Resenha de Livro



The Computational Brain

Patricia S. Churchland e Terence J. Sejnowski, Cambridge, Mass.: The MIT Press, 1993

Renato M.E. Sabbatini
Editor Científico renato@sabbatini.com


Revista Informédica, 2(9): 22, 1994


A idéia de que o cérebro é um dispositivo computacional, capaz de armazenar e processar informações, surgiu na década dos 40, com estudos de biociberneticistas, como Norbert Wiener, neurobiólogos, como Warren S. McCulloch e A.L Huxley, e matemáticos, como Alfred von Neumann; e deu origem a uma grande quantidade de especulações e hipóteses explanatórias em neurobiologia.

Este livro representa um apanhado geral deste novo campo, que os autores definem da seguinte maneira: "Neurociência computacional é uma abordagem para o entendimento do conteúdo informacional dos sinais neurais, através da modelagem do sistema nervoso, em muitos níveis estruturais, incluindo o nível biofísico (celular), de circuitos e de sistemas". Os autores representam uma interessante combinação: Churchland é filósofa, e ultimamente tem se dedicado aos aspectos filosóficos das neurociências (um outro livro seu, de grande sucesso, foi denominado "Neurophylosophy"), particularmente os que se relacionam com a neurociência computacional, as redes neurais artificiais, etc. Sejnowski é pesquisador do Laboratório de Neurobiologia Computacional do Instituto Salk, em San Diego, Califórnia. Ele é muito conhecido por ter feito uma das primeiras demonstrações, em laboratório, do poder computacional de redes neurais artificiais, ao desenvolver a NET-Talk, uma rede neural que aprendia a "falar" associando texto escrito a um sintetizador de voz.

O livro se divide em sete partes, um apêndice e um glossário. Na primeira parte é feita uma revisão genérica das neurociências, enfocando pontos de interesse para o conhecimento do cérebro como um computador, usando uma abordagem sistemática em termos de níveis de estruturação. Esta seção termina com uma interessante lista de 13 tópicos que, segundo os autores, devem ser estudados e plenamente conhecidos, antes que seja possível uma "engenharia reversa" do cérebro. A segunda parte do livro revisa, também de forma didática, o ponto de vista computacional. Discorre sobre tópicos como redes neurais artificiais (associadores lineares, redes de Hopfield, perceptrons, aprendizado em redes neurais, redes recorrentes, etc.) e examina as relações entre a neuroengenharia e as neurociências. Na terceira parte, o livro cita diversos exemplos de modelagem computacional em neurociências, principalmente na área de fisiologia visual. Na quarta parte, os autores descrevem o que se sabe sobre as bases neurobiológicas da plasticidade e do aprendizado, e como a memória pode ser explicada através de uma propriedade de auto-organização de redes neuronais. Na sexta parte são discutidos alguns modelos mais complexos, de integração sensorimotora em invertebrados e vertebrados, tais como o sistema nervoso da sanguessuga, o reflexo vestibulo-óptico, a geração de osciladores neurais, etc. Na sétima e última parte, os autores elaboram conclusões e discutem o futuro das neurociências computacionais. O apêndice faz uma revisão das principais técnicas experimentais de estudo do SNC, de utilidade para não-neurobiólogos.

De maneira geral, o livro é extremamente bem escrito e de fácil leitura, tanto por neurobiólogos quanto por pessoas com um "background" em ciências exatas. As especulações filosóficas (poucas) distribuídas ao longo do livro são bem equilibradas e plausíveis. O livro é uma boa introdução ao campo das neurociências computacionais, embora não seja completo (muitos estudos importantes não são citados, e pouco é discutido sobre a metodologia específica deste novo campo, principalmente as técnicas matemáticas e computacionais envolvidas).


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