Pode a Inteligencia Artificial se tornar autoconsciente, como a mente humana ?

 

Francisco Fambrini

 

A frase "Gödel's theorem debunks the most important AI myth. AI will not be conscious  (Roger Penrose – Premio Nobel de Fisica de 2020, por seu trabalho sobre mecânica quântica de Buracos Negros)"  reflete uma opinião do físico e matemático Roger Penrose, ganhador do Prêmio Nobel, sobre os limites da inteligência artificial (IA) em relação à consciência humana. O seguinte video no Youtube ilustra essa opinião do cientista:  https://www.youtube.com/watch?v=biUfMZ2dts8

 

Vamos quebrar a frase em partes para explicá-la:

 

1. "Gödel's theorem debunks the most important AI myth"

• Teorema de Gödel: Refere-se aos teoremas da incompletude, propostos por Kurt Gödel em 1931. Em resumo, Gödel demonstrou que, em qualquer sistema formal de matemática suficientemente complexo (como a aritmética), existem afirmativas verdadeiras que não podem ser provadas dentro do próprio sistema. Isso implica que há limites fundamentais ao que pode ser computado ou resolvido por regras fixas.
• "Most important AI myth": Penrose sugere que um mito central da IA é a ideia de que ela pode alcançar uma compreensão equivalente à mente humana, incluindo a consciência, apenas por meio de algoritmos e computação. Ele argumenta que o teorema de Gödel mostra que a mente humana vai além do que sistemas formais (como computadores) podem fazer, pois os humanos conseguem perceber verdades que escapam às limitações de sistemas axiomáticos.

Interpretação: Penrose usa Gödel para dizer que a IA, sendo baseada em sistemas formais e algoritmos, nunca poderá replicar completamente a capacidade humana de entender conceitos fora dessas regras rígidas, desafiando a crença de que a IA pode se tornar "totalmente inteligente" ou consciente.

 

2. "AI will not be conscious"

• Aqui, Penrose faz uma afirmação direta: a IA não alcançará a consciência. Ele acredita que a consciência humana não é apenas um produto de computação, mas envolve processos físicos ou quânticos (uma ideia que ele desenvolve em livros como The Emperor's New Mind e Shadows of the Mind). Para ele, a habilidade de "sentir" ou ter uma experiência subjetiva vai além do que máquinas baseadas em lógica formal podem realizar.
• Isso contrasta com visões otimistas da IA, como a de que uma máquina suficientemente avançada poderia simular ou desenvolver consciência (ex.: a "singularidade tecnológica").

Interpretação: Penrose nega que a IA, mesmo com avanços, possa ter uma "mente" consciente, pois falta a ela algo fundamental que transcende a computação tradicional — possivelmente ligado à física quântica ou a um aspecto não algorítmico da mente.

 

3.  Quem é  "Roger Penrose (Nobel de Fisica em 2020)"

• Roger Penrose é um físico teórico e matemático britânico, laureado com o Nobel de Física em 2020 por seu trabalho sobre buracos negros. Sua autoridade científica dá peso à declaração, mas vale notar que sua visão sobre IA e consciência é controversa e não aceita universalmente entre cientistas da computação ou neurocientistas.

 

Contexto e Significado Geral

Penrose argumenta que o teorema de Gödel expõe uma limitação intrínseca aos sistemas computacionais: eles não podem "escapar" de suas próprias regras para compreender verdades externas, como os humanos parecem fazer. Para ele, isso é evidência de que a consciência humana não é apenas um processo algorítmico, e, portanto, a IA — por mais avançada que seja — останется limitada a imitar, mas não a possuir, consciência.

Exemplo Simplificado: Imagine que a IA é como uma calculadora gigante seguindo instruções. Gödel mostra que há problemas matemáticos que a calculadora nunca resolverá sozinha, mas que um humano pode intuir ou entender. Penrose estende isso à consciência, dizendo que ela envolve mais do que seguir instruções — algo que a IA, em sua essência, não pode replicar.

 

Críticas e Debate

• Contra: Muitos especialistas em IA argumentam que a consciência não exige transcender Gödel. Ela pode emergir de complexidade computacional ou ser uma ilusão funcional, sem necessidade de processos "mágicos" ou quânticos.

 

• A Favor: Penrose (e seu colaborador Stuart Hameroff) propõem que microtúbulos no cérebro poderiam processar informações de forma quântica, algo fora do alcance da IA atual.

Resumo

            A frase encapsula a visão de Penrose de que o teorema de Gödel prova que a IA tem limites fundamentais, desmentindo o "mito" de que ela poderia se tornar consciente como os humanos. É uma crítica filosófica e científica ao otimismo da IA, baseada na ideia de que a mente humana opera além da computação pura.

 

(Francisco Fambrini é doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos e pesquisador na área de IA).

 

 

Sistemas quase-ressonantes e o receptor de rádio super-regenerativo

 

Um sistema quase-ressonante é um sistema físico que opera próximo à sua frequência de ressonância, mas sem atingi-la exatamente. Isso significa que a resposta do sistema a uma excitação externa ainda pode ser significativa, mas não atinge o máximo absoluto que ocorreria em uma ressonância perfeita.

1.  Entendendo a ressonância

A ressonância ocorre quando um sistema oscilatório (como um pêndulo, um circuito elétrico LC ou uma ponte suspensa) é excitado por uma força externa que tem uma frequência igual à sua frequência natural de oscilação. Nesse caso, a amplitude da oscilação cresce muito, podendo até levar o sistema à instabilidade (como aconteceu na famosa destruição da Ponte Tacoma Narrows, em 1940).

2.  O que acontece em um sistema quase-ressonante?

• Se a frequência do estímulo externo estiver próxima, mas não exatamente igual, à frequência natural do sistema, ele ainda responderá com uma amplitude relativamente alta, mas menor do que no caso ressonante.
• Pequenas diferenças na frequência podem causar batimentos, um fenômeno onde a amplitude da oscilação varia no tempo devido à interferência entre a frequência do estímulo e a frequência natural.
• Sistemas quase-ressonantes aparecem em vários contextos da física, como em circuitos elétricos RLC, mecânica vibracional, acústica, óptica e até em sistemas quânticos.

3. Exemplos de sistemas quase-ressonantes

1. Circuitos elétricos:
• Um circuito RLC ressonante pode ter um capacitor e um indutor que oscilam em determinada frequência. Se a frequência do sinal externo estiver um pouco deslocada da ressonância, ainda haverá uma resposta forte, mas atenuada.
2. Oscilações mecânicas:
• Se você empurrar alguém em um balanço, mas sem sincronizar perfeitamente com o movimento natural do balanço, a pessoa ainda oscila, mas não com máxima amplitude.
3. Óptica e espectroscopia:
• Quando a luz interage com átomos ou moléculas, pode haver absorção máxima na frequência de ressonância. Mas mesmo se a luz estiver ligeiramente deslocada dessa frequência, parte da energia ainda pode ser absorvida, caracterizando um comportamento quase-ressonante.

4.  Importância dos sistemas quase-ressonantes

• Em engenharia: Ajuda a evitar falhas estruturais por ressonância catastrófica.
• Em eletrônica: Circuitos sintonizados ligeiramente fora da ressonância são usados para filtros de frequência seletivos.
• Em física quântica: Estados quase-ressonantes aparecem em sistemas atômicos e em mecânica estatística.

Os receptores super-regenarativos operam em quase-ressonância!

  Figura 1- Diagrama básico de um receptor do tipo super-regenerativo  Extraido de  https://www.newtoncbraga.com.br/telecomunicacoes/18177-receptor-sensivel-para-ondas-curtas-px-tel137.html

5.   Por que eles são quase-ressonantes?

Os receptores super-regenarativos são projetados para operar ligeiramente fora da ressonância para evitar oscilações contínuas e melhorar a sensibilidade na detecção de sinais de RF fracos. Isso acontece porque eles utilizam um processo chamado quenching, que periodicamente interrompe a oscilação, impedindo que o circuito entre em um estado de oscilação sustentada.

6.  Como funciona um receptor super-regenarativo?

1. O circuito sintoniza uma frequência próxima da ressonância do sinal recebido.
2. A realimentação positiva faz com que o sinal cresça rapidamente (regeneração).
3. Antes que a oscilação se torne completa, o circuito é desligado temporariamente (por um sinal de quenching).
4. O nível do sinal recebido afeta o tempo que leva para o circuito começar a oscilar de novo.
5. Esse comportamento resulta em uma saída que pode ser detectada e demodulada.

7.  Vantagens do funcionamento em quase-ressonância

a)  Alta sensibilidade: Capta sinais extremamente fracos.
b)  Baixa complexidade: Menos componentes que um super-heteródino.
c)  Baixo consumo de energia: Muito útil para aplicações portáteis e IoT.

8.  Conclusão

O receptor super-regenarativo não opera exatamente na frequência de ressonância, mas ligeiramente fora dela. Isso impede oscilações contínuas e melhora o desempenho na detecção de sinais fracos. Ou seja, ele é um ótimo exemplo de sistema quase-ressonante aplicado em eletrônica de RF!

 

Ressonância Estocástica: Uma idéia notável que mudou nossa percepção do ruído.

Ressonância Estocástica: Uma idéia notável que mudou nossa percepção do ruído

 

L. Gammaitoni , P. Hanggi  , P. Jung  and  F. Marchesoni

 

Department of Physics, University of Perugia, 06123 Perugia, Italy

Institut f¨ ur Physik, Universit¨at Augsburg, Universit¨atsstr. 1, 86135 Augsburg, Germany

Department of Physics and Astronomy, Ohio University, Athens, OH 45701, USA Dipartimento di Fisica, Universit`a di Camerino, 62032 Camerino, Italy.

 

Tradução: Francisco Fambrini  

 

http://lattes.cnpq.br/2870135721044417

email:  ffambrini@gmail.com

 

 

            Boas ideias científicas são raras e, quando alguém tem uma, às vezes leva uma década ou mais até que o mundo a reconheça. A história da Ressonância Estocástica [1] é um exemplo desse tipo. Há cerca de 30 anos, dois grupos em Roma [2] e Bruxelas [3] tiveram uma nova ideia para explicar a ocorrência quase periódica das eras do gelo, ou como uma pequena mudança na órbita da Terra ao redor do Sol pode causar uma mudança climática tão dramática quanto as eras glaciais.  A ideia básica deles era a seguinte: se o clima possui dois estados estáveis — um com temperatura mais baixa (era glacial) e outro com temperatura mais alta —, então as flutuações causadas por eventos geodinâmicos podem provocar transições aleatórias entre esses dois estados. Uma modulação adicional, pequena e periódica (não aleatória) da órbita da Terra influenciaria essas transições aleatórias, tornando-as mais prováveis em determinados momentos. Se as flutuações forem muito pequenas, as transições ocorreriam com pouca frequência e não seriam sincronizadas com a modulação da órbita da Terra. Se as flutuações forem muito grandes, as transições aleatórias seriam frequentes demais e não poderiam ser sincronizadas. Assim, surge uma Ressonância Estocástica em um nível ideal de flutuações!

Embora fosse uma ideia brilhante, dados posteriores não confirmaram essa hipótese como explicação para as eras glaciais. Mas isso não foi o fim da Ressonância Estocástica. Pelo contrário, o conceito seguiu seu próprio caminho. Foram necessárias duas demonstrações experimentais — uma em um circuito eletrônico bistável [4] e outra em um laser de anel bidirecional [5] — além da introdução de quantificadores mais fáceis de usar [6–8], para que o novo campo da Ressonância Estocástica ganhasse impulso.

            Um momento decisivo nessa área ocorreu quando se descobriu a semelhança entre as distribuições dos tempos de escape em um sistema bistável fracamente excitado [9] e as distribuições dos intervalos entre os potenciais de ação dos neurônios [10]. O mais surpreendente na época, e que mais despertou a curiosidade dos pesquisadores, foi a sugestão de que o ruído, frequentemente considerado um fator incômodo e de pouca influência, poderia, na verdade, ser um componente essencial na geração de potenciais de ação. Isso, combinado com o conceito de Ressonância Estocástica — ou seja, a existência de um nível ótimo de flutuações —, levou a um novo paradigma: os sistemas podem ter evoluído para funcionar melhor sob níveis ambientais de ruído. Esse insight gerou um grande interesse na investigação do papel da Ressonância Estocástica em sistemas biológicos ruidosos [11].

Uma pesquisa marcante nessa linha foi realizada por Frank Moss e seus colaboradores, que demonstraram pela primeira vez a Ressonância Estocástica em um organismo vivo. Eles mostraram que, de fato, a adição de ruído externo melhora a detecção de pequenas vibrações pelo mecanorreceptor do lagostim [12]. De maneira semelhante, Levine e Miller [13] demonstraram o benefício do ruído no sistema sensorial cercal do grilo. Notavelmente, a pesquisa sobre o papel benéfico do ruído em diversos aspectos do sistema nervoso — desde sinapses [14] até o córtex [15], ressonâncias estocásticas fantasmas em conjuntos de neurônios [16], funções cerebrais superiores [17] e até mesmo neuroreabilitação [18] — continua muito ativa, com um número crescente de publicações. Tipicamente, os sinais biológicos amplificados por Ressonância Estocástica devido a perturbações ambientais são de natureza não estacionária. Isso demanda novos quantificadores de Ressonância Estocástica [19], com possíveis ramificações na teoria da informação [20]. Representativos do papel do ruído e da Ressonância Estocástica em sistemas biológicos são alguns artigos desta edição temática [21–25].

            A busca pela evidência definitiva de que a própria evolução foi influenciada por flutuações ambientais inevitáveis ainda está em andamento [26]. Muitas das aplicações da Ressonância Estocástica, especialmente na neurociência, envolvem grandes conjuntos de sistemas acoplados. Os neurônios se comunicam quimicamente por meio de sinapses e eletricamente através de junções comunicantes, formando grandes redes. Dependendo do acoplamento e da topologia da rede, o comportamento coletivo pode ser drasticamente diferente do comportamento individual dos neurônios. Estudos iniciais reconheceram a importância da resposta da rede em comparação com a resposta de seus componentes individuais a um sinal externo fraco na presença de ruído [27–29]. Os efeitos da topologia da rede na Ressonância Estocástica continuam sendo objeto de pesquisa, como discutido em vários artigos desta edição temática [21,30–34]. Desde o início, o papel do ruído intrínseco — ou seja, o ruído que persiste devido a flutuações térmicas ou porque o sistema é pequeno e composto por poucos elementos — na Ressonância Estocástica tem sido investigado. Afinal, se a natureza evoluiu para operar de maneira otimizada sob níveis ambientais de ruído, as fontes subjacentes desse ruído deveriam ser intrínsecas. Um estudo pioneiro sobre Ressonância Estocástica em canais iônicos periodicamente ativados [35], os blocos fundamentais da geração de potenciais de ação nos neurônios, demonstrou Ressonância Estocástica, mas em um nível de ruído incompatível com os níveis ambientais. Bezrukov e Vodyanoy [36] observaram Ressonância Estocástica em um sistema de canais iônicos dependentes de voltagem formados pelo peptídeo alameticina, ou seja, em um canal iônico sintético. No entanto, se a ativação térmica das proteínas do canal não seguisse a cinética da lei de Arrhenius, como sugerem alguns experimentos [37], a Ressonância Estocástica poderia ocorrer em temperaturas ambientais [23]. Outra linha de pesquisa sobre o papel do ruído intrínseco explora a relação entre o tamanho do sistema e o nível de ruído. Quanto menor o número de componentes de um sistema, maiores são as flutuações. Assim, os níveis de ruído podem ser ajustados ao tamanho do sistema, levando ao conceito de Ressonância Estocástica dependente do tamanho do sistema [38–40]. Sem dúvida, o paradigma da Ressonância Estocástica, originalmente desenvolvido para explicar as eras do gelo, se expandiu muito além da física e deixou sua marca em diversas outras disciplinas científicas. Este prefácio não pretende ser abrangente; na verdade, é bastante incompleto, pois não menciona importantes generalizações da Ressonância Estocástica, incluindo mecanismos entrópicos [41], questões energéticas e de controle [42–44], efeitos quânticos [45] (até mesmo em computação quântica [46]), desenvolvimento de dispositivos [47–49], formação de padrões [27,28] e muito mais.

            Concluímos este prefácio retornando à dinâmica climática. Enquanto as grandes eras do gelo ocorrem aproximadamente a cada 100.000 anos, descobriu-se que, durante os períodos glaciais, ocorrem aquecimentos súbitos mais ou menos periodicamente, a cada 1.500 anos (os eventos de Dansgaard-Oeschger). A análise dos dados dos núcleos de gelo da Groenlândia [50] revelou uma distribuição dos tempos de transição entre períodos frios e quentes compatível com o que se esperaria caso o clima do Atlântico Norte se comportasse como um sistema excitável impulsionado por uma força periódica fraca (provavelmente de origem solar), influenciando periodicamente o clima para um estado ou outro [51,52]. Além disso, as transições observadas são extremamente rápidas (menos de 5 anos), reacendendo o debate sobre se as mudanças climáticas rápidas são um sinal do impacto humano. Modelos geofísicos mais sofisticados foram desenvolvidos para esclarecer a natureza desse forçamento e aprofundar a compreensão do papel da Ressonância Estocástica [53].

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