John von Neumann, Um Inteligentista Antes do Tempo

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O matemático húngaro John von Neumann (1903 – 1957) foi uma das mentes científicas mais poderosas do século XX. Suas obras abrangem desde a análise funcional e numérica até a mecânica quântica, da teoria dos conjuntos à teoria dos jogos, assim como muitos outros campos da matemática pura e aplicada. Ele foi pioneiro em ciência da computação, os primeiros computadores reais foram desenvolvidos de acordo com um modelo básico que leva seu nome (“arquitetura von Neumann”).

No final da década de 1940, von Neumann estudou, de um ponto de vista teórico, o problema dos autômatos auto-reproduzidos (ver “Theory of Self-Reproducing Automata”, 1966, University of Illinois Press, Urbana). Ele foi o primeiro a fornecer um modelo algorítmico de autômato auto-reproduzível. Grosso modo, provou que para atingir o objetivo é necessário resolver quatro problemas: (1) armazenar instruções em uma memória; (2) duplicar estas instruções; (3) implementar uma fábrica automática (tipo de “construtor universal”), capaz de ler as instruções de memória e, com base nelas, construir os componentes do sistema; (4) para gerenciar todas essas funções por meios de uma unidade de controle central. Um sistema de auto-reprodução deve conter o programa de sua própria construção. Este programa é uma espécie de imagem abstrata consistente e completa do sistema. Não é por acaso que o inventor da teoria dos autômatos celulares é também um dos pais da ciência da computação. De fato, em duas palavras, o que von Neumann provou é que a auto-reprodução precisa de programação e processadores (isto é, software e hardware). O seguinte quadro simbólico simplificado pode dar uma idéia da solução de von Neumann:

Observe que a imagem acima não é muito diferente da “arquitetura von Neumann” de um computador (que em vez do Construtor Universal tem a Unidade de Lógica Aritmética). Chegamos à conclusão de que a condição necessária, mas não suficiente, para ser autômato auto-reproduzível é ser um computador (porque nem todo computador é auto-reproduzível).

Observe que a necessidade do software é válida para todos os replicadores baseados em informações, sejam eles artificiais ou naturais. O notável é que von Neumann foi capaz de conceber com sucesso o modelo matemático de um autorreplicador sem saber como as células biológicas se reproduzem em detalhes (pelo simples fato de que, em seu tempo, esse conhecimento ainda não estava disponível). Ele entendeu que, necessariamente, as células tiveram que implementar técnicas semelhantes anos antes de os biólogos descobrirem tais mecanismos. Sua teoria se mostrou verdadeira poucos anos depois com a descoberta da estrutura de DNA (James Watson e Francis Crick, 1953) e ainda mais tarde a descoberta das máquinas moleculares mais complexas que funcionam no processamento da informação celular. Michael Denton em sua “Evolução, uma teoria em crise” (cap.11) escreveu:

Como dizia von Neumann, a construção de qualquer espécie de autômato auto-replicante exigiria a solução de três problemas fundamentais [aqui Denton não considera a Unidade de Controle] […] A solução para os três problemas é encontrada em seres vivos e sua elucidação tem sido um dos triunfos da biologia moderna. Tão eficiente é o mecanismo de armazenamento de informações e tão elegante o mecanismo de duplicação desta molécula notável que é difícil escapar a sensação de que a molécula de DNA pode ser a única solução perfeita para os problemas gêmeos de armazenamento de informações e duplicação de autômatos autorreplicáveis. A solução para o problema da fábrica automática reside no ribossoma. “

Conforme se sabe, na replicação do DNA, o papel chave é realizado pelo grupo de enzimas chamadas DNA e RNA polimerase. Resta identificar o que na célula tem o papel de Unidade de Controle. Uma vez que é a função mais complexa (na verdade é a máquina de estado finito que governa todos os outros dispositivos) é provável que sua explicação detalhada envolve muitas máquinas moleculares correlacionadas.

É claro que a lista acima de quatro funções é simplificada e reduzida no mínimo. Entretanto, sem todas essas funções qualquer autômato auto-reproduzível não funciona. Nos termos da teoria do Design Inteligente que significa que o conjunto {1,2,3,4} é irredutivelmente complexo (IC) no nível funcional. A arquitetura auto-replicante de Von Neumann é a ciência no seu melhor e representa um design inteligente. Qual foi a sua previsão científica sobre células biológicas, mas uma previsão de DI? Dado que essa previsão de DI foi provada verdadeira no laboratório algum tempo depois, naquela ocasião DI era de fato ciência e o oposto de uma trava para a ciência (as acusações usuais contra DI são: “DI não é ciência”, “DI é uma trava para a ciência” …).

Apesar do que alguns acreditam, a auto-replicação é um dos problemas tecnológicos mais difíceis. Von Neumann entendeu que qualquer replicador baseado na informação deve conter dentro de si (entre outras coisas indispensáveis) uma representação simbólica de si mesmo. Vale a pena considerar o que isso implica. O conceito de “representação simbólica” implica, de alguma forma, a realização de um mapeamento preciso entre duas realidades: a realidade física (o corpo físico do replicador, o hardware) e uma realidade abstrata (uma estrutura composta de símbolos ou signos, o software). Em termos matemáticos, este mapeamento é uma função onde o domínio é um conjunto estruturado de objetos físicos e o contradomínio um conjunto estruturado de objetos abstratos.

Sobre: software sintaxes, e abstrações

A realização de tal mapeamento não é uma coisa que a aleatoriedade e as leis químicas físicas fazem. O que é apenas físico não pode resolver o não físico, o abstrato. Somente uma mente pode conceber e administrar realidades abstratas, porque a mente pode ser considerada um processador abstrato de conceitos e idéias. Obviamente, um mapeamento entre o físico e o abstrato pode ser concebido de muitas maneiras. De fato, enquanto a realidade física é uma dada informação do problema, a estrutura simbólica, que deve corresponder a ela, tem que ser inventada. Aqui apenas a criatividade da inteligência pode ter sucesso.

Sobre: estrutura simbólica e correspondência

Mas esses achado dão apenas uma ideia parcial da complexidade do problema de auto-replicação. O que tem de ser enfatizado é o aspecto simbólico da representação. Na verdade, também uma imagem pode conter uma auto-representação interna (imagine colocar dois espelhos em frente uns dos outros e cada um deles conterá uma auto-imagem em escala). Mas imagens em espelho 2D simples não são simbólicas e não teriam valor para o trabalho de replicar, baseado em instruções, como um sistema molecular 3D a partir de matérias-primas. O que pode ajudar a entender a grande diferença é pensar que a seqüência de sinais ou símbolos armazenados em um replicador são instruções adequadas, ou seja, diretivas que devem ser interpretadas pela máquina replicadora para construir uma cópia de si mesmo a partir de um repositório de materiais (que entram no replicador através do que no esquema acima é chamado de dispositivo de “entrada”). As instruções implicam um código que deve ser compartilhado entre a memória, o processador e o construtor (na imagem acima, as setas bidirecionais conectadas a elas também representam isso).

Além disso, temos o conceito de replicador “autotrófico”. Um replicador autotrófico não é um replicador que precisa de um provedor externo de peças básicas, mas sim auto-reproduzir encontrando materiais necessários por si só na natureza. As células biológicas são mesmo replicadores autotróficos.

Com o conceito de software e sua execução por um processador entramos na porta principal da ciência da computação. A vida implica necessariamente no processamento da informação em seus dois aspectos, software e hardware. Chance e necessidade não podem criar nem o software nem o hardware capaz de executá-lo. Como conseqüência, este surpreendente encontro de ciência da computação e biologia, uma das maiores descobertas do século 20, é uma coisa que Darwin não poderia sequer imaginar e que, juntamente com outras evidências, finalmente desmantela sua teoria e prova DI verdadeiro.

Anônimo em Uncommon Descent. 10, Set ,2009.


Alguns comentários no original

Nakashima 

Anônimo (autor),

Gostaria de sublinhar que Langton Loops ou evoloops são exemplos de autorreplicantes mais simples do que o design de von Neumann. Onde está a unidade de controle central nestes autótrofos?

O projeto de Von Neumann era inteligente, mas isso não faz sua previsão científica (uma referência, por favor?) Uma previsão de DI. Você teria que demonstrar que, como resultado de sua experiência, ele concluiu que somente a inteligência humana ou maior pode causar um autorreplicador a surgir em um determinado conjunto de regras e condições de partida.

Quando você afirma:

"A realização de tal mapeamento não é uma coisa que a aleatoriedade e as leis químicas físicas fazem."

É simplesmente isso, uma afirmação. Esta é a asserção padrão associada ao DI. Não se tornou mais provável por ser anexado a um ensaio sobre von Neumann. A realidade de nosso mundo é que o mapeamento é de objetos físicos a objetos físicos, DNA a proteínas. Em sistemas mais simples, RNA para RNA.
Shazard 

Nós que trabalhamos em TI e pessoas que escrevem softwares não triviais sabem que um programa de software autorreplicante não é trivial. Ainda mais ... ele mostra algum nível de compreensão e domínio do programador quando ele pode escrever programas autorreplicantes. Experimente em sua linguagem de programação favorita realizar duas tarefas:

1. Escrever um software naquela linguagem que imprime o texto de si mesmo

2. Escrever um software que faça autorreplicação real, que não é apenas escreva o texto, mas na verdade execute a cópia.

E então tente compreender o quão estúpido e ignorante deve ser um darwinista pra fazer uma alegação de que algo como isso é possível por mutações aleatórias, que é a única entrada de informação em seu sistema.
kairosfocus 

Observe como - em observação empírica e análise por inferência para melhor explicação (não especulação teológica como tal) - Paley antecipa tantos dos temas e questões que estamos enfrentando 200 anos depois: especificidade funcional de informações complexas, complexidade irredutível (e complexidade reduzida), o desafio da informação e replicação etc etc estão todos lá. Eu consideraria interessante se nossos amigos darwinistas pudessem identificar gentilmente como essas questões foram levantadas em forma seminal por Paley - e como dada força técnica, mesmo matemática por von Neumann: ele identificou um conjunto necessário e suficiente (assim, irredutivelmente complexo) para implementar um autorreplicador - foram respondidas de forma convincente sobre os méritos por Darwin e sucessores até hoje. Ou seja, se fossem.

(Na falta disso, seria difícil ver como a teoria evolucionista nos últimos 200 anos pode escapar à acusação de ser um grande argumento por distração e destituição de um problema científico sério, empiricamente fundamentado: a origem da complexidade funcional).
hdx 

Von Neumann era um evolucionista e nunca riu da evolução darwiniana.

"Além disso, é igualmente evidente que o que se passa é na verdade um grau melhor do que a auto-reprodução, pois os organismos parecem ter-se tornado mais elaborados ao longo do tempo. Os organismos de hoje descendem filogeneticamente de outros que eram muito mais simples do que são, muito mais simples, de fato, que é inconcebível como qualquer tipo de descrição dos organismos complexos mais tarde poderia ter existido no anterior. Não é fácil imaginar em que sentido um gene, que é provavelmente um caso de baixa ordem, pode conter uma descrição do ser humano que virá dele. Mas neste caso você pode dizer que, uma vez que o gene tem seu efeito apenas dentro de outro organismo humano, provavelmente não precisa conter uma descrição completa do que está a acontecer, mas apenas algumas sugestões para algumas alternativas. No entanto, isso não é assim na evolução filogenética. Isso parte de entidades simples, cercadas por um ambiente amorfo não vivo, e produz algo mais complicado. Evidentemente, esses organismos têm a capacidade de produzir algo mais complicado do que eles mesmos."

(Reproduzido em Documentos de John von Neumann sobre Computing and Computer Theory, W. Aspray e A. Burks, eds., MIT Press, pp 481-482)*

* Artigo (editado, Burks): Theory Of Self Reproducing Automata, 1966.

Anônimo (autor) 

Você sabe bem que "evolução" significa "macro-evolução não inteligente, não-orientada de todas as espécies de um ancestral comum único por meio de mutações aleatórias e seleção natural". Em uma única palavra "evolução" significa "darwinismo". Se a evolução não significa isto todos nós podemos ir para casa, o debate DI/Evo acabou. Um evolucionista em termos é quem acredita no darwinismo. Uma aplicação (entre muitos outras) da teoria da DI é a refutação do darwinismo. Von Neumann não acreditava no darwinismo. Dizer que "os organismos atuais são filogeneticamente descendentes de outros", como ele fez, não implica em acreditar no darwinismo. Portanto, tendo em vista essa declaração apenas, você não pode chamá-lo de evolucionista.


Junior D. Eskelsen
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Responsável pelo portal tdibrasil.org e pela página Teoria do Design Inteligente no Facebook. Colabora com as atividades do movimento do Design Inteligente no Brasil.

3 Comentários

  1. hdx tem que considerar a data do texto de Von Neumann citado.
    Antes da descoberta do dna e de toda engenharia genetica que temos conhecimento hoje.
    Ele até poderia ser evolucionista ( pois a mesma não exclui a ideia do Design), contudo pelo simples fato de ser um programador reconheceria o sistema complexo da formação celular.
    se não poderia afirmar que darwin poderia ser adpto do Design, pois afirmou se fosse provado a existencia de uma complexidade ele abandonaria a sua teoria.

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