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.