Julio 2016

EL PRONÓSTICO Y SU FUTURO

Walter Ritter Ortiz
Sección de Bioclimatología, Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM. Circuito interior s/n, Ciudad Universitaria, Deleg. Coyoacan, México, D. F.
email: walter­­­­_ritter@hotmail.com

LA MECÁNICA CUÁNTICA, UNA TEORÍA QUE SE HA HECHO INELUDIBLE, IMPRESCINDIBLE PROPONE UN MUNDO FASCINANTE, INCIERTO, ALEATORIO Y SOBRE TODO, HECHO DE PROBABILIDADES… NACIDO DE LA NADA. EL UNIVERSO SALIÓ RÁPIDAMENTE DEL CAOS ORIGINAL PARA CREAR ESTRUCTURAS MUY ORDENADAS: ¿POR QUÉ? ¿CÓMO? LA LÓGICA DEL MUNDO NOS PARECE REAL, PERO SU SENTIDO SE NOS ESCAPA, TAN MISTERIOSO COMO EL PROPIO NACIMIENTO DEL UNIVERSO… NACIDO CON EL UNIVERSO, EL TIEMPO FORMA PARTE DEL ORDEN DEL MUNDO. DISCURRE DE FORMA INEXORABLE EN UN SOLO SENTIDO. EXISTE TANTO EN LA MATERIA INERTE COMO EN LOS SERES VIVOS, QUE SIEMPRE POSEEN EXTRAÑOS RELOJES BIOLÓGICOS… LA VIDA SURGIÓ SOBRE LA TIERRA HACE 3,500 MILLONES DE AÑOS, ¿ES SIMPLEMENTE EL RESULTADO DE UN PROCESO NATURAL DE COMPLEJIDAD CRECIENTE DE LOS ELEMENTOS INERTES, UNA AUTOORGANIZACIÓN? LA PRIMERA CÉLULA VIVA, CON LA QUE EMPEZÓ TODO, ¿NACIÓ DEL AZAR O DE LA NECESIDAD? EL MISTERIO SOBRE ESTE FENÓMENO ESENCIAL SIGUE SIENDO ABSOLUTO… UNO DE LOS RASGOS ESENCIALES DE LA VIDA ES SU ENORME ABUNDANCIA. MANIFIESTA UNA REDUNDANCIA ASOMBROSA Y UNA GRAN DIVERSIDAD, LOS ELEMENTOS ESENCIALES DE TODOS LOS SERES VIVOS Y, AL MISMO TIEMPO, LOS MEDIOS QUE UTILIZAN PARA REPRODUCIRSE Y DIVERSIFICARSE… EN LA EVOLUCIÓN DE LOS SERES VIVOS VEMOS UN GRAN MOVIMIENTO HACIA UNA COMPLEJIDAD CRECIENTE, QUE DESEMBOCA EN EL SER HUMANO. PERO LOS BIOLÓGOS SE MUESTRAN FIRMES; LOS ÚNICOS ELEMENTOS QUE HAN INTERVENIDO SON EL AZAR Y EL BRICOLAJE PERMANENTE. EL HOMBRE ES UN JUGADOR QUE NO HA DEJADO DE GANAR… LO PROPIO DEL HOMBRE ES QUERER QUE EL MUNDO TENGA SENTIDO. LOS FILÓSOFOS NO HAN LOGRADO DESENTRAÑARLO VERDADERAMENTE. LOS CIENTÍFICOS SE NIEGAN A CONTESTAR A NUESTRAS PREGUNTAS. ¿QUIÉN VA A HACERLO? ¿HABRÁ QUE INVENTAR NUEVAS FORMAS DE CULTURA?. Robert Clark.

UN INTELECTO QUE EN UN DETERMINADO MOMENTO CONOCIERA TODAS LAS FUERZAS QUE PONEN EN MARCHA LA NATURALEZA Y TODAS LAS POSICIONES DE TODOS LOS ELEMENTOS QUE LA COMPONEN Y QUE INTEGRARA EN UNA SOLA FÓRMULA SUS MOVIMIENTOS… PARA DICHO INTELECTO, NADA SERÍA INCIERTO, Y EL FUTURO IGUAL QUE EL PASADO, SERÍA PRESENTE ANTE SUS OJOS. El Demonio de Laplace.

TODO CUANTO OCURRE DEBE ESTAR INEXORABLEMENTE DETERMINADO POR LEYES NATURALES. LOS ÚNICOS PRINCIPIOS QUE PODÍAN GOBERNAR A LOS SERES RACIONALES TENÍAN QUE SER ELLOS MISMOS, UNIVERSALES, EXACTAMENTE COMO LAS LEYES DE LA NATURALEZA. I. Kant.

AQUELLO QUE NOS PARECE ORDENADO NO ES FUNDAMENTALMENTE MÁS QUE UN CAÓS INDETERMINADO DONDE EL MUNDO ES UNA SERIE DE ACONTECIMIENTOS CAÓTICOS E IMPREVISIBLES. I. Prigogine.

NECESITAMOS DESCRIPCIONES PLURALISTAS, SIENDO CADA UNA UN COMPLEMENTO DE LA OTRA. CUANDO SE PRETENDE OFRECER UN EXAMEN EXHAUSTIVO DE LA NATURALEZA, EL RESULTADO ES LA REPRESENTACIÓN FALSA Y LA CONFUSIÓN. LAS PARTES CONSTITUYENTES SE DEBEN DEFINIR EN TÉRMINOS DE OBJETIVOS, FUNCIONES Y SIGNIFICADO DEL CONJUNTO. LA NATURALEZA, POR LO TANTO, REQUIERE DESCRIPCIONES PLURALISTAS. David Peat.

VIVIMOS EN DOS MUNDOS DIFERENTES, UNO EL UNIVERSO DE NUESTRA MENTE Y OTRO EL MUNDO NATURAL DE LAS COSAS. DUALISMO QUE CONSTITUYE UN DESAFIO EN EL CONOCIMIENTO DE LO QUE ES LA REALIDAD. EN EL MUNDO NATURAL DE LAS COSAS, CREEMOS QUE SE DA TODO EL UNIVERSO Y QUE ESTÁ SUJETO A REGLAS Y A LEYES NATURALES EN DONDE TODO SE ORDENA SEGÚN DICHAS REGLAS. CON ESTA VISIÓN REDUCCIONISTA MATERIALISTA CONSIDERAMOS QUE LO QUE DETECTAMOS DE LA NATURALEZA ES LO BÁSICAMENTE CORRECTO. PARA OTROS, LA NOCIÓN MISMA DE LA NATURALEZA NO ES MÁS QUE UNA IDEA EMANADA DE NUESTRAS MENTES Y QUE NUESTRA REALIDAD MATERIAL, TRASCIENDE ESTA REALIDAD Y QUE LA VERDADERA ESFERA DEL SER DEBE HALLARSE EN DICHO ORDEN MENTAL. ESTA VISIÓN QUE AFIRMA LA PRIORIDAD DE LA MENTE SOBRE LA NATURALEZA, PARA MUCHOS ES LA CORRECTA. PODEMOS CONSIDERAR QUE LA RESOLUCIÓN DE ESTE CONFLICTO ES Y SEGUIRÁ SIENDO UN DESAFÍO INTELECTUAL. VISIÓN QUE NOS LLEVA AL COMIENZO Y NO A SU FINAL DE LA BÚSQUEDA. Heinz R. Pagels.

CUANDO UN SISTEMA CAMBIA REPENTINAMENTE DE UN ESTADO ESTABLE A OTRO; FLUCTUACIONES MENORES PUEDEN JUGAR UN PAPEL CRUCIAL EN EL RESULTADO FINAL. NECESITAMOS CONOCER LA NATURALEZA ESPECÍFICA DE LAS FLUCTUACIONES, ES DECIR, SU HISTORIA PARA ENTENDER SU ESTADO DINÁMICO ACTUAL… LOS MODELOS NO LINEALES NOS MUESTRAN QUE SIN UN FLUJO DE ENERGÍA DE CIERTA INTENSIDAD, NINGÚN SISTEMA, SEA NATURAL O CULTURAL, PUEDE TENER ACCESO A LOS RECURSOS DE LA AUTOORGANIZACIÓN; LOS CUALES ESTÁN CONSTITUIDOS POR ESTADOS ESTABLES ENDÓGENAMENTE GENERADOS (ATRACTORES) Y TRANSICIONES Y TRANSICIONES CRÍTICAS ENTRE ESTADOS (BIFURCACIONES). LOS MODELOS NO LINEALES ILUSTRAN CÓMO LAS ESTRUCTURAS GENERADAS POR FLUJOS DE MATERIA Y ENERGÍA, UNA VEZ EMPLAZADOS, REACCIONAN SOBRE LOS FLUJOS TANTO PARA INHIBIRLOS COMO PARA INTENSIFICARLOS. Manuel De Landa.

CON EL PROGRESO CIENTÍFICO, MULTIPLICAMOS LAS PERSPECTIVAS SOBRE EL MUNDO DE MANERA QUE YA NO PUEDE DECIDIRSE CON FACILIDAD A QUÉ PERSPECTIVA DEBE DÁRSELE LA PRIORIDAD. ESTO CONDUCE AL DESCUBRIMIENTO DE LO INFINITO EN MUCHOS AMBITOS Y PUEDE INCLUSO DECIRSE QUE TODAVÍA BATALLAMOS PARA PENSAR LO INFINITO DE UNA MANERA SUFICIENTEMENTE GRANDE DE VERDAD, PUES NO SÓLO EXISTEN INFINITAS COSAS, SINO TAMBIÉN INFINITAS PERSPECTIVAS DE LO INFINITO. Markus Gabriel.

UNA CONTRADICCIÓN COMPLETA ES TAN INCOMPRENSIBLE PARA EL SABIO COMO LO ES PARA EL IGNORANTE, PARA EL CUERDO Y PARA EL LOCO, ¿Y, SABES, POR LO REGULAR, DE QUÉ PROCEDE ESE ERROR TAN FUNESTO? DE QUE EL HOMBRE NO ESCUCHA MÁS QUE PALABRAS, CREÉ QUE ÉSTAS DEBEN INDUCIR POR FUERZA A LA REFLEXIÓN. J. W. Goethe.

POR FALTA DE UN CLAVO, SE PERDIÓ LA HERRADURA, POR FALTA DE UNA HERRADURA SE PERDIÓ EL CABALLO, Y POR FALTA DE UN CABALLO SE PERDIÓ EL JINETE, DE MODO QUE EL ENEMIGO LO ALCANZÓ Y LE DIO MUERTE, SE PERDIÓ LA BATALLA Y SE PERDIÓ EL IMPERIO. TODO POR LA FALTA DE UN CLAVO DE HERRADURA. Benjamin Franklin.

LOS FENÓMENOS FÍSICOS PUEDEN PREVERSE, PRONOSTICARSE Y CALCULARSE, PERO LA VIDA ORGÁNICA ES MUY DIFERENTE; FRECUENTEMENTE SE SALEN DE SU ESTADO NATURAL Y DESAFÍAN TODO TIPO DE CÁLCULOS, PUES SERÍA DISPONER DE TANTAS REGLAS DIFERENTES COMO CASOS DIFERENTES HAY. ES IMPOSIBLE PREVER, PREDECIR O CALCULAR NADA RELATIVO A SUS FENÓMENOS; SÓLO TENEMOS APROXIMACIONES Y AÚN ÉSTAS SON MUY INCIERTAS. LO QUE OCURRE EN UN ORGANISMO TIENE SUS CAUSAS, PERO CADA CAUSA DEBE SER PARTÍCULAR Y NO PECULIAR. Xavier Bichat.

YA NO PODEMOS SER SINO EN LA SIMPLE PRESENCIA DEL SUJETO QUE DUDA, PERO CON UNA DUDA QUE SE MIRA DUDAR, PREGUNTÁNDOSE QUÉ ESENCIA DE SÍ MISMA ÉL REVELA EN EL ACTO DE PENSAR. Nick Lane.

NO DEBEMOS RENUNCIAR A DESCUBRIR LAS LEYES FUNDAMENTALES DEL UNIVERSO; EL MUNDO ES INTELIGIBLE Y ORDENADO. EL DRAMA DE LA CIENCIA MODERNA ES QUE HA RENUNCIADO A COMPRENDER; NO ES OTRA COSA QUE UN CEMENTERIO DE HECHOS, UNA ACUMULACIÓN DE INFORMACIONES SIN NINGUNA TEORÍA EXPLICATIVA. LA CIENCIA YA NO PIENSA. LA CIENCIA ORGANIZADA ES DOGMATICA Y SECTARIA. LOS EQUIPOS DE LABORATORIO SON ÚTILES PARA VERIFICAR HIPÓTESIS, PERO DE NADA SIRVEN PARA CONCEBIR TEORÍAS REALMENTE NUEVAS. René Thom.

EL VERDADERO ARTISTA ES AQUÉL QUE DÍALOGA CON SU OBRA; EL IMPOSTOR DIALOGA CON EL PÚBLICO. Ernst Gombrich

LA COMUNIDAD CIENTÍFICA SABE FINANCIARSE EXPLOTANDO LA CREDULIDAD DEL PÚBLICO… LOS PROGRESOS INTELECTUALES DECISIVOS AGLUTINAN NECESARIAMENTE LAS DIVERSAS DISCIPLINAS ACADÉMICAS. Guy Sorman.

UNA GUERRA NUCLEAR, SERÍA DESASTROSA, PERO CONTRARIO A LO QUE SE CREE, NO ELIMINARÍA TODA LA VIDA SOBRE EL PLANETA. EXISTEN PELIGROS MUCHO MAYORES, LOS QUE PODRÍAN HACER DE CIERTAS MANIPULACIONES GENÉTICAS MAL CONTROLADAS, QUE PODRÍAN DESENBOCAR EN UNA DESTRUCCIÓN TOTAL DE LA NATURALEZA… LA BIOSFERA TIENE LA CAPACIDAD DE CONTROLAR SU MEDIO AMBIENTE Y EL CONJUNTO DE BIOSFERA Y ATMÓSFERA FORMA UN TODO INDISOCIABLE ARMONIOSO Y AUTOCONTROLADO COMO UN ORGANISMO… EL CLIMA DE NUESTRO PLANETA DESDE SUS ORIGENES NO HA SIDO JAMAS DESFAVORABLE PARA LA VIDA. OTRA MANIFESTACIÓN ESPECTACULAR DE LA HIPÓTESIS “GAIA” ES LA ESTABILIDAD DEL CLIMA TERRESTRE. LA VERDADERA DEFENSA DE LA NATURALEZA EXIGE ESTAR ATENTOS A LOS GRANDES SISTEMAS DE REGULACIÓN DE GAIA Y NO A PERTURBACIONES MARGINALES. James Lovelock

LOS ESTUDIOS QUE CREARON EL “CAOS” NO SÓLO HAN REVOLUCIONADO EL MODO EN QUE LOS PROFESIONALES DEL PRONÓSTICO METEOROLÓGICO HACEN SU TRABAJO, SINO TAMBIEN EL PROPIO CONCEPTO DE PRONÓSTICO… FUERÓN LOS BIOLÓGOS POBLACIONALES LOS QUE PROPUSIERON ALGUNOS DE LOS PRIMEROS MODELOS CAÓTICOS UNA DÉCADA ANTES DE QUE LOS MODELOS DE LOS ASTRÓNOMOS Y LOS METEORÓLOGOS SALIERAN A ESCENA. Leonard Smith.

NOS BENEFICIARÍA A TODOS QUE MÁS GENTE SE DIERA CUENTA DE QUE LOS SISTEMAS NO LINEALES SIMPLES NO NECESARIAMENTE TIENEN PROPIEDADES DINÁMICAS SIMPLES. Robert May.

TODO EL MUNDO DEBERÍA TENER UN AMOR VERDADERO Y DEBERÍA DURAR COMO MÍNIMO TODA LA VIDA. John Green.



RESUMEN

Los hombres han comenzado el estudio de la naturaleza en un estado de absoluta ignorancia. Para examinar los fenómenos que se dan en ella, empezamos por clasificarlos, pero esta manera de clasificar da por resultado el hábito de separar por categorías, donde se estudian las cosas incluyendo las ciencias de formas separadas unas de otras y no se considera entre ellas ninguna posible relación. Con esto se quiere que se separen las cosas de sus relaciones y que entre ellas no se encuentre nada en común. Esta forma de ver las cosas y de juzgarlas, nos conduce a creer que son absolutas, insalvables y eternas. Es el modo metafísico de razonar, donde se clasifican para siempre las cosas independientemente unas de otras y, entre ellas, se levantan muros infranqueables. Con esto se ve y se concibe como si viviéramos fuera de la naturaleza, mientras que sabemos que en la vida no es lo que ocurre, ya que en ella todas las cosas están vinculadas. Si nos ponemos a pensar sobre la naturaleza, nos encontramos de primera intención con la imagen de una trama infinita de concatenaciones y mutuas influencias, en la que nada permanece lo que era ni, cómo y dónde era, sino que todo se mueve y se transforma, cambia, nace y caduca. Explicar y establecer relaciones de dependencia entre proposiciones aparentemente desvinculadas, ponen de manifiesto sistemáticamente conexiones entre temas de información variados, que son las características distintivas de la investigación científica. En cambio, el conocimiento del sentido común es sumamente adecuado en situaciones en las que cierto número de factores permanecen prácticamente inalterados, donde si bien el conocimiento que se pretende poseer puede ser exacto, raramente es consciente de los límites dentro de los cuales sus creencias son válidas o sus prácticas exitosas. Las creencias del sentido común son aceptadas generalmente, sin una evaluación crítica de los elementos de juicio disponibles. Las conclusiones de la ciencia a diferencia de las creencias del sentido común, son productos del método científico. Ningún conjunto de reglas establecidas de antemano puede servir como salvaguarda automática contra prejuicios y otras causas de error. Las conclusiones deben seguir estando de acuerdo con los datos fácticos adicionales, cuando se incorporen y se obtengan nuevos datos y nueva información.

Tenemos que simplificar, haciéndolo de forma amplia y sistemática que es lo que se dice que nos hace grandes, ya que las simplificaciones nos permiten reducir situaciones a su verdadera estructura básica y poder descubrir su esencia y que por tanto hacen posible que centremos nuestra atención en lo que es verdaderamente importante y que comprendamos fenómenos a un nivel elevado, sobreviviendo en este mundo en que podemos crear ciencia. Nuestra existencia cuya percepción se ve limitada al mundo de los objetos macroscópicos, nos obliga a funcionar sin referencia alguna de otro nivel y aunque en muchas circunstancias podemos confiar en el carácter predecible de nuestro mundo, existen también muchas otras en las que somos conscientes de no poder predecir lo que ocurrirá. Nuestra vida diaria se basa en innumerables supuestos acerca de cómo ocurren las cosas. Supuestos cuya predictibilidad las consideramos como sólidas; pero también estamos plagados de situaciones de impredicibilidad típica. Podemos presenciar sucesos que nunca llegaremos a desentrañar sus causas, ya que éstas estaban escondidas en las múltiples interacciones que se dieron. Donde el mínimo detalle puede determinar algo que cambie nuestras vidas.

El mundo en que vivimos y experimentamos es una intrincada combinación de posibles sucesos que pueden ir, desde las más predecibles hasta lo considerado como absolutamente inesperado. En la mayoría de estas acciones y situaciones presentes a cada momento, el grado de predicibilidad innato forma parte ya de nuestra propia naturaleza al adquirir una intuición y unos actos reflejos que nos informan de su grado de predicibilidad y del cómo responder y resolverlos. La teoría evolucionista introdujo el azar en la biología. Todas las características innatas humanas son producto del proceso evolutivo presentes en la naturaleza. Donde podemos inferir que los sistemas biológicos en el futuro, serán vistos como entidades cuánticas extremadamente complejas que funcionan de acuerdo a reglas definidas, con lo que podemos predecir también, el surgimiento interdisciplinario en los sistemas biológicos fundamentales en conjunciones con la física, especialmente cuando se trate de sistemas no lineales. El estudio de dichos sistemas abre un vasto panorama sobre la realidad y, entre otras aplicaciones esperadas se darán en el estudio del clima, los ecosistemas, sociedades y la economía.

La mayoría de las ecuaciones que se dan en las ciencias naturales son no lineales y no puede ignorárselas si es que hemos de entender los fenómenos complejos. Los océanos y la atmósfera forman un sistema dinámico no lineal que contiene diez veces más energía solar que la capturada por las plantas mediante la fotosíntesis. Estas enormes reservas de energía atmosférica y oceánica generan una gran variedad de estructuras autoorganizadas; huracanes, ciclones, bloques de presión y los circuitos de los vientos, donde los vientos de monzón corren la mitad del año con dirección Oeste y la otra mitad con dirección Este, creando un sistema de clima estacional. El proceso que hace circular el aire en la atmósfera es conocido como “convección”, donde el aire cálido y húmedo de las regiones ecuatoriales asciende hasta que choca con la barrera de la tropopausa y se esparce. En el ecuador, el proceso de convección es en general estable y el tiempo es predeciblemente bueno; pero en las zonas templadas las pautas son mucho más estacionales, localizadas y aleatorias y el resultado es una batalla interminable entre sistemas de aire de alta y baja presión, donde los sistemas de baja presión los crea el aire que asciende, formando finalmente los procesos de la lluvia, nos dice Bill Bryson. Las zonas bajas tienden a estar asociadas con nubes y lluvias y las altas, prometen buen tiempo. El estudio de los sistemas no lineales abre un vasto panorama sobre la realidad, un mundo nunca visto anteriormente. En la complejidad se da énfasis sobre las redes de relación de las cosas, más que de los sistemas jerárquicos. Se han descubierto soluciones caóticas ocultas en ecuaciones no lineales y deterministas, caos que describen fenómenos como el clima o conductas de redes tróficas naturales.

Con la nueva ciencia de la complejidad, la planificación dejará de basarse en conjeturas y lo que se requiere es la promoción de una nueva cultura científica. Un paradigma influye profundamente sobre el modo en que cada científico enfoca y considera la naturaleza, así como cuando comunica sus resultados a los demás, hasta abarcar todos los aspectos de la vida. Ninguna ciencia responde realmente a la pregunta de “porqué” se producen los sucesos, o de “porqué” las cosas se relacionan de determinadas maneras. Sólo sería posible responder estas preguntas si pudiéramos demostrar que los fenómenos estudiados “deben producirse” y que las relaciones entre las cosas “deben” existir. Las explicaciones que son respuestas a la pregunta de ¿Por qué? Se basan en que la pregunta es ambigua y que, en contextos diferentes, puede haber diferentes tipos de respuestas a ella. El hecho que se quiere explicar es un aspirante a la denominación familiar no totalmente clara, de “verdad necesaria”, en el sentido de que su negación es contradictoria. Una respuesta a la cuestión es, por lo tanto, una demostración que no sólo establece la verdad universal sino también su carácter necesario y además, la premisa de la demostración son también en cierto sentido, necesarias. Las premisas son enunciados que se basan en evidencias de juicio observacionales o experimentales. Una cosa es describir la investigación científica y otra, decir “porqué” funciona; la razón por la que funciona está en que se estudia a un mundo ordenado que puede ser conocido por una mente ordenada. El porqué el mundo está ordenado es algo que se desconoce pero parece innegable que responde a un orden.

La razón de la posibilidad del conocimiento científico reside, en última instancia, en la naturaleza del mundo razón que no puede ser descartada sin descartar más de un milenio de investigaciones y descubrimientos ya existentes. Lo que se selecciona son hipótesis definidas, conjeturas lógicas que constituyen la base de una teoría. El sistema hipotético deductivo consiste en efectuar una conjetura con bases firmes; una hipótesis científica seguida de pruebas rigurosas y críticas de esas hipótesis. Se dice que el método científico es una combinación aproximada de inspiración y rigor y, hallar esa “mezcla apropiada” es lo que identifica al gran científico. Es parte del trabajo científico tener por objetivos el de analizar la lógica utilizada en la investigación científica y la estructura deducida de sus productos intelectuales. Examinar los patrones de manifestación que aparecen en la organización del conocimiento, así como los procesos metodológicos cuyo uso es la característica perdurable de la ciencia moderna. Poner de relieve el carácter del método científico en una variedad de dominios, ya sea en las ciencias sociales, biológicas o en la física, con el propósito de suministrar los fundamentos lo suficientemente amplios para valorar de forma reflexiva las críticas dirigidas a menudo contra las obras de la razón científica. Según Ken Wilber la ciencia no es el conocimiento del mundo y en consecuencia, tiene la misma validez que el arte o la poesía, conocida como la posición “postmodernista”. En un debate intelectual, ambas partes tienden a estar en lo cierto en lo que afirman y equivocados en lo que niegan, nos dice Stuart Mill. La ventaja que ofrece la abstracción matemática es que a menudo pone en claro de lo que de otro modo podría ser confuso, nos dice Ian Hacking.

Para Kant todo posible conocimiento especulativo de la razón se halla limitado a los simples objetos de la experiencia, donde el hombre espera de la razón mucho más de lo que ésta podía aportarle. Kant buscaba una especie de teoría del conocimiento que permitiera captar el mecanismo por el cual cualquier tipo de saber proporcione certeza. Un mundo es determinado si su estado actual define completamente su futuro. Para Laplace, un conocimiento exacto de las leyes de la naturaleza, la capacidad de captar el estado exacto del universo y una infinita capacidad de cálculo que tuviera la magnitud suficiente para someter estos datos a análisis, eran las tres propiedades necesarias para realizar pronósticos seguros. Para un reduccionista, la idea de dividir el universo en zonas separadas por fronteras espacio-temporales macrocóspicas, podemos ver que carece de sentido. No es posible aislar ninguna parte concreta del universo, evitando que interaccione con el resto, ni siquiera de forma aproximada. Los matemáticos más creativos tienen una percepción de orden, que puede ser denominado de “orden puro”; pero desde luego, es limitado porque tiene que ser expresado en términos de fórmulas y ecuaciones. Acaso, ¿son las matemáticas la representación completa del orden? Von Neumann definió las matemáticas como la “relación de las relaciones” y entendía por “relación”, al orden. Es el orden trabajando dentro del campo del orden mismo. El curso de los acontecimientos en la naturaleza es, con raras excepciones, irreversibles. Estamos ante la tendencia natural de todo sistema a evolucionar desde un estado ordenado hacia otro menos ordenado, pero no en sentido inverso. Las teorías científicas sirven para facilitar el examen de nuestras observaciones y de nuestros descubrimientos experimentales. Los científicos han ido demasiado lejos cuando han pretendido hacer que todo fuera comprensible estrictamente como “ciencia objetiva”. Se perdió mucho cuando se privó de terreno firme a la “visión subjetiva”, nos dice Wolfang Pauli.

La ciencia moderna ha intentado hacer del estudio subjetivo un mero reflejo de la ciencia objetiva y reducible de la materia. Muchas personas se esfuerzan por descubrir la solución mágica del enigma del universo. Buscan un orden de realidad oculto, abstracto y superior que incluiría lo subjetivo con tanta claridad como incluye lo objetivo. En cada día de nuestra vida, algo de la forma que hasta entonces poseíamos debe cambiar, algo en ella debe ser vencido, suprimido y sustituido por algo nuevo nos dice Schrödinger. Somos al mismo tiempo cincel y escultura, conquistadores y conquistados, se trata de una auténtica autoconquista. ¿Podemos considerar que nuestra comprensión del mundo representa una etapa definitiva o final? El azar y el caos ocupan a muchos científicos en la actualidad ya que se consideran como la nueva revolución de la ciencia, porque están cambiando sustancialmente nuestra visión de la naturaleza y, subvierte los principios y metas del pensamiento clásico. Esta revolución tiene ya una larga historia, durante la cual han ido madurando los métodos que han permitido conceptualizar los conjuntos complejos y donde se ha observado, que los ecosistemas y otros sistemas complejos evolucionen como si fueran sistemas caóticos. Se ha observado la decadencia del determinismo en las ciencias naturales y el rápido inicio y desarrollo en el perfeccionamiento metodológico de los sistemas complejos. Con el determinismo que sufrió un proceso de erosión quedó un espacio que dio cabida al azar y al caos, lo que hizo que la naturaleza pareciera menos caprichosa aportando orden al caos. El caos se presenta cuando un sistema es tan complejo e irregular que parece ser aleatorio, a menos que conozcas o tengas mucha información oculta acerca de éste. Pierce creía en el azar absoluto y en un universo en el que las leyes de la naturaleza en el mejor de los casos, son aproximadas y evolucionan según procesos fortuitos. Donde el azar ya no era la esencia de la falta de ley, sino que estaba en el centro de todas las leyes de la naturaleza y de toda inferencia inductiva, porque las probabilidades han llegado a penetrar todos los aspectos de la vida y de la naturaleza. La “causalidad” del determinismo quedó derribada, con lo que “el pasado no determina el presente o el futuro”; donde si bien el mundo era regular no estaba sujeto a las leyes universales de la naturaleza. Ningún estudio podría capturar toda la complejidad de la naturaleza que según Galileo está escrito con caracteres matemáticos, pero puede servir como una presentación de una de las facetas más intrigantes de la naturaleza, que ha obligado a muchos pensadores, a zambullirse en un mar de conjeturas, que más de una vez parecen francos delirios que ha requerido la interacción de diversas ramas de las matemáticas.

La abstracción funciona de diversas maneras. En primer lugar posee el poder de la universalidad, que permite que una sola regla pueda aplicarse en muy distintas circunstancias. Las construcciones matemáticas han demostrado que contribuyen a explicar y hacer comprensible el mundo. Donde, si hay una clave para explicar el modo en que se crean las construcciones matemáticas, surgen simplemente gracias al proceso de abstracción. La gran ventaja de la abstracción es que nos ofrece la posibilidad de que nuestra fantasía vague con gran libertad, permitiéndonos así concebir versiones nuevas y alternativas de la realidad, versiones que pueden corresponder o no a algo existente en el mundo. La antigua manera de organizar la ciencia ya no es adecuada. Nos hemos entregado a una visión científica mecanicista, reduccionista y analítica equivocada. Visión del mundo que ejerce influencias profundas no sólo en la manera en que se ve el mundo, sino también en las percepciones que tiene la gente de sí misma y de sus valores sociales. La comprensión científica de la naturaleza se ha extendido constantemente para incluir formas nuevas y cada vez más complejas, pero la verdad es que la ciencia se ha visto forzada a ampliar su horizonte donde no hay ninguna razón para suponer que en la esencia de la realidad, no pueda haber un número indeterminado de niveles más sutiles todavía por descubrir.

El mundo puede dividirse conceptualmente en las “condiciones iniciales”, que especifican el estado físico del universo en algún momento inicial y las “leyes físicas”, que especifican de qué modo se modifica ese estado. Las condiciones iniciales reflejan la complejidad del mundo en que vivimos. Las leyes naturales son bastante simples. Leyes simples y condiciones iniciales complicadas, pero en la práctica sólo podrían resolverse las ecuaciones que representan leyes físicas simples con condiciones iniciales simples. En algunos sistemas complejos, el número de variables que se necesitan para describir su conducta puede ser de cientos de millones, por lo que esto es también parte del problema por resolver, ya que la mente sólo puede sostener no más de diez variables distintas. Una mente con capacidad tan baja de atención no podrá entender conductas de los sistemas complejos con intervención de cientos, miles o millones de variables. Para muchos sistemas naturales ni siquiera pueden efectuarse experimentos y el modelo computacional es el único camino a seguir. Los modelos computacionales son una nueva manera de hacer experimentos; para conocer una verdad matemática hay que ser capaz de poder computarla; donde el matemático se interesa por principios siempre generales, es decir a una abstracción y a una generalización cada vez mayor. Se dice que la creatividad es la esencia misma de cada aspecto de la realidad. Una creatividad que no está contenida o condicionada y no está limitada por nada exterior a ella y, no tiene ninguna necesidad ni ningún fin y penetra en toda la existencia y, que nos sugiere que el misterio del nacimiento y la fecundidad observada en la naturaleza, está vinculada mágicamente con la esencia integral de la realidad, nos dice David Peat.

Cuando un sistema se ha disipado toda su energía disponible, transformaciones y actividades internas deben terminar y el sistema muere, lo que no se aplica al mundo cuántico. Para los expertos del conocimiento cuántico, el estado del vacío cuántico tiene un potencial infinito y su energía ilimitada provoca no sólo la aparición de las partículas elementales y todas las transformaciones de energía, sino incluso el mismo espacio-tiempo, cuyo origen está en el mar infinito de energía, conocido como el estado de vacuidad, con lo que el universo entero evoluciono literalmente de la nada. Según Carl Jung, la nada de la plenitud es la “pleroma”; allí dentro terminan el pensamiento y el ser. Escuchad, nos dice: Yo empiezo con la nada y la nada es igual a la plenitud. En la plenitud, en la infinidad, lleno no es mejor que vacío. La nada está vacía y llena. Una cosa que es infinita y eterna no tiene cualidades, puesto que posee todas las cualidades.



INTRODUCCIÓN

Toda investigación parte de alguna cosa, de un esquema conceptual o de un método. Sin embargo, actualmente tenemos una percepción de la realidad que es considerada como inadecuada y, de que nos encontramos en el inicio de un cambio de visión en ciencia y sociedad y que desgraciadamente aún no ha llegado a nuestros líderes políticos y profesores universitarios. Los principales problemas de nuestro tiempo son problemas sistémicos, lo que significa que están interconectados y son interdependientes y que al ser interconectados, tenemos distintas facetas de una misma realidad.

Sabemos también que cualquier sistema físico con comportamiento no periódico resulta impredecible y que para pronosticar por extrapolación lo que podría suceder en el futuro, no sóvlo tendríamos que saber lo que sucedió en el pasado, sino también lo que podría haber sucedido. Simplemente no sabemos cuánta información hay en el pasado y no podemos conocerlo con todo detalle, pues nuestras interpretaciones son siempre falibles y siempre admiten otra lectura, lo que hace que la ciencia sea tan controvertida.

Las cosas deben verse en una escala relativa y no absoluta, con esto podemos ver que la realidad puede ser infinitamente descompuesta y analíticamente inagotable. Poincaré (1889) observó que los sistemas cuasiperíodicos son predominantes en la naturaleza y al extender la mecánica de Newton a tres o más cuerpos, encontró el potencial para la no-linealidad, la inestabilidad y el caos. Mientras que las matemáticas convencionales se ocupan de cantidades y fórmulas, la teoría de sistemas dinámicos lo hace de cualidades y patrones de comportamiento. Un simple conjunto de ecuaciones no lineales puede generar un comportamiento enormemente complejo.

Un análisis cualitativo de un sistema dinámico consiste en identificar los atractores y cuencas de atracción del sistema y clasificarlos según sus características topológicas.

La dinámica de fluidos, la meteorología, economía y la ecología son sistemas no-lineales que varían drásticamente ante cambios mínimos en sus componentes. La no-linealidad será siempre el rasgo característico de la evolución de los fenómenos naturales climáticos, donde los sistemas de no-equilibrio, tanto del estado del tiempo, como de los sistemas ecológicos y otros más, se dan sólo como variantes de sistemas complejos que va surgiendo del flujo constante de la energía solar en la biosfera; viéndoseles desenvolverse a través de múltiples bifurcaciones, donde van intercalándose largos períodos de estabilidad con oscilaciones aparentemente azarosas en épocas de inestabilidad.

A las emergencias espontaneas de orden, se les conoce como autoorganización. Los sistemas meteorológicos, muestran que la más leve incertidumbre en la descripción de sus condiciones iniciales, conducirán irremediablemente a futuros muy distintos y por lo tanto, hay que desarrollar modelos especiales para estos fines, que son situaciones clásicas de un sistema de dinámica no-lineal.

Es propio de nuestro espíritu formular proposiciones generales a partir del conocimiento de los particulares. Pero mientras que la solución de ecuaciones lineales nos permiten generalizaciones, las no-lineales tienden a ser individualizadas, con términos que a través de la retroalimentación se multiplican repetidamente, mostrando recurrencias, turbulencia, rupturas y rizos de todas clases.

Los modelos de sistemas dinámicos podrían ser universales, es decir, no específicos para ejemplos individuales, sino representativos de clases enteras de sistemas, poniendo de manifiesto no sólo la aparición del caos, sino también la manera en que éste puede ser creado. El comportamiento de todo el sistema depende esencialmente de su complejidad y el comportamiento individual depende del todo.

En la evolución de estos sistemas dinámicos se ha observado que es el desequilibrio la condición necesaria para el crecimiento del sistema. Estos sistemas usan el desequilibrio para evitar el deterioro y disipan energía a fin de encontrar nuevas formas de organización; es decir, que actúan como sistemas autoorganizativos: Donde el estar más alejados del equilibrio termodinámico, más sensibilidad de respuesta se manifiesta al cambio de sus estructuras y más sofisticados serán también los ciclos y procesos de retroalimentación que los mantienen.

Al utilizar un mayor rigor de análisis para los sistemas no-lineales, empezamos a entender nuevas formas de interpretar la naturaleza, sus fluctuaciones y cambios. Esta nueva dinámica demuestra que todo movimiento y cambio surge de una ley del todo y que los patrones y sucesos de la naturaleza, son la expresión de la unidad fundamental de su forma. Así, cuando diferentes partes de un fluido viajan a diferentes velocidades, para velocidades bajas se presenta un movimiento uniforme, pero conforme aumentamos de velocidad, las inestabilidades no se hacen esperar a través de una serie de rotaciones internas, con creciente complejidad y con oscilaciones en diferentes frecuencias, las cuales terminan de forma aleatoria.

Con la primera inestabilidad pasamos de un atractor de punto fijo a uno de ciclo límite y posteriormente, a un atractor “toroidal” con un creciente número de dimensiones, ingresando en espacios de dimensión fraccional, donde las fluctuaciones aleatorias se anudan en la forma de un atractor extraño.

Las bifurcaciones catastróficas nos dan apariciones y desapariciones súbitas de atractores estáticos, periódicos ó caóticos y son la clase de transformaciones que sustentan la evolución de sistemas que van desde los átomos, hasta especies o sistemas climáticos, ecológicos y sociedades.

Al detectar procesos determinísticos o caóticos en datos aparentemente aleatorios, podemos determinar las propiedades de las ecuaciones representativas del pronóstico, ya sea en redes “neuronales”, predicción no-lineal o descomposición de valores singulares. La probabilidad en su sentido físico, describe también a tipos de regularidad que se dan en la naturaleza y se les considera una medida del respaldo de que cierta evidencia suministra a una hipótesis dada.

Solíamos pensar que el Universo era predecible, que funcionaba con la precisión de un reloj, donde todo estaba predeterminado, según procesos inevitables de causa efecto. Donde podíamos deducir qué iba a pasar en seguida en el futuro y donde muchos sistemas eran predecibles, ya fueran las mareas o las fases de la luna, pero el clima era algo más complejo; sin embargo, para ellos solamente se necesitaban más ecuaciones y datos para resolver el problema y ser predecibles.

Se dice que tras fracasar en su intento de convencer al presidente Eisenhower de lanzar un ataque masivo nuclear contra la Unión Soviética, Neumann comenzó a interesarse en los ordenadores que le permitieran poder predecir y controlar el clima, utilizándolo como arma para producir una era de hielo en la Unión Soviética. Quería así también fomentar el calentamiento global ya que pensaba que en general, sería agradable y positivo que subiera la temperatura del planeta.

Edward Lorenz, en su artículo “Deterministic non Periodic Flow”, nos habla de que había encontrado que los sistemas complejos como el clima, tienen una enorme dependencia de “las condiciones iniciales” y de que una modificación mínima en una variable participante puede cambiar el resultado final de un modo completamente imprevisible; por lo que el deseo de controlar el clima era algo imposible de realizar. Así la aparición de un tornado o huracán puede depender de un cambio mínimo e irrelevante en una variable del sistema.

Al estudiar dicha complejidad se llegó a descubrir algo sumamente extraño: La emergencia del “orden en el sistema” y de que el hecho de que fueran tan complejos era lo que les daba y mantenía un estado “estable”.

Observando de lo que parecía ordenado, se llegaba a encontrar brotes de caos en sus límites y cuando se mira en la profundidad del caos, se encontraban pautas y ritmos de orden. Con lo que se dio “el descubrimiento del orden en el caos” y el hecho de que la realidad era mucho más desordenada de lo que se pensaba, presentándose una realidad de formas fractales y de dinámicas caóticas.

El descubrimiento del caos permitió comprender los ritmos naturales de la vida, tanto en lo individual como en los ecosistemas de su alrededor. Con lo que podríamos definir a nuestra nueva ciencia como el resultado de reconocer el máximo orden oculto en todo aparente desorden y nuestra modelación representativa, consiste en proponer a la naturaleza una ficción por si ésta tiene a bien ser compatible con tal ficción.

Con la observación de que con la introducción de pequeñas perturbaciones a las ecuaciones lineales no es suficiente para resolver los problemas no lineales, se hacía necesaria una nueva matemática, una nueva ciencia y una nueva realidad, para explicar la dinámica de los sistemas complejos; naciendo la ciencia del caos mejor conocida como teoría de los sistemas dinámicos, dándose un giro severo y decisivo en las mentalidades de los investigadores, cuando se empieza a concebir al caos como una fuerza positiva con derecho propio de existencia.

Mientras más caótico es un sistema, más información produce, lo que permite que el caos sea concebido como un inagotable océano de información y no como una ausencia vacía de significado. La teoría general de sistemas en biología, observa que el desorden en un cierto nivel de comunicación podría convertirse en orden en otro o viceversa, como es lo acostumbrado observar.

La teoría de los sistemas dinámicos o sistemas caóticos, es un frente amplio de investigación interdisciplinaria que incluye campos como: dinámica no-lineal, termodinámica irreversible y meteorología entre otros, donde el caos se considera como precursor y socio del orden y no como su opuesto.

El surgimiento espontáneo de la autoorganización que emerge del caos en sistemas termodinámicos fuera del equilibrio, cuando la producción de entropía es alta, facilitan en lugar de impedir la autoorganización, coyuntura decisiva para la revaluación contemporánea del caos. En general, se la puede entender como el estudio de los sistemas complejos cuando se las organiza en el espacio de fases; los sistemas caóticos se concentran en una región limitada y trazan modelos complejos dentro de ella, mientras que los sistemas aleatorios no muestran un esquema discernible.

En meteorología surgieron nuevas ideas con Lorenz, sobre las variaciones erráticas, revelando estructuras de orden dentro del aparente desorden, advirtiendo del efecto de pequeñas aproximaciones sobre las ecuaciones no-lineales que describían las formaciones meteorológicas.

Con la comprensión de que el mundo ha llegado a ser un sistema complejo, se llegó a la conciencia de que fluctuaciones pequeñas podían en condiciones apropiadas, propagarse rápidamente a través del sistema, dando por resultado inestabilidad o reorganizaciones de gran escala, afectando severamente a los individuos y sociedades. Cuando tal sucesión está siempre presente, no se está demasiado lejos de lo que es el nivel de conciencia y queda implícito el papel del caos y de las fluctuaciones aleatorias en la evolución de los acontecimientos de los sistemas complejos, lo que hizo posible considerar que los sistemas caóticos también contienen mucha información y orden.

Si se emplea la imagen recurrente a través de los circuitos de retroalimentación cibernética o de la teoría general de sistemas, para explicar las complejas interacciones entre teoría, metodología, cultura e información y, que se traducen en nuevas tecnologías que a su vez transforman las culturas y producen nuevos métodos de análisis de los sistemas complejos, por lo que no tan sólo el clima, la ecología y la economía sino la misma sociedad forma parte del estudio de los sistemas complejos.

El desafío del futuro es desarrollar metodologías que puedan iluminar las convergencias entre las disciplinas, reconociendo al mismo tiempo las diferencias muy reales que existen; donde las analogías serán importantes tanto por las similitudes que señalan como por las diferencias que pudieran revelar.

Toda ciencia tiene el objetivo esencial de describir y sintetizar la realidad.

Una ciencia que dé sentido a la noción de creatividad y en términos más generales, al concepto de innovación, no puede ser más que una ciencia profundamente distinta a la clásica. Necesitamos una nueva ciencia del cambio, que sea capaz de producir un giro, no sólo en las formas de abordar un problema en particular, sino también que resulte efectiva en el tratamiento del fenómeno como tal.

Nuestro mundo es un mundo de cambios, de intercambios y de innovación; donde para entenderlo es necesaria una teoría de dichos procesos de cambio y, no tan sólo del cómo de los procesos, sino también de sus fines y objetivos. Donde el ¿cómo? puede ser considerado como suficiente en las ciencias físicas y no obstante, que el ¿por qué? no introduce un nuevo elemento metafísico de análisis, ninguna explicación en las ciencias biológicas ha sido completa hasta que se planteo el ¿por qué? Sobre todo, en la explicación de la aparición o emergencia de lo cualitativamente nuevo, de los mecanismos de formación de estructuras y de la función, así como de un orden primordial en el universo.

La Teoría General de Sistemas llevó a la formulación de un nuevo paradigma, contrario a la causalidad lineal, utilizando el concepto de circularidad, recurrencia y retroalimentación. Un paradigma se definirá como un subconjunto de reglas que definen un fragmento de la realidad. Los factores de los modelos emergentes, que regulan los distintos contextos, van desde lo social, lo político y lo económico hasta lo cultural.

Los modelos sistémicos dan mayor énfasis a los fenómenos dinámicos y a los universos totales abiertos a su entorno; en los procesos complejos y en las interacciones de las partes, a una secuencia epistemológica de carácter evolutivo. Su objetivo de estudio son los sistemas complejos con capacidad de autoorganización, donde su multicausalidad y retroalimentación impiden asegurar que se de un determinado resultado.

Por lo tanto, cualquier sistema puede ser observado desde esta óptica. Se aparta de las estructuras clásicas de los sistemas deductivos, utilizando el grafo topológico o diagrama de flujo, asociado generalmente a ecuaciones diferenciales no lineales para construir un modelo de simulación y manipularlo y derivar predicciones respecto a su comportamiento. Propone un modelo donde circularidad y recurrencia son la guía del pensamiento y del conocer, imperando así la subjetividad.

Existen muchos aspectos del mundo exterior que nunca experimentamos. El cerebro suele también mal interpretar los datos sensoriales y construye una imagen de la realidad que es equivocada o inconsistente; pero aunque todo sea una creación de la mente, para muchos, no deja de ser real, ya que es la única realidad que alcanzamos a conocer.

Se dice que no te encuentras tú en el mundo; el mundo se encuentra en ti. Según Peter Rusell, en lugar de intentar explicar la conciencia en términos del mundo material, deberíamos desarrollar una nueva concepción del mundo en la cual la conciencia fuera un componente fundamental de la realidad. El considerar la conciencia una cualidad fundamental de la realidad no cambia nuestra comprensión del mundo físico, sin embargo, nos aporta una visión más profunda de nosotros mismos.

A velocidades próximas a la de la luz, la realidad es muy distinta; el tiempo corre más lento, el espacio se encoge, la masa aumenta y, sólo una especie de unión entre el espacio y el tiempo; el espacio-tiempo preservará la existencia de una realidad independiente. El continuo espacio-tiempo nunca se conoce directamente; son sólo manifestaciones de una realidad más profunda. El salto cuántico de las partículas, en la mecánica cuántica, es también un salto de una realidad que posee en teoría un número infinito de dimensiones, a una realidad que sólo posee tres.

El individuo no es consciente de cómo se desarrolla su proceso cognitivo y esta falta de conciencia puede llevarle al caos, imponiendo su verdad como irrebatible. Para otros el verdadero objetivo de la ciencia es facilitar un marco básico matemático para organizar y extender nuestra experiencia, más que en ofrecernos una imagen de la realidad; las matemáticas no dependen de nada y sin embargo todo depende de ellas. Los científicos suelen no renunciar al paradigma que los ha llevado a la crisis; incluso cuando se enfrentan a situaciones graves y prolongadas.

Todas las cosas en el universo que parecen existir independientemente, son en realidad partes de un sistema que lo abarca todo; donde de acuerdo con la mecánica cuántica, basada en la percepción de un nuevo orden, el mundo físico es una red de relaciones entre elementos cuyo significado surge de sus correlaciones con la totalidad, e implica que las partes aparentemente separadas del universo pueden estar íntimamente conectadas en un nivel profundo y fundamental. Por su parte, el principio de Mach, nos dice que la totalidad del universo está presente de una manera o de otra, en cada uno de sus lugares y en cada uno de sus momentos, de suerte que el universo sería indivisible desde el punto de vista de la totalidad del continuo espacio-temporal

Todas las ciencias poseen aspectos comunes no sólo en metodología sino también en principios y conceptos y, estos aspectos comunes definirán una ciencia unificada; donde el principio de la teoría general de sistemas establece que, un sistema es más que la suma de sus partes y que la integración, otorga a los sistemas como un todo, propiedades que no tienen sus elementos constitutivos; donde la interacción de las partes confiere a la naturaleza sus características más pronunciadas. Las propiedades que resultan de la estructura misma y la naturaleza, parece estar hecha de redes y jerarquías anidadas, de sistemas conectados coherentemente y donde toda estructura tiene la potencialidad de evolucionar; donde las tres perspectivas de la naturaleza de los sistemas vivos corresponden al estudio de la forma (o patrón de organización), de la materia y del proceso de manifestación de la información, por lo que es necesario estudiar al todo, lo mismo que a sus partes.

Es un mundo en desarrollo y en movimiento, con sistemas autoorganizados de construcción y uso de pautas, en donde la información se convierte en parte integrante de dichas pautas y en la cual, todas las configuraciones y formas son simplemente fases de un proceso continuo de transformación. Donde la función de la nueva ciencia es la de demostrar, según Oppenheimer, que la ciencia necesita del sentido común, pero también del sentido no común; que lo maravilloso no es incomprensible y cómo, revelando la pauta escondida, surge un nuevo objeto de maravilla, donde la complejidad se entreteje con la simplicidad, desde una pauta parcialmente oculta.

Para Monod todo lo que existe en el universo es fruto del azar y la necesidad; pero no se trata solamente de encontrar un camino para excluir lo normativo, fines y objetivos y ocuparnos solamente de lo descriptivo, del cómo se dan las cosas, sino que a menudo nos es dado poder predecir el comportamiento a partir del conocimiento de los objetivos del sistema y de su medio exterior, más que del interior. Donde, combinando los dos grupos de ventajas de un sistema adaptable a unos objetivos y a un medio externo e interno, dependamos de la relativa simplicidad de la interface como su fuente principal de abstracción y generalidad.

Con una naturaleza siempre cambiante y a la vez estable, donde la mayoría de los fenómenos son expresables mediante ecuaciones no lineales y, las ecuaciones que permiten predecir con exactitud el futuro del sistema son la excepción y no la regla, donde no sólo no se pueden predecir el comportamiento de los componentes individuales sino que aún los sistemas físicos simples, sometidos a leyes simples, que pueden tener un comportamiento caótico no previsible; donde condiciones iniciales casi idénticas, pueden llevar a resultados completamente diferentes. Sin embargo, sí se puede hacer una predicción cualitativa de la evolución del sistema en su conjunto y también se pueden buscar las condiciones para que un sistema que está en estado de orden, pase al comportamiento caótico y viceversa y donde, además de la gran diversidad posible de formas, emplea una y otra vez, los mismos modelos básicos de organización.

La simulación es una imitación, para tratar de comprender los sistemas, poniendo a prueba los resultados dentro de una gran variedad de medios y que nos puede decir además, cosas que no sabemos; sin olvidar que una simulación no es mejor que los supuestos que entraña y en los que está basada, así como que las computadoras con que realizamos la simulación no pueden hacer más que lo que tiene programado hacer. Que todo razonamiento correcto consiste en un gran sistema de tautologías y no nos queda más que determinar, laboriosa y faliblemente las consecuencias de nuestras afirmaciones. Lo clásico es considerar que la idea es que ya conocemos las afirmaciones básicas correctas, usando la computadora para elaborar las deducciones de las acciones cruzadas de un gran número de variables que arrancan de unas condiciones complicadas y difíciles de determinar.

Esto no es sino una extrapolación a la escala de la capacidad de computo, considerando que el sistema interior consiste en componentes cuyas leyes fundamentales de comportamiento son bien conocidas. La edificación de la ciencia actual fue posible porque el comportamiento del sistema dependía solamente de una aproximación simplificada y abstracta del sistema en el nivel inmediatamente inferior. La dificultad que entraña el problema suele estribar en predecir cómo se comportará el grupo de tales componentes. La duda se refiere a si la simulación puede sernos de alguna ayuda, cuando inicialmente no sabemos demasiado acerca de las leyes que gobiernan el comportamiento del sistema interior. Cuanto más dispuestos estamos a hacer abstracciones de los detalles, tanto más fácil resulta simular dichos fenómenos, donde no tenemos que conocer toda la estructura interna del sistema, sino únicamente aquella básica para la abstracción, de otro modo la estrategia habrá resultado impracticable.

Esto nos da a conocer los verdaderos alcances del determinismo y del hecho de no poder predecir el futuro, así como del verdadero significado de las leyes de la naturaleza. Donde la cuestión de la estabilidad aparece como fundamental y, la existencia de las condiciones inestables hace imposible la previsión de acontecimientos futuros. Donde el reduccionismo nos da un sentido de jerarquía, donde algunas verdades son menos fundamentales que otras y la matemática es sólo un medio de utilidad para explicar un conjunto de hechos a partir de otros y en el lenguaje en el que expresamos nuestras explicaciones. Sin embargo, lo interesante de un trabajo científico es que nos pueda acercar al punto en el que todas nuestras explicaciones converjan.

La dinámica de los vórtices, que combinan la estabilidad y el cambio, representan una característica esencial de las formas vivas donde la proporción y la simetría son la esencia de la armonía y la belleza. Donde la adaptación es por definición algo funcionalmente efectivo, que deriva de una acción continua de largo plazo por selección natural y desde el punto de vista sistémico, la comprensión de la vida empieza con la comprensión del patrón de organización. Donde la teoría del caos convierte los números en figuras geométricas, en el entendido que geometrizar quiere decir comprender en un espacio multidimensional matemático imaginario, llamado espacio de fases, donde causas semejantes pueden no tener efectos semejantes, donde una causa muy pequeña puede producir un efecto considerable y donde resultan comunes nociones como atractores, ruta al caos y bifurcación.

Debemos adoptar una concepción totalmente nueva de lo que es el orden, el cual es considerado como la cantidad de información que tiene el sistema, donde la vida misma no es sustancia ni energía sino información. Lo que afirma la primacía de la información sobre la materia y la energía. Donde existen propensiones en el Universo hacia la totalidad. Donde todas las definiciones científicas deben basarse en relaciones, no en objetos, no en función de las partes, sino más en términos de una danza de partes interactuantes que sólo secundariamente están fijadas por las restricciones físicas del sistema y, donde uno de los elementos más importantes de la danza interactiva de sus partes es su capacidad de organizarse a sí mismos, siendo el “motivo fantasmal” o “pauta conectora” de la información, lo que parece determinar los aspectos más importantes de un sistema, trascendiendo las partes en lo que concierne a los efectos que es capaz de tener sobre el mundo físico.

Debe haber todo un sistema de mensajes no descubiertos que controlan los fenómenos de autoorganización en desarrollo. El tremendo orden que vemos en todo el universo es explicable meramente en términos de actividad autoorganizada. Nos corresponde desentrañar las reglas y pautas ocultas que aún acechan en las nieblas del caos.

Según Bateson, ese “no algo” que llamó la pauta que conecta y que llamamos información, fluye por todos lados en todos los procesos biológicos y en forma relativamente similar y, donde los principios cibernéticos hacen funcionar el mundo natural; es decir, toda la vida de la Tierra trabaja para mantener relativamente estable su ambiente. Como los varios tipos de sistemas cibernéticos, la Tierra se regula a sí misma. Clima y química atmosférica y muchos otros elementos que hacen de la Tierra un sitio hospitalario, son producto de una danza interactiva de las muchas de sus partes. Un bosque tropical de clima lluvioso emplea complejas cadenas circulares de energía e información para autorregularse y mantenerse.

La forma en que la vida, a través del proceso evolutivo que ha digerido el legado de información de su pasado ancestral para desarrollarse y llegar a su estado actual, es también un gigantesco proceso cibernético; virtualmente todas las organizaciones sociales están organizadas de acuerdo con principios cibernéticos. En otras palabras, los procesos del pensamiento y de la evolución y muchos otros más, siguen por igual las mismas reglas.

No podemos permitir que la ciencia renuncie a una visión transdisciplinaria y que permita confrontar los méritos de los distintos resultados; no debemos ser estudiosos de ciertas materias, sino de problemas que den cabida a los sistemas de estudio transdisciplinario.

Limitarse a los hechos no puede conducir más que a la acumulación de conocimientos desprovistos de organización interna y por lo mismo, al de un conocimiento caótico y anárquico. Debemos situar al esfuerzo de la ciencia en la capacidad de organizar los datos de la experiencia, según esquemas impuestos por estructuras teóricas proporcionadas por las teorías matemáticas, donde los hechos son respuestas a un cierto tipo de preguntas y en relación con cierto tipo de problemática.

Todos los progresos decisivos de la ciencia, van siempre ligados a mejores posibilidades de creación de modelos y a una mayor capacidad de simulación interna de los fenómenos. Y, serán las estructuras matemáticas las que ordenarán los fenómenos más importantes, que exigirá la utilización de espacios multidimensionales que satisfagan la propiedad de estabilidad estructural y resistan a las perturbaciones debidas al ambiente y a los errores experimentales, según lo ha expresado Rene Thom (1980), creador de la teoría de las catástrofes; donde una teoría física consta por lo general de un dominio experimental, de un modelo matemático y de una interpretación convencional.

Debemos ser conscientes de la gran superioridad del ingenio de la naturaleza respecto del diseño humano. Jamás se encontrará una invención más bella, más fácil, ni más concisa que la de la naturaleza, porque en las de ésta no falta nada, ni nada es superfluo.

Siempre hemos creído en que hay patrones e impulsos en la historia y podemos decir que es posible que haya amplios patrones en el desarrollo de la organización ambiental, social, política y económica.

Con la teoría de decisiones, se trata de formalizar por medio de un modelo matemático, el proceso mediante el cual una mente racional elige, dentro de un conjunto de alternativas que pretenden alcanzar uno o varios objetivos, la mejor o más adecuada, con base en la información disponible; donde la opción desempeña un gran papel en el futuro de la humanidad, mientras que la anticipación pone el énfasis en el impulso de los acontecimientos.

La disposición para contemplar diversos escenarios es un vehículo para el aprendizaje, donde la ilusión de la certeza no es preferible a una comprensión de los riesgos y realidades. Si bien no puede haber un cuadro exacto del mañana, puede haber mejores decisiones acerca del futuro y mejor comprensión del presente.

La extrapolación de las tendencias pasadas, continúa siendo el método preferido para pronosticar las tendencias futuras; sin embargo, la historia lo es todo menos lineal. No se puede saber por anticipado si los pronósticos serán exactos y no se puede deducir que, porque un modelo pronosticó con exactitud en el pasado, hará lo mismo en el futuro.

El futuro reclama un pensamiento mejor y ese pensamiento mejor exige creatividad. Es sumamente necesario la de encontrar mejores maneras de hacer las cosas en un mundo plagado de errores y arbitrariedades.

Para Friedman, el poder de predicción y no el realismo, es la prueba fundamental de un modelo. Nos interesa el proyecto factible de anticipar el futuro; no el imposible de querer predecirlo. La predicción no excluye la posibilidad de comprensión, con la esperanza de que una afirmación clara y precisa haga posible su examen crítico.

La previsión no significa que se pueda comprender el futuro tan bien como el presente o el pasado. Actualmente, muchos aspectos de la vida cambian muy rápidamente; por lo que las predicciones resultan ser menos predecibles; así que hablamos más de las estructuras, así como la adaptabilidad de las cosas y por lo mismo, a alejarnos más de la planificación de largo plazo.

El propósito es saber dónde estamos, en relación con el de dónde venimos, e identificar los impulsos que nos empujan hacia el futuro. Y si la ciencia social pudiera predecir, ese mismo conocimiento le anularía las teorías que la generaron. Si bien con esto no puede haber un cuadro exacto del mañana, puede haber mejores decisiones acerca del futuro y mejor comprensión del presente.

El escenario del modelo perfecto en las ciencias atmosféricas, sería algo útil pero queda relegado a mera ficción. Esto no significa que una mayor resolución y mejoramiento de la parametrización e introducción de aspectos estocásticos, no pudieran mejorar significativamente nuestros modelos de pronóstico actuales.

Cuando extrapolamos a lo desconocido, siempre es deseable utilizar el mejor modelo disponible y tener una idea de la confiabilidad de éste. Cuando se aplican los modelos, éstos generalmente tienen validez bajo ciertas circunstancias; por lo que creer en extrapolaciones fuera de las circunstancias observadas es cuestión de fe.

No podemos saber anticipadamente qué vamos a descubrir, pero podemos identificar fallas en el modelo dentro de las circunstancias conocidas e incrementar nuestro entendimiento del fenómeno. Es por esto que los procesos de retroalimentación, en el desarrollo de los modelos, es algo importante, así como en la mejora del modelo en la reducción del error de modelación.

Si no podemos obtener un pronóstico exacto, tal vez debamos buscar otras metas en el mejoramiento del modelo, como son los modelos de los sistemas pensantes o de los sistemas dinámicos no-lineales.

Estamos situados en el límite de una nueva fase de la existencia. Esto nos distancia de las condiciones que han configurado la historia en todos los milenios anteriores y posiblemente, redefinan nuestras nociones de progreso. El nuevo milenio marca un importante punto de inflexión en muchos aspectos vitales de la historia humana.

Hay cierto número de procesos críticos que se autoalimentan y que están fuera de control, por no reconocer que la naturaleza no es el único sistema dinámico capaz de una rápida transformación, pues también lo es la humanidad. La evolución social, es totalmente irreversible y, no es lineal, pues se ve acosada por bifurcaciones periódicas que coloca a los individuos y sociedades ante enormes desafíos de adaptación.

Hay una infinidad de procesos en la naturaleza y en la sociedad, en los que cambios minúsculos tienen efectos profundos y de gran alcance. La amenaza no se debe tan solo a la finitud de los recursos del planeta, sino también al funcionamiento imperfecto del sistema económico que los procesa y distribuye.

Debemos actuar de manera que nuestras acciones favorezcan la evolución de un equilibrio dinámico, humanamente favorable en la biósfera. Se necesita un cambio en la administración de la Tierra y la vida, si queremos evitar grandes miserias a la humanidad y que nuestro planeta no quede irremediablemente mutilado. Con los códigos que guíen el comportamiento de las personas, a partir de una ética planetaria y un destino compartido.

La naturaleza en su manifestación contiene diversos grados de orden, cuya jerarquía nos toca descifrar, ya que la observación y manifestación del azar puede ser sólo nuestra incapacidad para comprender otros grados superiores de orden.

Una serie temporal de una variable única, pudiera parecer que posee un contenido muy limitado de información, estando limitada a una perspectiva “unidimensional” del sistema. Sin embargo, una serie temporal contiene informaciones mucho más ricas: llevando el sello de todas las demás variables que participan en la dinámica y permite identificar independientemente de cada modelo, algunas propiedades clave del sistema subyacente.

LAS LEYES DE LA LÓGICA Y RUTA DEL CAÓS; FIRMAS UNIVERSALES DE TODAS LAS COSAS

Existe un consenso general entre los científicos atmosféricos de que el comportamiento de la atmósfera es caótico; su sensibilidad a las condiciones iniciales es tal que su predictabilidad más allá de cierto rango, se pierde. El comportamiento caótico puede ser observado en sistemas conteniendo unas pocas variables relevantes de su dinámica, por lo que recientemente se ha sugerido que unas pocas variables pueden ser suficientes para modelar la dinámica de la atmósfera.

Esto es uno de los resultados más importante de la Teoría de los Sistemas Dinámicos, el descubrimiento de que el comportamiento complejo e impredecible de la atmósfera no necesariamente es debida a la presencia de un gran número de grados de libertad.

Así, Nicolis & Nicolis (1986) observaron que el clima mundial de hace un millón de años estaba restringido a un atractor de dimensión tres. Si esto es correcto, deberíamos de ser capaces de simular la atmósfera con ecuaciones cerradas de solamente cuatro variables independientes.

Escoger los predictores adecuados es crítico para la aplicación exitosa de estos métodos, donde los predictores deben ser representativos de los procesos que afectan dichas variables.

Olvidándonos del hecho de que puede ser difícil identificar estas variables, permaneciendo el interés de determinar si un sistema tan complejo como la atmósfera puede ser representado por un atractor de baja dimensión, donde este número de dimensión pudiera funcionar como una guía en el desarrollo de nuevas teorías del clima.

La posibilidad de usar ciertas ideas de la teoría de sistemas dinámicos, para el estudio del clima global, sugieren que los atractores extraños pueden caracterizarse por medio de series finitas de tiempo, obtenidas de muestras del sistema dinámico.

Así también, la posible existencia de un “atractor extraño” en el sistema, ofrecen la alternativa y la potencialidad de tener esta información directamente de los datos en lugar de obtenerlos indirectamente del proceso de modelación y, con el tiempo de muestreo adecuado para sacar conclusiones firmes al respecto.

Esta idea de calcular la dimensión de un atractor extraño tendría así un uso limitado en sistemas con muchos grados de libertad; pero un atractor de cinco a diez dimensiones para decenas a miles de años sería consistente con la dinámica conocida del clima.

Si en contraste se encontraran estos signos, uno debe esperar que el sistema pueda ser descrito con un modelo muy simple y con muy pocos grados de libertad. Recientes desarrollos en la teoría de sistemas dinámicos, nos dicen que si un sistema se desarrolla determinísticamente, su trayectoria típicamente se queda en una baja dimensionalidad del total disponible de espacio de fases. En adición a esto, cada día se encuentran más atractores extraños en el que la trayectoria permanece como fractal, caracterizado por una dimensión no entera.

Utilizar esquemas de predicción no-lineal, en especial los modelos de sistemas dinámicos, serán sin duda el paso requerido en el futuro para poder entender y cuantificar la complejidad del estado del tiempo y de los sistemas climáticos e incluso del cambio climático.

El proceso de construcción de modelos en climatología y muchas áreas más, es un proceso intuitivo, donde de forma personal se decide qué variables o factores son los más importantes para ser incorporados, dentro del proceso de modelado.

Un valor pequeño de la entropía de Kolmogorov, será el indicador más directo de que el clima es pronosticable.

Esta hipótesis está basada en estudios cuyos objetivos son los de estimar la dimensionalidad del sistema climático, a través del análisis de la información observacional. El espacio de fases, puede ser reconstruido de la información por medio del teorema del envolvente y usado para estimar la dimensión de correlación, pero aunque estos autores encuentran dimensiones fractales bajas, sus resultados son aún controversiales y no está claro si la cantidad de datos es suficiente

El atractor extraño, no se encuentra en el espacio y el tiempo sino en el espacio de fases, el cual puede tener tantas dimensiones como sean necesarias, para describir el comportamiento del sistema. Los atractores extraños tienden a aparecer en sistemas con pocos grados de libertad, pero son raros en sistemas con muchas variables independientes.

A tales sistemas, un subconjunto básico de espacios estará dado por un atractor y, dada una órbita particular, existen ciertos puntos donde la órbita se aproxima de forma repetitiva en intervalos regulares o irregulares, por lo que son conocidos como puntos límites o puntos atractores para dicha órbita.

Un estudio detallado de los métodos óptimos y de su estabilidad, todavía no ha sido realizado; pero tales sistemas son entonces solamente determinísticos en el sentido formal de ser descritos por ecuaciones diferenciales, pero ni son periódicos ni son cuasiperiódicos y tampoco son predecibles a largo plazo.

El caos se da en sistemas no lineales que se vuelven inestables (caso típico los fluidos) y que cambian de forma aleatoria y totalmente impredecible por los métodos tradicionales, en el cual el futuro está abierto y en el cual las matemáticas escapan de sus agregadas limitaciones y adquieren un elemento de creatividad.

Podríamos argumentar que con las espirales originadas en la formación de los atractores en el espacio de fases, se describe una forma común y profunda de cambio, que lleva a la disipación y luego a un nuevo ordenamiento.

Transformado e interpretado esto a la dinámica de la ecuación logística y a su vez a una manifestación de “ruta al caos”, significa que el eigenvalor o razón finita de incremento que determina la “razón intrínseca de crecimiento” (r) , ha invadido en su inestabilidad, ángulos o valores donde (r) adquiere dinámicas de valores críticos, que hacen que todo el sistema se modifique.

Utilizando la ecuación de Bernoulli, conocida como logística, con propiedades de ser simple pero con una gran riqueza de manifestaciones, se han modelado las series de tiempo de la precipitación para la zona central de México y vertiente del Golfo de México, observándose periodicidades relacionadas con las manchas solares.

La ecuación utilizada, presenta la propiedad de que uno de sus parámetros conocido como “razón intrínseca de crecimiento” (r) determina la dinámica del sistema. Siendo el primer indicio de que algunos de estos modelos podrían ser universales, es decir, no específicos para casos particulares sino representativos de clases enteras de sistemas, May (1976), May and Oster (1976).

Además de su amplia aceptación en Ecología, la aplicación de la ecuación logística no sólo pone de manifiesto la aparición del caos, sino también la manera en que éste puede ser creado, mostrándonos que los cambios drásticos no tienen porqué tener causas drásticas, generando algunos de los comportamientos más complejos y bellos conocidos, a partir de una de las ecuaciones más simples posibles.

Los matemáticos conocen del complicado comportamiento observado en las ecuaciones en diferencias de primer orden y no-lineales, con una joroba, conocido como comportamiento caótico; de estos, el mejor ejemplo es el caso de la ecuación logística de la forma canónica: n(t+1)= r n(t)(1-n(t)).

La estabilidad de estas ecuaciones puede ser comprobado mediante el cálculo, pero también geométricamente, a través de diagramas de métodos gráficos de iteracción. Para cuando (r) es menor de 3, la curva de la ecuación obtiene su estabilidad al girar en espiral hacia adentro; pero si (r) es mayor de 3, girará en espiral hacia fuera y tendremos un punto fijo inestable.

Así, conforme (r) pase de cero a 4, se obtiene un aumento regular de la complejidad del comportamiento dinámico; de estacionario a periódico y de éste a caótico, Li and Yorke (1975).

A primera vista, las trayectorias caóticas de la ecuación logística con: 4>r>3.57 parecen funciones de procesos aleatorios, pero si se conocen las reglas implícitas o se reconstruyen los espacios de fases al graficar x(t+1) contra x(t) podemos hacer proyecciones confiables de los sistemas caóticos.

En el espacio de fases, la pendiente de los vectores representativos de la serie de tiempo de las precipitaciones, nos dan los eigenvalores del sistema, los cuales son equivalentes a la tasa finita de crecimiento ( λ) la cual se relaciona como λ=exp(r) a la razón intrínseca de crecimiento (r) de la ecuación logística.

La capacidad de carga de un área, será el tamaño poblacional que las cadenas de flujos energéticos pueden mantener en un estado estable. El impacto de la variación climática en la producción, es reflejada en la capacidad de sostén, efecto que se propaga en los siguientes niveles tróficos, tanto en número como en su biomasa poblacional y eficiencia productiva.

No es posible que la predicción del tiempo, en el momento mismo sea posible; tendríamos que exigir un conocimiento extremadamente detallado de las condiciones presentes o iniciales, ya que una pequeña desviación local puede ejercer una influencia que crezca indefinidamente.

El clima, es posiblemente un caso extremo de un sistema caótico; si el tiempo del estado del tiempo es un sistema caótico, cambios pequeños hoy pueden causar diferencias importantes mañana.

La secuencia temporal del clima, presenta enormes variaciones; allí donde pensamos encontrar estabilidad, encontramos en cambio variedad ¿Son estas variaciones debidas al azar o nos encontramos ante un atractor extraño? En la base de la complejidad de las fluctuaciones climáticas, hay un determinismo complejo, reflejado por el atractor que explica la inestabilidad del clima, donde perturbaciones menores del mundo externo o de fluctuaciones internas, puede hacer que pasemos de un clima frío a uno cálido o viceversa.

El interés fundamental está en el hecho de que podamos afirmar que la información contenida en miles o millones de años puede ser simulada en un sistema de un determinado número de ecuaciones diferenciales no-lineales.

Los estudios que crearon el caos, no sólo han revolucionado el modo en que los profesionales del pronóstico meteorológico hacen su trabajo, sino también el propio concepto de pronóstico.

Las ideas sobre el caos, a menudo se oponen a los métodos tradicionales y no han dejado de alimentar sobre el mejor modo de hacer modelos sobre el mundo real, ofreciendo herramientas analíticas más profundas y redefiniendo incluso lo que significa “el mejor modelo o modelo superior”, abandonando la idea de aproximarnos a la verdad y nos motiva a establecer una utilidad sin esperanza, así como a abandonar ideas inocentes, como la de que una predicción cercana al objetivo es una buena predicción.

¿Debemos reconsiderar lo que constituye un buen modelo? ¿Y cómo debemos reconsiderar el poder determinar qué factor es en última instancia, culpable de los fracasos del pronóstico? Claro que al final, el grado de “reconsideración” dependerá de nuestro punto de vista y del sistema empírico objeto de análisis.

Se llama “mapa matemático” a una regla para generar un número a partir de otro, de modo que nos referimos a esta regla sencilla como mapa del Arroz. Reescribir el Mapa Totalmente Logístico con un parámetro, da como resultado uno de los sistemas más famosos de las dinámicas no lineales: “El Mapa Logístico”.

Las observaciones y medidas científicas no son perfectas y es posible que sean invariablemente inciertas debido al ruido observacional, pero al científico sólo se le ofrece una serie temporal de observaciones; un poco de información sobre las estadísticas del ruido observacional y la esperanza de que existe un mapa matemático. Pero podemos preguntarnos ¿Necesitamos una solución exacta a una pregunta aproximada o una respuesta aproximada a una pregunta concreta? En los sistemas no lineales, pueden ser cosas muy diferentes. Si le preguntamos a la física clásica: ¿Existen los sistemas físicos dinámicos aleatorios? Su respuesta es NO.

¿Cuándo podemos afirmar que un conjunto está organizado o estructurado? Si las conductas de los individuos están correlacionadas y son interdependientes, podemos decir que existe alguna “estructura”. El resultado podría ser que a pesar de la incertidumbre o desorden individual, la conducta como un todo, muestre algún tipo de regularidad o predicibilidad y, menor desorden o incertidumbre. Si se da este caso, entonces el grado de estructura u orden, puede medirse averiguando la diferencia entre la incertidumbre de los “individuos” y la incertidumbre del “Todo”, y poder decir que: “Cuanto mayor sea el desorden individual y menor el desorden total”, mayor será el grado de estructura u orden.

Podríamos argumentar que con las espirales originadas en la formación de los atractores en el espacio de fases, se describe una forma común y profunda de cambio, que lleva a la disipación y luego a un nuevo ordenamiento.


RESULTADOS, COMENTARIOS Y OBSERVACIONES GENERALES

El mundo sigue siendo probablemente mucho más rico de lo que imaginamos y quizá, sólo estemos arañando su superficie. El balance final es que la vida es asombrosa y gratificante, tal vez hasta milagrosa, pero de ningún modo imposible.

Toda la vida es una, somos el resultado de “un truco genético” transmitido de generación en generación a lo largo de casi 4,000 millones de años.

Según la escuela determinista de la biología, la vida es inevitable, dadas las condiciones correctas. La vida se formará automáticamente en cualquier ambiente similar a la Tierra. Que la vida y su formación es inevitable en las condiciones correctas, que el universo es un semillero de vida y ésta, emerge como consecuencia inmediata y de forma automática de las leyes de la naturaleza. Que la vida es el producto de fuerzas deterministas de que hay o existen leyes, de la misma manera que hay leyes de la física. De que la vida y la consciencia emergen no como actos o resultados accidentales raros, sino como manifestaciones naturales de la materia en el universo. Esta “autoconstrucción”, no aleatoria, infunde información biológica crucial para preparar el camino para la aparición de la vida, manifiesta en su total complejidad.

La búsqueda de la vida en el universo, es una búsqueda de nosotros mismos; quiénes somos y cuál es nuestro lugar en el gran esquema de las cosas. ¿Somos simplemente fenómenos insignificantes o los productos esperados en un universo evolutivo? ¿La vida es coexistencia con el universo, tanto en el espacio como en el tiempo? ¿La vida, podría estar diseminada por todo el universo, sin haberse originado en ningún lugar?

Desafiando posibilidades astronómicas en contra, nos hemos despertado de un sueño de miles de millones de años y, gradualmente vamos acumulando conocimientos según vamos creciendo, disfrutando de un planeta único, idóneo y apto para la evolución de la vida y donde se nos ha concedido la oportunidad de preguntarnos y de comprender: por qué estamos aquí y por qué vemos lo que vemos.

Roger Penrose, piensa que estamos descubriendo el mundo, no inventándolo; pero John Wheeler sugiere que nosotros creamos el universo, que al buscar una descripción coherente de él, en el que no hay ningún objeto cuando comienza el interrogatorio, pero cada respuesta que se da debe ser compatible con todas las ya dadas y con el tiempo, surge un objeto que encaja con las respuestas.

Tenemos un desconocimiento notorio de la dinámica que rige la vida en el mar, en algunas aguas pobres por naturaleza, hay mucha más vida de la que debería haber.

Durante largos períodos la energía recibida del Sol, ha sido prácticamente constante y sin embargo se verifican enormes variaciones climáticas ¿Qué quiere decir todo esto?

La manera en que las cosas están estructuradas, es lo realmente importante. El mundo es en realidad tan sólo una interacción entre las cosas que están en él. Las únicas cosas que son reales son Ahoras, en uno de los cuales estamos ahora. El Ahora es lo que es real.

El mundo, de algún modo, es profundamente distinto de las ideas que tenemos sobre él. E incluso, podría suceder que ni siquiera sea posible construir un modelo de la realidad, que pudiera explicar la forma cómo son las cosas. ¿Cómo adquiere realidad el universo? Realidad es aquello que tomamos por cierto, aquello en que creemos; lo que pensamos depende de lo que percibimos que determina lo que creemos, que a su vez determina lo que tomamos por verdad y lo que tomamos por verdad es nuestra realidad.

Lo que consideramos la realidad es sencillamente una manera particular en que la mente humana ve e interpreta el mundo físico. Para Kant, la realidad es algo que construimos para nosotros y para Schrodinger, la representación que del mundo posee cada ser humano es y siempre será, una construcción de su mente; y no puede demostrarse que posea una existencia aparte.

El comportamiento de los sistemas complejos, se investiga experimentalmente observando una variable que se considera “de estado”, a lo largo de un tiempo determinado. Donde una secuencia de dichos estados define una curva llamada “trayectoria en el espacio de fases”.

Posteriormente, el sistema alcanza un régimen permanente, quedando reflejado en la convergencia de familias enteras de trayectorias del espacio de fases, hacia un conjunto inferior del espacio de fases. Este conjunto inferior invariante será el “atractor”. Donde su dimensión brinda información valiosa acerca de la dinámica del sistema. Así, para la dimensión d=1, tendremos oscilaciones periódicas autoexcitadas; si d=2, tendremos oscilaciones cuasiperiódicas con dos frecuencias inconmensurables; si d es entero y mayor de 2, entonces el sistema presentará previsiblemente un comportamiento de oscilación caótico, que presentará una gran dependencia respecto a las condiciones iniciales y una imposibilidad de calcular, intrinseca.

Poincaré (1889), en su estudio sobre la existencia de soluciones periódicas para la ecuaciones diferenciales, demuestra cómo obtener tales soluciones, desarrollando la variable involucrada como una serie infinita, en donde cada término, es una función periódica del tiempo. Existiendo series que satisfacen las ecuaciones formalmente y cuyos coeficientes son periódicos.

Al demostrar la existencia de soluciones periódicas, lo que implica la convergencia de la serie, la unicidad de las soluciones significa que el movimiento es periódico. La existencia de soluciones periódicas depende de las propiedades topológicas de la relación entre la posición inicial de un punto y su posición después de transcurrido un período.

La existencia de la sección de Poincaré, puede forzar por motivos topológicos, a que tenga lugar una solución periódica, desechando aspectos confusos y simplificando la observación de la dinámica del sistema; donde basta con mirar unos pocos estados iniciales y seguir la evolución de cada uno de ellos, hasta que con el choque de su regreso se obtiene una solución periódica.

Empleando una sección de Poincaré, es posible detectar este movimiento periódico. Para que exista periodicidad, la curva debe volver a la sección exactamente en el punto de partida.

Cuando se intersectan las trayectorias de un sistema dinámico bidimensional, lo hacen en puntos singulares, clasificándose como de “silla de montar” y de “nodo”.

Cuando sucede la misma cosa en una sección transversal bidimensional de una hoja, la intersección puede volver a ser o un nodo, etc., pero ahora existe una segunda posibilidad: la intersección en un punto “no singular”.

La curva de Lorenz (1963), es una especie de hermana pobre de la sección de Poincaré. En vez de representar una variable en períodos de tiempo regulares, los intervalos de tiempo son irregulares, aunque existe un ritmo subyacente definido.

Se puede predecir algo de la dinámica del sistema pero sólo a corto plazo, ya que para obtener una predicción a largo plazo, los errores crecen tan rápido, que las predicciones se hacen absurdas. Toda la dificultad en la predicción del tiempo radica en que el tiempo no es periódico. El objetivo del análisis experimental de la información es encontrar un patrón o estructura que modele los datos. La estructura misma puede no ser simple y obvia, pero una vez encontrada, la información original adquiere una nueva dimensión de implicidad.

Analizar en series de tiempo para una sola variable, la presencia de un atractor extraño, puede llevarnos a series de tiempo complicadas y de que dicho fenómeno puede ser descrito por ecuaciones no-lineales simples. La presencia de un atractor extraño, puede muy bien ser revelado en gráficas de fase-espacial.

Si los datos son dados en intervalos cortos de tiempo y no tienen un componente de ruido significativo, entonces los gráficos de fases-espaciales pueden ser construidos con componentes de la información y sus derivadas y entonces, toda la información puede ser representada como una trayectoria en esta fase espacial. El comportamiento de los sistemas complejos se investiga experimentalmente observando una variable, que se considera “de estado”, a lo largo de un intervalo de tiempo determinado.

El procedimiento será el de considerar fases espaciales de dimensión cada vez mayor, hasta que un incremento más no cambie la topología de la estructura observable. Una vez que el atractor extraño ha sido identificado, puede ser cuantificado al calcular varias medidas de su dimensión y su exponente de Lyapunov.

La dimensión es una medida de la complejidad de la trayectoria de la fase-espacial, mientras que el exponente de Lyapunov, es una medida de la sensibilidad a las condiciones iniciales.

Para tener una medida exacta de la dimensión de un atractor, es teóricamente necesario envolverlo en un espacio de dimensión de al menos 2d+1, donde d es la mínima dimensión integral conteniendo al atractor. Hay varias formas de definir la dimensión de un atractor y la más simple es la dimensión de capacidad, que describe la geometría de la dimensión del atractor sin considerar qué tan frecuente la trayectoria visita las localidades sobre el atractor.

La dimensión de correlación, es una frontera inferior de la dimensión de capacidad, pero en la mayoría de los casos se aproximan sus valores.

El mayor obstáculo en el cálculo de la información fractal y topológica es la insuficiencia de los datos. Sin embargo, las ecuaciones del modelo derivadas de la descomposición de valores singulares, pueden usarse para generar los datos necesarios para calcular la dimensión y otras propiedades del atractor, obteniendo una simplificación significativa para cuando las ecuaciones reflejan razonablemente la topología de la información.

Podemos decir que las metodologías de análisis de la información de sistemas no-lineales, están aún muy lejos de ser una ciencia exacta, por lo que se proponen ciertos procedimientos generales a seguir, para encontrar patrones o estructuras que modelen los datos y que nos puedan ayudar a descubrir fenómenos no-lineales en la información que manejemos.

Se construyen “Espacios de fase multidimensional”, “mapas de retorno” y “figuras de Poincaré”, donde la gráfica de los datos nos permite presentar la información en diferentes formas, incluyendo el graficado de cada valor contra su inmediato predecesor y gráficas de las diferentes derivadas de la información, contra los valores originales, para revelar la topología de la solución.

Debemos esperar que los sistemas “periódicos” exhibirán figuras cerradas, donde para situaciones más complicadas, éstas se darán en regiones de dos o tres dimensiones y con estructuras poco definidas. Este mismo tipo de estructuras borrosas se darán también cuando el sistema sea casi periódico para tiempos de largo plazo.

Después de esto, la información caótica aparecerá en la forma de un atractor, con estructura de dimensión fraccional (fractal) menor de dos dimensiones, con repetidos estiramientos y plegamientos de las trayectorias, causando que los puntos vecinos se separen, pero cuando los datos estén dominados por el ruido, éstos no presentaran estructura alguna.

En pruebas probabilísticas de conglomerados, para observar diferencias entre ambos grupos de datos, el “ruido blanco” del movimiento Browniano llena uniformemente las figuras. Posteriormente, las “pruebas de análisis espectral” se realizan a través de “transformaciones rápidas de Fourier”, sobre los datos y, donde se presenta su “amplitud media cuadrática” (potencia espectral) como función de la frecuencia sobre escalas lineales, log-lineales o log-log. Debemos esperar que los espectros de potencia, que son líneas rectas sobre la escala log-lineal, sean buenos candidatos de representación caótica y de que los “Periodigramas acumulativos” (integral de la potencia espectral sobre la frecuencia) deban seguir una línea de 45° si el espectro de potencias es liso, indicando “ruido blanco”.

El método de la entropía máxima, muestra una alta eficiencia en localizar los picos de perioricidad en las frecuencias de la información, que de otra manera pasarían simplemente como ruido. Sin embargo, presentan el peligro para cuando no existan datos suficientes, que podrían presentarse situaciones de correlación “espuria”. Este método también es utilizado para eliminar tendencias (desestacionalizar) la información y predecir los siguientes valores en la serie de tiempo, mostrando diferencias entre lo observado y lo pronosticado. El exponente de Lyapunov, es una medida de la razón en que trayectorias vecinas tienden a separarse en el espacio de fases, donde órbitas caóticas tienen al menos un exponente de Lyapunov positivo y serán todos negativos en el caso de que sean periódicas o cero, en la proximidad de una bifucación. Debemos determinar la “dimensión envolvente” apropiada, para reconstruir el atractor con la “dimensión de correlación”, donde se busca la saturación y, conforme la envolvente vaya aumentando, ocurrirá la saturación en la correlación en un valor no mayor a la mitad de la envolvente.

La dimensión de un atractor, se dice que está bien definida si existe una región de saturación plana en la gráfica de la “dimensión de capacidad”, contra el logaritmo de la dimensión lineal normalizada. Dimensiones mayores de 5 significan que los datos son esencialmente aleatorios. Identificada la “envolvente”, se procede a cuantificar el atractor, donde las dimensiones de correlación y de capacidad describirán su grado de complejidad. La entropía es la suma de los exponentes positivos de Lyapunov y su reciproco, es aproximadamente el tiempo en el cual predicciones significativas son posibles de realizar.

La función de correlación nos da una medida de qué tan dependiente son los datos de la información con respecto de sus vecinos temporales. Las eigenfunciones dominantes de la matriz de correlación, son usadas para formar las funciones básicas para la modelación no-lineal de los datos. Si los datos consisten de componentes caóticas y aleatorias, este procedimiento debe ayudar a extraer el caos de la aleatoriadad de la información. El número de eigenvalores significativos, es también una medida de la complejidad del sistema.

Figure 1: Espacio de Fases de Anomalias de la Temperature Global mostrando en una forma separada la evolución de sus multiples atractores y al último su integración.

Figure 2: Simulación y predicción de anomalas de temperatura global usando el método estadístico ARIMA

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