Meu laboratório tem um novo site. O URL é
http://www.cog.brown.edu/research/causalitylab/index.html
A maioria do design foi feita por meus estudantes de graduação e undergrads, mas como parte do redesign, eu queria que todos os meus alunos de graduação escrevessem um pequeno parágrafo sobre suas pesquisas. Um dos meus alunos escreveu o seguinte:
"Eu jogo jogos com crianças em idade pré-escolar, e depois tento fazer programas de computador tão inteligentes quanto os pré-escolares. As crianças geralmente ganham ".
Eu pensei que isso era interessante. Isso me lembrou uma conversa que tive quando eu era estudante graduada 12 anos antes. Eu estava no meu quinto ano de pós-graduação, quase terminou, e eu estava conversando com um novo aluno sobre o que queria trabalhar no projeto do primeiro ano. Sua resposta foi que ela queria construir programas de computador de comportamento infantil (ela realmente acabou fazendo algo bem diferente).
Também me lembrou minha própria tese de graduação, escrita em 1991, na qual descrevi um programa de computador (bastante falho) que foi projetado para prever o comportamento humano em uma tarefa de aprendizado. Baseou-se em um modelo de cognição animal que foi construído dez anos antes, que por sua vez, foram baseados em um conjunto de modelos projetados no início dos anos 70.
O objetivo da construção de programas de computador que modelam o comportamento humano se estende até mais cedo do que isso. No Departamento de Psicologia da Universidade, um dos nossos professores tem trabalhado em um modelo de timing (em animais não humanos) desde os anos 50. Eu o ouvi descrever sua pesquisa uma vez (ano passado): ele ainda está trabalhando no modelo.
Então, aqui estamos: mais de 50 anos de modelagem. Uma das promessas da "Revolução Cognitiva" foi o "Modelo Computacional da Mente" – a idéia de que o cérebro pode atuar como um computador, e pensar sobre essa metáfora pode nos oferecer uma visão de como o cérebro produz comportamento e pensamento. Na escola de pós-graduação, eu aprendi isso como "A Mente é o Cérebro como o Software é o Hardware", um mantra que estudantes de graduação na classe de Ciência Científica Introdutória I TAed foram forçados a recitar.
No desenvolvimento cognitivo, vários tipos de modelos fizeram brotas para explicar o comportamento das crianças – AI simbólica, conexão, sistemas dinâmicos, modelos causais, inferência bayesiana (que agora é toda a raiva) – e cada uma tem vantagens e contribuições. Mas, eu me pergunto se a promessa de construir esses modelos para processos de desenvolvimento é semelhante à promessa de jetpacks quando eu era criança: uma ótima idéia, mas mais desejos que a ciência real. Um "não seria legal se tivéssemos essa" ideia, ao contrário de um empreendimento realista?
Sim, este é um homem de palha (e sim, vou derrubá-lo em alguns parágrafos). Mas, penso recentemente, é importante pensar sobre o motivo pelo qual este argumento é um homem de palha.
Meu modelo computacional favorito vem da literatura de cognição animal. É o modelo Rescorla-Wagner, publicado pela primeira vez em 1972. Basicamente, foi projetado para explicar um fenômeno no condicionamento chamado bloqueio, o que fez muito bem. O modelo em si é falho, e houve numerosas (e eu significo numerosas) variações e recreações das ideias que apresentam nesse documento original.
Aqui está o que eu gosto do modelo. Primeiro, faz algumas previsões realmente contra-intuitivas, que se revelam verdadeiras. Rescorla e seus alunos passaram a demonstrar vários fenômenos que emergem apenas de se sentar ao redor calculando possíveis insumos para o modelo. Mas, mais importante ainda, também sugeriu um conjunto de paradigmas que emergiram da tentativa de quebrar o modelo. Quase imediatamente após sua publicação, Wagner e seus alunos escreveram alguns documentos que demonstraram que o modelo não era responsável por todos os condicionamentos de animais, e muitos desses fenômenos voltaram a pensar nas previsões feitas pelo modelo.
Não é o modelo que eu gosto (embora seja bastante elegante) – é que quase 40 anos depois de ser publicado, pesquisadores (inclusive eu) ainda estão pensando sobre o que faz e não prevê, e usando essas previsões para projetar novas experiências que Explicar humanos (adultos e crianças), bem como comportamento animal.
Isso certamente faz parte da promessa das revoluções cognitivas – os modelos devem atuar como sistemas formais – permitindo psicólogos de desenvolvimento (e psicólogos em geral) com mais uma maneira de pensar sobre a relação entre teoria e dados. Um bom modelo não apenas explica o comportamento, faz previsões sobre outros comportamentos que devemos esperar observar.
Eu suspeito que a frase anterior que escrevi é amplamente concordada – dentro da ciência cognitiva, e certamente entre os modeladores computacionais. Mas, o que me impressiona com o campo agora é que poucas pessoas realmente se preocupam em anotá-lo (ou mesmo dizer em voz alta). Pior ainda, muitas vezes eu percebi como alguns papéis realmente praticam isso. Um desafio enfrentado pelos cientistas cognitivos em geral e os pesquisadores interessados em modelar o comportamento das crianças é manter esse princípio. Caso contrário, não estamos apenas fingindo construir jetpacks?
