INTELIGÊNCIA EM PLANTAS, SERÁ QUE É POSSÍVEL?

Marcos Buckeridge (msbuck@usp.br)

O termo inteligência é geralmente atribuído à centralização de processamento da informação em uma estrutura composta de neurônios que a processa de forma centralizada e que pode ser natural ou artificial. Biologicamente, está ligado ao funcionamento do cérebro, principalmente em humanos. No entanto, quando se pensa em evolução da inteligência ou do comportamento inteligente, é plausível a idéia de que, para ter surgido em organismos vivos durante a evolução, o comportamento inteligente tenha aparecido muito antes do Homo sapiens. Nesse contexto pode-se perguntar: será que as plantas apresentam comportamento inteligente?

De acordo com Stenhouse⁶ a inteligência poderia ser definida como o comportamento adaptativo variável durante a vida de um indivíduo. Esta definição exclui uma propriedade importante dos animais que é geralmente associada à inteligência: o movimento. Uma conseqüência desta definição é que, quanto mais inteligente o organismo, maior seria a sua capacidade adaptativa. Com base nesses conceitos, Trewavas⁸ apresenta uma definição de que a inteligência em plantas, utilizando o senso Stenhouse⁶, seria a capacidade de adaptação relacionada ao crescimento e desenvolvimento durante a vida de um indivíduo.

Pesquisas na área da inteligência artificial e da neurofisiologia vêm elucidando diversos mecanismos que parecem ser chave para explicar a inteligência³. O desenvolvimento de algoritmos para serem utilizados no desenvolvimento de jogos em computador (caso de um dos primeiros programas capazes de jogar damas contra seres humanos) levou a descobertas importantes sobre como certos sistemas relativamente simples podem apresentar memória e capacidade de previsão. Tais algoritmos acabaram sendo intensamente utilizados em inteligência artificial para conferir essas propriedades aos softwares que hoje utilizamos rotineiramente.

Em inteligência artificial, usada em computação, uma das regras básicas utilizadas é a lei de Hebb que diz: quanto mais estimulado, o neurônio se torna mais facilitado, até que entra em fadiga³. Aplicando esta lei a neurônios artificiais em computador, podem-se gerar propriedades peculiares. Se, por exemplo, ao invés de um só neurônio, um conjunto deles estiver interligado e o sinal resultante da interação realimentar a entrada de sinal do sistema, este último adquirirá a capacidade de apresentar memória. Assim, não é necessário ter grande complexidade para que haja o aparecimento de memória em sistemas.

Em plantas, as redes que compõem o metabolismo e o funcionamento fisiológico funcionam em blocos distintos interligados que podem ser considerados como neurônios artificiais¹. Neste trabalho apresento a hipótese de que o sistema integrado da planta, constituído por redes de expressão gênica, metabólicas e fisiológicas têm o potencial de apresentar memória. Em experimentos com plântulas de pau-brasil, demonstrei que a percepção de luz pelas folhas apresenta sincronismo adaptativo a ritmos não lineares de flashes de luz que poderiam ser interpretados como um tipo de memória, pois a folha nitidamente se ajusta à condição de luz existente sob o dossel da floresta. Portanto, pode-se considerar que sistemas como este apresentam características compatíveis com inteligência no sentido mais amplo adotado por Stenhouse⁶ e Trewawas⁸. Algoritmos de inteligência artificial  chamaram a atenção de biólogos que, com eles, passaram a tentar modelar o funcionamento de organismos. Apesar das plantas apresentarem comportamento compatível com o que poderíamos chamar de comportamento inteligente em vários níveis de emergência, há poucas compilações e/ou experimentos feitos especificamente para avaliar esta hipótese. O funcionamento das plantas em nível metabólico, fisiológico e ecofisiológico pode ser modelado usando estas ferramentas, pois apresentam-se como sistemas adaptativos complexos com mesclas de comportamentos lineares, não lineares e  caóticos⁵. Pode-se, por exemplo, modelar o comportamento fotossintético utilizando redes neurais artificiais. Fizemos isto com plântulas de jatobá e obtivemos um alto grau de previsibilidade (mais de 95%). Assim, é provável que grande parte dos dados existentes na literatura possam ser examinados deste ponto de vista, como fez Trewavas⁸.

Padrões complexos surgem a cada nível de emergência. Podemos admitir que cada mecanismo existente nas plantas se apresente como um conjunto de blocos funcionais com três elementos principais: 1) forma; 2) função e 3) flutuação. Os dois primeiros são diretamente compreensíveis e o último se refere às variações de forma e função do mesmo fenômeno no tempo⁷.

O nível de interação entre estes três elementos irá determinar um certo grau de dissolvência que se refere ao conjunto de propriedades emergentes oriundas das interações entre forma, função e flutuação^1,7. Quanto maior for o nível de dissolvência, menor será o universo de propriedades emergentes específicas de um sistema, definido por Testa e Kier⁷ como espaço de propriedade.  Isto quer dizer que as interações entre forma em função constringem as possibilidades de interação, gerando as características de um sistema que pode ser tanto uma célula, um organismo ou uma comunidade.

Será que podemos utilizar tais conceitos para as plantas? Creio que sim e, mais ainda, creio que esta é uma propriedade de qualquer sistema inteligente, mesmo os artificiais. Um outro aspecto importante a considerar é que os mecanismos dentro de uma planta funcionam como redes, com propriedades de organização modular e hierárquica^1,2. As redes requerem elementos importantes como mecanismos de comunicação dos diversos blocos funcionais que modulam as interações entre eles⁵. A grande quantidade de dados produzida sobre o metabolismo e o funcionamento de organismos vivos já permite vislumbrar parte destas redes, principalmente em organismos modelo. Já está claro, pelo menos para leveduras, que as redes transcriptômicas, metabolômicas e proteômicas são todas do tipo hierárquico. Tal característica é importante, pois redes deste tipo são mais vulneráveis ao ataque e podem ser alteradas se forem estimuladas no ponto certo². Sem isto, o organismo não teria flexibilidade de resposta a estímulos e não poderia gerar variação e memória.

Nesse sentido, proponho uma visão da inteligência que aqui chamo de inteligência expandida. Nesse sistema, há memória, conexão em forma de redes em vários níveis de emergência, e dissolvência. Com estas características, um sistema conectado apresenta condições de responder ao ambiente e por meio deste se comunicar com outros¹. O sistema seria análogo ao processamento cerebral, mas desmembrado de tal forma que permita a irradiação de informação sem centralização e entre os diferentes níveis de emergência.

Assim, a comunicação se torna possível da molécula à biosfera e vice e versa. As plantas são bons exemplos para se estudar a inteligência expandida, pois não apresentam neurônios naturais e mesmo assim parecem possuir características que permitem definí-las como seres inteligentes.

 

Referências bibliográficas

1. Buckeridge, M. S. (2007) Mudanças climáticas, biodiversidade e sociedade: como a teoria de redes pode ajudar a compreender o presente e planejar o futuro? Multiciência UNICAMP (on line)  v. 8, p. 88-107. 

2. Buckeridge, M. S.; Mortari, L. C. ; Machado, M. R. (2007) Respostas fisiológicas de plantas às mudanças climáticas: alterações no balanço de carbono nas plantas podem afetar o ecossistema?. IN: Rego, G. M.; Negrelle. R. R. B; Morellato, L. P. C. Fenologia – Ferramenta para conservação e manejo de recursos vegetais arbóreos. – Colombo, PR: Embrapa Florestas. Cap 12: 213-230.

3. Holland, J.H. 1995. Hidden order: how adaptation builds complexity, Reading, Mass: Addison-Wesley, London.

4. Ravasz, E. Somonera, A.L., Mongru, D.A., Oltvai, Z.N., Barabasi, A.L. (2002). Hierarquical organisation of modularity in metabolic networks. Science 297:1551-1555.

5. Souza, G.M. & Buckeridge, M.S. (2004). Sistemas complexos: novas formas de ver a Botânica. Revista Brasileira de Botânica. 27(3): 407-419.

6. Stenhouse, D. (1974). The evolution of Intelligence – a general theory and some implications. London: George Allen and Unwin.

7. Testa B. & Kier, L.B., Entropy, 2000, 2:1-25

8. Trewavas, A. (2003). Aspects of Plant Intelligence. Annals of Botany, 92:1-20.

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