orientador: Prof. Dr. José Roberto Castilho Piqueira

1997

1. Controle Voluntário e Consciência (p. 7)
1. Consciência: função, forma, conteúdo e vivência (p. 15)

1. Objetos conscientes e classes de oscilações (p. 16)
2. Modelos de relação cérebro-mente (p. 20)

1.2. tipos de processamento cerebral (p. 23)

1.3. Consciência: sinais e símbolos (p. 28)

2. Sintaxe e Semântica: a insuficiência dos modelos atuais (p. 31)

2.1. Representação, intencionalidade, proposição e símbolos (p. 41)

2.1.1. Ambigüidades de definições (p. 42)

2.2. Múltipla instanciabilidade e níveis de descrição (p. 50)

3. Computação e Cognição (p. 52)

3.1. Computação stricto sensu (p. 54)

3.2. Computação lato sensu (p. 67)

3.3. Cognição (p. 71)

3.3.1. Apriorismo mental subjetivo (p. 72)

3.4. Dilemas computacionais e cognitivos (p. 78)

3.5. Dinâmica Cerebral (p. 82)

3.5.1. Objetos dinâmicos cérebro-mentais (p. 83)

2. Equivalência sinonímica e intencionalidade (p. 86)
3. O estatuto da linguagem e dos estados (p. 91)

4. Dinâmica Cerebral e Controle (p. 100)

4.1. Neurônios e sinapse: formas possíveis de dinâmica e codificação (p. 102)

4.2. O neurônio como fonte de oscilações: o paradigma localizacionista e a alternativa dinamicista (p. 112)

4.3. A sinapse como elemento de relação local ou temporal (p. 117)

4.4. Controle e codificação temporal (p. 128)

5. Controle voluntário e Sincronismo: duas modalidades biologicamente plausíveis (p. 139)

5.1. Possíveis classes funcionais segregadas por sincronização (p. 153)

5.2. Classes de funções (p. 163)

5.2.1. binding perceptual (p. 164)

5.2.2. atenção (p. 164)

5.2.3. consciência (p. 165)

5.2.4. controle voluntário, memória, gating, matching (p. 170)

5.2.5. janelas de tempo, marca-passo, ritmos não-mentais (p. 174)

5.3. Controle voluntário: anatomia funcional (p. 176)

6. Esboço de uma teoria da mente (p. 181)

6.1. Consciência e codificação temporal (p. 194)

6.2. Vontade e controle (p. 200)

7. Modelo de Controle Voluntário baseado em malhas de sincronismo de fase (p. 204)

7.1. Introdução ao modelo (p. 206)

7.1.1. A malha de sincronismo (PLL) (p. 207)

7.2. Modelo de um "átomo cognitivo" (p. 209)

7.3. Equações para o "átomo cognitivo" (p. 213)

7.3.1. Malha de 3^a ordem (p. 213)

7.3.2. Malha de 2^a ordem (p. 215)

7.3.3 Malhas acopladas (p. 215)

7.4. Dinâmica do átomo (p. 215)

7.5. Simulações (p. 222)

conclusões (p. 244)

Este trabalho procura estabelecer um elo possível de redução do mental ao físico, tomando, para isso, a consciência como elemento crucial dos sistemas genuinamente cognitivos. Recentes dados científicos a esse respeito indicam que oscilações de neurônios isolados e de assembléias deles, seguidos de sincronização entre diferentes fontes, pode ser um mecanismo universal de geração de relações que respondem, desde a formação de objetos perceptuais, até a geração de consciência e controle voluntário sobre as ações.

Parte-se assim da suposição de que, se objetos são representados sob a forma de oscilações, há alguma peculiaridade na estrutura matemática que descreve o conjunto dessa oscilações, tal que o sistema reconheça quando deverá chavear para o modo voluntário ou quando deverá se manter no modo automático.

Adotando-se a Teoria de Sistemas Dinâmicos como ferramenta teórica de descrição de objetos-oscilações, supõe-se ser a existência de instabilidade estrutural no nível da equação - e portanto bifurcação no espaço de parâmetros -, o que determina o roteamento de informação para o modo voluntário de controle. Com o tempo, principalmente através do aprendizado, o sistema ajustará seus parâmetros, de tal sorte a propiciar que se controle aquele objeto-problema-relação no modo automático.

A consciência e sua variedade de controle voluntário computariam assim sobre mudanças de topologia no espaço de soluções de um objeto, deixando, para o modo automático, o controle quantitativo, descrito por estabilidade estrutural.

O modelo proposto (átomo cognitivo) se baseia, acorde com as noções de oscilação e sincronismo, em malhas de sincronismo de fase (PLL). Conectam-se duas malhas, uma de terceira ordem (na qual já se demonstrou ocorrer uma bifurcação Hopf) e outra de segunda ordem. O modelo teórico assim desenhado permite identificar, com a primeira malha, o controle automático sobre a ação e o recrutamento da segunda quando, na bifurcação de Hopf e na alteração topológica do erro de saída da primeira malha, captura o estado síncrono do erro da primeira, tal estivesse realizando um controle voluntário sobre o que a porção automática não foi capaz de resolver.

termos-chave: cognição, consciência, controle voluntário, oscilação/sincronismo, bifurcações, ciência cognitiva

Este trabalho procura tratar de um dos mais complexos problemas do conhecimento: a mente humana. Além de trabalho para médicos ou biólogos, mente e cérebro constituem o binômio mais intrigante e rico da ciência, devendo interessar a toda e qualquer área.

Sobre esse par devem se debruçar muitas áreas. Por quê? Porque a mente é rica e complexa e também o cérebro. A primeira detém uma gama variada de propriedades, desde à detecção e controle sobre o ambiente e sobre o corpo, até a operação intermediária geradora de representações, de memória, de pensamento, de vontade, de atenção, de juízo e, finalmente, de anomalia. O cérebro, por outro lado, rico de células especializadas - neurônios -, mantém conectividade extrema entre elas, gerando potenciais locais, potenciais de ação, modulações em freqüência e um sem-número de outros meios de codificação que persistem, ainda hoje, inexplicados quanto à relação objeto/código.

No cérebro somente há sinais elétricos. Na mente somente há imagens que desfilam num palco de acesso privado ao sujeito. Entender a relação entre esses dois sistemas, duas facetas de um só coisa, é tarefa para as ciências biológicas e também para as ciências exatas e humanas. Não somos só sinal elétrico, nem matéria viva, nem biografia.

Somos a um só tempo sinal complexo, imagem complexa e sujeitos complexos.

Minha contribuição ao estudo do problema enfocará o controle voluntário sobre a ação. Fenômeno puramente biológico, não me parece ter jamais sido tratado nas arquiteturas artificiais. Ninguém fala de controle voluntário numa máquina. Em seres humanos, no entanto, é trivial distinguir dois planos de controle: o voluntário e o automático.

O controle voluntário normalmente é lento, atento, sujeito a treinamento e aprendizado. O controle automático, ao contrário, é rápido e, no mais das vezes, não sujeito a correções conscientes.

Pois bem, não se costuma perguntar quando uma máquina, computador por exemplo, está executando alguma tarefa complexa no modo voluntário ou no modo automático. A distinção pareceria desnecessária, antropomórfica, impregnada de um vocabulário estranho às ciências exatas, não fosse o fato de termos boas razões para crer que a distinção está na base de um dos mais intrigantes aspectos da mente: a consciência. Ela, ao contrário de objeto nomeado pelo devaneio humanista, é um modo de processamento de que cérebros lançam mão para executar algumas de suas tarefas. Entender, portanto, o que significa consciência à luz de um estilo cerebral de processamento requer que façamos um complicado percurso.

Primeiramente, deveremos entender que todas as razões possíveis de enumerar-se para qualificar a mente não são suficientes, mas apenas necessárias. Não se define mente ou consciência como complexidade, porque também os processos não-conscientes são complexos. Não se define consciência como precisão ou controle ou auto-inspecção, porque também os processos não-conscientes são capazes de exibir essas facetas.

Definir mente enquanto inteligência ou pensamento é pouco porque nem só de inteligência fazemos nossa vida mental, nem tampouco de pensamento. Definir, por outro lado, como querem alguns, a mente como representação ou como manipulação de símbolos ou como aparato de processamento de informação, somente enevoa o panorama se não se entender previamente o que se está entendendo por representação, símbolo, informação ou processamento desta.

Quaisquer definições do que é mente ou consciência padecem da inserção de propriedades estranhas ao conjunto de objetos e relações que uma ciência cerebral admite. Pergunte-se acerca da temperatura de um objeto. Embora se possa fazer tal aferição no âmbito da mecânica clássica, deve-se adaptar o vocabulário de primitivos dessa mecânica, em que, em um primeiro instante, não ocorre o termo "temperatura". A termodinâmica, assim, embora clássica, significa uma adaptação da mecânica, tal que se possa falar de uma grandeza - temperatura - antes não definida. Da mesma forma há propriedades (traduzidas por termos teóricos) que requerem um nível sistêmico para que possam ser imputadas. Pergunte-se acerca de um neurônio. Tem consciência? Não há sentido na pergunta, como não há sentido perguntar se uma molécula de água é líquida ou gasosa. No limite, há propriedades coletivas que não se confundem nem de leve com a soma de seus componentes. O "espírito de equipe"de um determinado time não é uma propriedade de nenhum de seus jogadores, nem é um elemento a mais no mundo físico.

A mente e a consciência são assim definidas através de um vocabulário que, na sua introdução, já lança por terra qualquer possibilidade de correlação com o cérebro que as implementa. Falar que são manipulações de símbolos, representações, intencionalidade ou outras tantas definições apenas amplia o fosso entre mente e cérebro. Estipular relações nômicas, leis gerais que garantam relação biunívoca entre as duas séries, o mental e o cerebral, também é impossível, ou pelo menos no momento irrealizável. Portanto, cabe-nos fazer uma tentativa de definir algum traço na mente que possa ter representação imediata no cérebro. Com isso, estaremos tocando na estrutura última do problema, isto é, na relação entre as séries de objetos mentais e cerebrais. Mais ainda, estaremos falando das condições de possibilidade de surgimento, a partir do cérebro, de uma mente com determinadas propriedades.

Explicar o tomar partido de certas proposições pode significar um trabalho longo e desviante. Para isso devemos adotar algumas hipóteses (com breve justificação em nota de rodapé) para que possamos delimitar o problema.

Hipótese 1 (H1): A mente é, basicamente, o conjunto de processos conscientes ou passíveis de se tornarem conscientes.

Hipótese 2 (H2): Nem todo processo consciente é voluntário, mas todo processo voluntário é consciente; logo o processo voluntário é necessariamente parte do processo consciente.

Hipótese 3 (H3): Definem-se objetos de representação, seja ela motora, sensorial ou integrativa-associativa, como padrões de oscilações de populações neuronais.

Esse conjunto de seis hipóteses constitui a base da argumentação acerca da relação entre controle voluntário e consciência, de tal sorte que possa ser utilizado em arquiteturas naturais e artificiais. Ao longo deste trabalho ficará clara a articulação dessas hipóteses no afã de criar um esboço de modelo teórico para o chaveamento de informação, do modo voluntário para o automático, no sistema nervoso central.

O problema da consciência tem diferentes aspectos. O problema de seus conteúdos e formas, o problema da função que desempenha no sentido de manipular a informação e, finalmente, a vivência que engendra no sujeito de consciência (qualia).

Pode-se distinguir claramente duas classes de problemas ligados à consciência. Um diz respeito à vivência subjetiva de estar consciente de algo. Em princípio, esta vivência (qualia), a sensação do gosto de algo, a sensação de dor, etc. não me parecem relevantes para uma teoria científica acerca do sistema nervoso central. O outro, diz respeito à função, forma e conteúdo da consciência.

Hipótese 7 (H7): A vivência subjetiva dos estados de consciência (qualia) está fora de uma formulação científica para o problema.

Porém, a formulação acerca do que desempenha a manipulação consciente de informação deve estar sujeita a hipóteses sobre sua função no sistema e seu modo de implementação-operação.

É possível que a função da consciência seja tal que sistemas nervosos devam, necessariamente, em um certo ponto de sua evolução, esboçar algum tipo de manipulação de tipo consciente sobre os objetos. A forma como se dá essa manipulação é importante porque não temos, em princípio, acesso às razões que tornam a manipulação de um objeto consciente ou automática. Em outras palavras, o evento que determina o roteamento de informação no sistema nervoso, seja pelo modo consciente, seja pelo modo automático, é não-consciente, por definição. A discriminação do choro de um filho, entre os barulhos possíveis, deflagrando o acordar (modo consciente) de uma mãe é um evento pré-partição dos espaços funcionais consciente e automático. Deve existir, portanto, algo no plano do sinal elétrico pré-consciente que identifique a rota (consciente ou automática) que deverá ser seguida no processamento neural subseqüente.

Seja um objeto complexo ABC, representando todas as ações possíveis, cerebralmente determinadas, responsáveis por "conduzir um carro". O objeto complexo ABC é definido como:

1. um padrão aprendido;
2. um padrão susceptível de variações inúmeras (podemos guiar um carro de um tipo, outro de outro, com câmbio no chão, com câmbio na direção, hidramático, de grande porte, de pequeno porte). O que define o objeto complexo ABC, por exemplo o conjunto de ações motoras, sensoriais e associativas capazes de "guiar um carro", é um conjunto fixo de ações, sensoreamento e integração capaz de, com mínimas adaptações, guiar diferentes classes de carros;
3. um padrão de oscilações de diferentes grupamentos neurais, sincronizados ou não, que pode ser descrito através de uma equação diferencial ordinária não-linear;
4. os parâmetros e as condições iniciais podem ser interpretados como vinculando três aspectos diferentes: classes de subobjetos possíveis (dentro do "guiar um carro", tipos de carros que podem ser conduzidos), razões históricas ligadas ao aprendizado e ao recrutamento do objeto aprendido e modo de manipulação do objeto - automático ou voluntário;
5. algo que é processado pré-conscientemente, de tal sorte que, antes de qualquer vivência consciente, o sistema já é capaz de identificar como deve manipular o objeto ABC: através do modo voluntário ou do modo automático.

Tomando-se, portanto, o objeto ABC, definido como uma conjunto de oscilações possíveis de um grupamento de neurônios capazes de representá-lo, podemos sugerir que:

1. existe, em princípio, uma equação diferencial ordinária não- linear que o representa;
2. seus parâmetros e suas condições iniciais geram diferentes classes de soluções no espaço de estados;
3. as soluções possíveis são atratores do tipo: pontos de equilíbrio assintoticamente estáveis, soluções periódicas do tipo ciclo-limite, atratores não-periódicos (incluindo aqui os chamados atratores estranhos com eventual dimensão fractal);
4. embora haja um sem-número de combinações quantitativas de estados, podemos agrupá-las em diferentes comportamentos qualitativos, que resumem o problema a diferentes soluções topologicamente equivalentes. Assim podem-se definir, em função de valores de parâmetros, situações de equivalência topológica;
5. valores de parâmetros que, minimamente perturbados, suscitam mudanças qualitativo-topológicas no espaço de estados são chamados parâmetros de bifurcação. Quando a perturbação em um parâmetro não se faz acompanhar de mudança qualitativo-topológica no espaço de estados, o chamamos de valor ordinário de parâmetros;
6. valores ordinários de parâmetros correspondem a estabilidade estrutural; valores de bifurcação correspondem a instabilidade estrutural.

Hipótese 8 (H8): Definido um objeto complexo ABC através de uma classe de oscilações de um conjunto finito de neurônios, podemos supor que: valores ordinários de parâmetros e, portanto, estabilidade estrutural definem as subclasses possíveis daquela equação no que tange aos tipos possíveis de objetos (e.g., tipos de carros possíveis de serem dirigidos sendo a EDO que representa o objeto ABC definível como um nome de classe: dirigir um carro); valores de bifurcação e, portanto instabilidade estrutural, definem modos diferentes de funcionamento no que diz respeito ao binômio voluntário/automático.

Hipótese 9 (H9): A consciência, enquanto função, seria um modo de processar situações em que a estrutura que descreve um objeto neural complexo exibe instabilidade estrutural. O que emergiria na consciência seria basicamente a característica qualitativa do sistema. Portanto, enquanto o processamento cerebral complexo é quantitativo, a consciência seria o palco onde apenas diferentes topologias são manipuladas, daí seu caráter eminentemente qualitativo.

Hipótese 10 (H10): Há quatro tipos de modelos para a mente. Chamo-os de simbolistas baseados em regras e simbolistas baseados em regularidades. Os outros dois são aqueles baseados numa dinâmica cerebral. Dividem-se em dinâmica cerebral clássica e quântica. Este trabalho se baseia num modelo de dinâmica cerebral clássica para explicar a consciência e o controle voluntário sobre a ação.

Com isso, temos condição de distinguir quatros aspectos relevantes à consciência. A função da consciência é, na minha opinião, de dirimir impasses decisórios, ou soluções não-convergentes, advindas do plano cerebral de manipulação de informação. A valoração dos atos e seu cotejamento em termos de um sistema de regras supraindividuais, base da moral e da sociedade, requer esse tipo de processamento, embora não se limite apenas a ele. As formas da consciência são basicamente as subclasses de eventos rotuláveis como caracterizando uma "faculdade": pensamento, emoção, vontade, motricidade, juízo, memória, linguagem, percepção, atenção, personalidade e sonhos. Os conteúdos da consciência são objetos que, mediados por linguagem e memórias, povoam cada uma das modalidades funcionais - um determinado pensamento, uma determinada percepção, etc. A vivência consciente, finalmente, advém do processo pelo qual se atualizam esse objetos através de oscilações e sincronismo. Única propriedade genuinamente emergente, na minha opinião, advém do recrutamento de grande números de osciladores que sincronizam momentaneamente, somados à atualização da vivência do "eu" e da "sensação de liberdade para agir" (livre-arbítrio).

Várias são as maneiras de dividir o processamento cerebral. Podemos utilizar algumas delas.

Definem-se três modalidades de processamento de informação no SNC: o processamento sensorial, o motor e, entre os dois, o processamento associativo/integrativo.

Mente e, portanto, consciência, são basicamente propriedades do processamento associativo. Todo processamento mental é associativo/integrativo, porém nem todo processamento associativo/integrativo é consciente. Portanto, não podemos definir a consciência, ou o lento surgimento da mente na escala animal, simplesmente fazendo alusão ao processamento integrativo.

Outra maneira de dividir os tipos de processamento me parece mais compatível com uma hipótese acerca do surgimento da mente.

Hipótese 14 (H14): O sistema nervoso humano pode ser dividido em três tipos de estilo de processamento. O modo reflexo é aquele em que, a um dado evento A, corresponde sempre um único evento B. O processamento complexo é aquele em que, a um dado evento A, podem corresponder eventos B ou C e assim sucessivamente. O processamento mental é aquele em que, dada a incapacidade de definir uma situação ambígua de processamento complexo, redescreve-se A pode ser B ou C através de operadores A deve ser B ou C. Essa etapa é mediada pela linguagem, pelas memórias e pela submersão em um determinado ambiente com contingências de reforço e gratificação.

Sistemas nervosos primitivos são capazes de manipular informação no modo reflexo. Normalmente são aquilo que chamamos de pré-programados (pre-wired). Nascem com programas já instalados que coordenam certas ações percepções sobre o meio. Com a complexificação do meio, das ações e do sensoreamento, deve-se, agora, criar mecanismos de ajuste on-line, de aprendizado e de avaliação de hipóteses conflitantes ou, no mínimo, alternativas de ação e interpretação sensorial. A isso chamo de processamento cerebral complexo. Se, no nível reflexo, já pode haver complexidade, definida pelo número de graus de liberdade, no que chamo de nível complexo propriamente dito o problema se torna escolher entre diferentes alternativas. Se A então B ou C ou D, e assim por diante. À medida que essa complexidade vai se instalando, cada vez mais os sistemas nervosos carecem de elos de integração entre a recepção da informação sensorial e seu posterior encaminhamento através da ação motora. A mente não surge, a meu ver, da complexidade da operação; nem surge da ocorrência de alternativas de ação. Surge, outrossim, na medida em que nem toda ação ou percepção, quando há um série de possibilidades de interpretação, faz com que a solução da equação que descreve o sistema convirja para uma solução atratora.

No momento em que o processamento cerebral passou a ter que dar conta de estruturas cada vez mais complexas, contraditórias (fujo ou luto, sendo ambas as hipóteses defensáveis), contrárias, concorrenciais, etc., houve que selecionar um mecanismo de fazer convergir uma rede de múltiplas entradas e de, em princípio, múltiplas saídas. Porém, a complexidade não garantiu que todo problema tivesse solução no sentido estrito da palavra. Se o sistema não é capaz de convergir para uma solução atratora há que se recrutar nova instância. O recrutamento progressivo dessa nova instância desambigüizadora é reponsável pelo lento surgimento da mente ou consciência.

O problema não tem sido colocado em máquinas simplesmente porque os impasses de convergência são resolvidos através de uma série de modalidades e aproximações. Ora, talvez seja justamente a falta de convergência para determinadas situações que, se em máquinas nos convida a recolocar o problema ou simplificá-lo, no cérebro animal requereu uma instância de pós-manipulação de soluções ambíguas ou não-convergentes.

Se há complexidade no nível do processamento reflexo da informação, ocorre maior complexidade quando passamos a ter aprendizado, correção on-line de comportamentos, distinção inter e intraclasses e finalmente múltiplas opções de ação ou interpretação para um mesmo objeto. Nesse momento, ocorre o recrutamento de um terceiro nível que chamo de processamento mental, onde há a desambigüização da informação, através de alguma forma de correção de parâmetros, de escolhas arbitrárias, de linearização do problema, etc.

(Fig.1)

O que está colocado é uma hipótese forte acerca de sistemas naturais. Enquanto que nos sistemas artificiais as não-linearidades são, às vezes, indesejáveis, nos sistemas biológicos, particularmente no cérebro humano, estas situações são regra, na medida em que o ambiente, as ações sobre ele e também as percepções (interpretação e sensoreamento ambiental) levam, via de regra, a estruturas descritas por equações não-lineares.

Se, por um lado, a não-linearidade é fonte de comportamento rico, compatível com o aprendizado e a novidade, também é fato que, situações de instabilidade estrutural, podem levar a uma multiplicidade de soluções no espaço de estados. Perde-se, assim, a um só tempo previsibilidade e a convergência. Dado um determinado objeto ABC, conjunto de oscilações que determinam um padrão neuronal para aquele objeto, podemos ter:

1. relação linear entre as partes (processamento reflexo): a um dado A corresponde um único B em toda extensão do fluxo no espaço de estados;
2. relação não-linear entre as partes (processamento complexo): a um dado A corresponde um único B no fluxo no espaço de estados, se e somente se os parâmetros da equação que descreve ABC são ordinários e há estabilidade estrutural;
3. relação não-linear entre as partes (processamento mental/consciente): a um dado A pode corresponder mais de um elemento, caso em que os parâmetros da equação que descreve ABC são parâmetros de bifurcação e há instabilidade estrutural.

Isso quer dizer que o chaveamento de uma informação para o modo consciente é processada através de mecanismo não-consciente. Mais ainda, o que distingue o "gato consciente" do "gato não consciente" é uma peculiaridade na estrutura matemática que descreve os gatos possíveis (ABC), tal que, para "gato não consciente", temos parâmetros em faixas de valor ordinário e, para "gato consciente", temos parâmetros de bifurcação.

Garante-se, com isso, que o modo como manipulamos informação consciente ou não está parcialmente na dependência de peculiaridades ao nível do sinal elétrico (padrão oscilatório de um conjunto de neurônios que representa o objeto ABC), não havendo, portanto, para explicar certos mecanismos de controle consciente de qualquer superviniência topográfica ou semântica.

Esse problema pode ser chamado de dicotomia entre sinais e símbolos. Os modelos que chamo de simbolistas (IAS e IAC) presumem que esses símbolos são dados a priori. A mente seria o resultado da maneira de relacionar esse símbolos. Porém a natureza de um símbolo também é uma fato que depende do processamento cerebral capaz de gerá-lo. Procuro, através da dinâmica cerebral clássica (DCC), relacionar símbolos a sinais, tentando com isso superar o impasse entre a série de eventos e teorias mentais e eventos e teorias cerebrais.

Seguramente um dos grandes problemas da caracterização do que seja processamento mental de informação, particularmente processamento consciente desta, reside no fato de que não será a simples vivência de algo que definirá o modo mental, nem a qualificação de inteligente, complexo, ou manipulado pelo hemisfério esquerdo ou pelo lobos frontais ou pelo córtex colunar associativo, etc.

Há na caracterização da mente, seja ela cognição (pensamento), sensação (afetividade) ou vontade (conação), consciência, doutrina das faculdades ou intencionalidade, uma ausência completa de mecanismo que explique o porquê de um estilo cerebral de manipulação de informação permitir-lhe o surgimento.

Quando digo que consciência é isto ou aquilo tenho dois problemas em jogo: o problema da definição e o problema da relação desta definição com o cérebro humano.

Isto quer dizer que há uma complexa relação em jogo, que torna todo o processo extremamente complicado.

A natureza da tese aqui apresentada é de que devemos centrar nossos esforços na busca de um paradigma que norteie a

pesquisa neurocientífica sobre a consciência com vistas a estabelecer:

1. o mecanismo pelo qual cérebros são capazes de produzir consciência; isto é, como é que cérebros podem, a partir de regras sintáticas e de um espaço de sinais elétricos, forjar símbolos e significados mentais;
2. uma definição que dê conta das facetas possíveis da consciência: função, forma, conteúdo e vivência.

Este trabalho procura apresentar:

1. a consciência como uma função que desambigüiza situações não-convergentes no plano do processamento cerebral complexo (por definição, não-consciente);
2. a consciência como um conteúdo redescrito por uma determinada versão, nomeável sob diferentes formas (faculdades) tais como pensamento, memória, etc.;
3. a vivência consciente como um estado emergente de transição de fase ou bifurcação em que, à mobilização sincrônica de grandes áreas cerebrais, faz-se acompanhar uma vivência de unidade qualitativo-semântica que é o que nos aparece na "tela mental";
4. a consciência vista através de uma de suas partes constitutivas, qual seja o controle voluntário sobre a ação;
5. um mecanismo sintático teórico que apresenta a possibilidade de enxergar, no nível dos sinais cerebrais, as condições de possibilidade de emergência do fenômeno consciente.

Para que possamos trilhar este caminho, cumpre examinar alguns conceitos: sintaxe x semântica; topografia x topologia; objetos x funções; acaso x determinismo. Posteriormente examinaremos os modelos possíveis e um modelo teórico simples, baseado em sistemas dinâmicos e malhas de sincronismo de fase (PLL- phase locked loop) que apresente esquematicamente algumas das idéias gerais.

Basicamente, há dois modelos rivais no que concerne à relação da mente com o cérebro: arquiteturas de inteligência artificial simbólica (IAS) e arquiteturas de inteligência artificial conexionista (IAC).

A inteligência artificial dá o tom da modelagem da relação cérebro-mente por várias razões:

1. porque há que se ter a perspectiva de uma ciência formal para o cérebro e para a mente;
2. porque não há razão para máquinas não serem capazes de realizar funções mentais;
3. porque o abandono da tradição behaviorista de caixa-preta para o cérebro e mente faz ressurgir a necessidade de uma estrutura intermediária que execute intermediações e constitua percepções e ações comportamentais.

Porém, essa mesma inteligência artificial, lato sensu, acaba por inserir conceitos difíceis na cena dos modelos mentais:

1. o conceito de representação (a mente como representação);
2. o conceito de processador de informação (a mente como processador de informação através de regras computacionais);
3. o conceito de inteligência (a mente como pensamento inteligente);
4. o conceito de símbolo (a mente como manipulação de símbolos).

Entender os conceitos acima será fundamental para que possamos justificar uma posição de insuficiência de modelos atuais. Porém, para isso, devemos, provisoriamente, definir sintaxe e semântica:

Definição 1 (D1)): Sintaxe é o conjunto de relações estipuladas em um determinado sistema formal que permitem a construção de cadeias de inferência, cadeias de dedução e soluções, analíticas ou numéricas, para uma determinada estrutura lógico-matemática, discreta ou contínua, digital ou analógica, determinista ou probabilista, que descreve um processo.

Definição 2 (D2): Semântica é o conjunto de objetos que substituem variáveis quantificadas e soluções, dando-lhes interpretação, existência e significado.

Buscar um modelo de mente, um modelo de cérebro e, sobretudo, da relação entre ambos, significa definir claramente a sintaxe e a semântica cerebral, bem como a sintaxe e a semântica mental. Os princípios que governam a relação de ambas serão vistos mais adiante.

Suponha que defino uma semântica do mental baseado nos blocos (ou termos) mentais, normalmente descritos através da linguagem ordinária corrente. Assim, "gatos", "cadeiras", "fótons" e "angústia" seriam termos mentais, nomeadores de estados correspondentes (objetos mentais).

Defino, então, uma classe de relações entre esses blocos. ("Gatos são felinos. Se todos os gatos são felinos e, se todos os felinos gostam de leite, então gatos gostam de leite".) Essas relações garantem determinadas leis de relação entre objetos.

Suponha, agora, que defino uma classe de objetos cerebrais como neurônio, sinapse, assembléias, lobos, circuitos, neurotransmissores, etc.

Defino uma classe de relações cerebrais entre esses objetos tais como: geração de potenciais de membrana, potencial de repouso, potencial de ação, propagação de potencial, sincronização de populações neurais, gênese de ritmos cerebrais, etc.

Pois bem, o que descreve, de maneira sucinta, o projeto genericamente chamado de inteligência artificial (IA) é o seguinte: a base da mente é o pensamento; pensar é computar sobre cadeias de símbolos; as leis do pensamento, e, portanto, da mente, são aquelas regras que relacionam computacionalmente objetos mentais.

Em um primeiro momento, por volta dos anos 50, surgiram programas computacionais capazes de provar teoremas. Está aí a base da primeira inteligência artificial.

Define-se a mente como um locus de representação, onde os termos mentais (agora símbolos) são manipulados através de regras precisas, algoritmo-computacionais, baseadas no cálculo lógico de predicados. O pensamento, e sobretudo sua variedade inteligente, será o resultado desse processo de manipulação de símbolos através de regras claras (algoritmos), construindo cadeias de inferência. Esse tipo de modelo é chamado de inteligência artificial simbólica (IAS). Note-se que há uma presunção de que símbolos sejam entidades mentais (portanto, a semântica é mental) e que fundar uma ciência formal do pensamento (ou da cognição e por conseqüência da mente) significa descobrir-lhe as leis lógicas de conexão e inferência - leis do pensamento. A sintaxe é baseada em regras lógicas, por excelência mentais também.

A segunda onda da inteligência artificial dá um passo em direção ao cérebro. As redes neurais, ou inteligência artificial conexionista (IAC), modificaram radicalmente o panorama das relações entre objetos. A partir delas, as relações não mais são regras lógicas, mas um determinado padrão de evolução dinâmica de um sistema pluriconectado de "neurônios artificiais". Essa evolução se dá graças a uma série de modos de fazer de tal sorte que, a um dado vetor de entrada, corresponda um determinado vetor de saída. Isso se faz graças à possibilidade de ajuste na conexão entre os neurônios artificiais, seguindo um sem-número de modos. A sintaxe, antes na IAS baseada em regras lógicas, dará lugar a um conjunto de modos de aproximar funções compostas, através de soluções locais atratoras.

Ora, o que se faz com as redes neurais é apenas modificar a sintaxe mental da IAS, criando um análogo de sintaxe cerebral, porém mantendo intocada a semântica mentalista baseada em símbolos (ou subsímbolos).

Do ponto de vista de modelos de inteligência artificial, sejam eles simbólicos baseados em regras (IAS), conexionistas (IAC), baseados em regularidades estatísticas provenientes da aproximação de funções compostas através de diferentes algoritmos de treinamento, a semântica mental permanece intocada, sendo apenas a sintaxe que migra, do nível mental baseado em regras da IAS, para uma sintaxe quase-cerebral, baseada em regularidades, aprendizado e conexão sináptica cambiante da IAC.

A insuficiência dos atuais modelos de mente e de sua relação com o cérebro advém da ausência de uma semântica cerebral que endosse a legítima constituição da relação entre fatos cerebrais e a possibilidade de surgimento, a partir de uma legítima sintaxe cerebral e de uma semântica também cerebral, de classes de funções, objetos ou vivências mentais.

A proposta deste trabalho será apresentar uma outra forma de olhar para o problema, tal que se definam, não somente semântica e sintaxe cerebrais, como também se defina o mecanismo de surgimento do mental a partir do cerebral. Porém, para que possamos lançar solidamente uma versão rival de modelo, devemos examinar quatro aspectos citados anteriormente dos modelos de inteligência artificial: representações, manipulação lógico-computacional de símbolos, mente enquanto pensamento inteligente e símbolos propriamente ditos. Isso nos permitirá definir uma terceira classe de modelos - dinâmica cerebral quântica - DCQ - (derivado da crise de incompletude dos sistemas formais de tipo IAS) - e, finalmente, preparar terreno para argumentação acerca do modelo que propomos- dinâmica cerebral clássica (DCC).

Resumindo, esquematicamente, definindo sintaxe (nível das relações) e semântica (nível dos objetos e de sua significação) podemos falar de quatro tipos de modelos (Fig. 2)

(Fig.2: Duas classes de modelos mentais - simbolistas e cerebralistas, subdivididos, respectivamente, em simbólicos, conexionistas, clássicos e quânticos.)

O que torna complexa a formulação resumida na Fig. 2 é que, em primeiro lugar, suponho que a prioridade de um modelo de cérebro e mente é definir objetos e, só então, definir-lhes relações. Vai dai que a prioridade é semântica e não sintática. O enfoque que tem sido dado ao problema da modelagem de cognição, ou mais precisamente de modelos cérebro-mente, é de uma prioridade sintática, mental, no caso da IAS, e cerebral, no caso da IAC. Mudando o panorama para uma prioridade semântica, deveremos definir objetos e só então relações. Isso se fará à custa da noção de oscilação e de sincronização de assembléias neurais (DCC). Porém, devido a um problema histórico, a dinâmica cerebral contém ainda uma outra formulação: a DCQ. Ela aparece devido a problemas na IAS (completude em termos do teorema Gödel e parada nas máquinas de Turing). Na verdade, embora fale de uma possível mecanismo quântico por trás da consciência, não tem a meu ver nem sintaxe, nem semântica cerebrais estritas.

Quando se fala da insuficiência dos modelos atuais de inteligência artificial para modelar a mente e sua relação com o cérebro, é preciso ter claro que quatro classes de conceitos deverão estar contemplados em qualquer teoria sobre a mente.

Começaremos examinando o problema da representação, intencionalidade e proposições.

Vimos anteriormente que a mente representa uma instância intermediária entre o estímulo e a resposta. Porém, ao contrário de intermediário passivo, é ela, mente, que coordena o processo de apreensão e ação sobre o meio. O intermediário passivo é, na verdade, um agente absolutamente ativo que utiliza da sensorialidade como corretor de hipóteses prévias. Quando se abandonou a idéia de que a mente e o cérebro fossem apenas intermediários, caixa-preta, bem ao gosto de uma cibernética pré-cognitivista, em que estímulo e resposta se fariam acrescentar de mecanismos de correção através de malhas de feed-back, houve que postular algumas coisas.

A primeira grande postulação para a mente, que subjaz a todo projeto da inteligência artificial simbólica, é de que a mente é um nível de representação. Não foram os desenvolvimentos que o conceito assumiu, seria muito simples apenas afirmar que a mente é um mapa do mundo, do corpo e de si-mesma. Não é, no entanto, isso que se passa no interior do projeto de caracterização da mente enquanto representação. Ao contrário de ser simples mapa de objetos e processos, a idéia de representação traz consigo o conceito de intencionalidade e proposição. Como não é meu projeto fazer uma discussão acerca dos diferentes significados que esses termos adquirem, em diferentes autores, vamos apenas clarificar que:

1. representação pode ter dois sentidos;
2. o sentido comumente atribuído pela IAS à representação enquanto característica da mente é de representação intencional, proposicional e simbólica;
3. o conceito de representação como simples mapeamento de um conjunto em outro, embora muito mais aceitável, não é o que mais ocorre na literatura especializada.

Definição 3 (D3) : Representação₁ significa mapeamento (relação de) de um conjunto de objetos em outro através de uma relação determinada.

Definição 7 (D7): Proposição₁ significa toda sentença bem construída na linguagem ordinária, verdadeira ou falsa. Distinguem-se as proposições verdadeiras e falsas das não-proposições em virtude da obediência a um conjunto finito de regras de construção que, aplicado a um conjunto finito de primitivos lingüísticos, gera, praticamente, infinitas proposições.

Vistas estas definições podemos voltar a falar do problema dos modelos atuais, IAS e IAC, no que diz respeito a uma teoria da mente e de sua relação com o cérebro.

Quando se pretende fazer inteligência artificial simbólica postula-se: representação₂, intencionalidade₂, proposição₁ e ₂ e símbolo₁ e ₂.

Quando falamos da inteligência artificial conexionista, como apenas uma inversão para um modo de conexão cerebral, o que fazemos é usar: representação₁ ou ₂, intencionalidade₁ ou ₂, proposição₁ ou ₂ e símbolo₁ ou ₂.

Pelas definições acima, parece que o problema da caracterização de qualquer modelo deve fazer alusão, de maneira explícita ou não, aos seguintes conceitos:

a) sintaxe,

b) semântica,

c) representação,

d) intencionalidade,

e) proposição,

f) símbolo.

De maneira geral, o que vemos é que há uma verdadeira confusão entre todos os modelos existentes sobre mente e de sua relação com o cérebro. Se, por um lado, falamos que a guinada da IAS para IAC foi apenas uma guinada sintática, preservando-se a semântica mental, na verdade o problema é mais complexo pois, para uma genuína teoria, teríamos que explicitar todos os níveis conceituais. Sem que isso seja feito não haverá, jamais, modelo coerente de ligação de mente e cérebro, pois parte das definições é incompatível com uma teoria neurocientífica.

Cérebros são capazes de manipular uma sintaxe no nível dos sinais e mentes seriam capazes de manipular símbolos. Essa é uma visão primeira de classes de objetos mentais e cerebrais e classes de relações mentais e cerebrais. Porém o que está implícito nessa colocação é uma articulação entre os conceitos de sintaxe, semântica, representação, intencionalidade, proposição e símbolo.

O objetivo de colocar todos esses conceitos sob a forma de definições, com notas de rodapé rápidas, é evitar uma peregrinação exaustiva e estéril por todos os modelos e modos de interpretar fenômenos mentais e cerebrais. Porém, a meu ver, não há como propor um modelo rival sem que se explicitem esses pontos porque:

a) há conceitos que são compatíveis com o cérebro e outros não;

b) há conceitos que são compatíveis com a mente e outros não.

Se essas duas classes fossem idênticas não haveria qualquer problema. Pelo fato de serem distintas e o problema, a meu ver, se baseia na linguagem, devemos ver que correções podem ser feitas para que o modelo a ser proposto possa responder por uma interface produtiva entre categorias mentais e cerebrais.

Para que possamos apontar as insuficiências dos modelos atuais vejamos como colocar cérebros e mentes na perspectiva dos conceitos que julgamos angulares. Mais ainda, em seguida examinaremos de maneira pormenorizada que críticas podem ser feitas a IAS e a IAC, de tal modo que o modelo que vamos propor procure respondê-las.

A sintaxe cerebral é, basicamente, uma norma de relação entre objetos cerebrais. Baseia-se em relações de contigüidade topográfica (local) e em geração e propagação de impulsos que representam objetos externos (mundo), internos (corpo) e próprios (representações de estados cerebrais). A sintaxe mental é, por definição, baseada em relações de regras que possibilitam a construção de sentenças mentais. Não há fato mental comunicável que não passe por sua caracterização em uma linguagem ordinária. Assim, ainda que se possa dizer que a vivência é não-proposicional, a comunicação sempre o é. Dada essa dupla caracterização de vivência não-proposicional e de comunicação proposicional, é que afirmamos que a vivência, por ser sujeita a um vocabulário em primeira pessoa, é não testável empiricamente e, portanto, não sujeita a formulações científicas.

A semântica cerebral fala, basicamente, de estruturas (neurônios, sinapses, neurotransmissores, mensageiros, circuitos, assembléias, áreas sensoriais, motoras e de integração, etc.) e de sinais (topologias e codificação de padrões). A semântica mental pode falar de faculdades (memória, consciência, juízo, etc.); pode falar de consciência, emoção e vontade e pode, ainda, falar de símbolos, representação e intencionalidade.

A noção de representação mostra a distinção básica entre cérebros e mentes. Enquanto que a noção de representação cerebral comporta áreas, especialização, homúnculos, etc. (representação₁), a representação mental é baseada em símbolos, intencionalidade e proposição.

A intencionalidade cerebral pode ser entendida como uma propriedade de cérebros se relacionarem com o mundo. Nesse sentido é compatível com a noção 1 de representação. A noção de intencionalidade mental é basicamente de uma propriedade de falar de objetos intencionais, de exibir consciência deles (intencionalidade₁), porém, a forma mais aceita, é de que há modos mentais que implicam numa classe de sentenças em que os operadores "desejo", "crença", "temor", etc. definem uma classe de eventos não-traduzíveis em qualquer vocabulário fisicalista. Assim a intencionalidade mental é basicamente a 2.

O problema da proposição é complexo porque não há como falar em "proposições cerebrais". Sendo basicamente definidos no interior de uma linguagem, proposições surgem da construção de sentenças, a partir de uma classe finita de símbolos e regras. Para que se pudesse falar de uma proposições cerebrais, teríamos que usar para proposição o sentido 2 (atitudes intencionais) e garantir a relação destas com as atitudes numéricas de que fala Paul Churchland. Esse autor defende que quando falamos de "A crê que p" ou "A deseja que p" é o mesmo que quando falamos que "A tem o comprimento de n", "A tem a velocidade de n" e assim sucessivamente. Nessa formulação a atitude intencional (ou proposição₂ intencional) seria uma determinada propriedade e, o objeto intencional, uma medida.

Símbolos cerebrais são quaisquer representantes arbitrários que representam elementos de outras regiões. Porém, no caso de mente, a noção de símbolo é aquela em que existe a possibilidade de se expressar o símbolo₂ em linguagem ordinária através de um proposição₁.

Modelos de mente e de sua relação com o cérebro devem enfrentar os problemas apontados na tabela 1. Há algumas formas de contornar esses problemas que me parecem absolutamente erradas. Vejamos dois argumentos clássicos.

David Marr em seu trabalho sobre visão postula três níveis de descrição: o nível da computação, o nível do algoritmo e o nível do implemento. O primeiro definiria o espaço de definição do problema, o segundo, as regras e etapas para resolvê-lo e o terceiro, sua realização física. A isso se agregou uma célebre dicotomia, cara à IAS, segundo a qual a mente seria um software e o cérebro um hardware. O software, em princípio, corresponderia aos níveis da computação e do algoritmo e o hardware, ao nível do implemento físico.

Essa caracterização de níveis de descrição do problema, com vocabulário e leis próprias, estaria na base da distinção de conceitos que não se interpenetram, como é o caso da tabela 1. Porém, há ainda uma última fonte de argumento que mostra que, um mesmo programa, pode ser rodado em diferentes arquiteturas, não havendo, portanto, um mapa um para um entre as regras do programa e as leis do hardware. Se o mapa não é "um para um", não há como fundar uma ciência do mental com base no nível de coação do nível cerebral.

Esses argumentos são absolutamente próprios e estão na base de uma separação aparentemente incontornável. Mente seria um nível de descrição e de processamento com uma dinâmica e vocabulários próprios, que não se podem reduzir ao nível cerebral. Dai o fato de que, todo e qualquer modelo de mente, ao fazer alusão ao nível de realização cerebral, somente o consegue através de uma conexão fraca. Essa conexão, do ponto de vista de lógica das teorias, é do tipo token (todo evento mental é um evento cerebral, garantindo com isso que o dualismo seja afastado), mas não do tipo type (a cada evento mental corresponde um único evento cerebral, garantindo tradução radical de um série em outra).

Grande parte dos impasses na modelagem de cérebro e mente advêm desse conjunto de conceitos e tensões na sua intertradutibilidade.

A IAS representa uma guinada absoluta de nível, de tal sorte que a mente está totalmente desgarrada do cérebro, precisando dele apenas como meio físico de realização. Na IAC há uma deflexão forte rumo ao cérebro na medida em que, tanto programa, quanto regra, se descaracterizam rumo a uma norma dinâmica de conexão.

O objetivo central deste trabalho é mostrar que, ao se olhar para o cérebro, pode haver um modo de renomear objetos (e portanto redefinir uma semântica) tal que, a partir do processamento cerebral (sintaxe cerebral), podemos entender uma parcela da conexão entre fatos cerebrais e mentais. Se isso não é suficiente para garantir isomorfismo entre o cerebral e o mental, pelo menos é mais próximo de um realismo cerebral que a IAS, que não o possui, e também mais próximo que a IAC, que tem apenas uma norma de conexão dinâmica, baseada em neurônios artificiais e sinapses, com peso de conexão ajustável.

Para que possamos lançar essa terceira via de modelagem, que chamo de computação topológica (dentro dos modelos de dinâmica cerebral clássica), devemos examinar o problema do processamento de informação e computabilidade e também os conceitos de cognição e inteligência.

A partir de então, deveremos examinar o problema do determinismo e da topologia, para então poder redefinir as categorias básicas: sintaxe, semântica, representação, inten- cionalidade, proposição e símbolo, de tal sorte que possamos acomodar os conceitos do ponto de vista da mente e do cérebro, na classe de modelos propostos.

A idéia fundamental que norteia a primeira grande tentativa de modelizar mente e comportamento, a partir de uma determinada idéia de processamento de informação, remonta aos trabalhos de Alan Turing e sua concepção de uma máquina pensante (Turing, 1950). Entenda-se que cognição é sinônimo de pensamento, o que nos leva a procurar modelizar a mente, tomando-lhe apenas a parte relativa ao pensamento e, deste, particularmente, aquele dito inteligente.

A idéia de Turing é de que podemos, através de uma máquina abstrata, computar quaisquer proposições (regras, instruções, dados, etc.). Essa máquina (e seus respectivos estados internos), dotada de uma fita (em princípio, infinita) e de uma cabeça leitora é capaz de ler o estado no instante t, modificá-lo e gravar uma determinada instrução no instante t + 1. Nos limites deste trabalho não há sentido tratar exaustivamente o problema da máquina de Turing e seu impacto na computação atual, particularmente a partir da introdução das chamadas arquiteturas de tipo von Neumann, nas quais instruções e dados estão alocados em um mesmo local, possibilitando que, a atualização da cabeça leitora e a modificação de estados, se faça em um mesmo ambiente de placa e de processador central.

O que nos interessa, por ora, é uma série de insuficiências que a noção de computação estrita, tomada como realização de uma determinada gama de instruções através de algoritmos, tem para ser usada como modelo de mente e de sua relação com o cérebro humano.

Computação, no sentido clássico, significa:

1. seguir regras claras;
2. transformar regras claras em passos discretos (algoritmos) projetáveis num circuito (no caso atual, eletrônico);
3. ser capaz de traduzir conhecimento declarativo e procedural (melhor dizer procedimental) em termos de seqüências binárias, capazes de representar o conhecimento.

A idéia de que se possa modelar funções cerebrais superiores através do apelo a regras e sentenças declarativas remonta à lógica do século XIX, com Frege, à álgebra de Boole e aos desenvolvimentos posteriores deste século, com Turing, Gödel e, finalmente com as obras de Newell e Simon nos anos 50, criadores dos primeiros programas capazes de provar teoremas matemáticos - portanto capazes de, em princípio, exibir pensamento inteligente.

Um rápido exame da noção de computação, stricto sensu, deve falar a respeito dos autores acima. No século XIX, Frege, com a lógica matemática afirma que proposição (ou sentença) expressa um pensamento completo. Meio século mais tarde, Quine definiria "ser" como "ser capaz de substituir uma variável quantificada no cálculo de predicados".

Vejamos como se pode quantificar variáveis e relações, substituído posteriormente essas variáveis por entidades-objetos (base do Cálculo de Predicados).

Tanto uma fórmula quanto a outra (quantificação existencial e universal) podem ter a seguinte substituição para P e Q (predicados)

Para todo x, se x é Homem então x é mortal. "Ser", na concepção de Quine, é todo aquele objeto capaz de substituir x, mantendo a estrutura da sentença quantificada (universal ou existencial).

Isso garante a existência de Paulo, isto é, a possibilidade de "Paulo" substituir uma variável x quantificada (existencial ou universalmente) numa sentença do cálculo de predicados.

Se tomarmos a idéia de sentença ou proposição de Frege, acrescida de uma formulação segundo a qual é proposição aquela sentença bem construída, segundo as normas de uma sintaxe, tal que, mesmo sendo falsa, significa algo, poderemos entender que:

1. na fórmula 1 e 2 temos uma proposição, porque a quantificação está bem construída;
2. com a substituição dos predicados de 3, temos a possibilidade de, se x = Paulo, termos uma proposição verdadeira, enquanto que, se tivermos x = Deep Blue, teremos uma proposição falsa, mas ainda assim uma proposição.

Proposições expressam pensamentos completos e são o resultado da boa construção sintática. Significam algo, mesmo quando falsas. O ser é definido como sendo aquele "objeto"capaz de substituir uma variável quantificada numa sentença bem construída, sendo capaz de preservar-lhe a verdade. Significado é parente de boa construção sintática, enquanto verdade é parente de verificação empírica (salvo no caso das tautologias em que se expressa algo do tipo "x é Homem, se e somente se x é Homem").

A relação entre pensamento e capacidade de gerar uma proposição, acrescida da caracterização de ser como algo que verifica a verdade de uma sentença quantificada, indicam que, se temos dois valores de verdade para uma proposição – verdadeiro ou falso -, e, se a proposição expressa um pensamento, então: toda vez que formos capazes de gerar proposições; toda vez que formos capazes de substituir-lhes variáveis verificando-lhes a verdade; toda vez que formos capazes de engendrar cadeias de inferências necessárias entre proposições, respeitando as leis lógicas; então teremos pensamentos primários (ou de 1^a ordem) no nível da geração de proposições e pensamentos secundários (ou de 2^a ordem) no nível da cadeia de inferências que preserve as regras de conexão e a validade da estrutura.

De posse dessas noções, percebe-se que a relação da mente como pensamento (ou cognição), com as condições sintáticas, semânticas e ontológicas, para a construção de pensamentos secundários, e a regra de conexão entre proposições, seguindo as leis lógicas de inferências necessárias, foram suficientes para associar:

1. a lógica como a lei do pensamento;
2. a verificação de verdade e falsidade como condição para a transformação de sentenças e de relações entre elas em algo traduzível em código binário;
3. a possibilidade de representar proposições e pensamento inteligente (regras de conexão entre proposições, tais que preservem a estrutura lógica inferencial necessária) em arquiteturas abstratas como a máquina de Turing, em que as declarações (Paulo é Homem) e os procedimentos (se isto..., então aquilo) se convertem no análogo mecânico do pensamento.

As leis do pensamento seriam aquelas que espelhassem fielmente o encadeamento de proposições. A replicação do pensamento em máquinas estaria garantido pelo fato de que qualquer meio, biológico ou artificial, poderia ser o instanciador (ou implementador) de um programa em que proposições e cadeias de inferências estivessem devidamente garantidas e, mais, em que as substituições de variáveis quantificadas estivessem de acordo com as estipulações de existência e veracidade.

Embora poderosa, a ferramenta da computação enquanto manipulação de símbolos-proposições através de regras lógicas, projetáveis sob a forma de estados cambiantes de um autômato, apresenta, do ponto de vista teórico, algumas limitações no que diz respeito a superar o dilema mente-cérebro.

As limitações advêm (Del Nero, 1997):

1. do fato de, ao impor que a mente seja um conjunto de símbolos manipuláveis por regras discretas, supor a existência axiomática ou postular esses mesmo símbolos como primitivos conhecidos, deixando para as regras a função de retratar o estatuto de um modelo científico do funcionamento mental;
2. do fato de, para poder tratar símbolos e regras como entidades manipuláveis pelo cálculo de predicados e de suas derivações posteriores - linguagens de programação: Lisp, Prolog, Fortran, C++ -, requerer-se a discretização de eventos e processos mentais, supondo-se que os eventos cerebrais subjacentes sejam discretizáveis ou tratáveis, por aproximação, como eventos discretos;
3. do fato de, ao estipular a equivalência mente-software, cérebro-hardware, impor-se a separação hierárquica, funcional e não intertraduzível entre os dois planos – o cerebral e mental;
4. engendrar uma mente como um sistema formal de um certo tipo, e, portanto, sujeito às limitações relativas ao teoremas de Gödel de incompletude, inconsistência e indecidibilidade o que, no caso da computação ideal da máquina universal de Turing, redunda em parada para certos estados que sabemos passíveis de solução pela mente humana;
5. forçar a tradução de todos as faculdades mentais em proposições - portanto pensamento -, tornando, assim, a emoção e a vontade, pseudopensamentos (ou entidades traduzíveis sob a forma proposicional), o que não faz sentido do ponto neuropsicológico (processamento topográfico, localização de funções e dissociações específicas);
6. não contemplar qualquer hipótese para a consciência, pano de fundo do processamento mental, salvo por estipulação (isto é, processamento consciente, independentemente de alocar uma determinada explicação para o que seja consciência);
7. devido à possibilidade de impasses de natureza formal, geradores de parada da máquina de Turing, abrir território para uma radicalização estéril dos modelos de tipo processamento quântico no sistema nervosos central como base da consciência (tese Penrose-Hammerhoff) (Cf. nota 43 e Hammerhoff et al, 1996);
8. limitar o processamento cerebral, subjacente às operações mentais, a uma concepção digital de neurônio, o que implica esquecer a possibilidade de codificação neural analógica através das freqüências geradas pelos potenciais de ação;
9. aproximar o analógico subjacente, de base neural, por um tratamento digital, facilitando o tratamento da mente como processamento de informação através de símbolos, porém, gerando a possibilidade de, em certas situações, imputar instabilidade ao cérebro subjacente, embora a instabilidade esteja na discretização e algoritmização, decorrente dos métodos de aproximação de funções contínuas por discretização de intervalos de tempo.

Pelas razões expostas acima, a computação stricto sensu, o que prefiro chamar de concepção discreto-digital da mente, tem limitações que devem ser superadas.

Computação e cognição capturam, cada uma, apenas parte dos processos que pretendemos modelizar, particularmente no tocante à consciência.

Se computação, na versão estrita, redunda em regra discreta e manipulação digital, mente, como cognição, redunda em sua caracterização apenas como pensamento, ainda que de variedade inteligente, deixando de lado os aspectos concernentes à emoção, à vontade e, particularmente, à consciência. Trancafiando-se o processamento mental em manipulação de símbolos através de regras, têm-se, a um só tempo, alguns equívocos em marcha:

1. supõe-se que símbolos são primitivos conhecidos do sistema, o que não é verdade porque não teríamos como traduzir esses mesmos símbolos em linguagem neural;
2. coloca-se o código analógico cerebral como um excesso que, discretizado e digitalizado, retrata a função de implementador físico do programa mente;
3. retira-se do analógico cerebral a possibilidade de responder pelos problemas de parada de uma máquina que instancie um sistema formal (esse problema referindo-se a incompletude apontada por Gödel e, analogamente, projetada no problema da parada da máquina de Turing).

Os programas dos anos 50, baseados em regras e dicotomia mente-programa, cérebro-hardware, devidos a Newell e Simon (Logical Theorist e General Problem Solver), eram capazes de resolver problemas bem demarcados, seja através de regras claras, seja através de cenários e heurísticas, no caso de problemas como jogar xadrez. Embora extremamente interessantes, essas tentativas de retratar a mente como programa esbarraram em limitações. Aquilo que era projetado como sendo possível que computadores fizessem, por volta da década de 70, não logrou êxito. Associado a isso, as arquiteturas de tipo simbólicas tiveram de compartilhar como uma nova classe de modelos a tarefa de modelar a mente.

As redes neurais (IAC) teriam algumas peculiaridades que aproximariam a mente do cérebro:

1. a mente deixaria de ser um programa separado do nível físico;
2. tanto hardware quanto software estariam representados no mesmo plano, não havendo mais regras claras, mas regularidades captáveis por diferentes algoritmos de treinamento que aproximassem funções compostas;
3. a destruição de alguns "neurônios artificiais" não redundaria em perda inteira de arquivos, de dados ou de instruções, comportando-se o sistema mais de acordo com o cérebro humano que, a despeito de perder grande quantidade de neurônios, não tem perda funcional mental proporcional (gracefull-degradation);
4. inserir-se-ía a possibilidade de codificação analógica e também digital, dependendo do processamento dos estímulos em cada neurônio artificial;
5. colocar-se-ía a seqüencialidade do processamento digital usual em xeque porque as redes neurais operariam com processamento distribuído em paralelo, semelhante ao que se vê em diferentes circuitos cerebrais.

A quantidade de problemas advindos dessa formulação, em termos de redes neurais, é imensa. Se a cognição nas redes neurais (IAC) pode falhar na manipulação de regras claras de pensamento e, se proposições cedem lugar a variáveis dinamicamente ajustáveis para pontos de equilíbrio de um sistema, alguns problemas persistem intocados:

1. em nenhum momento se tocou na suposição de símbolos como primitivos dados;
2. nas redes neurais, como nas arquiteturas simbólicas, a interpretação dos vetores de entrada e saída, bem como de estados da rede, é feita com base em símbolos mentais, permanecendo a natureza cerebral última do símbolos (ou dos subsímbolos) intocada em matéria cerebral;
3. a idéia de paralelismo como sinônimo de cérebro em oposição a seqüencial é errônea, porque podemos ter arquiteturas digitais paralelas e seriais (seqüenciais) e, além disso, podemos ter redes neurais distribuídas ou pontuais, digitais ou analógicas;
4. o cérebro parece ser uma arquitetura analógica, pontual e distribuída para certas funções, utilizando-se de processamento seqüencial e paralelo, dependendo das funções executadas.

A idéia de computação portanto deve captar todos os seguintes pontos:

a) estilo de processamento;

1. forma de representação do conhecimento;
2. forma de codificação.

Examinado a tabela 2, vê-se que a distinção entre cérebros e mentes, e os respectivos modelos tradicionais, embora tão propalados como aproximações legítimas, pecam:

1. ao modelar uma mente aparentemente serial, quando o cérebro é capaz de ambos os estilos de processamento - serial e em-paralelo;
2. ao modelar a mente, no tocante à representação do conhecimento, como se houvesse símbolos pontuais de que lançamos mão para a construção das proposições, quando, na verdade, esses símbolos, no cérebro, podem ser, tanto pontuais (localizacionismo estrito), quanto distribuídos (o que é mais freqüente);
3. ao supor uma forma de codificação digital bi ou multivalorada para a mente, enquanto o cérebro parece executar codificação preferencialmente analógica, através do eixo temporal de intervalo interespículas do potencial de ação;
4. confundir, no tocante aos modelos de IAS e IAC, serial com digital, o que não é sinônimo, porque há arquiteturas digitais e paralelas;
5. confundir distribuído com rede neural, porque há redes neurais de representação pontual;
6. supor que redes neurais, porque têm dinâmica de treinamento, têm dinâmica no sentido estrito;
7. supor que, porque os programas são levados ao nível distribuído das conexões entre neurônios artificiais, os símbolos estão devidamente projetados numa arquitetura física;
8. confundir o analógico de uma rede neural, advindo de valores infinitos de saída de cada neurônio, com uma norma analógica de conexão, baseada num espectro de freqüências advindas do intervalo interespículas;
9. confundir o acoplamento de tipo local hebbiano com um acoplamento, via sincronização de freqüenciais, de tipo não hebbiano.

Computação, como espelho do processamento cerebral que engendra a mente, deve responder tanto pela codificação analógica, quanto pela digital; tanto pela representação pontual, quanto pela distribuída dos objetos e relações do conhecimento; tanto por processamento serial, quanto pelo paralelo.

Embora se pudesse imputar essa discussão toda como excesso de perquirição conceitual, o projeto do modelo teórico que apresento neste trabalho, requer essa peregrinação pela simples razão de que, ao aceitar o localizacionismo sub-reptício da digitalização-serialização da mente, estamos na verdade admitindo a irredutibilidade de símbolos a estados cerebrais, o que, na continuação, fecha de princípio, as portas para qualquer unificação futura, ainda que parcial das duas séries – cérebro e mente.

Mais ainda, ao se digitalizar os processos cerebrais, baseando-se a fonte de codificação do potencial de ação num disparo tudo ou nada, está-se, ao mesmo tempo, advogando em favor do localizacionismo e da possibilidade de conversão da equação diferencial contínua que descreve o fenômeno de disparo desse mesmo potencial em digital por uma aproximação booleana (sim ou não, 0 ou 1).

Os equívocos, a meu ver, são muitos. O neurônio, ou um conjunto de neurônios (assembléias), na concepção localizacionista é o centro de representação de um primitivo simbólico-proposicional. Opera serial ou paralelamente, o que é compatível com qualquer modelo, porém codifica o valor de verdade da proposição que representa através de uma lógica bi-valorada, digital, sendo a quantidade de espículas apenas uma medida de fidelidade da informação e a conexão relevante entre neurônios (ou grupamentos deles), no afã de construir relações de tipo hebbiano por aumento do peso da conexão sináptica com neurônios vizinhos.

A representação do conhecimento, nessa forma de enxergar o cérebro, é parcialmente digital, porque os símbolos já estariam, de uma certa forma, estocados nos neurônios e apenas a verificação de seus valores de verdade dependeria de uma forma digital. O alfabeto binário, por exemplo, que representa símbolos, seria dispensável, ou apenas vigente para situações de aprendizado em que certos neurônios assumiriam a função de representar parte do conhecimento adquirido. Persistiria, assim, a função de assembléias como representantes de símbolos.

Pode-se replicar dizendo que essa digitalização existe no sistema nervoso central. É verdade que, para certas funções, temos representação pontual e conexão digital-serial. Isso apressa o trânsito da informação. Para as áreas de integração, verdadeiros intermediários responsáveis pelo surgimento da mente, a representação parece cada vez mais distribuída e, a norma de relação/codificação, cada vez mais lançando mão da pluralidade analógica que utiliza o intervalo de tempo, como mecanismo extra de representação/codificação.

Os símbolos, no caso da representação distribuída, já não são mais entidades particionáveis ou decomponíveis em pedaços físicos, mas, eles próprios, já o resultado de um processamento complexo, dinâmica e temporalmente baseado, que gera um fenômeno chamado mente, particularmente consciência.

A noção de símbolo, advinda da concepção de mente como programa que os manipula, o localizacionismo que recruta símbolos de ordem inferior, a digitalização, que insere um localizacionismo sub-reptício, são todos, a meu ver, erros sucessivos de análise que têm feito distanciar o conceito de mente dos processos cerebrais subjacentes, impedindo que se institua uma legítima unificação das áreas.

Mais ainda, a computação, vista como regra discreta, joga para a sintaxe lógica o dever de construir relações, sem que essa sintaxe tenha projeção no cérebro, senão na sua faceta localizacionista. Finalmente, a idéia de uma equação diferencial ordinária não-linear, que espelhe a geração do potencial de ação, se vê trancafiada no empobrecimento discreto da faceta digital do potencial de ação. A riqueza de estados codificáveis através dessa operação analógica, contínua, se perde na discretização da equação - passo para sua conversão algorítmica -, no tratamento da não-linearidade apenas como fenômeno de superação ou não do limiar de disparo da porta axonal (sim ou não, 0 ou1) e, finalmente, no localizacionismo de diferentes ordens que está em jogo, seja de primitivos simbólicos primários.

Este trabalho pretende, ao tratar a noção de símbolo como ponto de inflexão fundamental da constituição da mente a partir de um estilo de processamento cerebral, mostrar que relações entre símbolos são, na verdade, símbolos de 2^a ordem numa versão localizacionista (símbolos de símbolos) ou então, trocando o localizacionismo por uma forma de dinamicismo temporalmente informado, fazer dos símbolos relações e, das relações, relações de 2^a ordem (símbolos são relações e, relações, relações de relações anteriores).

Do ponto de vista ontológico, o sistema aqui proposto ataca:

1. os modelos atuais, questionando o localizacionismo como fonte de representação de objetos no cérebro;
2. o encarceramento digital como empobrecimento da função neural, codificadora de objetos no tempo, através de diferentes freqüências, ao mesmo tempo que geradora de instabilidades de método nas aproximações discretas que descrevem fenômenos neurais contínuos;

procurando lançar um conjunto novo de instrumentos teóricos para se tentar superar a distância habitualmente estabelecida entre a mente e o cérebro.

Para os limites deste trabalho cumpre ressaltar que, se a noção de computação de maneira estrita implica o uso de regras discretas algoritmizáveis, o ideal científico de construção de teorias é mais amplo que a noção de algoritmo e regra discreta.

Se, por computação, entendermos o seguir regras claras e distintas, bem projetáveis num procedimento algorítmico, então teremos de afirmar que a natureza da mente em sua realização no cérebro humano é não-computacional. Porém, se ampliarmos a noção de computação, acordes com noções de determinismo e estrutura das teorias, poderemos ter uma mente computacional, no sentido de formalizável e enquadrada numa genuína teoria científica da relação cérebro-mente.

A tentativa de modelizar a mente através da inteligência artificial obedece a um projeto claro que é o de procurar fundar as bases de uma psicologia de matiz científico. Por ciência, entenderemos um determinado método, linguagem e estrutura de geração de proposições e leis que não se confundam com o conhecimento puro e simples, mas que tenham a possibilidade de fazer derivar observações, verificações e refutações, replicações, explicações e predições (ou previsões).

Hipótese 22 (H22): A conexão entre estruturas dinâmicas cerebrais (objetos e relações) pode promover uma determinação fraca de ligação entre as séries (cerebral e mental) capaz de explicar apenas a separação de consciência e não-consciência, não sendo capaz de determinar a relação entre eventos cerebrais e objetos estritos mentais e/ou teorias mentais, em que ocorram vocábulos e operadores intencionais.

Se a noção de computação admite uma ampliação, tal que se possa fazer dela algo compatível com um estilo analógico de codificação mais próprio do cérebro, o mesmo ocorre com a noção de cognição.

Cognição é termo que designa conhecimento e, mais estritamente, pensamento. A primeira grande onda de modelos sobre cérebro/mente, datada dos anos 50, com o embrião do que, mais tarde, viria a se chamar ciência cognitiva, circunscreveu a computação ao mecanicismo dos autômatos de tipo máquina de Turing e a mente ao pensamento (ou modo cognitivo de operação). Porém, se computação, no sentido estrito, capta apenas a parcela determinista mecânico-digital dos processos (algoritmizáveis), cognição, capta da mente apenas a porção proposicional, restando ainda, para completá-la, a emoção (modo afetivo) e a vontade (modo conativo). Também a separação da mente em consciência e não-consciência, bem como as classes de funções mentais – atenção, memória, percepção, etc. – ficam relativamente mal representadas pela caracterização de mente enquanto cognição.

Grande parte dos equívocos da literatura dos últimos 30 anos sobre os modelos de cérebro e mente advém da incorreta taxonomia do que se está modelizando e de que instrumentos se está lançando mão para tal. Ainda que se pudesse afirmar que todo modelo é restritivo e simplificado, caberia retrucar observando que, nem por isso, os modelos devem ser ambíguos. A fragilidade conceitual de se tomar um termo genérico como mente, tornando-a simplesmente pensamento, ainda que inteligente, faz soçobrarem muitas tentativas profícuas.

Vejamos a raiz da confusão e quais os instrumentos de classificação, naturais ou arbitrários, de que podemos fazer uso para superar o problema.

A pergunta mais básica acerca da mente humana é de qual é a sua função adaptativo-evolutiva. Qualquer postura epi- fenomênica, paralelista ou eliminativa padece de deixar sem resposta essa pergunta fundamental. A mente não tem, nessas três visões, qualquer função específica, confinando-se a empecilhos de ordem semântica, que a impediriam de ser totalmente reduzida-traduzida a eventos cerebrais.

Ao contrário das posições anteriores, o dualismo aponta na direção de uma discriminação de princípio entre processamento cerebral e mental. Pode fazê-lo, através de sua versão forte – a mente é de outra substância que não a cerebral –, ou então na sua versão fraca – monismo de essências com dualismo de predicados –, os predicados mentais não são redutíveis-traduzíveis em linguagem neural, representando propriedades novas que emergem da estrutura cerebral dinâmica.

O dualismo, embora fazendo surgir a incômoda noção de emergência, acaba por fazer jus à função mental, não mero resultado de vícios de linguagem que descreve um fenômeno. Se o dualismo essencial é parente de uma tradição substancialista em que a função e as propriedades se confundem com matéria e espírito, há uma versão atual, de base materialista que configura a dualidade como originaria dos arranjos e circuitos.

A formulação dualista mais aceita deste século afirma que, embora tenhamos uma só substância, há predicados no nível mental que não se explicam pela totalidade dos estados, processos, partes e todo (como reunião das partes) do mundo físico-cerebral.

Se o dualismo tem suas razões e entre elas parece estar clara a discriminação funcional de algo chamado mente, é preciso entender quais são as eventuais raízes da caracterização de mente como pensamento.

Se a mente tem uma função, certamente não se esgota no cérebro a totalidade das explicações acerca do comportamento humano; pelo menos não parece ter eficácia causal dizer que Paulo agiu assim, porque suas fibras nervosa oscilavam de maneira tal ou qual. Ao contrário, dizer que Paulo agiu assim, porque desejava isto ou aquilo, tem significado e poder explicativo.

O vocabulário mental, particularmente aquele que se utiliza dos operadores intencionais, constitui poderosa ferramenta explicativa, preditiva e causal, no afã de permitir que pessoas entendam pessoas. Essa função visa a garantir uma determinada comunicação e sociabilidade, que figuram entre as grandes funções da mente. Mais ainda, permitem que se clive, não apenas no espaço-tempo a distinção sujeito/objeto, mas também, e principalmente, se institua a ordem das coisas de dentro e de fora, de sujeito e de objeto, de consciência e de aparência, de pensamento consciente no estado puro e de ação aparente no estado puro.

A mente serve à sociabilidade e à comunicação, sendo terreno fértil em que brota a sensação de sujeito, não apenas ponto distante do outro, mas distante pelas barreiras da comunicação dos estados internos vivenciados. O sujeito mental tem a seu serviço um espetáculo interno em que pode testar hipóteses e ocultar razões, sabendo todo o tempo o que é pensamento e o que é ato, distinguindo comportamento de intenção.

Essa clivagem entre o sujeito que se representa pensamento no palco interno da subjetividade-consciência e olha para o outro como algo que apenas exibe comportamento e linguagem, é uma das funções da mente. O contato pode, através dela, ser pleno, bem como o teste e também a dissimulação. O tempo da mente não é apenas a instantaneidade da fuga e da luta, não é apenas o sinal instintivo da cópula e da procriação; não é apenas a arena da satisfação do desejo biológico imediato, ainda que este esteja adaptado para comportamento com vistas a proteger o animal do inverno. O tempo da mente é mediato, porque a fuga e a luta se tornam competição, territorialidade e status; a cópula se torna desejo e perversão; o desejo se torna dever; o instinto, que prepara terreno para o inverno, se torna o olhar para o futuro da espécie.

Se a mente, lato sensu, deveria ter a condição de propiciar um espaço privilegiado de visada do outro, se deveria ser a sede da personalidade e da identidade, deveria para isso portanto conter alguns ingredientes:

1. resultar de um acréscimo de área de processamento, uma vez que uma nova função requereria maior quantidade de unidades processantes;
2. resultar de um estilo de processamento;
3. resultar de uma linguagem de descrição capaz de capturar a totalidade da série local + função + estilo de processamento em contexto de sociabilidade.

São, justamente, os problemas ligados ao estilo de processamento que vão nos interessar na forja de símbolos e relações mentais.

A necessidade de acréscimo de área cerebral disponível para a realização da tarefa de forjar a mente plena está satisfeita no ser humano por um aumento de área frontal (neocórtex). O estilo de processamento fará parte do modelo apresentado, bem como a forma de codificação. Mas, a linguagem que foi requerida para explicar a cadeia de eventos que se dão na consciência cerebral do indivíduo e na sua ação-reflexão - descritíveis com vocabulário mentalista e clivando corretamente o sujeito e o objeto não apenas por distinções temporo-espaciais, mas, sobretudo, semântico-morais - é que gerou a impressão de que a nossa mente tem a cara do mundo e de que o nosso cérebro não tem a cara de nenhum dos dois.(Del Nero, 1997)

A linguagem, artifício capaz de engendrar a comunicação plena, é misto a priori cerebral e posterior desenvolvimento socio-cultural-ambiental. Diz-se ambiental, porque é preciso fazer submergir um cérebro dotado de arquitetura predisposta para a linguagem na comunidade dos falantes para que, à predisposição lingüística, se faça acompanhar a habilitação para linguagem plena.

A linguagem é o artifício de que cérebros habilitados para ela lançaram mão para se comunicar e engendrar a unidade da personalidade. Se é forma, também é conteúdo. Se há, na linguagem, uma estrutura sintática capaz de coordenar a boa construção das proposições, há, também, uma semântica que faz relacionar, objetos e processos internos, a fatos lingüísticos. Há também uma pragmática, que permite a alocação das unidades lingüísticas em diferentes contextos e com significados variados.

Até onde vai a forma a priori da linguagem e onde começa a gama de conteúdos contingentes, é matéria de discussão, porém, é claro que essa linguagem nomeia estados e processos, objetos e outros elementos. Seus conteúdos são arbitrários num certo sentido, mas há uma dinâmica que garante que, estados internos apresentados na vivência consciente do indivíduo, de, digamos, uma "cadeira" ou de um "centauro", seguirão um lógica evolutiva tal:

1. que uma classe de estados cerebrais do sujeito A são compatíveis com uma classe de objetos nomeáveis através do conceito "cadeira";
2. que a classe dos objetos subsumidos por "cadeira", será corretamente nomeada por uma série de eventos cerebrais que geram o vocábulo "cadeira", lido, escrito, falado ou ouvido.

Percebe-se por aí que duas são as histórias necessárias para que se compreenda o papel da linguagem no processo de descrição e forja da unidade do sujeito mental.

Cérebros foram selecionados para que se pudesse orquestrar uma gama de operações complexas, de tal sorte que, à ação e à percepção, se fizessem acompanhar outras ações e percepções de unidades fonológicas capazes de descrever estados e processos internos e externos. A linguagem, não fosse sua capacidade a priori de geração de infinitas proposições, a partir de uma gama finita de símbolos e relações, seria também um comportamento motor e/ou uma percepção sensorial. Porém, esse comportamento, graças à possibilidade de representação de estados e processos, faz com que tenhamos duas classes de eventos paralelos: comportamentos motores gerais e comportamentos motores lingüísticos, capazes de descrever-se e também os outros. Como há um forte componente de convenção na nomeação de objetos com este ou aquele vocábulo, foi preciso que :

1. se construísse lentamente uma norma de conexão entre a capacidade de conceituar e generalizar do cérebro humano;
2. se construísse uma harmonia entre os falantes para que, toda vez que se nomeasse um objeto ou um processo pela linguagem (ato motor), se fizesse acompanhar o estado interno de ambos os sujeitos, compatível com aquele conceito.

Se estados internos são cerebrais e se a lenta história da espécie humana garantiu que aquilo que há de convencional na comunicação se transformasse em norma tácita ou implícita, a cadeia de eventos cerebrais que subjazem a cadeiras, bem como a cadeia de eventos cerebrais que subjazem ao comportamento verbal (cadeira falada), muscular (cadeira escrita) e visual (cadeira lida), teve de se harmonizar, de tal sorte que, a capacidade de generalização/conceituação da arquitetura cerebral, tivesse uma ordem de convenções prévia para os falantes de uma determinada comunidade tal que, rapidamente, a série de objetos lingüísticos se estabilizasse com os estados internos que a eles subjazem.

Como a linguagem nomeia e define uma série de eventos que são responsáveis pela mente humana, não é difícil perceber que, se o mundo se parece com a nossa mente, e ambos não se parecem com o cérebro, a correta caracterização dos eventos da história do ser humano parece apontar para o seguinte: o mundo e a mente se parecem com a linguagem (formas e conteúdos) que usamos para falar deles e não com o cérebro que os codifica.

O neocórtex recepciona a capacidade de processar a mente, a linguagem habilita o indivíduo à comunicação com os falantes e, aos poucos, a nomeação introjetada dos fatos, faz com que a vivência subjetiva de pessoa se vista com roupas que se parecem com a linguagem, no que tange à forma; com proposições, no que tange ao conteúdo (por exemplo, centauros e cadeiras). A forma cerebral subjacente fornece apenas as fôrmas, para que nelas se depositem as formas mentais proposicionais e os conteúdos mentais (parecidos com a forma como a linguagem os nomeia).

Percebe-se, assim, que a mente é essencialmente vivida e apreendida como forma proposicional e como conteúdo de símbolos mentais (cadeiras e centauros). O processo que engendra tudo isso na história da espécie paga vários preços:

1. a forma do mundo e da mente parecem proposicionais;
2. a forma da mente parece ser o pensamento, sendo a emoção, a vontade, a consciência, apenas elementos descritíveis sob a forma de pensamentos (ou pseudopensamentos – Del Nero, 1997);
3. os símbolos sobre os quais se deitam as regras da linguagem e da mente parecem ser primitivos experienciais do sujeito ou apreensíveis como tais, quando na verdade são apenas o resultado da conjugação de fôrmas cerebrais a priori e de estipulação-introjeção de formas e conteúdos lingüísticos pelo ser submerso na comunidade social dos falantes, rumando rápido para sua caracterização enquanto sujeito.

O preço de tudo isso é que a mente parece ser pensamento por excelência e os símbolos parecem bons candidatos a primitivos de um sistema em que se quer, apenas, conhecer as relações.

Esses impasses não preocupam sempre porque, no mais das vezes, é adaptativo tomar esses símbolos como unidades de construção do mundo mental e da psicologia do indivíduo. Porém, quando se tenta a redução da mente ao cérebro, a condição desses símbolos como primitivos impede que superemos o localizacionismo e um nível proposicional, para descrever e fundar o processo cerebral que executa a função mental-consciente.

No tópico cognição e computação é preciso fazer menção à forma última da mente e à forma última do cérebro que a implementa.

O cérebro humano representou um avanço na escala evolutiva em termos de arquitetura, sendo dotado de maior área de processamento (neocórtex) e de uma parcela funcional apta a aquisição de linguagem (áreas de Broca e Wernicke). O fato de termos duas séries de eventos cerebrais paralelos, eventos que representam estados internos e/ou externos e eventos que representam esses mesmos eventos (eventos lingüísticos) permitiu uma ordem sincrônica que gera estados e estados que se referem a estados.(Del Nero, 1997)

Uma das funções básicas da linguagem é a capacidade de gerar infinitas proposições, a partir de um estoque finito de elementos primitivos e relações sintáticas entre eles. Os eventos lingüísticos, todos eles proposicionais, requerem uma forma de computação discreta, mecânica, seqüencial e digital para que sejam descritos.

Se a linguagem é a forma do pensamento, sendo, como vimos, a proposição entendida como expressando uma unidade completa de pensamento, então a maneira como descrevemos nossos estados internos – pelo menos a maior parte deles, exceção feita às sensações brutas (raw feels) – é proposicional, discreta, mecânica, seqüencial e digital.

A linguagem impregna de tal forma nossa submersão na comunidade comunicacional que, a nomeação e a derivação de pensamentos através dela, faz com que nossa mente tenha a cara da linguagem que melhor a descreve, bem como o mundo também. Dificilmente, pela interposição da linguagem, somos capazes de perceber os dilemas envolvidos numa mente descrita sob a forma discreta, seqüencial, mecânica e digital.

O cérebro, artífice das fôrmas onde se depositam as formas e os conteúdos lingüistíco-mentais é, ao contrário, contínuo, paralelo (não-seqüencial), não mecânico – porém determinista -, e analógico. Os dilemas gerados na linguagem proposicional são em parte não-projetáveis na linguagem que melhor descreve a dinâmica cerebral – as equações diferenciais.

Há aproximações que permitem que o contínuo seja discretizado, embora com isso pagando o preço de se perder riqueza e, ao mesmo tempo, inserindo instabilidades de método.

A linguagem, ao ser melhor descrita por um sistema formal, discreto e digital, mecânico e algorítmico, requer que se assumam símbolos como objetos primitivos. Sobre eles se debruçarão as regras lógico-lingüísticas como o espelho das leis da razão, ou as regularidades estatísticas de tipo rede neural. Os símbolos, intocados pelo processo de forja da mente a partir de cérebros, permanecerão como primitivos lingüístico-proposicionais ou como primitivos sensoriais.

Para que se assuma uma mente dissociada do cérebro em sua totalidade, basta que se assuma os primitivos do sistema formal como símbolos lingüísticos. Se, por outro lado, se preservar a estrutura lógico-formal-mecânica-discreta-digital, buscando no cérebro algum análogo de primitivo simbólico sobre o qual se deitem regras lógicas ou estatísticas, a implicação epistêmica será clara: o localizacionismo, ou a nova frenologia, dará o tom da empreitada, refazendo o caminho do empirismo radical inglês, em que o cérebro é uma tabula rasa em que as sensações escrevem seu léxico e que, a partir desse léxico, feixes de associações criam, aos poucos, o intelecto.

Ora, tanto o empirismo radical quanto o Positivismo Lógico falharam em excluir as categorias intelectuais a priori do intelecto. Se as formas prévias do intelecto poderiam ser entendidas como certas propriedades da linguagem, o que redunda dissociação extrema entre cérebro e mente, dada a suposição de uma submersão completa na linguagem, também poderiam ser entendidas como primitivos dinâmicos capazes de forjar símbolos, a partir de alguma operação cerebral.

Se todas as tentativas de redução da mente ao cérebro falharam até o momento, isso se deve ao fato de que:

1. a linguagem como descrição dos estados mentais fá-los parecer estados lingüísticos;
2. a noção de símbolo, de que necessitam os sistemas formais que implementam linguagem, requer uma visão discreta-digital-seqüencial-mecânica da mente;
3. essa visão aponta na direção de símbolos primitivos, que são unidades lingüísticas (proposições) e sobre as quais não temos a menor idéia de representação no cérebro humano;
4. ou então, tentando-se fazer aproximar esses símbolos primitivos de algo que conhecemos sobre o cérebro, essa classe de objetos primitivos se torna uma classe de primitivos sensoriais, o que redunda em dois erros: um localizacionismo radical e um empirismo associacionista.

A computação que espelha essa visão discreta-digital-seqüencial e mecânica da mente é a computação stricto sensu, algorítmica. Se quisermos superar a barreira que desune cérebros e mentes, empreendendo alguma forma de redução, ainda que parcial de uma ao outro, deveremos redefinir computação, para uma versão não-mecânica, embora determinista e redefinir a mente proposicional, que toma o pensamento como paradigma, imputando-lhe proposições como símbolos primitivos.

Pode-se dizer que há três maneiras básicas de se olhar a relação mente-cérebro:

1. A mente fornece primitivos simbólicos e as leis de conexão entre esses primitivos são leis lógicas; o cérebro simplesmente implementa esses sistema de objetos-símbolos e relações-regras (IAS).
2. A mente fornece primitivos simbólicos e as leis de conexão podem ser leis dinâmicas entre elementos neuronais artificiais (IAC).

 

3. O cérebro fornece primitivos e relações a partir dos quais se forjam os símbolos mentais (Dinâmica Cerebral).

observador

Podemos dizer que há uma forma geral para definir qualquer sistema cérebro-mente:

Seja O o conjunto de objetos; seja R o conjunto de relações entre objetos.

O_m são objetos mentais, símbolos.

O_c são objetos cerebrais.

R_m são relações mentais e R_c relações cerebrais.

Forma geral de qualquer sentenças que descrevem sistemas de tipo 1 e 2:

Dados O_ij, podemos escrever qualquer derivação mental-cerebral na forma:

O_im R_m O_jm (6) (Para o caso 1 - IAS)

ou

O_im R_c O_jm (7) (Para o caso 2 - IAC)

No caso 3 (DC), ao contrário, devemos proceder da seguinte forma:

Dados O_cij e dadas R_cij, então

O_ci R_c O_cj = O_m (8) (Para o caso 3 – DCC)

Porém, como apontamos, a classe de objetos cerebrais e relações cerebrais pode ser dividida em duas formas básicas de se enxergar o funcionamento cerebral: localizacionista ou dinâmica.

No caso de uma versão localizacionista, o neurônio, unidade fundamental de processamento, responde como objeto e a sinapse como a relação entre neurônios. No caso da versão dinâmica, objetos são oscilações descritíveis e relações são sincronizações.

O_cni R_csin O_cnj (9) (forma cerebral localizacionista)

(Objetos cerebrais são neurônios capazes de representar primitivos sensoriais e alguns motores, sendo a relação entre eles uma conexão sináptica de tipo hebbiano.)

O_coi R_csincro O_coj (10) (forma cerebral dinâmica)

(Objetos cerebrais são oscilações descritíveis sob a forma de freqüências ou fases, e a relação entre esses eventos oscilatórios são relações de sincronização).

Objetos mentais são o resultado de uma primeira etapa de processamento cerebral dinâmico, de tal sorte que podemos rescrever (6) e (7) da seguinte forma:

onde, Rm são Rc de 3^a ordem.

Diante dessas formulações, podemos dizer que:

1. Todos os eventos cerebrais são descritíveis sob a forma de oscilações e sincronismo sucessivos (fôrmas).
2. Os eventos primários responsáveis pela forja dos símbolos mentais podem ser descritos sob a forma de oscilações e sincronismo, no caso de uma concepção dinâmica de princípio.
3. Se descritos sob a forma de localização sensorial primária, então temos uma forma de símbolo cerebral que revisita o empirismo radical.
4. A hierarquia de eventos que resultam de sincronização de objetos cerebrais de 2^a ordem em diante são melhor descritos em linguagem proposicional.
5. Padrões invariantes (fôrmas) preparam as condições de serem descritos em linguagem proposicional (formas e conteúdos mentais).

Este item, parte da dicotomia fundamental entre cognição e computação. Embora forma geral que endossa o projeto cognitivo de constituir uma legítima teoria formal da vida mental, a noção de computação estrita paga o preço da dissociação funcional cérebro-mental; paga ainda o preço da caracterização de vida mental tributária de símbolos mentais como primitivos axiomáticos do sistema formal que modela a mente. As redes neurais, ou IAC, não avançam substancialmente, porque os primitivos simbólicos persistem intocados, variando-se apenas a norma lógica de conexão para uma norma de conexão dinâmico-treinável.

A dinâmica cerebral (DC) amplia a noção de computação (de stricto para lato sensu) e amplia a noção de mente a ser modelizada (de pensamento para controle voluntário-consciente). Ao contrário de modelar o pensamento, empreende-se uma dupla empreitada de redefinição do processamento mental. Em primeiro lugar, afirma-se que o cerne da vida mental é a consciência; em segundo lugar, procura-se lançar as bases para que, de algum padrão de processamento neural, se entenda a forja do símbolos mentais. Inverte-se, portanto, o primado epistêmico. O cérebro funda agora a mente, pelo menos no que diz respeito às suas modalidades de controle.

Se antes víamos o processamento mental e sua base cerebral através de uma ótica mental-simbolista, agora passaremos a enxergar o processamento simbólico através de um ótica cerebralista. Mas essa ótica cerebralista não se consuma apenas no tecido cerebral, visto existirem dois enfoques rivais para se enxergar esse mesmo processamento. De um lado o localizacionismo (pode-se chamar algumas formas localizacionistas de dinâmica cerebral fraca) e de outro o que chamarei de dinâmica cerebral (ou dinâmica cerebral forte).

O localizacionismo é herdeiro de uma tradição empirista radical. Explica-se o primitivo sensorial pela noção de campo receptivo e, a partir dessa linguagem primitiva de símbolos sensoriais, mais algumas lesões neurológicas que redundam em disfunções psicológicas (esse o domínio da neuropsicologia), procura-se construir uma cérebro de módulos e caixas de processamento, tal fosse uma diagrama em blocos em que o processamento interno é de tipo rede neural e a função de transferência dos blocos, uma forma de semântica simbólico-funcional. A alternativa a essa visão frenológica é uma visão de cérebro dinâmico, na sua totalidade, em que a emergência de símbolos já é o resultado de alguma forma de processamento. Mas que símbolos são esses que seriam os candidatos a uma forma de encarceramento nas formas estáveis – padrões – de processamento neural?

Qualquer teoria que procure executar uma legítima redução do mental ao cerebral, ainda que parcial, como é o caso da dinâmica cerebral (particularmente na versão forte que proponho), deve fazer frente aos problemas clássicos de redução, apontados em todas as outras tentativas.

Dois são os tipos de redução que se empreendem na ciência: redução de teorias e redução de entidades. A redução de teorias visa a aumentar o poder explicativo-preditivo da antiga teoria, ampliando-lhe a base observacional e corrigindo-lhe as falhas anteriores. Não é necessário que se pense, em termos de redução, numa redução do mental ao cerebral, podendo perfeitamente ser o caso de uma teoria psicológica robusta que explique melhor e mais o que uma doutrina cerebral explicava. A redução de teorias pode se dar em qualquer um dos três sentidos:

A redução do mental ao cerebral parece ser a forma mais acorde com o ideal científico, dada uma determinada concepção de matéria ou de materialismo. Essa visão não é apenas antiga como está errada. O âmago da redução é aumentar o poder explicativo e a conexão formal-matematizável entre os elementos. Pode-se, perfeitamente, ter uma teoria com termos e leis psicológicas muito melhor formalizável e com maior base explicativa-preditiva, além de uma sólida base de refutabilidade.

A redução de termos é também uma nítida empreitada quando se procura traduzir radicalmente uma linguagem mentalista a uma linguagem cerebralista. A um dado objeto mental, suponhamos um gato ou o conceito de seno, temos um e um só estado cerebral suficiente e completamente descrito, tal que se possa fazer a substituição de um termo por outro.

A redução implica que se preservem as propriedades lógicas e semânticas de uma sentença.

Se digo que a sentença "A Estrela da Manhã é a Estrela da Manhã" significa e é verdadeira, estou afirmando que é proposição, bem construída e que é verdadeira em virtude de sua forma; no caso, pela inspeção das regras de construção, estou diante de uma tautologia e, portanto, a verdade não deriva de qualquer confrontação com o mundo.

Se por outro lado digo que a "Estrela da Manhã é a Estrela da Tarde"estou fazendo uma afirmação verdadeira, desde que haja uma teoria observacional empírica-ingênua que garanta tal fato. Quando falo que a "Estrela da Manhã é o planeta Vênus" estou fazendo uma afirmação numa teoria observacional científica. O planeta "Vênus" é termo que ocorre em uma teoria científica e carece de algumas características para se constituir no que é, não sendo apenas o nome de um objeto de observação ingênua.

Todas as formas não-tautológicas da sentença dependem de observação e de teorias para que se tornem verdadeiras. Antes da descoberta do planeta Vênus, a sentença em que ocorria seria dita falsa, embora o significado pudesse ser preservado por qualquer uma das instâncias de nomeação.

O referente para "Estrela da Manhã", "Estrela da Tarde"e "Vênus" é o mesmo, ou seja, o planeta Vênus. O que garante verdade a uma proposição não é apenas a intertradutibilidade de referentes, no caso o mesmo, mas a sua compreensão numa linguagem-teoria. A teoria ingênua observacional que tratava "A Estrela da Manhã" e a "Estrela da Tarde" como intercambiáveis e não admitia a inserção de "Vênus" como termo também possível, nomeando o mesmo referente, visto que a teoria que garantiria essa tradução e equivalência de referentes, bem como a descoberta da existência daquele planeta, ainda não se encontrava à disposição.

O mesmo é válido para a situação hipotética em que um indivíduo profere a sentença "Vejo um gato listado" e outra sentença do tipo "Há um sinal síncrono, de 40 Hz, na área V1 do córtex visual do indivíduo". Embora o referente para o processo de ver um gato listado possa ser exatamente a sincronização, o indivíduo em questão é capaz de saber a primeira sentença verdadeira, desconhecendo a verdade ou falsidade da segunda.

A redução a referentes preserva o caráter ontológico, porém o caráter veritativo das sentenças intertraduzíveis se perde. Vai dai, que referência e verdade, como propriedade das sentenças, não são capazes de se manter. Pode-se ter mesmo referente e, nem por isso, o estatuto lógico se mantém. Isso tem claras implicações, porque numa formulação de teoria de senso-comum em que se fizesse a seguinte dedução:

"Paulo saiu correndo porque viu um gato listado", não teria a mesma leitura que "Paulo saiu correndo porque houve uma sincronização de tal tipo em seu córtex visual".

Se Paulo é capaz de verificar a verdade de ver um gato não é capaz de verificar a verdade da sincronização. Por absurdo, diante da sentença "ter uma sincronização", Paulo não correria, o que redundaria ser comido pelo gato listado que, na verdade, é um tigre.

O absurdo da afirmação de que "Paulo vê um tigre" é verdadeira e "Paulo tem um sincronização na área V1" é falsa, redunda, na prática, que Paulo, no primeiro caso, foge e, no segundo, permanece para ser devorado, fazendo complicados cálculos.

Paulo foge de um tigre porque há um estado cerebral subjacente que coordena seus movimentos. Seja um "tigre" ou a oscilação ou sincronização x ou y na área visual, a resposta é a mesma.

Essa formulação tem sido chamada de intencionalidade hetero-derivada, i.é., Paulo tem a disposição x, para agir de maneira y, diante do estímulo z. Qualquer linguagem que descreva essa tríade, captará e imputará vínculos semânticos que não são realmente estados de Paulo, mas apenas estados x, y e z, descritíveis através de linguagens diferentes, entre elas a linguagem dos operadores intencionais (Paulo crê que seja um tigre o que aparece no seu campo visual e, portanto, corre dele).

Descrever os tipos cognitivos é de uma certa forma um problema que diz respeito a esse panorama. Há uma variedade de sensações do sujeito mental, qualia, que não são captáveis por uma linguagem de cunho fisicalista, sendo melhor descritos através de um operador "Paulo teme que p" ou "Paulo crê que p".

Tentar uma redução do mental ao físico, através do mental entendido como sensação do sujeito, é vácuo. Tentar uma redução de teorias mentais a teorias cerebrais é, por ora, impossível, porque não há teorias sólidas de nenhum dos dois lados que possam ser candidatas à redução. Reduzir os objetos da consciência (mente) a objetos do processamento cerebral é igualmente impossível, devido à peculiaridade de existir uma relação "muitos para muitos" entre esses dois objetos. O gato mental não tem um único estado cerebral que o define. Porém, se não tem um único estado, nada garante que não haja uma taxonomia categorial, tal que a classe dos gatos mentais seja projetável numa classe de estados cerebrais. A forma do conceito "gato mental" deveria então ser suficentemente explicada para que tivéssemos uma descrição completa do que é o conceito de gato.

Duas são as possibilidades, no que tange aos conceitos mentais: pode haver dentro de uma teoria clássica dos conceitos uma definição do tipo "gato, se e somente se...." ou então, na perspectiva de uma teoria prototípica do conceitos, podemos ter melhores ou piores representantes para um conceito.

O conceito de mamífero poder ter um animal como sendo seu protótipo (por exemplo, um bezerro), chegando até os casos quase externos de representante (por exemplo, uma baleia). A concepção prototípica dos conceitos está muito mais de acordo com a possibilidade de uma taxonomia mental que se projete em uma classe de estados do sistema nervoso central subjacente. Basta, portanto, achar quais devem ser os objetos mentais que iniciem nossa peregrinação taxonônica e, posteriormente, encontrar a classe de operações cerebrais que eventualmente estabelecem ligação nômica com eles.

Certo está que esses objetos mentais não são teorias e nem são objetos isolados como "o gato que Pedro percebe neste instante no seu campo visual", nem mesmo a qualidade intrínseca das sensações (o gosto das madeleines para Marcel Proust e seu potencial de evocação do passado, ou de recall como prefeririam os modernos).

O que deverá ser candidato a redução é um nível de objeto- conceito que fará a primeira partição do mundo cerebral em esferas mentais.

Voltemos, no entanto, por alguns instantes ao problema da linguagem.

Se o problema da definição dos estados mentais é tal, que devemos verificar sentenças no seu interior e, nessa linguagem que descreve fatos mentais, não ocorrem termos cerebrais, de igual maneira, os estados cerebrais são descritos através de uma linguagem em que não ocorrem termos mentais, então:

1. não há como efetuar a redução, sem que tenhamos os princípios-ponte entre as duas linguagens;
2. temos que ter uma linguagem neutra, capaz de descrever estados mentais e cerebrais de maneira a diferenciar, sem imputar semanticamente, classes de objetos mentais e classes de objetos cerebrais.

Como não há princípios-ponte, devemos estabelecer a alternativa b) como a melhor estratégia seguir.

O dilema, então, é o seguinte: se não temos condição de estabelecer uma ligação nômica entre estado mentais, descritos por uma linguagem mentalista do tipo "Paulo está consciente que p", ou então de estados cerebrais do tipo "Ocorre uma sincronização ou atividade na área tálamo-cortical de Paulo", devemos encontrar uma linguagem neutra que descreva ambas, sem que precisemos estipular a ligação "Paulo está consciente de uma gato, ou de uma classe de gatos se, e se somente se, está com o disparo de sincronizações nas áreas occipitais x ou y".

Vamos redefinir o mental como sendo o consciente. O conceito de mental, agora, é o conceito de "ser consciente" ou de "se tornar consciente". Vamos tomar uma parte do consciente, que é o controle voluntário sobre a ação, em oposição ao controle automático. Vamos definir uma linguagem capaz de falar genericamente de estados cerebrais e de particioná-los em "conscientes" ou "não-conscientes", sem que para isso se faça qualquer alusão a outros níveis de linguagem, lemas, definições ad hoc, etc.

A linguagem dos sistemas dinâmicos pode ser uma forma neutra de falar de cérebro e mente, desde que, por mente, se entenda apenas o controle voluntário sobre a ação.

Se, dada uma equação diferencial ordinária que descreve um objeto-conceito, tivermos estabilidade estrutural e, portanto, valor ordinário de parâmetros, teremos, ato contínuo, roteamento de processamento para as áreas posteriores, cerebelares, da cabeça (ou do sistema nervoso central). Se, por outro lado, apresentar-se instabilidade estrutural e valores de bifurcação no espaço de parâmetros, teremos manipulação voluntária pelas áreas cerebrais frontais e tentativa de, via aprendizado e treinamento, ajustar o sistema para que processe, posteriomente, no modo automático.

Dado o fato de existir sensibilidade às condições iniciais, haverá, para certas condições iniciais, processamento consciente porém não necessariamente capaz de desambigüizar o sistema, dada a duplicação sucessiva de períodos ou de multiplicidade de estados possíveis no atrator que define as soluções do sistema.

Com o apelo a uma forma neutra de descrição do mental e do cerebral podemos dizer:

1. todo estado mental é um estado cerebral;
2. nem todo estado cerebral é mental;
3. todo estado mental se divide em dois tipos: voluntário e automático;
4. todo estado cerebral pode ser descrito por uma equação diferencial ordinária a parâmetros;
5. instabilidade estrutural no plano da equação anterior roteia o processamento para as áreas frontais de controle voluntário;
6. estabilidade estrutural no plano da equação anterior roteia o processamento para a áreas cerebelares-porteriores de controle automático;
7. a estrutura matemática da equação descreve um conceito do ponto de vista prototípico;
8. os diferentes valores ordinários de parâmetros correspondem a diferentes instâncias do objeto-conceito;
9. a sensibilidade a condições iniciais engendra processamento anômalos que redunda em estados mentais-cerebrais ambíguos – nem voluntários, nem automáticos (vamos chamá-los de sonhos e psicose);
10. a computação que o cérebro humano perfaz para executar as funções mentais é de tipo lato sensu, manipulando EDOs e captando-lhes instabilidade e estabilidade estrutural. Do ponto de vista de sistemas de regras, poder-se-ía dizer que o sistema executa uma computação sobre topologias seguindo uma regra do tipo: se o sistema é linear o processamento é sempre cerebral; se não- linear com bifurcação é voluntário; se não-linear com estabilidade estrutural é automático; se apresentar sensibilidade às condições iniciais, para certas situações, teremos o surgimento de mais dois estados mentais - psicose e sonho - não exatamente traduzíveis como automático ou voluntário.

O problema, então, de formulação de qualquer modelo sobre cérebro e mente passa pela correta caracterização de uma possibilidade de ponte entre três séries distintas: computação-cerebral/cognição-símbolos/linguagem.

As tentativas de se fazer computação stricto sensu e linguagem mentalista com símbolos, que são proposições, mantêm dissociadas a ordem dos eventos cerebrais e mentais (hardware/software), típicos da IAS.

A tentativa de mitigar a relação entre símbolos, tornando a norma de conexão, uma regra dinâmica, altera a forma de computação, porém mantém intocada a linguagem mentalista e os símbolos proposicionais, típicos da IAC.

Não há redução possível do nível dos símbolos mentais para os estados cerebrais subjacentes, salvo se pague o preço de reeditar um localizacionismo empirista radical como constituidor das categorias cognitivas ou, então, imputando-se, semântica e proposicionalmente, módulos neuropsicológicos de processamento de informação (estilo neuropsicologia cognitiva).

A dinâmica cerebral (DC) redefine a computação tornando-a topológica, adota uma linguagem neutra de sistemas dinâmicos e torna os símbolos, nem teorias, nem proposições, mas apenas o controle voluntário sobre a ação. Acrescem-se, ainda, três estados possíveis, candidatos a símbolos- automático, psicótico e onírico (sonhos).

Com isso, o modelo, embora menos poderoso para falar de todas as instâncias do mental, acaba por definir, de posse de uma linguagem neutra, os estados cerebrais exclusivos e os cerebrais passíveis de serem chaveados para um dos quatro estados mentais – voluntário (parâmetros de bifurcação), automático (valor ordinário de parâmetros), sonhos - sistema autônomo caótico - e psicose - sistema forçado caótico.

Desse modo o modelo que apresentamos sob o rótulo de dinâmica cerebral procura:

1. criar uma norma de visão da emergência de símbolos mentais, a partir de um estilo de processamento cerebral;
2. criar uma norma de descrição una para todos os eventos;
3. redefinir símbolos mentais em quatros classes possíveis de descrição, em uma linguagem cerebralista-dinâmica.

Passemos, portanto, a examinar a verossimilhança de usar a noção de oscilação e sincronismo como definidora de estados cerebrais e, ainda, de computação lato sensu como passível de descrever estados cerebrais. Devemos definir o estatuto do controle voluntário como capaz de captar uma parcela da consciência, cerne da vida mental e processamento exclusivo das arquiteturas naturais, não tendo, jamais, sido imputado a máquinas.

Definir uma ontologia para descrever as operações cerebrais que sustentam a emergência de padrões simbólico-mentais, com base nas noções de oscilação (objetos) e sincronização (relações), requer que façamos uma inspeção nos mecanismos de codificação de informação no cérebro humano.

Comum na ciência, o problema do nível de abordagem será crucial para que definamos a dinâmica cerebral utilizada na constituição de um modelo de emergência do mental. A primeira suposição forte deve dizer respeito a uma certa paridade entre os níveis de descrição, isto é, aquilo que se pode descrever no nível da biofísica de membrana, através da análise de fluxo de íons e geração de microcorrentes, deve ter alguma similaridade no nível da descrição de neurônios e suas conexões sinápticas, assembléias, circuitos e, finalmente, na ordem dos macro-eventos comportamentais, discrimináveis através de alguma técnica de observação: vigília, sono, comportamento motivado, etc.

Assumindo existir alguma relação de equivalência entre os níveis, molecular/celular/hodológico e comportamental, vamos inicialmente focalizar o nível de partida de nossa caracterização do sistema nervoso, como uma aparato dinâmico.

Há dinâmica em qualquer um dos níveis apresentados, bem como se poderia refinar a análise dos níveis supondo-se intra-níveis e assim por diante.

O ponto de partida de nossa ontologia dos eventos cerebrais situará o neurônio como objeto primitivo do sistema e conexão sináptica entre neurônios como a relação de 1^a ordem.

Convém recordar a rationale do projeto, asseverando que, se temos três níveis de descrição para o nosso problema de encontrar alguma relação nômica não-genérica entre eventos cerebrais e eventos mentais, devemos definir a classe de operações cerebrais como oscilações e sincronismo, a classe de eventos simbólico-mentais como controle voluntário e automático, e uma linguagem neutra, que interligue os dois blocos de estados cerebrais e mentais.

Temos, então, que, a partir de dois dados sobre o sistema nervoso baseados em duas unidades distintas que serão provisionalmente nossos objetos e relações, neurônios e sinapses, garantir uma relação que corresponda a oscilações e sincronismo em um nível n de descrição da dinâmica cerebral, tal que possamos garantir parcialmente a relação com o binômio controle voluntário x automático, na primeira diferenciação do mundo cerebral, em categorias do mundo mental-simbólico.

formas possíveis de dinâmica e codificação

A célula básica do sistema nervoso é o neurônio, formado de três estruturas distintas: dendritos por onde se recebe a informação, corpo celular onde a informação é processada e axônio por onde a informação é enviada para o neurônio seguinte. Os dendritos, normalmente, são em número muito grande enquanto o axônio é, em geral, unitário.

Suponha um neurônio constituído de apenas dois dendritos, de um corpo celular e um axônio, estabelecendo ligação sináptica com um neurônio vizinho através do seu axônio.

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4 4 44

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