O que é o significado e por que é importante?

O que é um Sistema Gerador de Significado (MGS)?

Imagine que qualquer ser vivo ou máquina precisa entender o que está acontecendo ao seu redor para agir da maneira correta.

Exemplo: Um cachorro precisa saber se um som é um chamado do seu dono ou se é um perigo.

De forma semelhante, um robô precisa reconhecer se um objeto à sua frente é um obstáculo ou algo que ele deve pegar.

Um Sistema Gerador de Significado (MGS) é uma maneira de explicar como seres vivos e máquinas interpretam as informações que recebem do mundo e as utilizam para decidir o que fazer. Basicamente, o MGS processa dados do ambiente, atribui um "significado" a esses dados e, a partir disso, toma uma ação.

O que é o significado?

O "significado" é o que dá sentido à informação que percebemos. Ele nos permite entender o que acontece ao nosso redor e responder de forma apropriada.

Exemplo: Se você ouve o som de uma sirene, interpreta que significa "perigo" ou que algo precisa da sua atenção.

Embora pareça simples, não existe uma definição universal de significado. Por isso, propomos entender o significado como parte de um processo: como ele é criado e para que ele serve.

Como um significado é gerado?

Um Sistema Gerador de Significado (MGS) transforma informações em ações úteis. Ele funciona assim:

1. O sistema tem uma "restrição": Uma necessidade que ele precisa atender.

   
   

   Exemplo: Um robô deve evitar bater em objetos para continuar funcionando.

   
   

2. Recebe informações do ambiente: Como detectar um obstáculo à sua frente.

3. Relaciona essas informações com sua restrição: Entende que o obstáculo impede o movimento.

4. Gera um significado: "Preciso desviar para evitar o obstáculo."

5. Toma uma ação com base nesse significado: O robô muda de direção para continuar avançando.

Em resumo, o MGS interpreta a informação com base em suas necessidades e usa o significado gerado para agir.

Por que isso é importante?

Esse conceito nos ajuda a entender como humanos, animais e máquinas podem funcionar de maneira mais eficiente. Além disso, nos permite criar sistemas inteligentes que possam se adaptar ao seu ambiente, "pensando" ou "entendendo" o que é necessário fazer para resolver um problema ou atingir um objetivo.

Características de um MGS

• Parte de sistemas maiores (agentes): Como um animal, uma pessoa ou um assistente virtual, como um alto-falante inteligente.

• Gera significados orientados a resolver problemas: Não age aleatoriamente, mas com o objetivo de atender necessidades específicas.

• É adaptável e dinâmico: Muda seu comportamento conforme o contexto.

Agentes que contêm MGS

Um "agente" é um sistema mais complexo que inclui várias funções além do MGS. Ele pode ser:

• Biológico: Um ser vivo.

• Artificial: Um sistema de inteligência artificial.

Um agente pode realizar funções como:

1. Memória: Guardar informações do passado (como um banco de dados).

2. Simulação de cenários: Imaginar o que poderia acontecer antes de tomar uma decisão.

3. Implementação de ações: Mover-se, processar dados ou resolver problemas.

   
   

   Exemplo: Um drone que precisa entregar um pacote. Ele avalia sua rota (informação), detecta um obstáculo (significado) e ajusta seu voo (ação).

Representação significativa

Quando um agente cria vários significados sobre algo, ele organiza essas informações em uma "representação significativa".

• Exemplo: Uma pessoa entrando em um quarto escuro e frio associa várias ideias: "Está escuro, está frio, preciso de um cobertor". Baseado nisso, decide acender a luz e pegar um agasalho.

Conexão com o ambiente

O MGS não opera isoladamente, mas em constante interação com o ambiente:

1. Recebe informações do ambiente: Um termômetro detecta que a temperatura está baixa.

2. Toma ações para influenciar o ambiente: Como ligar o aquecedor para tornar o espaço confortável.

Aplicações em inteligência artificial

O conceito de MGS é essencial para criar sistemas mais inteligentes porque:

• Ajuda a entender melhor o contexto em que operam.

• Permite que as decisões sejam baseadas em informações relevantes, não aleatórias.

  
  

  Exemplo: Um assistente virtual ouve "tocar música" e decide o que fazer dependendo do contexto (em casa ou no carro). Ele pode iniciar uma playlist ou abrir um aplicativo específico.

De forma simples, um MGS é como um tradutor entre o mundo exterior e as ações que um ser vivo ou máquina precisa realizar. É uma ideia poderosa, pois conecta o entendimento do ambiente com ações práticas que ajudam a resolver problemas ou alcançar objetivos.

Fonte: Menant, Christophe, Introduction to a Systemic Theory of Meaning (July 2014).