Palavra de Sá

As lentes da ciência: das leis físicas às correlações

Robert Hooke (1635-1703), uma das figuras mais importantes dos primórdios da Royal Society de Londres, pode ser descrito como um polímata por suas contribuições em diversas áreas da ciência, incluindo física, biologia, astronomia, geologia e arquitetura. Foi também assistente do cientista Robert Boyle (1627-1691) no desenvolvimento da bomba de vácuo e curador de experimentos da Royal Society, além de ter participado de intensos debates científicos com Isaac Newton (1643-1727) sobre a gravitação, o movimento orbital e a ótica.

É habitualmente lembrado pela Lei de Hooke, que descreve o comportamento de deformação de uma mola como resposta a uma força externa e um dos princípios fundamentais da ciência dos materiais, embora esse reconhecimento não faça jus ao conjunto de suas contribuições à ciência.

Em 1665, Robert Hooke publicou pela Royal Society a sua obra monumental Micrographia, na qual apresentou, em forma de gravuras, as observações feitas com o microscópio que havia aperfeiçoado. Com esse instrumento, Robert Hooke descreveu insetos, plantas, metais, cristais, tecidos, entre outras estruturas microscópicas. O aspecto extraordinário da obra foi a combinação entre instrumentação, observação, descrição, representação gráfica, publicação e persuasão pública.

O livro revelava ainda algo mais interessante e profundo: a ampliação microscópica colocava em questão concepções intuitivas profundamente arraigadas, associadas à estrutura, forma natural e forma artificial dos objetos. O instrumento permitia identificar padrões e estruturas microscópicas ainda desconhecidas, mas também revelava surpreendentes regularidades formais entre organismos e objetos inanimados. Embora não fosse exatamente o objetivo dos experimentos, os resultados viriam a ter um impacto conceitual fundamental, pois desmistificavam a natureza do mundo microscópico, confrontando as distinções intuitivas entre diferentes tipos de matéria.

O livro apresentava ainda observações telescópicas da Lua, cujas montanhas e vales revelavam uma superfície com estruturas muito semelhantes àquelas encontradas na Terra, algo que as concepções cosmológicas vigentes naquela época ainda não permitiam presumir. Como consequência, a separação dos fenômenos físicos entre os mundos terrestre e celeste perdia ainda mais sua evidência intuitiva, um movimento histórico que já estava em curso desde algumas décadas anteriores, a partir das observações astronômicas de Galileu Galilei (1564-1642).

A obra de Robert Hooke também se inseriu num debate decisivo sobre a filosofia experimental do século XVII. O debate tinha como foco a validade das medidas e observações produzidas por instrumentos, como o microscópio, e se elas poderiam ser consideradas evidências confiáveis para a construção do conhecimento sobre a natureza. A questão central não era se o microscópio funcionava, mas se a imagem produzida por aquele arranjo de lentes estava de fato descrevendo a natureza.

Críticos argumentavam que a imagem gerada pelo instrumento poderia ser somente uma ilusão ou uma distorção da realidade, produzida pela própria máquina, e não um conhecimento objetivo da natureza. Assim, confiar de forma irrestrita naquele instrumento poderia significar uma mediação obscura com a natureza.

A resposta de Robert Hooke a esses críticos foi incisiva: ele argumentou que seu instrumento funcionava como um órgão sensorial artificial para amplificar a percepção humana, sustentando que a mente humana, limitada por sua finitude, precisava de ferramentas complementares para acessar o que era invisível aos sentidos.

Os trabalhos de Robert Hooke e de seus contemporâneos da Royal Society contribuíram decisivamente para consolidar a observação instrumental como componente legítimo e indissociável da metodologia científica. Por outro lado, um pressuposto fundamental mantinha-se intacto: o instrumento poderia até amplificar os sentidos humanos, mas a autoridade para interpretar, sintetizar, identificar padrões, compreender os fenômenos decorrentes dos experimentos e fazer previsões permanecia uma atribuição inalienável do cientista.

É importante ressaltar que a construção do conhecimento científico sempre ocorreu a partir de uma cadeia de mediações cognitivas e materiais, incluindo os instrumentos, até chegar ao resultado consolidado e certificado. Três séculos e meio depois dos debates sobre a validade do experimento, a ciência moderna enfrenta uma controvérsia ainda mais profunda associada a essa mediação do conhecimento, em que o cenário muda completamente com a introdução da inteligência artificial.

Os modelos de aprendizagem profunda e os sistemas de inteligência artificial generativa, quando aplicados diretamente aos dados brutos e aos resultados dos experimentos, podem deslocar para a máquina uma parcela crescente da ação de síntese e articulação lógica que tradicionalmente cabia ao cientista.

Nas mais diversas áreas do conhecimento, os cientistas geralmente já não observam dados brutos diretamente, mas as saídas de modelos estatísticos, muitas vezes usando redes neurais de alta complexidade. Um algoritmo desse tipo pode predizer, por exemplo, a estrutura tridimensional e as propriedades físico-químicas de uma proteína, bem como sua interação em um sistema biológico.

Entretanto, isso não resulta necessariamente da identificação das leis fundamentais que governam essas interações, mas da aprendizagem de padrões estatísticos altamente complexos presentes em um grande volume de informação, algo que o cérebro humano provavelmente não seria capaz de processar com a mesma eficiência e precisão.

A capacidade mais importante do cientista é identificar padrões nos sistemas que estuda e, com isso, compreender a natureza e formular as leis físicas subjacentes. Ao usar métodos estatísticos, quando a métrica de sucesso passa a ser predominantemente preditiva, pode parecer suficiente encontrar uma relação estatística altamente robusta entre dados de entrada e saída, mesmo sem que tenha sido identificada uma relação causal ou uma lei que explique o fenômeno.

Consequentemente, a busca pela teoria capaz de explicar um certo fenômeno poderia ficar relegada a segundo plano, concedendo a ação de síntese e predição de algum evento a uma ferramenta de inferência estatística.

As discussões sobre inteligência artificial aplicada às atividades científicas têm frequentemente se concentrado em questões mais visíveis, associadas à autoria, plágio, integridade e produtividade. Embora sejam questões centrais, existem desafios ainda mais profundos. O dilema que a automação algorítmica apresenta para a pesquisa científica ultrapassa as questões procedimentais e assume uma dimensão fundamentalmente epistemológica. Quando se delega à máquina não somente a coleta dos dados, mas também parte da articulação analítica e síntese da evidência, altera-se o próprio conceito de conhecimento.

A tradição intelectual de construção do conhecimento científico, que se consolidou com a universidade moderna, está baseada no aprendizado, que não se restringe a simplesmente prever um resultado correto, mas a toda uma cadeia de ações que inclui dúvida, hipótese, inferência, análise, tese, contestação, certificação e publicização.

O conhecimento nessa tradição requer a capacidade de reconstruir as conexões causais e de entender a origem fundamental dos fenômenos.

A inteligência artificial, por outro lado, oferece um atalho sedutor: pode estabelecer resultados e identificar correlações eficientemente sem necessariamente fornecer o caminho da descoberta ou a compreensão causal do fenômeno. Configura-se, assim, o risco de uma forma de alienação epistemológica: o cientista pode obter resultados aparentemente confiáveis sem dispor dos meios para avaliar criticamente as inferências que os sustentam ou compreender os mecanismos que, quando identificáveis, permitem explicá-los.

A história da ciência moderna revela que qualquer nova tecnologia cognitiva, inserida na cadeia de construção do conhecimento, requer um redimensionamento das regras inerentes a essa cadeia. O microscópio de Robert Hooke não adquiriu legitimidade científica simplesmente porque ampliava a visão humana; sua incorporação às práticas científicas dependeu do desenvolvimento de procedimentos detalhados capazes de transformar uma imagem instrumental em evidência.

Por outro lado, a inteligência artificial é uma tecnologia emergente que introduz algo diferente: ela não é apenas um novo instrumento de observação, mas uma mediadora algorítmica capaz de identificar padrões, inferências e hipóteses cuja cadeia de raciocínio pode escapar ao próprio cientista. Assim, a questão não é simplesmente decidir se a inteligência artificial merece confiança ou ceticismo, mas estabelecer procedimentos que tornem suas inferências cientificamente auditáveis.

Esse questionamento não significa refutar a inteligência artificial nos procedimentos da metodologia científica. Há o risco de que essa conduta reproduza, em relação à inteligência artificial, a mesma desconfiança que os críticos de Robert Hooke dirigiram ao microscópio.

A comunidade experimental ligada à Royal Society precisou aperfeiçoar os instrumentos e atuar sistematicamente na consolidação de procedimentos detalhados e auditáveis baseados em um conjunto de práticas de observação, comparação, repetição, descrição e certificação pública, para mostrar que o instrumento não gerava uma percepção distorcida da natureza.

Um processo semelhante precisa ocorrer com a inteligência artificial. Por outro lado, o uso imoderado da inteligência artificial, sem alteração nas bases fundamentais da metodologia científica ou nos princípios éticos da ciência, pode desarticular o próprio conceito de construção do conhecimento, como estabelecido há mais de três séculos.

É necessário delimitar a fronteira entre a aceleração do processamento dos dados e a alienação em relação ao julgamento crítico. Renunciar à articulação da cadeia de construção do conhecimento pode ser a maior vulnerabilidade da ciência contemporânea, abrindo espaço para a subserviência às correlações espúrias e de origem desconhecida.

Isso pode levar à armadilha do conhecimento dogmático, do qual a própria ciência moderna buscou se distanciar. A limitação humana não é argumento contra o instrumento, qualquer que ele seja. Mesmo assim, o instrumento não pode tornar-se a autoridade epistemológica, assumindo o lugar do cientista.

Há ainda a dimensão mais sutil, associada à responsabilidade. Por exemplo, a inteligência artificial pode produzir uma hipótese correta cuja origem não pode ser plenamente explicada pelo cientista, o que já configura um problema epistemológico. Por outro lado, se essa hipótese estiver incorreta, levando a uma decisão científica, médica, ambiental ou tecnológica errada, então emerge um problema ético, com potencial de profundos impactos sociais. Assim, a opacidade epistemológica da ferramenta pode converter-se em opacidade de responsabilidade.

A lição de 1665 permanece inabalável: os instrumentos devem servir para amplificar a percepção humana, mas não para dispensar o julgamento crítico final. A inteligência artificial pode transformar profundamente a investigação científica, mas seu poder preditivo não elimina a necessidade de avaliar suas inferências, reconhecer seus limites e submeter seus resultados ao escrutínio coletivo.

O desafio não é impedir que as máquinas participem da construção do conhecimento, mas assegurar que suas contribuições permaneçam sujeitas aos critérios de validação, crítica e justificação que fundamentam a prática científica. Na tradição filosófica que moldou a universidade moderna, saber algo nunca significou apenas prever um resultado correto, mas conseguir controlar toda a cadeia causal do conhecimento.

Se a universidade renunciar ao seu papel histórico, corre o risco de deixar de ser o epicentro da construção do conhecimento e se tornar apenas um centro de processamento de dados.

 

Fonte: Por João Francisco Justo Filho, no Jornal da USP