Google, Finlândia, chips, evolução natural e sua a OBVIA relação com leis municipais
Autor: Marco Antonio | Publicado: 2016-09-13T18:40:00-03:00

Ok, acho que a maioria de vocês já sabe onde quero chegar ligando os fatos do título dessa postagem, mas vamos por partes.








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Seleção natural

1) Seleção natural. Ignorando cerca de 90% dos EUA acho que todos entendemos a base da seleção natural. Seres vivos sofrem mutações mínimas e alterações entre gerações, e as vezes tais alterações ajudam a sobreviver e reproduzir em determinado ambiente, o que "passa para a frente" tal característica. Em pouco tempo (alguns milhões de anos) essa característica se torna quase 100% abundante em toda população. Vale citar aqui que, por exemplo, a tolerância a lactose que a maioria das pessoas tem é uma mutação extremamente recente&nbsp;que surgiu provavelmente em um indivíduo a cerca de 9 mil anos atrás e por sua obvia vantagem nutricional se espalhou rapidamente por quase toda a humanidade. O que pouca gente sabe é que o processo de seleção natural atualmente é uma extensa área da matemática&nbsp;muito bem estudado e com um número ridículo de aplicações. Uma vez que se tenha visto na natureza e entendido intuitivamente como a evolução natural funciona, podemos desmembrar tal mecanismo de maneira matemática em 3 pontos "essenciais":

a) Reprodução: Um agente (pense em termos amplos, agente pode ser um ser vivo, mas pode ser também um robô com consciência, um modelo de celular, uma marca, uma idéia) tem a capacidade de gerar uma cópia de sí mesmo com o passar do tempo. A taxa com que esse agente se reproduz (chamada usualmente &nbsp;fitness) é dependente de suas características e do meio em que ele vive. Usando um exemplo abstrato, o meme "Me gusta" teve um fitness altíssimo a alguns anos atrás, mas hoje em dia quase ninguem mais usa ele, mesmo quando ve uma outra pessoa usando-o.

2) Mutação: Cada agente, independentemente de todos os outros, pode dar "cria"a uma reprodução imperfeita de sí mesmo. A cada "cópia" que ele gera, existe uma chance de tal cópia sair imperfeita com alguma mutação que pode ser tanto benéfica, neutra ou favorável a seu fítness. Como exemplo, novamente abstrato, na linha de produção um Iphone pode ter tido um leve defeito em seu circuito e sua bateria dura 10% a mais que o normal. SE a empresa nota isso, essa será uma mutação benéfica, fazendo com que outros Iphones passem a ser produzidos com tal "mutação".

iii) Seleção: Matematicamente este seria um conceito separado, mas basicamente é a união lógica dos dois primeiros conceitos. O "ambiente" irá selecionar automaticamente todos os mutantes que tiveram uma alteração benéfica, que os causa "sobreviver mais" &nbsp;ou reproduzir mais cópias. No início da internet chats eram páginas inteiras dedicadas somente a isso (aaaah saudoso chat uol). Empresas tentaram vários modelos diferentes (Mirc, ICQ, MSN) de chats. Note que não são produtos diferentes mas modelos inteiros diferentes, uns como softwares, outros como foruns de tempo real, outros como páginas web, etc. O mercado selecionou naturalmente modelos de chats integrados a redes sociais, que se reproduziram cada vez mais, independente da marca, e hoje apesar do facebook ser o mais usado, Gmail, orkut, Linkedin e outros todos obrigatoriamente tem chats integrados.


It is scince!

Todos esse fatores podem ser integrados em uma equação diferencial (usualmente chamada Lotka-Voltera ou equação do replicador) que pode nos dar previsões matemáticas muito interessantes sobre coisas como qual a taxa máxima de mutação que uma população pode suportar, qual o efeito real de uma taxa X de mutações desfavoráveis em uma população saudável, etc. A evolução natural atualmente é um processo que não é exclusividade da natureza, qualquer sistema que exiba esses três fatores: mutação, reprodução e seleção, estará sujeito as leis da seleção natural (ou seleção artificial se você for u purista chato).

Com isso passamos as segundo ponto:

1) Chips. Chips de computador. Cada um deles, aquela pecinha pequena de uns 4x4 cm quadrados que existem dezenas delas em cada placa de um PC, possui cerca de 42 milhões&nbsp;de transistores dentro de cada um. Um transistor é a peça mais básica de um chip, e para que o chip faça suas operações lógicas você deverá organizar dezenas de transistores de uma maneira muito específica para cada operação lógica.&nbsp;Cada um dos 42 milhões de transistores ocupa um espaço limitado dentro do chip, e precisa ser ligado a outros por linhas de força. Agora imagine como você vai organizar 42 milhões de peças de um quebra cabeça, cada uma com uns 40 nanômetros, em um quebra cabeça de poucos centímetros, sem saber qual deve ser a imagem final, apenas sabendo qual peça pode se ligar a outra. Bem esse era um problema muito complicado no design de chips (imagine a dificuldade quando se quer reorganiza na sala aqueles 3-4 móveis, agora a sala tem 4 centímetros e você tem milhões de móveis que precisa estar em ordens específicas). Como criar uma maneira de resolver esses problemas logísticos gigantescos? Algorítimos genéticos. Uma pessoa levaria mais que 100 vidas para pensar na maneira ótima de organizar tais transistores. Mas você pode simplesmente usar uma seleção artificial simulada para isso. E esse é o conceito mais básico por trás de um algorítimo genético: Criar simulações de bilhões de situações, sob as quais o processo de seleção natural irá atuar durante bilhões de gerações, até chegar em uma solução muito eficiente.







Imagina organizar 42 milhões desses pontinhos no meio do chip


Hoje em dia a maioria dos chips é desenhada sem que ninguém realmente tenha que pensar n design intrínseco de cada transistor. No lugar disso um computador criar virtualmente uma seleção natural: Milhões de distribuições de transistores são criadas simultaneamente (reprodução). Dessas, o computador irá selecionar somente as mais eficientes e irá deletar todas as configurações não eficientes (seleção). Com essas pequenas mutações aleatórias irão surgir em cada uma delas, e sua eficiência será medida (mutação e reprodução), com o computador selecionando novamente as mais eficientes. Sendo um processo virtual, um computador consegue gerar bilhões de "gerações" de circuitos em poucas horas, tendo ao final dessa simulação usualmente um design criado 100% por mutações aleatória e &nbsp;seleção, mas que em geral será muito mais eficiente que qualquer circuito desenhado por uma pessoa.

Isso não é exclusividade de chips de computador. Cada vez mais algoritmos genéticos vem sendo usado em áreas diversas. A abominação anatômica abaixo é uma antena altamente eficiente gerada por um algoritmo genético que a nasa desenvolveu, e que nunca teria sido pensada por métodos mais tradicionais.








Abaixo podemos ver alguns dos passos que levaram a geração dela.






Como a maioria das coisas na evolução, aparentemente o processo é uma série de erros aleatórios, mas o produto final possui uma eficiência e complexidade que dificilmente seriam alcançados por métodos tradicionais. Tais métodos são tão eficientes que eu fiquei com preguiça de citar exemplos, visto que a lista de aplicações para algoritmos genéticos da wikipedia é desgraçadamente longa (clique e vejE). Mas menções honrosas vão design mais eficientes de asas de aviões, a criação de livros de piadas até seleção de melhores modelos para descrições de sistemas biológicos. Bem olhando ao seu redor da para notar que de fato é uma boa&nbsp;ideia tentar copiar a seleção natural visto o quanto ela tende a gerar diversidade e otimização ao mesmo tempo.


Item iv) Google. A postagem está grande já então vou tentar resumir, principalmente porque esse assunto rendo um post só para ele. Mas empresas internacionais estão focando cada vez mais na cultura do erro. Google X, Valve, NASA, Steam, Space X, etc. Gigantes dos negócios estão cada vez mais conscientes de que incentivar funcionários a tentar, a pensar fora da caixa e testar soluções (por mais absurdas que seja) gera lucros a longo prazo. Isso segue na linha oposta a cultura vigente em empresas (e principalmente em escolas, desde que começamo a aprender) de tentar somente o que é seguro, ouvir somente idéias que no fim das contas mudam o mínimo na estrutura geral das coisas. Desde que estamos na escola aprendemos sutilmente a nunca perguntar de fato as dúvidas que temos, falar somente aquilo que tivermos certeza ser o que o professor quer ouvir. E definitivamente&nbsp;essa é a ideia principal em uma empresa. Você nunca da uma ideia inovadora, você fala aquilo que sabe seu chefe irá concordar. Não me entenda mal, eu odeio relativismo cultural extremo. Existem idéias certas e idéias erradas. Mas somos ensinados a não tentar nunca. Só dar a opinião quando sabemos que todos irão concordar, pensar dentro da caixa em sua essência. A palestra abaixo de um dos funcionários da google X é excelente em ilustrar como empresas internacionais estão mudando tal cultura.





Enfim chegamos ao ponto final, leis municipais. Políticas sociais, propostas de emendas constitucionais, leis no geral, são sempre feitas, votadas e apoiadas com base nessa cultura. Fazer mais do mesmo, evitar o novo, não tentar. Empresas ja aprenderam; imite a seleção natural. Tente rotas diferentes, o máximo que for possível e o mais variado. Selecione as idéias que mais deram certo. Não pare por aí. Modifique-as agora, tente novamente, selecione as melhores. Continue fazendo isso. Difícil? Complicado? Não, somente uma questão cultural, de nunca tentar o novo. De pensar política religiosamente, entre direita e esquerda, entre partido A e partido B. Política é um conjunto de propostas e leis aplicadas, apesar de em nossa cultura ser um monólito constante entre esquerda ou direita "ganhar", onde a eficiência e a tentativa do novo é deixado de lado totalmente. E nisso entramos nas políticas recentes da Finlândia. A ultima postagem que fiz foi sobre renda universal básica, e a Finlândia se destacou ultimamente quanto a isso fazendo diversas propostas sobre o tema. O que poucas noticias focaram é que isso é um dos diversos pontos apresentados por toda uma nova cultura que está sendo implementada na Finlândia que relaciona todos os temas que citei, fazer leis e políticas de maneira pragmática e objetiva.



Diagrama de como a Finlândia organizou a treta


O link para a página do Futurism mostra mais a fundo a coisa toda, mas em uma maneira resumida, eles pegaram toda a política por um ponto de vista experimental, quase científico. Defina um problema. Encontre as soluções teóricas diversas mais aceitas por especialistas da área. &nbsp;Aplique&nbsp;cada uma das soluções em locais e grupos diversos. Colha os resultados. Selecione a política que mais teve efeito. Sem focar em partidos específicos (em tese), sem focar em dicotomias simples. Somente o resultado.