Imposturas Intelectuais: O Abuso da Ciência pelos Filósofos Pós-Modernos

Captura de Tela 2016-02-28 às 09.28.30

Em 1996, uma respeitada publicação americana de estudos culturais, a “Social Text” [provavelmente dá pontinhos Qualis…🙂 ], publicou um artigo de título estranho: “Transgredindo as fronteiras: Em direção a uma hermenêutica transformativa da gravitação quântica“. Seu autor, Alan Sokal, sustentava suas ideias com longas citações de eminentes pensadores americanos e franceses.

Pouco depois, Sokal revelou que o artigo era uma paródia. Seu objetivo era, usando a sátira, atacar o cada vez mais comum abuso da terminologia científica e a irresponsável extrapolação de ideias das Ciências Naturais para as Ciências Sociais. Mais amplamente, ele queria denunciar o relativismo pós-moderno, que sustenta a tese de que a verdade objetiva não passa de uma convenção social. A brincadeira de Sokal deflagrou intenso debate nos meios intelectuais de todo o mundo.

Em Imposturas Intelectuais, Sokal se junta a Jean Briemont, para reunir e analisar uma série de textos que ilustram as mistificações físico-matemáticas perpetradas por Jacques Lacan, Julia Kristeva, Luce Irigaray, Bruno Latour, Jean Baudrillard, Gilles Deleuze, Félix Guattari e Paul Virilio. Aqui, Sokal e Bricmont mostram que, sob o jargão pernóstico e a aparente erudição científica, “o rei está nu”.

Quando o “Imposturas Intelectuais: O Abuso da Ciência pelos Filósofos Pós-Modernos” (tradução Max Altman – Rio de Janeiro; Record. 2010) foi publicado na França no final de 1997, ondas de choque abalaram a “intelligentsia” francesa. Aclamado e atacado em todo o mundo, o livro abriu um debate sobre os parâmetros de rigor intelectual e honestidade. Mesmo depois de centenas de artigos na imprensa e de textos na Internet, a batalha continua.

Alan Sokal é professor de Física na Universidade de Nova York. Jean Bricmont é professor de Física Teórica na Universidade de Louvain na Bélgica.

Afirmam que “encontra-se, com frequência, nos discursos pós-modernistas a ideia segundo a qual desenvolvimentos científicos mais ou menos recentes não só modificaram nossa visão sobre o mundo mas também produziram profundas mudanças filosóficas e epistemológicas — em suma, que a verdadeira natureza da ciência mudou. Os exemplos citados mais constantemente em apoio a essas teses são a mecânica quântica, o teorema de Gödel e a teoria do caos. Entretanto, pode-se também encontrar a flecha do tempo, a auto-organização, a geometria fractal, o big-bang e diversas outras teorias. Pensamos que estas ideias estão baseadas essencialmente em confusões”.

Voltam a sua atenção à Teoria do Caos. Alan Sokal & Jean Bricmont enfocam três tipos de confusão:

  1. o relativo às implicações filosóficas da teoria,
  2. o surgido do uso metafórico das palavras “linear” e “não-linear”, e
  3. o ligado às extrapolações e aplicações apressadas.

De que trata a Teoria do Caos? Existem muitos fenômenos físicos governados por leis deterministas, e portanto previsíveis em princípio, que são no entanto imprevisíveis na prática em virtude da sua “sensibilidade às condições iniciais”. Isto significa que dois sistemas obedecendo às mesmas leis podem:

  • em determinado momento, estar em estados bastante semelhantes (mas não idênticos), e
  • apesar disso, após um breve lapso de tempo, encontrar-se em estados muito diferentes.

O fenômeno é expresso, figurativamente, quando se diz que uma borboleta batendo as asas hoje em Madagascar poderia provocar um furacão, daí a três semanas, na Flórida. É claro, a borboleta por si só não pode fazer muito. Mas, se compararmos os dois sistemas constituídos pela atmosfera terrestre com e sem o bater das asas da borboleta, o resultado daí a três semanas pode ser muito diferente (com furacão ou não).

Uma consequência prática disso é que não nos consideramos capazes de prever as condições meteorológicas “mais do que umas poucas semanas à frente. Na verdade, teríamos de levar em conta uma gigantesca quantidade de dados, e com tal precisão, que mesmo o maior dos computadores imagináveis não daria conta do recado.

Mais precisamente, os autores consideram um sistema cujo estado inicial não é completamente conhecido.

[FNC: como sempre ocorre, na prática, quando decisões ex-ante são analisadas ex-post por seus resultados parciais, isto é, a partir do “ponto de chegada” atual dos fatos transcorridos em um processo socioeconômico e político ainda em andamento. É óbvio que esta imprecisão dos dados iniciais irá se refletir na qualidade da previsão que formos capazes de fazer sobre o estado futuro do Sistema Complexo que a economia constitui.]

Em geral, as previsões vão se tornando mais inexatas à medida que o tempo passa. Contudo, a maneira pela qual a imprecisão aumenta difere de um sistema a outro: em alguns sistemas aumentará lentamente, em outros muito rapidamente.

Para explicar esta questão, imaginemos que queiramos atingir certa precisão específica nas nossas predições finais, e nos perguntemos por quanto tempo nossas predições permanecerão válidas.

Suponhamos, ademais, que um melhoramento técnico nos permitiu reduzir à metade a imprecisão dos nossos conhecimentos sobre as condições iniciais.

  1. Para o primeiro tipo de sistema (em que a imprecisão aumenta paulatinamente) a melhoria técnica nos permitirá dobrar a extensão do tempo durante o qual podemos predizer o estado do sistema com a desejada precisão.
  2. Todavia, para o segundo tipo de sistema (em que a imprecisão cresce rapidamente) ela nos permitirá aumentar nossa janela de previsibilidade em apenas uma quantidade determinada: por exemplo, uma hora adicional ou uma semana adicional (o quanto depende das circunstâncias).

Simplificando um pouco, poderemos chamar:

  1. os sistemas do primeiro tipo de não-caóticos e
  2. os sistemas do segundo tipo de caóticos (ou “sensíveis às condições iniciais”).

Os sistemas caóticos portanto são caracterizados pelo fato de que sua previsibilidade é fortemente limitada, porquanto até mesmo uma espetacular melhoria na precisão dos dados iniciais (por exemplo, por um fator de 1.000) só nos leva a um aumento do tempo relativamente medíocre durante o qual as predições permanecem válidas.

Não é surpresa que um sistema muito complexo, como o da atmosfera terrestre, seja difícil de predizer. O surpreendente é que um sistema que pode ser descrito por um pequeno número de variáveis e que obedece a equações deterministas simples — por exemplo, um par de pêndulos acoplados um ao outro — pode contudo exibir comportamento muito complexo e extrema sensibilidade às condições iniciais.

Entretanto, Alan Sokal & Jean Bricmont, no livro “Imposturas Intelectuais”, advertem que não se deve tirar conclusões filosóficas apressadas. Por exemplo, afirma-se amiúde que “a Teoria do Caos sinaliza os limites da ciência”. Mas muitos sistemas na natureza são não-caóticos! E, mesmo quando os cientistas estudam os sistemas caóticos, não se acham “em um beco sem saída” ou diante de uma barreira que diz “é proibido seguir adiante”.

A Teoria do Caos abre uma enorme área para futuras pesquisas e atrai a atenção para muitos objetos de estudo novos. Além disso, cientistas sérios sempre souberam que não podem predizer ou computar todas as coisas. Talvez seja desagradável ficar sabendo que um objeto específico de interesse (como o clima no espaço de tempo de três semanas) foge da nossa capacidade de previsão. Porém, isso não estanca, de modo algum, o desenvolvimento da ciência.

Por exemplo, os físicos do século XIX sabiam perfeitamente bem que na prática é impossível conhecer as posições de todas as moléculas de um gás. Isto estimulou-os a desenvolver os Métodos da Física Estatística, que levou à compreensão de muitas propriedades dos sistemas (como os gases) que são compostos de grande número de moléculas. Métodos estatísticos semelhantes são empregados hoje para estudar os fenômenos caóticos. E, afinal de contas, a meta da ciência não é somente predizer, mas também compreender.

Uma segunda confusão é acerca de Laplace e o determinismo. Sublinhemos que nesta velha discussão sempre foi essencial distinguir entre:

  1. determinismo e
  2. previsibilidade.

O determinismo depende do que a natureza faz, independentemente de nós, enquanto a previsibilidade depende em parte da natureza e em parte de nós.

Para nos convencermos disso, imaginemos um fenômeno perfeitamente previsível — um relógio, por exemplo — que está, entretanto, situado em lugar inacessível, por exemplo, o cume de uma montanha. O movimento do relógio é imprevisível, para nós, em virtude de não termos modo de conhecer o seu estado inicial. Todavia, seria ridículo dizer que o movimento do relógio deixa de ser determinista.

Ou, tomando outro exemplo, considere-se um pêndulo:

  1. quando não há força externa, seu movimento é determinista e não-caótico;
  2. quando se aplica uma força periódica, seu movimento pode tornar-se caótico e, portanto, muito mais difícil de predizer, mas deixa de ser determinista?

A obra de Laplace é frequentemente mal compreendida. Quando ele introduz o conceito de determinismo universal, de imediato acrescenta que nós “permaneceremos sempre infinitamente afastados” desta “inteligência” imaginária e do conhecimento ideal da “respectiva situação dos seres que compõem” o mundo natural, isto é, em linguagem moderna, das exatas condições iniciais de todas as partículas.

Ele distinguiu claramente entre:

  1. o que a natureza faz e
  2. o conhecimento que temos dela.

Ademais, Laplace enunciou este princípio no começo de um ensaio sobre a Teoria das Probabilidades. Mas o que é Teoria das Probabilidades para Laplace? Apenas um método que nos permite raciocinar em situações de desconhecimento pardal. O sentido do texto de Laplace estará completamente deturpado se alguém imaginar que ele esperou chegar algum dia a um conhecimento perfeito e a uma previsibilidade universal, dado que o objetivo do seu ensaio foi precisamente explicar como proceder na ausência de tal conhecimento perfeito — o que se dá, por exemplo, na Física Estatística.

Ao longo das últimas três décadas, progressos notáveis foram feitos na Teoria Matemática do Caos, mas a ideia de que alguns sistemas físicos podem apresentar uma sensibilidade às condições iniciais não é nova.

[FNC: A ideia de que um Sistema Complexo, como é a economia, apresenta sensibilidade às condições iniciais desconhecidas, incapacitando os economistas de uma predição certa a partir de um conhecimento parcial, não é uma extrapolação científica absurda.]

Deixe uma Resposta

Preencha os seus detalhes abaixo ou clique num ícone para iniciar sessão:

Logótipo da WordPress.com

Está a comentar usando a sua conta WordPress.com Terminar Sessão / Alterar )

Imagem do Twitter

Está a comentar usando a sua conta Twitter Terminar Sessão / Alterar )

Facebook photo

Está a comentar usando a sua conta Facebook Terminar Sessão / Alterar )

Google+ photo

Está a comentar usando a sua conta Google+ Terminar Sessão / Alterar )

Connecting to %s