Teoria da Mente: O que significa em psicologia e por que pesquisadores de IA estão debatendo

O que a teoria da mente significa em psicologia

A teoria da mente (TM) é definida como a capacidade de compreender outros indivíduos atribuindo estados mentais a eles, de acordo com a visão geral do conceito da Wikipédia. Permite que uma pessoa reconheça que outra pessoa pode ter crenças, desejos ou intenções diferentes das suas, e use esse reconhecimento para prever ou explicar o comportamento.

O termo entrou na pesquisa moderna com o artigo de 1978 'O chimpanzé tem uma teoria da mente?' de David Premack e Guy Woodruff, que impulsionou psicólogos a estudar a capacidade entre espécies e ao longo do desenvolvimento infantil, de acordo com a Wikipédia. Duas explicações rivais surgiram posteriormente sobre como a TM funciona: a 'teoria-teoria', que sustenta que as pessoas aplicam regras de psicologia popular para inferir os estados de outros, e a teoria da simulação, que sustenta que as pessoas modelam mentalmente outros imaginando-se no lugar deles.

O teste Sally-Anne

A ferramenta padrão para testar TM em crianças é a tarefa de falsa crença, apresentada mais comumente como a história Sally-Anne: Sally coloca uma bola de gude em seu cesto e sai da sala; Anne então move a bola de gude para uma caixa. Uma criança passa no teste ao prever que Sally procurará a bola de gude no cesto — sua crença original, agora falsa — em vez de onde ela realmente está, como a Wikipédia explica. Uma versão relacionada, a tarefa de conteúdo inesperado, pede às crianças que adivinhem o que alguém pensa que está dentro de uma caixa rotulada enganosamente.

As crianças normalmente desenvolvem essas capacidades em uma sequência estabelecida entre aproximadamente três e cinco anos, passando de entender que as pessoas podem querer coisas diferentes, para entender que as pessoas podem ter crenças diferentes, para passar em testes completos de falsa crença. A Wikipédia observa que a sequência exata varia por cultura: crianças no Irã e na China, por exemplo, entendem 'acesso ao conhecimento' mais cedo, mas levam mais tempo para entender 'crenças diversas', o que pesquisadores ligam a valores culturais coletivistas.

Por que a inteligência artificial entrou no debate

O interesse em teoria da mente de máquinas cresceu depois que Michal Kosinski, psicólogo computacional de Stanford, executou as mesmas tarefas de falsa crença usadas em crianças através de uma série de modelos de linguagem. De acordo com a página do pré-print no site da Escola de Pós-Graduação de Negócios de Stanford, Kosinski construiu 40 cenários de falsa crença, mais versões de controle de crença verdadeira correspondentes, e os testou em modelos de linguagem lançados entre o final dos anos 2010 e 2023.

Um relato separado da pesquisa em PsyPost fornece números diferentes para o que descreve como uma rodada posterior de testes cobrindo 11 modelos: relata que variantes GPT-3 resolveram apenas cerca de 20% das tarefas, e 'ChatGPT-4' resolveu 75% no geral, com uma divisão de 90% em tarefas de conteúdo inesperado mas apenas 60% na versão mais difícil de transferência inesperada. As duas fontes descrevem lotes de teste diferentes e versões de modelo, o que é uma razão provável pela qual os percentuais não coincidem; ambas, no entanto, apontam para uma melhoria clara em modelos mais novos em comparação com modelos antigos.

O contraponto: reconhecimento de padrão ou compreensão genuína?

A conclusão de Kosinski não passou sem contestação. O psicólogo de Harvard Tomer Ullman publicou um artigo no arXiv intitulado 'Modelos de linguagem grande falham em alterações triviais para tarefas de teoria da mente', argumentando que pequenas reformulações que preservam a mesma lógica psicológica subjacente podem virar a resposta de um modelo de correta para incorreta. A posição de Ullman, resumida no próprio enquadramento do artigo, é que os pesquisadores devem começar de uma linha de base cética ao avaliar psicologia de máquinas, e que falhas espalhadas em tarefas quase idênticas importam mais que uma taxa de sucesso média.

A cobertura de PsyPost da pesquisa de Stanford também sinaliza essa limitação diretamente: porque modelos GPT são treinados em enormes quantidades de texto que podem incluir histórias de falsa crença similares, é difícil descartar que um modelo está reconhecendo um padrão familiar em vez de raciocinar sobre o estado mental de um personagem não visto. Os pesquisadores tentaram projetar novos cenários para reduzir esse risco, mas o artigo observa que isso não pode ser totalmente garantido.

Por que a questão importa além do laboratório

A mesma bateria de testes usada em crianças e chimpanzés agora está sendo aplicada a software porque, como a página de Stanford GSB observa, a teoria da mente é central para a interação social humana, comunicação, empatia, autoconsciência e moralidade. Tanto o material de Stanford quanto o artigo de Ullman concordam, no entanto, que passar em um conjunto fixo de questões de teste não é o mesmo que estabelecer que um sistema possui teoria da mente da forma como cientistas cognitivos usam o termo para humanos.