Por Aurora Apolito

3.3. Instrumentos e mecanismos. A dinâmica do lucro nos mercados não é uma lei da natureza: ela é artificialmente implementada através de um dispositivo contendo instrumentos diversos como moedas, sistema de crédito e débito, etc. De maneira similar, se quisermos implementar uma dinâmica de otimização da complexidade informacional integrada, precisaremos inventar instrumentos apropriados. Essa é uma parcela significativa do problema, claro, mas podemos identificar claramente algumas orientações gerais no interior da noção de uma informação integrada baseada na complexidade efetiva, como esboçado acima. Dois aspectos principais podem contribuir para o aumento da grandeza de \( \phi \): o crescimento da rede de inter-relação causal e o ganho em complexidade efetiva relativa. Assim, podemos identificar, no geral, duas classes de instrumentos que serão úteis para a implementação dessa dinâmica, incrementando, respectivamente, esses dois aspectos da complexidade informacional integrada: os chamarei de instrumentos de conectividade e instrumentos de complexidade.

(1) Instrumentos de conectividade. São mecanismos que incrementam o grau de conectividade e influência causal mútua entre diferentes áreas de uma rede. Podemos incluir entre eles todas as tecnologias que incrementam a conectividade: desde o transporte público (sim, a ferrovia anarquista), redes P2P, redes em malha sem fio em comunidades locais, aplicações distribuídas e escaláveis como Holochain, bibliotecas (tanto físicas quanto virtuais), iniciativas de código e acesso aberto, até objetivos de larga escala como a abolição das fronteiras. O projeto Sci-Hub, desenvolvido pela cientista da computação anarquista Alexandra Elbakyan, do Cazaquistão, é um grande exemplo de um instrumento de conectividade que facilita a livre circulação da ciência.

(2) Instrumentos de complexidade. A cultura gera complexidade efetiva: filosofia, ciência, artes plásticas, música e, sim, poesia! Livros (físicos e digitais), obras de arte, performances: são instrumentos que incrementam a complexidade efetiva. E assim voltamos à visão de Bifo, da poesia contra as finanças [5] [6], que não está propriamente errada: a poesia é um bom exemplo de algo que agrega complexidade, mas não dá lucro. Instrumentos de complexidade são aquelas coisas que costumam ser descartadas na dinâmica dos mercados, em busca do lucro, e são, por outro lado, cruciais para a dinâmica do comunismo cibernético, determinada pela complexidade informacional integrada. Essa é, na verdade, apenas uma visão panorâmica sobre o tipo de instrumentos que sustentarão o dispositivo computacional do comunismo cibernético, em oposição ao dispositivo dos mercados.

Poderíamos (e deveríamos) formular essa ideia de maneira mais precisa.

Contudo, já podemos observar, nessa versão simplificada, como a complexidade efetiva e a informação integrada a ela associada podem funcionar como uma “valoração objetiva” tal como definida por Kantorovich em [18], em oposição à valoração subjetiva dos preços no mercado. Para um exemplo de como isso funciona na prática, considere um dos “instrumentos de complexidade” mencionados acima: as artes visuais. Considere as pinturas: num sistema de mercado, o valor da arte está sujeito aos arbítrios do mercado de arte, cujos efeitos completamente devastadores sobre a arte contemporânea, a partir dos anos 1980, foram discutidos com profundidade em [17]. Num sistema comunista cibernético, a arte é um instrumento para o incremento da complexidade. Sua valoração objetiva é a essência da complexidade efetiva. É claro que essa avaliação pode ser feita em vários níveis, começando pela relação da obra de arte com a sociedade contemporânea. Contudo, para manter as coisas simplificadas, focaremos apenas naquilo que pode ser considerado a sua dimensão “estética”. Esse é geralmente o aspecto mais difícil de avaliar, o mais subjetivo, porém estamos tentando apenas estimar sua eficácia enquanto gerador de complexidade. Se examinarmos como as pinturas de diferentes movimentos artísticos ao longo da história da arte se distribuem num plano com coordenadas baseadas na entropia de Shannon e na complexidade de Kolmogorov (como fiz em [32]), descobriremos uma distribuição interessante, onde movimentos artísticos como minimalismo, color field e arte conceitual têm valores de mais altos de complexidade e valores mais baixos de entropia, outros como abstração lírica, expressionismo abstrato e a Op Art têm valores intermediários de ambos, e outros como cubismo, tachismo ou pontilhismo têm valores altos de entropia e baixos de complexidade. Mais interessante, porém, é que, em termos de função de informação total (que, como relembrado anteriormente, é a soma da entropia de Shannon com a complexidade de Kolmogorov e é a base para a definição da complexidade efetiva), todos esses movimentos artísticos possuem valores muito similares, visto que (como demonstrado em [32]), no plano entropia-complexidade \( (H, K) \), eles se distribuem ao redor de uma linha de soma constante \( K + H \). Isso corrobora a ideia de que as artes visuais (a pintura, neste caso) funcionam como instrumentos de complexidade com uma certa capacidade objetiva para a geração de complexidade efetiva. Essa concepção das artes e da cultura e do seu papel crucial na dinâmica do desenvolvimento socialista aproxima-se bastante da poderosa concepção original da vanguarda anarcocomunista às vésperas da Revolução Russa e nos anos seguintes, antes de o stalinismo destruí-la por completo [1] [8] [15].

3.4. Redes multiestratificadas. No modelo proposto para o problema da escala, a passagem do pequeno para o grande ocorre através da conectividade. Estamos supondo que uma organização anarcocomunista funcione bem na pequena escala, o que significa que dispomos de cooperativas de trabalhadores e outras iniciativas similares geridas consoante princípios anarcocomunistas. O processo de maximização, conectando-as, baseia-se em estruturas em rede. Podemos supor que os nós de uma rede são cooperativas, já que não precisamos encontrar uma solução mais sofisticada para a pequena escala. Mas pensar apenas numa rede de conexões é inadequado: o que precisamos realmente são múltiplas redes interconectadas, que representem diferentes modalidades de compartilhamento (ou diferentes modalidades de serviços, de recursos, de informações). O modelo apropriado para esse tipo de estrutura é fornecido pela teoria das redes multiestratificadas [7]. Ele permite expressar não apenas a existência simultânea de diferentes estruturas de rede representando diferentes modalidades de compartilhamento, como também o modo como cada camada se modifica ao longo do tempo de maneira dinâmica, na interação com as outras camadas.

De maneira geral, é preciso compreender que cada um desses “instrumentos” gera a sua própria camada numa rede multiestratificada, com interdependências entre todas as outras camadas. No geral, quando estudamos grandes redes complexas, sujeitas a mudanças contínuas o tempo todo, é melhor trabalhar com uma abordagem probabilística, considerando as estruturas em rede como um conjunto estatístico, cujo perímetro é determinado por certas propriedades gerais da rede, e considerando as probabilidades de conexão entre os nós, seja no interior (infracamada) ou através (intracamada) das camadas. São vários os modelos possíveis para o crescimento de uma rede: em particular, em redes de colaboração, parecidas com os modelos que estamos considerando, costumam ser utilizados fechamentos triádicos. Isso significa que, quando um novo nó é conectado a um nó mais antigo, outros nós que já colaboram com o mais antigo (neighbors) têm maior probabilidade de também se conectarem ao novo nó. Além disso, podemos levar em consideração algumas funções de perda: por exemplo, para camadas da rede que projetam a distribuição física de serviços, a distância geográfica é uma perda, embora ela seja irrelevente para o compartilhamento de informações (havendo uma infraestrutura de rede, como a internet, já incorporada por outra camada). Esse é outro exemplo de como as valorações que projetam a minimização de perdas, no sentido da programação linear, são dependentes da camada da rede e da escala.

No que diz respeito à parte mais interessante do processo de otimização, a maximização da complexidade informacional integrada, podemos considerar uma dinâmica de rede que generalize modelos convencionais de maximização da entropia de Shannon [7].

3.4.1. Comunidades. Para implementar uma dinâmica baseada na otimização da complexidade informacional integrada numa rede multiestratificada, um importante papel é desempenhado pelas comunidades. Elas são estruturas intermediárias entre nós individuais e a rede de larga escala como um todo.

As comunidades são uma noção familiar no anarquismo: elas são às vezes concebidas em termos de identidade, especialmente em contextos como decolonização, culturas indígenas e organizações defensoras de grupos oprimidos. Elas também podem se formar ao redor de projetos compartilhados e iniciativas específicas. Tudo isso é de vital importância para o projeto anarquista. Como a interseccionalidade nos tem ensinado, no que se refere à compreensão das formas de opressão, as noções de identidade e comunidade são tênues e sua estrutura sobreposta é significativa. No caso das redes complexas, geralmente há muitas comunidades sobrepostas, algumas facilmente detectáveis na estrutura de conectividade da rede, outras mais difíceis de identificar, mas importantes para a determinação das propriedades de escala da rede. A estrutura das comunidades (as propriedades de modularidade da rede) pode ser considerada um degrau intermediário entre a pequena escala dos nós individuais e sua conectividade local e as estruturas de larga escala. Existem vários métodos algorítmicos para a identificação de comunidades em redes [7]. No caso das redes multiestratificadas, queremos também compreender como comunidades de uma camada relacionam-se com comunidades de outras camadas (se a estrutura das comunidades permanece similar ou se sofre modificações significativas através das camadas) e também quais partes de diferentes camadas devem ser consideradas parte das mesmas comunidades.

3.4.2. Complexidade informacional e comunidades de rede. Uma medida informacional de proximidade na estrutura de comunidade de diferentes camadas de redes multiestratificadas é fornecida pela informação mútua normalizada. Dada uma estrutura de comunidade com comunidades \( \sigma \) na camada \( L_{\alpha } \) e comunidades \( \sigma ‘ \) na camada \( L_{\beta } \), a informação mútua normalizada é dada por

\begin{equation} \tag{7} \mathrm{NMI}\left (L_{\alpha }, L_{\beta }\right )=\frac{-\sum _{\sigma , \sigma ^{\prime }} P_{\sigma , \sigma ^{\prime }}^{\alpha \beta } \log \left (\frac{P_{\sigma , \sigma ^{\prime }}^{\alpha \beta }}{P_{\sigma } P_{\sigma ^{\prime }}^{\beta }}\right )}{\sum _{\sigma } P_{\sigma }^{\alpha } \log \left (P_{\sigma }^{\alpha }\right )+\sum _{\sigma ^{\prime }} P_{\sigma ^{\prime }}^{\beta } \log \left (P_{\sigma ^{\prime }}^{\beta }\right )} \end{equation}

onde \( P_{\sigma , \sigma ^{\prime }}^{\alpha \beta }=N_{\sigma , \sigma^{\prime }}^{\alpha \beta } / N \) é a fração de nós que pertencem simultaneamente às comunidades \( \sigma \) na camada \( L_{\alpha } \) e \( \sigma ‘ \) na camada \( L_{\beta } \), e, similarmente, \(P_{\sigma }^{\alpha }\) e \( P_{\sigma ^{}{\prime }}^{\beta } \) são as frações de nós na comunidade \( \sigma \) na camada \( L_{\alpha } \), respectivamente na comunidade \( \sigma ‘ \) na camada \( L_{\beta } \). O numerador de (7) é uma divergência de Kullback-Leibler, como em (5), medindo a diferença entre a estrutura de comunidade das duas camadas juntas e a obtida se as duas camadas fossem completamente independentes, enquanto o denominador a normaliza, no que diz respeito à entropia total de Shannon das estruturas de comunidade das duas camadas, consideradas independentes.

Aqui a comparação, através da divergência de Kullback-Leibler, da distribuição conjunta de nós nas comunidades entre os dois estratos, dada por \( P_{\sigma , \sigma ^{\prime }}^{\alpha \beta } \) com o de estratos independentes, dados pelo produto \( P_{\sigma }^{\alpha } P_{\sigma ^{\prime }}^{\beta } \), é claramente uma reminiscência de informação integrada (6) e pode, de fato, ser transformada em uma medida de informação integrada, considerando todas as estruturas de comunidade possíveis nas camadas da rede, assim como se considera todas as partições possíveis de um sistema em (6). Podemos, então, dar o passo seguinte e substituir a entropia pela complexidade efetiva e ponderar as estruturas de comunidade através das camadas em termos de uma complexidade efetiva relativa normalizada. Isso fornecerá um modo de definir uma dinâmica de redes complexas que implementa, de pequenas a grandes escalas, a otimização da complexidade informacional integrada, como uma alternativa à otimização do lucro dos modelos de mercado.

3.5. Conclusão provisória. Os mercados são frequentemente propostos, ainda que numa perspectiva anarquista, como um modelo computacional para a abordagem do problema da escala. Podem ser concebidos modelos computacionais alternativos, que não se baseiam no lucro, mas na otimização de uma forma de complexidade informacional integrada. Isso pode proporcionar uma alternativa ao sistema de mercado, para o enfrentamento do problema da escala numa perspectiva anarcocomunista. O objetivo deste ensaio foi o de esboçar algumas dessas ideias, evitando grande parte das tecnicalidades envolvidas. Ele não deve ser considerado de forma alguma uma abordagem definitiva, pois o problema discutido aqui é bastante inexplorado e necessitaria de uma elaboração teórica bem mais extensa.

Junho de 2020.

Este artigo está ilustrado com obras de Dan Flavin (1933-1996).

Traduzido pelo Passa Palavra.

Este artigo foi publicado em quatro partes. Leia aqui a 1ª, a 2ª e a 3ª parte.

Referências

[1] Allan Antliff, Anarchist Modernism, University of Chicago Press, 2007.

[2] Nihat Ay, Markus Mueller, Arleta Szkola, Effective complexity and its relation to logical depth, IEEE Trans. Inf. Th., Vol. 56/9 (2010) 4593–4607. [arXiv:0810.5663]

[3] Charles H. Bennett, Logical Depth and Physical Complexity, in “The Universal Turing Machine – a Half-Century Survey” (Ed. Rolf Herken), Oxford University Press, 1988.

[4] Charles H. Bennett, Peter Gács, Ming Li, Paul M.B. Vitányi, Wojciech H. Zurek, Information distance, IEEE Transactions on Information Theory, 44(1998) N.4, 1407–1423.

[5] Franco ‘Bifo’ Berardi, The Uprising: On Poetry and Finance, Semiotext(e), 2012.

[6] Franco ‘Bifo’ Berardi, Breathing: Chaos and Poetry, Semiotext(e), 2019.

[7] Ginestra Bianconi, Multilayer Networks, Oxford University Press, 2018.

[8] John E. Bowlt and Olga Matich, eds., Laboratory of Dreams: The Russian Avant-garde and Cultural Experiment, Stanford University Press, 1996.

[9] William Davies (Ed.), Economic Science Fictions, Goldsmiths Press, 2019.

[10] Jean-Paul Delahaye, Complexité aléatoire et complexité organisée, Editions Quae, 2009.

[11] Murray Gell-Mann, What is Complexity? Complexity, Vol.1 (1995) N.1 [9 pages].

[12] Murray Gell-Mann, Seth Lloyd, Information Measures, Effective Complexity, and Total Information, Complexity, Vol. 2 (1996) 44–52.

[13] Slava Gerovitch, From Newspeak to Cyberspeak. A History of Soviet Cybernetics, MIT Press, 2002.

[14] George Gorelik, Bogdanov’s Tektology, General Systems Theory, and Cybernetics, Hemisphere Publishing, 1987.

[15] Nina Gourianova, The Aesthetics of Anarchy: Art and Ideology in the Early Russian Avant-Garde, University of California Press, 2012.

[16] Simon Ings, Stalin and the Scientists: A History of Triumph and Tragedy, 1905–1953, Open Road & Grove Atlantic, 2017.

[17] Annamma Joy, John F. Sherry, Jr., Disentangling the paradoxical alliances between art market and art world, Consumption, Markets & Culture, Vol.6 (2003), N.3, 155–181.

[18] Leonid Vitaliyevich Kantorovich, Mathematical methods of organization and planning of production, Leningrad State University Press, 1939.

[19] Anatoly Kitov, Aleksei Lyapunov, Sergei Sobolev, The Main Features of Cybernetics, Voprosy filosofii (Problems of Philosophy), No. 4 (1955), 136–148.

[20] Christoph Koch, The feeling of life itself, MIT Press, 2019.

[21] Nikolai Krementsov, A Martian Stranded on Earth: Alexander Bogdanov, Blood Transfusions, and Proletarian Science, The University of Chicago Press, 2011.

[22] David A. Lax, Libermanism and the Kosygin reform, University of Virginia Press, 1991.

[23] Ming Li, Paul Vitányi, An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications, Springer, 1997 [New Edition, 2008].

[24] Evsei G. Liberman, Plans, Profits, and Bonuses, Pravda, September 9, 1962.

[25] Marcello Massimini, Giulio Tononi, Sizing up consciousness, Oxford University Press, 2018.

[26] Warren S. McCulloch, A Heterarchy of Values Determines by the Topology of Nervous Nets, Bulletin of Mathematical Biophysics, 7 (1945) 89–93.

[27] Eden Medina, Cybernetic Revolutionaries. Technology and Politics in Allende’s Chile, MIT Press, 2011.

[28] Benjamin Peters, How Not to Network a Nation. The Uneasy History of the Soviet Internet, MIT Press, 2016.

[29] Ethan Pollock, Stalin and the Soviet Science Wars, Princeton University Press, 2006.

[30] M. Oizumi, N. Tsuchiya, S. Amari, Unified framework for information integration based on information geometry, PNAS, Vol. 113 (2016) N. 51, 14817–14822.

[31] Jaeweon Shin, Michael Holton Price, David H. Wolpert, Hajime Shimao, Brendan Tracey, Timothy A. Kohler, Scale and information-processing thresholds in Holocene social evolution, Nature Communications (2020) 11:2394 https://doi.org/10.1038/s41467-020-16035-9

[32] Higor Y. D. Sigaki, Matjaž Perc, Haroldo V. Ribeiro, History of art paintings through the lens of entropy and complexity, PNAS, Vol.115 (2018) N.37, E8585–E8594

[33] G. Tononi G (2008) Consciousness as integrated information: A provisional manifesto, Biol. Bull. 215 (2008) N.3, 216–242.

[34] Anatoly Vershik, L.V.Kantorovich and Linear Programming, arXiv:0707.0491.

[35] Norbert Wiener, Cybernetics, or control and communication in the animal and the machine, MIT Press, 1948.

Por Aurora Apolito

3. A auto-organização em redes e o problema da escala no anarquismo

Não estou tentando apresentar uma solução definitiva para o problema da escala, mas esclarecer importantes aspectos que podem nos levar, espero, a uma elaboração mais precisa do problema. Esta seção será um pouco mais técnica, na medida em que analisarei alguns métodos de análise de redes complexas, que acho que devem ser encarados como ferramentas necessárias para abordar o problema da escala numa perspectiva anarquista.

Uma premissa fundamental, para elaborar mais precisamente o problema da escala no anarquismo, é que o anarquismo é essencialmente um processo de auto-organização em redes complexas. O fenômeno da auto-organização em redes é amplamente estudado na teoria dos sistemas complexos, impulsionada por um conjunto de modelos, dos sistemas de telecomunicações à neurociência. Contudo, o que precisamos desenvolver vai além de uma reformulação ou de uma aplicação direta desses modelos. O que eu gostaria de esboçar aqui é uma breve síntese daquilo que considero os aspectos mais complicados e cruciais do problema.

Ludwig von Mises, em seu conhecido ensaio de 1920, defendendo os mercados contra a tendência acelerada rumo ao planejamento econômico socialista, buscava apresentá-los como um dispositivo computacional eficiente. Como discutido num ensaio introdutório em [9], “A provocação que Mises fazia ao socialismo era decididamente tecnocrática: apresentar uma infraestrutura computacional alternativa que pudesse competir com o sistema de preços […] Foi uma provocação da qual poucos socialistas foram capazes de se esquivar, e menos ainda foram capazes de enfrentar”.

A lacuna no desenvolvimento de uma tal “infraestrutura socialista alternativa de computação” é realmente lamentável. Contudo, para sermos honestos, é bem possível que a matemática necessária para apresentar uma resposta socialista/comunista viável para a provocação de Mises simplesmente não estivesse disponível na época, e por muito tempo depois disso. Mesmo quando das tentativas de implementar formas de comunismo cibernético, nos anos 60 e no início dos anos 70, a teoria das redes complexas estava ainda na infância. É provável que, embora tivessem a ideia geral correta na cabeça, os esforços de Victor Glushkov e Stafford Beer falhassem ao serem implementados nas condições científicas e tecnológicas da época, simplesmente porque a capacidade de processamento de informações era ainda muito baixa e alguns instrumentos matemáticos cruciais não estavam ainda à disposição. Estamos hoje numa posição muito melhor para apresentar uma alternativa viável aos mercados, então não há mais desculpas para fugir do problema.

A discussão que faço nesta seção deve ser entendida como um exercício ao estilo “Economic Science Fictions”, como aqueles discutidos com profundidade em [9], e como um exercício de imaginação matemática, como mencionamos acima. O objetivo é conceber a forma matemática de uma infraestrutura comunista cibernética de computação capaz de substituir o mecanismo de otimização de lucros do mercado.

3.1. Complexidade. Antes de mais nada, a complexidade é a noção fundamental aqui, mas é também uma noção muito sutil, difícil de precisar. A principal definição de complexidade na matemática é a complexidade de Kolmogorov, que define a complexidade de alguma coisa como o tamanho do menor processo (algoritmo) que a realiza [23]. Nomeadamente,

\begin{equation} \mathcal{K}(x)=\min \limits _{P}\left \{\ell (P) \mid T_{U}(P)=x\right \} \end{equation}

o que significa que a complexidade de \( x \) é o tamanho mínimo \( \ell (P) \) de todos os programas \( P \) que, executados num computador universal \( T_{U} \) (máquina de Turing), produzirão o resultado \( x \). Faço esse esclarecimento porque facilita a comparação com outras definições, e porque também farei menções à “complexidade relativa”, ao que retornarei adiante. Ela é obtida por

\begin{equation} \mathcal{K}(x \mid y)=\min \limits _{P}\left \{\ell (P) \mid T_{U}(P, y)=x\right \} \end{equation}

que é a mesma coisa, porém o computador \( T_{U} \) é autorizado a usar a entrada \( y \) no programa \( P \) para computar \( x \).

A complexidade de Kolmogorov é em si uma função não computável, porque o “problema da parada”, que determina se um programa continuará rodando para sempre ou parará a certa altura, com determinado resultado, é em si mesmo um problema indecidível. Surpreendentemente, a não computabilidade em si não é um obstáculo sério porque a complexidade de Kolmogorov possui vários limites superiores perfeitamente computáveis (por qualquer algoritmo de compressão), o que significa que não pode ser calculada, mas pode ser estimada por excesso, de maneira computável. Há, no entanto, outra desvantagem mais séria no uso da complexidade de Kolmogorov: ela não corresponde à noção intuitiva de complexidade que desejamos modelar, visto que, embora atribua corretamente baixa complexidade a padrões facilmente previsíveis, confere, por outro lado, complexidade máxima a padrões completamente aleatórios. Maximizar a aleatoriedade não é, claro, o resultado desejado, independentemente da concepção ingênua de anarquismo que possa estar circulando na esquerda. A entropia de Shannon assemelha-se à versão moderada da complexidade de Kolmogorov,

\begin{equation*} H(\mathbb{E})=-\sum _{x} \mathbb{E}(x) \log \mathbb{E}(x) \sim \sum _{x} \mathbb{E}(x) \mathcal{K}(x \mid \mathbb{E}) \end{equation*}

e tem a mesma tendência para detectar aleatoriedades, portanto, em si mesma, também não ajuda.

Existem formas de conceber medidas de complexidade mais voltadas para detectar a “complexidade estruturada”, em vez da complexidade oriunda da imprevisibilidade da aleatoriedade. Uma primeira modificação possível na complexidade de Kolmogorov, capaz de captar melhor uma forma de “complexidade organizada”, é dada pela profundidade lógica. Essa noção foi introduzida em [3], usando o tempo de execução de um programa quase mínimo em vez do tamanho do programa mínimo, como no caso de Kolmogorov. Ou seja,

\begin{equation} \mathcal{D}_{\alpha }(x)=\min \limits _{P}\left \{\tau (P) \mid \ell (P)-\mathcal{K}(x) \leq \alpha , T_{U}(P)=x\right \} \end{equation}

o que significa computar o tempo mínimo de execução de um programa \( P \) que gera \( x \), cujo tamanho é igual ou apenas um pouco maior que o mínimo (cujo tamanho é \( \mathcal{K}(x) \)). A discrepância permitida entre o tamanho mínimo \( \mathcal{K}(x) \) e \( \ell (P) \) é medida por um parâmetro variável \( \alpha \) . (Mais precisamente, uma forma ligeiramente diferente da complexidade Kolmogorov \( \mathcal{K}(x) \) é usada em (3), mas não vou entrar em detalhes aqui: eles podem ser encontrados em [2].) Passar do mínimo para o quase mínimo serve para evitar que alguns programas um pouco maiores possam ter um tempo de execução menor. Mais interessante ainda, passar do tamanho de um programa para seu tempo de execução pode parecer, a princípio, uma mudança ínfima, já que o tempo de execução pode ser visto como outra modalidade de tamanho (no tempo, não na memória), mas produz um efeito significativo na redução do papel da aleatoriedade em padrões de alta complexidade. Uma análise comparativa da complexidade de Kolmogorov e da profundidade lógica pode ser encontrada em [10]. A razão pela qual não quero usar essa simples modificação da complexidade de Kolmogorov reside num fenômeno de “transição de fase” descrito em [2], que mencionarei em seguida, o que dificulta o uso da profundidade lógica como base para a construção de uma função de otimização.

Murray Gell-Mann propôs uma noção de “complexidade efetiva” e uma noção de “complexidade potencial” [11], com o objetivo de captar mais adequadamente nossa noção intuitiva da complexidade como um fenômeno altamente estruturado. A complexidade efetiva serve para obter o conteúdo de informação das “regularidades” de um padrão, enquanto a complexidade potencial é uma noção semelhante que serve para incorporar as mudanças no tempo. Uma primeira descrição matemática da complexidade efetiva foi apresentada em [12]. Infelizmente, nenhuma dessas noções possui ainda um formalismo matemático completamente bem desenvolvido. Podemos, no entanto, partir do estágio atual, no que diz respeito às noções mais promissoras de complexidade, e ver o que podemos fazer com elas.

Uma boa síntese sobre o atual estágio dessas medidas de complexidade encontra-se em [2], estudo que será referido a seguir. Para obter uma descrição apropriada da complexidade efetiva, consideremos uma combinação entre a complexidade de Kolmogorov e a entropia de Shannon, denominada “informação total” \( \mathcal{K}(\mathbb{E})+H(\mathbb{E}) \). Ela pode ser descrita como a complexidade algorítmica de \( x \) (a parte de Kolmorogorov \( \mathcal{K}(x \mid \mathbb{E}) \)) ao computarmos o conjunto estatístico \( \mathbb{E} \) ao qual \( x \) pertence (a parte de Shannon \( H(\mathbb{E}) \)). O melhor conjunto estatístico \( \mathbb{E} \) para dado \( x \) é aquele que minimiza a informação total, o que é outra maneira de dizer que trata-se da explicação mais provável para dado \( x \). Tendo sido selecionado o modelo estatístico \( \mathbb{E} \) adequado, podemos detectar se o elemento \( x \) é “típico” nesse conjunto estatístico verificando se a probabilidade \( \mathbb{E}(x) \) não é muito menor que o tamanho médio \( 2^{}{-H(\mathbb{E})} \), previsto pela entropia de Shannon. Dado \( x \), é possível selecionar, assim, o conjunto \( \mathcal{M}_{x}\) de todos os conjuntos estatísticos possíveis \( \mathbb{E} \) com pequena informação total e para o qual \( x \) é típico (possivelmente com restrições adicionais no que se refere ao conjunto de “boas teorias” que pretendemos considerar). A “complexidade efetiva” \( \mathcal{E}(x) \) é o valor mínimo da complexidade de Kolmogorov \( \mathcal{K}(\mathbb{E}) \) entre todos os conjuntos concorrentes \( \mathbb{E} \),

\begin{equation} \mathcal{E}(x)=\min \limits _{\mathrm{E} \in \mathcal{M}_{x}} \mathcal{K}(\mathbb{E}) \end{equation}

Observe que estamos definindo complexidade efetiva aqui como um mínimo de complexidade de Kolmogorov em relação a um certo conjunto de modelos estatísticos \( \mathbb{E} \) que explica dado \( x \), o que significa que queremos selecionar a explicação mais simples, de um conjunto de teorias plausíveis. Isso parece contradizer o que mencionei anteriormente, a saber, que buscamos uma maximização da complexidade informacional. No entanto, essa maximização ainda está por vir: a minimização que acabei de descrever é simplesmente uma etapa preliminar necessária que atribui um valor de complexidade apropriado a um dado.

O que ganhamos usando a complexidade efetiva \( \mathcal{E}(x) \) em vez da complexidade de Kolmogorov \( \mathcal{K}(x) \) ou da entropia de Shannon \( H(\mathbb{E}) \)? A principal vantagem é que agora padrões completamente aleatórios têm pequena complexidade efetiva! Portanto, objetos com grande complexidade efetiva são gerados por “complexidade estruturada”, e não por aleatoriedade. Não é imediatamente óbvio que a complexidade efetiva de padrões aleatórios seja pequena: uma prova desse fato é dada, por exemplo, no Teorema 10 de [2], enquanto alguns casos de padrões não aleatórios que exibem grande complexidade efetiva são descritos no Teorema 14 de [2].

O fenômeno de “transição de fase” mencionado acima para o comportamento da profundidade lógica é baseado em como \( \mathcal{D}_{\alpha }(x) \) muda em comparação com a complexidade efetiva \( \mathcal{E}(x) \). É possível demonstrar (veja o Teorema 18 de [2] para mais detalhes) que, para pequenos valores de \( \mathcal{E}(x) \), a complexidade lógica também pode assumir pequenos valores, mas quando a complexidade efetiva cruza um valor limite (que depende da complexidade de Kolmogorov), a profundidade lógica salta repentinamente para valores muito grandes. Essa transição de fase repentina no comportamento de \( \mathcal{D}_{\alpha }(x) \) torna seu uso inconveniente para nossos objetivos, enquanto a complexidade efetiva \( \mathcal{E}(x) \) é mais adequada.

No caso da entropia de Shannon, há uma versão relativa semelhante que mede a discrepância informacional entre dois modelos estatísticos, a saber, a divergência de Kullback-Leibler

\begin{equation} \mathrm{KL}(\mathbb{E}, \mathbb{P})=\sum _{x} \mathbb{E}(x) \log \left (\frac{\mathbb{E}(x)}{\mathbb{P}(x)}\right ) \end{equation}

Em termos bayesianos, ela mede a informação obtida ao se passar da probabilidade prévia \( \mathbb{P} \) para a posterior \( \mathbb{E} \). A complexidade relativa de Kolmogorov (2) pode ser usada, de modo semelhante, como uma forma de distância da informação [4]. É possível construir, usando a complexidade relativa de Kolmogorov, uma noção parecida de complexidade efetiva relativa, \( \mathcal{E}(x \mid y) \), que também pode ser vista como uma medida de perda/ganho na complexidade informacional.

Então, digamos que algo como \( \mathcal{E}(x \mid y) \) forneça uma medida que leva em consideração se a complexidade informacional é aumentada ou diminuída por um processo que transforma um estado \( y \) anteriormente ocupado pelo sistema em um novo estado dado por \( x \). E então? Ainda precisamos ver como isso se relaciona com as redes e sua estrutura de pequena e grande escala.

3.2. Uma ideia da neurociência. Os anarquistas são tradicionalmente avessos à noção comunista de coletividade, contrastando-a geralmente com variados graus de individualismo. A palavra “coletivismo” lembra (com razão) as coletivizações forçadas do stalinismo e a supressão da agência individual. Por outro lado, a palavra “individualismo” constitui facilmente um espantalho para os comunistas, evocando algo como uma combinação linear convexa entre J. D. Salinger e Ayn Rand, concorrendo com os abutres neoliberais no que se refere ao medo e à supressão da agência coletiva. Essa não é, absolutamente, uma abordagem produtiva. A pergunta verdadeiramente importante que devemos fazer é que tipo de “coletividade” maximiza por toda parte a agência individual, ao mesmo tempo em que torna as estruturas coletivas possíveis e interessantes (no sentido da complexidade informacional mencionada anteriormente). Analisarei essa questão à luz de ideias recentemente desenvolvidas no contexto da neurociência, da modelagem de redes cerebrais e da teoria da consciência.

Uma esforço considerável de compreensão da estrutura de redes complexas veio da neurociência. Uma ideia que parece especialmente relevante para o que estamos tentando modelar aqui é a noção de informação integrada, que foi originalmente proposta em [33] como um modelo quantitativo de consciência. Um panorama geral dessa ideia é apresentado em [20] [25].

A ideia central é que a informação integrada mede a quantidade de complexidade informacional em um sistema que não pode ser reduzido separadamente às suas partes individuais. É um modo de explicar quão ricas são as possibilidades de inter-relação causal entre diferentes partes do sistema.

Um modo de expressar essa ideia com mais precisão foi desenvolvido em [30]. Consideram-se todas as formas possíveis de dividir um determinado sistema em subsistemas (uma rede em sub-redes locais, por exemplo). Para cada partição \( \lambda \), considera-se o estado do sistema num determinado momento \( t \), conforme descrito por um conjunto de observáveis \( X_{t} \), e o estado em um tempo futuro próximo \( X_{t+1} \). A partição \( \lambda \) em \( N \) subsistemas corresponde a uma divisão dessas variáveis \( X_{t}=\left \{X_{t, 1}, \ldots , X_{t,N}\right \} \) e \( X_{t+1}=\left \{X_{t+1,1}, \ldots , X_{t+1, N}\right \} \), em variáveis que descrevem os subsistemas. Todas as relações causais entre os \( X_{t, i} \), ou entre os \( X_{t+1, j} \), bem como a influência causal dos \( X_{t, i} \) sobre os \( X_{t+1, j} \) através da evolução temporal do sistema, são obtidas (estatisticamente) pela distribuição de probabilidade conjunta \( \mathbb{P}\left (X_{t+1}, X_{t}\right ) \). Para obter a informação integrada do sistema, compara-se o conteúdo da informação dessa distribuição conjunta com o das distribuições em que as únicas dependências causais entre \( X_{t+1} \) e \( X_{t} \) ocorrem através da evolução em cada subsistema separado, mas não entre subsistemas, o que significa distribuições de probabilidade \( \mathbb{Q}\left (X_{t+1}, X_{t}\right ) \), com a propriedade de que \( \mathbb{Q}\left (X_{t+1, i} \mid X_{t}\right )=\mathbb{Q}\left (X_{t+1, i} \mid X_{t, i}\right ) \), para cada subconjunto \( i=1, \ldots , N \) da partição. Vamos chamar \( \mathcal{M}_{\lambda } \) o conjunto de distribuições de probabilidade \( \mathbb{Q}\left (X_{t+1}, X_{t}\right ) \) com essa propriedade em relação à partição \( \lambda \). Então obtém-se a informação integrada \( \phi \) do sistema ao se minimizar a divergência Kullback-Leibler (5) entre: a) o sistema atual; e b) sua melhor aproximação por probabilidades que implementam a desconexão causal entre os subsistemas e a avaliação na partição de informação mínima (isto é, minimização sobre a escolha de partição).

\begin{equation} \Phi =\min \limits _{\lambda } \min \limits _{\mathbb{Q} \in \mathcal{M}_{\lambda }} \mathrm{KL}\left (\mathbb{P}\left (X_{t+1}, X_{t}\right ) \| \mathbb{Q}\left (X_{t+1}, X_{t}\right )\right ) \end{equation}

O valor \( \phi \) obtido dessa maneira representa a informação adicional em todo o sistema que não é, de modo algum, redutível às partes menores. É a forma de expressar o conceito de “holístico” em termos informacionais.

Já que estamos mais interessados na complexidade efetiva do que em medidas informacionais, como a divergência de Kullback-Leibler, é possível desenvolver uma versão da informação integrada em que a discrepância entre o sistema e sua desconexão causal nos subsistemas é medida por uma complexidade efetiva relativa (como discutido acima) e não pela divergência de Kullback-Leibler (detalhes em outra parte: esta não é a ocasião para provar novos teoremas).

Detalhes à parte, o que buscamos aqui é fornecer uma medida viável para um processo de otimização. Maximizar informação integrada (em uma versão de complexidade efetiva) significaria obter um sistema que realize a máxima integração possível da complexidade informacional em todos os subsistemas possíveis e o mais alto grau de interconectividade causal dos subsistemas.

É possível perceber por que isso faz exatamente o que estamos procurando. Maximizar nossa informação integrada \( \phi \) favorece a cooperação em lugar da concorrência, uma vez que a concorrência tende a dividir um sistema em competidores separados e isso diminui a função \( \phi \), enquanto a cooperação aumenta a conectividade e amplia a rede de influências causais mútuas, aumentando \( \phi \). Além disso, um mecanismo capaz de maximizar \( \phi \) eliminaria fenômenos repugnantes como a propriedade intelectual, já que manter o conhecimento inacessível diminui sua conectividade causal, reduzindo o valor geral de \( \phi \). Aumentar \( \phi \) é, em vez disso, compatível com o compartilhamento do conhecimento, redes P2P etc. Aumentar \( \phi \) não leva à acumulação capitalista de riqueza, uma vez que a concentração de riqueza e recursos tende a separar certos subsistemas e a diminuir sua influência causal mútua com o restante dos subsistemas de rede, e isso reduziria a integração geral da complexidade informacional em todo o sistema. A informação integrada é, por definição, uma “coletividade” porque é exatamente a quantidade de complexidade informacional que reside no coletivo sem estar localizada em nenhum subsistema individual separadamente. Por outro lado, é uma coletividade que maximiza a agência individual porque maximiza o grau de influência causal e, portanto, de possível agência, de cada subsistema individual.

Este artigo está ilustrado com obras de Sol LeWitt (1928-2007).

Traduzido pelo Passa Palavra.

Este artigo será publicado em quatro partes, uma por semana. Leia aqui a 1^a, a 2^a e a 4^a parte.

Referências

[1] Allan Antliff, Anarchist Modernism, University of Chicago Press, 2007.

[2] Nihat Ay, Markus Mueller, Arleta Szkola, Effective complexity and its relation to logical depth, IEEE Trans. Inf. Th., Vol. 56/9 (2010) 4593–4607. [arXiv:0810.5663]

[3] Charles H. Bennett, Logical Depth and Physical Complexity, in “The Universal Turing Machine – a Half-Century Survey” (Ed. Rolf Herken), Oxford University Press, 1988.

[4] Charles H. Bennett, Peter Gács, Ming Li, Paul M.B. Vitányi, Wojciech H. Zurek, Information distance, IEEE Transactions on Information Theory, 44(1998) N.4, 1407–1423.

[5] Franco ‘Bifo’ Berardi, The Uprising: On Poetry and Finance, Semiotext(e), 2012.

[6] Franco ‘Bifo’ Berardi, Breathing: Chaos and Poetry, Semiotext(e), 2019.

[7] Ginestra Bianconi, Multilayer Networks, Oxford University Press, 2018.

[8] John E. Bowlt and Olga Matich, eds., Laboratory of Dreams: The Russian Avant-garde and Cultural Experiment, Stanford University Press, 1996.

[9] William Davies (Ed.), Economic Science Fictions, Goldsmiths Press, 2019.

[10] Jean-Paul Delahaye, Complexité aléatoire et complexité organisée, Editions Quae, 2009.

[11] Murray Gell-Mann, What is Complexity? Complexity, Vol.1 (1995) N.1 [9 pages].

[12] Murray Gell-Mann, Seth Lloyd, Information Measures, Effective Complexity, and Total Information, Complexity, Vol. 2 (1996) 44–52.

[13] Slava Gerovitch, From Newspeak to Cyberspeak. A History of Soviet Cybernetics, MIT Press, 2002.

[14] George Gorelik, Bogdanov’s Tektology, General Systems Theory, and Cybernetics, Hemisphere Publishing, 1987.

[15] Nina Gourianova, The Aesthetics of Anarchy: Art and Ideology in the Early Russian Avant-Garde, University of California Press, 2012.

[16] Simon Ings, Stalin and the Scientists: A History of Triumph and Tragedy, 1905–1953, Open Road & Grove Atlantic, 2017.

[17] Annamma Joy, John F. Sherry, Jr., Disentangling the paradoxical alliances between art market and art world, Consumption, Markets & Culture, Vol.6 (2003), N.3, 155–181.

[18] Leonid Vitaliyevich Kantorovich, Mathematical methods of organization and planning of production, Leningrad State University Press, 1939.

[19] Anatoly Kitov, Aleksei Lyapunov, Sergei Sobolev, The Main Features of Cybernetics, Voprosy filosofii (Problems of Philosophy), No. 4 (1955), 136–148.

[20] Christoph Koch, The feeling of life itself, MIT Press, 2019.

[21] Nikolai Krementsov, A Martian Stranded on Earth: Alexander Bogdanov, Blood Transfusions, and Proletarian Science, The University of Chicago Press, 2011.

[22] David A. Lax, Libermanism and the Kosygin reform, University of Virginia Press, 1991.

[23] Ming Li, Paul Vitányi, An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications, Springer, 1997 [New Edition, 2008].

[24] Evsei G. Liberman, Plans, Profits, and Bonuses, Pravda, September 9, 1962.

[25] Marcello Massimini, Giulio Tononi, Sizing up consciousness, Oxford University Press, 2018.

[26] Warren S. McCulloch, A Heterarchy of Values Determines by the Topology of Nervous Nets, Bulletin of Mathematical Biophysics, 7 (1945) 89–93.

[27] Eden Medina, Cybernetic Revolutionaries. Technology and Politics in Allende’s Chile, MIT Press, 2011.

[28] Benjamin Peters, How Not to Network a Nation. The Uneasy History of the Soviet Internet, MIT Press, 2016. [29] Ethan Pollock, Stalin and the Soviet Science Wars, Princeton University Press, 2006.

[30] M. Oizumi, N. Tsuchiya, S. Amari, Unified framework for information integration based on information geometry, PNAS, Vol. 113 (2016) N. 51, 14817–14822.

[31] Jaeweon Shin, Michael Holton Price, David H. Wolpert, Hajime Shimao, Brendan Tracey, Timothy A. Kohler, Scale and information-processing thresholds in Holocene social evolution, Nature Communications (2020) 11:2394

[32] Higor Y. D. Sigaki, Matjaž Perc, Haroldo V. Ribeiro, History of art paintings through the lens of entropy and complexity, PNAS, Vol.115 (2018) N.37, E8585–E8594

[33] G. Tononi G (2008) Consciousness as integrated information: A provisional manifesto, Biol. Bull. 215 (2008) N.3, 216–242.

[34] Anatoly Vershik, L.V.Kantorovich and Linear Programming, arXiv:0707.0491.

[35] Norbert Wiener, Cybernetics, or control and communication in the animal and the machine, MIT Press, 1948.

2.2. O comunismo requer complexidade. Antes de partir para a apresentação de uma proposta mais concreta para a resolução do problema da escala, gostaria de sublinhar que só é possível maximizar um modelo de organização e produção baseado em princípios anarcocomunistas se houver capacidade suficiente de processamento de informações complexas.

A título de referência, remeto o leitor para um estudo recente [31], onde dados históricos (do Seshat Global History Databank) de uma grande variedade de sociedades, de aldeias a impérios, são analisados. O método da Análise de Componentes Principais (ACP) foi aplicado aos dados, permitindo que fossem mapeados num espaço bidimensional definido pelos dois primeiros componentes principais, englobando a maior parte das variações nos dados. Visualizados desse modo, os dados obedecem a um padrão altamente estruturado. Observando as variações no segundo componente principal causadas pelo aumento dos valores no primeiro, sociedades mais antigas mostram uma fase inicial muito concentrada, que pode ser interpretada como um aumento da escala acompanhado por um baixo crescimento relativo da capacidade de informação. Em seguida, observa-se um limiar (que os autores chamam de “limiar da escala”) depois do qual o padrão das sociedades que crescem em escala, mas não em complexidade informacional, começa a divergir significativamente do padrão daquelas sociedades cuja capacidade informacional alcançou um crescimento mais significativo. Um segundo limiar (o “limiar da informação”) possibilita um aumento de escala naquelas sociedades que alcançaram um nível suficientemente elevado de capacidade de processamento de informações. Há uma área nesse espaço bidimensional de parametrização onde as sociedades ficam mais dispersas, indicando diferentes padrões possíveis de desenvolvimento nesse quadro escala/informação. Quando o segundo limiar é ultrapassado, volta a predominar o aumento da escala e as sociedades tendem a se concentrar novamente nesse espaço de parametrização, exibindo traços menos diversificados. A base de dados usada nesse estudo foi elaborada para a análise de sociedades pré-modernas, daí, como advertem os autores, o comportamento depois da ultrapassagem do limiar da informação parecer artificialmente homogêneo, devido à saturação de muitas das variáveis na medida em que dados sobre sociedades mais modernas vão sendo encontrados.

O socialismo e o comunismo são fenômenos intrinsecamente modernos, exigindo sociedades industriais e da informação (os primitivistas que se danem). Mesmo assim, podemos fazer algumas observações úteis a partir da análise realizada em [31]. Em particular, quando diferentes formas de organização se manifestam em sociedades de pequena escala, o desenvolvimento social, se a escala aumenta significativamente, mas é restringida por uma capacidade relativamente baixa de processamento de informações, tende a dar origem a formas autoritárias de Estado. A desigualdade econômica costuma aumentar rapidamente nessa fase. Somente quando uma complexidade informacional suficiente é alcançada é que diferentes formas de desenvolvimento tornam-se novamente possíveis. Deixando momentaneamente de lado a questão da validade dos dados do Seshat para sociedades mais modernas, podemos interpretar a retomada no aumento da escala (em vez de um crescimento contínuo da complexidade informacional) depois da transição da segunda fase como um aspecto das sociedades capitalistas modernas. Isso sugere que devemos esperar outra fase de transição — para um crescimento significativo da capacidade de gestão da informação — para que novas formas de organização não capitalistas tornem-se possíveis na escala atual das sociedades contemporâneas. Em outras palavras, um aumento significativo da complexidade informacional é necessário para um comunismo não autoritário. Por outro lado, o fascismo pode ser entendido como a tentativa de obter um aumento na escala (aspirações imperiais) combinado com uma dramática supressão de todos os níveis de complexidade.

Historicamente, as sociedades que tentaram implementar um modo de produção comunista, ausente um nível suficiente de complexidade informacional, acabaram apostando no planejamento central e regredindo para formas políticas autoritárias. Apesar da experiência histórica, muitas forças políticas, da social-democracia tradicional, passando pelo eurocomunismo do pós-guerra (como o PCI italiano), ao atual socialismo democrático, continuam a defender que soluções estatistas para o problema da distribuição em larga escala de serviços no socialismo podem existir sob formas não autoritárias. No entanto, tais soluções continuariam a depender de formas de coerção (tributos, força policial) para levar a cabo a expropriação e distribuição da riqueza. Pouco importa que tais formas de coerção sejam apresentadas como benignas; no longo prazo, o fato de um sistema de trabalho depender da ameaça do uso da força para manter-se funcionando torna-o intrinsecamente frágil.

Em última análise, tanto a rede cibernética de Victor Glushkov, que não chegou a ser implementada na União Soviética, quanto o sistema Cybersyn de Stafford Beer, que permaneceu inacabado no Chile de Allende, foram tentativas de incrementar drasticamente a capacidade de processamento de informações complexas em suas respectivas sociedades, como uma condição necessária para a existência de um comunismo descentralizado e não autoritário capaz de se maximizar para alcançar o nível das grandes redes.

2.3. A objeção comunista aos mercados. Gostaria de reiterar que minha objeção comunista aos mercados tem a ver com a necessidade de uma matemática muito mais sofisticada para elaborar e enfrentar o problema da escala numa economia comunista, numa perspectiva descentralizada e não autoritária, do que a que costuma ser aplicada quando tomamos emprestados os mecanismos do capitalismo. Basear-se em métodos matemáticos inadequados resultará em soluções ineficazes e indesejáveis. O capitalismo e seus desastres podem surfar a onda de um simples processo de otimização baseado no lucro, ao custo de uma devastação generalizada, mas isso não é algo que devemos tentar emular. Se um problema é, ao mesmo tempo, complicado e suficientemente interessante para merecer o desenvolvimento de um aparato teórico apropriado, então isso é “Algo que precisa ser feito”, sem conivência com atalhos capitalistas questionáveis.

Acho que esse esclarecimento é necessário porque há uma tendência generalizada de conceber a objeção comunista aos mercados em termos de uma objeção absoluta ao uso de métodos matemáticos de otimização e análise. Gostaria de poder reduzir essa tendência a um efeito colateral do estado deplorável do comunismo na América do Norte. Contudo, figuras proeminentes da tradição comunista europeia não autoritária (como a Autonomia) têm apoiado esse ponto de vista recentemente, como pode ser conferido, por exemplo, em textos recentes de Bifo [5] [6]. Por exemplo, lemos em [5] que “podemos afirmar que desvencilhar a vida social da dominação selvagem da exatidão matemática é uma missão poética, pois a poesia é a linguagem do excesso” e em [6] que “o poder é hoje baseado em relações abstratas entre entidades numéricas […] Não há escapatória política dessa armadilha: apenas a poesia, enquanto excesso do intercâmbio semiótico, é capaz de reanimar a vida”. Apesar do que sugerem Bifo e outros, não há qualquer identidade entre a abstração matemática e o capitalismo financeiro, a ser combatido com uma oposição poética à abstração. Expressa nesses termos, a objeção não faz sentido algum, não apenas porque a poesia é intrinsecamente uma forma de abstração e a matemática é, em grande medida, um tipo de imaginação poética, mas porque é precisamente a nossa capacidade de imaginação poética matemática que nos permitirá conceber uma alternativa viável ao mundo do capitalismo e das finanças. Como discutido acima, sobre o episódio da programação linear de Kantorovich, a oposição cega aos modelos matemáticos é uma reação genuinamente stalinista, não um ponto de vista que o anarcocomunismo deveria estar adotando. O comunismo é essencialmente tecno-otimista: isso é algo que certas tendências primitivistas anticivilizatórias do anarquismo podem ter dificuldade de digerir, mas é inerente à natureza tanto do socialismo quanto do comunismo que a expropriação dos meios de produção requer a existência de meios de produção suficientemente sofisticados, que compensem a expropriação. Buscar abordar problemas cruciais como a distribuição de recursos e serviços numa economia comunista através de uma análise matemática e científica cuidadosa é a abordagem natural do comunismo. Novamente, não fosse o fato de a atual cena comunista (e anarcocomunista) ter desenvolvido uma visão tão distorcida da ciência e da tecnologia, seria absolutamente desnecessário esclarecer o que é autoevidente.

O processo de maximização dos mercados, voltado para o lucro, não é uma opção viável, não porque “lucro” seja uma palavra ruim (e é) mas pelo modo como funciona sua dinâmica: mesmo que pudéssemos partir de um cenário inicial ideal de riqueza distribuída igualitariamente, pequenas flutuações seriam radicalmente maximizadas, reproduzindo rapidamente um cenário de acumulação desigual. Na dinâmica de lucro dos mercados, a distribuição equitativa da riqueza é uma condição necessariamente instável. É por isso, em essência, que os mercados não podem ser libertados do capitalismo. Os mercados são causadores automáticos de desigualdades, que podem acabar rapidamente com quaisquer ganhos duramente conquistados, ao custo de graves convulsões sociais e ações revolucionárias difíceis de realizar. (Todos queremos uma Revolução, mas não uma que será imediatamente perdida se alguém ativar a máquina de restauração acelerada do capitalismo comumente conhecida como mercado!) Para impedir que as disparidades na acumulação da riqueza sejam inexoravelmente restauradas, é preciso desenvolver um processo de otimização completamente diferente, não baseado no mecanismo de maximização de lucros do mercado.

Farei uma comparação metafórica para explicar melhor esse ponto de vista. Quando, na história moderna da física, os fenômenos quânticos exigiram uma compreensão teórica adequada, os físicos empregaram métodos já conhecidos e que já estavam disponíveis, como a álgebra linear e as equações lineares parciais diferenciais. Isso não significa que a adaptação imediata de modelos matemáticos desenvolvidos para descrever fenômenos da física clássica disponibilizou um modelo capaz de resolver os problemas da mecânica quântica. O fracasso da teoria das “variáveis ocultas” mostrou que a aplicação de modelos da física clássica a fenômenos quânticos, na verdade, é simplesmente impossível. Pelo contrário, uma teoria matemática completamente nova, baseada nos espaços de Hilbert e nos operadores lineares, teve de ser desenvolvida para descrever os fenômenos quânticos.

Quando digo que é preciso desenvolver um modelo matemático apropriado para a resolução do problema da escala numa perspectiva anarcocomunista, não quero dizer que os métodos existentes não possam ser usados como alicerces ou níveis intermediários. Como demonstrarei na seção a seguir, existem muitas teorias disponíveis que serão úteis e deveriam ser aproveitadas. O que estou dizendo é que o que devemos almejar é algo semelhante ao desenvolvimento de uma teoria matemática para uma descrição preditiva dos fenômenos quânticos: modelos já existentes não teriam viabilizado uma solução, nem todo o edifício teórico que precisava ser construído, não obstante alguns dos seus alicerces fundamentais já estivessem disponíveis em teorias existentes.

Este artigo está ilustrado com obras de Yaacov Agam (1928-      ).

Traduzido pelo Passa Palavra.

Este artigo será publicado em quatro partes, uma por semana. Leia aqui a 1ª, a 3ª e a 4ª parte.

Referências

[1] Allan Antliff, Anarchist Modernism, University of Chicago Press, 2007.
[2] Nihat Ay, Markus Mueller, Arleta Szkola, Effective complexity and its relation to logical depth, IEEE Trans. Inf. Th., Vol. 56/9 (2010) 4593–4607. [arXiv:0810.5663]
[3] Charles H. Bennett, Logical Depth and Physical Complexity, in “The Universal Turing Machine – a Half-Century Survey” (Ed. Rolf Herken), Oxford University Press, 1988.
[4] Charles H. Bennett, Peter Gács, Ming Li, Paul M.B. Vitányi, Wojciech H. Zurek, Information distance, IEEE Transactions on Information Theory, 44(1998) N.4, 1407–1423.
[5] Franco ‘Bifo’ Berardi, The Uprising: On Poetry and Finance, Semiotext(e), 2012.
[6] Franco ‘Bifo’ Berardi, Breathing: Chaos and Poetry, Semiotext(e), 2019.
[7] Ginestra Bianconi, Multilayer Networks, Oxford University Press, 2018.
[8] John E. Bowlt and Olga Matich, eds., Laboratory of Dreams: The Russian Avant-garde and Cultural Experiment, Stanford University Press, 1996.
[9] William Davies (Ed.), Economic Science Fictions, Goldsmiths Press, 2019.
[10] Jean-Paul Delahaye, Complexité aléatoire et complexité organisée, Editions Quae, 2009.
[11] Murray Gell-Mann, What is Complexity? Complexity, Vol.1 (1995) N.1 [9 pages].
[12] Murray Gell-Mann, Seth Lloyd, Information Measures, Effective Complexity, and Total Information, Complexity, Vol. 2 (1996) 44–52.
[13] Slava Gerovitch, From Newspeak to Cyberspeak. A History of Soviet Cybernetics, MIT Press, 2002.
[14] George Gorelik, Bogdanov’s Tektology, General Systems Theory, and Cybernetics, Hemisphere Publishing, 1987.
[15] Nina Gourianova, The Aesthetics of Anarchy: Art and Ideology in the Early Russian Avant-Garde, University of California Press, 2012.
[16] Simon Ings, Stalin and the Scientists: A History of Triumph and Tragedy, 1905–1953, Open Road & Grove Atlantic, 2017.
[17] Annamma Joy, John F. Sherry, Jr., Disentangling the paradoxical alliances between art market and art world, Consumption, Markets & Culture, Vol.6 (2003), N.3, 155–181.
[18] Leonid Vitaliyevich Kantorovich, Mathematical methods of organization and planning of production, Leningrad State University Press, 1939.
[19] Anatoly Kitov, Aleksei Lyapunov, Sergei Sobolev, The Main Features of Cybernetics, Voprosy filosofii (Problems of Philosophy), No. 4 (1955), 136–148.
[20] Christoph Koch, The feeling of life itself, MIT Press, 2019.
[21] Nikolai Krementsov, A Martian Stranded on Earth: Alexander Bogdanov, Blood Transfusions, and Proletarian Science, The University of Chicago Press, 2011.
[22] David A. Lax, Libermanism and the Kosygin reform, University of Virginia Press, 1991.
[23] Ming Li, Paul Vitányi, An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications, Springer, 1997 [New Edition, 2008].
[24] Evsei G. Liberman, Plans, Profits, and Bonuses, Pravda, September 9, 1962.
[25] Marcello Massimini, Giulio Tononi, Sizing up consciousness, Oxford University Press, 2018.
[26] Warren S. McCulloch, A Heterarchy of Values Determines by the Topology of Nervous Nets, Bulletin of Mathematical Biophysics, 7 (1945) 89–93.
[27] Eden Medina, Cybernetic Revolutionaries. Technology and Politics in Allende’s Chile, MIT Press, 2011.
[28] Benjamin Peters, How Not to Network a Nation. The Uneasy History of the Soviet Internet, MIT Press, 2016.
[29] Ethan Pollock, Stalin and the Soviet Science Wars, Princeton University Press, 2006.
[30] M. Oizumi, N. Tsuchiya, S. Amari, Unified framework for information integration based on information geometry, PNAS, Vol. 113 (2016) N. 51, 14817–14822.
[31] Jaeweon Shin, Michael Holton Price, David H. Wolpert, Hajime Shimao, Brendan Tracey, Timothy A. Kohler, Scale and information-processing thresholds in Holocene social evolution, Nature Communications (2020) 11:2394 https://doi.org/10.1038/s41467-020-16035-9
[32] Higor Y. D. Sigaki, Matjaž Perc, Haroldo V. Ribeiro, History of art paintings through the lens of entropy and complexity, PNAS, Vol.115 (2018) N.37, E8585–E8594
[33] G. Tononi G (2008) Consciousness as integrated information: A provisional manifesto, Biol. Bull. 215 (2008) N.3, 216–242.
[34] Anatoly Vershik, L.V.Kantorovich and Linear Programming, arXiv:0707.0491.
[35] Norbert Wiener, Cybernetics, or control and communication in the animal and the machine, MIT Press, 1948.

Nesses dois últimos meses a corrida em busca de uma vacina para o novo coronavírus tem sido uma prioridade para as autoridades sanitárias. No Rio de Janeiro, a Fiocruz está coordenando uma série de testes para uma vacina desenvolvida na Universidade de Oxford. Em São Paulo, o Instituto Butantã firmou uma parceria com um laboratório chinês que já está na terceira fase de experimentação de uma possível vacina. Ambas poderão ser produzidas no Brasil. São essas as esperanças que têm norteado as poucas autoridades que ainda apostam nas medidas de isolamento e distanciamento social.

Apesar desses esforços, Bolsonaro se mantém intransigente na defesa da solução miraculosa da cloroquina, medicamento sem comprovação de eficácia contra o coronavírus, apostando inclusive a própria vida no seu tratamento pessoal. Não só a cloroquina, mas também a ivermectina têm sido muito receitadas sem a devida preocupação científica. Esta última, um remédio contra diversos parasitas, está sendo receitada por muitos médicos para pacientes assintomáticos como medida de prevenção, isto é, antes mesmo de o paciente apresentar sintomas graves. Mas o que leva esses ditos profissionais a assinar tais receitas absurdas?

Existem médicos que estão cientes dos perigos aos quais os pacientes se submetem quando usam esses medicamentos sem comprovação, mas há um movimento forte dentro dos hospitais, por parte de gestores ou colegas de trabalho, intimidando-os a distribuírem essas falsas soluções. Assim acontece em Goiás, onde os Invisíveis têm denunciado essa atitude por parte de alguns médicos. Na proposta de manejo à doença, estão sendo receitadas cloroquina e/ou ivermectina para a primeira fase do tratamento.

*   *   *

O peso atingido pela cloroquina nesses debates é um peso político. Recentemente, publicamos um Flagrante Delito em que uma pessoa dizia à outra para colocar açafrão na comida para prevenir-se contra o coronavírus. E em uma entrevista publicada neste site, uma pessoa que trabalha em enfermaria disse ter recomendado a uma paciente o uso de “mel e gengibre”, porque “o vírus não gosta”.

Essa aceitação de saídas “alternativas” se consolida entre profissionais que não se baseiam na ciência, mas em sua pura intuição. Tais saídas assemelham-se às cápsulas de hidroxicloroquina que o presidente aparece recomendando em vídeos. Se para os cientistas o vírus e as medidas de combate à pandemia devem ser despolitizados, para a ala ligada ao núcleo duro do bolsonarismo eles são um entrave que impede que o Brasil volte a produzir. Diante disso, parte da esquerda fala em “hipocrisia sanitária” e trabalhadores receitam “boas e velhas soluções” — mel com gengibre, açafrão… cloroquina…

1. O anarquismo e o problema da escala

O problema da escala é talvez o problema mais fundamental do anarquismo.

Todos sabemos por experiência própria que o anarquismo funciona bem numa escala local. A maioria daqueles que têm sido ativos no movimento anarquista tem também participado de pelo menos algumas iniciativas como Food Not Bombs, infoshops, editoras independentes, feiras de livros anarquistas, ações de apoio mútuo, Antifa, cooperativas de trabalhadores, street medics, hacker e maker spaces, etc. O movimento anarquista tem uma vasta experiência histórica acumulada sobre como organizar tais iniciativas comunitárias locais. Não há dúvida de que o anarquismo funciona bem naquilo que chamarei de “a pequena escala”.

Historicamente, uma das principais críticas direcionadas contra o anarquismo tem sido a de que ele não oferece uma teoria convincente sobre como uma forma de organização descentralizada, não hierárquica, pode ser maximizada para funcionar eficientemente em “larga escala”. Essa objeção tem sido expressa frequentemente por militantes socialistas e comunistas que defendem formas de planejamento centradas em torno de uma estrutura partidária e/ou de uma organização estatal. É famoso o comentário de Leon Trotsky, em sua autobiografia, sobre como seu entusiasmo inicial pelo anarquismo diminuiu quando seus camaradas anarquistas foram incapazes de apresentar um bom plano para a administração do sistema ferroviário. O texto de Trotsky é desonesto, mas a questão é legítima. Como o anarquismo lida com estruturas de larga escala? Existe uma boa estratégia de maximização para interpolar [*] do pequeno para o grande? Embora seja certamente possível pensar em várias boas respostas para o problema específico da ferrovia, o problema mais geral da escala não é nada trivial: é bem conhecido o fato de que muitos sistemas físicos não podem ser maximizados livremente e deixam de funcionar fora de uma escala habitual de aplicabilidade. Seria o anarquismo um tal sistema, destinado a funcionar apenas na escala das pequenas comunidades locais?

Uma parte do movimento anarquista tem se refugiado em tais posições “locais” e defendido o abandono do problema da escala por completo, focando apenas na ação e na organização ao nível de pequenas comunidades. Eu defendo que essa posição é incompatível com os ideais globais do anarquismo, cuja meta final é a libertação da humanidade (e de todas as entidades sencientes, biológicas ou mecânicas) da opressão e de estruturas hierárquicas de poder. Para atingir tais objetivos o anarquismo moderno tem de se comprometer com um mundo de alta complexidade e estruturas de larga escala dotadas de múltiplas camadas. Refugiar-se na zona de conforto de pequenas comunidades locais homogêneas vai na contracorrente da história de grandes aspirações e ideias revolucionárias visionárias do anarquismo. Existem outras tendências, bem diferentes, no interior do movimento anarquista, como o “Left Market Anarchism”, que não se esquiva de encarar o problema da escala, mas defende, em essência, que ele seja resolvido tomando emprestado o mecanismo de mercado do capitalismo e “libertando-o”, de certa maneira, para que sirva a objetivos socioeconômicos mais justos e a uma sociedade mais igualitária. Considero essa abordagem pouco sedutora. Não acredito que os mercados possam ser “libertados” do capitalismo, nem que eles possam, enfim, fazer algo de bom, não obstante seu status libertado. Isso porque, em essência, a meu ver, o mecanismo do mercado percorre uma rota descendente em direção a um mínimo de custo/energia, num esforço para maximizar os lucros, inevitavelmente selecionando as opções menos valiosas, ao mesmo tempo em que descarta tudo o que possa ter algum valor (mas não possa gerar lucros) ao longo do processo. Digamos que seja o meu preconceito comunista.

Para o propósito deste breve ensaio, pretendo analisar certos aspectos da questão da escala a partir de alguns pressupostos simplificadores que me inspiram confiança quando tento conceber a estrutura de uma sociedade anarquista (ou, pelo menos, de uma sociedade em que eu gostaria de viver). Então começarei supondo que o que acontece na “pequena escala” está estabelecido como uma rede de comunas, cooperativas e coletivos, geridos segundo formas anarcocomunistas de organização, e considerarei a questão de como introduzir estruturas de larga escala nessa rede.

O que quero dizer com “estruturas de larga escala” pode ser fundamentalmente descrito como “distribuição em larga escala de serviços”. Os serviços incluem todas as necessidades imediatas como transporte (a ferrovia anarquista!), saúde, produção e distribuição de conhecimento (conectividade, educação, circulação e acessibilidade da informação), a cadeia de distribuição de alimentos e insumos. Nada disso pode ser administrado estritamente ao nível de uma comunidade local, não importa quão bem planejada e eficiente possa ser a produção de alimentos ou o transporte público local. Serviços não são custo-efetivos, precisamente porque são serviços. A vantagem da sua existência é enorme, mas ela se manifesta de formas indiretas que não resultam em lucro na execução dos serviços em si. É por isso que é impossível esperar serviços de qualidade no capitalismo: o transporte baseado em automóveis é ineficiente e desastroso para o ambiente, o conhecimento é aprisionado por paywalls, a saúde é inacessível, a produção e a distribuição focam no consumo acelerado de produtos de baixa qualidade, e assim por diante. Por outro lado, um vasto e heterogêneo leque de posições políticas no interior do espectro socialista, desde as sociais-democracias até o autoritarismo stalinista, tem tradicionalmente investido o Estado da atribuição de assegurar a distribuição em larga escala de serviços. Essa convergência entre Estado e serviços tem o perigoso efeito de atrelar uma função útil (assegurar o acesso a serviços) aos mais desagradáveis e autoritários aspectos do Estado: uma grande fatia da produção é colocada a serviço dos militares, a obediência é assegurada pela ação violenta da polícia, são abundantes as ineficiências e a centralização costuma tornar o planejamento ineficaz. Analisarei brevemente algumas experiências, desenvolvidas historicamente no interior da perspectiva socialista/comunista, que visavam a descentralização e a dissociação entre serviços e poder estatal.

2. O comunismo e o problema da escala

Uma primeira observação que eu gostaria de fazer antes de continuar discutindo o problema da escala é que podemos facilmente virar a mesa no que diz respeito à “questão da escala”, que tem sido tratada historicamente como um problema do anarquismo, e elaborar a mesma questão como um problema do comunismo. Supondo que na escala local o sistema econômico comunista seja implementado eficientemente em termos de cooperativas de trabalhadores e comunas, como ele se maximiza para abarcar toda a cadeia de suprimentos e serviços de larga escala? Historicamente, o comunismo tem se valido de economias centralmente planificadas, resultando muitas vezes em ineficiências desastrosas, combinadas com um autoritarismo opressivo. Contudo, muitas lições úteis e interessantes podem ser extraídas das várias tentativas malsucedidas de descentralização do planejamento econômico comunista ao longo da história, e das dificuldades enfrentadas.

Nos tempos soviéticos, houve duas tentativas principais de utilizar métodos da computação para abordar o problema da escala na economia planificada. Uma foi a programação linear de Leonid Kantorovich [18], que, depois de uma fase inicial de forte obstrução pelas autoridades da época de Stalin, começou a ser admitida aproximadamente no fim dos anos 1950 [34]. As técnicas de programação linear foram depois adotadas pelo planejamento econômico soviético, começando pela cadeia produtiva das forças armadas nos anos 1960. Embora os métodos de otimização de Kantorovich tenham sido explicitamente projetados para uma alocação eficiente de recursos numa economia comunista, a oposição extrema que enfrentaram nos tempos stalinistas deveu-se principalmente a similaridades identificadas entre as “valorações” de Kantorovich e o sistema de definição de preços pelo mercado. Embora não seja este o principal assunto deste ensaio, gostaria de salientar que negar-se a tomar emprestados os mecanismos do capitalismo não implica (e não deveria implicar) uma rejeição cega à utilização de métodos de otimização matemática no contexto de uma economia comunista.

Mesmo num cenário de pós-escassez, com disponibilidade abundante de energia renovável, certos insumos continuariam escassos, simplesmente porque há uma distribuição desigual relativa de elementos químicos no universo. Evitar desperdícios e minimizar impactos ambientais continuariam a ser metas valiosas. Problemas de minimização podem ser, na verdade, bem resolvidos com o auxílio de técnicas como a programação linear, e não costumam suscitar divergências. São as metas de maximização que representam a parte mais difícil do nosso problema da escala.

A questão não é se métodos de otimização são úteis em si, mas antes o que está sendo otimizado. O problema principal, ao qual retornarei adiante, é que, quando se trata da distribuição de serviços em larga escala numa economia comunista, exige-se um nível muito superior de complexidade informacional para a projeção de um sistema válido de valorações e constrições, um que não reflita a noção capitalista simplista de lucro, mas que possa captar vantagens que se manifestam apenas numa escala espaço-temporal muito maior e em níveis de complexidade muito profundos. A abordagem de Kantorovich à programação linear também sofre, a princípio, com o problema da escala, já que as valorações não são independentes da escala, e a dependência relativamente à escala — da complexidade necessária para encontrar um bom sistema de valorações e constrições — é uma parte crucial do problema. A aposta dos mercados na otimização dos lucros desvia do problema, a ponto de inviabilizar a solução.

A outra tentativa histórica de introduzir métodos da computação para abordar o problema da escala numa economia comunista, geralmente menos conhecida, mas mais interessante para o objetivo da nossa discussão, foi o projeto cibernético de Victor Glushkov, de uma rede descentralizada de feedbacks e mecanismos computacionais, baseado numa forma rudimentar de inteligência artificial. Nesse plano, uma vasta rede de computadores inteiramente descentralizada teria eventualmente despojado o Estado das atribuições do planejamento econômico e da distribuição de serviços. Desnecessário dizer que o projeto foi veementemente combatido pelo governo soviético, depois de uma fase inicial de breve entusiasmo evaporar rapidamente. Um relato detalhado da história desse projeto está disponível em [28], enquanto uma contextualização mais geral do papel da cibernética na União Soviética é discutida com profundidade em [13].

2.1. A história do comunismo cibernético. Nos primórdios da Revolução Russa, um precursor significativo da cibernética foi proposto na “Tectologia” do líder bolchevique transumanista Aleksandr Bogdanov [14] [21]. Entretanto, quando Norbert Wiener introduziu a nova ciência da cibernética em 1948 [35], ele foi atacado e condenado pelo regime de Stalin, como em vários outros campos da ciência contemporânea, excetuando aquilo que se tornou imediatamente necessário para o desenvolvimento de armas nucleares [16] [29]. Apesar da proibição oficial, o interesse na cibernética começou a crescer entre os cientistas soviéticos, graças principalmente aos seminários particulares do matemático Aleksei Lyapunov [13]. A reabilitação oficial da cibernética começou apenas depois de 1953, o ano da morte de Stalin, com um famoso paper de Anatoly Kitov, Aleksei Lyapunov e Sergei Sobolev (todos pesos pesados do establishment científico soviético) [19]. Por volta de 1967, a cibernética na União Soviética contava com quinhentas instituições de pesquisa e dezenas de milhares de pesquisadores [13] [28].

As reformas econômicas tornaram-se uma necessidade premente na metade dos anos 50, depois de o regime de Stalin ter deixado o país em desordem, a cadeia de abastecimento e o setor agrícola à beira do colapso, e o sério risco de outra grande fome à espreita. Em meio à rápida expansão do setor técnico-científico, dos êxitos iniciais do programa espacial soviético aos primeiros grandes avanços nos sistemas de computação e automação, várias propostas concorrentes de reforma econômica promoviam a ideia de uma “solução computacional” para os graves problemas de gestão da economia planificada.

Foi nesse cenário que o matemático Victor Glushkov concebeu um grande plano para livrar a economia comunista do planejamento central do governo soviético, substituindo-o inteiramente por uma rede autônoma e descentralizada de computadores. Esse ambicioso projeto, o OGAS (Sistema Nacional Automatizado para a Computação e Processamento de Informação), foi apresentado diretamente a Khrushchev em 1962, tendo sua fase inicial sido autorizada em 1963. O projeto original desse sistema descentralizado de computação remota foi pensado para os trabalhadores, era antiburocrático e não hierárquico [28].

Nessa visão da cibernética, o conceito de heterarquia de McCulloch’s [26] possibilitava o desenvolvimento de sistemas complexos fora da lógica restritiva de uma dicotomia entre hierarquia e mercados estáveis, enfatizando, em vez disso, a auto-organização, ciclos de feedback e redes complexas [28].

O plano original, nessa abordagem cibernética, era o de implementar um sistema de computação descentralizado, capaz de processar feedbacks em tempo real e lidar com a simulação de dinâmicas complexas. Para fornecer um modelo computacional maximizável, eles focaram principalmente na programação linear de Kantorovich, que parecia a ferramenta matemática mais promissora da época. Como mencionamos, a escalabilidade das valorações de Kantorovich é sutil, e discutiremos uma abordagem mais moderna para a escalabilidade na próxima seção deste paper. No entanto, o aspecto mais importante da proposta era a noção de uma rede cibernética computacional e do seu papel na implementação de um mecanismo descentralizado e autônomo de computação para o sistema econômico comunista que não demandaria um planejamento centralizado.

Tornou-se rapidamente evidente que os custos previstos para a implementação desse projeto em todo o território soviético seriam enormes, mas ficou ainda mais claro que a meta de substituição do planejamento central e seu controle pelo governo soviético, por um sistema computacional descentralizado, autônomo e não hierárquico, era uma ameaça direta ao establishment. Por volta da época da transição entre os governos Khrushchev e Brezhnev (1964-1965), o governo soviético optou, em vez disso, pelas propostas muito menos ameaçadoras das reformas econômicas de Kosygin-Liberman. Estas baseavam-se no plano econômico de Evsei Liberman [22] [24], focado na introdução de medidas para a obtenção de lucros e de um mecanismo de mercado. Assim, a dinâmica menos custosa e ameaçadora de mercados voltados para o lucro pôs fim, efetivamente, ao plano muito mais interessante e potencialmente revolucionário de um grande sistema cibernético descentralizado e autônomo que não se baseava no mecanismo do lucro. A própria reforma Kosygin-Liberman foi eventualmente abandonada em 1970 [28].

O comunismo cibernético não foi retomado na União Soviética, ainda que a cibernética continuasse a desfrutar de uma popularidade generalizada na cultura soviética nos anos 70. Contudo, outra experiência de comunismo cibernético se desenvolveu de maneira independente no Chile de Allende. Ela estava quase finalizada no início dos anos 1970, mas permaneceu inacabada quando o governo Allende foi violentamente derrubado pelo golpe fascista de Pinochet [27].

Ao contrário do governo soviético, que puxou rapidamente o freio do projeto OGAS quando percebeu que ele representava uma ameaça à sua liderança autoritária, Allende estava genuinamente aberto à ideia de um comunismo descentralizado e não autoritário, abraçando entusiasticamente a ideia de uma solução cibernética. Em 1971, o governo Allende contatou o socialista britânico e cibernético Stafford Beer, pedido auxílio para a implementação de um sistema de suporte descentralizado, para a gestão da economia nacional, que respeitasse a autonomia dos trabalhadores e evitasse a imposição de uma cadeia de comando hierarquizada. Beer aceitou entusiasticamente a tarefa e tornou-se o principal arquiteto do Projeto Cybersyn, que consistia numa vasta rede de coleta de dados por máquinas telex, um software de modelos estatísticos, um software de simulação econômica e uma sala de operações onde observadores humanos poderiam supervisionar o fluxo de dados e os resultados dos modelos, e reagir a possíveis emergências. A principal meta de Beer era desenvolver fábricas autorreguladas e atribuir o poder de decisão inteiramente a estruturas controladas pelos trabalhadores, de uma tal maneira que se tornassem compatíveis (através do sistema computacional) com uma economia nacional de larga escala. Embora a Cybersyn tenha chegado muito mais perto de ser plenamente funcional do que sua equivalente soviética, o fim trágico e súbito de Allende e a queda do Chile nas trevas da ditadura fascista liquidaram completamente a possiblidade de vê-la em prática. Quando os militares tomaram o palácio presidencial, eles destruíram a sala de operações da Cybersyn e desmantelaram o sistema por completo [27].

[*] Nota da tradução: Interpolação remete aqui à operação matemática que consiste em construir um novo conjunto de dados a partir de um conjunto discreto de dados pontuais previamente conhecidos.

Traduzido pelo Passa Palavra.

As ilustrações são provenientes do site de OpArt grasshoppermind.

Este artigo será publicado em quatro partes, uma por semana. Leia aqui a 2ª, a 3ª e a 4ª parte.

Referências

[1] Allan Antliff, Anarchist Modernism, University of Chicago Press, 2007.
[2] Nihat Ay, Markus Mueller, Arleta Szkola, Effective complexity and its relation to logical depth, IEEE Trans. Inf. Th., Vol. 56/9 (2010) 4593–4607. [arXiv:0810.5663]
[3] Charles H. Bennett, Logical Depth and Physical Complexity, in “The Universal Turing Machine – a Half-Century Survey” (Ed. Rolf Herken), Oxford University Press, 1988.
[4] Charles H. Bennett, Peter Gács, Ming Li, Paul M.B. Vitányi, Wojciech H. Zurek, Information distance, IEEE Transactions on Information Theory, 44(1998) N.4, 1407–1423.
[5] Franco ‘Bifo’ Berardi, The Uprising: On Poetry and Finance, Semiotext(e), 2012.
[6] Franco ‘Bifo’ Berardi, Breathing: Chaos and Poetry, Semiotext(e), 2019.
[7] Ginestra Bianconi, Multilayer Networks, Oxford University Press, 2018.
[8] John E. Bowlt and Olga Matich, eds., Laboratory of Dreams: The Russian Avant-garde and Cultural Experiment, Stanford University Press, 1996.
[9] William Davies (Ed.), Economic Science Fictions, Goldsmiths Press, 2019.
[10] Jean-Paul Delahaye, Complexité aléatoire et complexité organisée, Editions Quae, 2009.
[11] Murray Gell-Mann, What is Complexity? Complexity, Vol.1 (1995) N.1 [9 pages].
[12] Murray Gell-Mann, Seth Lloyd, Information Measures, Effective Complexity, and Total Information, Complexity, Vol. 2 (1996) 44–52.
[13] Slava Gerovitch, From Newspeak to Cyberspeak. A History of Soviet Cybernetics, MIT Press, 2002.
[14] George Gorelik, Bogdanov’s Tektology, General Systems Theory, and Cybernetics, Hemisphere Publishing, 1987.
[15] Nina Gourianova, The Aesthetics of Anarchy: Art and Ideology in the Early Russian Avant-Garde, University of California Press, 2012.
[16] Simon Ings, Stalin and the Scientists: A History of Triumph and Tragedy, 1905–1953, Open Road & Grove Atlantic, 2017.
[17] Annamma Joy, John F. Sherry, Jr., Disentangling the paradoxical alliances between art market and art world, Consumption, Markets & Culture, Vol.6 (2003), N.3, 155–181.
[18] Leonid Vitaliyevich Kantorovich, Mathematical methods of organization and planning of production, Leningrad State University Press, 1939.
[19] Anatoly Kitov, Aleksei Lyapunov, Sergei Sobolev, The Main Features of Cybernetics, Voprosy filosofii (Problems of Philosophy), No. 4 (1955), 136–148.
[20] Christoph Koch, The feeling of life itself, MIT Press, 2019.
[21] Nikolai Krementsov, A Martian Stranded on Earth: Alexander Bogdanov, Blood Transfusions, and Proletarian Science, The University of Chicago Press, 2011.
[22] David A. Lax, Libermanism and the Kosygin reform, University of Virginia Press, 1991.
[23] Ming Li, Paul Vitányi, An Introduction to Kolmogorov Complexity and Its Applications, Springer, 1997 [New Edition, 2008].
[24] Evsei G. Liberman, Plans, Profits, and Bonuses, Pravda, September 9, 1962.
[25] Marcello Massimini, Giulio Tononi, Sizing up consciousness, Oxford University Press, 2018.
[26] Warren S. McCulloch, A Heterarchy of Values Determines by the Topology of Nervous Nets, Bulletin of Mathematical Biophysics, 7 (1945) 89–93.
[27] Eden Medina, Cybernetic Revolutionaries. Technology and Politics in Allende’s Chile, MIT Press, 2011.
[28] Benjamin Peters, How Not to Network a Nation. The Uneasy History of the Soviet Internet, MIT Press, 2016.
[29] Ethan Pollock, Stalin and the Soviet Science Wars, Princeton University Press, 2006.
[30] M. Oizumi, N. Tsuchiya, S. Amari, Unified framework for information integration based on information geometry, PNAS, Vol. 113 (2016) N. 51, 14817–14822.
[31] Jaeweon Shin, Michael Holton Price, David H. Wolpert, Hajime Shimao, Brendan Tracey, Timothy A. Kohler, Scale and information-processing thresholds in Holocene social evolution, Nature Communications (2020) 11:2394 https://doi.org/10.1038/s41467-020-16035-9
[32] Higor Y. D. Sigaki, Matjaž Perc, Haroldo V. Ribeiro, History of art paintings through the lens of entropy and complexity, PNAS, Vol.115 (2018) N.37, E8585–E8594
[33] G. Tononi G (2008) Consciousness as integrated information: A provisional manifesto, Biol. Bull. 215 (2008) N.3, 216–242.
[34] Anatoly Vershik, L.V.Kantorovich and Linear Programming, arXiv:0707.0491.
[35] Norbert Wiener, Cybernetics, or control and communication in the animal and the machine, MIT Press, 1948.

Traduzido por Lucas Parreira Álvarez[1] do original: TOLSTOY, Paul. “Morgan and Soviet Anthropological Thought”. American Anthropologist, vol. 54, no. 1, 1952, pp. 8–17.

I
O objetivo desse trabalho não é definir a influência de Morgan sobre a antropologia soviética ou a acomodação das ideias de Morgan para o pensamento marxista, leninista ou estalinista, mas sim ilustrar a posição de Morgan na antropologia soviética com diversos exemplos concretos tirados da literatura antropológica russa pré e pós a segunda Guerra Mundial, e para obter um vislumbre da teoria antropológica soviética nesse processo[2]. Algumas conclusões quanto à influência de Morgan sobre a antropologia soviética e a natureza da afinidade entre as perspectivas marxistas e morganianas podem, indiscutivelmente, serem sugeridas com base em uma análise apressada; no entanto, tais conclusões não podem, de modo algum, serem consideradas como exaustivas ou definitivas.

Ao lidar com as fontes  antropológicas russas do período pós-revolucionário, é importante ter em mente o fato de que é quase impossível diferenciar, nessas fontes, as distintas escolas de pensamento – pelo menos num ponto de vista sincrônico. Considerando que, como se mostrará, a opinião (ou melhor, doutrina) antropológica soviética mudou, e que suas posições acerca de várias questões mudaram com o tempo, essas alterações e contradições são em grande parte as expressões de uma atmosfera de opinião oficial, ao invés dos resultados de uma pesquisa empírica. Assim, raramente encontraremos dois autores discordando da importância de qualquer problema; por outro lado, qualquer nova posição teórica provavelmente será anunciada ou confirmada por um edital oficial emitido de cima, quando não para refletir alguma mudança de política óbvia em outros domínios do pensamento ou comportamento soviético. As polêmicas, no sentido americano da palavra, são amplamente inexistentes na imprensa antropológica soviética; por outro lado, pode-se encontrar nas páginas da etnografia soviética pelo menos um exemplo do tipo de confissão abjeta que é conhecida, em outros campos da atividade soviética – como literatura, música e biologia – para ser a forma aceita de retratação intelectual.

Com esses pontos em mente, é possível abordar a questão da posição de Morgan na ciência soviética e chegar a algumas conclusões de fato e algumas suposições a respeito disso. Na seção II, a posição de Morgan na literatura etnológica e arqueológica russa durante a terceira década do século XX é brevemente delineada: na seção III, é contrastada com a evidenciada nesta mesma literatura após a Segunda Guerra Mundial.

II
As características fundamentais da etnologia soviética do período anterior à Segunda Guerra Mundial são possivelmente mais evidentes em um artigo de Kagarov[3] em uma publicação VOKS na língua inglesa. Essas características podem ser definidas como: 1) um interesse primário na “estrutura social da sociedade pré-classe[4]”; 2) um uso extensivo de esquemas ou sistemas que estava em voga na antropologia americana pré-boasiana[5]; e 3) um evolucionismo intransigente. Impressiona a constatação de que os três desses traços são compartilhados, até certo ponto, por Morgan e Marx. E, de fato, é em grande parte devido a essas características, além de algumas menores, que Morgan é louvado pelos autores soviéticos.

Assim, Matorin[6] afirma que a etnografia soviética é amplamente filiada, nas suas ideias, da perspectiva de Lewis H. Morgan; “O quadro principal da teoria de Morgan”, diz ele, “permanece inalterado[7]”. Existe até uma insinuação de Matorin acerca de uma conexão mais direta da antropologia soviética com o pensamento de Morgan do que com as doutrinas de Marx e Engels. Isso, no entanto, pode ter sido algum deslize por parte de Matorin, uma vez que outra fonte aproximadamente do mesmo período[8], e que trata do desenvolvimento histórico do casamento e da família, refere-se a Morgan em uma seção de 36 títulos junto com alguns outros estudiosos burgueses como Havelock Ellis, Bachofen e Frazer como “literatura para referência crítica”, enquanto a maioria das referências (61 títulos) consistem em obras de Marx, Engels, Lênin, Stalin e de resoluções da Terceira Internacional e do Comitê Central do Partido Comunista. Também é significativo que J. Sternberg seja avaliado de maneira benigna como um “não marxista, mas sim um seguidor das tradições de Morgan[9]”. Parece, portanto, que, neste momento da história da antropologia soviética, o principal contributo de Morgan foi seu esquema; já os detalhes do processo, por outro lado, estavam sob o domínio da dialética marxista.

O fato do esquema evolutivo morganiano ter sido a base da reconstrução histórica soviética neste momento é amplamente ilustrado não apenas pela afirmação de Matorin citada acima, bem como pelas numerosas elaborações desse esquema desenvolvidas por Tolstov, Zolotarev, Rrichevsky e Bernstam e revisado por Kagarov[10], mas também pelas posições dos envolvidos na pesquisa arqueológica soviética. Bogayevsky[11] descreve uma série de correlações entre os estágios clássicos do Paleolítico e do Neolítico e as subzonas de Selvagaria e Barbarismo de Morgan; O monumental tratado elaborado por Efimenko sobre o paleolítico na URSS[12], é uma excelente fonte de informação, e estabelece essas correlações em forma tabular.

O evolucionismo intransigente do pensamento soviético é bem exemplificado por uma série de comentários críticos feitos por Ragarov sobre os antropólogos russos da velha escola. Assim, Sternberg é resumidamente apresentado como um autor conveniente, mas é citado por lamentavelmente ser “influenciado pela teoria da difusão[13]”. The Spreading of Culture over the World, de Bogoras, representa um estágio “superado pelo próprio autor[14]” já que o próprio Bogoras aparentemente se juntou às fileiras de um “grupo de especialistas antigos” que estão “alterando totalmente suas opiniões[15]”. As interpretações psicológicas também são consideradas inadmissíveis, e assim, Sternberg é mais uma vez criticado por Kagarov por “superestimar o papel do fator sexual”. Todas essas críticas, que podem ser observadas de passagem, são, por característica, críticas de conteúdo e não de método. Por outro lado, Azadovsky[16] fala da cultura como algo pelo qual “no indivíduo é revelado o geral” de uma maneira que sugere o conceito de “superorgânico” desenvolvido por Kroeber e White; em tempos de pós-guerra, no entanto, como se verá, o conceito de “superorgânico” é fortemente criticado.

O prestígio de Morgan é frequentemente intensificado na literatura soviética pela repetição de uma lenda que aparentemente foi criada pelo próprio Engels. A lenda refere-se ao fato de que Morgan seria supostamente “silenciado” por outros cientistas burgueses pois suas teorias questionavam os fundamentos morais da sociedade burguesa. Essa lenda é retomada por Matorin[17], e também é usada em fontes de pós-guerra.

Por fim, um ponto em específico do esquema de Morgan parece ter sido grandemente atraído pela escola soviética: que Morgan “provou o caráter comunista da comunidade primitiva”. Tal é a crença na natureza comunista da sociedade primitiva entre antropólogos soviéticos que N. Ya. Marr, o ditador virtual da linguística soviética até 1950 – até que foi purgado e crucificado na etnografia soviética por ninguém menos que a autoridade do próprio Joseph Stalin[18] – estabeleceu um esquema de evolução linguística no qual o plural veio antes do singular e pensou que era “a consciência coletiva da produção coletiva com ferramentas coletivas[19]” (Mind is Minding)[20]. Neste sentido, a antropologia se justifica em lidar com a sociedade primitiva, já que a sociedade por vir evidencia, como diz Marx, “o ressurgimento do tipo social arcaico em sua forma mais elevada[21]”.

III
A orientação e as posições da antropologia soviética sofreram uma série de mudanças desde a Segunda Guerra Mundial, embora, como um proeminente antropólogo americano uma vez colocou, “o jogo ainda continue”. Morgan ainda é altamente reverenciado, mas, estranhamente, às vezes por razões que são o oposto daquelas que contribuíram para a sua posição elevada no panteão soviético anterior à guerra. A estrutura social primitiva ainda é enfatizada, como pode ser visto a partir da revisão cuidadosa dada por Kislyajov[22] de uma obra de M. O. Kosven intitulada Matriarcado. Esta revisão também mostra a existência, no pensamento soviético, de um esquema evolutivo subjacente relacionado ao de Morgan. Bachofen é mencionado nesta revisão e, desta vez, ele é o único a ser “silenciado” pelos estudiosos burgueses. Não se deve concluir com esta afirmação que Bachofen substitui Morgan como o principal ancestral-herói da antropologia soviética; a análise sugere, em particular, que o precedente do matriarcado sobre o patriarcado foi estabelecido pela primeira vez por um cientista russo, Millar, cujas obras foram lidas por Marx, e quem era “antecipado a McLennan[23]”. Além disso, é necessário lembrar das “maravilhosas declarações sobre o matriarcado feitas por Lênin e Stalin”.

No entanto, a reivindicação de prioridade mencionada acima para um cientista russo é uma das pequenas manifestações de uma alteração importante em outros conceitos antropológicos, uma mudança que ocorreu na Rússia soviética após a última guerra: o surgimento do nacionalismo e, com ele, a reintrodução da noção de “cultura” em oposição à de “estágio evolutivo”; a admissão da difusão como um processo histórico; uma maior ênfase nas origens (“etnogênese”) em contrapartida a uma menor ênfase em uma interpretação funcional da estrutura da sociedade primitiva; e, por último, mas não menos importante, uma crítica muito mais clara e mais específica ao trabalho antropológico ocidental. Entre os corolários menores desta grande reorientação, pode-se mencionar uma atitude severamente crítica em relação ao conceito de “superorgânico”, para o qual os cientistas soviéticos pareciam mais inclinados nos dias anteriores à guerra, ou seja, uma avaliação favorável de Boas (mas não da escola) apesar de uma atitude negativa em relação à abordagem empírica expressada em termos incertos em fontes anteriores à guerra e pós-guerra e ao uso de evidências somatológicas e linguísticas em problemas de “etnogênese”.

Citações detalhadas que ilustram todas essas novas tendências faria com que perdêssemos nosso foco. No entanto, a maioria das novas formulações da antropologia soviética tem alguma influência sobre a reavaliação russa de Morgan e pode ser exemplificada por depoimentos de assuntos em que Morgan esteve interessado.

A sobrevivência do evolucionismo na doutrina soviética moderna é bem demonstrada em um artigo intitulado “Lenin and contemporary problems in ethnography”[24]. Esse artigo aborda, principalmente o esquema evolutivo de Lenin, que certamente foi derivado de Morgan e Marx, e que Lenin esboçou, em particular, em uma de suas cartas para Gorki. Uma das características deste esquema foi que ele equiparou o estágio “horda primitiva” com o estágio biológico dos pithecanthropus. O autor do artigo faz questão de enfatizar que essa existência de um estágio intermediário entre macaco e homem, já fora “insinuado” por Morgan na forma de um estágio e que ele, e posteriormente Engels, chamou de etapa inferior de Selvageria. O ponto em questão não deixa dúvidas quanto à primazia de Lenin sobre Morgan; pode-se ver a persistência do evolucionismo, bem como o surgimento do nacionalismo na antropologia pós-guerra.

A relação exata entre evolucionismo e nacionalismo, especialmente em seus aspectos estritamente científicos, como a noção de “cultura”, se manifesta de forma mais esclarecida em um artigo de Kushnert[25] intitulado “The Teachings of Stalin on the Nation and National Culture and their Meaning for Ethnology”. Nesse artigo, o que nos dias de pré-guerra tinha sido denominado “estágio” é redefinido como “conteúdo cultural”. A “forma cultural”, por outro lado, é aquilo que explica as diferenças nacionais, sendo a nação definida como “uma sociedade historicamente agravada, com base em uma linguagem comum, território, vida econômica e formação psíquica, manifestada em uma cultura comum[26]”. Esses “ensinamentos de Stalin” podem, portanto, serem vistos a partir da noção em que permite o uso da “cultura” como um termo susceptível de tomar o plural sem interferir com o conceito evolutivo previamente estabelecido de “estágio”.

O fato de isso ser prontamente aproveitado pelos antropólogos soviéticos pode ser visto a partir da quase ausência de artigos que tratam de grandes problemas esquemáticos na etnografia soviética de 1947 a 1950 e a publicação de artigos como “The Problem of Somatological Continuities in the Period of ihe Fatyanovo Culture”[27], de T. A. Trofimova. Esse artigo não fala apenas da “cultura Fatyanovo”, mas também usa os dados da antropologia física para estabelecer conexões históricas, um método de pesquisa que teria sido considerado inadmissível em tempos pré-guerra, quando o método físico era considerado o “produto da sociedade ambiente”; a raça foi negada; e foi dito que o homem era “criado pelo trabalho”, e não pela evolução biológica[28].

Para retornar a Morgan, é evidente que a partir do que foi exposto, teoricamente, a posição de Morgan como um grande evolucionista, embora talvez um pouco abalada, poderia muito bem ser mantida nos círculos soviéticos, sem prejuízo dos “ensinamentos de Stalin”. No entanto, se alguém se volta para a consideração da difusão como um conceito na teoria soviética, nota-se que a posição de Morgan no panteão soviético está sendo mantida de uma maneira bem diferente.

Um artigo de Averkyeva[29] publicado em uma das primeiras edições da pós-guerra da Soviet Ethnography a chegar aos Estados Unidos ainda não é inteiramente claro sobre esta reavaliação de Morgan. Leslie White, no entanto, é elogiado juntamente com Meggers, como um dos poucos antropólogos sensatos à esquerda nos Estados Unidos que se manifesta em defesa de Morgan; um retorno às ideias de Morgan, neste artigo, é visto como a única solução para impasse em que a antropologia americana se colocou. White também é favoravelmente citado, de passagem, como defensor dos estudos de cultura em seus próprios termos. Novamente uma alusão a uma postura favorável em relação ao conceito de “superorgânico”, que remete ao tempo pré-guerra, alusão essa que, em artigos subsequentes, não só permaneceu sem amplificação como também foi esquecido.

Um artigo de Levine[30] na edição seguinte da Soviet Ethnography inicialmente esclarece essa nova postura. O argumento nele apresentado é de que Morgan, não mais do que Tylor, não viu nenhuma contradição entre a difusão e a evolução e “não ignorou a difusão[31]”. Mais do que isso, a crítica ocidental “imputa a Morgan os erros do evolucionismo aos quais ele é muito menos propenso do que Tylor[32]. A grandeza de Morgan, nos dizem, reside principalmente em seu “materialismo” e no fato de que as periodizações de seu esquema são baseadas em “estágios de produção[33]”. Morgan é, assim, creditado por ter “redescoberto” o marxismo[34]. Se nós comparamos essa visão de Morgan com aquela realizada na literatura soviética anterior à guerra, observamos que, enquanto no pré-guerra Morgan era reverenciado pelo seu esquema evolucionista – a dialética da história era considerada por Matorin como uma formulação especificamente marxista – a nova visão de Morgan coloca seu esquema em segundo plano e vê Morgan essencialmente como uma pequena réplica de Marx e, como Marx, é uma autoridade porque ele é “materialista” em sua compreensão do processo histórico.

Este mesmo artigo contém uma crítica bastante divertida de Lowie. A respeito de Lowie, o artigo diz que o autor “cita extratos do diário de Morgan em suas viagens na Europa para mostrar o provincialismo do evolucionista, mas na realidade apenas ilustra sua própria atitude tendenciosa em relação a Morgan[35]”. Essa crítica não obteve ressonância.

O artigo de Levine também desaprova explicitamente o conceito “idealista” de cultura formulado por White, no qual White se equivoca, apesar de seus outros bons pontos[36]. Além disso: “White é fortemente crítico em relação a Boas. A este respeito, ele está errado[37]”. No entanto, suas críticas à escola de Boas são bastante aceitáveis.

Um artigo um pouco posterior de Tolstov[38] retoma novamente Morgan, e dessa vez define uma nova postura em relação a ele sem qualquer ambiguidade: “Defensores de Morgan (Leslie White) tentam fazer dele o símbolo de uma luta para reestabelecer as tradições do evolucionismo. Na verdade, o ponto forte de Morgan reside precisamente no fato de ele não ser um evolucionista, mas um materialista histórico; em contrapartida, os seus elementos metodológicos evolutivos indubitavelmente frágeis constituem o seu ponto fraco[39]”. O evolucionismo de Morgan é, portanto, responsável pela falácia de algumas de suas conclusões. A autoridade é dada a este julgamento pelo fato de que “as bases do evolucionismo foram severamente condenadas por Marx em sua revisão feita por Bastian[40]”.

O nome de Morgan frequentemente figura nas análises e críticas das tendências burguesas da antropologia ocidental que, ultimamente, tornaram-se mais frequentes. O artigo Averkyeva[41] marca a primeira manifestação de maior atenção dada aos desenvolvimentos ocidentais. Levine[42] é o próximo nesta série. Mesmo o artigo de Tolstov mencionado acima em conexão com o esquema evolutivo de Lênin contém a seguinte afirmação:

“Um dos objetivos táticos centrais da ciência etnográfica soviética é uma divulgação sistemática, impiedosa e consistente dos conceitos reacionários mais recentes da etnografia burguesa (a assim chamada “antropologia” no sentido anglo-americano)[43]”.

Um artigo de Levine, Roginsky e Cheboksarov[44] equivale o racismo de Hitler ao de Churchill, Coon e Hooton. Butinov[45] analisa a nova doutrina americana de “psicoracismo”, decorrente de Spengler (um precursor de Rosenberg) e defendida pela escola criminal-psiquiátrica de Kardiner (um discípulo de Rosenberg[45]). Potekhin[47], em um artigo intitulado “The Goals of Lhe Fight with Cosmopolitism in Ethnography” diz: “Solitário, a figura de Lewis Morgan está na história da ciência burguesa[48]”. Aqui, como nas outras fontes mencionadas anteriormente, Morgan é louvado por se aproximar de uma compreensão materialista da história. “A etnografia americana executou um salto mortal de ponta a cabeça no que se refere à posição elemental-materialista de Morgan através da escola de Boas até o misticismo de Kroeber e toda a escola etnopsicológica[49]”. Essa formulação está de acordo com a posição de críticos soviéticos que Kroeber e Kardiner exemplificam pouco mais do que variantes da mesma abordagem geral falaciosa. Uma citação de Kroeber sobre o tema de reunião de recursos culturais mundiais para lidar com crises culturais é seguida por uma citação de Lenin, aparentemente considerada relevante:

“As características pessoais dos professores modernos são tais que se pode encontrar entre eles pessoas de extrema estupidez… A posição social dos professores é tal que apenas aqueles que vendem ciência aos interesses do capital podem tomar posse, isso se eles concordarem em contradizer os socialistas e propuserem o absurdo mais incrível, as incongruências, e as bobagens mais descaradas.”

Neste ponto, uma digressão pode ser feita para apresentar mais algumas passagens do artigo de Potekhin, que marca, em alguns aspectos, o clímax de uma série de tendências pós-guerra na ciência soviética:

“Entre alguns etnógrafos e folcloristas soviéticos, a idolatria da ciência burguesa europeia ainda não morreu. Todavia, nem todos os nossos cientistas consideram seu dever patriótico de propaganda, em primeiro lugar, das realizações da ciência russa; pelo contrário, em algumas obras, há um certo desdém para com os etnógrafos e folcloristas russos. Mencionaremos, neste contexto, o trabalho do prof. Prop, The Historical Roots of the Folk Tale, o qual recebeu uma avaliação merecidamente severa pela nossa comunidade e pela nossa imprensa. Tanto os pesquisadores russos quanto estrangeiros escreveram sobre o conto popular, e são precisamente os russos que dão uma interpretação científica e materialista ao conto popular. O Prof. Prop passa em silêncio por tudo o que os revolucionários democratas fizeram, bem como o trabalho de Maxim Gorki, que é essencialmente o fundador dos estudos folclóricos soviéticos. O Prof. Prop refere-se consistentemente ao intuitivista Lévy-Bruhl, ao etnógrafo fetichista Frobenius, ao místico Kroeber e, como resultado, dá uma interpretação totalmente não-científica do conto popular. Prof. Prop atua como um cosmopolita sem-terra, para quem a matéria da prioridade russa na ciência não existe, a quem a honra da pátria não é bem-vinda. O Prof. Prop silencia o fato indubitável de que os folcloristas russos sempre estiveram em um grau mais elevado do que os folcloristas da Europa Ocidental e exagera o mérito de várias autoridades europeias[50]”.

Seguindo essa passagem, outra vítima, o professor Ravdonikas, é selecionado e criticado pelo fato de que muitas referências a fontes estrangeiras “desordenam” suas páginas. Este mesmo artigo indica por que os cientistas russos se recusam a entrar em cooperação com os do Ocidente:

“E, finalmente, o objetivo da luta contra o cosmopolitismo consiste em revelar de forma sistemática e desprezível todos os apóstolos do cosmopolitismo na etnografia estrangeira. O propagandista do cosmopolitismo não é um “camarada cientifico”, mas sim um mercenário de reação e de agressão imperialista. A crítica dos etnógrafos cosmopolitas americanos nas páginas da etnografia soviética até agora consistiu em singelas análises. Esta crítica não foi suficientemente afiada, mas foi conduzida de forma um tanto objetivista, frequentemente sem uma avaliação e sem as conclusões políticas necessárias[51]”.

Quanto a Morgan, suponho que a sua fama na URSS esteja em declínio. Antes da guerra, a antropologia soviética parecia lhe dever a maior parte de sua estrutura. Nos anos que se seguiram à guerra, tornou-se apenas o expoente de uma abordagem que Marx e Engels e, depois deles, Lenin e Stalin, levaram ao seu apogeu; Além disso, o evolucionismo tornou-se apenas uma parte do conceito soviético de cultura. O último artigo soviético a mencioná-lo já afirma que ele “chegou perto” de uma concepção materialista da história. É provável que a futura ciência soviética, caso lembre de Morgan, o usará apenas como um símbolo, ocasionalmente como uma mera figura representativa, para lembrar aos seus adeptos que em algum momento houve esperança para a ciência anglo-americana de “antropologia”.

Pode-se afirmar que a retirada de Morgan como uma influência generalizada do estágio da ciência social soviética não foi sem efeitos salutares. Se se compara a antropologia soviética da década de 1930 com os últimos anos da década de 40, surpreende-se ao descobrir que, em muitos aspectos, a linguagem utilizada hoje pela etnologia, arqueologia, antropologia física e provavelmente linguística – embora pouco tenha saído da linguística desde o recente expurgo de N. Ya. Marr – está mais perto do dos antropólogos ocidentais do que há uma década e meia, se desconsiderarmos as passagens anti-cosmopolitas. Considerando que a versão mais antiga da antropologia soviética ocasionalmente poderia produzir trabalhos tão valiosos como Pervobytnoye Obsltchestvo (Sociedade Primeva)[52], de Efimenko, um artigo como “Towards Posing the Problem of Ethnogenesis”[53], de Tokarev, já teria sido impossível. Este artigo é dedicado a uma avaliação cuidadosa das evidências normalmente utilizadas na reconstrução da história de grupos étnicos considerados como unidades históricas, além de examinar o problema das origens étnicas com rigor e sensação de problema que muitos arqueólogos americanos sequer chegaram perto para rivalizar.

COLUMBIA UNIVERSITY
NEW YORK, NEW YORK

Todas as ilustrações são cenas retiradas do filme 2001 – Uma odisséia no espaço (1968).

Notas
[1] Graduado em Ciências do Estado pela Universidade Federal de Minas Gerais e mestrando em Direito também pela Universidade Federal de Minas Gerais.
[2] O autor agradece ao Dr. A. L. Kroeber, que teve a gentileza de ler o manuscrito e sugerir a sua publicação.
[3] Kagarov, 1933.
[4] Ibid,, p. 88.
[5] Ibid., vid. pp. 89-92.
[6] Matorin, 1933.
[7] Ibid., p. 6.
[8] Wolfson, 1937.
[9] Matorin, 1933, p. 12.
[10] Kagarov, 1933.
[11] Rogayevsky, 1933, p. 27 and ff.
[12] Efimenko, 1938.
[13] Kagarov, 1933, p. 97.
[14] Ibid., p. 98.
[15] Matorin, 1933, p. 15.
[16] Azadovsky, 1933, p. 52
[17] Matorin, 1933, p. 6.
[18] Stalin, 1950a and b.
[19] Meshchaninov, 1933a, p. 118.
[20] Se alguém interpola essa definição para a linguagem como dada por Marr e citada por Meshchaninov (1933b) no volume de ensaios publicados em homenagem a N. Ya. Marr em seu apogeu – “a linguagem é a manifestação coletiva da consciência coletiva, cuja formulação e totalidade é dependente do pensamento e das técnicas da concepção mundial” (p. 27) – o resultado é realmente surpreendente.
[21] Kagarov, 1933, p. 88.
[22] 0 Kislyakov, 1949.
[23] Ibid., p. 215.
[24] Tolstov, 1949.
[25] W Kushner, 1949.
[26] Kushner, 1949, p. 6.
[27] Trofimova, 1949.
[28] Bogayevsky, 1933, p. 23.
[29] Averkyeva, 1947.
[30] Levine, 1947.
[31] Levine, 1947, p.237.
[32] Ibid., p. 238.
[33] Ibid., p. 238.
[34] Ibid., p. 238 (A “redescoberta” de Marx é um dos padrões consistentes da antropologia soviética. Marr é creditado com este feito notável em um ensaio em sua homenagem, Morgan é creditado com isso pelo menos três vezes – Levine, 1947, p.223, Tolstov, 1949, p. 15; Potekhin, 1949, p. 131, – e com base em uma declaração original nesse sentido de Engels).
[35] Levine, 1947, p. 236.
[36] Ibid., p. 240
[37] Ibid., p. 236.
[38] Tolstov, 1947.
[39] Ibid., p. 15.
[40] Tolstov, 1947, p. 15.
[41] Averkyeva, 1947.
[42] Levine, 1947.
[43] Tolstov, 1949, p. 15.
[44] Levine, Roginsky and Cheboksarov, 1949.
[45] Butinov, 1949.
[46] Butinov, 1949, p. 13.
[47] Potekhin, 1949.
[48] Ibid., p. 13.
[49] Ibid., p. 15.
[50] Potekhin, 1949, pp. 22-23.
[51] Potekhin, 1949, p. 25.
[52] Ehenko, 1938.
[53] Tokarev, 1949.

Siglas
SE – Sovietskaya Etnografia (Etnografia Soviética).
VOKS – Publicação da Organização para as Relações Culturais da União (em inglês)

Referências Bibliográficas
AVERKYEVA, YU., 1947, Psikhologischeskoye Napravleniye v Sovremennoy Amerikanskoy Etnografii (Orientações psicológicas na etnografia americana contemporânea). SE, 1947, no. 1, pp. 218-221.
AZADOVSKY, M., 1933, The Science of Folklore in the USSR. VOKS, Vol. 4, pp. 39-60.
BOGAYEVSKY, B. L., 1933, Prehistoric Archeology in the USSR. VOKS, Vol. 4, pp. 19-38.
BUTINOV, N. A., 1949, Sovremennaya Amerikanskaya “Teoreticheskaya” Etnografiya (Etnografia “teórica” americana contemporânea). SE, 1949, no. 1, pp. 212-219.
EPIMENKO, P. P., 1938, Pervobytnoye Obsltchestvo (Sociedade Primeva). Moscow-Leningrad.
KAGAROV, E., 1933, The Ethnography of Foreign Countries in Soviet Science. VOKS, Vol. 4, pp.88-89.
KISLYAKOV, N., 1949, Review of M. 0. Kosven’s Vatriarkhat (Matriarcado). SE, 1949, no. 3, pp. 214-216.
KUSHNER, P. I., 1949, Ucheniye Stalina o Natzii i Natzional’noy Kul’ture, i ikh Znacheniye dlya Etnografii (Os ensinamentos de Stálin sobre a nação e a cultura nacional, e seu significado para a etnografia). SE, 1949, no. 4, pp. 3-19.
LEVINE, M. G., 1947, Istonya, Evolyutziaya, Diffuziya (História, evolução, difusão). SE, 1947, no. 2, pp. 235-240.
LEVINE, M. G., YA. ROGINSKY, and N. CHEBOKSAROV, 1949, Anglo-Amerikanskiy Rasizm (Racismo angloamericano). SE, 1949, no. 1, pp. 8-39. MATOBIN, M., 1933, Soviet Ethnography. VOKS, Vol. 4, pp. 3-18.
MESHCHANINOV, I. I., 1933a, A New Theory of Language and Thought. VOKS, Vol. 4, pp. 116- 126.
_____. 1933b, Materyal’naya Kul’tura i Myshleniye (Cultura material e pensamento), in Iz IsCorii Dokapilatislicheskikh Fwntataiy (Da história das formações pré-capitalistas). Essays in honor of N. Ya. Marr, pp. 23-33.
POTEKEIN, I. I., 1949, Zadachi Bor’by s Kosmopolitizmom v Etnografii (As metas da luta com o cosmopolitismo na etnografia). SE, 1949, no. 2, pp. 7-26.
STALIN, J. V., 1950a, Otnositel’no Marxina v Yazykoznanii (Sobre marxismo na linguística). SE, 1950, no. 2, pp. 3-20.
_____. 1950b, K Nekotorym Voprosam Yazykoznaniya. Otvet Tov. E. Krashenninikovoy (Sobre alguns problemas da linguística. Resposta à camarada E. Krashenninikova). SE, 1950, no. 2, pp.21-25).
TOKAREV, S. E., 1949, K Postanovleniyu Problemy Etnogenesa (Para a colocação do problema da etnogênese). SE, 1949, no. 3, pp. 12-36.
TOLSTOV, S. P., 1947, Sovyet’skaya Shkola v Etnografii (A escola soviética na etnografia). .YE, 1947, no. 4, pp. 8-28.
_____. 1949, V. I. Lenin i Aktual’nye Problemy Etnogra6 (Lênin e os problemas contemporâneos da etnografia). SE, 1949, no. 1, pp. 3-17.
TROFIMOVA, T. A., 1949, K Voprosu ob Antropologicheskih Svazyakh v Epokhu,Fatyanovskoy Kul’tury (O problema das continuidades somatológicas no período da cultura Fatyanovo). SE, 1949, no. 3, pp. 37-13.
WOLFSON, S. YA., 1937, Semya i Bruk v ikh Istoricheskom Ruzvitii (A família e o casamento em seu desenvolvimento histórico). Moscow-Leningrad.