O paradigma conexionista

A propagação do modelo conexionista teve seu marco na publicação dos dois volumes de Parallel Distributed Processing, de Rumelhart, McClelland e do grupo de pesquisa em Processamento Distribuído Paralelo (PDP) em 1986. Esse novo paradigma cognitivo foi logo bem aceito por cientistas que utilizam simulações computacionais em suas análises. Com o conexionismo, as teorias podem ser verificadas através de experimentos e uma nova gama de hipóteses pode surgir a cada experimento.

Conforme Young & Concar (1992), o cérebro humano tem cerca de 100 bilhões de neurônios e 100 bilhões de sinapses. Considerando essa afirmação, a imensa capacidade do cérebro humano para aprendizagem torna-se explicável.

No conexionismo, as unidades inatas são unidades físicas, os neurônios, esses serão ligados a outros neurônios, com a construção de trilhas de engramação. A engramação ocorre através das conexões, acionadas pelas sinapses, entre as unidades. Tais conexões podem ser novas, associando unidades que ainda não estavam conectadas, ou apenas de reforço ou inibição, aumentando ou diminuindo a força entre conexões já estabelecidas. A ativação entre os neurônios ocorre em graus diferenciados, portanto, cada mapeamento é distinto do outro não apenas pelas diferentes unidades que são interligadas, mas pelas diferentes forças de ligação entre as unidades envolvidas na engramação estabelecida.

Cabe salientar que a força de ativação entre as unidades também será responsável pela ativação ou desativação de outras unidades, aumentando ou diminuindo, assim, a rede de engramação.

Uma determinada palavra, por exemplo, tem a força de ativar vários neurônios em um mesmo momento. Essa palavra não permanece mapeada como algo abstrato, como uma imagem, mas como uma engramação estabelecida. De acordo com Plunkett (1997), o processamento distribuído e em paralelo – considerar a ativação de várias unidades neuroniais ao mesmo tempo - é um dos aspectos que mais claramente distingue o paradigma conexionista do paradigma simbólico.

Não há um ponto específico que possa ser delimitado como o lugar onde o conceito de uma determinada palavra esteja estabelecido, o conceito fica mapeado em vários pontos que constituem a rede de engramação, podendo, inclusive, sofrer alterações em seu mapeamento em uma próxima vez que for acionado. Na verdade, os conceitos estão em constante formação, pois a experiência traz novos traços que podem ser somados aos já existentes.

Para que uma criança aprenda, por exemplo, o conceito – embora ele jamais seja um conceito pronto, de acordo com esse paradigma - de boneca, é necessário que ela entre em contato várias vezes com esse objeto. De cada experiência, algumas engramações vão sendo feitas, reforçadas ou inibidas. No início, uma boneca pode ser apenas uma determinada boneca que a mãe lhe mostrou, no entanto, com o aumento de experiências com o referido objeto, outros traços vão sendo mapeados. Aprender, no modelo conexionista, significa, basicamente, alterar a força das sinapses. Observe-se em (1) um exemplo hipotético.

(1)

(a) 1^o conceito de boneca (b) 2^o conceito de boneca (c) 3^o conceito de boneca

                 

Interessante destacar aqui a plasticidade do modelo conexionista, pois os traços acionados que constituem o conceito de boneca não são traços exclusivos dessa palavra, na verdade, o conceito de boneca surge do conjunto de traços que são acionados. Conforme (2), um outro conjunto que englobe muitos dos traços acionados para boneca vai formar o conceito de outra palavra, ou seja, parte da engramação utilizada para formar o conceito de

boneca poderá ser usada para formar o conceito de casinha, por exemplo.

(2)

(a) conceito de boneca (b) conceito de casinha

Como já referido, as unidades físicas que serão conectadas, os neurônios, são inatos, além desses, é possível também sugerir que algumas engramações já vem estabelecidas desde o nascimento, como, por exemplo, as engramações que possibilitam à criança a execução de “tarefas instintivas”, como o ato de mamar. Essas “tarefas instintivas” podem ser vistas como um conhecimento geneticamente engramado, que não precisa de treinamento para se estabelecer.

De acordo com o paradigma conexionista, a mente é um fenômeno, um processamento que se realiza no cérebro, ou seja, não tem existência em si. O pesquisador, sob esse enfoque teórico, não está interessado em hipotetizar, como o fazem os simbólicos ao observarem os dados de entrada e os dados de saída, o conexionista procura ver, através da rede neuronial, exatamente o que está acontecendo nesse processo que torna um input em um output específico.

3.2.1 Inteligência Artificial

O paradigma conexionista apresenta a rede neuronial de simulação em computador como um aliado experimental, no entanto, sabe-se ainda que essa rede artificial está muito

  

  

   

aquém da modelagem do cérebro explicitada pelos estudos da neurociência. As propriedades dos neurônios artificiais, por exemplo, são muito simplificadas em comparação às propriedades dos neurônios reais. As simulações feitas geralmente referem-se a um ponto muito específico e não referem-se pode esperar o contrário, considerando a complexidade do cérebro humano. A grande força do cérebro está em funcionar de forma distribuída e em paralelo.

A Inteligência Artificial pode, no mínimo, ser dividida em dois momentos distintos: Inteligência Artificial Clássica e Inteligência Artificial II – conexionista. A primeira funciona baseada em sistemas de regras, ou seja, as regras são dadas ao computador para que um determinado input seja mapeado em um output específico. A rede quer, na verdade, imitar a forma que a mente funciona, pois é dedutiva. Já na segunda, as regras são inferidas, tendo por base os dados apresentados. A rede, nesse modelo, quer verificar como o cérebro funciona, pois atua de forma indutiva.

3.2.2 Aquisição da linguagem e o paradigma conexionista

Várias pesquisas têm sido desenvolvidas para demonstrar que as abordagens conexionistas são uma ferramenta nova e útil para evidenciar a aquisição da linguagem.

Plunkett (1997) retoma alguns exemplos de modelos conexionistas para a aquisição do passado dos verbos, para a formação de conceitos e aumento de vocabulário, e para aquisição da sintaxe.

O principal trabalho referido é o de Rumelhart e McClelland (1986) que, utilizando um mecanismo de rota-única, uma rede neural de uma única camada, possibilita que a rede adquira as formas regular e irregular dos verbos em inglês. A observação do desempenho da rede em várias etapas possibilitou, inclusive, estabelecer uma comparação com os diversos estágios de aprendizagem evidenciados pelas crianças.

O dispositivo de aprendizagem é dirigido pelos dados, sem recorrer a um sistema simbólico de regras. Formas de verbos regulares e irregulares no passado são apresentadas à rede, essa aprende ajustando o valor de suas conexões ao comparar a forma produzida com a forma alvo. O ajuste de valores é feito através da aplicação de um algoritmo de aprendizagem que conduz, gradualmente, a produção em direção à forma correta. Apesar

de a rede não apresentar uma produção totalmente satisfatória, tendo em vista que foram produzidas algumas formas não atestadas em nenhuma língua do mundo, foram encontrados, efetivamente, os mesmos estágios da aquisição dos verbos pelas crianças

Conforme Shanks (1993), o fato de a rede não utilizar regras lingüísticas é um problema para a proposta gerativa de Chomsky. Como explicar que as formas verbais possam ser aprendidas sem que seja necessário postular que estamos geneticamente programados para adquirir um conjunto específico de regras que serão aplicadas de forma serial? Como explicar essa aquisição sem postular que possuímos elementos lingüísticos mapeados em nossos genes e/ou residindo em nossa mente?

Apesar de as regras explicarem a produtividade da língua - a criatividade na construção de frases que nunca ouvimos antes - tornam-se totalmente questionáveis com a aplicação de redes conexionistas em simulações referentes a processos de aquisição da linguagem. Não questionar sua existência prévia diante de tais achados é mais do que uma imprudência, mas uma falta de comprometimento com o avanço das pesquisas referentes à linguagem. Se, durante décadas, as idéias gerativas de aplicação de regras prevaleceram, foi porque os estudos em outras áreas não apontavam para outras direções. No entanto, no momento em que novos caminhos são evidenciados, é preciso, pois, considerá-los e, se necessário, aceitá-los.

Conforme Poersch (1998), as teorias existentes devem ser constantemente questionadas, avaliadas, para que se possa superar as suas limitações. A ciência consiste na

busca da verdade.(...) Modelos antigos, que não dão conta das novas contribuições, devem forçosamente sofrer atualizações ou reformulações. Mais uma vez, portanto, questiono, aqui, como não repensar os modelos de análise e descrição lingüística, calcados no simbolismo, tendo por base o novo paradigma conexionista?