O professor André Vignatti, do Departamento de Informática da Universidade Federal do Paraná (UFPR), gosta da ideia de que a computação é uma característica profunda da natureza, uma lei natural, como a gravidade ou o magnetismo. Essa é uma abordagem da ciência da computação teórica segundo a qual a natureza computa, afinal manipula a informação de forma abstrata usando algoritmos pré-determinados, entre eles o processo de evolução das espécies, por exemplo.
Segundo essa perspectiva, a informação é um elemento essencial da vida e a natureza é uma estrutura informacional que se comporta conforme a dinâmica computacional, seja para definir a cor de uma fruta ou como as células se dividem. Quer dizer, computação é a forma como a natureza é.
Essa visão é minoritária na ciência por alguns motivos. Um deles é que nem todos vêm a ciência da computação desvencilhada do computador, a máquina de circuitos elétricos de silício que processa dados segundo algoritmos definidos por seres humanos. Mas a tese oferece os pontos de partida filosóficos que fascinam teóricos da área, Vignatti incluído.
O registro disso está no livro A Máquina da Natureza, editado de forma independente, com o qual o docente destacou a divulgação científica da área ao vencer o Prêmio Jabuti Acadêmico 2025. Ele conta que o livro nasceu de uma insatisfação com o ensino formal e busca devolver a intuição e o contexto histórico a temas complexos da ciência da computação.
“A computação é uma lente para entender o universo. Espero que os temas tratados na obra ajudem o leitor a enxergar o mundo com essa mesma fascinação”, avalia.
Nesta entrevista, ele comenta também sobre seus ídolos computeiros (entre eles pioneiros como Ada Lovelace), os limites da inteligência artificial, a urgência da soberania tecnológica brasileira frente às big techs e os desafios da produção científica nacional da área.
Em A Máquina da Natureza você avalia que a computação não foi inventada, mas descoberta como algo que já existia na natureza. O que você considera como “natural” e “descoberta”? E como essa mudança de perspectiva altera o papel do cientista da computação de um “arquiteto de ferramentas” para um “explorador de leis naturais”?
André Vignatti | O debate sobre o que é “inventado” ou “descoberto” é clássico em áreas como a Matemática. Embora não exista um consenso definitivo, uma abordagem pragmática interessante é o teste da inteligência extraterrestre. Sob essa ótica, descobertas são conceitos fundamentais e “naturais”. Se encontrássemos uma civilização alienígena avançada, eles provavelmente teriam chegado às mesmas conclusões, pois trata-se de propriedades universais. Por outro lado, invenções são construções “artificiais” e específicas. Outras espécies inteligentes dificilmente desenvolveriam exatamente os mesmos objetos ou convenções sociais.
Para exemplificar, considere a televisão. O aparelho físico é, claramente, uma invenção. No entanto, os princípios por trás da transmissão de sinais são descobertas. Qualquer civilização que estude o eletromagnetismo invariavelmente compreenderia as leis físicas que permitem essa comunicação.
A distinção entre computação e tecnologia segue essa mesma linha de raciocínio. A tecnologia está relacionada às invenções. O smartphone ou o PC [computador] que você utiliza são obras tecnológicas, ferramentas criadas para aplicações imediatas e práticas. Em contrapartida, a Ciência da Computação, especialmente em seu ramo teórico, busca o conhecimento puro. Ela se debruça sobre algoritmos e problemas computacionais e, por definição, seu estudo ocorre no âmbito matemático, ignorando tecnologias de hardware, linguagens de programação ou sistemas operacionais específicos. Nesse sentido, mesmo sem silício ou semicondutores, as leis da lógica e os limites da complexidade computacional continuariam existindo como verdades fundamentais do universo.
Desta forma, enquanto um “arquiteto de ferramentas” foca na aplicabilidade imediata, como construir o melhor software ou o hardware mais rápido, o explorador de leis naturais entende que a computação existe antes mesmo do computador. Esse “naturalista” investiga a complexidade, as propriedades da informação e os limites da lógica. Sua função não é apenas “fazer funcionar”, mas entender por que certos problemas são intrinsecamente difíceis e como a natureza processa informações. Essa perspectiva eleva o cientista da computação ao patamar de um físico ou matemático. Não estamos apenas criando novos dispositivos ou aplicativos; estamos, na verdade, desvendando as regras que regem o processamento de informações no universo.
Quando eu comecei, eu ainda não tinha essa visão. No início da graduação, a computação surgiu de um gosto pessoal por entender máquinas e desenvolver aplicativos. Com o tempo, o contato com a matemática avançada e as leituras na biblioteca expandiram meus horizontes. Já no final do curso, busquei um orientador que me apresentou a temas fascinantes, e a ideia do mestrado surgiu para alimentar esse meu novo lado. No fundo, foi um caminho sem volta em direção à vida acadêmica.
A obra informa que tem o intuito de “transcender” a área da computação. É nisso que está o cruzamento do texto com a filosofia? Tem alguma relação com o fato de nem sempre o público em geral relacionar ciência e tecnologia, até no sentido de qual merece credibilidade?
AV | Eu via alunos e professores presos a uma rigidez matemática que ignorava o contexto histórico e as implicações filosóficas por trás de seus conceitos. Decidi escrever este livro para preencher esse vazio. É difícil conceber o ensino sobre a Máquina de Turing sem explorar as inquietações existenciais e as motivações que levaram Alan Turing a concebê-la. O mesmo ocorre com o problema P vs NP, considerada a maior questão ainda não resolvida da área. Como condensar um dos maiores enigmas da ciência em apenas duas aulas?
O resultado desse ensino mecanizado é uma geração que enxerga a computação apenas como um ofício técnico, quando ela é, na verdade, uma das ciências mais profundas já criadas pela humanidade. O “transcender”, neste caso, consiste em abrir os olhos dos próprios cientistas da computação para o que normalmente está escondido sob o formalismo pesado.
Ao despertarmos, percebemos que não somos meras ferramentas de produção para os anseios imediatos da sociedade, somos verdadeiros filósofos da natureza. É incrível a quantidade de alunos que, após lerem o livro ou cursarem a disciplina que leciono sobre ele, vêm me dizer que não tinham ideia da dimensão da área, ou que a obra os fez repensar a própria carreira.
Como o livro possui uma escrita não técnica, o público em geral também pode se beneficiar dessa nova forma de enxergar a computação. Já recebi retornos de profissionais de diversas áreas: engenheiros, geólogos, historiadores, entre outros. O crossover com a filosofia reside, basicamente, em explicitar os reais objetivos da Ciência da Computação que estão por debaixo de todo o avanço tecnológico que observamos. Obviamente, em uma sociedade com baixo grau de alfabetismo científico, a tecnologia e os produtos da pesquisa aplicada são os únicos artefatos que atraem atenção, enquanto a pesquisa pura é, comumente, negligenciada como algo irrelevante.
Por que a escolha por um livro físico para falar de computação?
AV | A escolha pelo formato físico tem motivações claras. Primeiramente, e mais importante, o livro físico é mais tátil e envolvente. Não sou eu quem afirma, é o público. Curiosamente, soube hoje que, na plataforma de publicação independente onde disponibilizo minha obra, 88% das vendas são de exemplares impressos. A preferência da maioria, portanto, permanece no papel. Além disso, devido à diagramação complexa e às mais de 200 ilustrações, o formato e-book tornou-se inviável. A “elasticidade” típica dos leitores digitais arruinaria o projeto gráfico. A única alternativa digital seria um arquivo estático, como o PDF, mas observo que muitos autores que seguem esse caminho acabam vendo sua obra “se perder” na imensidão digital, tornando-se apenas mais um arquivo comum em meio a tantos outros.
Quanto aos princípios de divulgação científica, inspirei-me em nomes como Carl Sagan e Stephen Hawking, que dominavam a arte de traduzir a ciência para o público geral. Por uma questão pessoal, também priorizei o apelo visual. Sempre considerei mais prazeroso ler conteúdos esteticamente organizados. Nesse sentido, incluí diversas figuras para enriquecer a obra. Além disso, em meu processo de escrita, é comum a abertura de parênteses que, embora desviem da leitura linear, trazem informações complementares valiosas. O projeto gráfico que adotei caiu como uma luva, pois utiliza notas laterais que atendem perfeitamente a essa demanda. Há, de fato, aproximadamente uma nota para cada página.
Durante o processo de escrita, decidi que, antes de apresentar o manuscrito a qualquer editora, ele deveria estar plenamente alinhado à minha visão e ao que eu desejava transmitir. Quando finalmente contatei algumas empresas, solicitaram-me o arquivo original em editores de texto comerciais. No entanto, eu havia desenvolvido toda a obra, incluindo a apresentação visual, utilizando LaTeX, o padrão acadêmico. Esse foi um dos primeiros obstáculos para seguir com uma editora tradicional.
Aos poucos, percebi que eu já estava realizando a maioria das tarefas que uma editora ofereceria, como edição, diagramação e revisão. Com a distribuição atual concentrada na internet, a necessidade de presença física em livrarias diminuiu drasticamente.
Outro ponto seria a capa. A história de sua criação é longa e frequentemente me perguntam sobre ela, pois sua estética é realmente singular. Não creio que ela possua um significado literal, mas ela evoca a natureza, que, além de estar no título, é um tema recorrente no livro. É uma arte inspirada no surrealismo e na psicodelia, refletindo a ideia de explorar algo além da realidade lógica e racional.
É certo inferir que o seu livro traz uma perspectiva cética sobre a inteligência artificial [IA] e o grau de previsibilidade de que essas tecnologias são capazes? De que maneira a aceitação de que nem tudo é previsível ou simulável por máquinas impacta a nossa compreensão sobre a consciência humana?
AV | Dediquei apenas um capítulo do livro à discussão sobre IA em 2019. Vivíamos um crescente de avanços em áreas periféricas, mas não havia indícios claros de uma revolução iminente no pensamento da área. As melhores tentativas de conversação apresentavam, basicamente, o mesmo nível de inteligência dos chatbots [programa de computador que simula conversas] da década de 1960. Nesse quesito o campo parecia estagnado. Em 2024, pouco antes de publicar o livro, adicionei uma nota lateral sobre as LLMs [Large Language Models, sistema de inteligência artificial que gera textos e outros formatos de linguagem], apresentadas ao público em 2022.
A perspectiva que apresento é, acredito, o equilíbrio ideal entre ceticismo e crença.
Defendo que os especialistas se dividem em dois grupos: os que acreditam e os que desacreditam na ideia de uma Inteligência Artificial Geral [AGI, a hipótese de que uma máquina poderia executar tarefas intelectuais]. Essa divisão permanece válida ainda hoje, no mundo pós-LLM.
Saber que o computador já nasceu limitado, existindo tarefas que ele simplesmente não pode desempenhar, suscitou, desde o início, uma comparação com a nossa ‘máquina’ cerebral. Muitos argumentam que os seres humanos foram capazes de grandes avanços científicos apenas por pensarmos “fora da caixa”, enquanto o computador estaria confinado em sua própria estrutura, limitada pela incompletude da lógica.
Por outro lado, há um argumento filosófico central na Ciência da Computação, a Tese de Church-Turing, que sugere ser possível simular computacionalmente o estado e as alterações de qualquer conjunto de partículas, incluindo células e, por consequência, o próprio cérebro. Sob essa ótica, o computador seria capaz de realizar tudo o que um cérebro faz, e talvez mais.
Um elemento frequentemente ignorado nessa discussão é a aleatoriedade. Tipicamente, não é confortável lidar com o incerto, não apenas porque ele não “vende”, mas porque quem absorve o pensamento computacional é treinado para projetar algoritmos com resultados previsíveis e exatos. Como o computador opera de forma binária e exata, a incerteza parece, à primeira vista, apenas um obstáculo. No entanto, é crucial observar que incluir a aleatoriedade nessa receita “quadrada” não altera significativamente as conclusões sobre a consciência humana. Incorporar a incerteza internamente a processos antes “comportados” é uma tendência forte.
Mas talvez uma tendência ainda mais atual envolva a compreensão e incorporação do “caos” externo aos algoritmos. Este é o grande desafio contemporâneo: algoritmos de IA são inertes se não forem alimentados por dados caóticos da realidade. Assim, acredito que a Ciência da Computação está, aos poucos, deixando de focar exclusivamente no algoritmo para colocar os holofotes nos dados que emanam da natureza.
No seu ponto de vista está faltando alguma coisa na história da computação que é mainstream no dia de hoje? Qual o papel do Sul Global nessa história?
AV | Os casos que ganharam as telas de Hollywood sofrem com a dificuldade de retratar fielmente a realidade. O filme sobre a história de Turing, por exemplo, foi indicado ao Oscar [Jogo da Imitação, de 2014, dirigido por Morten Tyldum com roteiro de Graham Moore]. Como não é comum ver o cinema retratando um dos grandes heróis da minha área, eu estava torcendo fervorosamente para que ele vencesse. No entanto, a obra ignora os maiores feitos técnicos de Turing, sua personalidade alegre e falha em apresentar, de maneira completa, a dimensão das injustiças que ele sofreu.
No outro exemplo, o das mulheres que foram as primeiras programadoras, o filme retrata a luta delas na década de 1960 [Estrelas Além do Tempo, de 2016, dirigido por Theodore Melfi com roteiro de Allison Schroeder].
Mas isso me traz à mente algo que ainda falta, que é falar da mulher que já programava computadores muito antes de eles existirem! A história começa em 1833, mais de um século antes de Turing apresentar o conceito formal de computador. A protagonista é uma jovem de 18 anos chamada Ada Lovelace.
Não vou contar a história toda agora. No meu livro dedico um espaço a ela. Mas é uma trajetória belíssima. Ada desafiou o status quo da época, encontrando meios de publicar suas ideias em um ambiente científico onde era praticamente proibido que mulheres publicassem. Nessa publicação, ela descreveu o funcionamento de um computador com as funcionalidades essenciais que temos hoje. E, como se não bastasse o rigor técnico dos diagramas, ela vislumbrou o futuro. Previu que tais máquinas poderiam criar obras artísticas e até inteligência artificial.
Por que houve um hiato de mais de 100 anos até Turing? É justamente para entender esses detalhes que sinto falta de um filme sobre ela. Certamente descobriríamos outras histórias que valem a pena ser contadas, como a trajetória da Ciência da Computação no Brasil ou em outros países do Sul Global.
Tradicionalmente, desde a criação do computador, a divisão histórica é feita entre Leste e Oeste, trato de parte disso em minha obra. Seria muito bem-vinda uma pesquisa que escavasse narrativas interessantes sob a perspectiva da divisão Norte-Sul.
Vi uma entrevista em que você defende a valorização do conhecimento criado e produzido no Brasil para evitar que a universidade pública seja apenas uma formadora de mão de obra para as big techs. Em um cenário que se nota como de monopólio global de dados, como fortalecer a nossa soberania científica?
AV | Em primeiro lugar, é preciso pontuar que os cientistas da computação formados no Brasil possuem competência técnica equivalente aos melhores profissionais do mundo. Temos a inteligência necessária, o que nos falta é um projeto de soberania nacional. Não há como ser ingênuo nesse cenário. O histórico recente mostra que as big techs nem sempre jogam limpo.
Testemunhamos o uso de dados para influenciar eleições e o uso de conteúdos sem pagamento de royalties, entre outros abusos que ferem a autonomia de qualquer país. A facilidade com que essas corporações mudam seus princípios, abandonando pautas de combate à desinformação ou metas climáticas conforme o cenário político de seus países de origem, prova que seu compromisso não é com a ética, mas com o poder e o lucro. O argumento de que a regulação inibe a inovação é apenas um discurso conveniente para evitar o controle sobre seus reais objetivos.
Na prática, o que você descreveu como monopólio é, na verdade, um oligopólio tecnológico. Poucas empresas detêm os dados que são a matéria-prima do século XXI. Como teremos soberania se os nossos dados estão retidos por elas? A solução exige que joguemos com a mesma assertividade que elas utilizam. A China compreendeu isso e obteve sucesso ao fomentar seu próprio ecossistema.
Não creio que propostas meramente moderadas resolvam o problema. Deveríamos criar nossos próprios ecossistemas digitais. Isso passaria por incentivos tributários e regulatórios que favorecessem o uso dessas plataformas nacionais de comunicação e redes sociais, permitindo que as nossas primeiras soluções de larga escala florescessem em um ambiente protegido da concorrência predatória. O sucesso do Pix [sistema de pagamentos e transferências instantâneas criado pelo Banco Central] é a prova de que temos capacidade para criar infraestruturas que desafiam gigantes globais.
Paralelamente, precisamos desenvolver nossa própria Inteligência Artificial. Inicialmente, poderíamos utilizar dados abertos, mas também deveríamos ser perspicazes e criar formas eficientes de minerar dados que hoje são restritos. Se as empresas de fora reclamarem, estariam admitindo que o modelo de coleta que elas mesmas utilizam é problemático. Se o jogo é selvagem e elas não pediram licença para usar nossos dados, o Estado brasileiro também não deve pedir licença para minerar o que for necessário para construir nossa própria inteligência.
Por fim, esse esforço não virá de um empreendedor isolado. Exige o peso de uma iniciativa de Estado. Embora eu admita que seja um caminho difícil de vislumbrar, dada a resistência de setores do Congresso que muitas vezes priorizam interesses externos por falta de compreensão técnica sobre pesquisa e desenvolvimento, acredito que essa seja a única saída real para o Brasil deixar de ser apenas um fornecedor de dados e se tornar um protagonista tecnológico.
Tratando da produção científica em computação no Brasil: seu artigo Beyond Boundaries (2025) indica que ela é profícua, mas pouco citada. O que esses dados nos dizem sobre a nossa dependência tecnológica? Por que as áreas aplicadas tendem a se isolar em colaborações puramente domésticas?
AV | O fato de a ciência brasileira ser pouco citada está relacionado a dois fatores, a priorização de demandas nacionais e a carência de pesquisas de ponta. Sendo o Brasil um país em desenvolvimento, é natural que a ciência seja voltada à resolução de problemas imediatos. Se, por exemplo, desenvolvemos pesquisas sobre a otimização da matriz energética em hidrelétricas no sertão, isso é vital para nós, mas raramente atrai os holofotes internacionais.
Além disso, essa pesquisa frequentemente utiliza softwares de otimização desenvolvidos no exterior.
Existe, portanto, uma urgência em resolver nossos dilemas locais, ainda que, para isso, dependamos de tecnologia importada.
As áreas mais teóricas, por não buscarem o desenvolvimento imediato de produtos, talvez sofram menos pressão para se basear em conexões domésticas e, por isso, sejam mais abertas a colaborações internacionais.
Outro fator determinante é a forma como a produção científica nacional é avaliada. Prioriza-se o aspecto quantitativo em detrimento do qualitativo. Isso incentiva o pesquisador a produzir um grande volume de artigos, mas não necessariamente com impacto significativo. Apesar de alguns esforços, acredito que esse cenário tem piorado. Na década de 1990, era comum que mestrados durassem de três a cinco anos, e doutorados, de cinco a oito anos. Esse tempo se traduzia em erudição, qualidade e profundidade. A partir dos anos 2000, o padrão reduziu-se para dois e quatro anos, respectivamente, com foco total em produtividade e publicação.
Essa mudança não foi cultural, mas imposta. A Capes [Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, fundação de fomento à pesquisa Ministério da Educação] estabeleceu que, caso os prazos fossem ultrapassados, o programa de pós-graduação seria penalizado. Para agravar a situação, algumas agências estaduais de fomento passaram a oferecer bolsas com prazos ainda mais curtos. De repente, passou-se a exigir de mestrandos o envio de artigos, depois o aceite e, por fim, que essas publicações ocorressem em periódicos ou conferências com alta classificação no sistema Qualis/Capes.
Simultaneamente, criou-se um critério artificial para valorizar eventos nacionais, na tentativa de incentivar a pesquisa brasileira. Isso motivou os pesquisadores a priorizarem esses eventos, onde o aceite era mais simples e a pontuação, embora inflada artificialmente, era vantajosa para as avaliações dos programas. Essa história possui muitos outros desdobramentos nos quais não vou me estender agora.
O resultado final é o que testemunhamos, um crescimento exponencial na quantidade de artigos que, contudo, não reflete necessariamente um ganho em qualidade ou relevância global.
Ciência da Computação Teórica 
