O debate actual sobre a consciência é frequentemente travado entre dois campos firmes. Um deles é o funcionalismo computacional, que sustenta que o pensamento pode ser descrito inteiramente como processamento abstrato de informações. Se um sistema tiver a organização funcional correta (não importa em que material seja executado), ele deverá produzir consciência. O outro é o naturalismo biológico, que defende a visão oposta. Diz que a consciência não pode ser separada das características especiais dos cérebros e corpos vivos porque a biologia não é apenas um recipiente para a cognição, é parte da própria cognição. Ambas as perspectivas captam insights reais, mas o impasse mostra que ainda falta uma peça importante.
Em nosso novo artigo, propomos uma abordagem diferente: biocomputacionalismo. O rótulo pretende ser provocativo, mas também aguçar a conversa. Nosso principal argumento é que a estrutura computacional padrão está quebrada ou, pelo menos, é pouco adequada ao modo como o cérebro realmente funciona. Há muito tempo é fácil pensar na mente como um software executado em hardware neural, com o cérebro “computando” da mesma maneira que um computador tradicional. Mas os cérebros reais não são máquinas de von Neumann, e forçar tais comparações leva a metáforas pouco fiáveis e a explicações frágeis. Se quisermos levar a sério a forma como o cérebro computa e como a mente é construída sobre outros fundamentos, primeiro precisamos de uma definição mais ampla de “computação”.
Como descrevemos, a biocomputação tem três características principais.
Computação cerebral híbrida em tempo real
Primeiro, a computação biológica é híbrida. Mistura eventos discretos com dinâmica contínua. Os neurônios disparam picos, as sinapses liberam neurotransmissores e as redes transitam em estados semelhantes a eventos. Ao mesmo tempo, esses eventos se desenrolam sob condições físicas variáveis, como campos de voltagem, gradientes químicos, difusão de íons e condutância variável no tempo. O cérebro não é uma máquina puramente digital, nem é apenas uma máquina analógica. Em vez disso, funciona como um sistema multicamadas no qual processos contínuos influenciam eventos discretos, e eventos discretos remodelam o contexto contínuo continuamente em ciclos de feedback contínuos.
Por que a computação cerebral não pode ser dividida por escala
Em segundo lugar, a computação biológica é indivisível em escala. Na computação tradicional, muitas vezes é possível separar completamente o software do hardware, ou o “nível funcional” do “nível de implementação”. No cérebro, essa separação é quebrada. Não existe uma linha divisória clara que permita apontar algoritmos, por um lado, e mecanismos físicos, por outro. A causalidade abrange múltiplas escalas simultaneamente, de canais iônicos a dendritos, a circuitos e à dinâmica de todo o cérebro, e esses níveis não se comportam como módulos independentes empilhados hierarquicamente. Nos sistemas biológicos, alterar a “implementação” altera a “computação” porque os dois estão intimamente interligados.
As restrições do metabolismo e da energia moldam a inteligência
Terceiro, a computação biológica é baseada no metabolismo. O cérebro opera sob severas restrições de energia, e essas restrições afetam de forma onipresente a estrutura e a função do cérebro. Este não é apenas um detalhe de engenharia. As restrições energéticas afetam o que o cérebro pode expressar, como aprende, os padrões que mantém e como a informação é coordenada e transferida. Desta perspectiva, o forte acoplamento entre níveis não é uma complexidade acidental. Esta é uma estratégia de otimização de energia que apoia uma inteligência poderosa e flexível sob estritas restrições metabólicas.
Algoritmos são a base
Juntas, essas três características levam a conclusões que podem parecer estranhas se você estiver acostumado com o pensamento computacional clássico. As computações no cérebro não são operações simbólicas abstratas. Não se trata apenas de mover representações de acordo com regras formais, mas o meio físico é tratado como uma “implementação pura”. Na computação biológica, os algoritmos são fundamentais. A organização física não apenas suporta a computação, mas é parte integrante dela. O cérebro faz mais do que apenas executar programas. São um processo físico específico que é calculado através do desenrolar do tempo.
O que isso significa para a inteligência artificial e o pensamento sintético
Esta visão também expõe as limitações de como as pessoas descrevem a inteligência artificial moderna. Mesmo sistemas poderosos emulam principalmente funcionalidades. Eles aprendem mapeamentos de entradas para saídas, às vezes com generalizações impressionantes, mas a computação ainda é um processo digital executado em hardware construído para estilos de computação muito diferentes. Em contraste, o cérebro realiza cálculos no tempo físico. Campos contínuos, fluxos iônicos, integração dendrítica, acoplamento oscilatório local e interações eletromagnéticas emergentes não são apenas “detalhes” biológicos que podem ser ignorados ao abstrair algoritmos. Em nossa opinião, estas são as primitivas computacionais do sistema. São mecanismos que permitem integração, resiliência e controle adaptativo em tempo real.
Não apenas biologia, mas biologia como computação
Isto não significa que pensamos que a consciência está de alguma forma limitada à vida baseada no carbono. Não estamos discutindo “biologia ou nada”. Nossas reivindicações são mais restritas e práticas. Se a consciência (ou a cognição semelhante à mente) depende deste tipo de computação, então pode exigir uma organização computacional de estilo biológico, mesmo que seja construída sobre um novo substrato. A questão principal não é se o substrato é de fato biológico, mas se o sistema instancia o tipo certo de cálculos subjacentes de mistura, inseparáveis em escala, metabólicos (ou mais geralmente energéticos).
Diferentes objetivos para construir máquinas conscientes
Isto redefine os objetivos de qualquer pessoa que tente construir um pensamento sintético. A expansão da IA digital pode não ser suficiente se a computação cerebral não puder ser separada da sua implementação física. Isto não acontece porque os sistemas digitais não possam tornar-se mais poderosos, mas porque as capacidades são apenas uma peça do puzzle. O risco mais profundo é que possamos otimizar a coisa errada, melhorando o algoritmo e mantendo inalterada a ontologia computacional subjacente. O biocomputacionalismo sugere que a construção de sistemas verdadeiramente semelhantes à mente pode exigir novos tipos de máquinas físicas cujos cálculos não sejam organizados como software em hardware, mas sim distribuídos por camadas, ligados dinamicamente e moldados por restrições físicas e energéticas em tempo real.
Portanto, se quisermos sintetizar algo como a consciência, a questão central pode não ser: “Que algoritmo devemos executar?” Poderia ser: “Que sistema físico deve existir para que esse algoritmo seja inseparável de sua própria dinâmica?” Que capacidades são necessárias, incluindo interações de campos de eventos mistos, acoplamento multiescala sem interfaces limpas e restrições de energia que moldam a inferência e a aprendizagem para que os cálculos não sejam descrições abstratas do nível superior, mas propriedades intrínsecas do próprio sistema?
Esta é a mudança exigida pelo biocomputacionalismo. É preciso o desafio de encontrar o caminho certo programa para encontrar o certo Tipos de problemas computacionais.
