Críticas à Ciência da Complexidade

Os autores do TD-IPEA 2019, Complexidade: Uma Revisão dos Clássicos, Bernardo Alves Furtado e Patrícia Alessandra Morita Sakowski, mostram que não há definição inconteste de Complexidade na literatura. Complexo e Complicado são sinônimos?

Há também uma crítica à alegação da Ciência da Complexidade de que não é possível manter o paradigma do reducionismo científico, dado que a soma das partes constituintes não seria suficiente para explicar o fenômeno. Este fenômeno (macrossocial por exemplo) seria mais que a soma de suas partes. Em outras palavras, a abordagem complexa postula que há mecanismos “novos ou inesperados” nas interações que apenas “emergem” quando se observa o conjunto de interações entre os indivíduos.

Contra o conceito de O Todo como “mais que” soma das partes, argumenta-se que a definição usual “o todo como a soma das partes” não implica ausência de propriedades emergentes. De fato, as propriedades são efeitos das ações das partes, o que incluiria suas interações.

Aliás, este sinergismo entre as partes já estaria considerado na análise matemática recente, com a ajuda de computação. De todo modo, seria contraditório definir um objeto como a soma de suas partes e, ao mesmo tempo, dizer que há propriedade emergente porque o sistema se comporta diferente de suas partes.

HAL e IA (Inteligência Artificial)

Os autores do TD-IPEA 2019, Complexidade: Uma Revisão dos Clássicos, Bernardo Alves Furtado e Patrícia Alessandra Morita Sakowski, afirmam que Von Neumann não distingue “complicação” de complexidade. Ele anuncia o conceito sabidamente vago e imperfeito de “complicação” para, em seguida, definir complexidade.

“Um objeto se classifica no mais alto grau de complexidade se consegue fazer coisas muito difíceis e intrincadas.”

Ainda em relação aos organismos vivos, Von Neumann reforça que os organismos são como “agregações complicadas”, probabilisticamente “improváveis”, de partes elementares.

Von Neumann vai além e descreve sua surpresa com o fato de que os organismos conseguem gerar outros organismos mais “complicados” que eles próprios. E, nesse sentido, não estão necessariamente imbuídas no organismo original receitas, dicas ou “previsões” acerca do organismo que o sucede.

Isto não ocorre no caso de autômatos artificiais, ou seja, a síntese feita por dado autômato precisa estar completamente descrita.

Caos: Impossibilidade de Previsões de Longo Prazo

Ainda na discussão sobre modelos, os autores da Ciência da Complexidade desenvolveram teorema segundo o qual o regulador de um sistema que almeja simplicidade e efetividade deve necessariamente ter um modelo. Além disso, o regulador deve conhecer, pelo menos estruturalmente, exatamente como o sistema funciona. Em outras palavras, deve se identificar com o sistema a ponto de conhecer sua estrutura e forma. Mais ainda, a continuidade da efetividade do regulador depende do aprofundamento de seu conhecimento sobre o sistema.

Portanto, para desenvolver o teorema, os autores definem, sucessivamente, regulação, modelo e sistema.

Modelos não lineares, ainda que muito simples, podem apresentar uma vasta gama de comportamentos dinâmicos, que vão desde a existência de pontos estáveis até flutuações aparentemente aleatórias.

Uma mesma lógica de recorrência, em que a magnitude de uma população em uma geração se relaciona com a magnitude desta mesma população na geração anterior, pode ser encontrada em diferentes campos do conhecimento. Na Economia, podem-se estudar relações entre preço e quantidade de bens, ciclos econômicos e efeitos temporais de variáveis econômicas. Nas Ciências Sociais, pode-se analisar o número de bits de informação lembrados após um intervalo t, ou a propagação de rumores em diferentes estruturas da sociedade.

Complexidade: Construção de Modelos

Os autores do TD-IPEA 2019, Complexidade: Uma Revisão dos Clássicos, Bernardo Alves Furtado e Patrícia Alessandra Morita Sakowski, esperam, com este texto para discussão, fornecer ao leitor acesso direto ao pensamento original (e complexo) que se encontra em partes dispersas, com tênues linhas temporais em algumas disciplinas, mas ainda não consolidadas em forma de texto único como eles se propõem apresentar.

O texto conta com a introdução – que define o conceito geral e faz discussão inicial de cunho epistemológico (seção 1) — resumida neste post; uma seção sobre modelos e regulação (seção 2), seguida da discussão sobre sistemas dinâmicos, suas regras e comportamentos emergentes (seção 3). A seção 4 apresenta os autômatos celulares e sua importância para a consolidação da computação e da inteligência artificial. A seção seguinte fundamenta a Teoria da Informação (seção 5) e é seguida pelos princípios de redes (seção 6). Finalmente, apresentam-se conceitos adotados da área de evolução (seção 7). Conclui-se o texto com críticas (contemporâneas) sobre a “ciência da complexidade” e são feitas as considerações finais. Faremos, neste post, apontamentos sobre a construção de modelos científicos.

Economia no Cinema 2015

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS

INSTITUTO DE ECONOMIA

CURSO DE GRADUAÇÃO

CE908 (catálogo até 2009) / CE858 (catálogo a partir de 2010) – TÓPICOS ESPECIAIS DE ECONOMIA III – “ECONOMIA NO CINEMA” (ELETIVA)

Prof. Dr. Fernando Nogueira da Costa

Objetivo: delinear uma alternativa ao ensino tradicional de Economia via livro-texto: usar filmes para aplicar conhecimento econômico em suas interpretações. O documentário é um meio visual e de áudio poderoso e atraente para a transmissão de informações. Complexos e, por vezes, intrigantes conceitos econômicos podem ser mais facilmente digerido por alunos cinéfilos. Eles se beneficiam de exemplos retirados de filme para ilustração de temas cuja análise pode ser reforçada através de discussão em classe. Conceitos podem ser introduzidos com de leitura de livros, reforçados através do cinema e, em seguida, fixados através de discussão. A intuição e a imaginação dos alunos estão envolvidos nesse processo por meio da ação de relacionar os conceitos que aprenderam, lendo ou assistindo aulas/palestras, com a “vida no mundo real” retratada de maneira artística nos filmes. Assim estimulados, os alunos se moverão em direção à apropriação intelectual do tema apresentado, o que implicará em retenção mental, em longo prazo, de conceitos econômicos.

Sobre Dinâmica de Sistemas Complexos

Dinâmica pode ser entendido como uma técnica e/ou um conjunto de procedimentos que visam estabelecer um bom nível de interação entre os membros de um grupo de pessoas, a fim de alcançar o seu maior rendimento em um trabalho em conjunto. Por exemplo, o brainstorming [“tempestade de ideias”] levantado em reunião de um grupo.

Mas dinâmica também é o estudo de como funcionam os grupos humanos em ação e de como modificar o seu comportamento, tornando-os conscientes dos motivos de suas atitudes e interações. Refere-se à ação das forças que produzem ou modificam seus movimentos ao longo do tempo.

Efeito borboleta é um termo que se refere à dependência sensível às condições iniciais dentro da Teoria do Caos. Segundo a divulgação popular, o bater de asas de uma simples borboleta poderia influenciar o curso natural das coisas e, assim, talvez provocar um tufão do outro lado do mundo!

Esse tipo de efeito quando restrito a uma ou duas variáveis, fixando-se as demais, tende a ser simples. Nesta situação “não natural” ou limítrofe, as leis de causa-efeito da Ciência Clássica podem demonstrar a previsibilidade de um sistema fechado. Com esta rigidez sistêmica, a previsibilidade pode ser deduzida de forma bastante simples.

Porém, a resultante de determinado cálculo quando passa a ser dependente de dado numérico de outro (e assim por diante), influi em seu resultado, atuando o Efeito Borboleta. Quando se trabalha com previsões meteorológicas, por exemplo, verifica-se a influência ocasionada em sistemas dinâmicos quando são feitas alterações muito pequenas nos dados (“condições”) iniciais inseridos em computadores programados para fazerem cálculos em série.

Ciência da Complexidade

TD 2019 – Complexidade: Uma Revisão dos Clássicos 29/12/2014

O Texto para Discussão 2019 do IPEA – Complexidade: Uma Revisão dos Clássicos, de autoria de Bernardo Alves Furtado e Patrícia Alessandra Morita Sakowski – está inserido no projeto Modelagem de Sistemas Complexos para Políticas Públicas. Ele faz uma didática resenha dos autores clássicos que, em conjunto, contribuíram com os avanços do que seria uma “ciência da complexidade”.

Com base no pensamento original destes autores, os conceitos centrais de sistemas complexos são discutidos, a saber:

1. a interação entre agentes (homogêneos ou heterogêneos) e meio-ambiente (físico e socioeconômico);
2. as propriedades emergentes com classes de comportamentos e a auto-organização sem autoridade (ou planejamento) central;
3. a importância da não linearidade – desvios, percalços ou complicações – e das escalas, dada a redundância da 1:1;
4. as regras de interações sem possibilidade de dedução precisa de seu determinismo caótico;
5. a ênfase na dinâmica, variações ao longo do tempo, seja com dependência de trajetória, seja com retroalimentação;
6. as noções de aprendizado, adaptação e evolução com inovação.

Por fim, as críticas contemporâneas à existência de uma Ciência da Complexidade são apresentadas. Elas sugerem que os argumentos de sistemas complexos não sustentam epistemologicamente a constituição de suposta nova ciência, mas não rejeitam os avanços propostos nos estudos de complexidade.

Para efeito de divulgação, estudo e memorização, faremos em uma série de posts um resumo da Introdução, Alguns Apontamentos, Crítica e Conclusão.