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As estruturas rígidas da linguagem às quais antes nos agarrávamos com certeza estão rachando. Vejamos o género, a nacionalidade ou a religião: estes conceitos já não se enquadram confortavelmente nas rígidas caixas linguísticas do século passado. Simultaneamente, a ascensão da IA impõe-nos a necessidade de compreender como as palavras se relacionam com o significado e o raciocínio.
Um grupo global de filósofos, matemáticos e cientistas da computação apresentou uma nova compreensão da lógica que aborda essas preocupações, apelidada de “inferencialismo”.
Uma intuição padrão da lógica, que remonta pelo menos a Aristóteles, é que uma consequência lógica deve ser válida em virtude do conteúdo das proposições envolvidas, e não simplesmente em virtude de ser “verdadeira” ou “falsa”. Recentemente, o lógico sueco Dag Prawitz observou que, talvez surpreendentemente, o tratamento tradicional da lógica falha totalmente na captura desta intuição.
A disciplina moderna da lógica, a robusta espinha dorsal da ciência, da engenharia e da tecnologia, tem um problema fundamental. Nos últimos dois milênios, o fundamento filosófico e matemático da lógica tem sido a visão de que o significado deriva daquilo a que as palavras se referem. Assume a existência de categorias abstratas de objetos flutuando pelo universo, como o conceito de “raposa” ou “fêmea” e define a noção de “verdade” em termos de fatos sobre essas categorias.
Por exemplo, considere a afirmação “Tammy é uma megera”. O que isso significa? A resposta tradicional é que existe uma categoria de criaturas chamadas “vixens” e o nome “Tammy” refere-se a uma delas. A proposição é verdadeira apenas no caso de “Tammy” realmente estar na categoria de “megera”. Se ela não for uma megera, mas se identificar como tal, a afirmação seria falsa de acordo com a lógica padrão.
A consequência lógica é, portanto, obtida puramente por fatos verdadeiros e não por processo de raciocínio. Conseqüentemente, não é possível dizer a diferença entre, digamos, as equações 4=4 e 4=((2 x 52 ) -10)/10 simplesmente porque ambos são verdadeiros, mas a maioria de nós notaria uma diferença.
Se a nossa teoria da lógica não consegue lidar com isso, que esperança temos de ensinar um pensamento mais refinado e mais sutil à IA? Que esperança temos de descobrir o que é certo e o que é errado na era da pós-verdade?
Linguagem e significado
WikipédiaCC BY-SA
Nossa nova lógica representa melhor o discurso moderno. As raízes disso podem ser atribuídas à filosofia radical do excêntrico filósofo austríaco Ludwig Wittgenstein, que em seu livro de 1953, Investigações Filosóficas, escreveu o seguinte:
“Para uma grande classe de casos de emprego da palavra ‘significado’ – embora não para todos – esta palavra pode ser explicada desta forma: o significado de uma palavra é o seu uso na linguagem.”
Essa noção dá mais significado ao contexto e à função. Na década de 1990, o filósofo norte-americano Robert Brandom refinou “uso” para significar “comportamento inferencial”, lançando as bases para o inferencialismo.
Suponha que um amigo, ou uma criança curiosa, nos perguntasse o que significa dizer “Tammy é uma megera”. Como você responderia a elas? Provavelmente não falando sobre categorias de objetos. É mais provável que diríamos que significa “Tammy é uma raposa fêmea”.
Mais precisamente, explicaríamos que, pelo fato de Tammy ser uma megera, podemos inferir que ela é uma mulher e que é uma raposa. Por outro lado, se soubéssemos ambos os fatos sobre ela, então poderíamos de fato afirmar que ela é uma megera. Esta é a explicação inferencialista do significado; em vez de assumir categorias abstratas de objetos flutuando pelo universo, reconhecemos que a compreensão é dada por uma rica teia de relações entre elementos da nossa linguagem.
Considere temas controversos hoje, como aqueles relacionados ao gênero. Contornamos essas questões metafísicas que bloqueiam o discurso construtivo, tais como sobre se as categorias de “masculino” ou “feminino” são reais em algum sentido. Tais questões não fazem sentido na nova lógica porque muitas pessoas não acreditam que “feminino” seja necessariamente uma categoria com um significado verdadeiro.
Como inferencialista, dada uma proposição como “Tammy é mulher”, só se perguntaria o que se pode inferir da afirmação: uma pessoa pode tirar conclusões sobre as características biológicas de Tammy, outra sobre a sua constituição psicológica, enquanto outra ainda pode considerar uma conclusão completamente faceta diferente de sua identidade.
Inferencialismo concretizado
Portanto, o inferencialismo é uma estrutura intrigante, mas o que significa colocá-lo em prática? Numa palestra em Estocolmo na década de 1980, o lógico alemão Peter Schroeder-Heister batizou um campo, baseado no inferencialismo, denominado “semântica da teoria da prova”.
Em suma, a semântica da teoria da prova é o inferencialismo concretizado. Isto teve um desenvolvimento substancial nos últimos anos. Embora os resultados permaneçam técnicos, eles estão revolucionando a nossa compreensão da lógica e constituem um grande avanço na nossa compreensão do raciocínio e do discurso humano e da máquina.
Grandes modelos de linguagem (LLMs), por exemplo, funcionam adivinhando a próxima palavra em uma frase. Suas suposições são informadas apenas pelos padrões usuais de fala e por um longo programa de treinamento que inclui tentativa e erro com recompensas. Conseqüentemente, eles “alucinam”, ou seja, constroem sentenças formadas por absurdos lógicos.
Ao aproveitar o inferencialismo, podemos dar-lhes alguma compreensão das palavras que estão usando. Por exemplo, um LLM pode alucinar o facto histórico: “O Tratado de Versalhes foi assinado em 1945 entre a Alemanha e a França após a segunda guerra mundial” porque parece razoável. Mas armado com uma compreensão inferencial, pôde perceber que o “Tratado de Versalhes” foi depois da Primeira Guerra Mundial e de 1918, e não da Segunda Guerra Mundial e de 1945.
Isso também pode ser útil quando se trata de pensamento crítico e política. Ao ter uma compreensão adequada das consequências lógicas, poderemos ser capazes de sinalizar e catalogar automaticamente argumentos sem sentido em jornais e debates. Por exemplo, um político pode declarar: “O plano do meu oponente é terrível porque ele tem um histórico de tomar decisões erradas”.
Um sistema equipado com uma compreensão adequada das consequências lógicas seria capaz de sinalizar que, embora possa ser verdade que o adversário tem um historial de decisões erradas, não foi dada qualquer justificação para o que está errado com o seu plano actual.
Ao remover o “verdadeiro” e o “falso” dos seus pedestais, abrimos o caminho para o discernimento no diálogo. É com base nestes desenvolvimentos que podemos afirmar que um argumento – seja na arena acalorada do debate político, durante um desentendimento acalorado com amigos, ou dentro do mundo do discurso científico – é logicamente válido.
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