Transiciones en la ciencia

Las fases de diferentes fenómenos han sido ampliamente estudiadas, e.g. sólida/líquida/gaseosa/etc. en la materia, laminar/turbulenta en el flujo de fluidos, flujo libre/congestionada en el tráfico de carreteras, etc. Cerca de las transiciones de fase, surgen propiedades interesantes, e.g. una amplia variedad de patrones de congelación, que a veces pueden caracterizarse por su «criticalidad».
Estamos atravesando una transición en la ciencia. Sin duda vivimos tiempos interesantes, aunque lejos de ser triviales. Las transiciones de fase pueden ser suaves o súbitas. El que estamos viviendo en la ciencia parece ser suave, ya que lleva siglos gestándose.
Se puede decir que la ciencia moderna intenta explicar nuestro mundo utilizando herramientas matemáticas, desde los tiempos de Galileo, Laplace, Descartes y Newton. Esto ha tenido un gran éxito, generando revoluciones industriales, duplicando la esperanza de vida, viajando al espacio, etc.
Aún así, los límites de los sistemas formales en los que se basa la ciencia tradicional comenzaron a aparecer hacia finales del siglo XIX. Georg Cantor definió la teoría de conjuntos, así como los números infinitos e infinitesimales. Aun así, empezaron a aparecer paradojas, por las que Cantor fue objeto de insultos y burlas. Russell y Whitehead intentaron «arreglar» los problemas en sus Principia Mathematica, pero en realidad encontraron más paradojas. En la década de 1920, David Hilbert creó un programa para demostrar finalmente que se podía confiar en las matemáticas (que eran completas, consistentes y decidibles). Su estudiante de doctorado, John von Neumann, estaba trabajando en este problema, por lo que fue el único que entendió el trabajo de Kurt Gödel cuando demostró en 1931 que los sistemas formales no eran completos ni consistentes. En 1936, Alan Turing demostró que no eran decidibles, por lo que definió formalmente «funciones computables». Gregory Chaitin mostró otros límites de los sistemas formales.
Los mismos von Neumann y Turing hicieron contribuciones fundamentales para el desarrollo de las computadoras electrónicas. Las computadoras pueden verse como herramientas que nos permiten estudiar la complejidad, la biología, la inteligencia y más cosas que antes eran imposibles. Como estos fenómenos tienen que ver principalmente con el procesamiento de información, carecíamos de la capacidad de modelar más de dos o tres variables en un sistema, por lo que tuvimos que simplificar demasiado e ignorar el efecto de las interacciones relevantes en los sistemas, estudiando sus componentes de forma aislada y suponiendo que combinarlos sería sencillo.
Incluso cuando las computadoras han transformado nuestro mundo, no han superado los límites inherentes de los sistemas formales. Es posible tener sistemas formales completos, consistentes y/o decidibles, pero con cada aspecto perdemos otras propiedades deseables de los sistemas formales.
Todavía nos faltan herramientas adecuadas para estudiar y comprender propiedades como la causalidad descendente, la emergencia fuerte, la evolución abierta y la inteligencia «general». Todos ellos se caracterizan por la novedad. Esto implica un cambio que nuestros sistemas formales no pueden afrontar de manera general. Por supuesto, podemos definir variables que cambian. Pero no podemos proporcionar todas las posibles variables que surgirán en el futuro ni cómo afectarán a la dinámica de un sistema. Entonces nuestra predicción es limitada.
Dado que nuestros métodos adolecen de estas limitaciones, debemos ir más allá de ellas. No tratando de encontrar certeza donde está inherentemente ausente, sino aceptándola y engatusándola. La falta de certeza es una característica necesaria de los sistemas complejos. Sin ella, no habría creatividad, ni evolución, ni emergencia. Y un universo así estaría desprovisto de vida e inteligencia. Por eso deberíamos alegrarnos de que los sistemas formales no puedan describir completamente nuestro mundo.