Muito cuidado com a sua formação profissional: estão construindo máquinas inteligentes.
Atualmente, há duas perguntas correlatas que costumam ser feitas com frequência no universo das ciências:
1- Como podemos dar conta do enorme volume de dados científicos que está sendo gerado todo dia?
2- Um robô seria capaz de substituir um assistente de pesquisa, um pós-doutor, ou mesmo o pesquisador principal em um laboratório biológico?
Quem pergunta, quer resposta!
Por isso, Schmidt e Lipson desenvolveram um algoritmo que substitui uma combinação de força bruta e estratégias matemáticas para resolver um problema que desafia o raciocínio humano.
Fornecidos os dados brutos sobre o comportamento de um sistema físico como um pêndulo, por exemplo, o algoritmo pesquisa a gama de possíveis equações da física matemática coerente com os dados e converge para as equações fundamentais do movimento originalmente derivadas pelo ítalo-francês Joseph-Louis Lagrange (1736-1813) e mais tarde pelo irlandês William Rowan Hamilton (1805-1865).
Já a equipe de Ross King descreve um robô programado não só para realizar experiências no metabolismo da levedura com pouca ou nenhuma intervenção humana, mas também capaz de avaliar os seus resultados e planejar adequadamente os próximos experimentos.
Esse robô – batizado de Adam – foi capaz de preencher os espaços em branco de enzimas desconhecidas necessárias para a descrição bioquímica e bioinformática do metabolismo e da genômica, e ainda identificou enzimas órfãs no metabolismo da levedura que foram confirmadas pelos humanos.
Se a automação da ciência continuar nesse rítmo e a formação profissional continuar decrescendo, logo estaremos sendo substituídos pelos robôs por simples incompetência humana.
Quer mais informação sobre o assunto? Consulte os textos originais.
Michael Schmidt e Lipson,Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data, Science 3 April 2009: Vol. 324. no. 5923, pp. 81- 85.
Ross D. King, The Automation of Science, Science 3 April 2009: Vol. 324. no. 5923, pp. 85- 89.
