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Vale, a ver... capítulo ocho... vamos allá.
Eh... pues mira, el título es "Propiedades sobre Razones", y luego pone "Invarianza como Verdad". Así que, um... lo que viene a decir es que el conocimiento, la cosa que nos permite entender el mundo, tiene que ir de la mano de la verdad. Si no, pues no es conocimiento, es otra cosa, ¿no? Es una agenda, un interés...
Y la verdad, según esto, es algo que... que se mantiene, que persiste, ¿sabes? Algo que no cambia fácilmente. Entonces, eso nos lleva a la idea de la abstracción. Una abstracción es como... una categoría superior, algo más general, que engloba cosas más específicas. Y lo interesante es que la categoría general, la abstracción, es mucho más resistente al cambio.
Imagínate que desaparecen la mitad de las razas de perros, ¿no? Pues, la categoría "perro" sigue ahí, intacta. Y si aparecen mil razas nuevas, pues lo mismo. Mientras haya un conjunto de cosas relacionadas, la idea general, la abstracción, sigue valiendo. Las abstracciones, en resumen, duran mucho más que los detalles, que las cosas concretas.
Y eso, fíjate, también pasa con las cosas físicas. Las estructuras que están a un nivel superior, a un nivel más general, siempre sobreviven más que los detalles internos, ¿no? Ojo, eh, que esto vale para sistemas complejos, no para cosas sencillas. Si le quitas una pieza al motor de un coche, pues ya no funciona. Pero en un sistema complejo, es diferente. La "palanca de cambios", por decir algo, existe gracias a muchas configuraciones posibles. Y eso es por la "realizabilidad múltiple", que ya vimos antes...
Las estructuras que vemos en la naturaleza, los comportamientos que observamos, tienen muchísimas formas de existir, de manifestarse. Por eso son invariantes, por eso son estables. Si dependieran de unas pocas condiciones muy específicas, pues serían demasiado frágiles, y desaparecerían con cualquier cambio en el entorno.
Entonces, cuanto más alto es el nivel de abstracción, más invariante es la cosa. Tanto si es una abstracción física como una abstracción de información. Y eso nos da una pista para saber si algo es más o menos probable que sea verdad. La naturaleza solo conserva lo que puede sobrevivir, ¿verdad? Pues la verdad es lo que se mantiene invariable, a pesar de todo lo demás que cambia. Por eso, lo de "invarianza como verdad".
El conocimiento que buscamos, que tiene que estar conectado a la verdad, no puede basarse en los detalles internos. Los detalles internos, por definición, son transitorios, son pasajeros. Así que no nos pueden contar la historia de lo que realmente es. Pero los patrones más abstractos, los que están a un nivel superior, esos sí que tienen permanencia, y nos hablan de las verdades sobre la naturaleza y sobre la vida en general.
Y eso nos lleva a una conclusión importante sobre lo que entendemos por conocimiento. La idea de que el conocimiento es algo que vamos acumulando, pues no tiene mucho sentido, en realidad, en sistemas complejos. El conocimiento tiene que ser algo que converge, no algo que se acumula. Y eso es muy diferente de lo que nos cuentan normalmente en la ciencia y la ingeniería. Nos dicen que siempre hay más por saber, que tenemos que seguir explorando para descubrir cómo funciona la naturaleza. Que el conocimiento es como un círculo que se expande sin parar...
Pero si la verdad es invariante, entonces explorar solo revela lo que ya sabemos. Y, de hecho, eso es lo que vemos muchas veces. Claro, las especies que se descubren en el fondo del mar son cosas que no habíamos visto antes, y son fascinantes, obviamente. Pero una nueva forma de vida es solo un ejemplo de los mismos procesos que rigen toda la vida. Siempre habrá nuevas especies por descubrir, pero eso no significa que estemos aprendiendo algo fundamentalmente nuevo.
Así que, más que "crecimiento del conocimiento", deberíamos hablar de "convergencia del conocimiento".
La ciencia y la ingeniería se han centrado, sobre todo, en acumular y organizar conocimiento. Pero el conocimiento solo crece cuando es de tipo reduccionista, cuando se centra en los detalles. Porque siempre hay más detalles por descubrir, ¿no? Pero si somos honestos sobre cómo funciona la naturaleza, esos detalles no son los que determinan lo que vemos, lo que medimos, lo que experimentamos. La idea del reduccionismo es que las piezas y las conexiones nos explican cómo funciona un fenómeno. Pero eso, en realidad, no es así.
Las piezas internas que aprendemos a conocer no son las responsables de las estructuras y los comportamientos de la naturaleza, no como creen los reduccionistas. La historia de que las piezas y las conexiones dan lugar a lo que experimentamos es solo una forma cómoda de delimitar lo que vemos y de asignar responsabilidades.
Yo defiendo que la emergencia es el resultado inevitable de estructuras que procesan información para resolver problemas difíciles. En lugar de una historia causal que va de las piezas pequeñas a las piezas grandes, la emergencia simplemente encuentra las configuraciones necesarias que transforman muchas entradas en menos salidas. Ese tipo de computación está al servicio de los niveles anidados que se encuentran dentro de la estructura de un problema natural.
El conocimiento y la verdad, fuera del reduccionismo, se basan en la invariancia, y solo lo que persiste es, por definición, invariante. Así que no se trata de acumular más información, sino de ver los mismos patrones repetirse una y otra vez.
Esto supone un cambio importante en la forma de entender el conocimiento. Cualquier teoría del conocimiento que se base en una conexión causal entre los detalles internos y la experiencia externa, pues no puede ser correcta. Los métodos y la validez de la ciencia y la ingeniería actuales, en cuanto a teorías del conocimiento, van en contra de cómo funciona la naturaleza.
Pensar en el conocimiento como un universo lleno de verdades por descubrir es problemático. Ojo, que no digo que no haya descubrimientos que hacer, si no este libro no tendría sentido. Lo que digo es que tenemos que redefinir lo que entendemos por "descubrir". Descubrir no es revelar un detalle interno oculto que hace que algo funcione, sino construir algo que funcione. No se trata de descubrir nuevo conocimiento, sino de descubrir soluciones que resuelvan los desafíos que tenemos delante. No es solo la práctica, la aplicación práctica de la teoría, sino construir cosas. Nuestras soluciones creativas no pueden venir del conocimiento previo, tienen que emerger por sí solas.
La convergencia del conocimiento es la razón por la que filosofías de hace miles de años siguen siendo válidas hoy en día. Las verdades que se descubrieron en la antigüedad eran abstracciones invariantes nacidas de vidas difíciles. Los detalles de esas vidas no se parecen en nada a los de la vida moderna, pero las verdades siguen siendo relevantes. Y no se trata de conectar verdades filosóficas con la tecnología actual, sino de un aspecto innegable de cómo funciona la información en la naturaleza. Y otra vez, no podemos separar completamente lo informativo de lo físico, y el intento humano de hacerlo es solo por conveniencia.
Eso no significa que no nos podamos sorprender al ver una nueva especie en el fondo del mar, o en las selvas. Pero cuando vemos esas especies, los aspectos más verdaderos de sus patrones físicos y de comportamiento no son tan sorprendentes. Son solo otro ejemplo de las soluciones de la naturaleza, resolviendo problemas en su entorno. Y esos descubrimientos siempre vuelven a las mismas verdades fundamentales.
En la ciencia y la ingeniería, descubrir no es tanto encontrar algo que no sabíamos, sino exponer los mismos patrones que vemos una y otra vez. El verdadero conocimiento, el que está más en sintonía con la naturaleza, converge, en lugar de crecer.
Y llegamos a lo que se llama "La Tiranía de la Explicación".
La ciencia ha hecho de la explicación su razón de ser. Su misión es explicar cómo funciona el mundo. Nos dicen que el poder de la ciencia reside en su capacidad para descubrir las razones causales detrás de lo que observamos. Que la ciencia está aquí para revelar los secretos de la naturaleza y utilizarlos para contribuir al creciente cuerpo de conocimiento humano y a nuestro progreso tecnológico.
Pero basar el propósito de la ciencia en la explicación es un error. La explicación, en la ciencia actual, depende totalmente de la noción de conocimiento interno, lo que la hace principalmente reduccionista. Para explicar algo científicamente, nos dicen, hay que hablar de cómo funciona algo internamente.
Una explicación presenta una historia causal sobre cómo se producen los resultados de un fenómeno. Si cogemos un sistema relativamente simple, como un átomo, podemos explicar los colores que vemos en los materiales en términos de transiciones electrónicas. Los electrones saltan de un nivel a otro, emitiendo fotones de luz a una frecuencia determinada, y nuestros ojos perciben esas frecuencias como color.
¿Pero eso es lo que realmente es el color? La emisión de fotones juega un papel, sí, pero el color existe en el reino de la complejidad, no de la simplicidad. La percepción, de cualquier cosa, va mucho más allá de una simple contabilidad de partículas que impactan en nuestros ojos. Nuestros cerebros están procesando e interpretando lo que vemos.
Algunos dirán que siempre podemos añadir más reduccionismo a nuestra explicación, para intentar explicar lo que falta. Además de las propiedades físicas de la luz, podemos analizar la biología de nuestro sistema visual, y quizás añadir algo de psicología para explicar la interpretación subjetiva del color. Podemos decir que la percepción del color implica muchos procesos dentro del ojo, incluyendo la absorción de luz por las células fotorreceptoras, el procesamiento de la señal por la retina, y la transmisión de señales a la corteza visual en el cerebro.
Pero, ¿qué pasa con factores como las condiciones de iluminación, los colores circundantes y las diferencias individuales en la percepción? No sabemos si todas las personas ven los colores de la misma manera. Puede que incluso haya alguna influencia a nivel cultural, dando lugar a asociaciones e interpretaciones distintas de lo que vemos.
Podemos seguir añadiendo más explicaciones para explicar la percepción del color, pero, ¿en qué momento esto se convierte en algo sin sentido? Aunque la emisión de frecuencias de luz por los átomos es un aspecto del color, apenas ofrece poder explicativo. Añadir las explicaciones biológicas y psicológicas solo parece enturbiar las cosas.
El problema de las explicaciones reduccionistas es que siempre las podemos hacer. Siempre podemos elegir una pieza del sistema y descubrir su existencia aislada. Pero esa pieza aislada no explica lo que medimos, observamos o experimentamos. En realidad, el aislamiento de una cosa no nos dice casi nada sobre cómo surgen las cosas. La única razón por la que la gente suele creer en causas aisladas es porque asumimos que la pieza aislada se conecta causalmente a la percepción. Pero no es así. No puede ser así. Lo sabemos porque, en el régimen complejo, las piezas no dan lugar a las propiedades que percibimos, no de forma determinista. Y, sin embargo, así es como la ciencia nos vende las explicaciones. Ese determinismo asumido está tan arraigado en la percepción de la ciencia por parte de la sociedad que, cuando se da una explicación, presumimos que está causalmente conectada a lo que vemos.
La falacia fundamental de las explicaciones es que, para los fenómenos complejos, no se pueden comprobar. A diferencia de una predicción, que se puede comprobar mediante la observación repetida, una explicación en el régimen complejo es muy inmune a ser destruida. Imagínate explicar la emoción de la ira midiendo alguna actividad en una región del cerebro. Sí, la actividad es real, y su medición también. Incluso podemos refinar la medición a un grado arbitrario, añadiendo niveles crecientes de precisión a nuestra explicación. Pero nada de esto puede hacer que la conexión entre la región del cerebro y la experiencia sea más real. La conexión real entre los descubrimientos reduccionistas y la experiencia humana es, en gran medida, ficción. Se basa en una conexión causal asumida que no existe. Sabemos que no existe, porque así no es como funciona la naturaleza. La naturaleza no produce cosas de alto nivel utilizando conexiones causales de cosas de bajo nivel.
Fíjate en la navaja de Occam, el principio de resolución de problemas que recomienda buscar explicaciones sencillas en lugar de otras más complejas. La razón de utilizar explicaciones sencillas no es porque sean más fáciles de entender, o porque las teorías más sencillas deban ser más verdaderas, sino porque las cosas sencillas se pueden destruir. La navaja de Occam funciona porque admite la humildad epistémica, diciendo que no podemos saber si algo es verdad, pero sí podemos saber si sobrevive. Y como dije antes, las cosas no sobreviven en la naturaleza por razones aleatorias. La supervivencia es el mayor testimonio de la validez de una cosa. Pero si las explicaciones de los fenómenos complejos son en gran medida inmunes a ser probadas, entonces la navaja de Occam desaparece. Ahora las explicaciones se apuntalan artificialmente, se mantienen vivas gracias a suposiciones falsas sobre los descubrimientos que se están haciendo; que están causal y determinísticamente conectados a lo que experimentamos.
Nada de esto niega la necesidad epistemológica de asegurarnos de que sabemos distinguir entre una creencia justificada y una opinión. Sí, la imposibilidad de ver la causalidad dentro de los sistemas complejos significa que no hay forma de probar una explicación reduccionista. Pero hay razones más que suficientes para saber que tales explicaciones son falsas. No probando con la observación repetida, sino basando los argumentos en propiedades y en la lógica.
Sabemos que los fenómenos complejos tienen un montón de propiedades a las que se adhieren. Estas propiedades son emergentes, y por lo tanto no surgen por un conjunto aditivo y determinista de pasos internos. Por eso no hay razón racional para aceptar las transiciones electrónicas como una explicación del color. El color no tiene sentido sin la percepción, y la percepción es algo que emerge de un fenómeno complejo. Ninguna cantidad de explicaciones físicas, químicas, biológicas o psicológicas puede añadir nada a la imagen del color, porque no hay nada que añadir.
Para que quede claro, esto no significa que las transiciones electrónicas, o cualquier otro mecanismo biológico, químico o psicológico no jueguen un papel. Por supuesto que lo juegan. Pero conocer el papel es no saber casi nada. Como dije antes, decir que las mitocondrias producen energía es interesante, pero tiene poco significado. Ese supuesto "papel" desaparece por completo cuando se quita el elemento de la célula. Los papeles son delimitaciones convenientes, no la realidad causal. Si algo depende totalmente de estar integrado en una matriz de incontables otros papeles, entonces la palabra papel pierde todo su significado.
La tiranía de la explicación es que nos obliga a ver el mundo a través de la lente del conocimiento interno. Hace que la sociedad acepte solo los mecanismos desconectados que se encuentran a través del aislamiento y la extracción como explicaciones de cómo funciona el mundo.
Si la peor transgresión de las explicaciones reduccionistas fuera su naturaleza de cuento de hadas, serían engañosas en el peor de los casos. Pero las explicaciones reduccionistas se abren paso en nuestros diseños. Pongamos por caso la atención sanitaria. Una vez que se ha realizado un estudio, que muestra algún resultado "estadísticamente significativo", a menudo se incorpora a la sociedad. Los investigadores aíslan algún aspecto de un fenómeno relacionado con la salud y confirman que desempeña un papel. Esto se convierte entonces en un camino hacia la consecución de la salud humana. Pero al igual que el conocimiento interno de las transiciones electrónicas, aunque siga siendo cierto en el aislamiento, no nos dice virtualmente nada sobre lo que es el color, tampoco lo hace el papel de cualquier vitamina, mineral o intervención relacionada con la salud.
Por eso las explicaciones de los fenómenos complejos deben basarse en propiedades y en la lógica, no en explicaciones reduccionistas. Pero la lógica por sí sola no puede ser la respuesta cuando se utiliza dentro de un paradigma roto. Esto se debe a que la lógica solo funciona cuando las premisas que respaldan la afirmación de alguien son válidas. Alguien puede hacer un argumento válido de que ha descubierto el camino que la vitamina C juega en la salud, pero solo porque está utilizando premisas que la sociedad asume incorrectamente que son válidas. Así es como nuestro paradigma reduccionista se sale con la suya con tantas tonterías. No es la lógica lo que falla. No es que no se estén haciendo descubrimientos reales. Es la suposición de partida de que lo que se ha descubierto está automáticamente conectado con los resultados que vemos.
Pero si la lógica se utiliza con las propiedades que se sabe que son verdaderas en los sistemas complejos, entonces se convierte en una herramienta poderosa para argumentar sobre los fenómenos que observamos. La lógica, emparejada con una forma más adecuada de conocimiento, una que se basa en verdades invariantes, es una herramienta poderosa para razonar sobre lo que es real.
Pasamos ahora a la "Lógica con Propiedades".
La lógica es el razonamiento realizado o evaluado de acuerdo con estrictos principios de validez. La lógica proporciona un marco mediante el cual los humanos pueden respaldar las afirmaciones racionalmente, dando lugar a su aceptación como afirmaciones generalmente verdaderas. Digo generalmente, porque en el mundo real no existe la deducción pura. Siempre hay un aspecto confuso en lo verdaderas que pueden ser las premisas, lo que impide la posibilidad de que existan afirmaciones puramente verdaderas y realistas. Dicho de otro modo, solo las situaciones extremadamente simples pueden demostrarse que son verdaderas, y la realidad no consiste en situaciones simples. Por eso no existe la prueba científica. Prueba lógica sí. Prueba matemática sí. Prueba científica no.
Esto significa que la fuerza de un argumento lógico del mundo real descansa enteramente en sus premisas. Mientras que el sistema de la lógica puede unir nuestras premisas y conclusiones, solo la verdad de las premisas puede unir un argumento a la naturaleza. Es la proximidad de las premisas de uno a lo que sabemos sobre la naturaleza lo que hace que algo sea más verdadero.
La ciencia reduccionista actual utilizará la lógica (de forma imprecisa e indirecta) para defender su posición. La ciencia realiza experimentos o desarrolla teorías, y estos se hacen para apoyar la veracidad de las premisas utilizadas en los argumentos. Si alguien mide la actividad en una región del cerebro humano, razonará sobre cómo esta actividad puede utilizarse para inferir una conclusión relacionada con la fuente de algún comportamiento. Tal vez las exploraciones de fMRI revelan una mayor actividad en la corteza prefrontal de los participantes durante algún proceso de toma de decisiones. Los investigadores razonarán que la corteza prefrontal juega un papel crucial en la toma de decisiones. Hasta aquí, todo es completamente válido. Pero este argumento se basa en una suposición profundamente errónea sobre cómo funciona la naturaleza. Asume (y de ninguna manera establece) que hay una fuente neuronal de la toma de decisiones humana. En un argumento completamente sólido, esta sería otra de sus premisas. Pero esta premisa no puede ser verdadera. No puede ser verdadera porque sabemos que los sistemas complejos no tienen fuentes. La complejidad, por su propia definición, se basa en la emergencia, que no funciona de acuerdo con las ubicaciones o regiones de la fuente. La emergencia se alcanza de una manera holística y profundamente interdependiente. Las propiedades de los sistemas complejos, siendo el cerebro humano el más complejo de todos, no pueden producir resultados utilizando una región o una ubicación.
La suposición de que debe haber una fuente neuronal de la toma de decisiones humana es una premisa oculta (también llamada premisa implícita). Esta es una premisa que no se declara explícitamente, pero se asume que es verdadera para que la conclusión sea válida. Las premisas ocultas son problemáticas porque pasan desapercibidas y no se examinan. Esto puede llevar potencialmente a un razonamiento defectuoso. En el caso de las llamadas regiones de actividad que explican los resultados de un sistema complejo, estas premisas ocultas son absolutamente falsas, lo que hace que cualquier conclusión extraída de tales experimentos sea falsa.
Esta es la podredumbre en el corazón del paradigma científico y de ingeniería actual. Si bien las premisas reduccionistas funcionaron perfectamente bien en el descubrimiento y la construcción de cosas simples, son falsas frente a la complejidad. La ciencia y la ingeniería actuales se salen con la suya con tanto reduccionismo porque la lógica no se está utilizando correctamente para defender sus conclusiones. La mayoría de los experimentos y teorías actuales se ejecutan en argumentos con premisas ocultas, arraigadas en el reduccionismo.
Para los legos, tales estudios parecen perfectamente bien. Tal vez incluso éticos. Si nos dicen que los estudios de las regiones cerebrales revelan cómo ciertos individuos tienen dificultades con la toma de decisiones cuando esta región está deteriorada, sugiere que podría haber un tratamiento posterior. Pero esta es la mala ciencia que se abre paso en nuestros diseños. Cuando se trata de la intervención, esta es una receta para el desastre, no para la ética.
De nuevo, esta no es la culpa de la lógica. Esta es la culpa de una mala comprensión de la complejidad. La lógica es un poderoso aliado del razonamiento humano, pero solo es tan fuerte como sus premisas. La proximidad de las premisas debe ser cercana a lo que se conoce sobre la naturaleza. Y lo que conocemos son propiedades, no causas.
Esto se reduce a lo que yo llamo propiedades sobre razones. No hay un número ilimitado de propiedades para descubrir en los sistemas complejos, solo hay un puñado, y estos pocos son todo lo que se necesita para tomar nuestras decisiones más críticas en la ciencia, la ingeniería y la sociedad en general.
Las propiedades se definen mejor en contraste con las explicaciones causales. Producir una explicación causal implica identificar las causas o mecanismos subyacentes que producen los resultados que observamos, en un fenómeno o evento dado. Las explicaciones causales intentan explicar cómo sucede algo. Podríamos explicar cómo un metal se expande cuando se calienta discutiendo el aumento de la energía cinética de los átomos, lo que lleva a una mayor separación atómica.
En contraste, una propiedad es un aspecto descriptivo de un objeto o fenómeno. Responde a cómo es un objeto, no a cómo produce sus resultados. En nuestro ejemplo del metal, el hecho de que el metal se expanda cuando se calienta es una propiedad del metal (expansión térmica). Aquí, no hay apelación a los mecanismos causales. Solo el hecho de que el metal se expanda cuando se calienta.
Las propiedades pueden considerarse como restricciones a las que se adhiere la naturaleza. Las propiedades establecen los límites dentro de los cuales ocurren los procesos físicos, químicos y biológicos. Hay muchas propiedades en la naturaleza, como la forma en que la masa y la energía no pueden ser creadas o destruidas, solo transformadas. Cómo el momento total de un sistema cerrado permanece constante con el tiempo, a menos que actúen fuerzas externas. Cómo la entropía no disminuye en los sistemas aislados, cómo la gravedad atrae los objetos con masa entre sí, y cómo las fuerzas electromagnéticas unen la pequeña materia. Otras se relacionan con el proceso por el cual los organismos transmiten rasgos, y cómo aquellos que están mejor adaptados al medio ambiente tienden a sobrevivir y reproducirse. Sabemos que los ecosistemas exhiben el ciclo de nutrientes y el flujo de energía. Sabemos que hay restricciones en la velocidad de la luz. Sabemos que las propiedades de los materiales imponen límites a lo que es físicamente posible. Sabemos que los sistemas en la naturaleza tienden a buscar el equilibrio y la estabilidad a través de mecanismos de retroalimentación. Y así sucesivamente.
Las propiedades anteriores no son cómo suceden las cosas, son por qué suceden las cosas. En los sistemas simples, el cómo y el por qué son esencialmente lo mismo. Si pregunto por qué los planetas permanecen cerca del sol, la propiedad de la atracción gravitatoria puede decirnos tanto el cómo como el por qué. Pero bajo la complejidad este no es el caso. Si preguntamos cómo todos los planetas permanecen en las posiciones en que lo hacen, todavía podemos responder el por qué (debido a la gravedad), pero nos esforzamos por responder el cómo (el proceso específico que mantiene a los planetas donde están) en cualquier sentido exacto. Extienda esto a sistemas más complejos y el cómo desaparece por completo.
Hemos visto las diversas propiedades de la complejidad a lo largo de este libro. Estas se engloban dentro de las áreas más amplias de la termodinámica, la teoría de la información, la computación y la evolución. He discutido el proceso evolutivo, la receta de la naturaleza de la variación, la selección y la iteración, la forma en que la entropía está ligada por igual a los aspectos físicos e informativos de los fenómenos, el uso de la compresión de información de la naturaleza, la estructura anidada de los problemas, el determinismo flexible, la realizabilidad múltiple, cómo los procesos de meta-nivel crean abstracciones, la selección de grupos, y el hecho de que las cosas no sobreviven por razones aleatorias.
Todo esto proviene de propiedades más básicas como la no linealidad, la autoorganización, la adaptabilidad, la resiliencia, los bucles de retroalimentación, la jerarquía, la criticidad, las dinámicas caóticas y periódicas, la sincronización, las transiciones de fase, la bifurcación y la formación espontánea de patrones.
Si bien esta lista puede parecer extensa, es bastante pequeña en comparación con el número de explicaciones causales que los científicos e ingenieros proponen. No hay límites en el número de explicaciones que se pueden inventar bajo el reduccionismo. Siempre podemos quitar capas, elegir delimitar algún bit de materia (genes, regiones, etc.) y luego inventar una historia sobre cómo se conecta con lo que observamos en la superficie.
Sostengo que las descripciones científicas verdaderamente rigurosas de las cosas, y cualquier toma de decisiones que pueda derivarse de ellas, no pueden descansar en explicaciones causales. Es mucho más científico describir y decidir sobre la naturaleza basándose en sus propiedades universales y atemporales. Las situaciones del mundo real, y todos los fenómenos de la naturaleza, no tienen caminos y causas raíz, tienen propiedades innegables a las que se adhieren. Las propiedades son las verdades invariantes que existen en lo abstracto, que es donde vive la verdadera verdad. Solo mediante un marco que empareje la lógica con las propiedades, no con las razones, podemos entrar en una fase intelectualmente honesta de la ciencia y la ingeniería dentro de la era de la complejidad.
Y ahora toca hablar sobre "La Dirección de la Complejidad".
Lo que las propiedades de la naturaleza nos muestran, que se perdería si estuviéramos hundidos en causas, es que hay una dirección de una sola vía a la complejidad. Las cosas complejas exhiben la emergencia repentina e irreversible de estructuras y comportamientos físicos. Las propiedades que vemos en la naturaleza no se alcanzan desde alguna fuente o camino, sino que se materializan a partir de un sistema fantásticamente intrincado de probabilidad estadística. Todas las piezas son necesarias para hacer la naturaleza lo que es. Las soluciones de la naturaleza no pueden, no funcionarían, sin todo el grupo trabajando en concierto para producir la salida holística. En los sistemas simples, cada pieza se suma incrementalmente al funcionamiento del todo. Así no es como funcionan los sistemas complejos. Los sistemas complejos emergen en un instante, cuando las piezas necesarias están en su lugar para calcular las respuestas a sus problemas externos.
La ausencia total de un camino determinista bajo la complejidad significa que la complejidad solo opera en una dirección. No podemos juntar los componentes que hacen funcionar un sistema complejo, sino que la complejidad debe surgir después del hecho. Esto impide, por completo, la noción de que el diseño puede conducir a buenos resultados.
Esta dirección de una sola vía de la complejidad garantiza que un diseño interferirá con la construcción de cosas complejas, al impedir que la emergencia suceda correctamente. Esta es la razón por la que la escritura que utiliza estructuras literarias por adelantado producirá contenido aburrido. Esta es la razón por la que la introducción de un cambio genético deliberadamente, para diseñar algún resultado, nunca funciona sin efectos secundarios. Esta es la razón por la que la "medicina de precisión" es un oxímoron. Esta es la razón por la que la ingeniería social drástica eventualmente conducirá a atrocidades. El buen diseño bajo la complejidad no es una cuestión de dificultad, sino de imposibilidad.
La introducción de cambios en las entradas producirá, por definición, una amplia gama de cambios en las salidas. Algunos de esos cambios pueden resultar deseables. El dolor de cabeza podría desaparecer, los campos de maíz podrían florecer, el bebé podría tener ojos azules. Esto no significa que se haya identificado la causa, solo significa que girar una manivela en un extremo del sistema condujo a algún cambio reproducible en el otro extremo. El DDT fue muy eficaz en el control de las poblaciones de mosquitos, pero también fue competente en la interrupción de las cadenas alimentarias, el adelgazamiento de las cáscaras de los huevos y la destrucción de las poblaciones. Todo está conectado. La naturaleza no se basa en las causas ficticias definidas por los humanos. La complejidad no se basa en un camino de entradas a salidas en el sentido determinista. La intervención en los sistemas complejos se basa en el diseño, y el diseño debe interferir de una manera perjudicial, porque se basa en una premisa que es diametralmente opuesta a la forma en que los sistemas complejos producen sus salidas.
El conocimiento de las propiedades asociadas a la complejidad, y por lo tanto a la vida, nos permite tomar mejores decisiones basadas en patrones universales que están asociados a la complejidad. Todas las situaciones se pueden decidir mejor porque, en lugar de basar las decisiones en el conocimiento interno ficticio (razones), las basamos en propiedades universalmente verdaderas que están garantizadas que se mantendrán. Esto no garantiza resultados específicos, pero sí garantiza que los sistemas se adherirán a las restricciones y patrones que ya conocemos.
Y llegamos a un punto clave: "La Supervivencia es la Única Validación Verdadera".
La validación siempre ha jugado un papel fundamental en el diseño. Se han inventado innumerables procesos para ayudar a confirmar que un diseño cumple con las necesidades y los requisitos de los usuarios finales y otros interesados. El punto de la validación es asegurar que un diseño resolverá el problema que pretendía abordar. Por supuesto, todo esto depende totalmente del determinismo causal de las máquinas simples, que no existe bajo la complejidad. Por lo tanto, ¿qué significa la validación cuando construimos cosas complejas? ¿Cómo podemos saber que nuestro trabajo se ajusta a lo que se necesita para resolver el problema?
La diferencia clave es que las soluciones complejas no pueden resolver los problemas como se pretende (en el sentido de un proceso conocido) porque la intención huele a diseño. No podemos conocer ningún detalle sobre cómo las entrañas internas de nuestras complejas invenciones resuelven los problemas porque no hay "entrañas" en el sentido reduccionista.
Y sin embargo la validación es importante. Debemos validar la realización automática de abstracciones físicas, que calculan las respuestas a problemas naturalmente difíciles. No podemos escribir un libro entero sin alguna forma de validación en el camino hacia el final. No podemos diseñar el próximo sistema de aprendizaje profundo sin validar que nuestros esfuerzos continuos se ajustan al conocimiento sobre los sistemas. Esto es cierto, pero lo que es crítico es la redefinición de lo que constituye el conocimiento sobre los sistemas.
Como se discutió anteriormente, son las propiedades de la complejidad las que ahora importan; que delinean las buenas de las malas soluciones. Estas propiedades son a lo que hay que ajustarse. Pero debemos tener cuidado con la palabra ajustar. Recordemos la dirección de la complejidad. La validación bajo la complejidad solo puede funcionar después del hecho, no antes.
Algo se ajusta cuando cumple con las reglas, estándares o leyes. En el actual paradigma científico y de ingeniería esto ocurre en la dirección opuesta a la complejidad. Las reglas, estándares o leyes utilizados se establecen al principio, y se espera que nuestro trabajo se ajuste a ellos en el camino. En la complejidad tal conformidad debe operar en la dirección opuesta. Las reglas, estándares y leyes solo deben utilizarse como señales de que nuestro uso de prueba y error y heurísticas está yendo bien.
Se trata de asegurarse de que las estructuras dentro de las entrañas de nuestras creaciones emerjan. Las reglas, los estándares y las leyes de la conformidad solo están ahí para ayudar a señalar que lo que creamos está mostrando las propiedades que esperamos. Lo que hace que las propiedades, en lugar de las razones, funcionen bajo la complejidad es que no interfieren. Las propiedades no intervienen en el flujo orgánico y la llegada de los detalles internos de nuestra creación.
Esto hace que las propiedades sean categóricamente meta. Tome cualquier propiedad de la complejidad, digamos la autoorganización. Esto es autorreferencial porque implica que las entidades se organicen a sí mismas sin intervención externa. La autoorganización aprovecha los bucles de retroalimentación autosostenidos que permiten al sistema referirse a sí mismo para obtener orientación y dirección. ¿Qué tal la realizabilidad múltiple, donde diferentes estructuras subyacentes producen el mismo resultado o comportamiento? Aquí, hay una especie de redundancia que permite a un sistema adaptarse encontrando "caminos" alternativos para lograr el resultado deseado. De nuevo, no hay ninguna intervención externa que le diga al sistema adónde ir o cómo cambiar. Es la capacidad incorporada para mapear muchas entradas en pocas salidas lo que permite al sistema autoajustarse.
En contraste con el diseño, la construcción de cosas complejas no se trata de conformidad, se trata de tomar más acciones hasta que las estructuras que emergen muestren signos de que son verdaderamente complejas. No se trata de esperar que la estructura de nuestras creaciones se vea de cierta manera, se trata de ver si muestran los signos reveladores de la complejidad, independientemente de la estructura emergente que aparezca.
La validación definitiva de cualquier cosa es la supervivencia. En la escritura, nuestro trabajo debe ser solo lo que sobrevive a nuestras intuiciones y emociones. Vamos por buen camino si las cosas se sienten bien. Lo consideramos terminado cuando hay un cierre intuitivo. Seguir la intuición apenas suena como un enfoque riguroso para construir cosas, y sin embargo tales motivaciones de alto nivel e imprecisas son exactamente por qué son tan poderosas. Las intuiciones no son excusas vagas para justificar las decisiones, son poderosas señales emocionales que han evolucionado durante millones de años. Cuando vemos la intuición de esta manera, nos damos cuenta de que es una guía potente para la elaboración de objetos complejos. Más concretamente, esto une la intuición a algo mecanístico y riguroso; las propiedades de la complejidad. La intuición se implementa a través de la heurística y el reconocimiento de patrones. La intuición no es un sentimiento efímero sin ataduras y carente de rigor, es un desencadenante evolutivo que opera de manera mucho más eficaz que cualquier cosa ofrecida por las llamadas construcciones iluminadas del reduccionismo y la precisión.
Volvamos a la escritura. Las propiedades de la complejidad están todas aquí, buscadas intuitivamente cuando uno escribe bien. La buena escritura aprovecha una gran cantidad de no linealidad, ya que el autor rebota alrededor del vasto espacio de posibilidades de una manera inicialmente descuidada. Las palabras en la página eventualmente se autoorganizan, ya que cada iteración del autor actúa como una retroalimentación autorreferencial para mejorar el contenido. El trabajo comienza a mostrar resiliencia, ya que el autor mira su trabajo al día siguiente con una perspectiva fresca, reteniendo las palabras que sobreviven. La jerarquía se forma naturalmente, ya que las palabras se materializan en párrafos, los párrafos se combinan para formar secciones, las secciones se agregan en capítulos. Hay transiciones de fase en la escritura, donde las primeras ideas de uno aparecen entrecortadas y sin conexión, con un ritmo inconsistente y una fraseología incómoda, solo para suavizarse en una fase fluida con el tiempo. Estas no son analogías forzadas. El reduccionista desprecia tal fraseología emotiva porque se niega a aferrarse a sus símbolos aislados y palabras de precisión. Pero no hay una distinción definitiva entre lo físico y lo informativo. La intuición funciona porque aprovecha la complejidad. Punto.
Independientemente del proyecto, si lo que se está creando es un objeto verdaderamente complejo, entonces mostrará signos de complejidad, y esos signos hablan del hecho de que el factor estresante más importante de un problema difícil, la supervivencia, se está resolviendo. Esta es la verdadera validación. No los diseños, la supervivencia. No podemos saber cómo se supone que es una estructura superviviente y válida. Nuestras soluciones deben aparecer como las soluciones de la naturaleza; para siempre sorprendentes en su apariencia, pero sin sorpresas en las propiedades a las que se adhieren.
El diseño trata de imitar las propiedades de la complejidad de una manera de baja dimensión y las aplica en la dirección equivocada. El diseño utiliza la estructura, la organización e incluso la retroalimentación, pero lo hace de una manera interventora y destructiva.
En las secciones anteriores vimos cómo las propiedades de la complejidad nos permiten tomar mejores decisiones, más lógicas, ya que nuestras premisas se vuelven mucho más legítimas que cualquier cosa basada en el conocimiento causal interno ficticio. Tanto la ciencia como la ingeniería deben alinear su trabajo para hacer mejores argumentos sobre por qué algo es válido. No hay mejor argumento que uno basado en lo que sobrevive, y lo que sobrevive es la complejidad.
Casi terminamos. Falta hablar sobre "¿Cómo contra Por qué?"
En el capítulo 6 vimos la conexión entre las versiones termodinámica y de la teoría de la información de la entropía. Esta conexión nos permitió ver la naturaleza por lo que realmente es; entidades que computan respuestas a los problemas. Por lo tanto, aunque por lo general pensamos en la