abdução

Modelos de Raciocínio e um “Pé” na Arte Objetiva de Gurdjieff

Na postagem anterior, “Uma Breve Racionalização sobre Modelos de Aprendizado Humano”, prometi fazer uma espécie de revisão dos modelos de raciocínio humano (conhecidos), a saber dedução, indução e abdução, citados como fenômenos emergentes de nossas estruturas de aprendizado neural.

Os modelos de raciocínio lógico, ou modelos de inferência lógica, são praticamente a base de todos os esforços iniciais da Inteligência Artificial na direção de uma inteligência de nível humano. Grandes nomes da IA, como Herbert Simon, Allen Newell e John McCarthy, basicamente fundamentaram suas pesquisas em IA simbólica forte sobre o paradigma lógico de programação de computadores. Destes caras surgiram os grandes experimentos práticos iniciais da IA simbólica: o GPS (General Problem Solver) de Simon e Newell, o Advice Taker de McCarthy e, mais recentemente (mas não tão recentemente – 1990), a arquitetura cognitiva SOAR.

Essa história toda começa com o “encaixotamento” do pensamento humano nos modelos de raciocínio lógico. Como ficou claro no post anterior, a lógica humana simbólica emerge, em verdade, de estruturas de aprendizado subsimbólicas. O ser humano basicamente aprende a pensar logicamente. Há muitas críticas em relação a isto. A mais evidente foi do próprio Herbert Simon, o que lhe rendeu o Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences – o Nobel da Economia – em 1978. Em síntese, um modelo lógico induz um modelo de racionalidade perfeita, contudo segundo Simon a racionalidade humana é limitada. E ele está certo, obviamente, pois nossa realidade subjacente não é simbólica, nem lógica.

Apesar de tudo isso, ainda acredito que a racionalidade limitada de Simon pode ser acomodada no paradigma lógico. Um motor de inferência lógica me parece universal o suficiente para, de uma forma relaxada e contemplando os três modelos de inferência, acomodar todas as características culturais humanas, admitindo-se sistemas de crenças nem sempre verdadeiros mas assumidos como tais a priori. O erro da IA me pareceu se concentrar demais em provar teoremas matemáticos, ainda mais usando apenas inferência dedutiva.

Não vamos complicar muito o papo, contudo, até porque não estou disposto a provar analiticamente aqui que a racionalidade limitada pode ser entendida dentro da lógica. Minha intenção é explicar (como semi-leigo) os fenômenos emergentes de inferência lógica dedutiva, indutiva e abdutiva. Antes que alguém se sinta atraído pelo tema “abdução” por causa de ETs, adianto logo que não tem a nada a ver… :-D. Começaremos com a dedução.

O raciocínio dedutivo é o mais simples e exato. Parte de premissas estabelecidas previamente como verdadeiras, colocadas na forma de predicados e sentenças, de forma que se consegue a partir de relacionamentos causais entre os predicados deduzir novas sentenças. “Novas” não é bem o termo, pois não há novidade, o conhecimento está implícito nas sentenças primordiais.

João é engenheiro
Todo engenheiro é bom em cálculo
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Logo (passo dedutivo): João
é bom em cálculo

É claro que as premissas podem ser falsas, olhando a partir de um sistema de crenças mais amplo e confiável. Por exemplo, todos nós sabemos (sabemos?) que nem todos os engenheiros são bons em cálculo… Mas, se dentro do universo das sentenças essa afirmação for verdadeira, a dedução é seguramente verdadeira. As incertezas aparecem nos dois próximos modelos de inferência lógica que explicarei, indução e abdução.

O raciocínio indutivo faz generalizações a partir de uma amostra do universo de inferência. Enquanto que na dedução tenta-se achar um resultado a partir de um conjunto de regras premissas, na indução ocorre a tentativa de inferir uma regra geral a partir de um caso particular (ou casos particulares, de um ponto de vista estatístico amostral) e um resultado. Como é uma generalização, há chances de erro. Veja o exemplo:

João é engenheiro
João é bom em cálculo
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Logo (passo indutivo):
Todo engenheiro é bom em cálculo

O aprendizado de regras em sistemas inteligentes, mesmo que essas regras sejam meros mapeamentos de entradas para saídas em redes neurais, por exemplo, podem ser considerados processos indutivos. Uma rede neural por exemplo é, sobretudo, um motor de inferência indutivo: a partir dos exemplos de entrada a estrutura consegue generalizar respostas corretas para um universo maior de entradas. É claro, a rede neural irá eventualmente errar, pois se trata de uma generalização.

Os raciocínios dedutivo e indutivo não são, contudo, criativos. Isto é, não geram novas ideias. É apenas por meio do raciocínio abdutivo que o ser humano consegue criar hipóteses para explicar os fenômenos que o cercam. O mecanismo de inferência abdutiva é por isso também conhecido como mecanismo de levantamento de hipóteses. E é justamente na geração e hipóteses que o ser humano abre espaço para ser criativo na resolução de seus problemas.

O método científico, por exemplo, é inicialmente guiado por raciocínio abdutivo (geração de hipóteses) e somente em seguida guiado pelo raciocínio indutivo, onde as hipóteses são postas à prova por meio de experimentos controlados. Charles Peirce, pai da Semiótica, insistia que a Ciência não era nada sem a abdução, e a tomava em alta estima dada sua importância em descobertas científicas, muito embora cientistas da época (e até hoje) não tenham admitido bem a abdução como parte do método científico, mesmo que óbvio. Vejam o exemplo de raciocínio abdutivo:

João é bom em cálculo
Todo engenheiro é bom em cálculo
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Logo (passo abdutivo):
João é engenheiro

É claro, os físicos também são bons em cálculo, então João poderia ser físico. João ser engenheiro é, na verdade, uma hipótese. O raciocínio abdutivo é formulado, portanto e preferencialmente, na forma de pergunta, trazendo uma hipótese a ser posteriormente confirmada via dedução ou indução. No método científico, por exemplo, essa é uma pré-condição. Hipóteses não-falseáveis (i.e. que não são passíveis de serem refutadas ou confirmadas por meio da experimentação) não são aceitas como hipóteses válidas, mesmo que tenham chance de serem verdadeiras.

Aí você se pergunta com base no título deste post: O que a arte objetiva de Gurdjieff tem a ver com isso? O que diabos é esta arte objetiva? Vamos em frente.

O semiólogo italiano Umberto Eco afirma que todo processo de decodificação envolve abdução. Por exemplo, quando ouvimos uma palavra falada, podemos querer abduzir (criar uma hipótese) a linguagem a qual ela pertence. Quando ouvimos um padrão de composição de sons emitidos por uma orquestra, normalmente abduzimos uma emoção particular que é diferente da emoção sentida pelos sons indiviuais dos instrumentos musicais. Embora não estejamos habituados a ligar emoções a modelos de raciocínio, o processo se revela similar. Além disso, ao mesmo som da orquestra iremos provavelmente abduzir, cada um de nós, diferentes emoções.

Gurdjieff tratava continuamente deste fato psicológico, o de estímulos sensoriais artísticos serem decodificados diferentemente por mais de uma pessoa. A arte que evoca diferentes emoções em diferentes pessoas é chamada por ele de arte subjetiva; G não a considerada uma arte verdadeira. A arte objetiva, de acordo com Gurdjieff, é produzida por seres despertos o suficiente para gerarem nos indivíuos estímulos sensoriais que evocam, em todos eles, as mesmas emoções. Esta precisão pode ser encarada como uma dedução de cunho emocional, e não uma abdução. A abdução emocional seria uma hipótese sobre a emoção do artista. A dedução emocional seria uma certeza sobre a emoção do artista, causada por ele mesmo. Uma arte objetiva é um método, segundo G, de transmissão de conhecimento.

Como disse no título, apenas colocarei um “pé” na arte objetiva de Gurdjieff. Este assunto merece muita reflexão e espaço de escrita. Ficará para um próximo post, e não prometo que será o próximo, dada a complexidade do assunto. O mais importante aqui foi fazer um apanhado sobre os modelos de raciocínio que emergem de nosso intelecto e, em análise aprofundada, de nossas emoções também!

Boas reflexões!

João é engenheiro
Engenheiros são bons em matemática
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Logo (passo dedutivo): João
é bom em matemática