Explicación y predicción Pero, ¿podríamos usar esas leyes para entender la biosfera que vemos? Confrontamos aquí la diferencia entre explicar y predecir. Una tabla de mareas predice pero no explica. La teoría de Newton explica y predice. Muchos biólogos piensan que la teoría de Darwin explica pero sólo débilmente predice. Nuestra teoría final de la física podría muy bien explicar pero ciertamente no prediciría en detalle. Este fracaso en la predicción (que no en el entendimiento) puede predecirse por lo menos por dos vías.
La primera es la mecánica cuántica, que asegura un indeterminismo al nivel subatómico. La segunda es la teoría del caos.
A qué tirarle entonces El deseo aquí es caracterizar clases de propiedades de sistemas típicos o genéricos que no dependen de los detalles. Por ejemplo, cuando el agua se congela, uno no sabe dónde está cada molécula, pero se puede decir mucho acerca de un cubo de hielo. Tiene una temperatura característica, color y dureza. Y así debe ser con los sistemas complejos como organismos o economías. Aun sin saber los detalles podemos construir teorías que buscan explicar propiedades genéricas. En el caso de un péndulo, por ejemplo, no importan el color, la composición o las marcas que tenga. Para entender la propiedad fundamental del movimiento periódico, sólo la masa y la longitud de la cuerda son importantes.
Una teoría La mecánica estadística demuestra que podemos construir teorías acerca de aquellas propiedades de sistemas complejos que son insensitivas a los detalles. Es nuestra tarea entender la emergencia de este complejo orden que vemos a nuestro alrededor, en las estructuras geológicas, las formas de vida que vemos, los ecosistemas que construimos, los sistemas sociales que abundan desde insectos a primates, los sistemas económicos que sufrimos. Deseamos entender el orden que nos rodea en la biosfera, y vemos que ese orden refleja formas de baja energía en equilibrio (una pelota en un recipiente, los virus) y estructuras disipativas fuera del equilibrio (remolinos que mantienen el orden importando y exportando materia y energía).
Las dificultades de la teoría La primera es la teoría cuántica que impide la predicción de fenómenos moleculares. La segunda es que aunque se cumpliera el determinismo clásico, la teoría del caos muestra que cambios muy pequeños en las condiciones iniciales llevan a profundos cambios en el comportamiento de un sistema caótico. Finalmente, la existencia de un algoritmo robusto de cómputo que impide una descripción compacta del comportamiento de un sistema.
Emergencia No podemos aspirar a predecir las ramificaciones exactas de la evolución, pero podemos descubrir leyes poderosas para predecir su forma general, es decir, buscar una teoría de procesos emergentes. “El todo es más que la suma de sus partes”. Y esto como el resultado de un proceso de autoorganización, quizá como un proceso de criticalidad autoorganizada, al filo del caos.
Redes boleanas Un ejemplo son redes de focos de colores que pueden prenderse y apagarse, con ciertas reglas. La respuesta de los focos está determinada por las señales que recibe. Lo importante aquí es que leyes de comportamiento aleatorias pueden llevar a un orden emergente a nivel global, y el que exista un orden depende de la conectividad entre los elementos de la red. Las redes boleanas han mostrado que estos sistemas despliegan un comportamiento estable simple cuando la conectividad es escasa y patrones aleatorios cuando la conectividad es muy fuerte. Pero justo cuando estos sistemas se hacen completamente aleatorios (esto es, en el límite del caos) existe otra forma de comportamiento en el que crecen estructuras coherentes que se separan y recombinan continuamente. Es decir, hay emergencia de un orden, con increíble diversidad, en el que se piensa que tiene lugar el juego de la evolución.
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