Máquinas podem sentir?

Num mundo em que assistentes virtuais conversam com naturalidade, algoritmos produzem imagens hiper-realistas e sistemas aprendem a reconhecer padrões de voz, rosto e até sinais rudimentares de emoção, uma pergunta deixou de ser apenas provocação filosófica: uma máquina pode sentir? Para o psicólogo e pesquisador em saúde mental Ramon Reis, coautor do artigo “Pode uma máquina sentir? Sobre a subjetivação em sistemas biológicos e artificiais” (com Monah Winograd, no prelo), a resposta exige cuidado, porque o debate costuma misturar duas coisas muito diferentes: performance linguística e experiência subjetiva.

“Quando perguntamos se uma máquina pode sentir, estamos perguntando menos sobre tecnologia e mais sobre o que consideramos ser um sujeito”, diz Ramon. “Não basta processar informação. Sentir envolve uma perspectiva própria, uma história, um modo de estar no mundo que não se reduz a algoritmos.”

Sentir não é apenas calcular

No artigo, os autores partem de um ponto relativamente pacífico: sistemas artificiais podem reproduzir certas funções cognitivas — reconhecimento de padrões, classificação, previsão estatística, geração de linguagem. Redes neurais artificiais, por exemplo, foram desenhadas inspiradas em aspectos abstratos da organização neural, e seu desempenho em tarefas específicas, em alguns casos, supera o humano.

Mas Ramon insiste que esse sucesso técnico não resolve a questão crucial: o que aparece como “emoção” pode ser apenas simulação de comportamento emocional.

“Uma IA pode classificar rostos ‘tristes’ ou ‘felizes’ com alta precisão. Mas isso não significa que ela saiba o que é tristeza”, afirma. “Ela opera com correlações estatísticas em bases de dados. A experiência humana envolve corpo, memória, linguagem, vínculos e vulnerabilidade.”

A diferença central, no vocabulário do texto, é entre simulação expressiva e vivência subjetiva. Um chatbot pode dizer “estou triste” porque aprendeu que essa frase se encaixa num contexto. Isso não demonstra que exista, por trás da frase, um campo de experiência — uma interioridade afetiva — comparável à de um ser vivo.

O que é subjetivação — e por que isso importa

Para enfrentar a pergunta “máquinas podem sentir?”, Ramon e Winograd recorrem ao conceito de subjetivação: o processo pelo qual alguém se torna sujeito ao longo do tempo. Essa constituição não é apenas biológica (organização do sistema nervoso), nem apenas cultural (normas e linguagem): ela é um entrelaçamento entre corpo, cérebro, história, relações e simbolização.

“Um sujeito não nasce pronto”, comenta Ramon. “Ele se constitui em relações com outros, em contextos sociais, apropriando-se de uma língua, de expectativas e de conflitos. A subjetividade emerge dessa trama.”

Isso desloca o problema: a pergunta relevante deixa de ser “a IA fala como um humano?” e passa a ser “a IA participa de algo comparável a um processo de constituição de si?”. E, por ora, a resposta é negativa: os sistemas artificiais permanecem dependentes de objetivos, dados e critérios definidos por agentes humanos, sem um projeto próprio de existência.

“Máquinas não crescem em famílias, não lidam com perda, não atravessam vergonha, não negociam lugar no mundo”, diz. “Elas otimizam funções. Isso é muito diferente de construir uma história de si.”

Biologia importa — mas não como slogan

O artigo também evita um atalho comum: imaginar que a diferença entre humanos e máquinas é apenas “ter neurônios”. Para Ramon, isso seria um biologismo simplista.

“Não é porque algo tem neurônios que automaticamente sente; nem porque não tem neurônios que nunca poderá sentir”, pondera. “O ponto é que, até agora, todas as formas de subjetividade que conhecemos surgem em sistemas vivos — vulneráveis, finitos, corporificados — inseridos numa história evolutiva e numa ecologia afetiva.”

O argumento é de cautela epistemológica: não existe evidência de que performance computacional, por si, gere intencionalidade, normatividade e experiência em primeira pessoa. E, sem essas dimensões, “sentir” vira apenas uma palavra emprestada.

O perigo de antropomorfizar — e o efeito colateral de desumanizar

Um dos alertas centrais do trabalho é o risco de antropomorfização: projetar consciência, intenção ou afeto em sistemas que executam processamento formal. Quando isso acontece, há uma inversão perigosa: tratamos máquinas como sujeitos e, ao mesmo tempo, começamos a tratar pessoas como dispositivos.

“Quando dizemos que um algoritmo ‘decidiu’, estamos usando uma metáfora que pode nos enganar”, observa Ramon. “O risco é conferir estatuto moral pleno a sistemas que não têm responsabilidade, e reduzir humanos a conjuntos de dados, como se pudéssemos esgotar a experiência em métricas.”

Esse ponto deixa de ser abstrato quando a tecnologia entra em áreas sensíveis, como saúde mental, triagem clínica e cuidado. Substituir o encontro humano por interfaces que simulam empatia pode produzir um cuidado tecnicamente eficiente e humanamente raso — com consequências para quem já está vulnerável.

E a psicanálise nessa história?

A parte mais singular do artigo é o diálogo com a psicanálise. Em vez de opor psicanálise e ciência, os autores defendem que certos conceitos freudianos — conflito, desejo, divisão psíquica, inconsciente — ajudam a iluminar o que falta ao modelo computacional quando ele tenta explicar o sujeito.

“Freud já pensava a mente como atravessada por forças que não controlamos plenamente”, lembra Ramon. “Quando olhamos para IA, é tentador falar em ‘inconsciente maquínico’. Mas isso só faz sentido se houver um sujeito que possa ser afetado por essas forças. Hoje, não há.”

A tese é incisiva: a vida psíquica não se resume a eficiência, coerência e otimização. Ela envolve falhas, lapsos, ambivalências, contradições — e uma densidade de sentido que não se reduz a regras formais.

“Uma máquina pode ser mais coerente do que nós em tarefas”, diz Ramon. “Mas talvez seja justamente a nossa incoerência que mostre algo essencial sobre o que é ser sujeito.”

Por que essa discussão importa agora

Na corrida global por IA cada vez mais potente, “máquinas podem sentir?” não é só curiosidade teórica. A resposta que sociedades adotam — mesmo implicitamente — influencia decisões sobre regulação, responsabilidade, educação, saúde, direitos e limites de uso em contextos íntimos.

“Se acreditamos que uma máquina sente, corremos o risco de delegar funções de cuidado para as quais ela não está preparada, substituindo relações por simulações”, alerta Ramon. “Se tratamos pessoas como processamento de informação, abrimos espaço para políticas que desumanizam o sofrimento.”

No limite, o debate revela menos sobre o futuro das máquinas e mais sobre o presente humano: como definimos sujeito, dignidade, cuidado e responsabilidade num ecossistema digital que incentiva atalhos emocionais?

“Perguntar se uma máquina pode sentir é também perguntar como queremos nos compreender como espécie”, conclui. “Talvez a fronteira decisiva não seja entre humanos e máquinas, mas entre modos de relação que acolhem a experiência do outro e modos que a reduzem a dado.”

Perfil – Quem é o pesquisador entrevistado

Ramon Reis dos Santos Ferreira é psicólogo clínico e pesquisador em saúde mental, com trajetória interdisciplinar entre clínica, neurociência, filosofia da mente e ciências humanas. Graduou-se em Psicologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), atuou em serviços públicos de saúde mental e concluiu residência multiprofissional em saúde mental no Instituto de Psiquiatria da UFRJ (IPUB/UFRJ).

É mestre em Saúde Coletiva pelo Instituto de Medicina Social da UERJ (IMS/UERJ), com pesquisas sobre trauma psicológico, memória e fundamentos conceituais das teorias neurocientíficas do trauma. Realizou especialização em Psicopatologia Fenomenológica na Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo. Desenvolve formação doutoral em frentes complementares que articulam clínica, cultura e neurociência, com ênfase em linguagem, cognição, psicose e modelos contemporâneos da mente. Sua produção científica inclui trabalhos sobre trauma, consciência e debates atuais sobre subjetivação em sistemas biológicos e artificiais, como no artigo “Pode uma máquina sentir? Sobre a subjetivação em sistemas biológicos e artificiais”, em coautoria com Monah Winograd.