Problema de embasamento de símbolos em um sistema multi-contexto

Abstract

O problema de embasamento de símbolos (symbol grounding problem) está relacionado ao problema de como símbolos ganham seus significados. Consequentemente, este problema está relacionado com o problema de como a consciência é capaz de criar uma relação entre um sistema de símbolos formais e seus referentes. Como símbolos sem sentido, manipulados unicamente com base em suas formas, podem ser embasados em algo além do que outros símbolos sem sentido. Pode-se questionar se um agente artificial poderia desenvolver uma capacidade semântica autônoma, tal qual a de seres humanos, para conectar seus símbolos com o ambiente no qual o agente artificial está situado. Este trabalho avalia algumas estratégias que foram propostas para solucionar este problema, as quais estão organizadas em três abordagens principais: representacionalista, semi-representacionalista e não representacionalista. Após uma introdução ao problema filosófico e às soluções propostas, este trabalho aplica uma estratégia sugerida por Harnad, baseada em um modelo híbrido que implementa uma mistura de características características de sistemas simbólicos e conexionistas, a um agente BDI visto como um sistema multi-contexto, definido pela linguagem Sigon. O trabalho mostra como o embasamento de símbolos de um agente às percepções do ambiente pode ser uma aplicação das estratégias para a resolução do problema de embasamento de símbolos em um contexto de criação de agentes multi-contexto. Dessa forma, apesar de ser de uma maneira limitada, estaremos simulando o comportamento de um agente que consegue formar conexões entre percepções não-simbólicas do ambiente com equivalentes simbólicos internos do agente. Porém, dentro dessas limitações da abordagem utilizada está o núcleo do problema filosófico de aquisição de significados que continua em aberto para ser explorado por trabalhos futuros.

The symbol grounding problem is related to the problem of how symbols gain their meanings. Consequently, this problem is related to the problem of how consciousness is capable of creating a relationship between a system of formal symbols and their referents. How meaningless symbols, manipulated solely on the basis of their shapes, can be grounded on something other than (other) meaningless symbols. One may wonder whether an artificial agent could develop an autonomous semantic capacity, such as that of human beings, to connect their symbols with the environment in which the artificial agent is situated. This paper evaluates some strategies that have been proposed to solve this problem, which are organized in three main approaches: representational, semi-representational and non-representational. After an introduction to the philosophical problem and the proposed solutions, this work applies a strategy suggested by Harnad, based on a hybrid model that implements a mixture of characteristic features of symbolic and connectionist systems, to a BDI agent seen as a multi-context system, defined with the Sigon language. The work shows how the basing of symbols of an agent to the perceptions of the environment can be an application of the strategies for solving the problem of the symbol grounding problem in a context of creation of multi-context agents. Thus, in spite of being in a limited way, we are simulating the behavior of an agent that manages to form connections between non-symbolic perceptions of the environment with internal symbolic equivalents of the agent. But within these limitations of the approach used lies the core of the philosophical problem of meaning acquisition that remains open to be explored by future works.