Psicologia Clínica de Fundamentação Neurocognitiva

Nos últimos tempos, o conceito de Inferência Ativa tem me fascinado. Ele trouxe uma profundidade inesperada ao meu trabalho como psicólogo, especialmente no que diz respeito ao entendimento do autismo. A Inferência Ativa nos oferece uma maneira diferente de ver o cérebro em ação – não como uma máquina que reage automaticamente aos estímulos externos, mas como um sistema preditivo que busca ativamente moldar suas percepções e ações para reduzir a incerteza. E quando aplicamos isso ao autismo, o potencial de transformação é imenso.

O ponto central da Inferência Ativa é o Princípio da Energia Livre (PEL), que parte da ideia de que o cérebro se esforça continuamente para evitar estados de surpresa ou de incerteza. Ele faz isso ajustando previsões e adaptando ações para minimizar essas sensações desconfortáveis. Não estamos falando aqui apenas de respostas simples a estímulos; trata-se de uma atividade cerebral sofisticada e preditiva, onde o organismo age como um agente, antecipando e ajustando o mundo ao seu redor, em vez de apenas reagir a ele.

1. Predição: A primazia da ação sobre a mera reação, ou resposta.

Tradicionalmente, as teorias de controle motor posicionam o córtex como uma espécie de centro de comando. Mas a Inferência Ativa rompe com essa visão. Ela propõe que o córtex motor não emite “comandos” tradicionais; em vez disso, ele projeta previsões sobre o que as ações devem gerar em termos de resposta sensorial. Isso significa que, ao invés de dar uma ordem explícita, o cérebro atua com uma expectativa do que deve acontecer e busca corrigir o que não corresponde ao esperado.

Essa visão é fundamental para entender o autismo. Pessoas autistas muitas vezes têm uma experiência sensorial intensificada e, de certo modo, menos previsível. Quando o cérebro está constantemente buscando previsões precisas, qualquer discrepância significativa entre o esperado e o real pode gerar um desconforto profundo, ou até sobrecarga. Aplicando a Inferência Ativa, podemos começar a ver o autismo como uma dificuldade em ajustar previsões de forma flexível, levando a um nível alto de desconforto em ambientes caóticos ou não estruturados.

2. Modelos Gerativos e o Desafio da Previsibilidade

Para que o organismo funcione de acordo com a Inferência Ativa, ele depende de modelos gerativos – uma espécie de mapa interno que simula o mundo e permite ao cérebro prever consequências. Esses modelos são construídos com base nas experiências e relações que o organismo percebe, fornecendo uma moldura para que a realidade faça sentido. Quanto mais detalhado e complexo o modelo gerativo, mais adaptável o comportamento.

No autismo, esse modelo pode ser menos flexível ou mais sensível. Pequenas mudanças no ambiente podem quebrar a previsibilidade que o modelo exige, gerando uma resposta intensa. A Inferência Ativa nos leva a considerar que o comportamento repetitivo, tão comum no autismo, pode ser uma tentativa de estabilizar as previsões, reduzindo a incerteza. Em outras palavras, essas repetições e rotinas podem ser um meio eficiente de minimizar a surpresa – de garantir que o que vem a seguir seja o esperado.

3. Hierarquia e Controle de Precisão: Refinando as Expectativas

Outro aspecto interessante da Inferência Ativa é como ela trabalha com hierarquias. O cérebro opera em camadas: camadas inferiores lidam com informações sensoriais detalhadas, enquanto camadas superiores criam metas e planos mais amplos. Esse sistema hierárquico permite ao organismo processar informações em diferentes escalas temporais e de complexidade.

O controle de precisão é o que permite ajustar o peso de cada camada, modulando a importância relativa das previsões. Em contextos de alta incerteza, o cérebro pode dar mais peso às novas informações para ajustar as expectativas. No autismo, a dificuldade em ajustar essa precisão pode explicar parte dos desafios sensoriais – o cérebro autista tende a dar muito valor a cada detalhe sensorial, dificultando o “filtro” necessário para ambientes complexos.

4. Unificação dos Processos Cognitivos e o Entendimento do Autismo

Uma das promessas mais poderosas da Inferência Ativa é a sua capacidade de integrar múltiplos processos cognitivos – percepção, ação, memória, atenção e até emoção – sob o mesmo princípio: a minimização da energia livre. A visão tradicional é que esses processos são separados e funcionam de forma independente. No entanto, a Inferência Ativa propõe que eles operam com o mesmo objetivo: reduzir a incerteza e evitar estados de surpresa.

No contexto do autismo, essa integração é reveladora. Muitas das características do autismo, como sensibilidade emocional, respostas exageradas a estímulos e a busca por controle, podem ser entendidas como tentativas de ajustar o ambiente para reduzir a incerteza. Esse ajuste é uma resposta legítima a um sistema interno que requer uma estabilidade de previsões para funcionar sem sobrecarga. A Inferência Ativa nos permite ver que, longe de ser uma “falha”, esses comportamentos autistas são mecanismos adaptativos que buscam minimizar o desconforto e a surpresa.

5. Inferência Ativa e Outras Teorias: Um Ponto de Convergência

Comparando a Inferência Ativa com outras teorias, vemos que ela oferece um grau de profundidade que muitas vezes falta em abordagens mais fragmentadas. Ela compartilha aspectos com a cibernética e a teoria ideomotora, mas ao mesmo tempo, vai além. A cibernética também vê o comportamento como orientado por metas e feedback, mas não traz a ênfase nas previsões. A teoria ideomotora já sugeria que as ações são guiadas por suas consequências sensoriais previstas, mas a Inferência Ativa enriquece essa ideia com uma estrutura matemática e computacional, conectando cada ação a uma previsão e erro de predição.

No caso do autismo, onde o comportamento pode ser lido como uma constante busca por previsibilidade e controle, a Inferência Ativa revela um novo entendimento. Ela mostra que as ações autistas, por mais incomuns que possam parecer, têm um propósito claro: reduzir a surpresa e a incerteza em um mundo que, muitas vezes, apresenta complexidade e caos além do que o cérebro pode processar com conforto.

Conclusão: A Inferência Ativa como Chave para Compreender o Autismo

A Inferência Ativa, junto com o Princípio da Energia Livre, oferece uma chave valiosa para compreender o autismo. Ao ver o autismo através desse prisma, reconhecemos que as características comuns do espectro não são “sintomas” ou comportamentos erráticos, mas tentativas adaptativas de reduzir a incerteza e criar previsibilidade.

Essa abordagem desafia a visão patologizante e nos aproxima de um entendimento mais profundo e respeitoso sobre as diferenças autistas. Para mim, essa teoria não é apenas um modelo cognitivo – é uma forma de valorizar a experiência autista, de ver o mundo pelos olhos de quem busca, a cada segundo, a coerência e a previsibilidade que tornam a vida menos assustadora.

Leitura adicional:

1. CLARK, Andy. Surfing uncertainty: Prediction, action, and the embodied mind. Oxford: Oxford University Press, 2016.
2. FRISTON, Karl. The free-energy principle: A unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience, v. 11, n. 2, p. 127-138, 2010.
3. HOHWY, Jakob. The predictive mind. Oxford: Oxford University Press, 2013.
4. HOHWY, Jakob; SATO, Ryoji; CHENG, Tony (Eds.). Expected experiences: The predictive mind in an uncertain world. Cambridge: MIT Press, 2023.
5. CANON, Judith L.; MAZZONI, Pietro; VERHOEVEN, Christy L. Prediction in autism spectrum disorder: A systematic review of empirical evidence. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, v. 122, p. 88-99, 2021.
6. BARRETT, Lisa Feldman. Seven and a half lessons about the brain. Boston: Houghton Mifflin Harcourt, 2020.
7. SETH, Anil K. Being you: A new science of consciousness. New York: Penguin Random House, 2021.
8. HOFFMAN, Donald D. The case against reality: Why evolution hid the truth from our eyes. New York: W.W. Norton & Company, 2019.
9. IENNACO, Andrea; LINDEN, Thomas; WEIGAND, Marvin. Processamento Preditivo: uma introdução à proposta de unificação da cognição humana. Revista Brasileira de Psicologia Cognitiva, v. 18, n. 4, p. 65-79, 2023.
10. VUILLERMIN, Paul J.; SUN, Rui. Autism and predictive coding: A mismatch in hierarchies. Frontiers in Psychology, v. 13, p. 12-24, 2023.