Quando Edmund Selous viu pela primeira vez um bando de estorninhos, ele ficou tanto transfixado quanto perplexo. Os pássaros se ondulavam pelo céu como um lençol vivo, milhares deles voando e girando como um só. Sua coordenação era tão precisa que Selous, um biólogo sério e pioneiro da observação de pássaros, podia pensar em apenas uma explicação possível - os estorninhos devem ser telepáticos. Depois de 30 anos de observações, ele publicou suas ideias em 1931 em um livro chamado "Thought Transference (Or What?) in Birds" - Transferência do pensamento (ou o quê?) em Aves (Tradução livre).
A parte entre parênteses do título deste livro é importante.
Não, os estorninhos não são telepáticos. Selous havia caído numa suposição comum - esse comportamento complicado deve ter uma base igualmente complexa. Em vez disso, sabemos agora que a complexidade pode surgir de regras incrivelmente simples. Aves voadoras podem formar bandos coordenados apenas prestando atenção à distância a que estão seus vizinhos mais próximos e em que direção eles estão voando. Peixes podem de repente ganhar novas capacidades decisivas apenas nadando em um cardume. Os gafanhotos podem instigar uma praga que devasta as nações apenas por se morderem uns aos outros nas pernas.
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Crédito: Amanda Nicholls / Barcroft Med
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Sabemos disso graças à crescente ciência de coletivos - o estudo de aves, neurônios, células, gnus, formigas, humanos, e muito mais. É ao mesmo tempo o auge do reducionismo e sua completa antítese. Ela nos diz que um comportamento que parece impossivelmente complexo pode ter fundamentos simples e desarmante. Mas também nos faz lembrar que só perceberemos essas fundações se olharmos o todo em vez das partes.
Esses segredos ficaram escondidos por décadas. A ciência, em geral, é muito melhor em quebrar coisas complexas em partes minúsculas do que em descobrir como as partes minúsculas se transformam em coisas complexas. Quando se trata de descobrir os coletivos, ninguém tinha os métodos ou a matemática.
Agora, graças às novas tecnologias de observação, softwares poderosos e métodos estatísticos, a mecânica dos coletivos está sendo revelada. De fato, um número suficiente de físicos, biólogos e engenheiros se envolveram e a própria ciência parece estar atingindo uma mudança dependente da densidade. Sem líderes óbvios ou um plano abrangente, este coletivo está descobrindo que as regras que produzem uma coesão majestosa a partir do movimento local aparecem em tudo, de neurônios a seres humanos. Comportamentos que parecem impossivelmente complexos podem ter fundamentos simples. E as regras podem explicar tudo, desde como o câncer se espalha até como o cérebro funciona e como as armadas dos carros movidos por robôs podem um dia navegar pelas rodovias. A forma como os indivíduos trabalham juntos pode ser mais importante do que a forma como trabalham sozinhos.
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| A cavala azul se funde em uma bola de isca, um bolo que confunde os predadores |
Aristóteles primeiro afirmou que o todo poderia ser mais do que a soma de suas partes. Desde então, filósofos, físicos, químicos e biólogos têm redescoberto periodicamente a ideia. Mas foi apenas na era da informática - com a capacidade de iterar simples conjuntos de regras milhões de vezes - que este conceito nebuloso entrou em foco.
Como os coletivos emergem
Os indivíduos em grupos desde neurônios e células cancerígenas até aves e peixes se organizam em coletivos, e esses coletivos se movimentam de forma previsível. Mas as formas como esses enxames, grêmios, bandos e rebanhos se movimentam do caos para a ordem são diferentes.
Durante a maior parte do século 20, biólogos e físicos perseguiram o conceito ao longo de caminhos paralelos, mas separados. Os biólogos sabiam que os seres vivos exibiam um comportamento coletivo - era difícil não perceber - mas como o conseguiam era uma questão em aberto. O problema era, antes que alguém pudesse descobrir como os enxames se formavam, alguém tinha que descobrir como fazer as observações. Em um rebanho, todos os gnus/bactérias/estrelas/ o que quer que seja parecem muito entre si. Além disso, eles estão se movendo rapidamente através de espaços tridimensionais.
Os físicos, por outro lado, tinham um problema diferente. Tipicamente, os biólogos trabalhavam com coletivos que variavam em número de poucos a poucos milhares; os físicos contavam grupos infinitamente grandes. Os tipos de coletivos que passam por transições de fase, como os líquidos, contêm unidades individuais contadas em poderes de dois dígitos de 10. De uma perspectiva estatística, a física e a matemática basicamente fingem que esses coletivos são infinitamente grandes. Portanto, novamente, não se pode observar os indivíduos diretamente de nenhuma maneira significativa. Mas você pode modelá-los.
Um grande salto em frente veio em 1970, quando um matemático chamado John Conway inventou o que ele chamou de Jogo da Vida. Conway imaginou um tabuleiro Othello, com peças de jogo girando entre preto e branco. O estado dos marcadores - chamados de células - mudou dependendo do status das células vizinhas. Uma célula preta com um ou nenhum vizinho negro "morreu" de solidão, ficando branca. Dois vizinhos negros: sem alteração. Três, e a célula "ressuscitada", passando de branca para preta. Quatro, e morreu de sobrepopulação de volta para a branca. A tábua se transformou em um mosaico em constante mudança.
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Jogo da vida e seu mosaico em mudança
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Conway poderia jogar estas regras com um tabuleiro real, mas quando ele e outros programadores simularam o jogo digitalmente, a vida ficou muito complicada. Em alta velocidade, com tábuas de jogo maiores, eles foram capazes de combinar uma surpreendente variedade de padrões para evoluir através de suas telas. Dependendo das condições de partida, eles tinham trens de células que traziam fumaça, ou armas que atiravam em pequenos planadores. Em uma época em que a maioria dos softwares precisava de regras complexas para produzir até mesmo comportamentos simples, o Jogo da Vida fez o contrário. Conway tinha construído um modelo de emergência - a habilidade de suas pequenas criaturinhas pretas e brancas de se auto-organizar em algo novo.
Dezesseis anos depois, um animador de computador chamado Craig Reynolds se propôs a encontrar uma forma de automatizar os movimentos animados de grandes grupos - um algoritmo mais eficiente economizaria tempo e dinheiro de processamento. O software da Reynolds, Boids, criou agentes virtuais que imitavam um bando de aves. Ele incluía comportamentos como evitar obstáculos e a física do voo, mas no coração dos Boids estavam três regras simples: Mova-se em direção à posição média de seus vizinhos, mantenha alguma distância deles e alinhe-se com sua direção média (alinhamento é uma medida de quão próxima a direção de movimento de um indivíduo está da de outros indivíduos).
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Boids - Algoritmos que imitavam um bando de aves
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Os boids revolucionaram Hollywood no início dos anos 90. Ele animou os pinguins e morcegos do Batman Returns. Seus descendentes incluem softwares como o Massive, o programa que coreografou as batalhas épicas na trilogia do Senhor dos Anéis. Tudo isso seria milagroso o suficiente, mas os bandos criados por Boids também sugeriram que enxames de animais do mundo real poderiam surgir da mesma maneira - não de ordens de cima para baixo, modelos mentais de bandos ordenados, ou comunicação telepática (como alguns biólogos tinham seriamente proposto). A complexidade, como Aristóteles sugeriu, poderia vir de baixo para cima.
O campo estava começando a decolar. Vicsek, o físico húngaro, simulou seu rebanho em 1995, e no final dos anos 90 um físico alemão chamado Dirk Helbing programou simulacros nos quais pessoas digitais formavam faixas espontaneamente em uma rua cheia de gente e se esmagavam em geleias fatais ao fugir de uma ameaça como um incêndio - exatamente como fazem os humanos reais. Ajudar a fazer isso com simples "forças sociais". Tudo o que ele tinha que fazer era dizer a seus humanos virtuais para caminharem a uma velocidade preferida em direção a um destino, manterem distância de muros e uns dos outros, e alinharem-se com a direção de seus vizinhos.
No início dos anos 2000, as pesquisas em biologia e física estavam começando a se cruzar. Câmeras e tecnologias de visão por computador podiam mostrar a ação dos indivíduos em enxames de animais, e as simulações estavam produzindo cada vez mais resultados realistas. Os pesquisadores estavam começando a ser capazes de fazer as perguntas-chave: Os coletivos vivos estavam seguindo regras tão simples como as do Jogo da Vida ou os modelos de Vicsek? E se eles estavam ... como?
Em um artigo, Vicsek e um colega se perguntaram se poderia haver "algumas leis simples subjacentes da natureza (como, por exemplo, os princípios da termodinâmica) que produzem toda a variedade dos fenômenos observados".
Stephen Wolfram provavelmente diria que são as regras subjacentes. O matemático britânico e inventor do indispensável software Mathematica publicou um livro de 1.200 páginas em 2002, A New Kind of Science, postulando que propriedades emergentes incorporadas por coletivos vieram de programas simples que impulsionaram a complexidade dos flocos de neve, conchas, o cérebro, até mesmo o próprio universo. Wolfram prometeu que seu livro abriria o caminho para descobrir esses algoritmos, mas ele nunca chegou lá.
Ainda assim, praticamente qualquer sistema de unidades individuais bombeadas com energia - cinética, térmica, produz um determinado padrão coordenatório. As hastes metálicas se organizam em vórtices quando saltitantes em uma plataforma vibratória. Em uma placa de petri, as proteínas musculares migram unidirecionalmente quando empurradas por motores moleculares. Os tumores desovam populações de células móveis metastáticas que se alinham e migram para os tecidos ao redor, seguindo um subconjunto de células líderes que se desbravam. Isso parece um enxame migratório; descubra seus algoritmos e talvez você possa desviá-lo de órgãos vitais ou parar seu progresso.
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