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ORCID:  http://orcid.org/0009-0002-8816-1636
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Entre Simulação e Compreensão: As Implicações da Crítica de John Searle à Inteligência Artificial Forte
Author: Oliveira, Yasmin dos Santos
First Advisor: Almada, Leonardo Ferreira
First member of the Committee: Silva, Fábio Coelho da
Second member of the Committee: Santos, Luciano Henrique Moreira
Summary: A presente monografia examina algumas implicações filosóficas da crítica de John Searle à concepção de inteligência artificial forte, especialmente no que diz respeito à possibilidade de que máquinas possam possuir compreensão genuína e consciência. O objetivo do trabalho é demonstrar que, apesar dos avanços técnicos no campo da inteligência artificial, os sistemas computacionais não possuem os elementos fundamentais que caracterizam a mente humana, como a intencionalidade intrínseca e a experiência subjetiva. Para isso, adota-se uma metodologia de cunho teórico e analítico, baseada em revisão bibliográfica de textos filosóficos e científicos, com foco nas obras de John Searle e em debates contemporâneos sobre filosofia da mente, ciência cognitiva e inteligência artificial. A argumentação central estrutura-se a partir do experimento do quarto chinês, proposto por Searle em 1980, que ilustra a diferença entre manipulação sintática de símbolos e compreensão semântica. O trabalho também analisa o conceito de intencionalidade e sua distinção entre formas intrínsecas e derivadas, evidenciando que os computadores operam apenas por meio de regras formais e não por meio de significados compreendidos. A crítica de Searle aos materialismos reducionistas é explorada em paralelo à discussão sobre redes neurais artificiais, incluindo os desafios enfrentados por esses sistemas devido à ausência de um Background experiencial e de um contexto cultural, social e pessoal, características essenciais da cognição humana. Casos empíricos em que sistemas de inteligência artificial falham em tarefas interpretativas são apresentados como exemplos que sustentam a tese de que a simulação não equivale à compreensão. Os resultados indicam que, mesmo com avanços tecnológicos, as IAs operam via padrões estatísticos e correlações de dados, sem acesso ao Background humano, conjunto de capacidades não-representacionais que fundamentam a compreensão contextual. Conclui-se que a consciência permanece uma propriedade emergente de sistemas biológicos, e que atribuir estatuto ontológico a máquinas constitui um erro categorial, com implicações éticas e epistemológicas relevantes. O estudo reforça a necessidade de abordagens interdisciplinares para discutir os limites da simulação computacional e valorizar a singularidade da cognição humana.
Abstract: The present monograph examines some philosophical implications of John Searle’s critique of the conception of strong artificial intelligence, especially regarding the possibility that machines could possess genuine understanding and consciousness. The objective of the work is to demonstrate that, despite technical advances in the field of artificial intelligence, computational systems do not possess the fundamental elements that characterize the human mind, such as intrinsic intentionality and subjective experience. For this, a theoretical and analytical methodology is adopted, based on a bibliographic review of philosophical and scientific texts, with a focus on the works of John Searle and on contemporary debates about philosophy of mind, cognitive science, and artificial intelligence. The central argument is structured from the Chinese Room experiment, proposed by Searle in 1980, which illustrates the difference between syntactic manipulation of symbols and semantic understanding. The work also analyzes the concept of intentionality and its distinction between intrinsic and derived forms, showing that computers operate only through formal rules and not through understood meanings. Searle’s critique of reductionist materialisms is explored in parallel with the discussion about artificial neural networks, including the challenges faced by these systems due to the absence of an experiential background and of a cultural, social, and personal context— essential characteristics of human cognition. Empirical cases in which artificial intelligence systems fail in interpretative tasks are presented as examples that support the thesis that simulation is not equivalent to understanding. The results indicate that, despite technological advances, artificial intelligences operate through statistical patterns and data correlations, without access to the human Background, a set of non-representational capacities that underlie contextual understanding. It is concluded that consciousness remains an emergent property of biological systems, and that attributing ontological status to machines constitutes a category mistake, with significant ethical and epistemological implications. The study reinforces the need for interdisciplinary approaches to discuss the limits of computational simulation and to value the uniqueness of human cognition.
Keywords: Consciência
Intencionalidade
Inteligência Artificial
consciousness
artificial intelligence
intentionality
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::FILOSOFIA
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: OLIVEIRA, Yasmin dos Santos. Entre Simulação e Compreensão: As Implicações da Crítica de John Searle à Inteligência Artificial Forte. 2025. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Filosofia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45462
Date of defense: 29-Apr-2025
Appears in Collections:TCC - Filosofia

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