O corpo metabiológico em contexto

ARTIGO /

Virginia Maria Fontes Gonçalves Chaitin e Ricardo Silva Kubrusly* //

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A disposição para pensar e falar de um corpo metabiológico nasce de uma nova área de pesquisa transdisciplinar proposta pelo matemático e cientista da computação Gregory J. Chaitin (PEP-COPPE/HCTE/UFRJ), a partir de entrelaçamentos da biologia evolucionária com a teoria da computação, teoria das probabilidades e teoria da informação algorítmica, fazendo surgir a metabiologia (CHAITIN, G. J., 2009abc, 2011a). Nas palavras de G. Chaitin, a metabiologia é

Uma área paralela à biologia e que estuda a evolução aleatória de software artificial (programas de computação) ao invés de software natural (ADN), sendo suficientemente simples para poder provar teoremas rigorosos ou formular argumentos heurísticos ao mesmo alto nível de precisão que caracteriza a física teórica.ⁱ

Embora possua uma configuração aparentemente deslocada das ciências humanas e sociais, por ter como objetivo a prova de teoremas sobre a possibilidade de evolução biológica movida a mutações aleatórias sujeitas a uma medida de aptidão crescente, a metabiologia levanta questões que transbordam para temas classicamente filosóficos. Com ênfase em questões da ontologia e epistemologia, transita também para questões de ordem ética e estética, desembocando finalmente na própria biologia e na história das ciências. De forma mais abrangente, a metabiologia tem a dizer e ouvir de qualquer atividade que envolva processos intrinsecamente criativos, inventivos e geradores de inovação, embora seu foco seja a compreensão da inventividade do processo genético da vida biológica usando como idéia fundamental o conceito de informação algorítmicaⁱⁱ. A proposta de constituição de um corpo metabiológico se configura hoje na pesquisa de pós-doutoramento desenvolvida pelos autores deste artigo.

Enquanto uma área de pesquisa recente, pode-se dizer que intelectualmente a metabiologia se desdobra de uma sequência de desenvolvimentos que se inicia na lógica matemática, com a constatação de que nos Sistemas Axiomáticos Formais (SAF) existem verdades matemáticas que não se pode provar (GÖDEL, K., 1931), e que se estende para a teoria da computabilidade, com a constatação de que a imensa maioria das verdades matemáticas não se pode computar (TURING, A., 1936).

Com o advento da Teoria da Informação Algorítmica (TIA) (CHAITIN, G. J., 1975 e 1987), já algumas décadas após Gödel e Turing, o cenário conceitual dos limites da prova e do cômputo se enriquece mais uma vez, agora com a inserção de dois conceitos inesperados: aleatoriedade e informação. De que maneira, inesperados? Lembremos que, nos estudos mais tradicionais, o conceito de aleatoriedade é – ou, supostamente, deveria ser – alheio à lógica, compreendida como uma disciplina dedicada à certeza. Já na teoria da computabilidade, a grande maioria dos estudos da complexidade algorítmica referem-se a medidas em termos de tempo de cômputo, não em termos de quantidade de informação. Nesse contexto, entre a lógica da certeza e a teoria da computabilidade preocupada com tempo de cômputo, surge a teoria da informação algorítmica, onde a aleatoriedade e a informação abriram o caminho para que se pensasse a complexidade algorítmica em termos de um conteúdo informacional precisamente mensurável em bits de informação.

Empregando esta nova configuração conceitual expandida, G. Chaitin reapresenta os resultados de limitação da prova e do cômputo, mostrando que os limites de prova dentro de um SAF podem ser formulados em termos de seu conteúdo informacional. Usando este recorte, os limites de prova são precisamente mensuráveis pela relação entre o conteúdo informacional dos axiomas de um dado SAF e o conteúdo informacional de qualquer teorema que se deseja provar a partir de seus axiomas; ou seja, não se pode provar dentro de um SAF teoremas cujo conteúdo informacional ou complexidade conceitual for maior que o de seus axiomas. Esta maneira inovadora de olhar para a não computabilidade pela via da informação foi aplicada na metabiologia – que traça a analogia entre programas de computador e o DNA – para provar teoremas sobre o aparecimento de informação nova e funcional num processo evolutivo a partir de mutações aleatórias submetidas a uma medida de aptidão.

Observemos que este tipo de abordagem inaugura um patamar totalmente novo na relação entre matemática e biologia, bem como no estatuto epistêmico da biologia evolucionária enquanto paradigma científico, por agregar às evidências empíricas da evolução biológica uma prova matemática da sua plausibilidade teórica. (CHAITIN, G., CHAITIN, V.M.F.G., KUBRUSLY, R.S., 2010)

Outra abertura proporcionada pela metabiologia se dá pelo processo interinsecamente transdisciplinar na sua formação, especialmente visível devido aos numerosos trânsitos e gêneses conceituais que se expressam em um novo vocabulário metabiológico. Para evidenciar esta característica da metabiologia, empregamos o olhar das migrações miméticas de conceitos, em que o processo dos fluxos conceituais entre disciplinas toma traços rizomáticos numa epistemologia pluralista e permeável proposta por V. Chaitin em sua tese de doutoramento (CHAITIN, V.M.F.G., 2009).ⁱⁱⁱ Esta epistemologia não assume a priori o que deva ser o conhecimento, mas explora e acompanha na história das ideias as distintas modalidades em que se concebe, constrói e aplica conhecimentos, numa variedade de maneiras de identificar, classificar, ordenar e atribuir significado à experiência que leva a um conhecer articulado às diferentes visões de mundo e formas de vida.

Por ter esta visão mais abrangente e sobretudo dinâmica e inacabada do conhecimento, a epistemologia pluralista e permeável oferece um olhar especialmente efetivo e aguçado para a metabiologia a qual, além de ser um salto de imaginação cientificamente ousado entre teoria e empiria, se expressa numa matemática inovadora, discreta, não reducionista e que faz uso da não computabilidade, ao invés de conservadoramente evitá-la. Por empregar matematicamente passos não computáveis, os teoremas da metabiologia traçam ressonâncias com estilos de pensamento meta e extracientíficos, que apontam para o caráter essencialmente não mecânico e criativo de uma matemática que, justamente por não ser mecânica, pode ser pensada como uma linguagem capaz de expressar a abundante diversidade, complexidade e plasticidade da vida biológica, expondo as fronteiras permeáveis entre um pensamento científico encerrado nos limites do cômputo e um pensamento científico que ousa trespassar estas fronteiras.

Avançando pelo olhar pluralista e permeável à metabiologia, podemos fazer uso dessa epistemologia em seu viés metodológico, aplicando uma espécie de medida para as mímeses conceituais, dada pela fertilidade mimética dos conceitos assim formados. Especificamente, na metabiologia esta medida se faz pelo estudo da fertilidade da analogia DNA-software que, por sua vez, gera outros novos conceitos transdisciplinares, entre eles, o de organismo-algoritmo. (CHAITIN, V.M.F.G. e KUBRUSLY, R. S., 2010a).

Este organismo-algoritmo metabiológico é uma forma de vida matemática que evolui segundo uma medida de aptidão matematicamente bem definida, onde a cada mutação exitosa o organismo-algoritmo resultante tem uma medida de aptidão mais elevada. Na interpretação neodarwinista da teoria evolucionária, esta aptidão tem como critérios gerais a competitividade, a adaptação ao meio ambiente e a capacidade de gerar uma quantidade suficiente de prole que garanta a continuidade da espécie. Esta configuração gera uma ideia de evolução movida a competição, adaptação e perpetuação do gene vencedor dessa disputa, muito bem representado pelo conceito de gene egoísta proposto por Richard Dawkins (1976). Na metabiologia a evolução propõe outro critério para caracterizar a evolução metabiológica, a saber: criatividade, inventividade ou capacidade para gerar inovação. Para tanto, os organismos-algoritmos metabiológicos têm como desafio resolver um problema que não tem solução ótima, um problema para o qual sempre é possível encontrar uma solução melhor, ad eternum. Isto resulta numa alteração radical no foco do processo evolutivo, que não busca nem a adaptação nem a perpetuação de um mesmo vencedor, mas, sim, a geração de um novo eternamente inacabado.

Aqui se percebe por que a metabiologia emprega uma matemática que, ao invés de evitar, trabalha com os limites de prova e de computo expressos em termos de uma quantidade fixa de informação medida em bits, engendrando a partir dessa limitação um processo de superação desses limites através da agregação de conteúdo informacional novo. Em outras palavras, ao invés de olhar para a evolução como a busca de uma solução ótima, adaptada e vencedora a ser perpetuada, como a busca na matemática por uma SAF completo, a metabiologia se aproveita da incompletude e da não computabilidade como mola propulsora e abertura para uma evolução eternamente voltada para o efetivamente novo em relação ao já existente. Por esta via, estende-se a textos e contextos científicos, filosóficos, históricos e literários voltados para uma renovação contínua de si mesmos.

Desse movimento que se concretiza pelo contato entre diferentes vocabulários, sujeitos e mundos, pretende-se desenhar um corpo metabiológico a partir do processo matemático que gera o organismo-algoritmo na metabiologia. Numa espécie de reverso do caminho metafórico que parte de características do desenvolvimento na morfologia do corpo humano para chegar ao princípio do terceiro excluído da lógica clássica, (KUBRUSLY, R. S. e DANTAS, R., 2011), trataremos aqui de traçar um caminho que parte do organismo-algoritmo definido lógica e matematicamente pela coexistência de mutações aleatórias com passos algorítmicos não computáveis para chegar a um corpo metabiológico numa versão humanizada.

Ricardo Silva Kubrusly

O que o corpo é

Para o corpo

Ou o tudo

Ou o que se dá conta do tudo

Para fora desse corpo

O que separa e é

O que se corta e sutura

O que contém e transborda

O que busca o infinito

Na busca do número que se quer maior

Na busca da evolução criativa

O corpo é um corpo de números somente

E seus vazios

E seus padrões e suas buscas

O que escapa ao número e ainda é número

O que sangra, como os irracionais

E os que se fecham em abismos “naturais”

O corpo metabiológico é o que escapa ao algoritmo que o define

É o que morre

O corpo é o fracasso do corpo

Sem querer a carne, o corpo arde em seus números crescentes

O que percebem os próprios números e o que eles esquecem?

O corpo é a literatura que o corpo produz e consome

É em números a poesia

A poesia persistente e inabalável.

É o poema que se espelha no teorema

Como no corpo biológico

É o que se espelha na biologia e suas teorias.

O corpo é Um corpo

Aqui, como lá,

De versos feitos e versos compreendidos

É o entendimento que acontece nas entrelinhas, nos silêncios,

Nos horizontes perdidos

E além.

Por ser metabiologia e não biologia, o corpo metabiológico não será visto por recortes que envolvam a bioquímica dos processos metabólicos. A pesquisa a que este artigo se refere se propõe a formar um corpus que permeia desde os aspectos da metodologia da pesquisa transdisciplinar, do acompanhamento das etapas de formação de um novo campo de saber na história das ideias, até as interfaces entre questões sobre o ser humano e seu corpo postas por narrativas científicas, metacientíficas e extracientíficas, e destas com a sua reinterpretação literária numa corporeidade menos metabólica e mais sensorial, perceptual-cognitiva e estética. Em especial, o corpo metabiológico se move num processo evolutivo que incorpora tanto a aleatoriedade quanto a não computabilidade e que se pauta primordialmente pela necessidade de contínua agregação de informação nova, afastando-se da competição e adaptação com ênfase na capacidade reprodutiva, motivando, assim, um corpo inovador e criativo que se projeta a partir de e em direção a uma certa “indisciplina nas ciências” (KUBRUSLY, R.S., 2011).

Dentre os resultados preliminares nesta fase da pesquisa em pleno andamento, apresenta-se a clareza da aplicabilidade e capacidade de explicitação pela epistemologia pluralista e permeável de processos característicos da pesquisa transdisciplinar, acompanhada da efetiva avaliação da aplicação de redes conceituais, metodologias e técnicas de uma área científica em outra. No caso da metabiologia, aplicam-se métodos da matemática e da TIA em contextos conceituais e dinâmicas simplificadas formulados a partir da biologia evolucionária, cabendo avaliar a propriedade dessa prática a partir da interpretação de seus pressupostos teóricos e resultados na prática.

Para citar um aspecto dessa avaliação, a metabiologia além de realizar migrações conceituais que podem ser questionadas, emprega uma matemática não reducionista, o que a posiciona um tanto à parte da ortodoxia do caminho matemático nas ciências porque se vale do recurso teórico a passos não computáveis. Contudo, surpreendentemente, não se abstém de antecipar e facilitar a interpretação de resultados empíricos.

Especificamente, a metabiologia se relaciona com algumas das diversas questões não respondidas pelo paradigma neodarwinista, tais como os “saltos evolutivos” tão enfatizados pela bióloga Lynn Margulis, bem como com as evidências que apoiam hipóteses epigenéticas, com a crescente aceitação de conceitos lamarckianos no âmbito acadêmico (ABDALLA. M., 2010), e com o possível surgimento de um novo paradigma na biologia. Esta relação se dá pelo fato de na metabiologia ter sido matematicamente indicado que as mutações aleatórias para ocorrência de evolução precisariam ser algorítmicas, e não pontuais como se postula no enfoque neodarwinista. Neste particular, a metabiologia parece estar mais afinada com paradigmas alternativos que propõem mutações de mais alto nível (SANDIN, M., 1995 e 2010), as quais poderiam explicar grandes saltos na evolução entre as diferentes espécies e mais notadamente, entre organismos uni para multicelulares. O curioso neste caso é que essas alternativas teóricas propõem processos não aleatórios para as mutações, tais como a simbiose e a transferência horizontal de genes. A questão que ora se põe é em que medida a metabiologia poderá vir a dialogar com propostas epigenéticas, fazendo-se a interpretação da informação não computável que vem da consulta ao Oráculo de Turing como sendo informação proveniente do meio-ambiente que participa do processo evolutivo e cuja complexidade, talvez, não se possa calcular.

Vemos, então, uma situação tipicamente encontrada na história das ciências em que teorias diferentes se propõem a explicar uma dada observação empírica. Porém, o aspecto mais curioso dessa situação típica é a constatação de que a tentativa de representação matemática (metabiologia) de um dado processo (evolução biológica) acomoda melhor uma característica empiricamente observada (saltos evolutivos) do que a teoria corrente mais aceita no momento (neodarwinismo).

Esta situação realça o caráter metateórico da metabiologia que se manifesta em seu diálogo bastante concreto tanto com o paradigma neodarwinista (mutações aleatórias) quanto com paradigmas alternativos da biologia evolucionária. Daqui, a questão que se põe é se seriam as áreas de pesquisa transdisciplinares mais afetas a possíveis transições paradigmáticas por possuírem conceitos e por aplicarem metodologias transdisciplinares e, portanto, por serem mais abrangentes em sua constituição e mais abertas a migrações, reinterpretações e geração de conceitos novos. Outra questão é como a metabiologia pode funcionar como um “estudo de caso” de transdisciplinaridade para outras pesquisas que optem por um caminho metodológico metateórico.

Um outro resultado preliminar se desenha pela criação de um contraponto ao “darwinismo social”, não necessariamente propondo uma “metabiologia social”, mas imaginando a projeção da inventividade como um princípio que move os processos evolutivos, repensando a preponderância da competitividade, da adaptação e da geração de descendentes com vistas à perpetuação da espécie. A partir daí, imaginar um corpo envolvido com a geração de genes que trarão uma informação nova, um corpo recriador, um corpo alternativo ao corpo a serviço de um suposto “gene egoísta”.

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* Virginia Maria Fontes Gonçalves Chaitin é pós-doutoranda do Programa de Pós-Graduação em História das Ciências e das Técnicas e Epistemologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (HCTE/UFRJ) e Ricardo Silva Kubrusly é coordenador do HCTE/UFRJ.

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Notas