Cinco Perguntas-Chave sobre Complexidade

Como você pode deduzir da ampla variedade de tópicos abordados por Melanie Mitchell, neste livro sobre “Complexidade”, o que podemos chamar de Ciência de Sistemas Complexos Modernos é, como seus antepassados, ainda não um todo unificado, mas sim uma coleção de partes díspares com alguns conceitos sobrepostos. O que atualmente unifica diferentes esforços sob esta rubrica são questões comuns, métodos e o desejo de fazer Matemática rigorosa e contribuições experimentais, indo além das analogias menos rigorosas, características desses campos anteriormente. 

Tem havido muito debate sobre o que é, se é alguma coisa, a Moderna Ciência de Sistemas Complexos. Ela está contribuindo hoje? O que faltou nos esforços anteriores? Até qual ponto está tendo sucesso?

Existe um amplo espectro de opiniões sobre esta questão. Recentemente, um pesquisador chamado Carlos Gershenson enviou uma lista de perguntas sobre sistemas complexos para um conjunto de seus colegas (inclusive Mitchell) e planeja publicar as respostas em um livro chamado Complexidade: 5 Perguntas. As perguntas são:

  1. Por que você começou a trabalhar com sistemas complexos?
  2. Como você definiria complexidade?
  3. Qual é o seu aspecto / conceito favorito de complexidade?
  4. Na sua opinião, qual é o aspecto / conceito de complexidade mais problemático?
  5. Como você vê o futuro da complexidade?

Até 2008, Mitchell viu quatorze das respostas. Embora as opiniões expressas sejam bastante diversas, algumas opiniões comuns emergem. 

A maioria dos entrevistados descarta a possibilidade de “Leis Universais” de Complexidade como sendo muito ambiciosa ou muito vaga. Além disso, a maioria dos entrevistados acredita definir complexidade é um dos aspectos mais problemáticos do campo e, provavelmente, é o objetivo totalmente errado. 

Muitos pensam a palavra Complexidade não ser significativa. Alguns até evitam usá-la. A maioria não acredita ainda existir uma “Ciência da Complexidade”, pelo menos não no sentido usual da palavra Ciência. Sistemas complexos frequentemente parecem ser um assunto fragmentado em vez de um todo unificado.

Finalmente, alguns dos entrevistados temem o campo dos sistemas complexos compartilhar o destino da Cibernética e dos esforços anteriores relacionados, ou seja, localizará analogias intrigantes entre diferentes sistemas sem produzir uma teoria matemática coerente e rigorosa capaz de explicar e predizer seu comportamento.

No entanto, apesar dessas visões pessimistas das limitações da pesquisa de sistemas complexos atuais, a maioria dos entrevistados está realmente muito entusiasmada com o campo e as contribuições dadas – e provavelmente ainda fará mais para a Ciência. Nas Ciências da Vida, Ciências do Cérebro e Ciências Sociais, quanto mais cuidadosamente os cientistas olham, mais complexos são os fenômenos

Novas tecnologias possibilitaram essas descobertas, e o que está sendo descoberto necessita urgentemente de novos conceitos e teorias sobre como essa complexidade surge e opera. Tais descobertas exigirão a ciência mudar de modo a lidar com as questões sendo feitas na pesquisa de sistemas complexos.

De fato, como vimos em exemplos em capítulos anteriores, nos últimos anos, os temas e resultados da Ciência da Complexidade tocaram quase todos os campos científicos, e algumas áreas de estudo, como a Biologia e as Ciências Sociais, estão sendo profundamente transformadas por essas ideias. 

Indo mais longe, vários dos participantes da pesquisa expressaram opiniões semelhantes às declaradas por um entrevistado: “Eu vejo alguma forma de Ciência da Complexidade assumindo todo o pensamento científico”.

Além de importantes descobertas individuais, como Brown, Enquist e o trabalho de West sobre escalonamento metabólico ou o trabalho de Axelrod sobre a evolução da cooperação (entre muitos outros exemplos), talvez as contribuições mais significativas da pesquisa de Sistemas Complexos até hoje tenham sido o questionamento de muitos a respeito.

Isso sustentou suposições científicas e o desenvolvimento de novas maneiras de conceituar problemas complexos:

  • o caos nos mostrou a aleatoriedade intrínseca não ser necessária para o comportamento de um sistema parecer aleatório; 
  • novas descobertas em genética desafiaram o papel da mudança genética na evolução; 
  • a crescente valorização do papel do acaso e da auto-organização desafiou a centralidade da seleção natural como uma força evolucionária. 

A importância de pensar em termos de não linearidade, controle descentralizado, redes, hierarquias, feedback distribuído, representações estatísticas de informações e aleatoriedade essencial está gradualmente sendo percebida tanto na comunidade científica quanto na população em geral.

Novas estruturas conceituais, frequentemente, requerem a ampliação dos conceitos existentes. Ao longo deste livro, vimos: 

  1. como os conceitos de informação e computação estão sendo estendidos para abranger sistemas vivos e até sistemas sociais complexos; 
  2. como as noções de adaptação e evolução foram estendidas além do reino biológico; e 
  3. como as noções de vida e inteligência estão sendo expandidas, talvez até para incluir máquinas autorreplicantes e programas de computador a fazerem analogias.

Essa forma de pensar está se movendo progressivamente para a Ciência convencional. Mitchell pode ver isso claramente quando interagiu com jovens estudantes de graduação e pós-doutorandos nas escolas de verão da SFI. 

No início da década de 1990, os alunos estavam extremamente entusiasmados com as novas ideias e a nova visão de mundo científica apresentada na escola. Mas no início dos anos 2000, em grande parte como resultado dos esforços educacionais do SFI e institutos semelhantes, essas ideias e visão de mundo já haviam permeado a cultura de muitas disciplinas, e os alunos eram muito mais blasé e, em alguns casos, foi apontado a ciência de sistemas complexos parecer tão “convencional”… Isso deve ser considerado um sucesso, supõe Mitchell.

Finalmente, a pesquisa de sistemas complexos tem enfatizado acima de tudo a colaboração interdisciplinar, que é vista como essencial para o progresso nos problemas científicos mais importantes de nossos dias.

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