O nosso convidado
é o professor
David Krakauer. O David é
um biólogo teórico e dirige o Wisconsin Institute for
Discovery. Ele também é professor de genética na Universidade de Wiscosin
e professor externo no Santa Fe Institute.
Antes de ir para Wisconsin, ele esteve na faculdade residente de SFI e
foi chair da faculdade. Então, bem-vindo, David.
Estou muito contente por estar contigo. Óptimo. Antes
na aula falámos sobre emergência - o conceito de emergência e a noção
de que podes ter estas propriedades emergentes que têm de ser
explicadas ao nível do sistema em vez de a nível individual e
algumas pessoas disseram que emergência é uma espécie de noção subjetiva
que talvez só seja emergente proque não somos espertos o suficiente
para o perceber a nível individual. Pensas que isso
é verdade? Ou existe algo fundamental sobre emergência?
Eu tenho de confessar que me debato com este conceito, e estou
como no meio. Uma parte de mim pensa
que essa observação é verdadeira, que tu podes
sempre, se tiveres capacidade computacional infinita, descrever
um sistema em termos dos seus constituintes mais elementares
e que a razão pela qual nós olhamos para o que chamamos de variáveis efetivas
ou agregações de dados é porque é mais fácil.
As termodinâmicas, por exemplo, calor, temperatura,
entropia, e outros. Mas outra parte de mim diz
que isso é insuficiente. Que tu pensas
sobre capacidades intelectuais sofisticadas
tais como raciocinar sobre música
não é óbvio para mim que uma descrição microscópica das dinâmicas
das proteínas nos nossos neurónios vá alguma vez
capturar suficientemente o que nós entendemos por apreciar música, então devo
admitir que luto com isto. Não tenho uma boa resposta para isto.
Deixa ver - então eu perguntei-te
para definir sistema complexo, uma versão
diferente dessa questão é falar sobre definições da própria
complexidade. Pensas que tem sido
difícil para as pessoas quanto perguntas o que é a complexidade, as pessoas muitas vezes
dão respostas muito diferentes. Achas que existe uma noção de que
há uma definição única de complexidade
que possamos encontrar que possa ser útil para diversos sistemas, ou é mesmo dependente
de cada sistema particular?
Eu estou bastante otimista sobre isso. Eu acho que isso tem que
ver com a capacidade predictiva que tu vais exigir.
Então, eu acho que há uma sensação de que poderia haver definições muito gerais
tal como pessoas como Murray Gell-Mann
e Seth Lloyd, e muitos outros, sugeriram que tinha que ver com
o comprimento da descrição, e assim por diante, em outras palavras
quantas páginas de algoritmos ou equações
matemáticas são necessárias para capturar a variabilidade que te interessa?
O problema com essas medidas é que eles não dizem muita coisa
sobre os mecanismos que, em certo sentido são os que tu procuras
intervir em, ou controlar, ou perceber.
Então eu acho que é aqui que as dificuldades surgem, porque nesse ponto,
estas medidas de complexidade começam a bifurcar
e a proliferar e eu penso sinceramente que isso está ok.
Eu penso que desde que sejamos cuidadosos e
que cada um indique a sua definição operacional
que definamos claramente as nossas suposições, nossos axiomas,
eu acho que é aceitável que as definições
não sejam necessariamente unificadas. Mas
eu suspeito, a propósito, que se olhasses com cuidado
para todas essas definições ligeiramente diferentes, que todas teriam um pouco do mesmo
gosto, que estariam a capturar
algo sobre o
número de componentes
necessários para eficazmente prever e controlar o meio.
Eu penso que é provavelmente um denominador comum, mesmo que à superfície
pareçam muito diferentes. Ok, talvez
nos possas contar um pouco sobre em que é que estás a trabalhar actualmente.
O que é que te entusiasma. Sim, então o meu programa
de investigação muito modesto é para
de certa forma, perceber a evolução
pode dizer-se de duas maneiras - a forma grande de dizer é
a evolução da inteligência no nosso planeta, no sistema solar
e no universo. O que parece
num nível, tão ambíguo como a evolução da complexidade, certo? É substituir um termo
ambíguo por outro. Outra forma de o descrever, ligeiramente mais modesta
mas não muito, é a evolução dos mecanismos
do processamento da informação.
Um pequeno malabarismo, pois não é assim tão mais claro
do que o primeiro, mas as pessoas parecem achá-lo mais aceitável.
E então, por exemplo,
organismos simples, organismos unicelulares
podem realmente responder ao ambiente em que vivem. Podem
perseguir fontes de alimento, pode viajar ao longo de gradientes,
podem agregar-se em grupos e depois, em estado
multicelular, estas células adquirem funções diferenciadas.
As células que só fazem metabolismo, ou células
que apenas percebem o seu meio, e por aí fora, ou estruturais.
Então aquilo em que estou interessado é saber porque é que
isso acontece, ou seja, é uma coisa engraçada, sabemos mais sobre
sobre o universo, sobr as escalas mais pequenas e as escalas maiores,
do que sobre a escala em que vivemos. Então compreendemos
com uma profundidade extraordinaria, essencialmente, a origem do nosso sistema solar, a origem
de todos os elementos, a tabela periódica, percebemos
de fusão nuclear, mas não compreendemos realmente
uma formiga, e isso é porque
ela é um sistema complexo, por outras palavras, não é explicada
por estes formalismos matemáticos elegantes. E a questão é
como é que um sistema complexo emetge de um sistema simples? Então, de certo modo,
é essa a grande questão. Como é que a vida, algumas pessoas diriam,
emerge da não-vida? E
é isso que eu faço, e faço-o no contexto, acho,
da ciência natural. Eu não sou um matemático, não sou um cientista da computação,
eu uso ferramentas desses campos, e aplico-os aos fenómenos naturais para os quais
temos dados razoavelmente bons, e dados cada vez melhores.
Podes dar um exemplo?
Sim, claro. Então, por exemplo, ao longo das últimas décadas,
o extraordinário número crescente de genomas completos
que temos de uma grande variedade de organismos. Customávamos só ter
dados de um ou dois, porque eram muito caros de
obter. E agora não é assim, então se formulares questões sobre
a evolução, claramente necessitas de dados de diversas
espécies, não apenas de um grupo, nem só de humanos, ou ratos,
ou de levedura, ou de moscas, e
isso é que faz uma grande diferença, porque agora podemos colocar questões sobre padrões
de mudança, inferir padrões de mudança
de tipos muito muito diversos da árvore da vida, e eu acho que isso fez
uma grande diferença, e juntamente com esses dados veio informação
sobre coisas como todas as proteínas que encontramos em células nervosas
para que possamos fazer perguntas sobre mudanças na forma como e quando as células nervosas
expressam genes em diversas linhagens e quando
então esse é o tipo de data, eu penso que largamente genético,
que foi disponibilizado através destes mecanismos muito frequentes,
que eu acho que realmente complementa este tipo programa de investigação
mais básico e teórico. Então, só uma questão simples.
Quando olhas para estes genomas e
vês as mudanças nos genomas, etc, como
é que o processamento de informação aparece? Tu mencionaste isso como sendo fundamental... É uma questão muito boa.
De facto, esse é um enorme desafio. Então
o que tens de fazer, sim, é comprometeres-te
com um modelo computacional e perguntares até que ponto
os elementos que observas preenchem
os requisitos desse modelo. Então deixa-me dar-te um exemplo, um exemplo simples.
Após a descoberta da
estrutura do ADN, houve bastante interesse sobre como os genes são ligados
e desligados e isto está geralmente, este trabalho está geralmente associado com Jacob e Monod
que estão interessados no que é atualmente chamado de regulação de gene
como os genes são ligados e desligados em tempos diferentes. Podemos pegar num organismo que está vivo
como um E. coli bacterium, e podemos estudar em grande detalhe
como estes genes são ligados e desligados, então sabemos
qual é a estrutura para a função de mapeamento, porque temos uma espécie viva.
E aora podemos retroceder e olhar para toda uma variedade de
genomas, para os quais não temos experiências laboratoriais,
generalizar e dizer que, uma vez que eles partilham essas estruturas,
é provavelmente acertado assumir que têm mecanismos semelhantes, então é isso que fazemos
tentamos escrever modelos matemáticos simples para sistemas
que conhecemos, e se encontrarmos estruturas análogas
em espécies para as quais não temos a capacidade
de realizar experiências, perguntamos se os modelos matemáticos
terão todos os ingredientes necessários, e se não, tentamos fazer algumas
conjeturas sobre o que está a faltar ou o que terão a mais.
OK, interessante. Deixa-me perguntar uma última questão, que é
tu falaste sobre todas estas áreas diferentes, como processamento de informação,
computação, matemática, dinâmicas,
e por aí fora. Então se uma pessoa quiser ser um cientista
de sistemas complexos, como dominar todas essas áreas diferentes?
Como podes fazê-lo? Sim, essa é uma boa pergunta.
Eu não sei bem o que fazemos.
Bem, a primeira resposta é que nós não o fazemos.
Colaboração é fundamental. E de facto essa é uma das coisas
realmente engraçadas sobre trabalhar neste campo, porque realmente requer
colaborações profundas, e isso é
parte do que o torna tão engraçado.
A outra coisa, claro, é,
ao longo da carreira, não perder outros campos de vista. Eu acho que
o cérebro humano é incrivelmente flexível, e incrivelmente
espaçoso, e que a maneira
como as nossas universidades estão estruturadas, de certa forma renega esse facto, e diz
que tens de te especializar porque não podes contribuir a menos que tu
só saibas umas coisas sobre este grupo de proteínas, e
eu desafio essa convenção. Eu penso que
isso não é verdade. Eu acho que as pessoas,
quando interessadas, podem aprender quantidades enormes, e há realmente um problema de tempo
e estrutura, e eu penso que parte do
enorme benefício do nosso curso, de algo como isto,
disponibilizando a informação online, é que as pessoas vão ter acesso a
esta informação. Então eu creio,
enquanto director de um instituto, é fazer os possíveis para
tentar promover uma série de seminários e cursos que têm este tipo de
qualidade transdisciplinar. Eu penso que temos
de encontrar formas de recompensar as pessoas por perseguirem este tipo de trabalho. Eu acho que
temos de ter pessoas que trabalhem em todas as disciplinas. Sim, é o desafio
difícil. Há alguns desafios importantes pela frente, mas
são apenas desafios práticos, não são impossibilidades lógicas.
Bem, óptimo. Muito obrigado. Foi óptimo.
E espero que não congeles muito em Wisconsin.
Não. Eu tenho muitas, muitas camadas.
Muito bem. Muito obrigada. Obrigada.