El orden oculto

John H. Holland

1 Decir que este o aquel
fenómenos son complejos a
menudo equivale a una renuncia,
pues no parece fácil explicarlos
y a veces ni siquiera describirlos.
En El orden oculto. De cómo
la adaptación crea la
complejidad, que salió a la luz en
nuestra Sección de Obras de
Ciencia y Tecnología, se ofrece
una herramienta de análisis que
puede usarse en el ámbito
informático, biológico, urbano,
médico... Y para conocer los
méritos académicos del autor,
revise usted el texto al pie de las
siguientes páginas tomado, al igual
que el de la página 13, de Sistemas
emergentes, de Steven Johnson.

Un día como cualquier otro en Nueva York, Eleanor Petersson acude a su tienda favorita a comprar un tarro de arenques en salmuera. Ella está plenamente convencida de que los arenques estarán allí. En verdad, los neoyorquinos de todas clases consumen vastas cantidades de comida de todo tipo sin preocuparse de que alguna vez pudiera suspenderse el suministro. Y esto no sólo ocurre con los neoyorquinos: los habitantes de París, Delhi, Shangai y Tokio esperan lo mismo. Parece cosa de magia que en todas partes esto se dé por descontado. Sin embargo, estas ciudades no tienen comisiones de planeación central que se encarguen de resolver los problemas del suministro y distribución de alimentos. Tampoco mantienen grandes reservas de mercancías para mitigar las fluctuaciones. Sus reservas de alimentos durarían menos de una semana si fueran cortados repentinamente los suministros. ¿Cómo evitan estas ciudades la sobreoferta y la escasez año tras año y década tras década?

El misterio se profundiza cuando observamos la caleidoscópica naturaleza de las grandes ciudades. Compradores, administradores, calles, puentes y edificios están en cambio continuo, así que la coherencia de la ciudad es algo impuesto de alguna manera sobre un flujo constante de personas y estructuras. Igual que la ola estacionaria que se forma frente a una roca colocada en medio de un torrente de rápido movimiento, la ciudad puede considerarse como un patrón estable en el tiempo.

Ninguno de sus constituyentes permanece estático en su lugar; no obstante, la ciudad persiste. ¿Qué es lo que permite a las ciudades retener su coherencia a pesar de las continuas funciones y la falta de una administración central?

Hay algunas respuestas tipo para esta pregunta, pero realmente no resuelven el misterio. Se puede decir que es la "mano invisible" de Adam Smith, el comercio o las costumbres lo que mantiene la coherencia de la ciudad; sin embargo, todavía debemos preguntar: ¿cómo?

Otros patrones estables en el tiempo muestran enigmas similares. Por ejemplo, si nos trasladarnos al nivel microscópico encontramos otra comunidad todavía más complicada que la de la ciudad de Nueva York: el sistema inmune humano, que es una comunidad constituida por un gran número de unidades altamente móviles, llamadas anticuerpos, los cuales repelen continuamente o destruyen oleadas de invasores siempre cambiantes, llamados antígenos. Los invasores principal mente bioquímicos, bacterias y virus- se presentan en infinitas variedades, tan diferentes entre sí como los copos de nieve. Debido a esta variedad, v a que siempre están apareciendo nuevos invasores, el sistema inmune no puede simplemente hacer una lista de los posibles invasores y prepararse para combatirlos; debe cambiar o adaptar a sus anticuerpos para enfrentar a los nuevos invasores que vayan apareciendo y nunca establecer una configuración tija. A pesar de su naturaleza proteínica, el sistema inmune mantiene una impresionante coherencia. En verdad, nuestro sistema inmune es lo suficientemente coherente como para demostrar nuestra identidad de manera científica; es tan bueno para distinguirnos del resto del mundo, que rechazará la introducción de células provenientes de otro ser humano a nuestro organismo. Como consecuencia, incluso el trasplante de piel proveniente de un pariente requiere tomar medidas extraordinarias.

¿Cómo desarrolla el sistema inmune su exquisito sentido de identidad y qué hace vulnerable esa inmunidad? ¿Cómo se las arregla una enfermedad como el sida para destruir esta identidad? Podemos decir que las identificaciones y las malas identificaciones son un producto de la adaptación, pero el "cómo" de este proceso de adaptación está muy lejos de ser obvio.

Tratar de comprender la persistencia y operación de estas dos complejas comunidades es más que una cuestión académica. Problemas acuciantes, como la prevención de la decadencia de las ciudades y el control de enfermedades como el sida, podrían resolverse si se comprendiera mejor este proceso. Además, una vez que miremos hacia esa dirección, veremos que existen otros sistemas complejos que ameritan preguntas similares, cuya respuesta también está relacionada con problemas de largo alcance.

Consideremos el sistema nervioso central (sNC) de los mamíferos. Como el sistema inmune, el SNC está constituido por un gran número de células, llamadas neuronas, que adquieren multitud de formas. Incluso un SNC simple consta de miles de millones de neuronas, de centenares de tipos diferentes, y cada neurona está en contacto directo

con otros cientos, e incluso con miles, de células nerviosas, formando una red de trabajo compleja. Pulsos de energía recorren esta red produciendo el "telar encantado" de Sherrington. Esta red es similar al sistema inmune, con un agregado de identidad emergente que nprciulc' rápidamente y con gran facilidad. Aun cuando la actividad de una neurona individual puede ser compleja, está claro que el comportamiento de la identidad agregada del SNC es mucho más complejo que la suma de estas actividades individuales. El comportamiento del sistema nervioso central depende de las interac

ciones mucho más que de las acciones. El

número total de interacciones -centenares de millones de neuronas, cada una realizando miles de interacciones simultáneas en una milésima de segundo nos lleva mucho más allá de nuestras experiencias con máquinas. En comparación, la más sofisticada computadora parece apenas algo más que un ábaco automático. La miríada de interacciones, modificadas por los cambios aprendidos, produce la habilidad única de los cánidos, los felinos, los primates y otros mamíferos para anticiparse a las consecuencias de sus acciones por medio de la modelación (la capacidad de hacer un modelo mental) de sus mundos.

da Después de más de un siglo de esfuerzos intensos, todavía no somos capaces de modelar muchas de las capacides básicas de los ^e. scNo podemos modelar su capacidad para analizar escenas complejas poco familiares y convertirlas en elementos familiares, para no hablar de su capacidad para construir modelos internos basados en la experiencia. La relación entre los diversos SNC y los fenómenos que nosotros llamamos conciencia es casi desconocida, es un misterio que nos deja con pocos lineamientos para el tratamiento de las enfermedades mentales.

Los ecosistemas comparten muchas de las características y enigmas que presenta el sistema inmune. Los ecosistemas muestran la misma sorprendente diversidad. Todavía tenemos que calcular de manera aproximada el número de organismos que se encuentran en un metro cúbico de suelo templado, para no hablar de la increíble cantidad de especies que existe en un bosque tropical. Los ecosistemas están fluyendo conti

A finales de la década de 1940, entre los estudiantes del MIT había un recién llegado del medio oeste llamado John Holland. Holland era también alumno de Norbert Wiener, y pasó buena parte de sus años universitarios trabajando en los prototipos de computación que se construyeron en Cambridge en esa época. Su inusual destreza en la programación hizo que IBM lo contratara en la década de 1950 para colaborar en el desarrollo de su primera calculadora comercial, la 701. Como alumno de Wiener, tenía una inclinación natural a experimentar formas de hacer que la perezosa 701 aprendiera de un modo más orgánico y de forma ascendente, Holland y un grupo de colegas afines programaron con éxito una ruda simulación de la interacción neuronal. Pero IBM estaba entonces en el negocio de la venta de calculadoras, y por ende el trabajo de Holland fue ignorado y no le asignaron fondos suficientes. Después de unos años Holland volvió a la academia a ob

tener su doctorado en la Universidad de Michigan, donde acababa de formarse el Logic of Computers Group.

En la década de 1960, después de graduarse como el primer doctor del país en ciencias informáticas, Holland comenzó una línea de investigación que dominaría su trabajo el resto de su vida. Al igual que Turing, quiso explorar el modo en que reglas simples podían llevar a conductas complejas; [...] quiso crear un software que fuera capaz de un aprendizaje abierto. Su gran hallazgo fue el de utilizar las fuerzas de otro sistema abierto, de abajo hacia arriba: la selección natural. [...] Holland tomó la lógica de la evolución darwiniana y construyó un código. Llamó a su nueva creación "algoritmo genético".

Un programa de software tradicional es un conjunto de instrucciones que indican a la computadora qué hacer: pintar la pantalla con pixeles rojos, multiplicar un conjunto de números, borrar un archivo. En general, esas instrucciones se

codifican como una serie de caminos arborescentes: haz esto primero, y si llegas al resultado A, haz una cosa; si llegas al resultado B, haz otra. El arte de la programación consiste en imaginar cómo construir la secuencia de instrucciones más eficiente, la secuencia que obtenga más con el código menor y con la menor probabilidad de colapso. Esto se hacía normalmente usando la mente del programador como materia prima y combustible intelectual. Se pensaba en el problema, se diseñaba la mejor solución, se introducía ésta en la computadora, se evaluaba su éxito, y después se hacían ajustes para mejorarla. Pero Holland imaginó otro enfoque: construir una lotería de posibles programas y dejar que los exitosos evolucionaran a partir de aquella lotería.

El sistema de Holland se centraba en una serie de paralelismos entre programas informáticos y formas de vida en la tierra. Cada uno depende de un código maestro para su existencia: los ceros y nuamente, y presentan una maravillosa panoplia de interacciones, como el mutualismo, el parasitismo, carreras armamentistas biológicas y mimetismo. Materia, energía e información se mezclan en ciclos complejos. Y una vez más el todo es más que la suma de las partes. Aun cuando tenemos un catálogo de las actividades de la mayoría de las especies participantes, estamos lejos de comprender el efecto de los cambios en los ecosistemas. Por ejemplo, la estupenda riqueza del bosque tropical contrasta con la pobreza de su suelo. Este bosque sólo puede mantener su diversidad por medio de un complejo conjunto de interacciones que reciclan una y otra vez los nutrientes esparcidos a través del sistema.

Mientras no tengamos una comprensión clara de estas complicadas y cambiantes interacciones, nuestros intentos por equilibrar la extracción de los recursos de los ecosistemas para que no se afecte la sustentabilidad de éstos serán, en el mejor de los casos, ingenuos y, en el peor, desastrosos. Por otra parte, nosotros los seres humanos somos ya tan numerosos que por fuerza modificamos extensamente las interacciones ecológicas, y lo más grave es que sólo poseemos ideas vagas de las consecuencias a largo plazo de estas acciones. Sin embargo, nuestro bienestar, e incluso nuestra supervivencia, dependen de que seamos capaces de utilizar estos ecosistemas sin destruirlos. Los intentos de convertir los bosques tropicales en tierras de labranza o de pescar en las plataformas continentales más "eficientemente" sólo son síntomas de problemas que año con año se vuelven más serios.

Muchos otros sistemas complejos también mantienen su coherencia frente a los cambios, y ya podemos comenzar a extraer algunos de los denominadores comunes a todos ellos. Actualmente ya sabemos, por ejemplo, que la coherencia y persistencia de cada sistema dependen de una gran cantidad de interacciones, la agregación de diversos elementos y de la adaptación o el aprendizaje. También hemos observado que varios problemas complejos de la sociedad contemporánea -la decadencia de las ciudades, el sida, las enfermedades mentales y el deterioro ecológicopersistirán hasta que desarrollemos una mejor comprensión de la dinámica de estos sistemas. Veremos que la economía, la internet y los embriones en desarrollo representan retos similares -balances comerciales, virus de computadora y defectos congénitos, por ejemplo-, y probablemente encontraremos otros.

Aun si estos sistemas complejos difieren en detalles, la cuestión de la coherencia bajo acoso constituye el principal enigma de cada uno. Este factor común es tan importante que en el Santa Fe Institute clasificamos todos estos sistemas bajo un encabezado común: sistemas complejos adaptables (SCA). Esto es algo más que una nueva terminología; nos obliga a buscar los principios generales que rigen el comportamiento de los SCA, principios que indiquen las distintas maneras de resolver los problemas concomitantes.

La cuestión es extraer dichos principios generales. Esta cuestión es nueva, por lo que el presente libro sólo puede empezar a bosquejar un mapa de este territorio. Gran parte del mapa consistirá en regiones de terra incognita y abundará en letreros que dirán: "Aquí existen monstruos."

Traducción de Esteban Torres A.

unos de la programación informática y las cadenas helicoidales de ADN agazapadas en todas nuestras células (usualmente denominadas genotipos). Esos dos tipos de código dictan formas o conductas de un nivel superior -el fenotipo-: ser pelirrojo o multiplicar dos números. Con base en el ADN de los organismos la selección natural opera creando una enorme cantidad de variaciones genéticas, y evaluando después la tasa de éxito de las conductas posibles desencadenadas por todos esos genes. Las variaciones que tienen éxito pasan a la siguiente generación, mientras que las que fracasan, desaparecen. La reproducción sexual asegura que las combinaciones innovadoras de genes se encuentren. Eventualmente aparecen mutaciones aisladas en el conjunto genético que introducen en el sistema caminos a explorar completamente nuevos. Si se atraviesa un número suficiente de ciclos, se obtendrá la receta para obras maestras de ingeniería como el ojo humano, sin un auténtico ingeniero visible.

El algoritmo genético fue un intento de captar ese proceso en el silicio. Holland reconoció que el software ya tiene un genotipo y un fenotipo; por un lado está el código en sí mismo. y por otro lo que el código hace. ¿Qué ocurriría si se creara una quiniela de genes con distintas combinaciones, y luego se evaluara la tasa de éxito de los fenotipos eliminando las cadenas menos exitosas? La selección natural descansa sobre un criterio completamente simple, aunque tautológico, para evaluar el éxito: los genes pasan a la siguiente generación si se sobrevive como para producir una nueva generación. Holland decidió dar un paso más para precisar la evaluación: sus programas serían admitidos en la siguiente generación si hacían mejor el trabajo de llevar a cabo una tarea específica, hacer cuentas, por ejemplo, o reconocer patrones de imágenes visuales. El programador podía decidir cuál sería aquella tarea; pero él o ella no podían enseñar directamente al software cómo llevarla a cabo. Podrían dar los parámetros que definieran la salud genética, luego dejarían que el software evolucionara por sí mismo.

Holland desarrolló sus ideas en las décadas de 1960 y 1970, usando principalmente papel y lápiz; incluso la tecnología más avanzada de la época era muy lenta para abrirse paso entre los miles de generaciones del tiempo evolutivo. Pero las veloces computadoras de arquitectura masiva de conexión en paralelo introducidas en la década de 1980, como la Connection Machine de Danny Hillis, eran ideales para explorar las posibilidades del algoritmo genético. Y uno de los sistemas con algoritmos genéticos más impresionantes desarrollados para la Connection Machine se centraba exclusivamente en la simulación del comportamiento de las hormigas.

Patrones urbanos

Steven Johnson

1 Donde menos se piensa,
brinca la liebre del orden. Si en la
naturaleza abundan los sistemas
que, sin planeación central alguna,
presentan un funcionamiento
armonioso, la comunidad de los
hombres ha construido también
estructuras que en apariencia
son controladas por una entidad
rectora, como las aglomeraciones
urbanas, pero que en realidad son la
caótica suma de acciones aisladas,
como se explica en Sistemas
emergentes.
O qué tienen en
común hormigas, neuronas,
ciudades y
software, coeditada
por Turner y nuestra casa editorial
en su colección Noema.

Desde sus orígenes en adelante", escribe Lewis Mumford en su clásico La ciudad cn la historia,

"la ciudad puede describirse como una estructura especialmente equipada para almacenar v transmitir los bienes de la civilización". Esos "bienes" almacenados y transmitidos en la ciudad encierran una valiosa información: los precios del mercado, dispositivos soñados por artesanos para reducir trabajo, nuevos remedios para las enfermedades. Las actividades afines se alojan juntas porque hay incentivos financieros para hacerlo -lo que los académicos llaman "economías de aglomeración"-, v hacen posible que quienes ejercen esos oficios compartan técnicas v servicios a los que no necesariamente accederían por su cuenta. Esa formación de grupos gremiales se transforma en un ciclo que tiende a perpetuarse: consumidores potenciales v empleados encuentran con mayor facilidad los bienes y los empleos que buscan, la información compartida hace más competitivos a negocios agrupados que a los aislados.

La ciudad tiene fines manifiestos; hay razones para que exista que generalmente sus habitantes reconocen: buscan la protección de la ciudad amurallada o el libre intercambio de los productos. Sin embargo, la ciudad también tiene fines latentes: funciona como dispositivo de almacenamiento y recuperación de información. Las ciudades crearon interfaces de fácil manejo miles de años antes de que nadie soñara con computadoras digitales. Las ciudades reúnen las mentes y les asignan un lugar coherente. Los zapateros se instalan cerca de otros zapateros, y los fabricantes de botones cerca de otros fabricantes de botones. Las ideas y los bienes fluyen dentro de estos conglomerados en una "polinización cruzada" productiva, asegurando que las buenas ideas no mueran en el aislamiento rural. El poder resultante de este almacenamiento de datos es evidente en los asentamientos humanos tempranos de gran escala, situados en la costa sumeria y en el valle del Indo, que datan del año 3,500 a. C. De acuerdo con algunos registros, el cultivo de grano, el arado, el torno de alfarería, el barco de vela, el telar, la metalurgia del cobre, la abstracción matemática, la observación astronómica exacta, el calendario, son todos inventos surgidos durante los primeros siglos de existencia de las poblaciones urbanas originarias. Es posible, incluso probable, que grupos o individuos más aislados hayan desarrollado dichas tecnologías con anterioridad, pero no llegaron a formar parte de la inteligencia colectiva de la civilización hasta que las ciudades comenzaron a almacenarlas y transmitirlas.

El sistema de barrios de la ciudad funciona como una suerte de interfaz de usuario por la misma razón que las interfaces de la computadora tradicional: hay límites para la cantidad de información que nuestros cerebros pueden manejar en un momento dado. Necesitamos interfaces visuales en los escritorios de nuestras computadoras porque la enorme cantidad de información almacenada en el disco duro -ni qué decir tiene de la web- excede con mucho la capacidad de almacenamiento de la mente humana. Las ciudades son la solución para un problema similar, tanto en el plano colectivo como en el individual. Almacenan y transmiten nuevas ideas útiles para la población en general, evitando que nuevas y poderosas tecnologías desaparezcan una vez inventadas. Pero las comunidades de barrios au

 

 

 

 

to organizados también sirven para que las ciudades sean más inteligibles para sus habitantes f...1 La especialización dota a la ciudad de mayores inteligencia v utilidad para sus ciudadanos. Y una vez más, lo extraordinario es que este aprendizaje emerge sin que nadie sea consciente de ello. El manejo de información-dominar la complejidad de un asentamiento humano de gran escalaes el fin Iaitent,' de una ciudad, porque en el surgimiento de las ciudades sus habitantes tienen otros motivos tales como la seguridad o el intercambio. Nadie funda una ciudad con la intención explícita de almacenar información con mayor eficiencia o de convertir su organización social en algo más asequible para el limitado ancho de banda de la mente humana. Ese manejo de datos únicamente ocurre más adelante, corno una suerte de idea resultante de la colectividad: he aquí otra macroconducta que no puede predecirse a partir de micromotivos. Las ciudades pueden funcionar como bibliotecas e interfaces, pero no se construyen con ese objetivo explícito.

En efecto, las ciudades tradicionales como las surgidas en Europa entre los siglos xii v xiv rara vez se construyeron con algún objetivo, simplemente ocurrieron. Sin duda hay excepciones, ciudades imperiales como San Petersburgo o Washington, ix, trazadas por maestros del urbanismo a imagen del estado. Pero las ciudades orgánicas -Florencia, Estambul o el centro de Manhattanson en mayor medida fruto de la conducta colectiva que del trabajo de un profesional en planificación urbanística. Son la suma de miles de interacciones locales: agruparse, compartir, hacinarse, intercambiar, las distintas actividades que se condensan en la totalidad de la vida urbana.

A partir de aquí surge la siguiente pregunta: por qué, si son tan útiles, las ciudades tardaron tanto tiempo en aparecer, y por qué se han dado periodos tan prolongados de declive de la ciudad. Consideremos el estado de Europa después de la caída del imperio romano: durante cerca de mil años, las ciudades europeas se replegaron en castillos y fortalezas, o sus poblaciones se dispersaron en el campo. Imagínense un filme en cámara rápida de Europa occidental, como se vería desde un satélite, con cada década comprimida en un solo segundo. Si comenzarnos la película en el año 100 d. C., el continente son cien puntos de luz de bulliciosa actividad. Roma brilla más que cualquier otro lugar en el mapa, pero el resto del continente está salpicado de prósperas capitales provinciales: Córdoba, Marsella, incluso París va es lo suficientemente grande como para

extenderse a la riz,c gaucho. Sin embargo, a medida que la película avanza las luces comienzan a desvanecerse: ciudades saqueadas por invasiones nómadas desde el este, o arruinadas por la decadencia de las rutas comerciales del propio imperio. Los parisinos se repliegan en su fortaleza en la isla v permanecen allí durante quinientos años. Cuando los visigodos por fin conquistan Roma en -47( d. C., vista desde arriba parecería que la central eléctrica de Europa ha perdido su generador primario: las luces palidecen v algunas se apagan por completo. El sistema de Europa cambia de una red de ciudades y pueblos a una mezcla inestable y dispersa de aldeas y emigrantes cuyas mayores poblaciones no albergan a más de mil habitantes. Así continúa durante los cinco siglos siguientes.

Y luego, bruscamente, tras el cambio de milenio, la imagen cambia por completo: brotan en el continente docenas de ciudades de un tamaño considerable, con poblaciones de decenas de miles de personas. Hav zonas en el mapa -en Venecia o Trieste- que brillan casi como la antigua Roma al comienzo de nuestra película, ciudades incipientes que albergan a más de cien mil habitantes. El efecto no es distinto de ver un plano-secuencia de un campo abierto que yace adormecido durante los meses de invierno y luego se transforma súbitamente con el estallido de la primavera. No hay nada gradual o lineal en el cambio; es tan repentino y drástico como encender la luz. Como el físico Arthur Iberall describió en una ocasión, la transición que experimentó Europa no es distinta de la ocurrida a las moléculas de 1-LO cuando cambian del estado líquido del agua al estado sólido del hielo: durante siglos la población es líquida e inestable, y luego, abruptamente, aparece una red de ciudades con una estructura estable que persistirá más o menos intacta hasta la siguiente gran transformación en el siglo xix, durante el surgimiento de la metrópoli industrial.

¿Cómo puede explicarse ese súbito despegue? Las ciudades no son ideas que se extienden corno virus a través de poblaciones mayores; el sistema de la ciudad medieval no se reproducía por esporas como los estados de l a antigua Grecia. Y por supuesto, Europa va no estaba unida por un imperio, de modo que no había un cuartel general que decretara que se construyeran cien ciudades a lo largo de dos siglos. ¿Cómo podemos entonces explicar la impactante coordinación del florecimiento urbano del medioevo?

Comencemos por observar las analogías en forma literal. ¿Por qué florece de repente un campo de flores en primavera? ¿Por qué el agua se vuelve hielo? Ambos sistemas experimentan "transiciones de fase" -cambian de un estado definido a otro en una instancia crítica- en respuesta a cambios en los niveles de energía que los recorren. Si dejarnos la tetera con agua a temperatura ambiente en la cocina, retendrá su forma líquida durante semanas. Pero si incrementamos el flujo de energía en la tetera al ponerla al fuego, en minutos induciremos una transición de tase en el agua, transformándola en gas. Tomemos un campo de capullos de flor acostumbrado a la escarcha nocturna v a diez horas de sol, luego incrementemos la temperatura quince grados v sumemos cuatro horas de luz solar. Después de un mes o dos el campo estará sembrado de flores doradas. Un incremento lineal de energía puede producir un cambio no lineal en el sistema que la conduce; un cambio que sería difícil predecir con antelación si no hubiéramos visto jamás la floración de una planta.

La explosión urbana de la edad media es un ejemplo del mismo fenómeno. Ya hemos visto que la idea de construir ciudades no se expandió en Europa a través de la palabra, del boca en boca; lo que sí se difundió, a partir del año 1000 d. C. aproximadamente, fue una serie de avances tecnológicos que se combinaron para producir un cambio decisivo en la capacidad humana de dominar los flujos de energía. Como escribe el historiador Lvnn White Jr., "Estas innovaciones 1 ... 1 se consolidaron v dieron como resultado una forma increíblemente eficiente de explotación del suelo." En primer lugar, de la mano de los invasores germanos apareció el arado de rueda, que aprovechaba la energía muscular de animales domésticos, v se extendió luego hacia los valles de los ríos al norte del Loira; aproximadamente en el mismo momento, los campesinos europeos adoptaron la rotación trienal de cultivos que incrementó la productividad de la tierra en al menos un tercio. Un mejor aprovechamiento de la energía del suelo hizo posible alimentar a una nmavor densidad de población. A medida que se formaban ciudades más grandes, se popularizó otra tecnología que resulta más benévola para el medio ambiente, como el reciclaje de desechos que trajo consigo la formación de comunidades próximas a la ciudad para la fertilización de cultivos. Como escribe Mumford, "las áreas boscosas en Alemania, agrestes en el siglo ix, dieron lugar a tierras de labranza; los cenagosos Países Bajos, que alimentaban a un puñado de rudos pescadores, se transformaron en uno de 101, suelos más productivos de Europa". El resultado es un circuito de retroalimentación positiva: el arado y la rotación de cultivos mejoran el suelo que a su vez proporciona suficiente energía para abastecer a las ciudades, quienes generan fertilizante suficiente para mejorar el suelo, que genera suficiente energía como para alimentar a ciudades aún mayores.

Hablamos en ocasiones de sistemas emergentes que llegan a existir por leotstrnppirr,q,' aunque no es el caso de los pobladores rurales de la edad media. Ellos estaban abocados a convertirse en habitantes de ciudades completamente desarrolladas. No emprendieron la construcción de asentamientos mayores; resolvieron problemas locales, por ejemplo, cómo hacer que los campos produjeran más v qué hacer con los desechos generados en la ciudad. Y sin embargo esas decisiones locales se combinaron para formar la macroconducta de la explosión urbana. "Esta aceleración en el desarrollo urbano", escribe el historiador y filósofo Manuel De Landa, "no sería igualada hasta quinientos años después cuando una nueva intensificación del flujo de energía -esta vez derivada de la explotación del petróleo- impulsó otro gran estallido en la formación y el crecimiento de ciudades en el siglo xix". Y con ese nuevo flujo de energía surgieron nuevos tipos de ciudades: las ciudades factorías de Manchester y Leeds y los grandes superorganismos metropolitanos como Londres, París y Nueva York.

Traducción de Marín Florencia Ferré

 

* En informática, bootstrappiiic se refiere a un proceso en el que un sistema sencillo activa otro más complejo, como cuando, al encender una computadora, el sistema de arranque prepara al equipo para usar el sistema operativo.

El reto de la complejidad

James H. Brown

1 A la ciencia nunca le ha
resultado fácil mirar de lejos, a
una distancia en que los fenómenos
aislados se mezclen hasta ser una
masa en apariencia ininteligible.
Pero hoy queda claro que
a las explicaciones puntuales, en
general exitosas, hay que
complementarlas con otras,
acaso menos certeras pero más
globales. De ahí que también la
biología recurra a la noción de
complejidad para ensamblar sus
respuestas parciales, tal como hace
James H. Brown en este fragmento
procedente de Macroecología, de
reciente aparición en nuestra
Sección de Obras de Ciencia
y Tecnología.

Parece haber una predilección entre los científicos, por lo menos entre los biólogos, por adoptar un enfoque microscópico y reduccionista de la investigación. Estamos impresionados por los triunfos de la física de partículas y la biología molecular, y tal vez igualmente impresionados por las dificultades y el progreso menos rápido de la cosmología y la ecología. Esta experiencia sugiere que es ventajoso desmantelar sistemas complejos, identificar sus componentes y comprender cómo funcionan. Es mucho más difícil entender las configuraciones y la dinámica de sistemas complejos, íntegros e intactos, va sean macromoléculas, organismos individuales o ensamblados de muchas especies. No es fácil, tal vez ni siquiera posible, recrear las propiedades de los sistemas complejos a partir del conocimiento de sus componentes y las interacciones entre ellos.

En ecología y biología evolutiva este prejuicio en favor del reduccionismo ha sido reforzado por los éxitos recientes de la ecología experimental y los estudios de evolución molecular. Muchos resultados importantes provienen de programas de investigación que se han enfocado sobre componentes microscópicos y sus interacciones, ya sean organismos individuales en ecosistemas locales o nucleótidos en genomas. Las manipulaciones experimentales controladas y replicadas han permitido a los ecólogos identificar procesos que regulan la dinámica de poblaciones y la organización de comunidades. La aplicación de técnicas moleculares ha permitido a los taxónomos reconstruir las relaciones filogenéticas y a los biólogos evolutivos, entender mejor las bases genéticas del cambio evolutivo. Nadie debería descartar la importancia de estos avances.

Sin embargo, sería un error decir que estos estudios han resuelto todas las preguntas interesantes en sus disciplinas. Los resultados de estudios microscópicos no pueden ser simplemente extrapolados a escalas mayores para explicar patrones y procesos macroscópicos. De hecho, mientras más aprendemos sobre la organización microscópica de sistemas complejos, es más obvia la necesidad de estudios macroscópicos para ubicar los hallazgos en una perspectiva más amplia. Los experimentos ecológicos y otros estudios a escalas pequeñas han revelado mucha información sobre la influencia de los factores abióticos y las interacciones bióticas sobre la estructura y dinámica de poblaciones locales, comunidades y ecosistemas. Sin embargo, a menos que los experimentos sean reproducidos en varios hábitats y localidades distintos -y raramente existen recursos suficientes para hacerlo- es imposible saber qué resultados son específicos al sistema particular y cuáles pueden ser generalizados a otros sistemas. Aún más importante, todos los ecosistemas naturales están abiertos al intercambio de energía, materiales y organismos a través de sus límites, definidos arbitrariamente. A consecuencia de ello, los factores geológicos, oceanográficos y climáticos a gran escala, que son difíciles o imposibles de manipular experimentalmente, afectan procesos biogeoquímicos, la dinámica poblacional y la estructura de la comunidad dentro de ecosistemas locales. Los sucesos de gran escala de especiación, colonización y extinción también influyen profundamente en la composición biótica de los ecosistemas locales. Debido a que la mayoría de

los procesos que operan a grandes escalas espaciales tienen efectos duraderos en el largo plazo, su influencia frecuentemente parece ser una consecuencia de la "historia".

Los estudios macroscópicos también son necesarios para ubicar las contribuciones de la biología molecular a la sistemática y la biología evolutiva en una perspectiva más amplia. Las técnicas moleculares hoy permiten la reconstrucción de las filogenias, la determinación de sistemas de reproducción y análisis de organización del genoma. Aunque estos resultados son importantes, su valor sería realzado si se pudiesen ubicar en un contexto histórico y ambiental. [...]

Finalmente, hay una desesperada necesidad práctica de estudios macroscópicos. Los seres humanos modernos estamos cambiando el mundo de maneras sin precedente en la historia de la vida en la Tierra y que amenazan la sobrevivencia de muchísimas especies, incluyendo la nuestra. Los problemas ambientales más severos causados por seres humanos existen a escalas globales o regionales. Estos problemas no pueden ser enfrentados solamente con experimentos ecológicos tradicionales a pequeña escala, en parte porque no hay suficiente tiempo, dinero y personal para llevar a cabo estudios reduccionistas de cada hábitat, especie y proceso. Aun si los experimentos a pequeña escala fuesen realizados, muchos de sus resultados no podrían ser válidamente extrapolados a escalas globales o regionales. Para enfrentar problemas regionales y globales de cambio ambiental y reducción de la diversidad biológica se requerirá de estudios macroscópicos que necesariamente cambien la precisión de la ciencia experimental a pequeña escala para buscar respuestas sólidas a problemas grandes.

SISTEMAS ADAI'TATIVOS COMPLEJOS

Los ecólogos y los biólogos evolutivos se han propuesto alcanzar el objetivo de entender la diversidad de la vida de caracterizar la variedad de seres vivos v descubrir cómo se produjo esa variedad y cómo se mantiene-. No hay manera de evadir la magnitud de esta tarea.

Consideremos la diversidad de los organismos contemporáneos. Nadie sabe cuántas especies de organismos habitan la Tierra, pero las "mejores estimaciones" varían entre 5 y 50 millones. De la misma manera, nadie sabe cuántas especies coexisten dentro de un ecosistema local, pero ese número probablemente varía entre un puñado en ambientes extremos tales como manantiales termales, lagos hipersalinos y desiertos antárticos, hasta quizá decenas de miles en los bosques tropicales. Estos organismos vivos son sólo una fracción muy pequeña del número de especies que han habitado la Tierra durante los 5 000 millones de años en los que ha existido; más de 99.99 por ciento de las especies que han vivido en algún momento están hoy extintas. La variedad de la vida se refleja no sólo en el número de especies, sino también en sus atributos. Consideremos que los organismos varían a lo largo de más de veinte órdenes de magnitud en su tamaño corporal, desde 10-13 g hasta 108 g. Existe una variación comparable en longevidad (desde unos pocos

minutos hasta miles de años) y en el uso del espacio (algunos líquenes viven por décadas sobre unos cuantos centímetros cuadrados de roca, mientras que algunas aves y ballenas migran decenas de miles de kilómetros cada año). El tamaño de los genomas varía de alrededor de 104 nucleótidos en los virus más simples hasta más de 1010 nucleótidos en algunos angiospermas y vertebrados.

La misión de la ecología y de la biología evolutiva es determinar las leyes que gobiernan esta variedad de vida. La meta es desarrollar un cuerpo teórico que organice lo que ya sabemos acerca de la diversidad orgánica y que genere nueva información e ideas, nuevos datos e hipótesis, para guiar los estudios posteriores. Si esto parece intimidante, considérese cuánto hemos avanzado solamente en los dos siglos transcurridos desde los pensamientos revolucionarios de Lyell, Darwin v Mendel, o en las pocas décadas desde el inicio de la ecología experimental moderna, la sistemática filogenética y molecular y la tectónica de placas. Existe una razón para ser optimistas, pero aún queda mucho por hacer.

Los ecólogos y biólogos evolutivos pueden encontrar algún consuelo en el hecho de que no están solos en su lucha con tal complejidad. Está surgiendo una ciencia que busca identificar las características que comparten los sistemas adaptativos complejos y desarrollar enfoques conceptuales y herramientas tecnológicas para estudiarlas. Los sistemas adaptativos complejos tienen varias características en común: 11 están compuestos por numerosos elementos de muchas clases diferentes; 2] los elementos interactúan no linealmente y en diferentes escalas temporales y espaciales; 31 los sistemas se organizan a sí mismos para producir estructuras y comportamientos complejos; 41 los sistemas mantienen estados termodinámicamente improbables por medio del intercambio de energía y materiales a través de límites permeables diferencialmente; 51 alguna forma de información heredable permite a los sistemas responder adaptativamente a los cambios ambientales, y 61 dado que la magnitud y dirección de cualquier cambio son afectadas por las condiciones preexistentes, la estructura y dinámica de estos sistemas son efectivamente irreversibles, y siempre hay un legado histórico. Ejemplos de estos sistemas

complejos incluyen los cerebros humanos, lenguajes, ciudades y ciertas clases de programas de computación.

Los organismos individuales pueden ser considerados como una clase especial de sistemas adaptativos complejos porque muestran todas las características mencionadas. En otros sitios sugiero que las especies también poseen la mayoría de estos atributos. No quiero discutir aquí si es más productivo considera¡ - a las poblaciones v comunidades como sistemas adaptativos complejos o como partes que componen sistemas adaptativos complejos. Las poblaciones y las comunidades también muestran muchas de esas propiedades, pero difieren de los individuos v las especies en por lo menos un aspecto importante: no tienen límites claramente definidos v selectivamente permeables. Los organismos individuales tienen inicios (nacimientos) y finales (muertes), interiores (cuerpos) y exteriores (ambientes) bien definidos. Yo propongo que las especies también muestran una diferenciación. Las poblaciones y comunidades son diferentes. La ausencia de límites diferenciados v los movimientos no regulados de ¡os organismos, así como de la energía y de los materiales no vivos, hacen que la identificación de la mayoría de las poblaciones v comunidades sea arbitraria. Una población o comunidad es simplemente el conjunto de organismos que, por conveniencia, un científico selecciona para su estudio. Con frecuencia están definidas simplemente en términos de los organismos que existen juntos en un sitio de estudio arbitrario por un periodo de tiempo arbitrario.

 

LA NATURALEZA

DE I.A COMPLEJIDAD ECOLOGICA

Cualquier niño que ha jugado con algún reloj antiguo montado sobre joyas sabe que es mucho más fácil desarmar un sistema complejo en las diferentes piezas que volver a armar sus partes y restaurar las funciones originales. De la misma manera, ninguna ciencia ha tenido éxito en comprender la estructura y dinámica de un sistema complejo desde un enfoque reduccionista solamente. Los físicos no han resuelto el problema de tres cuerpos,) los biólogos moleculares no han recreado un organismo a partir de sus constituyentes químicos en un tubo de ensayo y los neurobiólogos no han sido capaces de explicar la memoria y el conocimiento en términos de interacciones entre neuronas. En ecología, sabemos, por lo menos en principio, cómo determinar el número de especies que existen juntas en un bosque o una poza y cómo caracterizar sus interrelaciones tróficas y filogenéticas. No tenernos ni idea de cómo predecir los cambios que sucederán en el número, identidad, relaciones tróficas v constitución genética de las especies, si la temperatura promedio se incrementa en 30 °C o si una especie exótica coloniza el área.

Los estudios matemáticos y computacionales de sistemas complejos muestran por qué esto es cierto. Un sistema compuesto de un número modesto de diferentes clases de componentes que interactúan de maneras específicas mostrará a lo largo del tiempo dinámicas complejas no lineales v estructuras continuamente en cambio. Aunque las reglas que rigen la organización del sistema son conocidas -porque el investigador escribió las ecuaciones o el programa de computadora , los resultados específicos son esencialmente impredecibles. Pequeñas diferencias en las condiciones iniciales, eventos estocásticos, retrasos temporales, procesos que operan en diferentes escalas de tiempo y las subdivisiones espaciales son tactores que contribuyen a la complejidad en la organización y la variabilidad en la conducta. Las malas noticias son que aun cuando los componentes y las reglas para ensamblarlos son conocidos, es prácticamente imposible predecir los detalles de los sistemas complejos resultantes.

Pero las buenas noticias son que, en otro nivel, macroscópico, la estructura y conducta de los sistemas complejos son predecibles. La organización dinámica del sistema entero está restringida por la naturaleza de sus componentes y la clase de interacciones entre ellos. Estas restricciones producen patrones emergentes, predecibles, de estructura y dinámica macroscópicas de todo el sistema. Algunos de éstos se revelan como patrones estadísticos. Así, por ejemplo, mientras cada resolución de un juego de ecuaciones o programa de computadora puede proporcionar un resultado ligeramente diferente, muchas simulaciones repetidas producirán una variación limitada de resultados que pueden ser caracterizados estadísticamente como una distribución probabilística.

EL ESTUDIO
DE IA COMI'LEJIDAD ECOLOGICA

En ni¡ clase de física en la escuela secundaria, el profesor realizó la siguiente demostración: colocó un frasco pequeño de aceite de yerbabuena sobre su escritorio al frente del salón, le quitó el tapón y pidió a los estudiantes que levantaran su mano al momento de detectar el aroma de yerbabuena. Los estudiantes levantaron sus manos en una "ola" que se inició al frente del salón v avanzó hacia el fondo. Sabemos por qué sucedió este

 

 

patrón. La "difusión al azar" causó un claro movimiento de las moléculas de verbabuena de la alta concentración en el frasco a las áreas de baja concentración en el salón. Cada estudiante levantó su mano cuando una molécula de yerbabuena llegó a su epitelio olfativo y desencadenó un impulso nervioso sensorial.

Consideremos cómo la física ha explicado la conducta de un gas: cada molécula tomó un camino específico desde el frasco hasta la nariz de un estudiante. Este camino estuvo definido por numerosos cambios en velocidad v dirección mientras la molécula de yerbabuena se movía entre, v chocaba contra, las otras moléculas en el salón. Un físico no intentaría describir y explicar este camino. Aun si esto fuera posible, un ejercicio así requeriría numerosas medidas y produciría muy pocas generalidades -sería necesario repetir el proceso entero para entender el camino de otra molécula hacia la nariz de otro estudiante-. Sin embargo, los físicos han estudiado el movimiento de las moléculas de gas. Han investigado el comportamiento estadístico de muchas moléculas, el llamado proceso de difusión, y han desarrollado ecuaciones matemáticas para caracterizarlo. La difusión es un proceso muy general: es una propiedad emergente de cualquier conjunto grande de moléculas de gas que parecen moverse y chocar al azar. Explica el patrón altamente predecible de detección de la yerbabuena.

Aquí encontramos una lección para la

ecología. Durante las décadas recientes los ecólogos de poblaciones han intentado describir y predecir las fluctuaciones en la abundancia local de las especies; los ecólogos de comunidades han intentado describir y predecir los cambios en la composición de especies que coexisten a nivel local. Yo quisiera comparar este proceso con el de un físico intentando mapear y predecir los caminos de cada molécula de gas. No debe sorprendernos que el avance haya sido lento y la generalización limitada. Es importante reconocer que esto no es porque las causas de cambios pasados en la abundancia y la composición de las especies sean intrínsecamente imposibles de conocer ni porque la predicción de la trayectoria futura es imposible. Dado que los humanos somos más similares en tamaño a otros organismos que a moléculas de gas, es probablemente más fácil para nosotros conocer cómo pequeñas diterencias en condiciones ambientales, retrasos en el tiempo v otros factores pueden afectar la estructura y dinámica de una población o comunidad. Pero la generalización y predecibilidad todavía serán limitadas, porque aun las diferencias muy pequeñas pueden ser amplificadas por procesos no lineales y producir resultados divergentes.

Esto no quiere decir que lo que yo llamo estudios microscópicos de la estructura y dinámica de las poblaciones y comunidades sean poco valiosos. Tales estudios son importantes por dos motivos. Primero, existen razones prácticas para intentar describir y predecir el comportamiento de ciertos sistemas, aun cuando las posibilidades de generalizar sean limitadas. Existen razones socioeconómicas poderosas para entender las poblaciones y comunidades de especies plaga y especies útiles a fin de poder manejarlas para el beneficio humano. Existen razones morales y éticas para entender la dinámica poblacional de especies en peligro y la organización de comunidades amenazadas que nos permitan llevar a cabo acciones para conservar estos sistemas.

Segundo, es importante estudiar los detalles microscópicos de sistemas ecológicos complejos porque la naturaleza de los componentes y sus interacciones finalmente determinan las propiedades estadísticas emergentes de estos sistemas. Para regresar a la analogía con la

física de gases, fue esencial saber que éstos son conjuntos de moléculas moviéndose aparentemente al azar v entender los factores que afectan su velocidad y colisiones para poder comprender el proceso de difusión. De la misma manera, cualquier entendimiento relativamente completo de dinámica poblacional u organización de una comunidad requerirá del conocimiento tanto de los componentes microscópicos, como de las propiedades macroscópicas emergentes y de la reacción entre los dos.

Por estas razones, no pretendo criticar los estudios ecológicos microscópicos o los enfoques experimentales reduccionistas que permitieron realizar tales estudios de manera práctica v rigurosa. La mitad de mi propio trabajo de investigación está dedicada a estos estudios. Deseo destacar la importancia de reconocer las limitaciones de tales estudios, las razones de su generalización v predecibilidad limitadas y las contribuciones que pueden hacerse por estudios macroscópicos de las propiedades emergentes de los sistemas ecológicos complejos. Yo abogo por la macroecología y otros enfoques macroscópicos'- no como una alternativa a la ecología de poblaciones y comunidades tradicional experimental, sino como un complemento. Creo que la ecología avanzará más rápidamente cuando exista un equilibrio saludable entre los enfoques microscópico v macroscópico.

Traducción de Rodrigo Medellín

NOTAS

1. El problema de tres cuerpos en física es un ejemplo. Es posible usar las leyes de gravitación y movimiento para predecir la dinámica de un sistema de dos cuerpos, dadas las masas, velocidades y posiciones iniciales de cada objeto. Nadie ha podido aún predecir la conducta del sistema análogo de tres cuerpos.

2. Algunos tipos de ecología de ecosistemas, que estudian los patrones y procesos del intercambio de energía y materia de los sistemas completos, son ejemplos de otro enfoque centrado en las propiedades emergentes de sistemas ecológicos complejos. Los estudios de propiedades emergentes de redes tróficas son otro ejemplo más.

sentí tan dominado por mi miedo súbito que mis intestinos se crisparon y mis sentidos fueron impulsados a una nmaquinación psicótica. Y estaba confabulando: nme narraba a mí mismo un cuento para integrar mis alucinaciones, mis delirios, mis emociones y mis trastornadas capacidades analíticas.

En cuanto desperté, no me inquietó mi locura temporal. Mi sueño no había sido más absurdo que ningún otro anterior. Y apuesto a que ustedes han tenido algunos aún más extraños. A todos nos consuela la convicción de que nuestra locura nocturna es una función importante de ese increíble puñado de sustancia gelatinosa ubicada detrás de los ojos y entre las orejas. Desde luego, hablo del cerebro.

Hace va algún tiempo que vengo pensando en mi cerebro, y empiezo a darme cuenta de algo que me parece bastante sorprendente e importante. Y es que ya no puedo establecer una diferencia significativa entre el estado de mi cerebro y el de mi mente. Sobre todo cuando considero mis sueños.

 

Los ',L [.No,, COMO Dl LIRIO

Acostado en mi cama de Ogunquit, soñando con la detección de criminales en un hotel de Nueva Orleáns, estaba tan convencido por la realidad de mi experiencia subjetiva, que creí estar despierto. Así, no estaba en condiciones de deducir algo válido acerca del estado de mi conciencia.

Sin embargo, en un segundo mi estado cerebral cambió del sueño a la vigilia. Al punto supe que era lunes, 5 de julio de 1992 (y no 10 de octubre de 1991, fecha de ni¡ sueño), y que me encontraba en Ogunquit, Maine, y no en Nueva Orleáns, Louisiana. Despierto, estaba orientado, no desorientado. Despierto, mi proyecto del día era lógico y claro, no confuso v turbio. Y sin embargo, el estado onírico afectó mi estado de vigilia. Mi recuerdo del sueño, aunque fragmentado, era vívido y detallado después de que desperté, y todavía hoy lo rememoro con la misma claridad, unas 24 horas después, tan claramente como todos mis actos de ayer, cuando fui con mi hijo de Ogunquit a mi casa de campo aquí en las colinas al norte de Vermont. Es extraño, porque todos los demás sueños que tuve esa noche de domingo, y los otros noventa mil que he tenido durante las noches de mi vida, están totalmente perdidos en una amnesia masiva y duradera.

Parece indudable que el agudo y dramático cambio de mi estado mental fue provocado por otro de iguales características en el estado de mi cerebro, del sueño a la vigilia. Es este perfecto vínculo entre el estado cerebral y el estado mental el que me da el valor para proponer que es un error emplear dos grupos diferentes de palabras, de conceptos y de sentimientos cuando consideramos nuestros cerebros (por un lado) y nuestras mentes (por el otro). Creo que el cerebro v la mente están inextricablemente unidos. No hay diferencia entre el cerebro físico en mi cráneo v la mente supuestamente etérea que flota a mi alrededor en alguna quinta dimensión que ninguno de nosotros puede observar. El cerebro y la mente constituyen una unidad inseparable.

Mi convicción de que el cerebro v la mente son una sola entidad surge de] reconocimiento de que la naturaleza de cada estado de conciencia que experimento subjetivamente está determinada por el estado de mi cerebro. Sueño porque algo específico está sucediendo entre las neuronas de mi cerebro. Despierto porque la actividad vuelve a cambiar súbitamente de manera específica. Por consiguiente, propongo que llamemos a esta unidad el cerebro-mente y hagamos referencia a sus principales modos de operación (como el soñar y la vigilia) hablando de estados cerebro-mentales.

Si bien esta idea puede parecer lógica e inofensiva, de todos modos es una herejía tanto para la ciencia como para las humanidades. Muchos científicos describen el cerebro como un procesador central biológico y niegan la existencia de la mente. Y muchos humanistas describen la mente como una entidad gloriosa: un ser por sí mismo, un espíritu consciente de sí mismo que trasciende cualquier encarnación física. Por lo tanto, somos retratados como cerebros sin mente o mentes sin cerebro y los dos nunca se unirán. El cerebro dirige al cuerpo: nos permite ver, caminar, digerir los alimentos. La mente dirige nuestros pensamientos y personalidades: nos permite pensar, sentir, juzgar nuestro alrededor v las personas que allí están.

Pero he llegado a pensar que el cerebro v la mente no son dos entidades vinculadas de una afortunada manera cósmica. Son una entidad. Y los modos normales de experiencia que constituyen nuestras vidas, como la vigilia y el soñar, y esos nodos anormales que sufrimos algunos, como la esquizofrenia y el delirünn tremola, son simplemente estados diferentes del cerebro-mente, esté sano o no.

Esta hipótesis no la he sacado de la nada. Gracias a mi entrenamiento en neurología (el "campo del cerebro") y en psiquiatría (el "campo de la mente"), he estudiado a las personas durante más de 30 años desde una perspectiva dualista. En años recientes se han visto grandes avances en ambos campos gracias a la nueva tecnología de diagnóstico, como las imágenes de resonancia magnética, la recopilación de datos empíricos de lo que sucede en nuestras cabezas cuando dormimos y soñamos, y a descubrimientos médicos acerca de enfernmedades como el Alzheimer. Las ideas nuevas que surgen de esos avances están convergiendo hacia una interpretación común: que existe un cerebromente unificado.

 

A esta nueva manera de considerar las cosas la llamo el paradigma del cerebro-mente. Empleo el término con un guión, cerehro-atente, para indicar unidad, v utilizo la palabra paradigma para señalar un modelo nuevo y explícito de esa unidad. Como lo señaló Thomas Kuhn, un cambio de paradigma es más que una modificación cuantitativa en el estatus de una teoría científica; es un cambio revolucionario de nuestra manera de ver y comprender nuestro mundo y, en este caso, es una manera revolucionaria de comprendernos a nosotros mismos. 1...j

¿Quee ES LA MEN I E?

Hasta el siglo xix la mayoría de las definiciones de la mente se limitaba cómodamente a la conciencia de sí mismo. Para la mayor parte de los teóricos, la "conciencia" era semejante al antiguo concepto de espíritu: una forma sensible de energía que animaba al cuerpo y lo movía. Debido a su vínculo con la noción de alma, este concepto consideraba la mente como muy distinta del cerebro, e incluso hasta separada de él.

La separación de la mente y el cerebro también ha sido un aspecto importante de las filosofías religiosas, según las cuales el espíritu puede tanto preceder al cuerpo como sobrevivirle después de la muerte. Para los primeros filósofos cristianos, la doctrina de la separación se vinculaba con la supremacía de la voluntad de dios como la causa primera, última y fundamental de todas las cosas.

Aun con el surgimiento del pensamiento mecanicista en el renacimiento, se mantuvo la separación del cerebro y la mente. En una variación de la teoría dualista del filósofo francés René Descartes, la separación se lograba suponiendo que el cerebro y la mente eran dos mecanismos perfectamente sincronizados. Según Descartes, cuando desperté en Ogunquit hubo cambios simultáneos en el estado de mi cerebro v de mi mente, que reflejaron una perfecta preordenación de dos procesos paralelos exactos ¡que diseñó, les dio cuerda y puso a funcionar antes de que yo naciera! Hoy, esa elaborada invención intelectual parece tan forzada que resulta insostenible para la mayoría de los pensadores modernos. Y, sin embargo, muchos de nosotros seguimos adheridos de modo sutil pero fuerte a una u otra forma de dualismo. ¿Cómo podemos explicar esa paradoja? ¿Cuál es el origen de nuestra profunda resistencia a la apremiante idea de la unidad cerebro-mente?

El delirio de mi sueño puede ofrecer una pista, pues indica que la conciencia, por muy inapreciable y valiosa que sea, se conoce a sí misma de modo muy deficiente. A menudo es incapaz de identificar correctamente su propio estado. A saber: estaba soñando pero estaba convencido de estar despierto. Aun cuando estoy despierto, me es difícil imaginar que mi conciencia es un estado físico de mi cerebro.

El hecho es que el inmenso nudo de nervios que se encuentra en nuestra cabeza no posee un nervio dedicado a verificarse a sí mismo. Por consiguiente, no tenemos la sensación directa de poseer realmente un cerebro. Debemos aceptarlo como acto de fe. Y aunque es una idea que todos aceptamos como verdad anatómica, casi nunca entra en nuestra conciencia cuando pensamos. Por ello, nuestras filosofías han ignorado casi por completo nuestros cerebros.

Es posible que crean ustedes que la existencia de los dolores de cabeza demuestra que esta idea es falsa, pero las fibras nerviosas que transmiten esos impulsos dolorosos se encuentran en las paredes de los vasos sanguíneos que suministran al cerebro su cociente crítico de oxígeno; no son sensibles al estado del cerebro mismo.

Sólo otra parte de la conciencia (la facultad a la que llamamos conciencia de sí mismo) es capaz de observar nuestros estados cerebrales. Decimos: "Me estoy volviendo bastante olvidadizo, por la edad", lo que implica senilidad, o "Mi atención está decayendo. Necesito dormir bien esta noche", indicando fatiga cerebral.

Las expresiones vernáculas respecto de incompetencia o enfermedad mental se refieren también a la conexión cerebro-mente. Consideremos: "cabeza de chorlito" para alguien que no es muy inteligente; "le falta un tornillo" para quien se comporta de manera rara; "le lavaron el cerebro" para las víctimas de una conversión a una secta. Pero sobre todo, no pensamos en nosotros mismos, en nuestros pensamientos y nuestros sentimientos como funciones cerebrales. Se necesita un salto demasiado grande. ¡Y hay tanto que nos agobia a ese respecto! ¿Quién está dispuesto a correr el riesgo de perder su inmortalidad? Pero si tengo la razón respecto de la unidad cerebro-mente, entonces mi mente, mi ser, morirán con mi cerebro. No saldrá volando a otra dimensión de espacio y tiempo.

Sin embargo, aquí mi idea principal no es poner en tela de juicio la fe en dios o el alma del lector. Intento describir con rigor científico la manera en que funciona el cerebro-mente mientras se está en esta tierra, sin importar si usted cree que dios lo puso aquí o que tiene un alma que sobrevivirá después de que haya muerto.

Traducción de Eliane Cazenave, revisión técnica de Héctor Pérez-Rincón