Robótica Cognitiva com Vygostky ou Piaget?

Robôs como Tekkotsu (Touretzky, 2005), icub (Parmiggiani, 2012), geminoid- F( em Chikaraishi, 2017) mostram como a robótica têm avançado tendo como base não só as partes mecânicas e hidráulicas em si, mas construções que buscam um ambiente cognitivo para se adaptar.

Na visão de Hiroshi Ishiguro (Pesquisador Sênior na robótica Japonesa, com muitos benchmarks atingidos ao longo dos anos) do Ishiguro Labs, coisas como psicologia, sociologia, neurociência, filosofia, e várias áreas correlatas a essas são importantes para desenvolvermos robôs mais “vivos” (Isso pode ser visto em Cognitive Neuroscience Robotics — Part A, Osaka University, Edx,.org. Além de (Macdorman and Ishiguro, 2009 ; (Asada, 2009)).

Essas áreas podem ser reunidas até certo ponto e com certos limites no que chamamos de robótica epigenética ou robótica cognitiva, em que o objetivo é criar um robô que simule os princípios que regem a nossa consciência.

Normalmente se começa com um sistema biológico mais simples como uma criança, já que a capacidade cognitiva dela é menor, simular um sistema assim é bem mais fácil a priori do que o de um adulto. Essa foi até uma sugestão em (Turing, 1950).

Por isso nesse tema uma área da psicologia é extremamente importante, a psicologia de desenvolvimento infantil. Ela tem como foco entender como desde o feto o ser humano vai constantemente aprendendo a falar, andar, se mover adequadamente, desenvolver capacidades lógicas, matemáticas e etc..

A psicologia mudou também nas últimas décadas ficando cada vez mais científica, não são apenas teorias filosóficas que a regem, então experimentos são feitos constantemente para entendermos como essas habilidades se desenvolvem. Sim, não se usa mais Freud e Skinner, famosos no passado nesse tema.

São usados Scanners como fMRI’s, PET Scans, EEG, para analisarmos o comportamento metabólico e atividade cerebral envolvendo certas funções cerebrais que em conjunto produzem a fala, audição, tato e etc..

Plataformas de Robótica Cognitiva

Versão recente do iCub.

Existem plataformas de robótica cognitiva como o iCub, que é um robô semelhante a uma criança de 5 anos, que pode andar, interagir com objetos e de certa forma brincar com outras crianças.

Pesquisadores podem adquirir esse modelo do iCub para se ter uma base compartilhada de pesquisa em robótica cognitiva entre universidades. Assim todos podem desenvolver e aplicar suas soluções para esse robô e compartilhar com a comunidade.

Existem vários artigos usando ele como base, desde desenvolvimento de emoções, empatia até lógica matemática. Mas a pergunta é, como os modelos cognitivos devem ser para esse tipo de robô?

Como o objetivo é simular o comportamento de uma criança, que tipo de base psicológica e neurocientífica podemos usar para termos um norte sobre como lidar com esse sistema de uma forma baseada no ser humano.

Tem a questão do uso de IA como visto em (Qureshi, 2016), usando Q-Learning, uma técnica de Reinforcement Learning , para ensinar o android deles a imitar os movimentos de uma pessoa. Mas quais são os limites atuais da IA para termos resultados satisfatórios do aprendizado de um sistema como esse?

Se não entendermos como funciona a antropologia de uma criança no contexto cognitivo, não temos como o replicar de nenhuma forma do ponto de vista computacional, por isso é necessário termos modelos sociológicos que se adequem ao que queremos nos nossos robôs.

De Piaget até Vygotsky

Design de personagem do filme “Robôs” da infância à maturidade

Duas teorias foram centrais na Psicologia de desenvolvimento infantil ao longos dos anos no século 20, uma focada em dizer que o aprendizado vem de algo que nascemos com e vai se desenvolvendo com o tempo e a outra que o ambiente de aprendizado é o fator mais importante no desenvolvimento da criança.

Na visão de Piaget, existem estágios de desenvolvimento que foram catalogados por ele através de experimentos de observação:

  1. O sensorimotor (de 0 à 2 anos)
  2. Estágio Operacional (de 2 à 7anos)
  3. Estágio Operacional Concreto (de 7 à 11 anos)
  4. Estágio Operacional Formal (de 12 para cima)

O problema com esses conceitos, é que com o tempo eles foram perdendo força conforme a psicologia começou até ter um ar mais científico e buscou validar esses resultados assim como foi com Freud e Skinner anteriormente, para ver se as ideias de Piaget realmente funcionavam.

Uma crítica seria que os estágios citados não são tão fixos quanto parecem e de certa forma sempre dão mais estima por crianças mais velhas (Ojose, 2008). Na prática muitas dessas execuções cognitivas podem ocorrer antes do esperado e talvez não sejam tão amplas como desejado.

No contexto da robótica, podemos usar alguns conceitos de Piaget na prática no desenvolvimento progressivo do robô. Entendendo que há propriedades fundamentais que devem estar embutidas no seu aprendizado.

Uma analogia seria com o aprendizado de uma criança, que em certos momentos do seu desenvolvimento cerebral, adquiri as ferramentas certas para desenvolver a sua fala, lógica matemática e movimentos motores mais avançados, e usar jogos como xadrez, damas e video games que ajudam no seu desenvolvimento em várias questões cognitivas na infância.

Jean Piaget.

Piaget chamava isso de Genética Epistemológica, no sentido que o objetivo seria entender a origem e desenvolvimento de como o conhecimento é processado ao longo dos estágios citados, com o foco em aprender como eles podem ser explorados para o amadurecimento da criança, o que ela é ou não capaz de aprender em certa idade.

Em (Piaget, 1927), ele descreve como a linguagem se desenvolve nesses diferentes estágios, questões centrais como egocentrismo no processo de desenvolvimento da fala e na forma que as crianças correspondem de forma social em certas situações. Que ela têm um individualismo maior que o de um adulto no geral durante 6 aos 8 anos.

Algo importante seria entender nesse contexto, como as crianças usam o seu repertoire lexical nessa idade, porque elas já têm um banco de dados de palavras bem elevado comparado dos 3 aos 5 anos. Entender as engrenagens básicas desse aprendizado nesse estágio, poderia nos dar uma noção melhor do ponto de vista da Linguística computacional, e NLG (Natural Language generation), para melhorarmos essas áreas conforme o necessário.

Entender os mecanismos que dão vida a esse processo continuamente, é importante para criarmos IA’s que realmente conseguem superar uma criança na questão de conversação. Algo que o GPT-3 e outros sistemas não realizaram ainda.

Lev Vygostky

Na visão de do Russo Vygotsky (meio que na opinião de Locke também), o ambiente que faz o aprendizado, esse seria o fator vital para ele acontecer, é nisso que essas duas teorias divergem, e essa questão é chamada de Nature vs. Nurture, ou Natureza vs. Ambiente.

Algo bem conhecido nessa teoria é o ZPD (Zone of Proximal Development), que é o ambiente em que onde a criança aprende e amadurece com a ajuda de professores e colegas que o guiam. Isso seria extremamente importante para o desenvolvimento cognitivo de longo prazo dela, e permite que ela possa aprender mais rápido do que seria sozinha (Powell e Kalina, 2009).

Scaffolding é um termo também usado por ele, em que um instrutor mais velho ensina de forma bem intuitiva o aluno para que ele consiga após esse empurrão se desenvolver sozinho nessa tarefa.

Um exemplo real comigo foi em um curso de desenho, que o nosso professor Luís (gostava muito de um cafezinho por sinal), um Espanhol formado na Belas artes da Espanha.

Ele nos ensinava primeiro de forma simples, como por exemplo, desenhar um rosto, fazer sombreamento e finalizar a arte com nanquim. Mas depois de ensinar a primeira vez, você tinha de se virar, e era estranho perguntar para ele ensinar de novo, por que o objetivo é que com aquele leve ensinamento guiado você se desenvolva por conta, uma forma de aprendizado muito eficaz por sinal.

Nunca soube se ele teve influência da teoria de Vygostky na faculdade ou algo assim, mas com certeza é o princípio que temos em Scaffolding, e ele usava com maestria, e eu aprendi muito mais rápido a desenhar na época com ele.

Citando o próprio:

O que uma criança é capaz de fazer em colaboração hoje, ela é capaz de fazer sozinha amanhã (citação de Vygotsky em [Doolittle,2009]).

Nature vs. Nurture na Robótica Cognitiva

Parece no geral que é aceito que existem enormes diferenças dos pensamentos de Piaget e Vygotsky, como se essas duas teorias fossem antagônicas, mas isso não é verdade.

E esse pensamento está inserido nos cursos de psicologia cognitiva que eu fiz, e que nunca tiveram a opinião correta sobre a visão real do Vygotsky em sua totalidade.

(Moll, 1991) mostra claramente que dentro do construcionismo social dele, havia sim uma visão que a natureza do ser humano em si era também importante para o seu desenvolvimento.

O sistema de atividades da criança é determinado por cada estágio específico, tanto pelo nível de desenvolvimento orgânico dela como por sua maestria em usar as ferramentas (Moll, 1991).

No livro “The problem of the cultural development of the child” de Vygotsky traduzido para o inglês, vemos que ele não achava que o aprendizado era só algo externo na criança, mas algo que vem de dentro dela também e essa parte seria fundamental para o seu desenvolvimento.

Ele chega a citar o conceito de egocentrismo da criança de Piaget, que fala sobre como a linguagem vem primeiro de forma psicológica para depois ser processada de forma fisiológica. Parece um pouco com teorias dualistas da consciência.

Em certo sentido, Vygotsky via que as questões culturais mudam os processos cognitivos (a parte da natureza)da criança conforme a necessidade, conforme seus objetivos. Chamamos isso hoje de Plasticidade neural.

Quem estava errado afinal?

Atualmente sabemos que ambas as teorias contém parcelas de verdade, que juntas podem dar um entendimento psicológico de como a criança aprende a aprender.

Tanto processos cognitivos fundamentais e inerentes a todos os seres humanos, quanto o seu ambiente e forma de aprendizado na ZPD são importantes para o desenvolvimento delas.

Mas isso obviamente não as impede de no futuro ou mesmo nessa idade, aprender conceitos “sozinhos”, como matemática ou física. Mas as relações interpessoais super importantes para o construcionismo social são sim relevantes para o seu aprendizado e relações na escola e na sua comunidade local.

E isso muda algo na Robótica Cognitiva? Mas é claro! Usando o iCub citado anteriormente como exemplo, devemos dar a ele tanto propriedades fundamentais, morais, lógicos e de certa forma o bom senso que são inerentes em toda criança. Além da capacidade de linguagem usando NLP (Natural Language Processing) , NLG (Natural Language Generation), NLU (Natural Language Understanding).

De aprendizado com modelos de IA promissores nesse aspecto como Reinforcement Learning, Meta-Learning e Imitation Learning que têm uma estrutura legal para um robô cognitivo.

Exemplo de Semi-Supervised Learning

Uma boa analogia também com IA, é com o Scaffolding de Vygotsky, existe um modelo que lembra bem esse conceito, Semi-Supervised Learning, que tem o mesmo foco, ensinar o sistema a se virar de forma supervisada e não supervisada.

É literalmente isso, você tem um grupo de dados supervisados (categorizados) pequeno, e um grande grupo não supervisado, e ensinando o primeiro o sistema já tem uma noção do que tá acontecendo e tenta resolver o segundo grupo.

Às vezes parece que argumentos filosóficos têm sim certo valor do ponto de vista computacional, e o exemplo da teoria de Vygotsky com Semi-Supervised Lerning é um essencial na robótica cognitiva.

Conclusão

Por fim, muita pesquisa ainda é necessária para avaliarmos quais são os melhores métodos de construir robôs que têm uma essência simulada mais humana do que seus predecessores.

Por isso é importante assim como é dito em (Asada, 2009), que robótica cognitiva é sim uma área Multidisciplinar que necessita de vários pontos da neurociência, psicologia, sociologia e além para entendermos esses processos de forma mais coesa.

E isso é algo que o paper deles faz com maestria, é uma grande leitura como introdução e inspiração nesse tema.

Entender o que acontece tanto no desenvolvimento neural ao longo da vida da criança do ponto de vista biológico e fisiológico é tão importante quanto entender as questões sociológicas dos ambientes que cercam as crianças, e os robôs que seguirão os passos da criação divina, moldados apenas como vasos de barros que imitam o inatingível da melhor forma possível.

Referências:

  1. Touretzky, David S. and Ethan J. Tira-Thompson. “Tekkotsu: A Framework for AIBO Cognitive Robotics.” AAAI (2005).
  2. Parmiggiani, A., Maggiali, M., Natale, L., Nori, F., Schmitz, A., Tsagarakis, N.G., Santos-Victor, J., Becchi, F., Sandini, G., & Metta, G. (2012). The Design of the iCub humanoid Robot. Int. J. Humanoid Robotics, 9.
  3. Mirolli, M., & Parisi, D. (2011). Towards a Vygotskyan cognitive robotics: The role of language as a cognitive tool. New Ideas in Psychology, 29, 298–311.
  4. Chikaraishi, Takenobu, Yuichiro Yoshikawa, Kohei Ogawa, Oriza Hirata, and Hiroshi Ishiguro. 2017. “Creation and Staging of Android Theatre “Sayonara”towards Developing Highly Human-Like Robots” Future Internet 9, no. 4: 75. https://doi.org/10.3390/fi9040075
  5. Cognitive Neuroscience Robotics — Part A, Osaka University, Edx,.org.
  6. Macdorman and Ishiguro, The uncanny advantage of using androids in cognitive and social science research, Interaction Studies. Social Behaviour and Communication in Biological and Artificial Systemsinteraction Studies 7 (3):297–337 (2006).
  7. Asada, Minoru et al. “Cognitive Developmental Robotics: A Survey.” IEEE Transactions on Autonomous Mental Development 1 (2009): 12–34.
  8. Ojose, Bobby. “Applying Piaget’s Theory of Cognitive Development to Mathematics Instruction.” The Mathematics Educator 18 (2008): 26–30.
  9. Brown and Desforges, Piaget’s Theory: A Psychological Critique, Routledge 2006, https://doi.org/10.4324/9780203715796, ISBN9780203715796.
  10. Piaget, Jean Inhelder Brbel. “The Language and Thought of the Child.(1927)” .
  11. Piaget, Jean Inhelder Brbel. “Play, Dreams and Imitation. ” .
  12. Vygotsky, Lev Semyonovich. “The problem of the cultural development of the child.” (2009).
  13. Powell, Katherine C. and C. Kalina. “Cognitive and Social Constructivism: Developing Tools for an Effective Classroom.” Education 3–13 130 (2009): 241–250.
  14. Doolittle, Peter E.. “Understanding Cooperative Learning through Vygotsky’s Zone of Proximal Development.” (1995).
  15. Moll, Ian. “The Material and the Social in Vygotsky’s Theory of Cognitive Development.” (1991).
  16. A. M. Turing (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433–460.
  17. Qureshi et, al. Robot gains Social Intelligence through Multimodal Deep Reinforcement Learning, 2016 IEEE-RAS 16th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)

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