Meu irmão me disse que muita gente em filosofia faz sua carreira achando um nicho de polêmica de tal modo que possa publicar bastante fazendo apenas o trabalho de crítico. Mas fica a pergunta: quando se dá respostas adequadas ao crítico e mesmo assim ele não as leva em conta ou finge que as não entende, não seria isso um sinal de que o mesmo precisa daquele nicho de polêmica para sobreviver? Se sua vida intelectual depende dessa polêmica, como poderá o crítico aceitar uma derrota?
É mais provável que ele, pouco a pouco, comece a se desviar do assunto, e buscar um outro nicho polêmico para colocar seus escritos. Enquanto isso, temos que aguentar o crítico repetindo suas críticas ad-nausean... A única coisa que posso dizer de Evelyn Fox é que parece ser bem intencionada e ter um sorriso bonito. Mas boas intenções não bastam quando o objetivo é ser intelectualmente honesto.
A clash of two cultures
Evelyn Fox Keller
Nature 445, 603 (8 February 2007) doi:10.1038/445603a; Published online 7 February 2007
Abstract
Physicists come from a tradition of looking for all-encompassing laws, but is this the best approach to use when probing complex biological systems?
Biologists often pay little attention to debates in the philosophy of science. But one question that has concerned philosophers is rapidly coming to have direct relevance to researchers in the life sciences: are there laws of biology? That is, does biology have laws of its own that are universally applicable? Or are the physical sciences the exclusive domain of such laws? (...)
Physicists' and biologists' different attitudes towards the general and the particular have coexisted for at least a century in the time-honoured fashion of species dividing their turf. But today, with the eager recruitment of physicists, mathematicians, computer scientists and engineers to the life sciences, and the plethora of institutes, departments and centres that have recently sprung up under the name of 'systems biology', such tensions have come to the fore.
For example, a rash of studies has reported the generality of 'scale-free networks' in biological systems. In such networks, the distribution of nodal connections follows a power law (that is, the frequency of nodes with connectivity k falls off as k-, where is a constant); furthermore, the network architecture is assumed to be generated by 'growth and preferential attachment' (as new connections form, they attach to a node with a probability proportional to the existing number of connections). The scale-free model has been claimed to apply to complex systems of all sorts, including metabolic and protein-interaction networks. Indeed, some authors have suggested that scale-free networks are a 'universal architecture' and 'one of the very few universal mathematical laws of life'.
But such claims are problematic on two counts: first, power laws, although common, are not as ubiquitous as was thought; second, and far more importantly, the presence of such distributions tells us nothing about the mechanisms that give rise to them. 'Growth and preferential attachment' is only one of many ways of generating such distributions, and seems to be characterized by a performance so poor as to make it a very unlikely product of evolution.
How appropriate is it to look for all-encompassing laws to describe the properties of biological systems? By its very nature, life is both contingent and particular, each organism the product of eons of tinkering, of building on what had accumulated over the course of a particular evolutionary trajectory. Of course, the laws of physics and chemistry are crucial. But, beyond such laws, biological generalizations (with the possible exception of natural selection) may need to be provisional because of evolution, and because of the historical contingencies on which both the emergence of life and its elaboration depended.
Perhaps it is time to face the issues head on, and ask just when it is useful to simplify, to generalize, to search for unifying principles, and when it is not. There is also a question of appropriate analytical tools. Biologists clearly recognize their need for new tools; ought physical scientists entering systems biology consider that they too might need different methods of analysis — tools better suited to the importance of specificity in biological processes? Finally, to what extent will physicists' focus on biology demand a shift in epistemological goals, even the abandonment of their traditional holy grail of universal 'laws'? These are hard questions, but they may be crucial to the forging of productive research strategies in systems biology. Even though we cannot expect to find any laws governing the search for generalities in biology, some rough, pragmatic guidelines could be very useful indeed.
Minhas respostas telegráficas (depois desenvolvo isso):
1) As duas culturas não são a Física e a Biologia, mas sim os experimentais e os teóricos. Os Físicos teóricos conversam muito bem com os Biólogos teóricos. Os físicos experimentais são quase tão exasperantes quanto os biólogos experimentais.
2) Os modelos de Física Estatística nunca pretenderam dar informação sobre a dinâmica real dos sistemas estudados, ou sobre sua natureza microscópica. Uma simulação de Monte Carlo necessariamente usa uma dinâmica falsa. O objetivo é estudar classes de universalidade. Não devemos pedir aos modelos aquilo que eles não foram feitos para fazer. Infelizmente Evelyn Fox parou de fazer física antes do advento do Grupo de Renormalização.
3) O conhecimento provido pelos toy models na física estatística é Popperiano: são os modelos refutados aqueles mais informativos, por mostrarem que certo conjunto de ingredientes de modelos biológicos apenas verbais, tidos como suficientes para o entendimento de uma questão biológica, na verdade não funcionam quando se tenta modelar o sistema. Assunções tácitas aparecem. Os modelos matemáticos forçam os biólogos a explicitá-las.
4) Fitar distribuições com caudas em leis de potência não é tão fácil assim. Especialmente porque, na região onde se têm mais estatística, a distribuição não tem forma de lei de potência. Então, na verdade, os modelos simples tipo Barabasi-Albert não funcionam tão bem, e a busca da razão de porque não funcionam é que faz avançar o conhecimento.
5) Os físicos estudam hoje dinâmicas fortemente dependentes de acasos congelados e acidentes históricos. São as dinâmicas vítreas, fora do equilíbrio, não ergódicas. Modelar a evolução Darwiniana e o surgimento de espécies acidentais e únicas toma meia página de Fortran. Fenômenos únicos, acidentais e históricos são, sim, um tópico de pesquisa da Física Contemporânea. Basta examinar a Cosmologia moderna: o Universo acessível é único, acidental e histórico.
6) A epistemologia da Física mudou muito desde que Evelyn Fox era física na década de 60. A revolução da Modelagem Computacional, quer na Física, quer na Biologia, veio para ficar.
7) Primeira lei das leis científicas: não se deve confundir, como faz Evelyn Fox, leis dinâmicas com leis estatísticas. A lei dos grandes números, a distribuição Gaussiana e as leis de potência não estão na mesma classe da Eletrodinâmica Quântica ou da Relatividade Geral. E, sim, existem regularidades e leis estatísticas na Biologia, especialmente na Biologia de Sistemas. E uma regularidade estatística não precisa ser invariante no tempo para que seja interessante e mereça uma explicação. Explicação que nunca virá se estudarmos apenas espécies isoladamente.
8) Se você não entende um modelo simples, então não entenderá um modelo mais complexo. Para reconhecer um rosto, mais vale uma caricatura do que uma fotografia tirada no microscópio. Modelos biológicos verbais continuam sendo modelos, e sempre contêm menos informação que os modelos matemáticos correspondentes.
9) A melhor maneira de ver se os físicos terão sucesso no ataque de problemas biológicos é deixá-los trabalhar em paz. Afinal, Pasteur era físico, Fechner era físico, Stevens era físico, Delbruck era físico, Crick era físico. Os biólogos que não gostam de fazer teoria e simulações computacionais podem deixar isso para os físicos, que estão precisando muito de empregos. Fazer teoria e modelo computacional não vai gastar (muito) dinheiro público, na verdade é baratíssimo: basta papel, um PC e idéias novas.
10) Criticar é fácil. O duro é criar.
A ler:
Physics and the emergence of molecular biology: A history of cognitive and political synergy EF Keller - Journal of the History of Biology, 1990 - Springer
Comentários