Por que a consciência não pode ser reduzida ao código

Em nosso novo artigo, propomos uma abordagem diferente: computacionalismo biológico. O rótulo pretende ser provocativo, mas também aguçar a conversa. Nosso principal argumento é que a estrutura computacional padrão está quebrada ou, pelo menos, é pouco adequada ao modo como o cérebro realmente funciona. Durante muito tempo, foi tentador imaginar a mente como um software executado em hardware neural, com o cérebro “computando” aproximadamente da mesma forma que um computador convencional. Mas os cérebros reais não são máquinas de von Neumann, e forçar essa comparação leva a metáforas instáveis ​​e a explicações frágeis. Se quisermos uma explicação séria de como os cérebros computam e do que seria necessário para construir mentes noutros substratos, precisamos primeiro de uma definição mais ampla do que pode ser “computação”.

A computação biológica, conforme a descrevemos, tem três características principais.

Computação Cerebral Híbrida em Tempo Real

Primeiro, a computação biológica é híbrida. Mistura eventos discretos com dinâmica contínua. Os neurônios disparam picos, as sinapses liberam neurotransmissores e as redes mudam através de estados semelhantes a eventos. Ao mesmo tempo, esses eventos se desenrolam em condições físicas em constante mudança, como campos de voltagem, gradientes químicos, difusão iônica e condutâncias variáveis ​​no tempo. O cérebro não é puramente digital e também não é simplesmente uma máquina analógica. Em vez disso, funciona como um sistema multicamadas onde processos contínuos influenciam eventos discretos, e eventos discretos remodelam o fundo contínuo, repetidamente, num ciclo de feedback contínuo.

Por que a computação cerebral não pode ser separada por escala

Em segundo lugar, a computação biológica é inseparável em escala. Na computação convencional, muitas vezes é possível separar claramente o software do hardware, ou um “nível funcional” de um “nível de implementação”. No cérebro, esse tipo de separação se desfaz. Não existe uma linha divisória nítida onde você possa apontar para o algoritmo de um lado e o mecanismo físico do outro. Causa e efeito ocorrem em muitas escalas ao mesmo tempo, desde canais iônicos até dendritos, circuitos e dinâmica de todo o cérebro, e esses níveis não se comportam como módulos independentes empilhados em camadas. Nos sistemas biológicos, alterar a “implementação” altera a “computação”, porque os dois estão intimamente interligados.

Metabolismo e restrições energéticas moldam a inteligência

Terceiro, a computação biológica é baseada no metabolismo. O cérebro opera sob estritos limites de energia, e esses limites moldam a sua estrutura e função em todos os lugares. Este não é apenas um detalhe de engenharia. As restrições energéticas influenciam o que o cérebro pode representar, como aprende, quais padrões permanecem estáveis ​​e como a informação é coordenada e encaminhada. Desta perspectiva, o forte acoplamento entre os níveis não é uma complexidade acidental. É uma estratégia de otimização energética que apoia uma inteligência robusta e flexível sob limites metabólicos severos.

O algoritmo é o substrato

Tomados em conjunto, esses três recursos apontam para uma conclusão que pode parecer estranha se você estiver acostumado com as ideias clássicas da computação. A computação no cérebro não é uma manipulação de símbolos abstratos. Não se trata simplesmente de movimentar representações de acordo com regras formais enquanto o meio físico é tratado como “mera implementação”. Na computação biológica, o algoritmo é o substrato. A organização física não apenas permite a computação, é nisso que consiste a computação. Os cérebros não apenas executam um programa. Eles são um tipo específico de processo físico que computa desdobrando-se ao longo do tempo.

O que isso significa para IA e mentes sintéticas

Esta visão também expõe uma limitação na forma como as pessoas frequentemente descrevem a IA moderna. Mesmo sistemas poderosos simulam principalmente funções. Eles aprendem mapeamentos de entradas para saídas, às vezes com uma generalização impressionante, mas a computação ainda é um procedimento digital executado em hardware construído para um estilo de computação muito diferente. Os cérebros, por outro lado, realizam cálculos no tempo físico. Campos contínuos, fluxos iônicos, integração dendrítica, acoplamento oscilatório local e interações eletromagnéticas emergentes não são apenas “detalhes” biológicos que podem ser ignorados durante a extração de um algoritmo abstrato. Em nossa opinião, estas são as primitivas computacionais do sistema. São os mecanismos que permitem integração, resiliência e controle adaptativo em tempo real.

Não apenas biologia, mas biologia como computação

Isto não significa que pensemos que a consciência está de alguma forma restrita à vida baseada no carbono. Não estamos discutindo “biologia ou nada”. Nossa reivindicação é mais restrita e mais prática. Se a consciência (ou a cognição semelhante à mente) depende deste tipo de computação, então pode exigir uma organização computacional de estilo biológico, mesmo que seja construída em novos substratos. A questão principal não é se o substrato é literalmente biológico, mas se o sistema instancia o tipo certo de computação híbrida, inseparável em escala e baseada no metabolismo (ou, mais geralmente, na energia).

Um alvo diferente para construir máquinas conscientes

Isso reformula o objetivo de qualquer um que tente construir mentes sintéticas. Se a computação cerebral não puder ser separada da forma como é realizada fisicamente, então dimensionar a IA digital por si só pode não ser suficiente. Isto não acontece porque os sistemas digitais não possam tornar-se mais capazes, mas porque a capacidade é apenas parte do puzzle. O risco mais profundo é que possamos estar otimizando a coisa errada ao melhorar os algoritmos e ao mesmo tempo deixar inalterada a ontologia computacional subjacente. O computacionalismo biológico sugere que a construção de sistemas verdadeiramente semelhantes à mente pode exigir novos tipos de máquinas físicas cuja computação não seja organizada como software em hardware, mas espalhada por níveis, ligada dinamicamente e moldada pelas restrições da física e da energia em tempo real.

Portanto, se quisermos algo como a consciência sintética, a questão central pode não ser: “Que algoritmo devemos executar?” Pode ser: “Que tipo de sistema físico deve existir para que esse algoritmo seja inseparável da sua própria dinâmica?” Quais recursos são necessários, incluindo interações híbridas de eventos-campos, acoplamento multiescala sem interfaces limpas e restrições energéticas que moldam a inferência e o aprendizado, para que a computação não seja uma descrição abstrata em camadas, mas uma propriedade intrínseca do próprio sistema?

Essa é a mudança que o computacionalismo biológico exige. Ele move o desafio de encontrar o caminho certo programa para encontrar o certo tipo de assunto de computação.