Gualtiero Piccinini é o Professor Titular de Filosofia Florence G. Kline e Professor Distinto dos Curadores na Universidade de Missouri, Columbia.

Ele é conhecido por seu trabalho sobre a natureza da mente e da computação, bem como sobre como integrar psicologia e neurociência. Ele também estudou a história inicial da neurociência computacional da mente e do cérebro, notadamente o trabalho de Warren McCulloch e Walter Pitts .

Em 2004, Piccinini escreveu um importante artigo histórico sobre a ideia original de McCulloch e Pitts de que o cérebro realiza cálculos lógicos e resolve problemas em lógica proposicional. Isso ocorreu antes da existência de um computador digital, e suas ideias foram utilizadas por John Von Neumann em seu futuro projeto de arquitetura de computadores.

RESUMO. Apesar de sua importância para a neurociência e a computação, o célebre artigo de McCulloch e Pitts de 1943 recebeu pouca atenção histórica e filosófica. Em 1943, já existia uma comunidade ativa de biofísicos realizando trabalhos matemáticos sobre redes neurais. A novidade do artigo de McCulloch e Pitts residia no uso da lógica e da computação para compreender a atividade neural e, consequentemente, a atividade mental. As contribuições de McCulloch e Pitts incluíam (i) um formalismo cujo refinamento e generalização levaram à noção de autômatos finitos (um formalismo importante na teoria da computabilidade), (ii) uma técnica que inspirou a noção de projeto lógico (parte fundamental do projeto de computadores modernos), (iii) o primeiro uso da computação para abordar o problema mente-corpo e (iv) a primeira teoria computacional moderna da mente e do cérebro.

A Primeira Teoria Computacional da Mente e do Cérebro: Uma Análise Detalhada do "Cálculo Lógico de Ideias Imanentes à Atividade Nervosa" de McCulloch e Pitts

Síntese 141: 175–215, 2004.

Em 2016, ele escreveu um artigo sobre a teoria computacional da cognição...

De acordo com a teoria computacional da cognição (TCC), as capacidades cognitivas são explicadas por computações internas, que, em organismos biológicos, são realizadas no cérebro. A explicação computacional é tão popular e consolidada que é comum cientistas e filósofos assumirem a TCC sem questionamentos. Mas se pressupusermos que os processos neurais são computações antes de investigá-los, transformamos a TCC em dogma. Se, em vez disso, nossa teoria pretende ser genuinamente empírica e explicativa, ela precisa ser empiricamente testável. Para aplicar evidências empíricas à TCC, precisamos de uma noção apropriada de computação.

Para fundamentar uma teoria empírica da cognição, como a Teoria Computacional da Cognição (TCC) foi concebida, uma noção satisfatória de computação deve atender a pelo menos dois requisitos: deve empregar uma noção robusta de computação, de modo que haja um fato concreto sobre quais computações são realizadas por quais sistemas, e não deve ser empiricamente vazia, como seria se a TCC pudesse ser estabelecida a priori. Para satisfazer esses requisitos, a teoria computacional da cognição deve ser fundamentada em uma descrição mecanicista da computação. Feito isso, avalio a teoria computacional da cognição em bases empíricas à luz do nosso melhor conhecimento em neurociência. Chego a duas conclusões principais: as capacidades cognitivas são explicadas pelo processamento de trens de impulsos por populações neuronais, e o processamento de trens de impulsos é um tipo de computação que difere, de forma interessante, tanto da computação digital quanto da computação analógica.

Capítulo 13, A Teoria Computacional da Cognição, em VC Müller (org.), Questões Fundamentais da Inteligência Artificial, Springer, 2016

Piccinini é autor de quatro livros sobre uma abordagem mecanicista da computação física, que, segundo ele, é necessária para identificar os processos cerebrais que se qualificariam como computação. Recentemente, ele editou um volume sobre os fundamentos neurocognitivos da mente. Entre eles estão...

Computação Física: Uma Abordagem Mecanicista (2015)

Gualtiero Piccinini articula e defende uma concepção mecanicista da computação concreta, ou física. Um sistema físico é um sistema computacional se e somente se for um mecanismo cuja função seja manipular veículos com base unicamente nas diferenças entre diferentes partes dos veículos, de acordo com uma regra definida sobre os veículos. "Computação Física" discute concepções anteriores de computação e argumenta que a concepção mecanicista é superior. Diversos tipos de computação são explicados, como digital versus analógica, serial versus paralela, computação por redes neurais, computação controlada por programa e outros. Piccinini argumenta que a computação não implica necessariamente representação ou processamento de informação, embora o processamento de informação implique computação. O pancomputacionalismo, segundo o qual todo sistema físico é computacional, é rejeitado. Uma versão moderada da tese física de Church-Turing, segundo a qual qualquer função fisicamente computável é computável por máquinas de Turing, é defendida.

Mecanismos neurocognitivos: explicando a cognição biológica (2020)

Este livro defende uma teoria neurocomputacional da cognição fundamentada em uma ontologia mecanicista, funcionalista e igualitária. Argumento que as capacidades cognitivas biológicas são explicadas constitutivamente por mecanismos neurocognitivos multiníveis, que realizam computações neurais sobre representações neurais. Fornecer uma explicação científica da cognição exige compreender como os mecanismos neurocognitivos funcionam. Portanto, a ciência da cognição deve incluir a neurociência em um grau que não se esperava da ciência cognitiva tradicional. Cientistas já vêm trabalhando nisso há algum tempo. A psicologia está se integrando cada vez mais à neurociência.

A perspectiva que defendo se opõe tanto ao reducionismo tradicional (teoria da identidade de tipo) quanto ao antirreduccionismo (autonomia da psicologia). Ao contrário do reducionismo tradicional, as computações e representações neurais não são idênticas aos seus realizadores de nível inferior. Ao contrário do antirreduccionismo tradicional, as computações e representações neurais não são totalmente distintas de seus realizadores. Em vez disso, as computações e representações neurais — tanto os tipos quanto os exemplos — são aspectos de seus realizadores.

A assinatura física da computação: uma análise robusta de mapeamento (2024)

Em *The Physical Signature of Computation* (A Assinatura Física da Computação) , Neal Anderson e Gualtiero Piccinini articulam e defendem a teoria do mapeamento robusto — a explicação mais sistemática, rigorosa e abrangente da implementação computacional até o momento. Baseando-se em parte em resultados recentes da teoria da informação física, eles argumentam que as explicações de mapeamento da implementação podem ser tornadas adequadas pela incorporação de restrições físicas apropriadas. De acordo com a teoria do mapeamento robusto, a restrição fundamental nos mapeamentos de estados físicos para estados computacionais — a chave para estabelecer que uma computação é fisicamente implementada — é a equivalência físico-computacional: estados físicos em evolução não carregam mais nem menos informação sobre a computação em evolução do que os estados computacionais para os quais são mapeados. Quando essa restrição altamente não trivial é satisfeita, entre outras que são explicitadas como parte da teoria, pode-se dizer que um sistema físico implementa uma computação em um sentido robusto, o que significa que o sistema carrega a assinatura física da computação. Anderson e Piccinini aplicam sua teoria do mapeamento robusto a questões importantes nos fundamentos físicos da computação e da ciência cognitiva, incluindo a suposta indeterminação da computação, o pancomputacionalismo e a teoria computacional da mente. Eles demonstram que a computação física é determinada, que versões não triviais do pancomputacionalismo falham e que a cognição envolve computação apenas na medida em que os sistemas neurocognitivos apresentam a assinatura física de computações específicas. Argumentam também que tanto a consciência quanto a física superam a computação.

Fundamentos Neurocognitivos da Mente (2026)

O surgimento da neurociência cognitiva levou a uma revisão dos níveis, da computação, da representação, da explicação psicológica e da relação entre psicologia e neurociência. Apesar desses avanços, muitos filósofos e cientistas da mente continuam a escrever como se a neurociência cognitiva não existisse e a psicologia permanecesse autônoma em relação à neurociência ou, talvez, sustentem que a neurociência cognitiva não aprofundou nossa compreensão da mente. Os capítulos deste volume mostram maneiras importantes pelas quais a neurociência cognitiva faz uma diferença profunda em nossa compreensão da mente. Os autores abordam uma ampla gama de tópicos, incluindo explicação, computação, representação, inferência, emoção, linguagem, intenção e pensamento. Juntos, eles demonstram como a neurociência cognitiva supera a ciência cognitiva tradicional e apoia uma explicação neurocomputacional unificada, integrada, multinível, mecanicista e abrangente da mente.

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