Uma possível honestidade no pouco entendimento científico
Autor: Diêgo Guedes | Publicado: 2012-05-30T13:42:00-07:00





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Sem a pretensão de
abordar de forma sistemática e metodológica a questão
epistemológica da ciência, este texto trata de alguns pontos
simples - de certo direcionados a um leigo -, porém essenciais no que diz respeito à forma como que
qualquer interessado deve compreender a ciência. Mesmo não tocando
nos fundamentos do método científico ou na complexa relação entre
o observador e a matéria, acredito que a
compreensão dos conceitos de alguns adjetivos como Modelo Teórico,
Simulação Computacional, Realidade, Modelo Matemático e etc., já
produzem uma visão diferente da ciência quanto ferramenta
investigativa, e ainda, dando um sentido real quanto Verdade que uma
teoria ou modelo científico se propõe a ser.


Segue um compilado traduzido e adaptado das partes essenciais contidas na introdução
do livro Molecular Dynamics Simulation: elementary methods de J. M.
Haile da Universidade Clemson na California do Sul, este que fornece uma introdução básica para um conhecimento mais profundo desta disciplina filosófica e metodológica. É possível dentro da discussão sobre modelos computacionais teóricos de sistemas moleculares, extrair conceitos fundamentais da visão científica, inclusive para outras áreas da ciência que, tanto utilizam o formalismo descritivo dos fenômenos da natureza, como também subsidiam a iniciativa experimental de igualmente tentar descrever a matéria sensível.


Introdução


(...)


A simulação computacional em
dinâmica molecular é a realização de uma velha, e antiquada,
ideia científica; (…) o comportamento de um sistema pode ser
calculado se nós temos - para cada parte do sistema - um conjunto
inicial de condições somadas às forças de interação. Da época
de Newton até os dias atuais, esta interpretação mecânico
determinística da natureza tem dominado a ciência.


Em 1814, cerca de um
século depois de Newton, Laplace escreveu:



“(...) uma
inteligencia na qual poderia compreender todas as forças pelas quais
a natureza  é animada, e a respectiva situação dos seres que a
compõem – uma inteligência suficientemente vasta que poderia
submeter estes dados para analise – abraçaria da mesma forma o
movimento de corpos maiores do universo até os átomos mais leves.
Para isto, nada poderia ser incerto, e o futuro, como o passado,
estaria presente a estes olhos.”



Se esta aproximação é
impedida pela complexidade da realidade, então, nós substituímos a
realidade por um modelo.  Em uma de suas palestras, cerca de um
século depois de Laplace, Thompson observou:



parece para mim que o
teste da pergunta “entendemos ou não um problema particular em
física?” é, na verdade, “podemos fazer um modelo mecânico
disto?”



Hoje, cerca de um
século depois de Thompson, nós permanecemos incontidos do sonho de
Laplace: o requisito da “inteligencia” é suprido por um
computador digital, e a “respectiva situação” é um conjunto
inicial de posições e velocidades [no caso da Dinâmica Molecular].
Agora, modelos matemáticos determinísticos permeiam não somente as
ciências físicas e engenharia, mas a vida e as ciências sociais
também.


Este determinismo é
antiquado no sentido de que, enquanto que frequentemente é bem
sucedido, no entanto, ainda é simplista. A despeito da
afirmação de Laplace, nós podemos identificar sistemas que ainda
são imprevisíveis – o mercado de ações e o clima, por exemplo.
Por que deveria ser assim? Se o modelo matemático determinístico
pode nos ajudar com sucesso a lançar a Apolo XI à lua, por quê não
pode nos ajudar a prevê o clima na terra nos próximos meses?


A resolução desde
problema é baseada no tipo de força agindo entre os componentes do
sistema: quando o sistema contém objetos que interagem não
linearmente, o comportamento do sistema pode ser imprevisível. Nos
últimos anos estudos em dinâmica não linear tem dissociado o
determinístico do previsível. Situações [fenômenos] determinísticas possuem
“outputs” [observáveis, ou, parâmetros de interesse] do sistema
conectados aos “inputs” [condições físicas pré estabelecidas]
do sistema. Situações calculáveis são aquelas situações
determinísticas nas quais um algorítimo permite-nos calcular os
outputs do sistema se os inputs são conhecidos. Situações
previsíveis  são aquelas situações calculáveis nas quais o
algorítimo pode ser numericamente implementado para calcular os outputs. Situações calculáveis podem ser imprevisíveis
porque um grande número de inputs foram necessários devido uma
imprecisão irrealisticamente alta com a qual os inputs devem ser
conhecidos, e/ou porque a estabilidade do algorítimo é sensível
para intermediar os cálculos. Num bilhar, a bola oito numa caçapa é
determinística, calculável e previsível. Portanto, vai chover
daqui dois meses é determinístico mas não previsível.


O tema primordial deste
livro é predicado na dissociação do previsível do determinístico. (…) usar uma máquina
para calcular o comportamento do modelo de alguns corpos não
garantem que o comportamento seja representativo daquele modelo,
muito menos que o modelo imita a realidade. Isto é esta
imprevisibilidade determinística que faz a dinâmica molecular
fascinante e desafiante. 



É divertido fazer um
mero modelo escrevendo algumas equações diferenciais e construir
isso tudo dentro de um computador? Não. O divertido, ao que parece,
inicia-se quando temos completado uma simulação, quando nós temos
um “número”. Agora surgem todas as antigas questões
características da ciência: Quão bom é este número? Quão errado
isto poderia ser? Isto é representativo, reproduzível? O que isto
significa? Eu acredito nisto? Como eu testo isso? Se isto está
certo, o que deve seguir? 


(…)Simulações
computacionais são modelos performados, não coisas reais, e nisto
consiste que, a “ciência da simulação” está necessariamente
ligada à arte da construção de modelos.


Teoria versus
Experimento



Numa conferência em
1970 um debate acalorado ocorreu em torno da questão se simulações
computacionais são teorias ou experimentos. O lado da teoria
argumentou que simulação é claramente teórica porque nenhuma
medida é feita no sistema real em si; simulações moleculares [ou de qualquer outra natureza científica] são
puras “calculações”. O lado do experimento contestou que os
resultados de simulações são usados como experimento,
nomeadamente, para testar teorias. Além disso, este lado notou que
resultados de simulações, como experimentos, estão propensos a
problemas de reprodutibilidade e erros estatísticos. Por isso,
permeando a literatura, é uma posição considerada na interpretação de
simulações moleculares como experimentos computacionais.


Qual a resolução
deste dilema? O que importa o que nós achamos do conceito simulação?
Considere o seguinte exemplo. Para performar um experimento, para
tomar uma medida, o observador deve interagir com o sistema: algum
tipo de sonda tem que necessariamente cruzar os contornos do sistema.
Assim, é fato que sistemas isolados não podem ser estudados
experimentalmente, uma vez que nossa sonda cruza o contorno e nosso
sistema não é mais realmente isolado. Portanto, nós podemos
performar cálculos teóricos, tais como simulações, nos sistemas
verdadeiramente isolados e obter resultados significativos. A
resolução do nosso dilema tem que simulações moleculares são
formas de teoria; elas não envolvem medidas no sistema real.


Como nós pensamos, a
simulação é importante, de fato crucial, por causa de algumas
consequências: se eu aceito que simulações são experimentos,
então isto segue que modelos simulados são reais. Munido com esta
atitude junto com a facilidade de realmente fazer simulações, nós
podemos ser tentados a abandonar o laboratório completamente. O
perigo reside em romper a simulação da realidade.


Mas esta é apenas uma questão acadêmica? Recentemente uma apresentação publica foi
feita por um executivo chefe de um grande fabricante de
computadores. Na apresentação, fotos de Jupiter tiradas pela sonda Voyage foram
comparadas com imagens produzidas de uma simulação computacional
(...). O ponto do orador foi que as imagens simuladas eram
verdadeiramente “mais reais que a vida real”. Mas se isso era
verdade, não existia nenhuma necessidade de explorações espaciais
– nós simplesmente performaríamos simulações. Note que, de
fato, o CEO pode ter falhado em dois pontos: não somente que a
simulação pode substituir a realidade mas ele também confundiu
imagem fotográfica com realidade.



Reducionismo versus
Simulação


Desde o tempo de
Newton, quase todas as teorias científicas tem sido desenvolvidas no
método reducionista: um sistema complexo tem sido reduzido para um
ou para subsistemas mais simples e esses subsistemas são analisados.
Ultimamente estes subsistemas tomaram a forma dos modelos, e hoje os
modelos tomaram quase que exclusivamente a forma matemática. Antes
de 1960, os modelos matemáticos tinham que ser simples o suficiente
para serem resolvidos analiticamente, mas agora, essa necessidade é
dispensada devido a viabilidade dos computadores digitais.


Um exemplo de
reducionismo é considerar um estudo da Matéria da forma mais
simples:



Matéria → compostos
→ elementos → moleculas → átomos → partículas elementares →
quarks



A modelagem pode
ocorrer em algum estágio da redução. Um modelo bem sucedido requer
uma construção que força o comportamento de interesse permanecer
invariante quando o sistema é substituído por um modelo. O objetivo
do reducionismo é explicar o comportamento do sistema pela
combinação de explicações do comportamento destes sub-sistemas.
Simulações prevêem uma alternativa para o reducionismo porque nos
permitem estudar o comportamento de classes de subsistemas ou
sistemas. Assim, enquanto o reducionismo enfatiza a analise
estrutural, a simulação enfatiza a analise comportamental.


(...) Em algum caso, a
validade da teoria e do modelo seriam testados comparando as
previsões com os parâmetros experimentais medidos na substância.
Portanto, a conexão observáveis inseridas (inputs) e observáveis
obtidas (outputs) permaneceriam implícitas no aparato matemático
usado para fazer a previsão.


Mas o objetivo das
simulações não é tornar explícita a conexão entre inputs e
observáveis outputs. Em outras palavras, mais do que previsões, o
objetivo está mais na natureza da explicação: modelos idealizados
“explicam a natureza mesmo quando não a descrevem”.

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Nota 1: em justiça, paleontologistas, pelo menos, tem discordado de
imprevisibilidade determinística. Assim, Stephen Jay Gould postula
que a fita da vida foi rebobinada para algumas previsões, em
condições suficientemente afastadas e refeitas, o resultado seria
vida ao contrário da vida que conhecemos.

Nota 2: contribuições para o entendimento do texto entre colchetes.

Nota 3: traduzido do inglês por Diego Guedes.