Naturaleza y complejidad
No creo que os esté contando nada nuevo si digo que la Naturaleza es compleja, pero, ¿de qué estamos hablando exactamente cuándo tratamos de la complejidad? Las sociedades, desde la de las hormigas hasta la de los humanos, la economía, nuestro cerebro, la biología celular, el clima y un largo etcétera son ejemplos de sistemas complejos que podemos encontrar en ella.
La complejidad se empezó a estudiar en el campo de la física y, actualmente, gracias a la potencia de cálculo que nos proporciona el desarrollo de la tecnología informática, se aplica prácticamente en todas las ramas de la ciencia, biología, sociología, economía… Aunque se trata de un conjunto de teorías con una amplia base matemática, existen innumerables libros con los que nos podemos acercar a comprenderla sin necesidad de abarrotar nuestra cabeza de fórmulas y ecuaciones. Os puedo recomendar, por ejemplo, Masa crítica, de Philip Ball, Investigaciones de Stuart Kauffman o Evolución y complejidad, de Bascompte y Luque.
La idea central sobre la que gira el estudio de estos sistemas es el concepto de orden. Un sistema complejo está compuesto de innumerables elementos que interactúan entre sí. En función de la variedad de interacciones que pueden darse entre estos elementos tendremos desde un sistema ordenado, como puede ser un cristal, donde todas sus partículas se disponen formando estructuras regulares, hasta un sistema caótico, como por ejemplo una corriente turbulenta de agua, en la que sus moléculas se mueven formando innumerables trayectorias y remolinos. Los sistemas complejos se encuentran en la frontera entre estos dos mundos, ni son ordenados ni son caóticos, sino que se encuentran en un estado diferente por derecho propio. En este estado aparecen las llamadas propiedades emergentes, que son propiedades que no podemos explicar simplemente observando sus diferentes componentes por separado. Ejemplos de propiedades emergentes serían la vida o la consciencia.
Las propiedades emergentes no es que aparezcan de la nada. Se generan a partir de las propiedades de los componentes del sistema y de sus interacciones, pero existen tantos componentes y tantas interacciones posibles que en la práctica resulta imposible reconstruir la historia del sistema a partir de un determinado estado del mismo, simplemente “rebobinando” hacia atrás. Se trata de fenómenos no reversibles. Muchas veces tenemos la tendencia a pensar que las cosas suceden siguiendo una cadena de causas y efectos, empezando con una causa inicial y terminando en un efecto final. Sin embargo, en realidad la Naturaleza es mucho más compleja y realmente hay que verla como una red en la que se confunden y modifican entre sí las causas y los efectos. En lugar de un efecto final, estos actúan a su vez sobre sus causas, que de esta manera vuelven a producir efectos similares, pero diferentes cada vez, lo que se conoce como realimentación. Haciendo una gran simplificación, se trata más bien de algo parecido a un billar americano, más que a uno francés, solo que con millones de bolas.
La evolución de los sistemas complejos tampoco sigue precisamente una dinámica sencilla. En un sistema simple, normalmente los fenómenos siguen una dinámica lineal, esto es, si aplico por ejemplo una fuerza 2F lo que voy a obtener es una reacción que es el doble de la que obtendría con una fuerza F. Pero los fenómenos complejos tienen dinámicas no lineales, básicamente, no puedo conocer el efecto de una acción simplemente usando la proporción de su intensidad con respecto a otras acciones. Una pequeña acción puede llegar a tener grandes efectos sobre el sistema, o viceversa. En esto se inspira el famoso efecto mariposa, algo así como que el aleteo de una mariposa puede llegar a causar un huracán al otro lado del mundo.
De aquí surge otra de las características de estos sistemas, la sensibilidad a las condiciones iniciales. Puedes intentar tirar una moneda al aire, utilizando el dispositivo que quieras, que no conseguirás de ninguna manera que siempre caiga del mismo lado. Esto es debido a que, en un lanzamiento, es imposible reproducir con exactitud todas las condiciones en las que se realizó el lanzamiento anterior, podríamos decir que la Naturaleza no se repite nunca. Una pequeñísima diferencia en una sola de las condiciones iniciales hará que un sistema complejo, aunque comience funcionando de una manera casi idéntica a la de una ocasión anterior, en poco tiempo presente un comportamiento totalmente diferente. Esto vuelve a estos sistemas virtualmente impredecibles a partir de un cierto periodo de tiempo. Solo tienes que pensar en la predicción meteorológica, es relativamente fácil predecir el tiempo que hará mañana, pero es casi imposible hacerlo con el de dentro de un mes. No podemos estudiar directamente la Naturaleza, porque existen demasiadas variables a tener en cuenta (por no hablar de que nuestros instrumentos de medida no son perfectos y no tienen una resolución ilimitada), así que lo hacemos construyendo modelos simplificados en los que sí podemos tener controlada la cantidad de parámetros, y lo hacemos seleccionando unas pocas variables que consideramos más relevantes y descartando el resto. Pero en la Naturaleza no existen realmente variables irrelevantes, y estos pequeños efectos que descartamos pueden ser determinantes en la evolución futura del sistema. Solo tenéis que pensar en la economía y la política.
Pero esto no nos debe llevar a confundir complejidad, caos y aleatoriedad. La aleatoriedad es un concepto un tanto místico que, por su propia naturaleza, no se deja definir. No podemos definir como se produce un suceso aleatorio precisamente porque es aleatorio. Estadísticamente hablando, un conjunto de valores aleatorios presenta un grado de desorden máximo y la impredecibilidad es total, es lo que se llama un sistema indeterminista, nunca sabes lo que va a pasar a continuación. Sin embargo, los sistemas complejos, e incluso los caóticos son deterministas. Esto quiere decir que están gobernados por reglas perfectamente definidas y, en el hipotético caso de que fuésemos capaces de reproducir las condiciones iniciales del sistema, su evolución sería siempre exactamente la misma. Un sistema complejo presenta un grado de “orden” mayor que un sistema caótico, y este a su vez que uno aleatorio.
Si utilizamos los valores de las variables del sistema en un instante dado como si fueran coordenadas y los representamos en un gráfico a lo largo del tiempo obtendremos lo que se conoce como el atractor del sistema. Piensa, por ejemplo, en el camino que realizas cada día entre tu casa y el trabajo. Aunque a grandes rasgos siempre será el mismo, la trayectoria exacta que sigues nunca será dos veces exactamente igual, y si la representaras con una línea, el dibujo se parecería a una especie de madeja de hilos. El sistema pasa cíclicamente por estados similares, pero no repite su comportamiento con exactitud. Es algo similar a lo que ocurre con la historia. A estos atractores en concreto se les conoce como atractores extraños; uno de los más conocidos es el atractor de Lorenz.
Y eso es todo por el momento, seguiré hablando de los sistemas complejos en otros artículos, pues su comportamiento nos puede ayudar a comprender mejor cómo funciona el mundo real y, en particular, nuestra sociedad.
