Porque é que os “especialistas” em pedagogia estão errados

 

Este artigo refere-se às universidades americanas mas aplica-se como uma luva ao que se passou e passa nas escolas: a destruição do trabalho pedagógico dos grupos disciplinares (pela Rodrigues para matar a profissão de professor e poder proletarizá-la) e a sua substituição por gurus pedagógicos em universidades que fomentam a externalização da pedagogia com generalidades superficiais de quem não tem nenhuma experiência de ensino escolar, envolta numa linguagem «Tlébica» vomitada em workshops que desviam o professor do desenvolvimento da sua especialidade pedagógica.

Porque é que os “especialistas” em pedagogia estão errados

Ao transferirem a especialização pedagógica para não académicos, as faculdades degradam a sala de aula.

Por Paul Schofield


Imagine uma faculdade discreta de dimensão média, com edifícios de tijolo vermelho, situada nos arredores de uma pequena cidade americana. É composta por um corpo docente dedicado e empenhado, comprometido em proporcionar aos estudantes uma educação que os prepare para florescer tanto como cidadãos como enquanto seres humanos. 

Os seus professores pertencem a departamentos organizados por disciplina, dentro dos quais as decisões curriculares são tomadas colectivamente e os desafios pedagógicos são enfrentados em conjunto. 

São imperfeitos, naturalmente, e frequentemente discordam entre si. Ainda assim, em conjunto, possuem o tipo de sabedoria prática que resulta de anos passados nas suas áreas de especialidade, a ensinar estudantes.

A certa altura, um benfeitor anuncia a intenção de apoiar o corpo docente oferecendo um novo instituto. Dirigido e composto por profissionais que leem revistas de educação e frequentam workshops sobre boas práticas pedagógicas, este Centro de Ensino e Aprendizagem não detém autoridade oficial, limitando-se a oferecer orientação a quem define currículos, concebe disciplinas e elabora trabalhos.

Inicialmente, o centro é visto como um recurso suplementar, a consultar de forma facultativa. Mas, devido ao seu estatuto de facto como polo de especialização pedagógica, passa a parecer indelicado — e depois imprudente — e finalmente irresponsável recusar o seu aconselhamento quando se tomam decisões sobre ensino e currículos. 

Em pouco tempo, professores sobrecarregados começam a evitar a tarefa, exigente em tempo, de discutir pedagogia dentro dos seus departamentos, optando antes por recorrer ao centro — que, afinal, oferece objectivos de aprendizagem pré-fabricados, trabalhos para casa e actividades de aula que podem ser adaptados às necessidades específicas de cada um.

À medida que mais docentes reconhecem a “especialização” do centro, recorrer a ele passa a ser visto como uma virtude. Os professores demonstram o seu compromisso com o ensino — perante os colegas e também perante comissões de progressão na carreira — completando as suas formações, seguindo os seus conselhos e adoptando o seu jargão. 

Em breve, aquilo que antes eram sugestões úteis do centro passa a ser tratado como padrões oficiais de avaliação e apreciação da faculdade. Assim, os departamentos — outrora os locais onde a especialização pedagógica era cultivada e mantida — acabam por depender do centro como uma espécie de farol externo, com os docentes a agir como se sem ele estivessem à deriva.

Muito desta história será reconhecível para docentes das cerca de 1.200 faculdades e universidades que possuem um centro de ensino e aprendizagem nos Estados Unidos. Trabalho que antes era considerado da responsabilidade das unidades académicas passou para gabinetes especializados ocupados por pessoal não académico com pouco (ou nenhum) conhecimento das áreas cujas práticas educativas procuram moldar, e que passam mais tempo em workshops informais do que em salas de aula. 

Este desenvolvimento deveria preocupar não apenas os docentes, mas também os estudantes que ensinam e, na verdade, toda a sociedade que confia a estas instituições a formação de uma população instruída.

Com muitas instituições à procura de reduzir o excesso administrativo, os centros de ensino e aprendizagem deveriam ser considerados bons candidatos a cortes.

Durante anos, foi dito aos professores que, para alinhar o ensino com a investigação mais recente, precisavam de inverter a sala de aula e adaptar-se aos “estilos de aprendizagem” individuais dos estudantes, apenas para ver a base empírica dessas recomendações exposta como exagerada ou até inexistente. E, apesar de o estudo original que promovia a importância do “andaimamento pedagógico” não ter sido replicado com sucesso, os defensores da pedagogia baseada em evidência continuam a tratá-lo como fundamental.

Mas mesmo que deixemos de lado preocupações sobre a qualidade da investigação que sustenta a sua autoridade, há razões para questionar se a própria ideia de um especialista generalista em ensino faz sentido. 

Os departamentos académicos não são apenas lugares onde se desenvolvem competências totalmente gerais enquanto os estudantes exploram um tema que lhes interessa. Nem são locais onde padrões de excelência totalmente gerais são aplicados a um tema definido independentemente desses padrões. Um departamento académico é um espaço que cultiva competências e impõe padrões que lhe são específicos.

Considere-se o exemplo da boa escrita. No início da minha carreira como professor de filosofia, participei num workshop interdisciplinar para docentes universitários, durante o qual nos pediram que identificássemos qualidades de uma excelente composição. Um colega sugeriu “clareza”. Todos assentiram. Ele desenvolveu a ideia, sublinhando que a clareza implica tornar explícita a estrutura dos argumentos apresentados. Nesse momento, alguém de outra área interrompeu para dizer que não era assim que entendia a clareza. Para essa pessoa, a clareza tinha mais a ver com gramática e construção de frases. Tornar explícita a estrutura de um argumento não era algo que procurasse ensinar. Houve alguns acenos, antes de outra pessoa ir mais longe — “clareza” nem sequer era algo que, na sua disciplina, se procurasse promover. A auto-expressão e a exploração pessoal eram os objetivos principais. Sem saber bem como avançar perante o que me parecia um verdadeiro desacordo, a pessoa que conduzia o workshop mudou de assunto.

O problema evidente aqui é que não existe algo como “boa escrita” genérica. Existe boa escrita filosófica, boa escrita científica, boa escrita jornalística, boa escrita criativa, e assim por diante. Tentar dizer algo sobre boa escrita em abstracto não nos leva muito longe.

De modo semelhante, há muito pouco a dizer sobre “bom ensino” entendido de forma genérica. Eu sei o que é bom ensino de filosofia, e a ideia de bom ensino de arquitetura faz sentido para mim. Mas qualquer semelhança entre ambos será tão banal que dificilmente justificaria ouvir um especialista sobre o assunto. 

O ensino de qualidade em áreas específicas é o fundamental, o que sugere que, num sentido importante, são aqueles que trabalham e ensinam nessas áreas os verdadeiros especialistas em ensino.

Para oferecer uma analogia, ninguém pensa que existe algo como “praticar desporto” de forma genérica. Existem futebol, ginástica, golfe, luta, lançamento do peso, cada um com padrões de excelência próprios. É por isso que não criamos centros genéricos de treino desportivo com pessoal que não treina nenhuma modalidade, encarregados de desenvolver workshops simultaneamente para treinadores de luta, remo e polo aquático. Um centro desses acabaria inevitavelmente por preencher o tempo com actividades tão amplas e inespecíficas que seriam triviais.

De facto, vemos algo semelhante em alguns centros de ensino e aprendizagem. Depois de esgotarem, presumivelmente, todas as ideias substantivas relevantes tanto para um professor de cálculo como para um professor de dança, as instituições oferecem cada vez mais programas de valor pedagógico duvidoso — por exemplo, dias de “cuidado comunitário” em que os participantes são encorajados a levar mantas e livros de colorir, ou exercícios de desenvolvimento profissional centrados em brincar com peças LEGO.

A fetichização da especialização entre a classe profissional e gestora em geral, e no ensino superior em particular, explica quase certamente o entusiasmo por estes centros. Cada vez mais, profissionais de elite procuram especialistas credenciados para resolver todos os desafios das suas vidas — desde planos de exercício a organização de casamentos ou treino de cães. Se algo é suficientemente importante para ser feito, é suficientemente importante para pagar a um especialista para o fazer. Não surpreende, portanto, que um docente, ao ter de conceber uma disciplina ou aula de que realmente gosta, procure, como sinal de empenho, um especialista em ensino para assumir pelo menos parte da tarefa.

Mas nem todas as actividades devem — ou sequer podem — ser externalizadas. 

Considere-se as decisões que os pais tomam ao educar os filhos. Ao ponderarem se os devem colocar numa escola privada, permitir que comecem a namorar aos 13 anos, ou exigir que frequentem a igreja, os pais não raciocinam apenas de forma instrumental. Também procuram determinar quais são os seus valores, que objectivos merecem ser perseguidos e o que significa educar aquela criança em particular. Identificam tensões entre valores, estabelecem prioridades e fazem compromissos. Isto faz parte do que é ser pai ou mãe. Se um casal recorresse simplesmente a um consultor parental e seguisse sempre as suas recomendações, não estaria a demonstrar dedicação — não estaria, na verdade, a exercer a parentalidade.

Algo semelhante se pode dizer do ensino. Quando comecei o meu primeiro emprego, estava determinado a levar a sério a responsabilidade de ensinar. Algumas das pessoas que mais admirava eram professores que discutiam comigo interminavelmente se a teoria da causalidade de David Hume era brilhante ou absurda, ou que tentavam convencer-me de que as minhas interpretações de A Tempestade eram interessantes mas também ingénuas. Essas interacções eram íntimas, genuínas e inspiradoras. Escolhi esta carreira porque queria ser como esses professores.

Partindo do princípio de que ser responsável — e também garantir progressão na carreira — implicava consultar especialistas em ensino, fiz exatamente isso. Li livros e artigos revistos por pares sobre pedagogia; participei em workshops e formações; e tratei o que me diziam como autoridade. Passei a acreditar que as aulas expositivas eram ineficazes e tentei abandoná-las. Debates e jogos eram a forma como os estudantes realmente aprendiam, e procurei incluí-los. Salas de aula invertidas eram boas, assim como abordagens de aprendizagem autónoma.

Mas, a certa altura, comecei a sentir-me alienado da actividade que tinha planeado exercer durante toda a minha vida adulta. “Sabia” que ensinar bem implicava envolver os estudantes em actividades de aprendizagem activa, mas já não tinha clareza sobre o que significava, afinal, ter sucesso. Conseguia medir objectivos intermédios (identificar estruturas argumentativas, reconhecer falácias, formular objecções), mas estava a perder o sentido do propósito final de tudo isso.

O mais perturbador de tudo era não reconhecer em mim muitas das qualidades dos professores que queria imitar — qualidades difíceis de definir e talvez um pouco idealistas, como a abertura para deixar um texto transformar-nos profundamente ou a disposição para mergulhar sem reservas em material denso e exigente.

No seu livro The Score, o filósofo C. Thi Nguyen identifica um fenómeno que chama “captura de valor”. Isto acontece quando tentativas institucionais de medir algo importante levam a que valores ricos e subtis sejam reduzidos e distorcidos — ao ponto de se transformarem em algo estranho ou até hostil. Embora os centros de ensino e aprendizagem se apresentem como recursos para melhor concretizar os valores que levam os docentes à profissão, há razões para recear que acabem por os perverter ou destruir.

No início da minha carreira, enfrentei o desafio de ensinar quatro aulas de 80 minutos sobre o filósofo iluminista Gottfried Wilhelm Leibniz. Identifiquei passagens-chave que não sabia como ensinar porque não sabia o que prenderia a atenção dos estudantes nem se eu próprio as compreendia bem. Fui falar com um colega mais experiente. Pegámos no livro e analisámos juntos as passagens, procurando formas de as apresentar. Depois fui para a aula, discuti ideias que ainda estava a tentar compreender, ouvi os estudantes e saí a refletir sobre o que faria de diferente. Isto era ensinar filosofia na sua melhor forma.

Mas a existência de um centro de ensino e aprendizagem cria uma espécie de força gravitacional que nos afasta do gabinete de um colega. Afinal, dizem-nos, os verdadeiros especialistas estão ali — independentemente de terem experiência a ensinar Leibniz ou até experiência significativa de ensino.

Mais ainda, o tempo passado no centro pode ser medido. As visitas contam-se. Os workshops frequentados registam-se. Esses números entram em relatórios anuais e processos de progressão na carreira, permitindo comparações entre docentes de diferentes áreas.

O problema não é apenas que os conselhos do centro sejam menos úteis do que os do meu colega. É que aquilo que faço com o meu colega ao discutir Leibniz e o que faço com os meus estudantes ao ensinar o texto fazem parte do próprio acto de ensinar filosofia. É nesse processo de descoberta e interacção que reside o valor da actividade. Quanto mais me afasto disso, menos estou verdadeiramente a ensinar. Trata-se de “captura de valor” no seu extremo.

Isto deveria preocupar qualquer pessoa que ainda acredita que o ensino superior pode cultivar mentes jovens e promover o florescimento humano. Quando académicos passam horas em centros de ensino, acumulando formações e vendo apresentações em PowerPoint, não estão a fazer aquilo que valorizam. Estão a ser moldados por pessoas fora da sua área para ensinar de forma uniforme e superficial, como se ensinar filosofia fosse igual a ensinar cálculo, excepto pelo facto de uma lidar com argumentos e a outra com números.

Estão a desviar a atenção de autores como James Joyce e da pergunta “o que significa este texto e por que razão importa?”, para objectivos de aprendizagem mensuráveis mas banais. Estão a ser afastados daquilo que vieram fazer.

Com muitas instituições a tentar reduzir o excesso administrativo, os centros de ensino e aprendizagem deveriam ser considerados candidatos óbvios a cortes. Deixemos o ensino para quem passa os dias na sala de aula. Mas, mesmo que esses centros permaneçam, não estamos sem alternativas. Os docentes podem recuperar os papéis que externalizaram. Podemos resistir ao jargão pedagógico; ignorar conselhos baseados em estudos frágeis; passar menos tempo em workshops e mais tempo a ensinar.

Suspeito que, se o fizermos, recuperaremos a sabedoria prática que advém de tratar os nossos departamentos como comunidades de educadores especialistas — algo que talvez nem soubéssemos ter perdido, e cuja recuperação beneficiaria a sociedade que depende de nós para educar os jovens.

https://www.chronicle.com/article/why-pedagogy-experts-are-wrong

Leituras pela tardinha - A eterna busca de uma máquina da verdade

 

A eterna busca de uma máquina da verdade

Porque é que as tentativas humanas de mecanizar a lógica estão sempre a falhar.

No século XIII, o jovem Ramon Llull, casado, vivia uma vida licenciosa em Maiorca, cobiçando mulheres e desperdiçando o seu tempo a escrever "canções e poemas inúteis". No entanto, o seu comportamento desregrado deu lugar a uma série de revelações divinas. As suas visões incitaram-no a escrever o que ele acreditava ser o melhor livro concebido por um mortal: um livro que pudesse conversar com os seus leitores e responder com verdade a qualquer pergunta sobre a fé.

Uma espécie de chatbot primitivo: um missionário mecânico que poderia ser enviado aos confins da humanidade para converter qualquer descrente com verdades inegáveis sobre o universo. Os europeus tinham passado os últimos dois séculos a tentar conquistar corações através das Cruzadas, que se arrastavam pelo sangue. Llull estava determinado a inventar um dispositivo linguístico que comunicasse uma verdade superior não através da violência, mas de factos.

As suas principais obras, conhecidas coletivamente como Ars Magna, descreviam uma espécie de máquina lógica: uma máquina que, segundo Llull, poderia provar a existência do Deus cristão até ao herege mais teimoso. Llull inspirou-se na zairja, outro dispositivo combinatório, que os astrólogos muçulmanos utilizavam para ajudar a gerar novas ideias. Na zairja, as letras eram distribuídas em torno de uma roda de papel como as horas de um relógio. Podiam ser recombinadas para responder a perguntas através de uma série de operações mecânicas.

COMPUTING TRUTH: Thirteenth-century philosopher and theologian Ramon Llull conceived of a technology that would provide unerring truth about the universe. He most likely took inspiration from a spinning device used by Muslim astrologers before him. Credit: Wikimedia Commons.

Llull dividiu as rodas de papel da sua máquina em conceitos religiosos fundamentais, incluindo a bondade, a eternidade, a compreensão e o amor. Os utilizadores rodavam uma série de discos de papel concêntricos montados em fios para combinar diferentes atributos divinos em afirmações logicamente verdadeiras. Não era um sistema pronto a usar - os potenciais convertidos teriam de estudar durante meses para o poderem consultar. Mas a sua esperança de obter a verdade através da redução - e recombinação mecânica - do conhecimento em princípios e termos básicos prefigurou a computação contemporânea em quase 800 anos.

Embora Llull estivesse certo de que sua máquina lógica demonstraria a verdade da Bíblia e conquistaria novos cristãos convertidos, acabou não tendo sucesso. Segundo um relato, foi apedrejado até à morte quando se encontrava numa viagem missionária à Tunísia.

O ser humano encontra-se num limiar incómodo. Temos uma capacidade vertiginosa de dar sentido ao mundo, de entrelaçar a linguagem em histórias para construir a sua compreensão e de procurar padrões que possam revelar uma verdade maior e mais estável. No entanto, também reconhecemos que os nossos esforços mentais são muitas vezes falhos, arbitrários e incompletos.

Ao longo dos séculos, foi tecida uma obsessão ardente pelo acesso à verdade para além da falibilidade humana - um sonho utópico de certeza automatizada. Llull, e muitos pensadores desde então, esperavam que uma espécie de máquina pudesse operacionalizar a lógica através da linguagem para acabar com os desacordos - e talvez até com a guerra - abrindo o acesso a uma verdade única e indiscutível. Esta tem sido a sedução dos computadores modernos e da inteligência artificial. 

Se as nossas mentes humanas limitadas não conseguem acender - ou concordar - com a verdade pura e racional, talvez possamos inventar uma mente externa que o consiga fazer, uma mente que utilize a linguagem para calcular o caminho até lá.

Durante pelo menos um milénio, os seres humanos tentaram pegar nestas duas capacidades maravilhosamente maleáveis e exclusivamente humanas - o pensamento abstrato e a linguagem descritiva - e subcontratá-las a algo mais racional.

No século XVII, o matemático Gottfried Leibniz criou uma máquina - descritiva - de lógica. Na Dissertatio de Arte Combinatoria, publicada em 1666, quando ele tinha 19 anos, Leibniz propôs que todos os conceitos poderiam ser descritos como combinações de conceitos mais simples, da mesma forma que as palavras são compostas de letras.

Leibniz admirava a Ars de Llull, mas achava-a insuficiente. Os seus conceitos básicos eram demasiado arbitrários: porquê a bondade, a eternidade e o amor, por exemplo, e não outros? Para simular mecanicamente a lógica, sugeriu Leibniz, precisávamos de descobrir o alfabeto completo do pensamento humano: o conjunto básico de conceitos a partir do qual todos os outros poderiam ser construídos. Seria uma linguagem divina que, como escreveu numa carta posterior, "representa perfeitamente as relações entre os nossos pensamentos".

Leibniz esperava que isto conduzisse à linguagem em que Deus escreveu o universo, uma linguagem em que nenhuma mentira pudesse ser dita. Leibniz acreditava que a sua própria "mãe de todas as invenções" iria trazer a utopia, acelerar a ciência e aperfeiçoar a teologia. Ele esperava criar uma máquina capaz de fornecer certezas em qualquer domínio, fosse ele a filosofia ou a política, a medicina ou a física. As linhas de raciocínio em qualquer domínio tornar-se-iam tão "tangíveis como as dos matemáticos", escreveu. Em vez de discordarem, as pessoas colocariam as suas questões nesta máquina lógica, declarando: "Vamos calcular, sem mais demoras, para ver quem tem razão".

Tal como René Descartes antes dele, Leibniz acreditava que a verdade podia ser descoberta apenas através da razão. Jonathan Swift, por exemplo, ridicularizou esta ideia. No seu romance satírico do século XVIII, As Viagens de Gulliver, Swift retratou os académicos da Grande Academia de Lagado a usarem um "motor" para escrever livros. Uma paródia da máquina de Leibniz, o motor liliputiano consistia num fio de rede de arame no qual estavam pendurados dados com palavras inscritas. Os académicos faziam girar os fios à manivela para fazer girar os dados e criar novas combinações de palavras. Os filósofos registavam então essas combinações em livros "sem a menor ajuda do génio ou do estudo".

Sem se deixarem abater por este escárnio público, os académicos continuaram a tentar construir uma máquina geradora de verdade. Aos 17 anos, o matemático inglês George Boole teve uma intuição visionária sobre a natureza da mente e a forma como esta "acumula conhecimento". 

A descodificação desta visão tornou-se o trabalho da sua vida. Tal como Llull e Leibniz, ficou obcecado com a ideia de criar um sistema de linguagem que pudesse pôr fim às discordâncias e calcular a verdade através da certeza matemática. Isto levou Boole ao seu livro de 1854, Laws of Thought, no qual foi pioneiro numa nova forma de lógica baseada numa nova medida de verdade: sim ou não.

ZERO AND ONE: Claude Shannon applied earlier logic rules to new telephone circuits, eventually creating the system of ones and zeros we now rely on for the entire information age. Credit: Wikimedia Commons.

Anteriormente, as variáveis algébricas (como x) representavam números. Mas e se essas variáveis representassem outra coisa - ideias, por exemplo? E se pudéssemos fazer álgebra com ideias para calcular se são verdadeiras ou falsas e combiná-las para chegar a outras conclusões lógicas?

Boole demonstrou que podia transformar as proposições lógicas de Aristóteles em equações matemáticas. A proposição "todos os homens são mortais" podia ser expressa como y=vx. Embora Boole tenha ficado encantado ao saber que Leibniz tinha tentado desenvolver uma linguagem semelhante, ficou desiludido com o facto de o seu trabalho apenas ter captado o interesse dos matemáticos. Segundo a sua mulher, Boole "pretendia lançar luz sobre a natureza da mente humana". Em vez disso, a lógica de Boole não encontrou aplicação prática imediata e foi relegada para os cantos poeirentos dos departamentos de filosofia.

Na década de 1930, num desses departamentos de filosofia, Claude Shannon, um estudante da Universidade de Michigan, foi apresentado às ideias de Boole. Fã de puzzles, Shannon apreciou a lógica simbólica e viria a realizar todo o seu potencial enquanto estudante de mestrado no MIT. Aí, trabalhou como assistente de investigação de Vannevar Bush, ajudando cientistas visitantes a utilizar a calculadora mecânica gigante de Bush para resolver os seus problemas de investigação. Depois de ajustar repetidamente a pesada máquina, apercebeu-se de que podia simplificar os discos giratórios e os relés de controlo da calculadora utilizando a lógica booleana.

Na sua tese de mestrado, que mudou o mundo, Shannon demonstrou como a lógica booleana podia otimizar o encaminhamento dos comutadores telefónicos. Utilizando estas ideias, os engenheiros podiam conceber circuitos para efetuar cálculos e controlo.

A visão de Shannon serviria de base para a computação moderna, dando origem ao fluxo de zeros e uns que agora inervam o reino digital. O trabalho de Shannon prometia finalmente transmutar o desordenado pensamento humano na linguagem organizada da lógica, talvez mesmo em busca da verdade.

Em 1913, o matemático russo Andrey Markov sentou-se e registou a frequência com que as letras do alfabeto apareciam nas primeiras 20.000 palavras do romance Eugene Onegin de Alexander Pushkin. Também registou os pares de letras e descobriu que, se escolhêssemos aleatoriamente uma vogal do texto, a letra seguinte mais provável seria uma consoante - e vice-versa. As letras não eram salpicadas ao acaso, mas obedeciam a padrões subjacentes.

Shannon expandiu esta ideia para criar um tipo de modelo linguístico inicial. Quando seleccionava letras aleatoriamente do alfabeto, gerava uma cadeia de caracteres sem sentido: "XFOML RXKHRJFFJUJ ZLPWCFWKCYJ FFJEYVKCQSGHYD ..." Mas quando retirou de pilhas de letras com a mesma frequência de pares naturais em inglês, gerou algo que se parecia um pouco mais com o inglês: "IN NO IST LAT WHEY CRATICT FROURE BIRS GROCID ..." Quanto mais informação condicional incluía, mais "real" parecia o resultado. Desta forma, Shannon lançou as bases para modelos que imitam as estatísticas de ordem superior das línguas naturais

Na década de 1960, os engenheiros tinham desenvolvido esta tecnologia de previsão ao ponto de ela já enganar os humanos. Muitos utilizadores do "chatterbot" ELIZA dessa década atribuíram um surpreendente grau de compreensão até à sua dicção repetitiva. O seu criador, Joseph Weizenbaum, pretendia que o ELIZA fosse uma paródia dos psicoterapeutas e ficou surpreendido por ter cativado os utilizadores.

Os actuais modelos linguísticos de grandes dimensões, criados pela Google, foram popularizados por investigadores da OpenAI que repararam que quanto maiores eram os modelos, melhores eram os resultados obtidos nos testes de desempenho. Peça ao ChatGPT para resumir a história das vitórias militares francesas ou as teorias alternativas da matéria negra, e ele aparecerá como um assistente de investigação ávido e instantâneo, pronto num instante com uma resposta com frases de autoridade.

Os modelos de linguagem actuais são treinados transformando a linguagem num jogo de adivinhação - e não num motor apontado para verdades maiores. As palavras aleatórias são escondidas do texto de treino retirado da Internet cacofónica. Os programas aprendem a adivinhar que palavras são susceptíveis de preencher estas lacunas e, ao fazê-lo, aprendem a complexa teia de dependências que impulsionam a linguagem. Tal como o motor de Swift, eles percorrem as combinações de palavras possíveis sem se preocuparem com a veracidade do texto final formulado. Como só aprenderam a imitar as estatísticas da nossa linguagem confusa, não conseguem representar a diferença entre facto e ficção.

Poder-se-ia dizer que "o ChatGPT é uma treta", como afirma o título de um artigo recente, em co-autoria com o filósofo da ciência Michael Townsen Hicks - citando a definição de treta do filósofo Harry Frankfurt como "discurso destinado a persuadir sem ter em conta a verdade". Em vez de uma verdade mais pura, calculada externamente, estas máquinas estão a destilar e a refletir o caos das crenças e conversas humanas.

A esperança continua a ser a de podermos escalar estes modelos indefinidamente até chegarmos ao ponto da inteligência geral. Isto é mais uma extrapolação do que uma certeza - os modelos podem já estar a chegar a um ponto de rendimentos decrescentes, uma vez que requerem uma quantidade imensa de dados para melhorias mínimas no seu desempenho.

De facto, os LLMs de hoje estão a perder algo que até Llull e Leibniz acreditavam ser essencial para as suas máquinas: a razão. Embora os modelos de linguagem possam usar a lógica até certo ponto, cometem muitos dos mesmos erros de raciocínio que os humanos, sendo treinados, como são, nos nossos dados. 

Porém, ao contrário dos humanos, os modelos de linguagem não se podem auto-corrigir para chegar a uma resposta melhor - de facto, a reflexão parece piorar o seu desempenho, como descobriram os investigadores do Google DeepMind.

No fim de contas, as máquinas da verdade não progrediram muito em relação à Ars Magna de Llull. O fanático do século XIII esperava automatizar a verdade para dissipar a incerteza das pessoas - em vez disso, automatizámos a incerteza. 

Talvez a verdade esquiva sobre o universo esteja de facto nas divagações barrocas e febris da Ars Magna de Llull, se ao menos alguém a conseguisse decifrar. Mas não perguntem ao ChatGPT.

Kelly Clancy in https://nautil.us/the-perpetual-quest-for-a-truth-machine