Modelarea în Științele Biologice

Progresul înțelegerii științifice în domeniul biologiei și ecologiei este dependent de acumularea de date faptice, crearea de teorii apte să structureze datele și să explice fenomenele, modelarea descriptivă a realităților biologice și analiza validității constatărilor; un element la fel de important este înțelegerea consecințelor rezultate din acest tip de fenomene biologic-ecologice. Putem constata cu ușurință o diferență uriașă între simplitatea fenomenelor fizico-chimice și complexitatea fenomenelor biologice-ecologice; deși fenomenele din lumea vie sunt bazate pe procese fizico-chimice, totuși diferențele de complexitate dintre aceste nivele creează necesitatea unor abordări fundamental diferențiate.

 

Modelele sunt abstractizări simplificate, care definesc elementele considerate a fi importante și inter-relațiile acestora în cadrul unui sistem luat sub analiză. Scopul lor este să ajute înțelegerea mai bună a realităților. Modelele pot să fie matematice, dar în general în științele biologice/ ecologice, sistemele complexe sunt descrise prin modele verbale. Încercări de matematizare a analizei proceselor biologice/ ecologice apar în variate perioade ale istoriei cunoașterii, și un val nou a fost produs de răspândirea calculatoarelor și crearea variatelor softuri. Există acum nenumărate programe care ajută analizele asupra unor detalii ale fenomenelor (spre exemplu monitorizarea dinamicii populaționale), dar ele sunt utile precum o cârjă, care poate fi uneori necesară. Însă dacă ai doar cârja… atunci? John C. Gordon în cartea Planning Research – A Concise Guide for the Environmental and Natural Resource Sciences (Yale University Press, 2007), la pg. 51 scrie: “Modeling complex processes has become much easier with the increasing facile use of computers. But the central base of modeling, as of all research, is careful, logical thought.” Este bine să reținem asta… mai cu seamă când avem de a face cu fenomene biologice complexe, la scară mare, cu comportamente non-lineare.

 

Deși un pas esențial pentru început, acumularea de date nu duce la nici un fel de cunoaştere-înțelegere, în măsura în care acestea nu sunt structurate şi nu există un fel de teorie aptă să interpretaze sensul; dezvoltarea conceptelor este fundamentală pentru a avea şanse de progres în înţelegerea fenomenelor biologice. Mayr scrie în This is Biology, Harvard University Press, 1997, la pg. 25: „Emphasis on the collection of data and the accumulation of knowledge is a residue of the early days of the Scientific Revolution, when induction was the prefered method of science. There was a widespread misconception among inductionists that a pile of facts would not only permit generalizations but almost automatically produce new theories, as if by spontaneous combustion.” Din câte pare, această concepție este larg răspândită și în prezent.

 

Cunoaşterea unei constelaţii de date faptice de natură variată, crearea unui scenariu care să le integreze, duce la o interpretare coerentă care stă la baza înţelegerii acestor fenomene. Fără o cunoaştere teoretică destul de adecvată subiectului, simpla observare a Naturii nu poate să producă înţelegerea fenomenelor, aşa cum vitele care privesc poarta nouă nu îşi dau seama de contextul schimbărilor. Marile progrese în înţelegerea biologică au fost posibile nu atât din cauza unor descoperiri ale unor entităţi concrete (fosile sau molecule), cât de crearea ideatică unor concepte explicative (precum cea a evoluției biologice, bazate pe înțelegerea variabilității și a selecției naturale). Ernst Mayr scrie în This is Biology, la pg. 71: „Indeed, it is my impression that all more drastic theory shifts in biology are the result of a conceptual shift.”

 

Deși organismele vii funcționează pe baza legilor fizico-chimice la nivelul proceselor fundamentale derulate în materia vie, totuși complexitatea structurală și funcțională a viului creează o diferență uriașă … față de lumea anorganică. Cele mai simple funcționalități biologice, adică cele de la nivel fizico-chimic/ biochimic, pot fi studiate prin metodologia caracteristică fizicii și chimiei, experimente prin izolarea de macromolecule în condiții de laborator. Desigur că acestea pot să contribuie mult la înțelegerea substratului material al viului, dar înțelegerea nivelelor superioare, spre exemplu dinamica metapopulațiilor sau înțelegerea funcționalității ecosistemelor nu se poate ‘deduce’ din acestea. Cei care încearcă o asemenea abordare, sunt în situația de a nu vedea pădurea… din cauza copacilor.

 

Concepte biologice simple, de la fecundație la hrănire și migrație, competiție, simbioză, selecție etc sunt evident explicative pentru caracteristicile lumii vii și nu au nici un fel de relevanță pentru științele fizice sau chimice, deși desigur că vietățile funcționează pe seama acestor elementare mecanisme fizico-chimice…. Însă, gradul de organizare în cadrul lumii vii nu se compară cu simplitatea unor bucăți de piatră. Realitatea biologică-ecologică evolutivă este mult mai complexă decât sistemele relativ-simple utilizate în cercetare de către fizicieni sau chimişti. Pentru a avea șanse de progres în înțelegere, a fost nevoie de depășirea unor naivități rigide şi ridicole, percepţii simpliste mecaniciste-reducţioniste din ştiinţe fizico-chimico-matematiciste, balastul diferitelor percepţii primitive… care o vreme au fost prezentate ca fiind “știință pură”.

 

Faptul că organismele se supun legilor fizicii şi chimiei este secondat şi de aspectul cel puţin la fel de important al existenţei informaţiei genetice şi a contextului celular (cu macromolecule structurale, enzimatice şamd), precum și contextului organismal, parental, relaţional şi ecosistemic (integrat, ca o consecinţă a evoluţiei biologice care are un trecut de 3,8 miliarde de ani) context conjunctural care permite ca aceste programe să se manifeste, ducând la apariţia unor capacităţi emergente caracteristice vietăţilor, precum homeostazia, metabolismul, capacitatea de a procesa şi stoca informaţie relevantă, abilitatea de a căuta şi prelua resurse din mediu, reproducerea şamd.

 

Emergența, adică apariția de caracteristici noi odată cu creșterea gradului de organizare din cadrul unui sistem, face ca înțelegerea caracteristicilor sistemului să nu poată fi realizată prin simpla adiționare a cunoștințelor despre componentele sale: spre exemplu caracteristicile apei nu pot fi derivate din cunoașterea atomilor de oxigen și hidrogen, caracteristicile ecosistemelor nu pot fi derivate din cunoașterea listei speciilor… John R. Platt (1964) scria în lucrarea Strong Inference, în Science 146: 347-353: “you must study the simplest system you think has the properties you are interested in.” Această afirmație subliniază că metoda reducționistă, de a studia doar componente/ detalii (ne?)semnificative ale unui sistem complex, nu va duce la înțelegerea acestuia. Este nevoie deci de o viziune mai integratoare.

 

Pe baza legilor fizice strict deterministice, în lumea simplă a ‘obiectelor inerte’ se poate calcula spre exemplu momentul eclipselor solare. Oameni de ştiinţă care aveau o gândire focalizată pe procesele relativ-foarte-simple din domeniul fizicii clasice, concepeau o cauzalitate deterministă directă şi simplă, care poate să fie descrisă prin legi matematizate. Ulterioarele evoluţii care au dus la perceperea unor domenii precum fizica particulelor subatomice, cu aspecte cuantice şi probabilistice, precum şi integrarea în analiza științifică a constatării unor evenimente stochastice-randomice a făcut ca până şi în acest domeniu lucrurile să nu mai pară atât de simple… De la pretenţii de a avea o redare ştiinţifică exactă a adevărurilor absolute, a existat o schimbare de viziune spre dorinţa de conturare a unor idei pe baze probabilistice, rezonabil de apropiate de realitate, care să fie utile în înţelegerea, interpretarea fenomenelor aflate în derulare.

 

În realitatea biologică, în care organismele au metabolism complex incluzând numeroase conexiuni inverse și mecanisme homeostatice, în care substratul genetic suferă mutații aleatorii, recombinare genetică, selecție a fenotipului de către factorii existenți în mediul de viață ce prezintă variații nepredictibile… în care există interrelații complexe în ecosisteme… calculele matematice nu au capacitatea de a analiza o situație concretă și cu atât mai puțin pot ele să prevadă ce va urma…. Indivizi unici în situații de viață singulare… Știința mecanicistă, care concepea funcționalitatea fenomenelor naturii ca un mecanism pe baze matematice, a devenit o naivă sechelă a trecutului, odată cu deschiderea direcțiilor de cercetare către înțelegerea fenomenelor evolutive, ecosistemice, a aspectelor cuantice șamd.

 

Evenimentele sunt consecinţe ale unor combinaţii de cauze mai mult sau mai puţin probabilistice. La pg. 68, în This is Biology, Mayr scrie: „In biology a plurality of causal factors, combined with probabilism in the chain of events, often makes it very difficult, if not impossible, to determine the cause of a given phenomenon. (…) A species may have become extinct owing to competition with another species, persecution by humans, a change of climate, an asteroid impact, or a combination of these. In many, perhaps most, instances it is not possible to determine with certainty which particular cause or combination of causes was responsible for a particular case of extinction in the geological past.”

 

Există și azi încercări de a viola Natura prin înghesuirea ei în formule matematice ‘magice’, dar realitatea biologică evolutivă este mult mai complicată decât să se lase ‘integrată’ într-o ecuație ridicolă. Opera lui Darwin – cea mai importată realizare a biologiei până azi – nu are formule, ci explică evoluția viului prin explicație rațională… verbală. Ce ‘aparat matematic’ ar putea descrie lumea dinosaurilor, sau comportamentul uman? Demonstrarea matematică exactă de multe ori este imposibilă, și astfel biologia se bazează pe probabilitate descrisă,… așa cum au ajuns mai ‘nedeterminate’ și alte științe inițial mai clasic matematizate, cum este mai ales fizica – în care ulterior au fost integrate aspecte mai puțin determinate… ci mai difuze, mai probabilistice. Desigur, aceste analize probabilistice din fizica cuantică sunt tot hipermatematizate, dar a face astfel de “exerciții” în domeniile de nenumărate ori mai complexe ale analizei viului par destul de rupte de realitate.

 

Se păstrează încă niște ifose și pretenții de exactitate… din vremurile când gândirea fizică carteziană nu înțelegea încă nimic din fenomenele probabilistice de la nivel cuantic sau comportamentul sistemelor non-biologice complexe, vortexuri de materie de genul celor studiate de astrofizică sau meteorologie. Acești fizicieni ai trecutului, îngâmfați, infatuați, după ce măsurau 2-3 chestii și se simțeau satisfăcuți de reușita lor intelectuală, evident că nu aveau nici o capacitate de a înțelege ceva din complexitatea sistemelor biologice… Se ajungea la extrapolări în care se sugera că orice se poate măsura și se poate supune experimentelor de laborator puerile… apoi poate fi descris matematic. Experimentând pe materii anorganice supuse acelorași influențe electrice sau gravitaționale, fizico-chimiștii nu aveau capacitatea de a înțelege unicitatea fiecărui individ biologic din cadrul unei ‘specii’ inerent evolutive, existente într-un mediu de viață prezentând o schimbătoare combinație de factori.

 

Despre încercarea de a matematiza biologia, Ernst Mayr scrie la pg. 54-55 din cartea The Growth of Biological Thought – Diversity, Evolution and Inheritance, Harvard University Press, 1982: ‘(…) exactly as if one would describe a painting of Rembrandt in terms of the wave lengths of the prevailing color reflected by each square millimeter of the painting. In a like manner, many times in the history of biology, brave efforts to translate qualitative biological phenomena into mathematical terms have ultimately proved complete failures because they lost touch with reality. (…) The champions of quantification tend to consider the recognition of quality as something unscientific or at best as something purely descriptive and classificatory. They reveal by this bias how little they understand the nature of biological phenomena. (…) Species, classification, ecosystems, communicatory behaviour, regulation, and just about every other biological process deals with relational properties. These can be expressed, in most cases, only qualitatively, not quantitatively.’

 

Desigur, știința este unitară, iar domeniile ei trebuie să se susțină reciproc. Interesantă este pretenția aberantă a fizicienilor și matematicienilor că abordarea lor ar fi esența științei, pe când ei se ocupă de cele mai simplificate esențializări ale lumii anorganice, de parcă am analiza științific o îndepărtată planeta lipsită de viață… și ne-am rezuma la acea înțelegere. Științele biologice studiază fenomenul viului, de departe mult mai complex și care ne interesează ca ființe biologice umane. Informaţia biologică interpretată de oameni capabili, poate aduce o cunoaştere validă la modul fundamental, extrapolabil la nivel terestru și nu numai. Evident, rolul biologiei devine mai mare, fiind abordarea care ne va permite eventual păstrarea civilizației umane în stare vie.

 

Ca să râdem puțin de incapacitatea intelectuală a unor reprezentanți ai gândirii fizice abstracte și a modelelor bazate pe o astfel de înțelegere… avem mai jos un pasaj din cartea lui Ernst Mayr, The Growth of Biological Thought, unde la pg. 41-42 scrie: “When Darwin calculated that the earth must be more than a thousand million years old in order to account for the phenomena of geology and phylogeny, Lord Kelvin pronounced him emphatically wrong on the basis of calculations of the heat loss of a globe of the size of the sun: 24 million years was the maximum he could allow. (Burchfield, 1975). It is rather amusing with what assurance Kelvin assumed the correctness of his own and the error of the naturalists’ age determination.”

 

Ce se poate înțelege din cunoașterea variatelor aspecte ale realităților biologice? Teoria tectonicii globale a produs o revoluţionare a ştiinţelor geologice, ajutând și la susținerea progresului științific în domeniul biogeografiei. Interesant este ce scrie Mayr la pg. 97-98, în This is Biology: „(…) avian distribution in Australonesia did not agree at all with plate tectonic reconstructions, but later geological work showed that the geological reconstructions were faulty, while the revised construction fitted the biological postulates quite well. That there must have been a Pangea in the Permian-Triassic had been postulated by palaeontologists long before the proposal of plate tectonics.”

 

Ce rezultă de aici? Organismele vii, ecosistemele şi variate fenomene derulate în acestea sunt atât de complexe încât pot fi abordate doar introducând o serie de simplificări, astfel încât sistemul real să fie redus la un model abstract. Un model nu poate arăta toate detaliile, așa cum o hartă nu arată toate detaliile din teren. Dificultatea creatorului de model este să delimiteze esenţialul de nonesenţial. Softuri apte de a ajuta analize asupra unor aspecte ale fenomenelor biologice, cum este spre exemplu monitorizarea dinamicii populaționale, pot avea utilitate, dar până și aici este nevoie în primul rând de capacitate de interpretare biologică adecvată. În măsura în care scopul modelelor este să ajute înțelegerea mai bună a realităților, iar limbajul matematic este în afara domeniului de înțelegere a majorității biologilor, se ajunge ca modelarea matematică a proceselor biologice/ ecologice să aibă “o viață paralelă proprie”, în care contactul acestora cu realitatea naturală, sau măcar cu înțelegerea acestor aspecte de către biologi… să fie puternic chestionabilă. Când introduci o ecuație matematică în textul biologic, oare câți cititori ai pierdut? Utilizarea modelelor matematice, în general prin procesarea datelor prin softuri-preexistente, este totuși observabilă printre anumiți biologi, deoarece astfel de matematizări ajută la crearea unei “impresii mai științifice” în privința cercetărilor realizate. Cei care au abordări mai non-matematizate, pot să fie pe poziții defensive, în perioada modei de a utiliza formule și softuri care oricum sunt în majoritatea cazurilor rupte de realitățile biologice complexe. Creierul uman are o capacitate de analiză extraordinară, iar abordarea naturalistică a fenomenelor complexe, dacă este făcută de un om realmente apt de a face o asemenea analiză, poate să ducă la rezultate mult mai apropiate de realitate decât niște “calcule” pe bazele unor “formule” în care realitatea este forțată să intre în scheme hipersimplificate, create de “experți în soft” care au ochelari de cal, și pare că ei nici nu aud prea bine.

 

Mari reușite în modelarea matematică a fenomenelor evolutive și ecosistemice complexe nu avem până acum, și ne putem pune întrebarea, cât de bine (sau nu) se pretează aceste fenomene biologice la analiză și interpretare matematică. O observație interesantă este că dacă vei răsfoi tratate de biologie, monografii, lucrări de sinteză șamd, nu vei vedea formule matematice decât în cazuri extrem de rare, în schimb dacă citești articole care analizează ceva detaliu, ai șansa să vezi ceva formule. Astfel, un aspect important este ca biologul să decidă care subiect se pretează la modelarea verbală și care la modelarea matematică… și la ce astfel de modelare are el capacitatea să controleze coerența analizei realizate. Se mai adaugă încă un aspect important, în privința alegerii între modelarea matematică și cea verbală: cine va avea capacitatea de a înțelege raționamentul întregii analize și ce sens are întreaga activitate. Dacă o carte precum Originea Speciilor este o modelare verbală a evoluției biologice la nivelul percepției lui Darwin, te întrebi, este oare posibilă măcar teoretic modelarea matematică a aceluiași fenomen, în așa fel încât un alt om/ biolog să poată înțelege fenomenul descris? Sau, pur și simplu, nu se pretează?

 

© dr. Peter Lengyel

 

PS. Acesta este un draft (nr. 2), care o să fie cândva dezvoltat. 🙂