No 12º episódio de Cosmos, que foi ao ar em 14 de dezembro de 1980, o co-criador e apresentador do programa Carl Sagan apresentou aos telespectadores a equação homônima do astrônomo Frank Drake.
Usando-o, ele calculou o número potencial de civilizações avançadas na Via Láctea que poderiam nos contatar usando o equivalente extraterrestre de nossa moderna tecnologia de radiocomunicação. A estimativa de Sagan variou de “uns poucos lamentáveis” a milhões. “Se as civilizações nem sempre se destroem logo após a descoberta da radioastronomia, então o céu pode estar zumbindo suavemente com mensagens das estrelas”, Sagan entoou em seu jeito inimitável.
Sagan era pessimista sobre a capacidade das civilizações de sobreviver à sua própria “adolescência” tecnológica – o período de transição em que o desenvolvimento de uma cultura de, digamos, energia nuclear, bioengenharia ou uma miríade de outras capacidades poderosas poderia facilmente levar à auto-aniquilação. Essencialmente em todos os outros aspectos, ele era otimista quanto às perspectivas de vida e inteligência pangalácticas.
Mas a base científica de suas crenças era, na melhor das hipóteses, duvidosa. Sagan e outros suspeitaram que o surgimento de vida em mundos clemente deve ser uma inevitabilidade cósmica, porque as evidências geológicas sugeriram que ela surgiu com uma rapidez surpreendente na Terra: mais de quatro bilhões de anos atrás, praticamente assim que nosso planeta esfriou o suficiente de sua formação ígnea. E se, assim como em nosso mundo, a vida em outros planetas emergiu rapidamente e evoluiu para se tornar cada vez mais complexa ao longo do tempo,
Nos últimos anos, no entanto, alguns astrônomos céticos tentaram colocar mais peso empírico por trás de tais pronunciamentos, usando uma forma sofisticada de análise chamada estatística bayesiana. Eles se concentraram em duas grandes incógnitas: as chances de vida surgindo em planetas semelhantes à Terra a partir de condições abióticas – um processo chamado abiogênese – e, a partir daí, as chances de surgimento da inteligência. Mesmo com essas estimativas em mãos, os astrônomos discordam sobre o que significam para a vida em outras partes do cosmos. Essa falta de consenso ocorre porque mesmo a melhor análise bayesiana só pode fazer muito quando as evidências concretas de vida e inteligência extraterrestres são escassas.
A equação de Drake , que o astrônomo introduziu em 1961, calcula o número de civilizações em nossa galáxia que podem transmitir – ou receber – mensagens interestelares por meio de ondas de rádio. Ele se baseia na multiplicação de uma série de fatores, cada um dos quais quantifica algum aspecto de nosso conhecimento sobre nossa galáxia, planetas, vida e inteligência. Esses fatores incluem ƒ p , a fração de estrelas com planetas extrasolares; n e , o número de planetas habitáveis ??em um sistema extrassolar; ƒ l , a fração de planetas habitáveis ??em que a vida emerge; e assim por diante.
“Na época em que Drake escreveu [a equação] – ou mesmo há 25 anos – quase qualquer um desses fatores poderia ter tornado a vida muito rara”, diz Ed Turner , astrofísico da Universidade de Princeton. Agora sabemos que os mundos ao redor das estrelas são a norma, e que aqueles semelhantes à Terra em termos mais básicos de tamanho, massa e insolação também são comuns. Em suma, parece não haver falta de espaço galáctico que a vida possa ocupar. No entanto, “uma das maiores incertezas em toda a cadeia de fatores é a probabilidade de que a vida algum dia comece – de que você dê aquele salto da química para a vida, mesmo em condições adequadas”, diz Turner.
Ignorar essa incerteza pode levar os astrônomos a fazer afirmações bastante ousadas. Por exemplo, no mês passado Tom Westby e Christopher Conselice, ambos da Universidade de Nottingham, na Inglaterra, foram manchetes quando calcularam que deveria haver pelo menos 36 civilizações inteligentes em nossa galáxia capazes de se comunicar conosco. A estimativa foi baseada na suposição de que a vida inteligente surge em outros planetas habitáveis ??semelhantes à Terra cerca de 4,5 bilhões a 5,5 bilhões de anos após sua formação.
“Essa é apenas uma suposição muito específica e forte”, diz o astrônomo David Kipping, da Universidade de Columbia. “Não vejo nenhuma evidência de que seja uma aposta segura.”
Responder a perguntas sobre a probabilidade de abiogênese e o surgimento da inteligência é difícil porque os cientistas têm apenas uma única informação: a vida na Terra. “Nós nem mesmo temos um ponto de dados completo”, diz Kipping. “Não sabemos quando surgiu a vida, por exemplo, na Terra. Mesmo isso está sujeito a incertezas. ”
Outro problema de fazer suposições com base no que observamos localmente é o chamado viés de seleção. Imagine comprar bilhetes de loteria e ganhar o prêmio na sua 100ª tentativa. Razoavelmente, você pode atribuir uma probabilidade de 1 por cento de ganhar na loteria. Essa conclusão incorreta é, obviamente, um viés de seleção que surge se você pesquisar apenas os vencedores e nenhuma das falhas (ou seja, as dezenas de milhões de pessoas que compraram bilhetes, mas nunca ganharam na loteria). Quando se trata de calcular as chances de abiogênese, “não temos acesso às falhas”, diz Kipping. “É por isso que estamos em uma posição muito desafiadora quando se trata desse problema.”
Entre na análise bayesiana. A técnica usa o teorema de Bayes, em homenagem a Thomas Bayes, um estatístico e ministro inglês do século 18. Para calcular a probabilidade de algum evento, como a abiogênese, ocorrer, os astrônomos primeiro apresentam uma provável distribuição de probabilidade dele – uma melhor estimativa, se você quiser. Por exemplo, pode-se presumir que a abiogênese é tão provável entre 100 milhões a 200 milhões de anos após a formação da Terra quanto entre 200 milhões a 300 milhões de anos após aquela época ou qualquer outro pedaço de 100 milhões de anos da história do nosso planeta. Essas suposições são chamadas de priors bayesianas e são explicitadas. Em seguida, os estatísticos coletam dados ou evidências. Finalmente, eles combinam o anterior e a evidência para calcular o que é chamado de probabilidade posterior. No caso da abiogênese, essa probabilidade seria a probabilidade do surgimento de vida em um planeta semelhante à Terra, dadas nossas suposições e evidências anteriores. O posterior não é um número único, mas sim uma distribuição de probabilidade que quantifica qualquer incerteza. Pode mostrar, por exemplo, que a abiogênese se torna mais ou menos provável com o tempo, em vez de ter uma distribuição de probabilidade uniforme sugerida pelo anterior.
Em 2012, Turner e seu colega David Spiegel, então no Institute for Advanced Study em Princeton, NJ, foram os primeiros a aplicar rigorosamente a análise bayesiana à abiogênese . Em sua abordagem, a vida em um planeta semelhante à Terra ao redor de uma estrela semelhante ao Sol não surge até um número mínimo de anos, t min , após a formação desse mundo. Se a vida não surge antes que algum tempo máximo, t max , então, como suas idades estrela (e eventualmente morre), as condições do planeta tornar-se demasiado hostil para abiogenesis para nunca ocorrer. Entre t min e t max , a intenção de Turner e Spiegel era calcular a probabilidade de abiogênese.
Os pesquisadores trabalharam com algumas distribuições anteriores diferentes para essa probabilidade. Eles também presumiram que a inteligência demorava um certo tempo para aparecer após a abiogênese.
Dadas essas suposições, as evidências geofísicas e paleontológicas da gênese da vida na Terra e o que a teoria da evolução diz sobre o surgimento da vida inteligente, Turner e Spiegel foram capazes de calcular diferentes distribuições de probabilidade posterior para a abiogênese. Embora a evidência de que a vida apareceu cedo na Terra possa de fato sugerir que a abiogênese é bastante fácil, os posteriores não colocaram nenhum limite inferior na probabilidade. O cálculo “não descarta probabilidades muito baixas, o que é realmente uma espécie de bom senso com estatísticas de um”, diz Turner. Apesar do rápido surgimento da vida na Terra, a abiogênese pode ser um processo extremamente raro.
O esforço de Turner e Spiegel foi o “primeiro ataque bayesiano realmente sério contra esse problema”, diz Kipping. “Acho que o atraente é que eles romperam esse padrão, interpretação ingênua do surgimento precoce da vida.”
Mesmo assim, Kipping achava que o trabalho dos pesquisadores não deixava de apresentar suas fragilidades e agora procurou corrigi-lo com uma análise bayesiana mais elaborada de sua autoria. Por exemplo, Kipping questiona a suposição de que a inteligência surgiu em algum momento fixo após a abiogênese. Este anterior, diz ele, poderia ser outro exemplo de viés de seleção – uma noção influenciada pelo caminho evolutivo pelo qual nossa própria inteligência emergiu. “No espírito de codificar toda a sua ignorância, por que não admitir que também não conhece esse número?” Kipping diz. “Se você está tentando inferir quanto tempo leva para a vida surgir, então por que não fazer inteligência ao mesmo tempo?”
Essa sugestão é exatamente o que Kipping tentou, estimando a probabilidade de abiogênese e o surgimento da inteligência. Para um prior, ele escolheu algo chamado de prior de Jeffreys, que foi projetado por outro estatístico e astrônomo inglês, Harold Jeffreys. Diz-se que é extremamente pouco informativo. Como o prior de Jeffreys não se baseia em suposições maciças, ele dá mais peso às evidências. Turner e Spiegel também tentaram encontrar um prior não informativo. “Se você quiser saber o que os dados estão dizendo a você e não o que você pensou sobre isso anteriormente, então você quer um prévio não informativo”, diz Turner. Em sua análise de 2012, os pesquisadores empregaram três priors, um dos quais era o menos informativo, mas eles não conseguiram usar o Jeffreys prior, apesar de estarem cientes disso.
No cálculo de Kipping, aquele anterior focalizou a atenção no que ele chama de “ quatro cantos ” do espaço de parâmetros: a vida é comum e a inteligência é comum; a vida é comum e a inteligência é rara; a vida é rara e a inteligência é comum; e a vida é rara e a inteligência é rara. Todos os quatro cantos eram igualmente prováveis ??antes do início da análise bayesiana.
Turner concorda que usar o prior de Jeffreys é um avanço significativo. “É a melhor maneira que temos, de verdade, de apenas perguntar o que os dados estão tentando dizer a você”, diz ele.
Combinando o Jeffreys anterior com a evidência esparsa do surgimento e inteligência da vida na Terra, Kipping obteve uma distribuição de probabilidade posterior, que lhe permitiu calcular novas probabilidades para os quatro cantos. Ele descobriu, por exemplo, que o cenário “a vida é comum e a inteligência é rara” é nove vezes mais provável do que a raridade da vida e da inteligência. E mesmo que a inteligência não seja rara, o cenário da vida é comum tem uma razão de chances mínima de 9 para 1. Essas chances não são do tipo em que se apostaria a casa, diz Kipping. “Você pode facilmente perder a aposta.”
Ainda assim, esse cálculo é “um sinal positivo de que a vida deveria estar lá fora”, diz ele. “É, pelo menos, uma dica sugestiva de que a vida não é um processo difícil.”
Nem todos os estatísticos bayesianos concordariam. Turner, por exemplo, interpreta os resultados de maneira diferente. Sim, a análise de Kipping sugere que a aparente chegada precoce da vida na Terra favorece um modelo no qual a abiogênese é comum, com uma razão de chances específica de 9: 1. Mas esse cálculo não significa que o modelo tem nove vezes mais probabilidade de ser verdadeiro do que aquele que diz que a abiogênese é rara, diz Turner, acrescentando que a interpretação de Kipping é “um pouco otimista demais”.
De acordo com Turner, que aplaude o trabalho de Kipping, mesmo a análise bayesiana mais sofisticada ainda deixará espaço para a raridade da vida e da inteligência no universo. “O que sabemos sobre a vida na Terra não exclui essas possibilidades”, diz ele.
E não são apenas os estatísticos bayesianos que podem ter problemas com a interpretação de Kipping. Qualquer pessoa interessada em questões sobre a origem da vida ficaria cética sobre as respostas alegadas, visto que qualquer análise desse tipo está vinculada a evidências geológicas, geofísicas, paleontológicas, arqueológicas e biológicas para a vida na Terra – nenhuma das quais é inequívoca sobre os prazos para a abiogênese e a aparência de inteligência.
“Ainda lutamos para definir o que entendemos por sistema vivo”, diz Caleb Scharf , astrônomo e astrobiólogo da Universidade de Columbia. “É uma fera escorregadia, em termos de definição científica. Isso é problemático para fazer uma declaração [sobre] quando a abiogênese acontece – ou mesmo declarações sobre a evolução da inteligência. ”
Se tivéssemos definições rigorosas, os problemas persistiriam. “Não sabemos se a vida começou, parou, recomeçou. Também não sabemos se a vida só pode ser construída de uma maneira ou não ”, diz Scharf. Quando a Terra se tornou hospitaleira para a vida? E quando o fez, as primeiras moléculas dessa “vida” eram aminoácidos, RNAs ou membranas lipídicas? E depois que a vida surgiu pela primeira vez, foi extinta por algum evento cataclísmico no início da história da Terra, apenas para recomeçar de uma maneira potencialmente diferente? “Há muita incerteza”, diz Scharf.
Todas essas evidências incompletas tornam até mesmo a análise bayesiana difícil. Mas como técnica, continua sendo o método mais adequado para lidar com mais evidências – digamos, a descoberta de sinais de vida existentes em Marte no passado ou dentro de uma das luas oceânicas de Júpiter, cobertas de gelo no presente.
“No momento em que tivermos outro ponto de dados para brincar, supondo que isso aconteça, [os modelos bayesianos] são as maneiras de melhor utilizar esses dados extras. De repente, as incertezas diminuem drasticamente ”, diz Scharf. “Não precisamos necessariamente pesquisar todas as estrelas de nossa galáxia para descobrir a probabilidade de um determinado lugar abrigar vida. Mais um ou dois pontos de dados e, de repente, conhecemos, essencialmente, o universo em termos de sua propensão para produzir vida ou possivelmente inteligência. E isso é bastante poderoso. ”
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