Este documento propõe um cenário alternativo ao teste de Turing para decidir se as máquinas pensam, no qual os resultados dos jogos da imitação com humanos e computadores alimentam uma Máquina de Turing, que terá de decidir se o computador pensa com base na comparação dos resultados. Descreve a operação dessa Máquina de Turing através de seus estados e regras de transição entre estados.

1. Anexo – A Máquina de Turing para decidir se as máquinas pensam.
Quem vai decidir se os homens pensam?
1. Porquê este anexo?
Perante uma regra estabelecida há três reacções possíveis:
a) Aceitá-la
b) Combatê-la, chegando mesmo a desrespeitá-la
c) Aceitá-la, mas utilizar possibilidades que sempre somos capazes de descobrir
para, como se diz, dar a volta ao texto.
A primeira será talvez a atitude a esperar na maioria das situações numa sociedade
democrática, ainda que tenhamos de reconhecer que sempre na história os grandes
avanços sociais resultaram de desrespeito a normas estabelecidas. Mas como é óbvio tal
deverá acontecer em situações de ruptura e perante regras claramente injustas ou
desadequadas. A terceira é uma solução de compromisso que muitas vezes permite
ultrapassar os condicionalismos colocados por regras que achamos por bem no
essencial respeitar.
Tudo isto a propósito do constrangimento imposto que nos obriga a um trabalho final
que não ultrapasse os 7000 caracteres, constrangimento que compreendemos, pois o
poder de síntese é fundamental quando pretendemos escrever um artigo. Mas há na
máquina de Turing uma componente lúdica, que se não compadece com esse
constrangimento, e que se calhar foi a que realmente nos motivou a escolher esta opção
de trabalho. Como forma de ultrapassar este dilema decidimos colocar num anexo a
brincadeira que desenvolvemos a partir do tema, construindo uma máquina de Turing
para decidir se afinal as máquinas podem ou não pensar. Respeitamos assim as regras,
mas
2. Cenários alternativos ao cenário proposto por Turing
Cenário1 – cenário inicial
Este é o cenário inicial para o jogo da imitação. Um jogador interroga um homem (A) e
uma mulher (B) e tem de ser capaz de descobrir, tão rápido quanto possível, qual é o
homem e qual é a mulher. A mulher fala verdade, o homem procura enganá-lo e ele
sabe disso. Para impedir a identificação, no cenário proposto, a comunicação era por
escrito ou, em alternativa, as vozes podem ser distorcidas.
Figura 1 – Jogo da imitação com humanos

2. Cenário2 – cenário proposto por Turing
No cenário proposto por Turing para resolver a questão "as máquinas pensam?" um
computador digital substitui no jogo da imitação o homem, e o objectivo é de verificar
se o computador – a máquina portanto – é bem sucedida a enganar o interrogador,
pelo menos tão bem sucedida como o homem no cenário inicial.
Figura 2 – Jogo da imitação com uma máquina
Cenário3 – cenário que propomos para alargar o cenário de Turing,
substituindo o juiz por uma MdT
Neste cenário temos uma Maquina de Turing para decidir se o Computador pensa. Para
isso imaginamos um cenário onde os resultados dos jogos em que utilizámos os
cenários 1 e 2 alimentam uma MdT que terá de decidir, com base nesses resultados, se
aquele computador pensa. Assumimos por exemplo que os resultados traduzem o
comportamento médio de um interrogador humano num cenário 1 e num cenário 2,
este último com um computador , permitindo dessa forma comparar os resultados
desse computador com os resultados médios dos humanos.
Alfabeto de símbolos utilizado:
• P1 – Pergunta a A
• P2 – Pergunta a B
• DC – Decisão correcta
• DI – Decisão incorrecta
A figura representa uma máquina de Turing com os resultados de um exemplo de 2
testes, o primeiro num cenário 1, o segundo num cenário 2.
Figura 3 – A MdT para decidir se a máquina pensa

3. A figura representa o cenário 3, onde os 2 cenários anteriores alimentam a MdT
Figura 4 – Jogo da imitação com uma máquina, julgado por uma MdT
Para compreender as regras a adoptar e a sequência de estados na MdT, tal como
Turing fez, pensamos na forma como se pode realizar passo a passo a comparação entre
os resultados, contabilizando as respostas de cada cenário – 1 ª fase – e depois
cortando-as duas a duas, para ver em qual cenário o interrogador necessitou de mais
perguntas, tal como se poderia de uma forma elementar comparar a dimensão de dois
grandes conjuntos. A tabela lista os estados identificados nessa operação. O algoritmo
considera as respostas uma a uma e vai eliminando-as aos pares, para decidir qual
obteve melhor resultado, o homem ou a máquina.
Tabela de Estados
Estado Interpretação Comentários
1. SI Estado inicial
2. S1 Lê resultados do
cenário 1
3. S2 Lê resultados do
cenário 2
4. S3 Inicia comparação Inicia 2ª fase
de resultados
5. S4 Procura resposta Se não houver, máquina pensa melhor que os
cenário 1 para humanos!
marcar
6. S5 Procura nova Se não houver pode haver empate
resposta cenário 2
para marcar
7. S6 Verifica se houve Se encontrar mais respostas do cenário 1 a máquina
empate não pensa tão bem como o humano

4. Estado Interpretação Comentários
8. SF1 Estado final A máquina pensa melhor que os humanos!
9. SF2 Estado final A máquina pensa tão bem como os humanos!
10. SF3 Estado final A máquina não pensa!
A tabela de decisão lista as regras de decisão da MdT, para conseguir obter o resultado
sobre se a máquina pensa ou não
Tabela de Decisão
Estado Símbolo Símbolo Movimento Estado Descrição: descreve a função
inicial Lido Escrito final desempenhada por cada
estado
SI P1 X D S1 Estado inicial, inicia
contabilidade, cenário 1
SI P2 X D S1 Estado inicial, inicia
contabilidade, cenário 1
SI DI D S2 Termina contabilidade de nº
perguntas no cenário 1
SI DC D S2 Termina contabilidade de nº
perguntas no cenário 1
S1 P1 X D S1 Continua contabilidade, cenário 1
S1 P2 X D S1 Continua contabilidade, cenário 1
S1 DI D S2 Termina contabilidade de nº
perguntas no cenário 1, passa a
cenário 2
S1 DC D S2 Termina contabilidade de nº
perguntas no cenário 1, passa a
cenário 2
S2 P1 Y D S2 Contabilidade, cenário 2
S2 P2 Y D S2 Contabilidade, cenário 2
S2 DI D S3 Termina contabilidade de nº
perguntas no cenário 2, vai
eliminar um par
S2 DC E S3 Termina contabilidade de nº
perguntas no cenário 2, vai
eliminar um par
S3 DC E S3 Inicia primeiro procura de Y para
comparar os dois cenários
S3 Y Z E S4 Indico que este Y já foi
contabilizado e inicio procura de
X
S3 X E S3 Continuo procura de Y
S3 Z E S3 Continuo procura de Y
S4 Z E S4 Continuo procura de X
S4 Y E S4 Continuo procura de X
S4 X Z D S5 Indico que este X já foi
contabilizado e reinicio procura de
Y
S4 null SF1 A máquina pensa! Melhor que o
humano!!

5. Estado Símbolo Símbolo Movimento Estado Descrição: descreve a função
inicial Lido Escrito final desempenhada por cada
estado
S5 X D S5 Continuo procura de Y
S5 Y Z E S4 Indico que este Y já foi
contabilizado e reinicio procura de
X
S5 Z D Continuo procura de Y
S5 DC D Continuo procura de Y
S5 null E S6 Já não há Ys
S6 Z E S6 Não há Ys. Procuro X para ver se
houve empate
S6 Y ERRO
S6 X SF3 A máquina não pensa
S6 DC E S6 Não há Ys. Procuro X para ver se
houve empate
S6 null SF2 A máquina pensa! Tão bem como
o humano!!
Para o exemplo apresentado na figura 3, vejamos qual seria a sequência de
funcionamento da MdT, representado em cada passo o estado e a posição da cabeça na
fita. A decisão a tomar e o novo estado obtêm-se da tabela de decisão acima.
Passo Estado Fita
1. SI 0 P1 P2 P1 DC P1 P2 P1 P2 DC
2. S1 0 X P2 P1 DC P1 P2 P1 P2 DC
3. S1 0 X X P1 DC P1 P2 P1 P2 DC
4. S1 0 X X X DC P1 P2 P1 P2 DC
5. S2 0 X X X DC P1 P2 P1 P2 DC
6. S2 0 X X X DC Y P2 P1 P2 DC
7. S2 0 X X X DC Y Y P1 P2 DC
8. S2 0 X X X DC Y Y Y P2 DC
9. S2 0 X X X DC Y Y Y Y DC
10. S3 0 X X X DC Y Y Y Y DC
11. S4 0 X X X DC Y Y Y Z DC
12. S4 0 X X X DC Y Y Y Z DC
13. S4 0 X X X DC Y Y Y Z DC
14. S4 0 X X X DC Y Y Y Z DC

6. Passo Estado Fita
15. S4 0 X X X DC Y Y Y Z DC
16. S5 0 X X Z DC Y Y Y Z DC
17. S5 0 X X Z DC Y Y Y Z DC
18. S4 0 X X Z DC Z Y Y Z DC
19. S4 0 X X Z DC Z Y Y Z DC
20. S4 0 X X Z DC Z Y Y Z DC
21. S5 0 X Z Z DC Z Y Y Z DC
22. S5 0 X Z Z DC Z Y Y Z DC
23. S5 0 X Z Z DC Z Y Y Z DC
24. S5 0 X Z Z DC Z Y Y Z DC
25. S4 0 X Z Z DC Z Z Y Z DC
26. S4 0 X Z Z DC Z Z Y Z DC
27. S4 0 X Z Z DC Z Z Y Z DC
28. S4 0 X Z Z DC Z Z Y Z DC
29. S4 0 X Z Z DC Z Z Y Z DC
30. S5 0 Z Z Z DC Z Z Y Z DC
31. S5 0 Z Z Z DC Z Z Y Z DC
32. S5 0 Z Z Z DC Z Z Y Z DC
33. S5 0 Z Z Z DC Z Z Y Z DC
34. S5 0 Z Z Z DC Z Z Y Z DC
35. S5 0 Z Z Z DC Z Z Y Z DC
36. S4 0 Z Z Z DC Z Z Z Z DC
37. S4 0 Z Z Z DC Z Z Z Z DC
38. S4 0 Z Z Z DC Z Z Z Z DC
39. S4 0 Z Z Z DC Z Z Z Z DC

7. Passo Estado Fita
40. S4 0 Z Z Z DC Z Z Z Z DC
41. S4 0 Z Z Z DC Z Z Z Z DC
42. S4 0 Z Z Z DC Z Z Z Z DC
43. SF1
Conclusão: a máquina decidiria ao fim de 43 passos que a máquina a
concurso era mais inteligente que os humanos (QED)
Cenário4 – uma variante do cenário anterior
Neste cenário temos uma situação aparentemente paradoxal em que uma máquina de
Turing decide se outra máquina de Turing pensa. Mas esta situação é afinal a mesma do
cenário 3, pois Turing demonstrou uma equivalência entre qualquer computador e uma
MdT, que lhe equivale.
Figura 5 – Jogo da imitação com uma MdT, julgada por uma MdT
E afinal é a situações paradoxais destas que assistimos todos os dias. Ou não vai ser um
humano a decidir qual o valor a dar a este artigo, que foi produzido também por
humanos?
Uma pergunta óbvia seria. A MdT juiz também pensa? Pode alguém que não pensa
decidir que outro alguém pensa? Se se exigir que o juiz passe na prova do jogo de
imitação para poder ser juiz, quem vai avaliar o primeiro juiz?
Perguntas para um próximo artigo ou para um próximo anexo.
Nota final: as ilustrações utilizadas foram adaptadas a partir de
http://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test