John McCarthy foi um cientista da computação pioneiro na inteligência artificial (ele deu nome ao campo) e, portanto, também um cientista cognitivo que acreditava que o cérebro poderia ser reduzido a, ou pelo menos modelado por, um computador.

Em 1955, um projeto de estudo de verão no Dartmouth College foi proposto por McCarthy (com Marvin Minsky e Claude Shannon , a quem se atribui a autoria da proposta). Atribui-se a essa proposta a introdução do termo "inteligência artificial".

“Propomos que um estudo de inteligência artificial, com duração de dois meses e envolvendo dez pessoas, seja realizado durante o verão de 1956 no Dartmouth College, em Hanover, New Hampshire. O estudo partirá da premissa de que todo aspecto da aprendizagem, ou qualquer outra característica da inteligência, pode, em princípio, ser descrito com tanta precisão que uma máquina possa ser criada para simulá-lo. Buscaremos descobrir como fazer com que as máquinas usem a linguagem, formem abstrações e conceitos, resolvam tipos de problemas atualmente exclusivos dos humanos e se aprimorem. Acreditamos que um avanço significativo pode ser alcançado em um ou mais desses problemas se um grupo de cientistas cuidadosamente selecionado trabalhar em conjunto durante um verão.”

O cérebro claramente contém "estruturas de informação" e realiza algo semelhante ao processamento de informações, particularmente o armazenamento e a recuperação. A conjectura de McCarthy é que uma máquina pode simular todos os aspectos da aprendizagem humana, usar a linguagem humana, resolver problemas e formar conceitos abstratos. A questão fundamental é se ela utiliza algoritmos computacionais , como argumentado por McCarthy e seus colegas.

A filosofia da informação pretende demonstrar que o homem não é uma máquina e o cérebro não é um computador. Uma rede neural não é uma rede de computadores.

Entre os participantes do projeto de verão de Dartmouth estavam: W. Ross Ashby, Alex Bernstein, Julian Bigelow , Tom Etter, John Holland, Donald Mackay , John McCarthy, WS McCulloch , Marvin Minsky, Trenchard More, John Nash, Allen Newell , Abraham Robinson, Nathanial Rochester, Arthur Samuel, David Sayre, Oliver Selfridge , Claude Shannon , Kenneth R. Shoulders, Herbert Simon e Ray Solomonoff , que nos forneceu o registro mais completo dos trabalhos do workshop.

O relato mais completo da oficina foi o de Ray Solomonoff, que, juntamente com os fundadores John McCarthy e Marvin Minsky, foram os únicos a participar das oito semanas inteiras.

A ausência do pioneiro da cibernética, Norbert Wiener , do MIT, no Projeto de Verão de Dartmouth foi bastante notável. A proposta da conferência deliberadamente não mencionava a cibernética. Essa foi a base das famosas Conferências Macy , que ocorreram de meados da década de 1940 até por volta de 1960 e incluíram vários dos pioneiros da IA mencionados anteriormente. McCarthy queria evitar discussões sobre a teoria dos autômatos simples. Ao evitar a cibernética, que se concentrava no feedback analógico, ele também evitou debates com o influente Wiener.

Nas duas primeiras semanas do workshop de verão, Newell e Simon apresentaram a ideia de um "Solucionador Geral de Problemas" em dois estágios , que serviu de inspiração parcial para o "Modelo Valeryano" de livre-arbítrio de Daniel Dennett , em 1978.

McCarthy acreditava que a lógica matemática deveria ser a base do novo campo. Seu lema era: "Quem se recusa a fazer aritmética está condenado a falar bobagens".

Em meados dos anos 2000, McCarthy criou seu próprio modelo de livre-arbítrio para ser usado em máquinas com inteligência artificial. Ele discutiu o assunto com Dennett , cuja definição de livre-arbítrio como responsabilidade moral permitiu que o livre-arbítrio fosse " compatível " com o determinismo .

Uma característica comum do livre-arbítrio é que uma pessoa tem opções entre ações alternativas e escolhe aquela com as consequências aparentemente mais desejáveis. Em uma teoria determinista, o mecanismo que realiza a escolha entre as alternativas é determinista. A sensação de livre-arbítrio provém do fato de que o mecanismo que gera as escolhas utiliza uma teoria não determinista como dispositivo computacional e que o estágio em que as escolhas são identificadas é introspectivo. O presente formalismo baseia-se em trabalhos na área de inteligência artificial (IA).

Apresentamos uma teoria do livre-arbítrio determinístico simples (SDFW) em um mundo determinístico. A teoria divide o mecanismo que determina a ação em duas partes. A primeira parte calcula as ações possíveis e suas consequências. Em seguida, a segunda parte decide qual ação é mais preferível e a executa.

Formalizamos o conceito de Livre-Arbítrio Estruturado (SDFW) por meio de duas frases em cálculo situacional , uma teoria lógico-matemática frequentemente usada em Inteligência Artificial (IA). A formalização em cálculo situacional torna a noção de livre-arbítrio um conceito técnico. De acordo com essa noção, quase nenhum comportamento animal exibe livre-arbítrio, pois exercê-lo envolve considerar as consequências de ações alternativas. Uma grande vantagem da nossa noção de livre-arbítrio é que a presença ou não de livre-arbítrio em um animal pode ser determinada experimentalmente. Alguns programas de computador, como programas de xadrez, exibem SDFW. Quase todos não. Pelo menos o SDFW parece ser necessário para um desempenho eficaz no xadrez e também para IA de nível humano.

Livre-arbítrio determinístico simples (PDF)

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