La teoria del caos



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LA TEORIA DEL CAOS



Pablo Cazau

 

http://galeon.com/pcazau/artfis_caos.htm




La teoría de las estructuras disipativas, conocida también como teoría del caos, tiene como principal representante al químico belga Ilya Prigogine, y plantea que el mundo no sigue estrictamente el modelo del reloj, previsible y determinado, sino que tiene aspectos caóticos. El observador no es quien crea la inestabilidad o la imprevisibilidad con su ignorancia: ellas existen de por sí, y un ejemplo típico el clima. Los procesos de la realidad dependen de un enorme conjunto de circunstancias inciertas, que determinan por ejemplo que cualquier pequeña variación en un punto del planeta, genere en los próximos días o semanas un efecto considerable en el otro extremo de la tierra. La idea de caos en la psicología y en el lenguaje.

 

1. Efecto mariposa y caos matemático.- Empezaremos con la parte anecdótica de la teoría del caos, el famoso "efecto mariposa" Es decir, comenzaremos a investigar el iceberg a partir de su punta visible que, como sabemos, es apenas una mínima fracción del total.

En principio, las relaciones entre causas y efectos pueden examinarse desde dos puntos de vista: cualitativo y cuantitativo. Desde la primera perspectiva, las relaciones causa-efecto pueden ser concebidas de varias maneras: a) como vínculos unidireccionales: A causa B, B causa C, etc., pero los efectos resultantes no vuelven a ejercer influencia sobre sus causas originales; b) como eventos independientes: según esta concepción, no habría ni causas ni efectos: cada acontecimiento ocurriría al azar e independientemente de los otros; c) como vínculos circulares: A causa B, y B a su vez causa A, es decir, el efecto influye a su vez sobre la causa, como resultado de los cual ambos acontecimientos son a la vez causas y efectos. Se trata de los llamados circuitos de retroalimentación, que pueden ser negativos o positivos.

La teoría del caos, en la medida en que considera que existen procesos aleatorios, adopta la postura (b), pero en la medida en que dice que ciertos otros procesos no son caóticos sino ordenados, sostiene que sí, que existen vínculos causales. Los vínculos causales que más desarrollará son los circuitos de retroalimentación positiva, es decir, aquellos donde se verifica una amplificación de las desviaciones: por ejemplo, una pequeña causa inicial, mediante un proceso amplificador, podrá generar un efecto considerablemente grande. No nos alarmemos. Esto lo iremos aclarando poco a poco.

 Desde el punto de vista cuantitativo, las relaciones entre causa y efecto pueden ser categorizadas de diferente manera. Examinemos una de ellas, lo que nos servirá como puerta de entrada para ingresar en la teoría del caos.

 

2. Causa-efecto: relaciones cuantitativas.- Si examinamos las posibles relaciones cuantitativas que pueden existir entre causas y efectos, las alternativas podrían ser las siguientes:

1) Causas y efectos son razonablemente proporcionales: pequeñas causas producen pequeños efectos, y grandes causas grandes efectos (como cuando decimos que, dentro de cierto espectro de variabilidad, cuanto mayor es la frustración mayor será la respuesta agresiva, siendo ambas variaciones razonablemente proporcionales); 2) Una causa pequeña produce un gran efecto (como cuando un comentario intrascendente desata una crisis psicótica); 3) Una causa grande produce un pequeño efecto (como cuando una interpretación nuclear que apunte directamente al conflicto patógeno infantil, genera una respuesta indiferente en el paciente).

Los seres humanos tendemos inevitablemente a creer en alguno de estos supuestos en la vida cotidiana, y por motivos muy diversos. Detrás de toda creencia hay un deseo, que es quien le da su intensidad, su persistencia, su razón de ser. Así, la creencia en una desproporción causa-efecto del caso 2 oculta un deseo de poder: la ilusión de que con muy poco se puede lograr mucho. Está en la base de muchas supersticiones (la posesión de un simple amuleto garantiza nada menos que felicidad). De modo parecido, la creencia en una proporcionalidad razonable entre causa y efecto del caso 1 podría protegernos de la incertidumbre: sabemos seguro que después de la causa vendrá un efecto esperado y controlable, y no hay lugar para sorpresas desagradables. Así también, la creencia en una desproporción como la del caso 3 puede esconder la ilusión de aliviar culpas propias: si me esfuerzo mucho por ayudar a quien hice daño -causa grande-, lograré tranquilizarme sólo un poco -efecto pequeño- (aunque no mucho, porque “debo” sufrir por el daño hecho).

Examinemos algunos ejemplos donde causas pequeñas producen grandes efectos, que es uno de los campos fértiles donde han germinado la teoría del caos y su efecto mariposa. Este listado de ejemplos no pretende ser exhaustivo sino representativo, y varios de estos ejemplos responden en realidad a los mismos mecanismos.

 

3. Causas pequeñas, grandes efectos.- El sentido común prescribe una cierta proporción entre la causa y el efecto: una fuerza pequeña produce un movimiento pequeño, y una fuerza grande, un gran desplazamiento. El psicoanálisis invoca la misma idea para justificar la idea de que una terapia breve produce pequeños cambios, y de que un tratamiento prolongado genera cambios más importantes.

Sin embargo, ciertas experiencias cotidianas y determinados planteos científicos nos obligan a considerar la posibilidad de algunas excepciones de aquellas impresiones subjetivas que habitan nuestra mente de físicos o psicólogos aficionados, tan acostumbrada a transitar la siempre útil, pero también la siempre peligrosa navaja de Occam, que todo lo simplifica. Examinemos entonces algunos ejemplos de desproporción cuantitativa -aparente o no- entre causas y efectos:

a) Efecto palanca: más allá de la metáfora, si uno tiene alguna palanca puede conseguir muchas cosas: "dadme una palanca y moveré el mundo", había dicho el griego. Un simple movimiento de palanca es una causa pequeña, pero puede producir grandes efectos. Las palancas, así como las poleas o las prensas hidráulicas, son dispositivos capaces de multiplicar varias veces un efecto, con el consiguiente ahorro de esfuerzo muscular.

b) Efecto gota de agua: Si agregamos una simple gota de agua al líquido contenido en un recipiente, este se derrama produciendo un efecto catastrófico sobre nuestro zapatos. Una gota más que agreguemos en la tortura china de la gota de agua que horada la piedra, producirá la insanía de quien la recibe. Una simple interpretación más, como al pasar, puede producir en el paciente un notable efecto de insight, en comparación con la aparente nimiedad de lo interpretado. Desde una lógica dialéctica, el efecto gota de agua es el producto de una acumulación cuantitativa que desemboca en un salto cualitativo.

c) Efecto interacción experimental: Descripto en algunos diseños experimentales, donde la acción conjunta de dos variables, lejos de producir un simple efecto sumativo, pueden generar un efecto inesperadamente mayor (o menor). Pequeñas cantidades de alcohol y de droga, combinadas entre sí, pueden producir un efecto desmesurado: el coma o la muerte (a).

d) Los fenómenos de cismogénesis descriptos por Gregory Bateson, y las escaladas simétricas o las "escapadas" mencionadas por Paul Watzlawick (b), todos fenómenos interpretables en términos de mecanismos de retroalimentación positiva. Un ejemplo es la escalada bélica, donde el país A se arma en previsión de un ataque del país B. El país B advierte esto y a su vez aumenta su armamento, con lo que el país A vuelve a aumentar su arsenal y así sucesivamente, creciendo cada vez más la situación en forma descontrolada. Esto revela que una pequeña causa (el país A que comenzó comprando tres tanques más) genera una situación internacional que bordea la catástrofe.

e) Von Bertalanffy, el mentor de la Teoría General de los Sistemas, describe la existencia de mecanismos amplificadores donde pequeñas causas generan grandes efectos (73, 223). Al respecto, cita un distinción entre causalidad de "conservación", donde hay una proporcionalidad razonable entre las intensidades de la causa y el efecto, y la causalidad de "instigación", donde la causa actúa como instigadora o disparadora, es decir, un cambio energéticamente insignificante provoca un cambio considerable en el sistema total.

f) Series complementarias: Hemos ya citado un ejemplo donde un factor desencadenante pequeño puede desatar clínicamente una psicosis o una neurosis, o puede sumir a una persona en una profunda crisis. La razón, según el psicoanálisis, debemos buscarla en el peso relativo que tiene cada elemento de la constelación de los factores que constituye la serie: si el factor constitucional y el factor disposicional (experiencias infantiles) son altamente propicios para configurar un cuadro neurótico, basta un muy pequeño factor desencadenante para que la sintomatología aparezca.

g) La conversión masa-energía: Según lo prescribe el principio de equivalencia masas-energía de Einstein, una pequeñísima porción de masa, bajo ciertas condiciones puede liberar enormes cantidades de energía. Ya en la física pre-einsteniana también se hablaba se cosas parecidas, en el contexto del concepto de energía potencial: una pequeña causa (soltar una piedrita a 3000 metros de altura), produce un efecto desastroso sobre la cabeza del que está abajo, considerando que la aceleración aumenta según la ley de la gravitación y sin considerar los efectos de rozamiento del aire.

h) Efecto mariposa.- Tal como fuera descripto originalmente en la meteorología, suele expresarse en frases del siguiente tipo: "El aleteo de una mariposa que vuela en la China puede producir un mes después un huracán en Texas" (¿tal vez una metáfora de la expansión económica japonesa en detrimento del capitalismo occidental?). Otros ejemplos podrían ser el efecto que produce en el mercado bursátil mundial el simple resfrío de un presidente, y también Einstein dijo lo suyo, aunque fue más romántico: "Hasta la más pequeña gota de rocío caída del pétalo de una rosa al suelo, repercute en la estrella más lejana".

Tales categorías de fenómenos tiene tres aspectos susceptibles de ser analizados separadamente: a) por un lado alude a una situación donde pequeñas causas generan grandes efectos, b) por otro lado alude a una situación que no podemos predecir: sabemos que el efecto puede ser muy grande, pero no podemos saber en que consistirá, ni muchas veces cuándo, dónde o cómo ocurrirá; y c) en tercer lugar alude a una situación de descontrol: muchas veces no podemos ejercer un control de la influencia de la causa sobre el efecto. Más concretamente, no sólo no podemos evitar que una mariposa aletee en la China, sino, y lo que es peor, no podemos avitar que, de aletear, se produzca un huracán en Texas. La imposibilidad de ejercer este control está relacionada con la imposibilidad de predecirlo, aunque no necesariamente: podemos predecir un eclipse, pero no podemos controlar su ocurrencia o no ocurrencia.

 Recorreremos ahora los antecedentes de la teoría del caos y su relación con la matemática.

 

4. Poincaré: un precursor.- Ya en 1908, el matemático francés Henri Poincaré (1854-1912) había ensayado con sistemas matemáticos no lineales, habiendo llegado a ciertas conclusiones que, andando el tiempo, habrían que ser un importante antecedente histórico y conceptual de la teoría del caos.

Poincaré partió del esquema laplaceano según el cual, si conocemos con exactitud las condiciones iniciales del universo, y si conocemos con exactitud las leyes naturales que rigen su evolución, podemos prever exactamente la situación del universo en cualquier instante de tiempo subsiguiente. Hasta aquí, todo bien, pero ocurre que nunca podemos conocer con exactitud la situación inicial del universo, y siempre estaríamos cometiendo un error al establecerla. En otras palabras, la situación inicial del universo sólo podemos conocerla con cierta aproximación. Aún suponiendo que pudiéramos conocer con exactitud las leyes que rigen su evolución, nuestra predicción de cualquier estado subsiguiente también sería aproximada. Hasta aquí tampoco habría problema y podríamos seguir manteniendo el esquema determinista ya que lo aproximado de nuestras predicciones no serían adjudicables a un caos en la realidad sino a una limitación en nuestros conocimientos acerca de las condiciones iniciales. Efectivamente, los deterministas alegan que no es que los acontecimientos sean imprevisibles, sino que simplemente aún no hemos descubierto las leyes que permitan preverlos. Dicho sea de paso, a esto se opondrá Prigogine (c): el caos es imprevisible por naturaleza, puesto que para preverlo sería necesaria una cantidad infinita de información.

Sin embargo, Poincaré jugará con una hipótesis que le sugirieron ciertos sistemas matemáticos especiales: dirá que un pequeño error en las condiciones iniciales, en vez de provocar también un pequeño error en las últimas, provocaría un error enorme en éstas, con lo cual el fenómeno se vuelve impredecible y entonces lo adjudicamos al azar. Desde ya, este efecto multiplicativo del error no es debido a nuestra ignorancia o a nuestro limitado conocimiento de lo real, sino a la misma configuración de la realidad, que admite ese tipo de evoluciones erráticas. En una mesa de billar con forma cuadrada, podemos predecir la trayectoria de una bola arrojada contra una banda, pero...lo mismo no ocurre así si la mesa tiene forma de estadio. En este caso, la trayectoria se torna impredecible.

 

.- El efecto descripto por Poincaré se reactualiza en la década del “60, por obra y gracia del meteorólogo y matemático norteamericano Edward Lorenz. Su perplejidad tenía mucho que ver con la imposibilidad de pronosticar fenómenos climáticos más allá de un cierto número de días, y no era para menos, toda vez que lo que uno espera de un meteorólogo son, precisamente, predicciones acertadas. A comienzos de la década del “60, Lorenz se puso a elaborar un modelo matemático para predecir fenómenos atmosféricos, y por casualidad descubrió que la misma herramienta matemática que utilizaba estaba fallando: pequeños cambios en las condiciones iniciales producian diferencias asombrosas (léase inesperadas, impredecibles) en el resultado, con lo cual las predicciones meteorológicas a mediano o largo plazo resultaban imposibles. La tradicional certeza de la matemática no podía compensar la tradicional incertidumbre de la meteorología, ya que el virus de la incertidumbre había invadido el mismísimo cuerpo de la madre de las ciencias exactas.

Si la misma matemática permite que de pequeños cambios iniciales se produzcan al final grandes cambios, entonces toda otra ciencia que, como la meteorología, intente fundarse en la matemática, habrá de pronosticar grandes catástrofes a partir de pequeñas alteraciones ambientales. Fue así que nace el “efecto mariposa”, que habla de pequeños cambios (el aleteo de una mariposa en Pekín) con grandes consecuencias (un huracán en Arizona).

 

6. El caos invade otras ciencias.- La obra de Lorenz estimuló nuevas investigaciones sobre la cuestión, y dio lugar finalmente a la creación de un nuevo campo matemático: la teoría del caos, cuyo ejemplo más manoseado es el que relaciona invariablemente insectos lepidópteros con países orientales y occidentales.

Si un fenómeno como el descripto no puede predecirse, ello puede deberse en principio y como mínimo a una de tres razones: a) la realidad es puro azar, y no hay leyes que permitan ordenar los acontecimientos. En consecuencia: resignación. b) la realidad está totalmente gobernada por leyes causales, y si no podemos predecir acontecimientos es simplemente porque aún no conocemos esas leyes. En consecuencia: tiempo, paciencia e ingenio para descubrirlas. c) En la realidad hay desórdenes e inestabilidades momentáneas, pero todo retorna luego a su cauce determinista. Los sistemas son predecibles, pero de repente, sin que nadie sepa muy bien porqué, empiezan a desordenarse y caotizarse (periodo donde se tornarían imposibles las predicciones), pudiendo luego retornar a una nueva estabilidad. En consecuencia: empezar a investigar porqué ocurren estas inestabilidades, porqué el orden puede llevar al caos y el caos al orden y, eventualmente, si pueden crearse modelos para determinar, un poco paradójicamente, si dentro del mismo caos hay también un orden. La tercera solución fue la elegida por quienes desde entonces en más concentraron sus neuronas en la teoría del caos, y ello en las más diversas disciplinas científicas.

Estas investigaciones comenzaron en la década del 70: los fisiólogos empezaron a investigar porqué en el ritmo cardíaco normal se filtraba el caos, produciendo un paro cardíaco repentino; los ecólogos examinaron la forma aparentemente aleatoria en que cambiaban las poblaciones en la naturaleza; los ingenieros concentraron su atención en averiguar la razón del comportamiento a veces errático de los osciladores; los químicos, la razón de las inesperadas fluctuaciones en las reacciones; los economistas intentaron detectar algún tipo de orden en las variaciones imprevistas de los precios. Poco a poco fue pasando a un primer plano el examen de ciertos otros fenómenos tan inherentemente caóticos y desordenados que, al menos en apariencia, venían a trastocar la imagen ordenada que el hombre tenía del mundo: el movimiento de las nubes, las turbulencias en el cauce de los ríos, el movimiento de una hoja por el viento, las epidemias, los atascamientos en el tránsito de vehículos, los a veces erráticos dibujos de las ondas cerebrales, etc.

Un ejemplo bastante elocuente y bien doméstico es la progresión del humo de un cigarrillo. Este humo no newtoniano comienza subiendo y siguiendo un flujo laminar suave (un “hilito” de humo que sube) pero de repente se quiebra generándose un flujo turbulento (las “volutas”): del orden hemos pasado misteriosamente al caos. Existe un recurso matemático (d) que permite predecir cuándo ocurrirá esta turbulencia (la fórmula de Reynolds), pero sin embargo no sirve para aclarar porqué ocurre. Estamos, al respecto, como los antiguos, que podían predecir la trayectoria del sol en el cielo pero no sabían a qué se debía (y entonces invocaban o bien razones fundadas en la mitología o bien en las apariencias, como afirmar que el movimiento del sol es real, cuando hoy sabemos que es aparente, ya que es un efecto generado por la rotación de la tierra).

 

7. Caos en la matemática y la psicometría.- Lorenz, hemos dicho, había detectado sistemas caóticos dentro mismo de la matemática al advertir que pequeñas variaciones iniciales generaban grandes cambios en el resultado. Investigaciones posteriores en esta misma disciplina fueron revelando nuevos aspectos de la misma cuestión. Tomemos dos ejemplos en los cuales pueden advertirse situaciones aparentemente caóticas, siempre dentro del dominio de la matemática.

Ejemplo 1) En 1976, el físico norteamericano Mitchell Feigenbaum advirtió que cuando un sistema ordenado comienza a evolucionar caóticamente, a menudo es posible encontrar una razón específica de la misma: una figura cualquiera se dobla una y otra vez y va complejizándose progresivamente.

El ejemplo típico son los fractales, estructuras geométricas donde cada parte es una réplica del todo. El ejemplo más sencillo (si bien no es de Feigenbaum sino que corresponde al llamado conjunto de Cantor) es un segmento de recta (elemento de partida o iniciador) que se divide en tres partes iguales. Quitamos el segmento central y unimos los dos restantes, y con cada uno de estos últimos repetimos la operación indefinidamente, hasta que el segmento original queda subdivido en segmentos cada vez más pequeños, que son una réplica del segmento mayor (cada parte es una réplica del todo).

Feigenbaum descubrió también que, luego de cierto número de operaciones de doblaje (en el ejemplo, de dividir el segmento en tres y separar el central uniendo el resto), el sistema adquiere cierto tipo de estabilidad. Esa constante numérica, llamada el número de Feigenbaum, puede aplicarse a diversos sistemas caóticos, incluso los que aparecen en la naturaleza, como podría ser el crecimiento de las hojas en un árbol, o el despliegue de un relámpago. Todo estos fenómenos parecen en principio caóticos, pero mediante el modelo de Feigenbaum puede descubrirse en ellos una regularidad que estaba oculta.

Ejemplo 2) La iteración es un proceso por el cual hacemos una operación, obtenemos un resultado, a este resultado volvemos a aplicarle la misma operación, y así sucesivamente. Por ejemplo a 1 le sumo 1 y obtengo 2. Al resultado 2 vuelvo a sumarle 1 y obtengo 3, y así en forma iterativa (es decir, repetitiva). Otro ejemplo puede ser el siguiente: partimos del número 16 y vamos dividiéndolo por 2 en forma iterativa, con lo cual obtendremos sucesivos resultados que son: 8, 4, 2, 1, 1/2, 1/4, 1/8, etc., El conjunto de todos estos resultados se llama “órbita” del número 16, que había sido nuestro número de partida. Esta serie orbital es ostensiblemente predecible, o si se quiere hay un orden evidente: los sucesivos números van adquiriendo valores decrecientes, ya que cada nuevo orbital resulta ser la mitad del orbital anterior:

 

Número de partida



(Elemento iniciador)

Operación a realizar

(Elemento generador)

Orbital de X


X = 16

X / 2 =


8  4  2  1  1⁄2  1⁄4  1/8 …

Predecible


X = 0.5

{ X . (1-X) } . 4 =

1 0 0 0 0 0 0 …

Predecible


X = 0.3

{ X . (1-X) } . 4 =

0.84  0.53  0.99  0.02  0.08  0.32  0.87  0.43  0.98 …

Impredecible

 

También la serie orbital será predecible si tomamos como número de partida el 0.5 y le aplicamos la operación indicada en el esquema. Sin embargo, las sorpresas aparecen cuando intentamos tomar como número de partida por ejemplo 0.3, aplicando la misma operación. La órbita así obtenida se manifiesta como impredecible: no se trata de una serie ni creciente, ni decreciente, ni presenta ningún tipo de uniformidad: es una serie caótica, al menos en apariencia, como el lector puede constatar en el esquema o bien recurriendo a una calculadora electrónica. Es la misma situación que podemos constatar en los sucesivos decimales de números como “pi”, que van apareciendo sin ningún orden detectable, pero que se “explican” a partir del cociente entre la longitud de la circunferencia y su diámetro.



Lo que más había llamado la atención de los matemáticos es el hecho de que, en el caso de números de partida situados entre 0 y 1, algunos de ellos daban órbitas caóticas, mientras que otros daban órbitas predecibles. En otras palabras, el sistema es a veces altamente sensible a sus valores iniciales (es decir, los valores subsiguientes son fácilmente predecibles a partir de los valores iniciales de la serie orbital), y otras veces no (órbita caótica). La teoría del caos en la matemática intenta así explicar porqué o cómo este tipo de sistemas pueden pasar de procesos predecibles a otros caóticos conforme vamos variando los números de partida.

Caben hacer algunas objeciones a estos ejemplos invocados por los matemáticos para ilustrar la presencia de procesos caóticos nada menos que en la ciencia del orden por excelencia.

El lector habrá podido advertir que las series orbitales resultantes de operaciones recursivas como las expuestas, presentan una semejanza con las pruebas de completamiento de series en los tests de matrices progresivas del tipo Raven. En esas pruebas, el sujeto tiene que completar una serie a partir del descubrimiento de un orden escondido en la secuencia. Es como si dijésemos: "En la serie 1, 3, 5, 7..., ¿qué número viene después del 7?". El sujeto responderá "9" porque ha entendido que hay un orden: cada número es el resultado de sumar dos unidades al anterior (x+1=x”).

Supongamos ahora que las pruebas van complicándose cada vez más, y ofrecemos al sujeto la serie 0.84, 0.53, 0.99, etc., que figura como tercer ejemplo en nuestro esquema. En el mejor de los casos, podrá descubrir la fórmula recursiva correspondiente, hacer los cálculos sobre la base del último número de la serie ofrecido en el test, y a partir de allí inferir el número siguiente. Bien podemos decir que el sujeto ha descubierto el orden subyacente tras el caos aparente. Por lo tanto, el caos al que se refieren los matemáticos no sería tal: la misma operación recursiva se constituye en el factor ordenador de la serie aparentemente caótica.

A nuestro entender, la auténtica perplejidad pasaría por comprobar el hipotético caso donde una serie comienza con una secuencia caótica de números, y en determinado momento se transforma en una serie ordenada, por ejemplo, decreciente de tres en tres decimales hasta llegar a cero (del caos al orden). O al revés, donde la serie comienza ordenadamente y de repente se inicia otra serie que es percibida como azarosa (del orden al caos). Estos cambios serían verdaderamente sorprendentes, y son los cambios que verificamos en los fenómenos naturales, algunos de los cuales ya mencionamos, de aquí que no puedan trazarse comparaciones del tipo que estamos examinando entre series matemáticas y fenómenos naturales. En el caso del humo del cigarrillo, pasábamos del orden al caos, así como también podemos encontrar ejemplos del proceso inverso, como la biogénesis, es decir, el nacimiento de vida a partir de un caos inicial de moléculas y radiación solar en el océano primitivo. Este pasaje del caos al orden no es otra cosa que el “misterio” de la vida, mientras que el pasaje inverso, del orden al caos, es el otro “misterio” que intentará resolver la teoría del caos. El pensamiento de Ilya Prigogine ocupa aquí un lugar central, y lo examinaremos a continuación, tras una breve referencia a dos modelos de universo.

 




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