Conexionismo, um modelo de funcionamento neuronal

Entender o funcionamento do cérebro é um dos maiores desafios enfrentados pela psicologia. Daí a existência de diferentes abordagens e perspectivas. De fato, após o surgimento da psicologia cognitiva e da máquina de Turing, houve uma revolução nesse campo. A partir deste momento, o cérebro começou a ser visto como um processador de informações.

A primeira teoria que foi criada para explicar o funcionamento do cérebro foi a metáfora computacional, mas logo começou a ter falhas. Perante esta situação, os psicólogos cognitivos, com a intenção de buscar novas explicações, criou uma teoria conhecida como connectionism.

No entanto, antes de explicar o que é o conexismo, é importante entender a visão da psicologia cognitiva sobre o cérebro. Desta forma, entenderemos as implicações e falhas da metáfora computacional. Por esta razão, vamos rever os principais aspectos deste ramo da psicologia na seção seguinte.

Psicologia cognitiva e a metáfora computacional

A psicologia cognitiva entende o cérebro humano como um processador de informação. Isso significa que é um sistema capaz de codificar os dados provenientes de seu ambiente, modificando-os e extraindo novas informações deles. Além disso, esses novos dados são incorporados ao sistema em um continuum de insumos e saídas.

A metáfora computacional explica que o cérebro é como um computador. Através de uma série de algoritmos programados, transforma o insumos de informações em uma série de saídas. Isso, a princípio, parece fazer sentido, já que podemos estudar alguns comportamentos humanos que se adaptam a esse modelo. Agora, se explorarmos um pouco mais, começamos a detectar falhas nessa perspectiva.

Os erros mais relevantes são a velocidade com que processamos informações, a flexibilidade com a qual agimos e a imprecisão de nossas respostas. Se nosso cérebro tivesse algoritmos programados, teríamos outros tipos de respostas: mais lentos devido a todas as etapas de processamento a serem executadas, mais rígidas e muito mais precisas do que são. Em suma, seríamos como computadores e À primeira vista, observamos que este não é o caso.

Embora possamos tentar adaptar essa teoria às novas evidências, alterando a rigidez dos algoritmos programados por outros mais flexíveis e capazes de aprender, ainda identificamos falhas na metáfora computacional. E aqui é onde vem Conexionismo, corrente mais simples que a anterior, e que explica o processamento da informação cerebral de forma mais satisfatória.

O que é conexionismo?

Conexionismo deixa para trás algoritmos computacionais e explica que a informação é processada através de padrões de propagação da ativação. Mas quais são esses padrões? Em linguagem mais simples, isso significa que quando uma informação de entrada entra em seu cérebro, os neurônios começam a disparar para formar um padrão específico, que irá produzir um determinado produto. Isto vai formar uma rede entre neurónios que processam a informação de forma rápida e sem algoritmos pré-programados.

Para entender isso, vamos dar um exemplo simples. Imagine que uma pessoa lhe diga para definir o que é um cachorro. Quando a palavra chega ao seu ouvido, automaticamente irá ativar em seu cérebro o conjunto de neurônios associados a ele. A ativação desse grupo de células se espalhará para outras pessoas com as quais ele está conectado, como aquelas relacionadas a palavras mamífero, casca o cabelo. E isso ativará um padrão no qual esses recursos estão incluídos, o que o levará a definir um cão como "um mamífero com cabelo que late".

Propriedades de sistemas conexionistas

De acordo com essa perspectiva, para que esses sistemas funcionem como o cérebro humano parece se comportar, eles precisam preencher certas condições.. As propriedades básicas que devem ser seguidas são as seguintes:

• Propagação de ativação. Isso significa que os neurônios, quando ativados, influenciam aqueles com os quais estão conectados. Isso pode ocorrer facilitando sua ativação ou inibição. No exemplo anterior, os neurônios de cachorro facilitar as de mamífero, mas eles inibem aqueles de réptil.
• Aprendizagem Neural. Aprendizado e experiência afetam as conexões entre os neurônios. Assim, se vemos muitos cães que têm cabelos, as conexões entre os neurônios relacionados a ambos os conceitos serão fortalecidas. Essa seria a maneira pela qual as redes neurais que nos ajudam a processar.
• Processando em paralelo. Obviamente, este não é um processo serial, os neurônios não são ativados um após o outro. A ativação é propagada em paralelo entre todos os neurônios. E não é necessário processar um padrão de ativação após o outro, você pode dar múltiplos em um mesmo tempo. Graças a isso, podemos interpretar uma grande quantidade de dados ao mesmo tempo, embora haja um limite para nossa capacidade.
• Redes neurais. O sistema seria uma grande rede de neurônios agrupados, através de mecanismos de inibição e ativação. Dentro dessas redes também seria encontrado o insumos de informação e saídas comportamental Esses agrupamentos representariam a informação estruturada que o cérebro possui, e os padrões de ativação seriam o modo pelo qual o processamento da referida informação ocorre..

Conclusões

Esta maneira de interpretar o funcionamento neuronal não só parece muito interessante, mas também os estudos em torno dele parecem frutíferos. Atualmente, foram criadas simulações computacionais de sistemas conexionistas sobre memória e linguagem, muito semelhantes ao comportamento humano. No entanto, ainda não podemos dizer que esta é a maneira exata como o cérebro funciona.

Além disso, este modelo não só ajudou a contribuir para o estudo da psicologia em todos os seus campos. Também encontramos múltiplas aplicações desses sistemas conexionistas na computação. Acima de tudo, a teoria tem sido um avanço nos estudos sobre inteligência artificial.

Para concluir, é importante entender que a complexidade do conexionismo é muito maior do que a apresentada neste artigo. Aqui podemos encontrar uma versão simplificada do que realmente é, útil apenas como uma aproximação. Se a sua curiosidade foi despertada, não hesite em continuar pesquisando essa teoria e suas implicações.

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