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26 de jun de 2008

O que é modelo científico?

Modelo Científico
Coisas consideradas inatingíveis pela mente humana são questionadas desde a antiga filosofia grega e permanecem sendo até hoje. O debate iniciado desde o princípio da história do conhecimento, quando o fazer ciência era simultâneo ao fazer filosófico, se estabeleceu como uma questão básica, tanto na filosofia como na ciência:
É possível o acesso ao real?

Ora, mesmo quando o método de investigação silogístico grego foi substituído pelo método científico experimental característico da idade moderna, jamais a ciência chegou à “verdade”, concebida como o conhecimento definitivo e irrefutável. Justamente ao contrário, no final do século XIX, quando vários cientistas propunham o “fim da história” para o conhecimento humano, em que o universo se encontrava totalmente explicado pela mecânica newtoniana, o avanço científico tomou rumos inesperados.

Naquela época, uma parte da comunidade científica propugnava, sob um ponto de vista determinista, que a ciência apreendia o real e que soba a condição de ter os dados empíricos das condições iniciais de determinado fenômeno, a sua previsibilidade era absoluta, ou seja, pensava-se que a ciência trabalhava com a própria realidade.

O avanço científico ocorrido no início do século XX desmontou definitivamente o sonho determinístico do acesso ao real e a ciência teve que admitir que na suas constantes investidas de compreensão da natureza, somente consegue construir Modelos aproximativos que servem de ponte entre o real e a limitada capacidade humana de apreendê-lo

Exemplos de Modelos Científicos:
- Modelo do átomo: o clássico desenho do átomo que se vê nos livros escolares é um modelo científico. Ele, mesmo sendo a representação do átomo real, não é a verdade do átomo, porque inclusive este modelo já foi revisto várias vezes e continuará sendo;

- Modelo da molécula de DNA: é uma representação do real que levou anos para ter o aspecto que conhecemos hoje, mas não há nenhuma certeza de que não possa ser mudado;

- Modelos matemáticos climáticos: diferentemente dos modelos deterministas da física Newtoniana, em que bastava se conhecer as condições iniciais de um sistema para se prever posições futuras, o clima se comporta de maneira não linear, caótica. Assim, pequenas alterações nas condições iniciais podem provocar resultados imprevisíveis. Por isso foram concebidos modelos climáticos probabilísticos, que operam com faixas de janelas de possibilidades. Assim, as previsões obtidas por estes modelos são apresentadas através de resultados estatísticos, dentro de margens de erro/acerto;

- Modelo computacional: todos os computadores do mundo seguem o a lógica de funcionamento de um modelo de computador conceitual criado antes que fosse inventado o primeiro computador eletrônico. Ele descreve e sistematiza os passos avantes e retrógrados que uma cabeça leitora perfaz para ler uma fita onde estão armazenados dados binários ZEROS E UNS. Até hoje, nenhum computador do mundo conseguiu romper o paradigma imposto pelo modelo computacional imaginado pelo matemático inglês Alan Turing. A ciência antevê que este modelo possa ser superado pelos novos paradigmas da computação quântica.

- Modelo semiótico do aprendizado: assim como no modelo computacional conceitual em que a informação é reduzida a ZEROS E UNS, o modelo da aprendizagem humana reduz o conhecimento a noemas, ou seja núcleos básicos constituintes dos conceitos. O conceito “cavalo” não é armazenado apenas como imagem, ele é informação léxica e também é figura que pode ser evocada por inúmeras imagens que lembram cavalos, mas também pode ser evocado por sons, cheiros, tato, conceitos associados, etc. Apesar de o modelo semiótico descrever a formação do conceito, ele não dá conta do fenômeno total, da coisa em si, tanto que até hoje as pesquisas na área de Inteligência Artificial continuam engatinhando sob o engessamento do Modelo de computador conceitual binário proposto por Turing.

A derrota do determinismo, iluminismo e mecanicismo sob a inexorável transitoriedade do conhecimento humano.
Todo o conhecimento humano é formado de modelos de aproximação que sintetizam a observação humana sobre os fenômenos da natureza, porém sempre distante do real, das coisas em si mesmas, que continuam escapando da apreensão total. A concepção da ininteligibilidade do real pela mente humana derruba as certezas adquiridas nos primórdios da história do conhecimento moderno, construídas através do determinismo, iluminismo e do mecanicismo defendido por toda uma geração de Filósofos e cientistas iluministas, tais como René Descartes e Francis Bacon, que desembocou no dogmatismo preconizado pelo positivismo científico no século XIX.

Conclusão:
Só existem modelos científicos porque o conhecimento científico e filosófico se constitui de aproximações do real e não na apreensão do próprio real. No momento em que a mente humana pudesse apreender a realidade, não precisaria mais criar modelos conceituais precários para compreender o mundo.

Referências:
http://www.guia.heu.nom.br/modelo_cientifico.htm
Um Modelo Conceitual para Integração de Modelos Científicos e Informação Geográfica
Bizzocchi, Aldo - Cognição Como pensamos o Mundo, Revista Ciência Hoje nº 175/setembro de 2001

7 comentários:

  1. Hm, texto científico... interessante.

    A ciência se agarra a seus modelos e não à realidade simplesmente porque a realidade é sempre particular, quase nunca geral; senão não haveria determinismos, mas sim um monte de "depende" aninhados para cada par problema/solução. A abstração é o preço que se paga para se ter um certo grau de certeza.

    E, quanto ao modelo computacional, o modelo que deu origem ao computador como o conhecemos é a Máquina de Von Neumann(um processador que executa instruções armazenadas em uma memória); a Máquina de Turing é apenas um princípio abstrato que não foi implementado na prática porque é extremamente ineficiente por seu modus operandi(uma fita e uma cabeça de leitura/gravação; demora um bocado até pra fazer uma simples soma...)

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  2. Ou, será a certeza o Fantasma da Ópera que assombra as cabeças científicas soprando ventos efêmeros de consenso?
    Sabe porque preferi a máquina abstrata de Turing em detrimento do proto-computador atual de Von Neumann? É que do ponto de vista de modelo mental, ou concepção lógica primeira, Turing criou um princípio filosófico de computabilidade que não foi superado até hoje.
    Acredito que tarefas não computáveis somente serão processadas quando os conceitos forem inteligíveis suscetíveis ao cálculo e ao armazenamento.
    Quando você puser dois interlocutores ocultos em salas diferentes, uma máquina e um humano e ao cabo de uma conversa informal, você não puder distinguir a máquina do humano, a Máquina de Turing terá sido superada.
    O que eu quero dizer é que para o realização da máxima CyberPunk da humanização das máquinas, será absolutamente necessário destruir o determinismo intrínseco à logica digital. Uma máquina não-determinista é a coisa mais próxima de um ser humano que eu concebo, portanto anos luz distante das limitações impostas pelo conceito de computabilidade de Turing/Church.
    Por enquanto, eu tenho certeza de que quem fez este comentário É UM HUMANO. Quanto não tiver mais, então o reino das máquinas a la Matrix terá começado.

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  3. É praticamente a confirmação da máxima se não entender, desenha! rsrs...

    Meu "bah" é só uma expressão que eu uso às vezes, algo entre deboche e considerar dispensável... será que eu consegui explicar? Pense no "bah" do Garfield, mais ou menos... Nem conheço o Rio Grande do Sul...

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  4. queria saber mais explicitamente o significado de modelo científico como sou uma estudante da 8 série preciso fazer trabalhos sobre essas matérias
    mais concordo em dizer que uma mente mais desenvolvida que a minha saberia designar isso facilmente...
    obrigada!

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  5. taiemeny
    Vejamos se posso explicitar mais usando uma imagem:
    Imagine que uma pessoa receba uma caixa impossível de abrir com um objeto dentro. E aí ela deve descrever o que tem dentro da caixa da melhor maneira possível sem abri-la. O que ela vai fazer? Vai sacudir, verificar o peso, verificar o tamanho da caixa, escutar o tipo de som emitido pelo objeto. Através destes sinais, a pessoa poderá colocar no papel as características e montar uma descrição do objeto. Esta descrição às cegas é um modelo científico, pois foi resultante de várias observações e experimentos. O importante é que a pessoa jamais saberá o que há realmente dentro da caixa, pois o resto da vida o que ela fará é aprimorar várias vezes a descrição, fazer novas observações, experimentos e formular novas teorias sobre o conteúdo caixa. E se mais pessoas concordarem com a descrição, então se diz que é um modelo científico aceito.

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  6. taiemeny
    você pode propor com seus coleguinhas essa experimentação de modelo científico e a compreensão entre vocês será muito maior. Um cientista que descreve uma estrela, jamais chegará lá, mas o faz graças ao modelo científico (caixa)construído sobre as estrelas.

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  7. Mauricio de dentro de um laboratório:
    A questão basilar é a de que ninguém pode fazer afirmações sobre o real. Nossa mente é o maior modelador natural dentre todos. Nós vivemos fazendo modelos a partir de nossos sensores biológicos. O real, sob este aspecto, não existe, ou seja, ele também É um modelo.

    O modelo não é a adivinhação do que está dentro da caixa, o modelo é a descrição da caixa. Quando alguém descreve uma caixa já está construindo um modelo!
    Se eu escrevo caixa numa folha de papel e a minha caixa é de papel, e por experimentação eu verifico que ambas as caixas são de papel, e se esta verificação é passível de ser negada por alguém, e se esta experimentação está dentro dos paradigmas dos envolvidos, então este conhecimento poderá ser considerado científico para este grupo.
    Naturalmente a caixa original está no 3D, enquanto a palavra caixa está no plano do papel, e isto irá me obrigar a reformular meu conceito, e assim vai. Questionando, Propondo, Experimentando, Validando, Desconstruindo, Questionando... E tudo isto, sempre, sendo um acordo entre pessoas.

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