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Expectativas para pesquisas sobre complexidade

Novo centro de estudo de sistemas complexos deve avançar com cautela

John Horgan
koya979/shutterstock
Estou ponderando a complexidade novamente. A causa  é o lançamento, em 11 de dezembro, de um Centro para Sistemas Complexos e Iniciativas (Center for Complex Systems & Enterprises) na minha escola, o Stevens Institute of Technology. O objetivo do centro é “permitir a compreensão profunda da complexidade e criar abordagens inovadoras para administrá-la”.

Essa retórica me lembra do Santa Fe Institute, um ninho de pesquisas sobre sistemas complexos, que eu critiquei em Scientific American em junho de 1995 em um texto chamado “From Complexity to Perplexity”. Palestrantes no evento do Stevens incluem um matemático que entrevistei para aquele artigo, John Casti, que há muito está associado ao Santa Fe Institute.

Os organizadores do evento pediram para alguns professores da Faculdade de Artes e Letras, meu departamento, que oferecessem comentários concludentes sobre a complexidade.

Eu agarrei a chance porque sou fascinado pela premissa dos estudos da complexidade, que é a seguinte: princípios comuns são subjacentes a diversos sistemas complexos, de sistemas imunológicos e cérebros a climas e mercados de ações. Descobrindo esses princípios, podemos aprender como construir modelos muito mais potentes e preditivos de sistemas complexos. 

Aqui estão alguns pontos que espero abordar em 11 de dezembro:

*Pesquisadores nunca conseguiram concordar sobre o que é a complexidade. O físico Seth Lloyd compilou uma lista “não-exaustiva” de mais de 40 definições de complexidade, com base em termodinâmica, teoria da informação, linguística, ciência da computação e outros campos. Você consegue estudar alguma coisa sem saber exatamente o que ela é?

*Tentativas anteriores de dominar a complexidade passaram por um ciclo de altos e baixos, como apontei no obituário de 2010 do matemático Benoit Madelbrot. No século passado, pesquisadores ficaram temporariamente apaixonados por várias abordagens de sistemas complexos, incluindo cibernética, teoria da informação, teoria das catástrofes, teoria do caos, criticalidade auto-organizada e fractais (invenção de Mandelbrot). Em cada caso, a empolgação vacilava conforme os limites se tornavam aparentes.

*Uma ideia chave a emergir da teoria do caos é que muitos sistemas complexos são inerentemente imprevisíveis, porque causas infinitesimais podem ter consequências enormes. Esse é o notório efeito borboleta – um termo cunhado pelo meteorologista Edward Lorenz – que diz que o bater das asas de uma borboleta em Iowa pode culminar em um tufão na Índia.

*Sistemas sociais complexos são especialmente difíceis de modelar, como apontei em um ensaio publicado em The Chronicle of Higher Education no ano passado, porque humanos são muito difíceis de modelar. De certa forma, humanos são os átomos de sistemas sociais mas, ao contrário de átomos, cada indivíduo humano é único, um produto de sua fisiologia e história de vida. E enquanto átomos são indiferentes sobre o que cientistas dizem sobre eles, nós humanos podemos alterar nosso comportamento quando descobrimos o que cientistas estão dizendo sobre nós. Pense no impacto da eugenia e do Marxismo no século 20. Em outras palavras, os modelos científicos de sociedades podem mudar as sociedades de formas que os próprios modelos não podem antecipar. Como costumava dizer o antropólogo Clifford Geertz: as ciências sociais estão perseguindo um alvo que se move rapidamente, e nunca conseguem alcançá-lo.

*No auge do caos e da complexidade nos anos 1980 e 1990, pesquisadores profetizaram que computadores cada vez mais poderosos levariam a modelos cada vez mais precisos de sistemas complexos. Essas previsões eram otimistas demais, como as batalhas com a inteligência artificial e a vida artificial demonstraram. Tome as finanças, por exemplo, um dos focos do Centro Stevens para Sistemas Complexos e Iniciativas. Muitos dos principais financiadores do mundo, armados com os melhores modelos computadorizados que o dinheiro pode comprar, ainda foram pegos de surpresa pela crise econômica global de 2008. Além disso, as vendas via computador tornaram os mercados muito mais voláteis. Isso me leva a meu último e mais importante ponto:

*Engenheiros esperam dominar a complexidade por meio da inovação, mas novas tecnologias podem criar mais problemas do que resolvem. (Nassim Nicholas Taleb, que eu levei ao Stevens há um ano, aborda esse mesmo ponto em seu novo livro Antifragile.) Além das finanças, que eu discuti acima, o Centro para Sistemas Complexos e Iniciativas também se concentra em saúde e segurança nacional. Os Estados Unidos lideram o mundo em termos de inovação médica, e mesmo assim nosso sistema de saúde é disfuncional. Americanos gastam muito mais per capita em cuidados de saúde que qualquer outra nação do mundo, e mesmo assim nós ficamos em 38º em longevidade, logo atrás de Cuba. De maneira semelhante, os Estados Unidos não têm rival em gastos militares ou tecnológicos, mas nossa invenção incessante de novos sistemas de armas pode estar colocando nossa segurança de longo prazo em perigo. Tome os drones, por exemplo: ao mostrar que aeronaves não tripuladas podem executar ataques com riscos mínimos aos operadores, os Estados Unidos iniciaram uma corrida armamentista internacional. Mais de 40 nações e grupos subnacionais – incluindo alguns, como o Irã e o Hezbollah, que são hostis aos Estados Unidos e seus aliados – agora estão desenvolvendo drones

Então qual é minha mensagem final para meus colegas do Centro para Sistemas Complexos e Iniciativas? Que eles deveriam desistir de tentar entender e dominar sistemas complexos? Especialmente sistemas complexos envolvendo humanos?

Muito pelo contrário. Engenheiros e cientistas demonstraram sua capacidade de inventar e administrar sistemas extraordinariamente complexos, que nos dão energia, transportes, alimentos e água, saúde, entretenimento, comunicação, abrigo, segurança. Devemos, e iremos, encontrar maneiras de minimizar ainda mais o lado negativo e maximizar o lado positivo da civilização. Mas dada a história da pesquisa de complexidade, nosso otimismo de “dá pra fazer” deveria sempre estar temperado com ceticismo e cuidado.

 

 
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