Uma equipe de cientistas acha que a resposta é "sim".

O universo poderia estar ensinando a si mesmo como evoluir para um cosmos melhor e mais estável. Essa é a ideia extravagante proposta por uma equipe de cientistas que dizem estar reimaginando o universo assim como Darwin renovou nossa visão do mundo natural. 

Crédito da imagem: Michael Stevenson / UIG via Getty Images

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A polêmica nova ideia tenta explicar por que as leis da física são como as vemos usando uma estrutura matemática para descrever várias teorias propostas na física, como as teorias quânticas de campo e a gravidade quântica. O resultado é um sistema semelhante a um programa de aprendizado de máquina. 

Os cientistas descobriram inúmeras leis físicas e quantidades com valores fixos para definir o universo. Da massa de um elétron à força da gravidade, existem muitas constantes específicas no universo que parecem arbitrárias para alguns, dados seus valores precisos e aparentemente sem padrões.

"Um dos objetivos da física fundamental nos dias de hoje é não apenas entender quais são as leis da física, mas por que acontecem do jeito que são, por que assumem as formas que assumem", disse o autor William Cunningham, físico e líder de software na start-up de computação quântica Agnostiq. "Não há realmente uma razão óbvia para que um [conjunto de leis] seja preferido em vez de outro."

Um sistema autodidata

Para responder a esta pergunta, o grupo se perguntou se a maneira como vemos o universo hoje é apenas uma forma como o universo tem sido. Talvez as leis que vemos hoje sejam apenas uma iteração de muitas. Talvez o universo esteja evoluindo.

Para ter um universo que evolui, os pesquisadores propuseram uma ideia chamada de universo autodidático, um universo que se autoaprende. Nesse caso, o aprendizado aconteceria de forma semelhante ao funcionamento de um algoritmo de aprendizado de máquina, em que o feedback em um estágio influencia o próximo, com o objetivo de atingir um estado de energia mais estável.

Seguindo essa ideia, o grupo desenvolveu uma estrutura possível pela qual o universo poderia aprender, valendo-se da matemática matricial, uma maneira de fazer matemática organizada em linhas e colunas, redes neurais e outros princípios de aprendizado de máquina. Em suma, eles investigaram se o universo poderia ser um computador que aprende. 

"Estamos tentando mudar a conversa da mesma forma que o biólogo Darwin teve que mudar a conversa para obter uma compreensão mais profunda do assunto", disse o autor Lee Smolin, físico do Perimeter Institute for Theoretical Physics, em Waterloo, Canadá.

Um universo darwiniano

Semelhante a como uma mariposa pode evoluir para ter uma camuflagem melhor, um universo autodidático poderia estar evoluindo para um estado superior - o que, neste caso, poderia significar um que está em um estado de energia mais estável. De acordo com a estrutura matemática que os pesquisadores desenvolveram, este sistema só poderia seguir em frente, com cada iteração criando um universo melhor ou mais estável do que antes. As constantes físicas que medimos hoje são válidas apenas agora e podem ter sido valores diferentes no passado. 

A equipe descobriu que certas teorias de gravidade quântica e de campo quântico conhecidas como teorias de calibre, uma classe de teorias que visam formar uma ponte entre a teoria da relatividade especial de Einstein e a mecânica quântica para descrever partículas subatômicas, poderiam ser mapeadas ou traduzidas na linguagem da matriz matemática, criando um modelo de sistema de aprendizado de máquina. Essa conexão mostrou que em cada iteração ou ciclo do sistema de aprendizado de máquina, o resultado poderia ser as leis físicas do universo.

A estrutura de aprendizagem, descrita em seu artigo publicado no banco de dados de pré-impressão arXiv, representa os primeiros "passos de um bebê" para a ideia, de acordo com o grupo. No entanto, com mais trabalho, a equipe poderia criar um modelo completo do universo que poderia abrir novas portas para a compreensão do nosso cosmos. 

"Uma perspectiva empolgante é que você poderia usar um desses modelos e talvez extrair algo novo", disse Cunningham. Isso poderia ser descobrir a física para um novo tipo de buraco negro ou uma nova lei que descreve um sistema físico que ainda não foi explicado, como a energia escura. 

No entanto, nem todos os pesquisadores estão tão entusiasmados com a nova ideia. Tim Maudlin, professor de filosofia da Universidade de Nova York, que não esteve envolvido no novo trabalho, afirma que não há evidências a favor do conceito e muito contra ele, como que certas leis da física que foram medidas são as mesmas hoje em dia foram logo após o Big Bang. Além disso, se as leis do universo estão evoluindo, Maudlin pensa que deve haver um conjunto maior de leis imutáveis que governa essa mudança, o que nega a ideia de um sistema autodidata. 

"Quando olhamos para as leis fundamentais, como a equação de Schrödinger ou a relatividade geral, elas não parecem aleatórias", disse Maudlin. "Elas podem ser escritas matematicamente de maneiras muito restritas, sem muitos parâmetros ajustáveis."

Peter W. Evans, um filósofo da University of Queensland, na Austrália, que não estava envolvido no novo estudo, também não foi inicialmente conquistado pelo novo trabalho; mas Evans concorda em dedicar algum tempo a abordagens não ortodoxas de questões radicais como "Por que o universo é do jeito que é?" Tais abordagens, mesmo que não sejam frutíferas, podem levar a ideias inesperadas, que podem abrir novas portas para o aprendizado sobre o universo, disse ele.

Os pesquisadores por trás do novo estudo reconhecem que seu trabalho é apenas preliminar e não pretende ser uma teoria final, mas sim uma forma de começar a pensar sobre as coisas de uma nova maneira. Em última análise, embora o artigo não chegue a nenhuma conclusão sobre exatamente que tipo de modelo poderia ser usado para descrever nosso universo, ele apresenta a possibilidade de que o universo possa aprender. 

“Acho que no final disso, ficamos com muitas questões em aberto e certamente não fomos capazes de provar nada”, disse Cunningham. "Mas o que pretendíamos realmente é iniciar uma discussão."

- Originalmente publicado em Live Science.