Os debates atuais sobre a consciência ficam frequentemente presos entre dois campos rígidos. Um deles é o funcionalismo computacional, que afirma que o pensamento pode ser completamente descrito como processamento abstrato de informações. Se um sistema tiver a organização funcional correta (independentemente do material sobre o qual opere), ele deverá produzir consciência. O outro é o naturalismo biológico, que afirma o oposto. Diz que a consciência não pode ser separada das características de um cérebro e de um corpo vivos porque a biologia não é apenas um recipiente para a cognição, é parte da própria cognição. Ambas as visualizações exibem informações válidas, mas o impasse indica que ainda falta uma peça importante.
Em nosso novo trabalho, propomos uma abordagem diferente: uma abordagem computacional biológica. A etiqueta deve ser provocativa, mas também estimular 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. Durante muito tempo, foi tentador imaginar a mente como um software rodando em hardware neural, com o cérebro fazendo “cálculos” de maneira muito semelhante à de um computador normal. Mas o verdadeiro cérebro não é uma máquina de von Neumann, e as comparações forçadas levam a metáforas instáveis e explicações frágeis. Se quisermos uma explicação séria de como o cérebro computa e do que seria necessário para criar mentes noutros substratos, precisamos primeiro de uma definição mais ampla do que poderia ser “computação”.
A computação biológica, conforme a descrevemos, possui 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 por estados semelhantes a eventos. Ao mesmo tempo, estes eventos desenrolam-se sob condições físicas em constante mudança, tais como campos de tensão, gradientes químicos, difusão de iões e condutividades variáveis no tempo. O cérebro não é puramente digital e não é simplesmente uma máquina analógica. Em vez disso, funciona como um sistema multicamadas no qual processos contínuos influenciam eventos discretos, e eventos discretos alteram repetidamente o fundo contínuo num ciclo de feedback constante.
Por que a computação cerebral não pode ser dimensionada
Em segundo lugar, a computação biológica é inseparável da escala. Na computação convencional, muitas vezes é possível separar claramente o software do hardware, ou a “camada funcional” da “camada de implementação”. No cérebro, essa divisão é interrompida. Não há uma linha divisória clara onde você possa apontar o algoritmo de um lado e o mecanismo físico do outro. Causa e efeito ocorrem simultaneamente em muitas escalas, desde canais iônicos até dendritos e circuitos até a dinâmica de todo o cérebro, e esses níveis não se comportam como módulos independentes e em camadas. 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, os cálculos biológicos são metabolicamente corretos. O cérebro opera dentro de restrições energéticas estritas, e essas restrições determinam em toda parte sua estrutura e função. Este não é apenas um detalhe de engenharia. As limitações de energia afetam o que o cérebro pode representar, como aprende, quais padrões permanecem estáveis e como a informação é coordenada e direcionada. Deste ponto de vista, a estreita relação entre os níveis não é uma complexidade acidental. É uma estratégia de otimização energética que apoia uma inteligência robusta e flexível sob severas restrições metabólicas.
O algoritmo é a base
Tomadas em conjunto, essas três características apontam para uma conclusão que pode parecer surpreendente se você estiver acostumado com as ideias clássicas do cálculo. A computação no cérebro não é a manipulação de símbolos abstratos. Não se trata apenas de movimentar representações segundo regras formais, enquanto o meio físico é visto como uma “simples implementação”. Na computação biológica, o algoritmo é o substrato. A organização física não apenas permite a computação, é dela que a computação é feita. Cérebros não apenas executam um programa. Eles representam um certo tipo de processo físico que se desenrola ao longo do tempo.
O que isso significa para a inteligência artificial e a inteligência sintética
Esta visão também revela limitações na forma como as pessoas frequentemente descrevem a IA moderna. Mesmo sistemas poderosos imitam principalmente funções. Eles estudam o mapeamento de entradas para saídas, às vezes com uma generalização impressionante, mas a computação ainda é um procedimento digital executado em hardware projetado para um estilo de computação totalmente diferente. O cérebro, por outro lado, realiza cálculos no tempo físico. Campos contínuos, fluxos iônicos, integração dendrítica, interações oscilatórias locais e interações eletromagnéticas emergentes não são apenas “detalhes” biológicos que podem ser ignorados na extração de um algoritmo abstrato. Em nossa opinião, estas são primitivas computacionais do sistema. São mecanismos que proporcionam integração, resiliência e controle adaptativo em tempo real.
Não apenas biologia, mas biologia como computação
Isto não significa que acreditamos que a consciência esteja de alguma forma limitada à vida baseada no carbono. Não estamos debatendo “biologia ou nada”. Nossa exigência é mais restrita e prática. Se a consciência (ou a cognição mental) depende deste tipo de computação, então pode ser necessária uma organização computacional de estilo biológico, mesmo que construída sobre novos substratos. A questão principal não é se o substrato é literalmente biológico, mas se o sistema cria o tipo certo de híbrido, inseparável da escala da computação baseada no metabolismo (ou, mais genericamente, na energia).
Outro objetivo para criar máquinas conscientes
Isso reformula o objetivo daqueles que tentam construir uma mente sintética. Se a computação cerebral não puder ser separada da forma como é implementada fisicamente, então dimensionar a IA digital por si só pode não ser suficiente. Isto não acontece porque os sistemas digitais não possam tornar-se mais capazes, mas porque as capacidades são apenas parte do puzzle. O risco mais profundo é que possamos otimizar as coisas erradas, melhorando os algoritmos e deixando inalterada a ontologia computacional subjacente. O computacionalismo biológico sugere que a construção de sistemas verdadeiramente semelhantes à mente pode exigir novos tipos de máquinas físicas cujos cálculos não são organizados como software em hardware, mas são distribuídos por camadas, ligados dinamicamente e moldados pelas restrições da física e da energia em tempo real.
Portanto, se quisermos algo como a consciência sintética, a questão principal pode não ser: “Que algoritmo devemos executar?” Poderia ser: “Que sistema físico deve existir para que este algoritmo seja inseparável da sua própria dinâmica?” Que características são necessárias, incluindo interação híbrida de evento-campo, conectividade multiescala sem interfaces limpas e restrições de energia que moldam a inferência e a aprendizagem, para que a computação não seja uma descrição abstrata imposta no topo, mas uma propriedade intrínseca do próprio sistema?
Esta é a mudança que a computabilidade biológica exige. Isso muda a tarefa de encontrar o caminho certo programa para encontrar o certo tipo de assunto de computação.
