Quer a visão de uma equação faça você pular de alegria ou correr para as colinas, não há dúvida de que grande parte da ciência é guiada pelos princípios estabelecidos nestes belas coleções de símbolos e números. Mas desde exames médicos até inteligência artificialuma regra matemática orienta grande parte do mundo moderno – o teorema de Bayes.
Até hoje, a equação aparentemente simples, desenvolvida por um ministro presbiteriano e matemático amador do século XVIII, é usada em modelos e previsões para nos ajudar a prever tudo, desde eventos climáticos futuros, até flutuações no mercado de ações e até aos próximos vencedores do Super Bowl.
O livro “Tudo é Previsível”, do premiado escritor científico Tom Chivers é um passeio cativante por esse curioso teorema e como ele impacta a vida moderna, e foi selecionado para o prestigiado Royal Society Trivedi Science Book Prize de 2024. Abaixo está um pequeno trecho da introdução do livro, que explora até que ponto podemos prever o futuro.
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Você pode prever o futuro? Sim, claro que você pode.
Você pode prever com quase certa precisão que nos próximos segundos você respirará e expirará novamente. Seu coração vai bater, algo entre uma e três vezes por segundo. Amanhã de manhã o sol nascerá, numa hora específica que depende da sua latitude e da época do ano, mas que mesmo assim você poderá descobrir com grande precisão. Todos esses eventos você pode prever com confiança.
Você também pode prever que o trem chegará em um determinado horário ou que sua amiga chegará na hora certa ao restaurante onde você combinou de encontrá-la. Porém, dependendo da companhia ferroviária ou do seu amigo, você pode estar menos confiante nisso.
E podemos prever que a população mundial continuará a crescer até meados do século e depois começará a cair novamente. Você pode prever que as temperaturas médias globais da superfície no ano de 2030 serão mais altas do que eram no ano de 1930.
O futuro não é opaco. Você pode ver isso. Algumas partes são mais previsíveis do que outras – a dança newtoniana dos planetas que podemos prever durante milhares de anos; o caos Lorenziano do clima, na verdade apenas alguns dias. Mas você pode espiar através da escuridão, de certa forma.
Não é isso que as pessoas normalmente querem dizer quando dizem: “Posso prever o futuro”. Referem-se a algo místico, alguma visão psíquica ou mágica. Provavelmente não podemos fazer isso. (Neste livro você lerá sobre um cientista que pensa que podemos, e também lerá sobre por que ele está quase certamente errado.) Mas não precisamos disso. Tudo o que fazemos, o tempo todo, é prever o futuro. Não poderíamos funcionar se não pudéssemos. Fazemos previsões muito básicas, como “o ar continuará a ser respirável”, implicitamente, a cada respiração que respiramos. Fazemos previsões mais complexas, como “A loja da esquina terá Alpen [a breakfast cereal] quando eu chegar lá”, cada vez que tomamos uma decisão. Não as baseamos em visões místicas, mas em informações que coletamos no passado.
O problema com todas essas previsões é que elas são incerto. O universo pode ou não ser determinístico; talvez se tivéssemos um conhecimento perfeito, semelhante ao de Deus, da posição, movimento e qualidades de cada partícula no universo, poderíamos prever tudo perfeitamente, a queda de cada pardal. Mas nós não. Em vez disso, temos informações parciais. Podemos ver pedaços do universo, de forma imperfeita, através de nossos sentidos imperfeitos. Temos os melhores palpites sobre a forma como esses pedaços se movem – sabemos que os pedaços com formato humano tendem a procurar comida e companhia; sabemos que os pedaços em forma de rocha tendem a ficar parados. Podemos fazer previsões confusas e imperfeitas com essas informações.
A vida não é xadrez, um jogo de informações perfeitas, que pode, em teoria, ser “resolvido”. É pôquer, um jogo onde você tenta tomar as melhores decisões usando as informações limitadas que possui. Este livro é sobre a equação que permite fazer isso.
Extraído de “Tudo é previsível: como as estatísticas bayesianas explicam nosso mundo.” Copyright © 2024 de Tim Chivers.