu ponto de vista), porque a computação atual é voltada para a performance de processamento comercial, e agora para a intercomunicação (internet). O meu palpite (quase certeza) é que quando a tecnologia de aprendizado artificial estiver interagindo com o ser humano vai haver uma surpresa geral.
Já o negócio do vidro de spin é que os neurônios apresentam apenas dois estados o de ativo, ou inativo, ou analogamente de spin -1 o 1, e as sinapses são análogas as interações dos spins. Como a física já tem toda uma área com vários resultados importantes nessa área, há quem procura aplicar a mecânica estatística para redes neurais. Em sistemas físicos há fenômenos de transição de fase, etc que são importantes. Agora para a cognição, eu não sei exatamente quais os resultados úteis, mas não são importantes, pq se não eu já tinha lido nesses 10 anos que acompanho. É apenas uma tentativa de contribuição interdisciplinar, que se ajudar, beleza. Mas a física não tem áreas que estudam o aprendizado por exemplo, cabendo a ciência cognitiva resolver os seus problemas ela mesma, na minha opinião.
Descupe-me, mas o que você escreveu deu-me a impressão de uma certa ambiguidade:
"Digo isso pq para mim os processos cognitivos humanos não estão descritos corretamente por meio de mecanismos físicos. Bom, eu trabalho nisso e tenho certeza que já estamos chegando lá (na verdade eu to propondo uma solução completa em meu trabalho, qdo eu publicar até o final do ano eu posto nesse fórum)."
Se não estão corretamente descritos, como você tem certeza de que já estamos "chegando lá"? O que exatamente você quis dizer com "estamos chegando lá"? Será que falta pouco para minha expectativa se realizar? Se for a solução que você proporá em seu trabalho, aguardo ansiosamente até a sua apresentação. E, desde já, o congratulo.
OK, não estão corretamente descritos fisicamente, pois é raro alguém propor uma descrição física de conceitos como consciência por exemplo (quando eu falo em descrição é realmente propor um modelo formal, não somente fazer conjecturas e especulações). E até agora não há um modelo explicatório dominante.
Eu acho que já estamos chegando lá porque a maioria (senão todos) as características cognitivas estão sendo estudadas e replicadas em separado. Exemplos: reconhecimento visual, aprendizado, atenção, etc. E todo a base científica atual tá dando conta da tarefa, com muito trabalho, mas para mim tá. E eu acho que ainda não é necessário procurar por soluções heterodoxas como cognição quântica, seja lá o que isso signifique.
Há sim todas as áreas da ciência cognitiva estão chegando a resultados compatíveis. Desde a neurologia, computação, psicologia, etc, todos os modelos desevolvidos estão mostrando uma descrição compatível. O que demonstra a solidez da área de ciências cognitivas.
É mais ou menos por aí, e se vc for ler, demora pra vc se sentir seguro na área pois diferentemente da física, química etc, não há um modelo geral. É nisso que eu acho que posso contribuir, além da parte de aplicação é claro.
