Para termos uma idéia do que seja um algoritmo de compressão basta que imaginemos uma situação na qual queiramos escanear uma figura para, em seguida, tentar salva-la num disquete de 1,44MB. Se a figura for muito grande, ela não caberá no disquete e, não poderemos transportá-la para outro computador. Contudo é possível lançar mão de um artifício: compactar a figura para poder transportá-la em disquete, para em seguida, descompactá-la no computador de destino. Para compactar a figura usa-se um algoritmo de compressão. Ele diminui a figura temporariamente, identificando padrões ou regularidades que podem ser comprimidos ou compactados*
Dito de outra maneira, os algoritmos são procedimentos mecânicos para a solução de um problema matemático, cujas regras levam a uma solução. Nas palavras do filósofo da Universidade para o Desenvolvimento do Alto Vale do Itajaí (Unidavi) Nivaldo Machado - que há algum tempo trabalha com a possibilidade de algoritmização do mental - um algoritmo é um processo formal composto de sucessivas etapas de prescrições que levam a determinado resultado sempre que ele for iniciado. Um algoritmo invariavelmente executa o que foi programado para executar. Isto, todavia, não impede que ele possa ser melhorado/adaptado com o passar do tempo.
Processos computacionais são facilmente algoritimizáveis. Mas seria possível também compactar padrões e regularidades no meu cérebro? Seria possível algoritmizar os eventos mentais, transformar meus processos cognitivos (desejos e crenças) em algoritmos?
Alguns críticos, como o filósofo Dreyfus da Universidade da Califórnia em Berkeley, alegam que a dificuldade está na criação de uma base de conhecimento suficientemente generalista, como a que possibilita os nossos processos cognitivos. O caso dos sistemas especialistas em diagnósticos médicos ilustra bem esse problema. Tais agentes inteligentes recebem a seguinte base: febre + dor de garganta = gripe. Eles então captam estímulos do ambiente (relato dos pacientes de febre e dor de garganta), consultam sua base de conhecimento e dão o diagnóstico de gripe.
Parece simples. O único problema é formular esta ampla base de conhecimento que consiste em descobrir e reunir todas as inúmeras informações que o sistema especialista necessita para dar um diagnóstico empiricamente adequado.
Essas questões motivam críticas e ressalvas ao desenvolvimento de uma máquina com a capacidade total de nossa mente. Para Machado, a possibilidade dessa algoritmização (branda) é clara. Obter os elementos para algoritmizá-la é que seria algo bem mais complicado.
* Este exemplo foi adaptado de Teixeira (2008)
Texto de Rafaela Sandrini
Edição de Luiz Paulo Juttel