Narrativa VS Ciencia

A través de una traducción libre del capítulo Complexity and criticality del libro "How nature works, The science of self-organized criticality", de Per Bak [1996], pretendo contribuir a abrir una discusión en nuestro centro acerca de la importancia que, según mi opinión, debe tener el
análisis cuantitativo en las geociencias, por una lado, y la de contar con una aceptable cultura cuantitativa por parte de investigadores, estudiantes y público en general, por el otro.

Los métodos reduccionistas de la física—predicciones detalladas seguidas por una comparación con experimentos reproducibles—son imposibles en muchas áreas de interés científico. El problema de cómo tratar con este problema fue formulado claramente por el eminente paleontólogo y escritor científico Stephen Jay Gould en su libro Wonderful Life:

Cómo deben operar los científicos cuando tratan de explicar los resultados de la historia,
esos eventos desordenados y complejos que pueden ocurrir quizá sólo una vez en toda su gloria. Muchos dominios de la naturaleza–cosmología, geología, y evolución entre
ellas–deben ser estudiados con las herramientas de la lógica. Los métodos apro-
piados se enfocan en la narrativa y no en el experimento como se concibe usualmente.

Según Gould en muchas ciencias sólo se pueden “contar cuentos” porque los sucesos son contingentes en muchos eventos únicos e impredecibles. Los experimentos son irrelevantes en la evolución o en la paleontología porque nada es reproducible. La Historia, incluyendo la de la evolución, no es más que “una maldita cosa después de otra”. Podemos explicar lo que pasó, pero no podemos predecir lo que va a pasar en el futuro. Tradicionalmente, las ciencias se han
agrupado en dos categorías: las ciencias duras, en las que eventos repetibles pueden predecirse a partir de un formalismo matemático que expresa las leyes de la naturaleza, y las ciencias blandas, en las cuales, debido a su inherente variabilidad, sólo es posible dar una explicación narrada postmortem de eventos distinguibles. A la primera categoría pertenecen la física, la qu´ımica y la biología molecular; la evolución biológica y la economía pertenencen a la segunda.
Gould atribuye correctamente la variabilidad de las cosas, y por tanto su complejidad, a la contingencia. Los eventos históricos dependen de extraños accidentes, así que si la cinta de la historia se pasa muchas veces con pequeñas diferencias en las codiciones iniciales, el resultado diferirá bastante cada vez.
En las ciencias blandas, donde predomina la contingencia, es imposible la predicción a largo plazo. Por ejemplo, una ciencia como la evolución biológica, es incapaz de predecir el por qu´e hay humanos y elefanes. La vida, tal como la vemos hoy día es sólo un posible resultado entre miles de otras raras posibilidades. Un evento poco probable ocurre porque hay tantos otros eventos tan poco probables que podrían ocurrir.
Pero ¿qué propiedades subyacentes hacen a la historia y a la biología tan sensibles a minúsculos eventos accidentales? En otras palabras, ¿cuál es la subyacente naturaleza de la dinámica que lleva a la interdependencia de eventos y, por tanto, a la complejidad? ¿Por qué pueden haber incidentes que tienen consecuencias globales dramáticas? ¿Por qué la dicotomía de las ciencias en dos grupos tan dispares con diferentes métodos y estilo, ya que presumiblemente todos los sistemas en un último análisis obedecen las mismas leyes de la naturaleza?
Lo que necesitamos es, de acuerdo con Bak, una ciencia de la complejidad.

¿Qué puede explicar una teoría de la complejidad?
Si todo lo que podemos hacer en la ciencias blandas, complejas, es monitorear eventos y hacer predicciones a corto plazo usando cómputo masivo, entonces no hay lugar para los físicos en las ciencias blandas y, pro tanto, deberían dejar el estrado para los “expertos” que tienen un conocimiento detallado acerca de
sus campos particulares. Si uno es incapaz de predecir algo, entonces ¿cu ál es el punto?
John Maynard Smith, autor de The Theory of Evolution, dijo que él no encontraba interesante el tema de la complejidad, precisamente porque no ha explicado ningún hecho de la naturaleza en detalle.
En efecto, cualquier teoría de la complejidad debe parecer insuficiente. La variabilidad bloquea toda posibilidad de que observaciones detalladas puedan condensarse en un pequeño número de ecuaciones matemáticas, como para las leyes fundamentales de la física. Cuando mucho, la teoría puede explicar por qué hay variabilidad, o qué tipo de patrones pueden surgir, no cuál va a ser el resultado de un sistema particular.
Una teoría de los sistemas complejos debe necesariamente ser abstracta. Por ejemplo, la teoría de la vida, en principio, debe ser capaz de describir todos los posibles escenarios para la evolución. Debería ser capaz de describir los mecanismos de la vida en Marte, si la vida fuera a ocurrir allí. Este es un paso extremadamente precario. Cualquier modelo general que pudiramos construir no puede tener ninguna referencia específica a especies actuales. El modelo ni siquiera pudiera referirse, tal vez, a procesos químicos básicos, o a las moléculas
de ADN que son partes integrales de cualquier forma de vida conocida.
¡Debemos aprender a liberarnos para ver las cosas justo como son! ¡Una visión científica radical, en verdad! Si, siguiendo métodos científicos tradicionales, nos concentramos en una descripcin exacta de los detalles, perdemos perspectiva. Una teoría de la vida es probablemente una teoría de un proceso, no un recuento detallado de detalles totalmente accidentales de ese proceso, tal como la emergencia de humanos.
La teora debe ser estadstica y por tanto no puede generar detalles específicos. Mucho de la teoría de la evolución, como la presenta el libro de Maynard Smith, es formulada en términos de evidencia anecdótica de los varios mecanismos en juego. Para Bak, la evidencia anecdótica sólo tiene valor si se puede reunir bastante para establecer un hecho estadístico. La colección de evidencia anecdótica sólo puede ser una meta intermedia. La confrontación entre teoría y
experimentos u observaciones, esencial para cualquier aventura científica, tiene lugar al comparar los aspectos estadísticos de patrones generales.
De hecho, los físicos están acostumbrados a tratar con teorías probabilísticas, en las que no se pueden predecir los resultados de un experimento—sólo ciertos aspectos estadsticos. Tres teoras fundamentales en física son de naturaleza estadstica. Primero, la mecnica estadística que trata con grandes sistemas en equilibrio, como el gas de átomos que nos rodea, y el cual sólo puede describirse a través de valores promedio de propiedades macroscópcias. Segundo, la mecánica cuántica que nos dice que no podemos predecir simultáneamente la posición y
velocidad de una pequeña partícula como el electrón, sino sólo la probabilidad de que un experimento lo encuentre en un cierto lugar. Tercero, la teoría del caos que nos dice que muchos sistemas mecánicos simples, como péndulos que se empujan periódicamente, pueden mostrar comportamiento inpredecible.
Esto, que puede ser de poca consolación para los que estudian terremotos o la vida, es algo con lo que hay que vivir. En general, el problema con entender nuestro mundo es que no tenemos nada con que compararlo. No obstante, hay un número de observaciones generales a través de las ciencias individuales que no pueden entenderse dentro del conjunto de referencias desarrolladas dentro de los dominios científicos específicos. Estos fenómenos son la ocurrencia de eventos catastróficos de gran magnitud, fractales, ruido 1/f, leyes de potencia, etc. Una
buena prueba de la teoría de la complejidad es su habilidad para explicar estas observaciones generales. ¿Por qué son universales? esto es, ¿por qué surgen en todos lados?

Criticalidad auto-organizada

El hecho de que los fenmenos sealados arriba siguen todos un patrón de ley de potencias (una línea recta en una gráfica de logarítmica), lleva a Per Bak, a proponer que quizá la teoría que estamos buscando sea la criticalidad auto-organizada (SOC, por sus siglas en inglés). Los sistemas SOC evolucionan hacia un estado crítico complejo sin interferencia de agentes externos, y tiene lugar durante largos periodos transientes. Por ello, la frase “no puedes entender el presente sin entender la historia” toma un significado más preciso y profundo. Las leyes de los terremotos no pueden entenderse solamente estudiando los terremotos que ocurren en una vida humana, sino que se tienen que tomar en cuenta los procesos geofísicos que han ocurrido por cientos de millones de años. La evolución biológica no puede entenderse estudiando en el laboratorio cómo evolucionan un par de generaciones de ratas o bacterias.
En la teora de SOC, basada en lo que ocurre en una pila de arena, a la que se le van agregando granitos de arena. las grandes avalanchas se producen por una reacción en cadena de pequeñas avalanchas. Así, las grandes avalanchas, y no el cambio gradual, constituye la liga entre los comportamientos cuantitativo y cualitativo, y forma la base para fenómenos emergentes.
Si este marco es el correcto, entonces debemos aceptar la inestabilidad y
las catástrofes como inevitables en biología, la historia y la economía. Debido a que el resultado es contingente de eventos pequeños específicos en el pasado, debemos también abandonar la idea de determinismo y predicci´on a largo plazo. Aún cuando hay muchos más eventos pequeños que grandes, la mayoría de los cambios del sistema está asociada con los eventos grandes y catastróficos. La teoría de criticalidad auto-organizada puede verse como la justificación teórica del catastrofismo.