Os sistemas caóticos podem ser previstos?
Acho que primeiro precisamos chegar a um acordo sobre o que é exatamente um sistema caótico.
O BusinessDictionary.com define isso como
“Sistema complexo que mostra sensibilidade às condições iniciais, como uma economia, um mercado de ações ou o clima. Nesses sistemas, qualquer incerteza (não importa quão pequena seja) no início produzirá erros crescentes e compostos rapidamente na previsão do comportamento futuro do sistema.”
É difícil imaginar um sistema complexo que não apresente sensibilidade às condições iniciais. Se a afirmação seguinte for verdadeira, então não faz muito sentido tentar modelar ou prever o comportamento de tal sistema, pois ele não é previsível. Mas não é difícil encontrar contraexemplos, mesmo para os exemplos que eles forneceram. Os meteorologistas fazem um trabalho razoável de previsão do tempo; isso depende dos padrões de precisão que você tem. Certamente, eles podem prever com bastante precisão a probabilidade de um dia de 90 graus em janeiro no Canadá ou antecipar o caminho de uma tempestade tropical para as próximas 12 horas.
Uma definição menos técnica, mas talvez mais útil, vem do site membrane.com:
“Um sistema caótico é aquele em que uma pequena mudança pode ter um efeito enorme.”
Isso nos leva a uma definição mais prática para nossos propósitos.
Para os tipos de sistemas que normalmente modelamos, eu proporia ainda outra definição.
Um sistema caótico é aquele em que é provável que mudanças aparentemente triviais nas condições iniciais causem mudanças significativas nos resultados previstos, durante o período de tempo que está sendo considerado.
Essa definição, embora não seja tecnicamente rigorosa, reconhece que a maioria de nós raramente tem a oportunidade ou a necessidade de lidar com absolutos. Vivemos em um mundo em que a maioria das decisões é tomada de forma subjetiva (“Joe tem 20 anos de experiência e diz que…”) ou com simplificação grosseira (“É claro que posso modelar isso em uma planilha…”). Nesse mundo, a possibilidade de basear uma decisão em um modelo de simulação com maior precisão e objetividade pode ajudar a obter enormes economias, mesmo que ainda seja apenas uma aproximação e só seja útil dentro de parâmetros especificados.
Podemos prever com precisão os verdadeiros sistemas caóticos? Por definição estrita, claramente não. E mesmo pela minha definição, haverá alguns sistemas que são caóticos demais para permitir que qualquer previsão seja útil.
Mas será que podemos fornecer previsões úteis para a maioria dos sistemas comuns, mesmo aqueles com alguns aspectos caóticos? Com certeza. Todo modelo é uma aproximação de um sistema real ou pretendido. Parte de nosso trabalho como modeladores é garantir que o modelo esteja próximo o suficiente para fornecer uma visão útil. Um toque de caos apenas torna isso mais interessante.
Dave Sturrock
VP de Produtos – Simio LLC