Paradigma informático

LÉVY, Pierre. La machine univers. Paris: La Découverte, 1987.

1. O emprego crescente de conceitos informáticos, simulações numéricas e algoritmos nas ciências manifesta a formação progressiva de um paradigma do cálculo, constituído menos como doutrina explícita do que como conjunto coerente de metáforas, procedimentos, representações e hábitos metodológicos.

• A expansão dos computadores e dos sistemas automáticos de documentação favorece esse paradigma sem determiná-lo isoladamente.
• Mudanças dispersas e localmente pouco perceptíveis convergem para uma configuração intelectual cujo centro implícito é o cálculo.

2. O paradigma do cálculo envolve questões ontológicas, metodológicas e epistemológicas acerca da natureza dos sistemas e da finalidade da ciência.

• Interroga-se se os sistemas físicos, vivos e psíquicos são máquinas de tratamento da informação.
• Questiona-se se existe uma única racionalidade científica codificável e aplicável a todos os objetos.
• Confrontam-se a previsão calculável dos fenômenos e a compreensão esclarecedora do mundo como finalidades da ciência.

** Cálculo e método: uma nova relação com a experiência **

3. A simulação computacional difundiu-se por disciplinas muito diversas e conferiu caráter experimental a campos anteriormente privados de experimentação direta.

• A formalização de variáveis e relações, a variação sistemática de parâmetros e a comparação entre modelos e fenômenos já eram teoricamente possíveis.
• Antes dos computadores, a complexidade e a duração dos cálculos tornavam impraticáveis essas operações em grande escala.

4. As simulações numéricas não constituem experiências diretas sobre os fenômenos, mas operações realizadas sobre seus modelos.

• A experiência científica tradicional já idealiza, purifica e constrói artificialmente seus objetos.
• A simulação representa um grau adicional de artificialização destinado ao controle e à purificação dos fenômenos.

5. A simulação facilita o exame de hipóteses relativas a fenômenos sobre os quais não se pode agir diretamente.

• A construção do modelo exige explicitar as variáveis escolhidas e quantificar precisamente as relações causais presumidas.
• A testabilidade e a formalização aproximam metodologicamente a psicologia, a economia, a sociologia e a história das ciências exatas.

6. Nas ciências experimentais, a simulação introduz um terceiro elemento entre a teoria e os resultados empíricos.

• A atividade teórica passa a selecionar, entre numerosos modelos possíveis, aqueles que podem possuir significado físico.
• O real tende a ser apreendido como um modelo entre outros, em vez de constituir o ponto de partida exclusivo para a descoberta de uma estrutura subjacente.
• O computador transforma a experiência de pensamento em empreendimento sistemático de grande escala.

7. As simulações conferem às próprias matemáticas um caráter parcialmente experimental ao confirmar, refutar ou suscitar conjecturas.

• Uma conjectura somente se torna teorema mediante demonstração.
• Os demonstradores automáticos ainda não produziram teoremas significativos anteriormente desconhecidos dos matemáticos.
• O cálculo antecipa resultados e fortalece hipóteses, mas somente a demonstração explica e fundamenta racionalmente o teorema.

8. A capacidade informática de cálculo estatístico, análise de dados e representação visual reforça a orientação empírica e indutiva da pesquisa.

• Métodos estatísticos complexos permitem tratar grandes massas de dados que permaneceriam ininteligíveis sem os computadores.
• As imagens sintéticas tornam sensivelmente apreensíveis conjuntos numéricos que seriam de outro modo ilegíveis.

** Limites da simulação numérica **

9. A natureza discreta do cálculo limita sua capacidade de simular adequadamente processos contínuos.

• O uso de um número finito de casas decimais produz erros de arredondamento que se acumulam e podem deformar profundamente os resultados.
• Os sistemas reais sofrem perturbações incontáveis que, embora inicialmente mínimas, podem tornar-se decisivas.
• Mesmo um cálculo formalmente exato pode afastar-se rapidamente da evolução efetivamente observada.

10. As trajetórias espaciais precisam ser continuamente corrigidas mediante observações da posição e da velocidade reais, pois nem mesmo computadores poderosos conseguem determiná-las exatamente apenas com base nas condições iniciais.

11. A simulação também é limitada pelo linguagem utilizada para descrever o sistema, pois a formalização define antecipadamente todos os fatores considerados relevantes.

• A experiência real pode revelar fatores imprevistos e exigir uma redefinição do próprio objeto investigado.
• A surpresa produzida pela simulação permanece contida no conjunto de possibilidades codificadas pelo algoritmo e pelos dados.
• A surpresa experimental pode inaugurar novas virtualidades e transformar a maneira de compreender o fenômeno.

12. A legitimidade da simulação histórica é problemática porque os modelos contrafactuais isolam determinadas variáveis sob a pressuposição de que todas as demais condições permaneceriam iguais.

• Simulações econômicas procuram calcular o que teria acontecido sem a escravidão ou sem a expansão ferroviária.
• A alteração desses fatores provavelmente modificaria numerosos aspectos sociais, culturais e econômicos.
• A impossibilidade histórica de manter constantes as demais condições ameaça a validade das conclusões obtidas.

13. A história econômica quantitativa sustenta que toda explicação causal já emprega implicitamente hipóteses contrafactuais.

• A formalização tornaria explícito e testável o uso do condicional irreal.
• Somente modelos precisos permitiriam avaliar cientificamente o peso causal de diferentes fatores históricos.

14. A controvérsia sobre a simulação histórica envolve a possível unidade das metodologias científicas.

• Pode-se defender uma única forma de causalidade, aplicável mediante modelos quantificados a todos os campos.
• Pode-se também reconhecer diferenças fundamentais entre a explicação da natureza física e a compreensão do mundo histórico.
• A imposição universal da modelização poderia esterilizar disciplinas cujos fatores relevantes, como o imaginário social, não são facilmente quantificáveis.
• A utilidade local dos modelos não justifica transformá-los em condição prévia de toda cientificidade.

15. A informática pode conferir às ciências humanas graus inéditos de rigor e exatidão por meio da estatística, da simulação e da formalização.

• O computador torna-se um operador metacientífico capaz de favorecer a passagem de uma disciplina considerada pré-científica ao estatuto de ciência exata.
• Sua utilização fortalece a concepção de uma metodologia científica única ao fornecer os meios técnicos necessários à sua aplicação.

** Explicar, calcular **

16. A avaliação da simulação exige distinguir a construção de algoritmos e modelos numéricos da elaboração de teorias matemáticas.

17. A simulação busca principalmente reproduzir ou prever o comportamento de um sistema.

• Na inteligência artificial, pode-se obter determinada capacidade cognitiva sem reproduzir os processos utilizados pela mente humana.
• O modelo computacional assume função instrumental e operatória, não necessariamente explicativa.

18. A matematização procura revelar a estrutura fundamental do fenômeno, identificar seus parâmetros relevantes e torná-lo racionalmente inteligível.

• A previsão aparece como consequência destinada a confirmar a validade da teoria, e não como seu objetivo primordial.

19. Uma teoria pode ser preditiva e, ao mesmo tempo, oferecer uma estrutura explicativa do real.

• A física aristotélica formulava previsões qualitativas sobre os movimentos.
• A teoria newtoniana introduziu um espaço homogêneo e relações entre massas e distâncias.
• A lei gravitacional exprime a natureza das interações, embora não permita calcular precisamente sistemas de três corpos a partir de suas condições iniciais.

20. As teorias de Newton e Einstein podem ser aproximadamente equivalentes no plano dos cálculos, mas permanecem radicalmente diferentes quanto às estruturas matemáticas atribuídas à realidade física.

21. Uma teoria matemática não garante necessariamente a previsão, assim como cálculos preditivos podem ser realizados sem teoria ou mediante uma teoria falsa.

• Diversos algoritmos podem conduzir ao mesmo resultado sem compartilhar a mesma interpretação do fenômeno.

22. O computador favorece a simulação operatória, a previsão e o cálculo, reabrindo a questão acerca da finalidade da ciência.

• As teorias podem ser concebidas como ficções úteis substituíveis por algoritmos eficientes.
• A ciência pode, ao contrário, conservar como finalidade a explicação e a inteligibilidade, atribuindo ao cálculo apenas função instrumental.
• O conflito fundamental opõe a operação à interpretação.

** A formalização do raciocínio científico **

23. A transformação do raciocínio científico em algoritmo pode seguir uma orientação normativa ou uma orientação descritiva.

• O logicismo nas ciências humanas adota a perspectiva normativa.
• Os especialistas em informática tendem a seguir uma abordagem empírica e pragmática.

24. O ideal logicista exige que todas as operações intelectuais realizadas entre os dados iniciais e as conclusões científicas possam ser executadas por um autômato.

• O raciocínio é concebido como conjunto de técnicas de tratamento da informação.
• A possibilidade de programação torna-se critério essencial de rigor.

25. O logicismo denuncia conclusões das ciências humanas que não resultam de deduções logicamente explicitadas nem de induções probabilísticas corretas fundadas em conjuntos determinados de dados.

26. A programação exige explicitar todas as etapas do raciocínio e tornar públicos os procedimentos empregados.

• Essa transparência amplia a discussão racional e reduz a ocorrência de erros.
• A programabilidade dificulta o uso de recursos retóricos destinados a substituir a coerência argumentativa e a testabilidade.

27. A própria constituição dos dados iniciais pode ser informatizada.

• Um artefato arqueológico deixa de ser imediatamente classificado segundo o reconhecimento intuitivo.
• Suas características são decompostas e submetidas a programas taxonômicos ou algoritmos de reconhecimento de formas.

28. O algoritmo não opera diretamente sobre a significação informal dos dados, mas sobre símbolos tipográficos que os descrevem.

• A programação do raciocínio pressupõe a codificação uniforme das descrições factuais.

29. A testabilidade das conclusões exige que elas sejam formuladas em uma linguagem compatível com o código empregado para descrever os fatos.

• A busca de rigor exerce forte pressão em favor da padronização da linguagem científica.

30. Bancos de dados e linguagens documentais também promovem a normalização da linguagem científica.

• A comunicação entre equipes, o uso de redes, a transferência de programas e a racionalização do trabalho favorecem códigos compartilhados.

31. A padronização linguística pode contrariar a própria lógica da investigação.

• Quando uma conclusão calculada é refutada pelos fatos, podem estar incorretos os dados, as premissas ou a linguagem descritiva.
• Toda linguagem seleciona determinados parâmetros e incorpora implicitamente uma teoria.

32. A programabilidade do raciocínio reforça a escolha epistemológica pela unidade da metodologia científica.

• O logicismo pretende transformar as ciências humanas em ciências plenamente formalizadas.
• A dimensão hermenêutica e interpretativa dificilmente pode ser reduzida integralmente a deduções, induções e testes programáveis.

33. A formalização também pode ser praticada de maneira descritiva e pragmática por especialistas em inteligência artificial.

• Os sistemas especialistas procuram reproduzir os raciocínios efetivamente empregados pelos pesquisadores.
• A formalização não impõe inicialmente uma norma de cientificidade, mas torna explícitos saberes práticos e operações implícitas.

34. Os sistemas produzidos por essa formalização raramente são completos ou decidíveis.

• Regras heurísticas e estruturas específicas não eliminam erros, contradições ou circularidades, mas facilitam sua identificação.
• A explicitação permite automatizar, multiplicar e transferir procedimentos intelectuais.
• O esforço de formalização também pode estimular uma reflexão epistemológica fecunda entre os pesquisadores.

35. Nas ciências humanas, os raciocínios somente podem ser formalizados por segmentos.

• A automatização de partes locais da investigação amplia, contudo, a exigência de rigor e de codificação uniforme nas etapas anteriores e posteriores.

36. A inteligência artificial encontra limites teóricos ao simular o raciocínio científico.

• A autonomia exigiria aprendizagem e uma hierarquia indefinida de conhecimentos sobre conhecimentos.
• Os programas funcionam dentro de problemáticas previamente definidas.
• Nenhum sistema conhecido desempenha adequadamente a tarefa essencial de formular novas questões científicas.

** O neomecanicismo **

37. O paradigma do cálculo não se restringe ao emprego de métodos, pois determinadas correntes científicas concebem seus próprios objetos como máquinas e seus processos como cálculos.

38. O mecanicismo cartesiano explicava os fenômenos mediante figuras, movimentos, contatos, choques e deslocamentos de partes extensas.

• A explicação científica deveria eliminar ações a distância e princípios sem forma ou localização definidas.
• O relógio constituía o modelo privilegiado de máquina no século XVII.

39. No século XIX, a máquina a vapor substituiu o relógio como modelo, introduzindo o vocabulário das transformações, dos balanços e da dissipação de energia nos estudos físicos, químicos, biológicos e sociais.

40. No século XX, o computador tornou-se a máquina exemplar e o tratamento da informação passou a representar o mecanismo regulador dos demais.

• O mecanismo computacional procura eliminar a indeterminação interpretativa da linguagem natural.
• Também pretende reduzir os erros e as imprecisões das relações humanas com o mundo físico.

41. O ideal de especificação absoluta deslocou o mecanicismo para um domínio abstrato de operações rigorosamente definidas sobre objetos precisamente delimitados.

• As operações coincidem com as regras sintáticas de uma linguagem desprovida de semântica.
• Explicar rigorosamente fenômenos biológicos, neurológicos e psicológicos passa a significar representá-los como tratamentos de informação.
• O cognitivismo identifica a descrição rigorosa com uma estrutura equivalente a um programa.
• A informática pretende constituir os objetos da biologia e da cognição como a matemática constituiu os objetos da física moderna.
• O neomecanicismo também oferece meios efetivos de compreender dimensões do vivo e da cognição.

** Na biologia **

42. O neomecanicismo biológico reconcilia a causalidade final com a causalidade eficiente mediante o tratamento da informação.

• Circuitos de retroação informam ao sistema os efeitos de suas ações anteriores.
• O comportamento aparentemente orientado por um futuro resulta de mensagens presentes recebidas pelo sistema.
• A finalidade torna-se imanente à organização e permite explicar regulação, homeostase, crescimento e descontrole.

43. A manutenção da organização dos seres vivos diante da tendência entrópica pode ser compreendida mediante a experiência mental do demônio de Maxwell.

• Um operador microscópico separaria moléculas rápidas e lentas, restabelecendo uma diferença térmica.
• A operação dependeria de informação e de energia externa para observar e selecionar as moléculas.
• Num sistema isolado, a separação apenas retardaria temporariamente o aumento da entropia.

44. A operação informacional consome muito menos energia do que a intervenção direta necessária para aquecer e resfriar os compartimentos por meios mecânicos convencionais.

45. As proteínas celulares desempenham funções comparáveis às do demônio de Maxwell por reconhecerem moléculas segundo suas formas e provocarem seletivamente determinadas reações.

• Enzimas constituem operadores microscópicos dotados de grande capacidade discriminativa.
• A seleção molecular pode ser representada como uma instrução condicional típica de algoritmos e programas.

46. Circuitos celulares de inibição e ativação também podem ser descritos como programas dotados de ramificações condicionais que determinam diferentes operações conforme os estados encontrados.

47. A síntese proteica apresenta-se como tradução algorítmica de informação entre dois alfabetos.

• Trincas de nucleotídeos do ácido desoxirribonucleico são convertidas em aminoácidos mediante uma cadeia regulada de operações.
• Ácidos ribonucleicos e enzimas participam do processo de decodificação.
• A correspondência entre o alfabeto genético e o alfabeto das proteínas pertence ao domínio da computação.

48. A tradução genética apresenta caráter circular porque depende das enzimas que ela própria contribui para produzir.

• Cada componente pode atuar simultaneamente como dado, programa e operador.
• A circularidade é compatível com determinadas formulações lógicas e com a teoria das funções recursivas.
• O modelo de autômato autorreprodutor de von Neumann demonstrou a coerência lógica de uma computação circular.

** Neurologia e ciências da cognição **

49. Os conceitos de cálculo e informação permitem atribuir uma base fisiológica a atividades tradicionalmente reservadas à alma ou ao espírito.

• Calculadoras já demonstravam que mecanismos materiais podiam executar operações intelectuais.
• A descrição rigorosa dos processos mentais somente se tornou possível com o desenvolvimento da lógica formal no início do século XX.

50. A neurologia computacional tornou-se teoricamente possível por uma sequência de formalizações.

• Russell e Whitehead formalizaram o cálculo proposicional.
• Gödel estabeleceu correspondências entre operações lógicas e aritméticas.
• Turing descreveu uma máquina física capaz de executar todos os procedimentos finitos e inequívocos sobre símbolos.
• McCulloch e Pitts relacionaram redes neuronais formais ao cálculo proposicional e à máquina universal.
• Autômatos físicos podem executar operações intelectuais formalmente descritíveis, e o cérebro pode ser um desses autômatos.
• Essa possibilidade fundamenta programas da neurobiologia e da inteligência artificial.

51. A inteligência artificial e parte da psicologia cognitiva distinguem o nível abstrato dos programas da constituição material que os executa.

• Algoritmos cognitivos de nível elevado poderiam ser extraídos do cérebro e realizados em suportes técnicos.
• O pensamento seria decomponível em operações elementares sobre símbolos e reproduzível mecanicamente.
• Essa concepção prolonga o ideal mecanicista de eliminar princípios vagos das explicações científicas.

** Ontologia ou metáfora? **

52. A descrição computacional dos fenômenos pode ser entendida como analogia, instrumento heurístico, modelo preditivo ou afirmação ontológica.

• A expansão das simulações torna menos nítidas as fronteiras entre essas possibilidades.
• Uma tendência neomecanicista presente em diversas disciplinas trata os conceitos informáticos como descrições realistas dos próprios objetos.

53. Os fundadores da cibernética identificaram os sistemas vivos e sociais com sistemas de tratamento da informação e conceberam o ser humano como espécie particular de máquina.

• Os primeiros teóricos da inteligência artificial e numerosos psicólogos cognitivistas igualmente sustentaram que a inteligência constitui um mecanismo no sentido turingiano.

54. A biologia molecular descreve a célula como fábrica química regulada ciberneticamente, o ácido desoxirribonucleico como programa codificado e os processos vitais como algoritmos investigáveis.

55. Correntes da biologia teórica também adotam o quadro neomecanicista ao investigar seres vivos mediante conceitos como computador biológico, auto-organização e tratamento informacional.

56. A neurofisiologia computacional concebe o cérebro como máquina e os neurônios como processadores de informação.

• Essa identificação não implica que o cérebro possua estrutura idêntica à de um computador convencional.
• Processamento paralelo, probabilístico, auto-organizado e sem separação rígida entre programa e suporte ainda pode ser considerado cálculo.

57. A ontologia computacional estende-se da biologia e da psicologia à física.

• As leis científicas passam a ser concebidas como algoritmos.
• Os sistemas físicos são interpretados como sistemas de processamento da informação.
• A utilização metodológica do computador conduz progressivamente à afirmação ontológica de que a própria natureza calcula.

58. O neomecanicismo antecede a difusão dos computadores e responde a problemas teóricos relativos à estabilidade, à vida e à inteligência.

• A informatização reforça essa orientação sem constituir sua causa exclusiva.
• Um universo concebido como processamento de dados e uma cognição concebida como cálculo integram-se numa filosofia natural unificada.
• O conhecimento torna-se compreensível como simulação de um cálculo por outro cálculo.

** Reorganização nas ciências **

59. O neomecanicismo aspira à condição de paradigma dominante, mas permanece contestável e contestado.

• A controvérsia afeta não apenas escolhas metafísicas, mas também os objetos investigados, os problemas valorizados e os formalismos empregados.

60. Formalismos contínuos e geométricos ajustam-se dificilmente ao quadro neomecanicista, enquanto as simulações numéricas são compatíveis com a interpretação computacional dos fenômenos.

61. O declínio relativo da embriologia após a Segunda Guerra Mundial pode relacionar-se à dificuldade de sua tradição organicista em reformular seus problemas segundo a linguagem do neomecanicismo.

62. A biologia molecular privilegiou a bactéria porque o mecanismo de síntese proteica a partir da informação genética possui caráter universal e permanece essencialmente semelhante em organismos muito diferentes.

63. O cognitivismo computacional reorganizou teoricamente e institucionalmente a psicologia.

• O behaviorismo declinou e a psicologia da forma foi marginalizada.
• Problemas como aprendizagem e percepção foram traduzidos em termos de resolução de problemas suscetíveis de algoritmização.

64. O novo mecanicismo incorpora críticas e não constitui um conjunto inteiramente fechado de teorias.

• Existe, entretanto, um programa neomecanicista capaz de impor progressivamente seus problemas e sua linguagem ao debate científico e filosófico.

65. O paradigma do cálculo promove o endurecimento formal das ciências humanas e até mesmo da física.

• Informáticos tendem a criticar procedimentos experimentais considerados improvisados ou particulares.
• A interação com a informática pode converter pesquisadores aos métodos gerais e formais.

66. Os computadores não impõem necessariamente uma filosofia, mas a informatização favorece orientações indutivistas, instrumentalistas e logicistas.

• A análise massiva de dados reforça o indutivismo.
• A simulação amplia o instrumentalismo.
• A mecanização das etapas da pesquisa fortalece o logicismo.
• O realismo computacional concebe a própria realidade, inclusive o psiquismo, como totalidade operatória.
• Ao instrumentalismo metodológico acrescenta-se um operacionalismo ontológico.

67. O paradigma do cálculo não coincide integralmente com filosofias científicas anteriores e deve ser compreendido como fenômeno novo.

• Neomecanicismo, simulação, algoritmização, normalização linguística e bancos de dados avançam conjuntamente e reforçam-se mutuamente.

68. O cálculo passa a ocupar simultaneamente o objeto, o sujeito individual e o sujeito coletivo da ciência.

• O neomecanicismo situa o cálculo nos próprios fenômenos.
• A biologia, a neurologia, a psicologia e a inteligência artificial transformam o sujeito em objeto computacional.
• A informatização organiza a comunidade científica segundo estruturas calculatórias.

69. A transformação epistemológica apoia-se em mudanças sociais e institucionais ocorridas desde a Segunda Guerra Mundial.

• Ciência, técnica, indústria e armamento integram um ciclo orientado pela competição mundial por poder.
• Instituições econômicas, militares e administrativas utilizam critérios calculatórios para programar a pesquisa.
• Documentação automática, capacidade computacional e programas de simulação influenciam diretamente a competição entre laboratórios.
• O paradigma do cálculo encontra condições favoráveis nas estruturas contemporâneas de financiamento, organização e avaliação científica.

70. A algoritmização dos saberes, a simulação preditiva e o emprego de linguagens codificadas ultrapassam o campo científico e exprimem uma mutação cultural mais ampla.

• O estabelecimento prévio dos possíveis tende a substituir a abertura da virtualidade e da invenção local.
• A ordem das operações calculáveis avança sobre o domínio do sentido e da interpretação.
• A cultura orienta-se progressivamente para o cálculo como princípio organizador fundamental.