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Durante mucho tiempo,
calificar algo de «complejo» servía para designar
una dificultad, de comprensión o de realización.
Pero al mismo tiempo, curiosamente, ello cumplía un papel
de explicación de lo que no se podía explicar de
otro modo: la constatación de la complejidad permitía
con frecuencia -y permite aún hoy, por lo demás-
justificar la falta de teoría y sustituir, aunque de manera
ilusoria, la insuficiencia de sus explicaciones.
Pero la complejidad ha dejado de ser, desde hace algún
tiempo, una invocación y se ha convertido en un problema,
un objeto de estudio y de investigación sistemática
en sí misma. Este cambio de estatuto constituye un hecho
importante en la historia reciente de las ciencias de la naturaleza:
de la biología primero y luego de la física.
Hay varias respuestas para la pregunta ¿qué es
la complejidad?. Una de ellas, bastante general -quizá
demasiado-, consiste en decir que se trata de un estado que se
encuentra entre el orden y el caos, concebidos éstos como
situaciones extremas. Henri Atlan usa para esto la metáfora
«entre el cristal y el humo», así como otros
científicos (matemáticos, en particular) se refieren
al «límite del caos», una noción creada
por Steve Wolfram. Muchos sistemas dinámicos presentan
tres clases de comportamiento: fijo, periódico y caótico
(atractor de punto fijo, atractor de ciclo límite y atractor
extraño). Pero Wolfram dio con un cuarto tipo, intermedio
entre el comportamiento caótico y el fijo o periódico.
Al abandonar el territorio ordenado y entrar en la región
del caos, se atraviesa una región muy estrecha, a la que
Wolfram ha llamado «límite del caos».
Otra definición de la complejidad -también bastante
general-, alude a un estado en el que muchos factores diferentes
interactúan entre sí, dando lugar a la emergencia
de propiedades globales. Las teorías de la autoorganización
(ver nota central) ocupan, en esta concepción, un lugar
de privilegio. Sobre esta definición trabaja el biólogo
francés Henri Atlan para avanzar en la elaboración
de un modelo formal de la complejidad.
Atlan utiliza para ello la teoría matemática de
la comunicación, publicada en 1949 por los ingenieros
norteamericanos Claude Shannon y Warren Weaver.
Uno de los principales teoremas de esta teoría establece
que la cantidad de información de un mensaje transmitido
en una vía de comunicación perturbada por ruido
no puede sino decrecer una cantidad igual a la ambigüedad
introducida por ese ruido entre la entrada y la salida de la
vía.
La cantidad de información total de un mensaje es, por
su parte, una magnitud que mide, sobre un gran número
de mensajes escritos en el mismo idioma con el mismo alfabeto,
la probabilidad media de aparición de las letras o símbolos
del alfabeto, multiplicada por el número de letras o símbolos
del mensaje.
Aplicada al análisis
de la complejidad de sistemas, la cantidad de información
mide el grado de improbabilidad de que el ensamblaje de los diferentes
componentes de un sistema sea el resultado del azar.
Cuanto mayor es el
número de elementos que componen un sistema, mayor es
su cantidad de información, puesto que es mayor la improbabilidad
de constituirlo tal como es ensamblando al azar sus componentes.
Un ejemplo quizá algo basto da cuenta claramente de lo
anterior. Supóngase un sistema compuesto por las letras
A y B, en ese orden. La probabilidad de constituir ese sistema
al azar es bastante alta: 50 %. Ahora imagínese que la
novela El astillero, de Juan Carlos Onetti, es otro sistema:
la probabilidad de obtener la novela mezclando al azar todas
las letras que la componen (o poniendo a un simio a aporrear
una máquina de escribir) es considerablemente menor, y
no bastaría la edad del Universo para escribir El astillero
a través de un procedimiento semejante. La obra de Onetti
contiene una cantidad de información sideralmente mayor
que el sistema A-B. También puede decirse, como propone
Atlan, que la complejidad de El astillero es mayor (vaya
si lo es) que la de A-B.
Este ejemplo no es, sin embargo, del todo satisfactorio, porque
no vale la pena reconstruir El astillero al azar, ya que
puede sin dificultad ser copiado. El problema surge cuando esa
reconstrucción es imposible, es decir cuando el observador
es incapaz de predecir el estado final del sistema a partir de
su estado inicial. En otras palabras, el observador no conoce
o no comprende el sistema en todos sus detalles, pero como ese
sistema sigue siendo organizado y continúa funcionando,
el observador se ve obligado a postular que a lo largo de su
evolución el sistema ha generado una cantidad de información
suplementaria que él desconoce, y que por ende es más
complejo.
Así pues, en el proceso de emergencia de estructuras complejas
y específicas a partir de estructuras menos complejas,
la situación del observador juega un papel fundamental.
En efecto, según
que se suponga que el observador conoce
o no el estado final, es decir que éste sea inesperado,
impredecible, o no, habrá producción de complejidad
o no. Para el observador que no puede predecir la estructura
final únicamente a través del examen de la estructura
inicial, la complejidad del sistema medida por su cantidad de
información aumenta desde su estado inicial hasta su estado
final.
De este modo, en la teoría de Henri Atlan, la complejidad
es una noción negativa: implica que se tenga un conocimiento
global de un sistema y, al mismo tiempo, una ignorancia parcial
del mismo. Es por ello que, en definitiva, la complejidad puede
medirse por medio de la cantidad de información que no
se posee y que haría falta para especificar el sistema
en sus detalles.
* Publicado
originalmente en Insomnia, Nº 3
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