Complejidad

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Roger Lewin es un bioquímico estadounidense que se propuso, entre los años 1988 y 1990, conocer en profundidad qué era aquello que estaba surgiendo con tanta fuerza, y que a la vez era objeto de tantas críticas, en el Instituto de Santa Fe, California y que congregaba a tantos físicos y expertos en programación a su alrededor. Durante ese tiempo conoció a Chip Wills, un arqueólogo especialista en las sociedades del suroeste americano y, en concreto, fascinado por la sociedad de El Chaco, el máximo apogeo de los llamados Anasazi, indígenas americanos que llegaron a la situación de protoestado (jefatura) y levantaron grandes construcciones en medio del desierto del suroeste. Las construcciones aparecieron de golpe y fueron abandonadas, también de golpe ¿Cómo son las transiciones sociales humanas? ¿Las bandas de cazadores-recolectores se van haciendo gradualmente más grandes, dotándose de elementos organizativos de nivel societarios, llegando así al nivel de jefatura y, por complicación posterior continuada devienen en Estado o, quizá, los pasos de un grado de organización al otro son saltos rápidos o puntuaciones dentro de la estabilidad precedente? Es decir, ¿Las sociedades complejas aparecen de repente? Y si es así ¿Cómo lo hacen?

Así empieza este valioso libro sobre la complejidad y la teoría que hay detrás de su estudio. Stuart Kauffman y Chris Langton trabajan ambos en el Instituto de Santa Fe. Ambos, de formación muy multidisciplinar, han dedicado gran parte de su vida académica a diseñar modelos informáticos que permitan conocer las propiedades de los sistemas complejos. Pero ¿qué es un sistema complejo? Pues, después de la lectura de este, y otros libros sobre la complejidad como el de redes complejas de Ricard Solè, podemos definir un sistema complejo como aquel sistema compuesto por subunidades reconocibles que establecen interacciones dinámicas entre si. Cuando un sistema de este tipo es modelizado por ordenador, se pueden observar pautas y propiedades y, una de las grandes aportaciones de la ciencia de la complejidad es haber comprobado que estos sistemas tienen propiedades que no pueden deducirse de sus subunidades componentes. James Lovelock explica de forma clara y muy comprensible, con un ejemplo, qué es un sistema complejo y qué es una propiedad emergente (no deducible de las subunidades). Lo llama “el mundo de las margaritas”: se imagina un planeta con dos tipos de margaritas, negras y blancas y este planeta es irradiado por una cantidad de radiación solar constante. Si del modelo se eliminan las margaritas, la temperatura de la superficie del planeta ascenderá constantemente hasta el máximo alcanzable con la radiación solar dada pero, si se incorporan las margaritas al modelo, se observan dos cosas: que en primer lugar crecen las margaritas negras, que absorben más rápidamente toda la radiación solar y, a medida que aumenta la radiación, crecen las margaritas blancas, pero ocurre una cosa inimaginable: la temperatura del planeta no aumenta, se mantiene constante hasta que la radiación es demasiado intensa y el sistema se bien abajo. La radiación que absorben las margaritas negras y la que reflejan las margaritas blancas acaban provocando una hemostasis planetaria que no deriva directamente de los subsistemas “margarita” que componen el sistema.

Tom Ray es un ecólogo que cambió el estudio de las comunidades y poblaciones en la selva costarricense por el famoso “juego de la vida”. Inspirándose en la existencia de un modelo informático que “reproducía” la vida, el buscó la forma de programar un mundo que evolucionase desde cero, es decir, que produjera entidades informáticas (software) que utilizara los recursos del ordenador (memoria RAM y voltaje) como recursos y poder comparar así los resultados evolutivos. Cuando lo consiguió, la sorpresa fue mayúscula: los programas se reprodujeron y evolucionaron hacia formas análogas a las existentes en la naturaleza. Habían programas que redujeron su tamaño y aprovechaban las funciones de otros, había programas que depredaban otros programas, etc. También se producían extinciones periódicas y nuevas evoluciones. Cuando se hacía un distribución de las extinciones (enfrentando el procentaje de especies extinguidas y las veces que se daba ese porcentaje en toda la evolución informática) se obtenía una curiosa curva potencial (una curva sigmoide que aumenta despacio al principio, se acelera en el medio y vuelve a desacelerar sus tasas de incremento hacia el final). Stuat Kauffman también obtenía estas curvas cuando analizaba las extinciones en sus modelos. Es lo que el, trasladando el término desde la física, denominó “límite del caos”, y sería una estrecha franja donde los sistemas complejos producirían orden (especiación en diferentes grupos tróficos, homeóstasis planetarias, etc.) a partir de una intensa interacción entre ellos, pero sin llegar a ser relaciones caóticas, las cuales no producirían ese orden. De hecho, están tan al límite que, espontáneamente, o por fluctuaciones externas al sistema, éste puede desestabilizarse y desorganizarse. De ahí la función potencial de la probabilidad acumulada de extinciones. David Raup, experto en extinciones reales, halló el mismo patrón sigmoidal en las extinciones que han ocurrido en nuestro planeta tierra, pero advierte: los patrones signoidales (potenciales) son muy abundantes en la naturaleza y, en muchos casos, no pueden diferenciarse estadísticamente de un “paseo aleatorio”. Per Bak está de acuerdo con que muchos sistemas pueden desarrollar orden y que, en ciertas circunstancias (cerca del límite del caos), pequeñas perturbaciones producen movimientos enormes en el sistema. Esto contradice a los reduccionistas que piensan que todo sistema, ante variaciones de igual magnitud producirá cambios iguales (extrapolación). Este autor pone el ejemplo de la montaña de arena. Si añadimos granos de arena a una montaña, poco a poco incrementará su tamaño por deslizamiento de los mismos a través de las paredes del montón, pero llega un momento que el ángulo de la montaña es crítico (límite del caos) y añadir unos pocos granos de arena hace que una ladera entera se venga a bajo.

Hay dos aplicaciones más de la teoría de la complejidad al mundo biológico: la diversidad morfológica y la formación de estructuras sociales que van más allá del individuo. El embrión de cualquier especie es una estructura biológica con gran capacidad autoorganizativa. La expresión de genes secuencialmente y la intervención de fuerzas físicas (por ejemplo, el crecimiento diferencial de una lámina de tejido con respecto a otra y unas uniones intercelulares de tipo ocluyente entre las células, pueden producir invaginaciones de resultado embriológico imporantisimo, como lo es la propia gastrulación. Pequeños cambios en la expresión génica, por tanto, pueden producir grandes cambios finales en el desarrollo embrionario y a esto ha dedicado su vida académica Brian Goodwin, descubridor de los genes que guían el desarrollo de Drosophila melanogaster. Para el es muy probable que el embrión sea otro sistema complejo en el “límite del caos”. El descubrimiento de los genes Homeobox al inicio del siglo XXI parece dar la razón a los que pensaban así.

Por su parte, Edward O. Wilson ve a todas estas estructuras complejas que tienen a repetirse en la evolución: embriones, formas morfológicas, las sociedades, etc. como “atractores evolutivos”. Chris Langton también habla de estos atractores. Son “zonas” que acumulan probabilidades de ocurrencia. Por ejemplo, la morfología fusiforme parece un atractor dentro del mundo acuático. En principio, uno podría pensar que casi todo es posible a la luz de la evolución pero, las restricciones físicas, y las propias restricciones históricas de la evolución crean escenarios de morfologías más probables o de estructuras sociales más probables: “atractores evolutivos”, y estos atractores serían los lugares donde la biota se sitúa cerca del “límite del caos”. Todas estas ideas (límite del caos, atractores evolutivos, etc.) son muy similares a los paisajes evolutivos de Sewall Wright y, en gran medida, el imbricado de la teoría de la complejidad y la teoría evolutiva pasa por esta noción.

En la vieja visión del mundo en equilibrio, las ideas referentes al cambio estaban dominadas por la fórmula de la acción-reacción. Era un mundo de engranajes, predecible en última instancia de modo tedioso. En esa clase de mundo, no podía haber avalanchas de extinción y especiación de todas las magnitudes provocadas por la misma magnitud del cambio medioambiental por ejemplo, como vemos en los modelos dinámicos complejos.”

Chris Langton resume así la aportación de la teoría de la complejidad. Está pensando en la gran y rápida diversificación que hubo en el Cámbrico (la explosión cámbrica) y otras grandes radiaciones evolutivas de la historia, está pensando en la gran extinción del Pérmico o la del límite Triásico-Jurásico que acabó con los dinosaurios (¿Cómo es posible que un fenómeno externo pueda llegar a ser tan exterminador? No solo es capaz de acabar con muchas especie en el momento del impacto, si no que las interconexiones entre ellas hace que la desaparición de unas cuantas especies importantes, haga tambalearse la existencia del resto). La complejidad tiene aún por delante un reto: demostrar su verificación más allá de la simulación informática mediante dos posibles vías: I) experimentos “reales” que demuestren la conexión de los modelos con la naturaleza y II) desmotración caso por caso de los mecanismos internos del proceso biológico que dan como resultado un sistema biológico complejos y dinámico en el “límite de caos”.