“A luz é quantizada, e não é possível contar meio fóton”, afirmou William Bialek, professor de física e genômica integrativa da Universidade Princeton. “Isso é o mais longe que se pode ir.”
Assim, embora possa levar alguns minutos para se acostumar ao escuro após sermos enganados por um dilúvio de luz artificial, nosso olho pode realmente aproveitar o prêmio, e visualizar um turvo ponto de fótons solitários brilhando no horizonte.
Os fotorreceptores exemplificam o princípio da otimização, uma ideia que vem ganhando uma tração cada vez mais ampla entre pesquisadores - a de que certos recursos básicos do mundo natural foram afiados, pela evolução [sic], aos maiores picos possíveis de desempenho, os limites legais do que Newton, Maxwell, Pauli, Planck e Albert permitirão.
Cientistas identificaram e anatomizaram matematicamente uma série de casos onde a otimização deixou sua meticulosa marca, entre eles a soberba eficiência com que as células bacterianas se fecham sobre uma fonte de alimento; a precisa resposta de um embrião de drosófila para contornar moléculas que ajudam a diferenciar cauda de cabeça; e a forma como um tubarão consegue encontrar sua presa ao medir microfluxos de eletricidade na água, medindo um milionésimo de um volt - o que, conforme observou Douglas Fields em Scientific American, seria como detectar um campo elétrico gerado por uma pilha AA comum “com um pólo mergulhado no Estuário de Long Island e o outro nas águas de Jacksonville, na Flórida”.
Em cada instância, segundo cálculos de biofísicos, o sistema não conseguiria ser mais rápido, sensível ou eficiente sem antes se mudar para um universo alternativo, com constantes físicas diversas.
Os princípios da otimização podem até mesmo ajudar a explicar fenômenos em grande escala, como a elasticidade de nossos reflexos e a arquitetura básica de nosso cérebro. Para Bialek e outros físicos, a análise da otimização traz uma chance de identificar princípios básicos na biologia que possam ser encapsulados num elegante grupo de equações.
Eles poderiam, então, usar esses primeiros princípios para realizar previsões sobre como outros sistemas vivos podem se comportar, e inclusive testar suas previsões em ambientes biológicos da vida real - um exercício que pode rapidamente crescer em complexidade quantitativa até mesmo nos casos aparentemente mais simples.
Na última quarta-feira, Bialek irá discutir sua posição sobre a otimização biológica no Centro de Graduação da Universidade Municipal de Nova York, numa palestra pública encantadoramente intitulada de “Mais perfeito do que imaginávamos: A visão de um físico sobre a vida”.
Bialek é professor visitante na escola de graduação, onde ajudou a estabelecer uma “iniciativa para as ciências teóricas” dedicando-se à grande emulsificação da matemática, neurociência, física de matéria condensada, computação quântica, química computacional e ocasionais seminários sobre a física de mousses e marshmellows. [...]
Bialek e seus colegas consideraram a dinâmica de uma grande molécula de sinalização no embrião da drosófila, chamada “bicoide”. Já se sabia que pedaços da bicoide eram dispensados na ponta de um óvulo de drosófila pela mãe, que as moléculas se difundiam na direção da cauda durante o desenvolvimento, e que a concentração relativa de bicoide em qualquer ponto ajudava a determinar a segmentação da forma de uma drosófila em desenvolvimento.
Mas como, exatamente, a mosca traduz algo tão amorfo e sem fronteiras quanto o escoar de uma mancha de óleo na grade de precisão da segmentação corporal? Os pesquisadores calcularam que, para operar de forma otimizada, cada célula no embrião em desenvolvimento combinaria a força de seu sinal bicoide contra um intervalo geral de possíveis forças de sinais, basicamente comparando anotações com seus vizinhos.
Naturalmente, experimentos posteriores mostraram que células embrionárias de moscas realizam precisamente esse tipo de combinação quantitativa em reação a um pacote de estímulos bicoide. “Esse é um daqueles casos em que poderíamos ter fracassado radicalmente”, disse Bialek, “mas tivemos resultados melhores do que poderíamos esperar”.
Outros pesquisadores mostraram que um micróbio E. coli, enquanto percorre seu caminho através de um ambiente quimicamente caótico e na direção de alimento, depende de um algoritmo similar de “comparar-contrastar-agir”, embora neste caso a troca de anotações ocorra entre receptores de superfície na frente, nas laterais e na traseira da bactéria. “A confiabilidade de sua tomada de decisões é tão alta”, afirmou Bialek, “que ele não obteria um desempenho melhor nem se contasse cada molécula em seu ambiente”.
Emanuel Todorov, neurocientista da Universidade de Qashington, disse que uma forma de identificar casos prováveis de otimização é encontrar sistemas biológicos que sejam onipresentes, antigos e resistentes e mudanças. “Os músculos da maioria das espécies são bastante similares”, disse ele, “e dentro de cada fibra muscular estão as mesmas moléculas orgânicas e compridas, a mesma actina, miosina e troponina que se fecham sobre si mesmas para gerar força.” Claramente, o mecanismo tripartido de todo movimento animal, segundo ele, está muito próximo de uma máquina otimizada que, por si só, não precisa de reinvenção.
Todorov estudou como usamos nossos músculos, e aqui ele também encontrou evidências da otimização em ação. Ele aponta que nossos movimentos corporais são “não-repetíveis”: podemos fazer o mesmo movimento uma vez após a outra, e a cada vez ele será levemente diferente. “Você pode dizer, bem, o corpo humano é desleixado”, disse ele, “mas não, somos mais bem projetados do que qualquer robô.”
Ao realizar um dado movimento, o cérebro foca nos elementos essenciais da tarefa, e ignora ruídos e flutuações na rota para o sucesso. Se você está tentando acender um interruptor de luz, o que importa se o cotovelo está para baixo ou para o lado, ou se seu pulso treme - desde que seu dedo atinja o interruptor/alvo? Todorov e seus colegas criaram modelos para diferentes movimentos e determinaram que a melhor abordagem é aquele instável, sempre em variação.
Ao tentar corrigir todas as pequenas flutuações, explicou ele, você não só gastará mais energia desnecessariamente, cansando seus músculos com mais rapidez, como também introduzirá mais ruído no sistema, amplificando as flutuações até que todo o processo seja comprometido. “Assim chegamos à inusitada conclusão”, disse ele, “de que a forma otimizada de controlar movimentos permite certa quantidade de flutuação e ruídos.”
O cérebro também parece preparado para tolerar erros e ruídos. Simon Laughlin, da Universidade de Cambridge, propôs que o sistema de condutores do cérebro foi miniaturizado ao máximo, condensado em favor da velocidade ao pico físico da fidelidade de sinalização. Segundo Charles Stevens, do Instituto Salk, nosso cérebro distingue ruídos de sinais através da redundância de neurônios e de um sagaz nivelamento médio do que aqueles neurônios têm a dizer. Nós somos como micróbios buscando por comida, e por que não? As bactérias estão por aqui há quase quatro bilhões de anos [segundo a cronologia evolucionista]. Elas possuem uma sobrevivência otimizada. E podem nos mostrar o caminho.
(New York Times News, via Yahoo Notícias)
Nota: Defeitos na visão (ou coisas parecidas) são usados para tentar refutar o argumento do design inteligente. O que Bialek está sugerindo é que os cientistas devem ter mais humildade para admitir que não sabem de tudo e que nem sempre aquilo que parece defeito estrutural num órgão o é de fato (o que falta é conhecimento sobre as funções do órgão). Faço apenas uma observação quanto à matéria acima: substitua a palavra “otimização/otimizado(a)” por “design inteligente” e tudo ficará bem mais lógico. Não consigo imaginar “forças aleatórias” e acaso cego otimizando coisa alguma.[MB]