Este artigo é uma resposta ao anteriormente postado aqui no AZ, chamado “Seu cérebro não armazena informação“, de Robert Epstein. Clique no título para lê-lo antes de prosseguir a leitura abaixo.


Às vezes, ler um argumento falho desencadeia a minha raiva, um fenômeno que, invariavelmente, me surpreende e me diverte. O que se segue é a minha tentativa de usar a minha raiva de uma maneira construtiva, mas vou tentar manter minhas emoções sob controle.

Dr. Epstein publicou recentemente um ensaio mal equivocado na revista Aeon, intitulado de “Seu cérebro não processa informação e não é um computador”, o subtítulo deixa claro que a mensagem para levar para casa é: “Seu cérebro não processa informações, recupera conhecimento ou armazena memórias. Em suma: o seu cérebro não é um computador “.

DNA desenhado - O ensaio vazio de Robert Epstein
“DNA é tanto estrutura física quanto informação.” Da Wikimedia

Infelizmente, o artigo conclui algo sistematicamente errado: praticamente todos os dados são equivocados, e ainda assim, no geral, ele tenta fazer um argumento que vale a pena ser analisado.

No momento fiquei perturbado com os erros e imprecisões (meu comentário imediato foi “isso é tão errado que dói”), e depois o sentimento se transformou em raiva, porque Epstein está, na verdade, prejudicando a credibilidade de uma abordagem que eu acho promissora, mas é muitas vezes incompreendida.

A seguir, vou descaradamente ignorar a primeira regra de debate civilizado: Eu não vou tentar fazer uma leitura caridosa do artigo original. Eu não vou porque fazer isso seria de fato esconder as razões para escrever a minha resposta.

Em vez disso, vou relatar os principais argumentos propostos por Dr. Epstein, e explicar por que acho que tais argumentos estão errados e, em seguida, terminar descrevendo por que eu, no entanto, simpatizo com alguma da ciência que é usada como argumento (e como eu a compreendo).

O artigo de Epstein começa por definir o objetivo geral:

“O cérebro humano não é realmente vazio, é claro. Mas ele não faz a maior parte das coisas que as pessoas pensam que ele faz – nem mesmo coisas simples, como guardar ‘memórias'”.

“Por mais de meio século, psicólogos, linguistas, neurocientistas e outros especialistas em comportamento humano têm vindo a afirmar que o cérebro humano funciona como um computador. Para ver como é vazia essa ideia, considere os cérebros dos bebês.”

Infelizmente, o que se segue não mostra o “quão vazia é essa ideia”, mas meramente muda o foco do tema. O verdadeiro problema começa quando os computadores reais são descritos:

“Eu preciso ser claro: os computadores realmente operam em representações simbólicas do mundo. Eles realmente armazenam e recuperam informações. Eles realmente processam. Eles realmente têm memórias físicas. Eles realmente são guiados em tudo o que fazem, sem exceção, por algoritmos.”

“Computadores, literalmente, conseguem processar informações – números, letras, palavras, fórmulas, imagens. A primeira informação tem de ser codificada em um formato que os computadores podem usar, o que significa aqueles padrões de uns e zeros (“bits”) organizados em pequenos pedaços (‘bytes’). […]”

Ops. Dr. Epstein deixou muito claro que ele não entende de computadores.

Na verdade, os computadores não contêm zeros e uns (ou imagens, ou sinfonias, ou textos…), eles contêm material físico, altamente organizado em estruturas precisas e mutáveis que podem ser interpretadas como zeros e uns, que por sua vez podem ser interpretadas como representações de praticamente qualquer coisa.

Este ponto é crucial e algo que eu tenho discutido longamente antes (no contexto do “mente do cérebro”, leia sobre isso aqui e aqui): o importante é que os computadores são projetados para tornar seu próprio comportamento previsível e compreensível.

Devido às suas características projetadas, a interpretação do seu funcionamento interno torna-se relativamente fácil e, assim, torna-se possível (não totalmente errado) dizer que eles “realmente” operam em representações simbólicas.

No entanto, isso é verdade porque nós projetamos explicitamente os mapas de interpretação dos computadores (os softwares) e, em outras palavras, a natureza simbólica do que acontece dentro de nossos computadores é verdadeira em virtude do que acontece dentro dos cérebros de pessoas (em que projetamos o design, programamos e usamos computadores).

Não há algo de intrínseco num computador que faz com que seus padrões internos da atividade elétrica “signifiquem isso ou aquilo”.

Isso quer dizer que também se poderia fazer o caso oposto, e apontar que computadores físicos são apenas um bando de mecanismos físicos, e concluir que não processam a informação. Isso seria formalmente defensável, mas um absurdo, não é?

Na verdade, seria: o ponto inteiro de computadores é processar informação, assim, mesmo explicando como eles funcionam, ignorando completamente qualquer conceito de informação ser inteiramente possível, seria inútil se o nosso objetivo fosse entender por que os computadores se comportam de determinadas maneiras.

A informação está nos olhos de quem vê, e é precisamente por isso que é um conceito útil. Além disso, é perfeitamente possível e apropriado descrever informações em termos de estruturas subjacentes.

Para fazer com que esse conceito fique ainda mais claro, vamos olhar um outro fenômeno biológico: a herança e o DNA.

Você pode (e deve) descrever o DNA em termos estruturais: estruturas com hélice dupla, na forma de nucleótidos, mecanismos moleculares de replicação do DNA, e síntese de proteínas, e assim por diante.

No entanto, uma vez que tudo o que precede é feito, é útil também descrever trechos de DNA em termos de informação pura, ou seja, a sequência de nucleótidos, representados pelas letras A, T, C e G. Assim, uma sequência de DNA pode ser efetivamente descrita por algo como isto:

sequência de DNA descrita | O ensaio vazio de Robert Epstein | From NCBI GenBank: BC005255.1
De NCBI GenBank: BC005255.1

A imagem acima é uma representação do gene codificado para a insulina. Crucialmente, esse é o tipo de descrição que permitiu a produção de insulina sintética e, assim, a produção de medicamentos mais baratos e mais seguros.

Meu ponto: uma estrutura puramente estrutural e uma descrição puramente centrada em informações do gene da insulina são possíveis. O último é mais abstrato, e por isso é muitas vezes mais útil.

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Voltando ao ensaio de Epstein. Até agora nós estabelecemos que o ponto crucial (“Computadores, literalmente, processam informações“) é na melhor das hipóteses enganosa: eles de fato fazem isso, mas podemos dizer assim porque é uma maneira útil para conceituar como os computadores funcionam.

Em outro sentido, os computadores não processam informações, eles apenas recebem cargas elétricas. Processar Informação (PI) é uma interpretação meramente útil, arbitrariamente adicionada por nós, humanos observadores.

O artigo continua, observando que historicamente os corpos humanos e os cérebros foram descritos por meio de metáforas, empregando as mais avançadas tecnologias conhecidas em um determinado momento.

Atualmente, as tecnologias digitais são muito utilizadas, portanto podemos prever que, assim que a próxima tecnologia avançar, vamos parar de usar a metáfora boba de PI e saltar sobre a próxima metáfora da tecnologia (e outra coisa: de onde está vindo a dicotomia entre metáforas e “conhecimento real”?).

Isso pode ser verdade, mas, novamente, é uma maneira enganosa de olhar para o que aconteceu: uma vez que a tecnologia começou a produzir mecanismos complexos o suficiente, tornou-se possível conceber a ideia de que os organismos podem ser nada mais do que mecanismos complicados.

Posteriormente, uma vez a Teoria da Informação (TI) foi desenvolvida, tornou-se possível descrever estruturas dinâmicas em termos de seu conteúdo informacional (armazenamento, sinalização e processamento).

Acontece que essa nova forma mais abstrata de descrever o organismo, utilizando a metáfora PI, é frequentemente muito útil. Quando uma potencial ação cerebral viaja ao longo de um axônio, é natural, acessível e útil descrever o embaralhamento de íons como um sinal de viagem eletrônica. Se fizer isso, você já está usando a metáfora PI: se é um sinal, já estamos descrevendo-a em termos de TI.

O passo seguinte deve esclarecer de onde vem minha raiva. Aparentemente o Dr. Epstein acha surpreendente que os neurocientistas não saibam como descrever seu assunto sem implantar a metáfora PI. Ele acredita que eles devam evitar a PI completamente, porque, segundo ele, está claramente errada:

“A falta de lógica da metáfora PI é facilmente colocada em cheque. Ela se baseia em duas conclusões falsas – uma com dois pontos razoáveis e a outra com uma conclusão defeituosa. Premissa razoável #1: todos os computadores são capazes de se comportar de forma inteligente. Premissa razoável #2: todos os computadores são processadores de informação. Conclusão defeituosa: todas as entidades que são capazes de se comportar de forma inteligente são processadoras de informação.”

Alguns pequenos problemas aqui! Primeiro de tudo, a metáfora PI é generalizada, porque isso é útil, como já demonstrado acima. Em segundo lugar, eu nunca ouvi falar, e não há necessidade de implantar um silogismo tão bobo.

O raciocínio que eu estou defendendo é que é razoável interpretar os mecanismos de controle complexos em termos de processamento de informações. Cérebros são mecanismos de controle complexos e, portanto, é razoável implantar a metáfora PI ao descrever e estudar seu funcionamento interno.

Seguindo em frente, Dr. Epstein, em seguida, tenta demonstrar que a metáfora PI é prejudicial à neurociência. Para fazer isso, ele faz uma observação muito importante: quando solicitado a um aluno seu desenhar uma nota de um dólar, ele executa um mal desenho, pois está sem uma referência da nota real para copiar.

Essa é uma coisa importante a se ter em conta: as pessoas podem desenhar algo que se assemelha ao original, em aspectos primários, mas a maioria dos detalhes estarão ausentes.

A conclusão correta é que nossos cérebros não são otimizados para armazenar representações fiéis, e que o que eles armazenam é geralmente muito esboçado. Em outras palavras, a eficiência e a eficácia são normalmente favorecidas, a precisão não é.

Saltar dessa observação à conclusão de que a informação necessária para produzir um esboço bruto de uma nota de um dólar não está, de alguma forma, presente no cérebro, é algo tão descaradamente errado que eu nem sei como refutá-la. Infelizmente, parece que o Dr. Epstein quer realmente nos conduzir a essa conclusão absurda.

“A imagem da nota de um dólar não foi, em sentido algum, ‘armazenada’ no cérebro de Jinny. Ela simplesmente se tornou mais bem preparada a desenhá-la com precisão, assim como, na prática, um pianista se torna mais hábil a tocar um concerto sem de qualquer forma inalar uma cópia da partitura. “

Para ser justo, o Dr. Epstein, então, tenta traçar um ponto mais sutil:

“À medida em que navegamos através do mundo, somos transformados por uma variedade de experiências. […] Ninguém tem a menor ideia de como o cérebro muda depois que aprendemos a cantar uma canção ou recitar um poema. Mas nem a música nem o poema foram ‘armazenadas’ nele. O cérebro simplesmente mudou de forma ordenada para nos permitir cantar a canção ou recitar o poema sob certas condições.”

Em outras palavras, ver uma nota de um dólar, ouvir uma música – ainda mais, cantar uma música – vai de fato mudar algum elemento estrutural dentro de nós, presumivelmente no cérebro.

Bom, é exatamente isso o que todo neurocientista acha que está acontecendo. Assim, porque podemos vincular estruturas e mudanças estruturais à informação e ao processamento de informação, podemos, se desejado, implantar a metáfora PI para demonstrar isso.

Em outras palavras, o Dr. Epstein, até agora, propôs uma série de alegações questionáveis, salpicado com uma observação interessante (que acaba por refutar a própria mensagem que deseja passar aos leitores): aquilo que os nossos cérebros fazem para alojar informações ainda é algo surpreendentemente impreciso.

Nesse ponto ele passa a promover e deturpar um ramo da ciência cognitiva que eu acho muito interessante, promissora e corretamente controversa, que é a Radical Embodiment.

“A visão dominante é que nós, como computadores, damos sentido ao mundo através da realização de cálculos de nossas representações mentais, mas Chemero e outros descrevem outra maneira de compreender o comportamento inteligente – como uma simples interação direta entre os organismos e seu mundo.”

Por que eu digo “corretamente controversa”? Porque, se alguém interpreta como acima, toda a ideia deixa de fazer sentido.

Hipotetizando “uma interação direta entre os organismos e seu mundo” significa que não haveria nada a aprender estudando os mecanismos que medem as interações que ocorrem dentro do corpo. Em outras palavras, ele declara a abordagem reducionista como sendo um beco sem saída a priori.

O problema é que ninguém faz isso: nós estudamos como os sinais sensoriais viajam ao longo dos nervos para o sistema nervoso central e também o que acontece dentro de cérebros de maneiras similares.

O único problema que tenho com a teoria Radical Embodiment é a forma de realização que ela pode superficialmente parecer defender sobre esse ponto de vista, enquanto acontece que eu acho que ela tenta fazer algo que é muito mais importante.

A teoria do Radical Embodiment está desafiando nossa compreensão de “representações” e mostrando como elas são muito menos “ricas de informação” do que as nossas intuições comuns poderiam sugerir.

Isso desafia a ideia de que nós temos modelos detalhados do mundo conosco e que interagimos com eles (em vez de simplesmente interagirmos com o mundo), e faz isso devido a alguns bons motivos – mas, como exemplificado nesta breve análise, contudo, não desafia a metáfora PI, mas meramente mostra como aplicá-la a um conceito melhor.

Dr. Epstein prossegue citando fontes respeitáveis e até mesmo menciona Andrew Wilson e o blog de Sabrina Golonka (veja também o seu excelente feed do Twitter), que é um dos meus favoritos lugares na Internet.

Essa é mais uma razão pela qual eu estou escrevendo tudo isso: se eu estiver certo, Dr. Epstein mal interpretou a ideia do Radical Embodiment e, ao fazê-lo, ele desnecessariamente faz com que sua análise pareça equivocada e indefensável.

Mas longe disso, é algo que vale muita atenção e um estudo cuidadoso. Para dizê-lo com as palavras sempre instigantes de Wilson e Golonka (2013), a ideia principal por trás é:

Embodiment é a hipótese surpreendentemente de que o cérebro não é o único recurso cognitivo que temos à nossa disposição para resolver problemas.

Para mim, é evidente que essa ideia radical é basicamente correta e, ao mesmo tempo, é uma razão por que é tão difícil descobrir como o cérebro funciona.

O ser humano não é movido apenas por neurônios… Ao mesmo tempo, rejeitar radicalmente todos os usos do conceito de “representação” não é algo que parece funcionar: o que precisa ser feito é diferente, mas talvez algo que é melhor deixar para outra altura.

No geral, a neurociência cognitiva é complicada, definitivamente difícil e, como defendo na introdução aqui, é de suma importância selecionar cuidadosamente as metáforas corretas, a fim de descrever de forma convincente o grande número de diferentes fenômenos que ocorrem em diferentes escalas (da psicológica à neural, e descendo a nível molecular).

Neste contexto, espero que em um ou mais desses níveis a metáfora PI provará ser útil (como no caso de computadores), sendo completamente justificada. Desafiar o consenso é algo que os cientistas provavelmente não estão fazendo o suficiente, mas, infelizmente, a tentativa do Dr. Epstein é errônea.


Originalmente publicado em “Robert Epstein’s empty essay“.
Tradução: Rodrigo Zottis & Alysson Augusto


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escrito por:

Sergio Graziosi

Ex neurobiólogo molecular, agora desenvolvedor de software. Viciado em ciência, buscador de evidências, filósofo ingênuo que, ainda por cima, é amante da música.