“A vida orgânica derivou das
ondas litorâneas/ Nasceu e nutriu-
se nas cavernas opalinas do
oceano/ Num primeiro minuto suas
formas foram invisíveis tal vidro
esférico/ Movendo-se na lama, ou
perfurando a massa d’água/ Isto,
em sucessivas gerações de
florescimento/ novos poderes
assumiu,adquirindo longos membros/
Então, quando
incontáveis grupos de vegetação
floriram/ o fôlego agitou as
barbatanas, os pé e as asas.”
(Erasmus Darwin – The Temple of
Nature, 1802).
CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO
A natureza é dinâmica e imprevisível, por isso não se pode saber e nem calcular com 100% de exatidão o que ocorrerá no futuro. Esta característica representa um grande problema para os softwares convencionais; que apenas seguem um conjunto de instruções e não são capazes de se adaptar a mudanças no problema, estes softwares são ótimos para lidar com situações relacionadas a sistemas estáticos, os quais não mudam/variam no tempo. Mas quando se trata de um problema relacionado a um sistema dinâmico eles já não são adequados, pois não são capazes de acompanhar mudanças no problema.
Pode-se imaginar um robô autônomo, programado para fazer certo trajeto em uma linha de montagem carregando peças. A linha de montagem será sempre igual, de modo que o software irá sempre lidar com os mesmos obstáculos, coordenadas e situações. Mas quando alguma coisa mudar na linha de montagem este software terá de ser ajustado para responder a mudança que o ambiente sofreu. Como isso ocorre com pouca freqüência, o impacto no desempenho desse robô é pouco relevante.
Este problema representa um sistema estático e por isso previsível. Agora imagine um robô feito para andar em um shopping ajudando pessoas a carregar suas compras. Que tipo de problemas esse robô irá enfrentar? Há pessoas andando para todos os lados e elas nunca descrevem o mesmo trajeto, são obstáculos imprevisíveis. Ele pode ainda encontrar obstáculos diferentes no caminho e outros tipos de objetos, escadas ou até vasos de planta que podem ser trocados de lugar com certa freqüência. Este tipo de ambiente é totalmente dinâmico, aqui não há certeza e por isso não há como passar ao software as coordenadas dos obstáculos potenciais para que o robô saiba como agir.
Esse tipo de condição, como do exemplo acima, está presente em muitas áreas (inclusive no dia-a-dia das pessoas) onde a abordagem clássica da programação de computadores não é eficaz. Muitos exemplos de sistemas dinâmicos são possíveis; como a previsão do tempo, a navegação de robôs no mundo real, o mercado econômico, etc. Isto justifica a pesquisa de técnicas de inteligência artificial e também de uma de suas áreas que busca desenvolver softwares inspirados na natureza para resolver problemas referentes a sistemas dinâmicos; a Computação Natural.
Fundamentalmente a Computação Natural é constituída por novas abordagens computacionais caracterizadas por uma maior proximidade com a natureza. Dentro dessa linha podemos citar algumas abordagens como: Algoritmos Genéticos, a concepção de Sistemas Dinâmicos Adaptativos, Sistemas Classificadores, Redes Neurais e muitos outros.
Não é de estranhar que a computação vá buscar inspiração na natureza, pois ela está cheia de exemplos de estruturas autônomas capazes de se adaptar a um ambiente dinâmico, percebendo e atuando sobre o meio de forma a preservar sua auto-organização encontrando soluções para seus problemas: os seres vivos.
