Ao observar projetos desenvolvidos no âmbito da inteligência artificial, percebemos que robôs que se saem bem em tarefas essencialmente físicas, como caminhar e segurar objetos, geralmente têm bom desempenho nessas atividades porque, ao serem projetados, contaram com a atenção a aspectos como o peso de cada uma de suas partes, seu equilíbrio, o material de que são feitos. Outros, bons em cálculos, mas ruins em subir escadas, por exemplo, concentram todos os seus comandos em um processador: esses são robôs cujos corpos foram projetados basicamente para servir de apoio a uma série de algoritmos.

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Na medida em que a IA avança, ela mostra que seres humanos estão em algum ponto entre esses dois perfis de máquinas: não devemos tudo de nossa cognição a um processador central, pois outros atributos estão em jogo quando se trata de perceber e agir no mundo; utilizamos atributos do ambiente a nosso favor – então, o contexto importa, e algoritmos genéricos não representam essa variedade; temos capacidade física para aproveitar esses atributos do ambiente – somos skillful, temos habilidades sensório-motoras bastante desenvolvidas (NOË, 2004; DREYFUS, 2016).

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Apesar disso, a base de grande parte dos projetos de inteligência artificial e robótica continua sendo a ideia de que a mente é um produto do cérebro e poderá então, um dia, ser instanciada por completo, desde que as funções mentais sejam integralmente reproduzidas por algoritmos em redes neurais artificiais. Essa fundamentação deixa de lado outros aspectos que vêm sendo apontados por filósofos e cientistas cognitivos como essenciais para que a mente emerja: o corpo de forma integral e o ambiente em que estamos imersos.  Esses argumentos aparecem nas abordagens da mente corporificada, estendida, enativa e situada, na perspectiva dos sistemas dinâmicos e suas inúmeras ramificações, as quais têm aspectos que contrastam com a tradicional abordagem cartesiana e computacional da mente. Tais perspectivas incluem elementos como as especificidades biológicas humanas, a questão da evolução, da afetividade, as construções sociais e culturais, entre outros aspectos que põem o dualismo – e a singularidade tecnológica – em xeque. 

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Há inúmeros exemplos de como o viés da mente que prevalece em projetos de IA é o computacional-representacional. A ideia deste trabalho é provocar a reflexão acerca de como essa perspectiva pode ser ampliada, questionada ou revista a partir de argumentos presentes nas novas abordagens da pesquisa em cognição. Traz, ainda, exemplos de como a mídia evidencia esses aspectos, reforçando o paradigma “tradicional” da mente humana por meio da ênfase nas representações mentais e no processamento de informações, como acontece na série sobre tecnologia intitulada “Black Mirror”.

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Referências bibliográficas principais:

 

• CLARK, Andy. Mindware. Oxford: Oxford University Press, 2014.

• DREYFUS, Hubert. What Computers Still Can't Do - A Critique of Artificial Reason. Londres: MIT Press, 1992.

• NOË, Alva. Action in Perception. Cambridge: MIT Press, 2004.

• THOMPSON, Evan. Mind in Life - Biology, Phenomenology, and the sciences of mind. Londres: The Balknap Press of Harvard University Press, 2007.