A Dissociação Entre Pensamento e Linguagem

Primeiramente, um dos pilares da discussão moderna sobre IA generativa é a suposição de que linguagem e pensamento são equivalentes. No entanto, evidências científicas robustas contestam essa visão. A linguagem, conforme estudos recentes, funciona primariamente como um recurso de comunicação e transmissão cultural, não como o substrato necessário do raciocínio.

“As evidências são inequívocas: há muitos casos de indivíduos com graves deficiências linguísticas que, no entanto, exibem habilidades intactas para se envolver em muitas formas de pensamento.”

— Pesquisa em Neurociência Cognitiva

Por meio de técnicas como a ressonância magnética funcional, observa-se que as redes cerebrais da linguagem permanecem inativas durante tarefas complexas de raciocínio lógico, matemático ou de solução de problemas. Esta dissociação neurobiológica coloca em xeque a ideia de que um modelo de linguagem avançado, por si só, possa replicar a cognição humana.

Os “Dispositivos Cognitivos” Exclusivamente Humanos

Para começar, a psicóloga Cecilia Heyes, da Universidade de Oxford, propõe uma visão evolutiva crucial. Ela argumenta que a mente humana se destaca pelo desenvolvimento de “dispositivos cognitivos” culturalmente transmitidos. Essas ferramentas mentais, que vão além da programação genética, nos permitem interpretar o mundo de maneiras únicas.

• Pensamento como Busca: A cognição humana opera como um método sofisticado de busca no espaço de ideias, envolvendo formulação de hipóteses e simulação de cenários.
• Transmissão Cultural: Diferente do aprendizado estatístico de uma IA, esses dispositivos são refinados e passados entre gerações através da cultura.
• Independência da Linguagem: Muitos desses processos, como o raciocínio causal e a inferência pragmática, funcionam sem depender do aparato linguístico.

Portanto, reduzir a inteligência à capacidade linguística ignora essa complexa constelação de mecanismos que constituem o pensamento humano.

As Limitações Fundamentais dos Modelos de Linguagem

Inicialmente, os LLMs (Large Language Models) que impulsionam a IA generativa atual são, em sua essência, sistemas de correlação estatística. Eles identificam padrões em dados textuais massivos, mas não desenvolvem compreensão causal ou buscam ativamente a verdade. Consequentemente, enfrentam barreiras intrínsecas.

O Equívoco das “Alucinações”

Além disso, o termo “alucinação”, usado para descrever a geração de informações incorretas pela IA, é considerado uma má formulação. A noção de alucinar pressupõe que o agente pode discriminar entre o verdadeiro e o falso, uma capacidade que os modelos atuais simplesmente não possuem. Eles não “acreditam” ou “duvidam” do que produzem; apenas geram sequências prováveis de palavras.

O Caminho Baseado em Evidências

No entanto, o cenário não é de estagnação, mas de redirecionamento. A corrida movida por hype e capital de risco, que projeta uma trajetória linear em direção à superinteligência, precisa ser temperada pelo rigor científico. O caminho mais prudente para o avanço da IA não é antropomorfizar as máquinas, mas incorporar os princípios fundamentais do raciocínio humano identificados pela pesquisa.

1. Integrar Causalidade: Desenvolver modelos que compreendam relações de causa e efeito, não apenas correlações.
2. Explorar a Contrafactualidade: Capacidade de raciocinar sobre “o que poderia ter sido”, crucial para o planejamento e a criatividade.
3. Implementar Busca Epistêmica: Criar sistemas projetados para buscar ativamente informações verdadeiras e confiáveis.

Em resumo, a promessa de uma inteligência artificial geral rivalizar com a complexidade da mente humana permanece distante. Ouvir a ciência cognitiva e a neurociência não significa frear a inovação, mas sim conduzi-la por uma base mais sólida e realista, longe das falácias que confundem linguagem com pensamento e inteligência com escalabilidade linear de parâmetros.

Análise baseada em evidências científicas atualizadas.