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Junio 2005 / Número 10

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"Los humanos somos complejos y caóticos cuando estamos sanos, y rígidamente ordenados cuando enfermamos.”

Este nuevo número de Komplex propone como pensador del mes a J. Doyne Farmer, físico pionero en teoría del caos y actualmente asesor de inversiones financieras basado en sus teorías y adjunta algunas de las reacciones al debate entre Steven Pinker y Elizabeth S. Spelke, que presentábamos en el número anterior.

Como cada mes, nuestro objetivo no es otro que proporcionaros nuevos temas de conversación. Como siempre, si deseáis hacer alguna aportación, o comentario o dejar de recibirlo, podéis dirigiros a complejidad@bioef.org.

J. Doyne Farmer

J. DOYNE FARMER, uno de los pioneros de lo que se ha denominado teoría del caos, es profesor en la cátedra McKinsey del Santa Fe Institute, cofundador y anterior copresidente del Prediction Company, compañía que se dedica al comercio automático de instrumentos financieros basados en métodos de predicción direccionales basados en series temporales..

Farmer fue becario Oppenheimer en el Center for Nonlinear Studies en el Los Alamos Nacional Laboratory), más tarde inició el “Complex systems group”, al cual se sumaron algunas de las celebridades en esta materia como Chris Langton, Walter Fontana y Oteen Rasmussen. Además de sus trabajos sobre el caos, ha realizado importantes aportaciones teóricas sobre otros aspectos de los sistemas complejos, como por ejemplo el aprendizaje de las máquinas, un modelo para el sistema inmune y el origen de la vida.

“Hacia 1986, Norman Packard y yo nos involucramos en dos proyectos relacionados: uno con Alan Perelson que consistía en una simulación del aprendizaje del reconocimiento de si mismo/no si mismo y la evolución del sistema inmune, y el otro con Stuart Kauffman, se trataba de una simulación de la evolución prebiótica. La idea de la simulación era similar en ambos casos: creamos unas normas que permitieran a las partes del sistema evolucionar e interactuar entre ellas. En el caso del sistema inmune, las partes eran concentraciones de diferentes tipos de anticuerpos. En la de la evolución prebiótica, eran concentraciones de moléculas como pueden ser las proteínas; el objetivo era demostrar cómo un metabolismo podía surgir espontáneamente, sin la presencia de moléculas que se duplican a si mismas como el ADN. El aspecto más interesante y novedoso en ambas simulaciones fue que al evolucionar los sistemas, las composiciones de sus partes, y por lo tanto también las interacciones de las partes, cambiaron. Todo esto surgió como consecuencia de unas pocas y simples reglas. No tuvimos que añadir nada manualmente más que las leyes básicas de la química – o nuestro primitivo conocimiento de la misma.

Los problemas resultaron ser más difíciles de lo esperado y nuestros resultados iniciales no fueron muy concluyentes. En el caso de las redes auto catalíticas, tuve suerte de contar con la ayuda de Rik Bagley, un licenciado universitario que emigró de San Diego y quería realizar su tesis doctoral. Rik trabajó mucho y finalmente consiguió algunos muy buenos resultados los cuales demostraron que todo el planteamiento merecía la pena.

Para poder comprender lo que hicimos, primero uno tiene que comprender una de las cuestiones básicas relacionada con el origen de la vida. Hablando crudamente, un sistema vivo – un organismo – está formado por una relación simbiótica entre un metabolismo y un reproductor. El metabolismo, el cual está formado por proteínas y otras cosas, extrae la energía del entorno, y el reproductor contiene el plano del organismo, en el cual hallamos la información necesaria para crecer, realizar reparaciones y reproducirse. Cada uno necesita del otro: el reproductor contiene la información para crear las proteínas, el RNA, y otras moléculas que constituyen el metabolismo y hacen que el organismo funcione; el metabolismo suministra la energía y la materia prima necesarios para crear y poner en marcha el organismo.

La pregunta es ¿cómo surgió esta situación de “hoy por ti mañana por mí”? ¿Qué llegó primero, el metabolismo o el reproductor? ¿O acaso, como no pueden vivir el uno sin el otro, han evolucionado juntos?

Muchos de nosotros creemos que la auto-organización es una característica general, ciertamente lo es del universo, e incluso de una manera más general lo es de sistemas matemáticos que podemos llamar “sistemas adaptativos complejos”. Los sistemas adaptativos complejos tienen la virtud de que si los ponemos en marcha, simplemente dejando que la variable matemática “tiempo” avance, por naturaleza progresarán de un estado caótico, desorganizado, indiferenciado e independiente a otro organizado, altamente diferenciado y altamente interdependiente. Las estructuras organizadas surgen espontáneamente simplemente dejando el sistema en marcha. Por supuesto, hay algunos sistemas que obtienen estos resultados de una manera más intensa o a unos niveles más altos que otros, pero depende en cierta medida de la casualidad. La progresión del desorden a la organización ocurrirá a trancas y barrancas, tal y como suele ocurrir en la evolución natural e incluso puede que, de vez en cuando, el proceso dé marcha atrás. Pero en los sistemas adaptativos complejos, la tendencia general será hacia la auto-organización. Los sistemas adaptativos complejos son de alguna manera especiales, pero no extremadamente especiales; el hecho de que simples formas de auto-organización puedan hallarse en muchas y diferentes simulaciones con ordenadores sugiere que existen muchos sistemas adaptativos complejos aunque sean “flojos”. Un sistema flojo da pie a formas de auto organización más simples; uno fuerte, sin embargo, genera formas más complejas, como la vida. La distinción entre lo débil y lo fuerte puede depender también del baremo: aunque algo como la “connection machine” de Danny Hillis sea grande, no es nada comparado con el número de Avogadro de procesadores que la naturaleza posee.

Volvamos a la cuestión de quién y qué somos: si admitimos mi idea fundamental de que la vida y la inteligencia son el resultado de una tendencia natural del universo a la auto-organización, entonces somos simplemente una zona de paso, un peldaño en esta progresión. Por supuesto, debemos tener cuidado con las generalizaciones de un nivel de evolución a otro. Uno de los factores que causó la falta de popularidad de las ideas de Spencer fue el darwinismo social , (la idea de que aquellos que eran ricos y poderosos lo eran porque de algún modo “encajaban”, de forma natural, mientras que los pobres no encajaban ), lo que era una pobre extensión de la evolución biológica a evolución social, basada en una comprensión simplista de cómo funciona realmente la evolución biológica. La evolución social es diferente a la evolución biológica: es más rápida, es lamarquiana, y hace uso más a menudo del altruismo y de la cooperación que la evolución biológica”.

La historia de Peter Lynds, neozelandés que antes de acabar la Universidad y con un solo artículo revolucionó el mundo de la física,… aunque hay quien afirma que no existe. Un interesante artículo de Wired Magazine.

Jimmy Wales quería construir una enciclopedia libre en Internet. Para ello reclutó un ejército de voluntarios y creó la auto-organizada, la continuamente auto-corregida, la hiperadictiva biblioteca del futuro llamada Wikipedia…

En el número 161 de Edge, Baron-Cohen responde a Marc D. Hauser, Steven Pinker, Armand Leroi, Carole Hooven, Elizabeth Spelke, Alison Gopnik, David C. Geary, Helena Cronin, Linda S. Gottfredson y Diane F. Halpern, Alison Gopnik, David Haig, y Nora S. Newcombe incorporan sus opiniones al debate Pinker/Spelke que presentábamos en el último número.

Una página muy recomendable. donde puedes descargar el software que te permite ver tus propios fractales, además otras descargas te ayudan a mejor entender qué son.

Este libro ilustra la relevancia de las teorías del caos y la complejidad par alas organizaciones sanitarias, la salud pública, la gestión y la práctica clínica. Explica los conceptos e ideas en el núcleo de la complejidad, la nueva ciencia que los soporta y cómo puede aplicarse al mundo real. En la sanidad los sistemas de salud son sistemas adaptativos complejos, también lo son los hospitales, los centros de atención primaria, las enfermedades y los pacientes. El libro describe como la teoría de la complejidad puede ayudarnos a entender mejor cómo nuestras organizaciones, pacientes o incluso enfermedades evolucionan en el tiempo de forma muchas veces impredecible.

Un libro de Kieran Sweeney del Health Complexity Group de la Peninsula School of Medicine, con el que tuvimos el honor de contar en el pasado 2º Seminario Internacional sobre Complejidad y Gestión Sanitaria que organizó O+Berri / Instituto Vasco de Innovación Sanitaria.