No es pot predir el futur perquè ningú és capa d'entendre el present.

La física ha ejercido una influencia extraordinaria porque ha logrado algo que pocas disciplinas consiguen. Construir modelos matemáticos lo bastante precisos como para convertirlos en tecnología. Aviones, satélites, teléfonos móviles o reactores nucleares son, en cierto sentido, teorías físicas convertidas en objetos. Ese éxito ha llevado a pensar que la naturaleza es, en esencia, un inmenso libro escrito en lenguaje matemático y que, tarde o temprano, bastará con descifrarlo por completo.

Sin embargo, la realidad es bastante más incómoda. La física no describe el universo en toda su complejidad. Describe fragmentos cuidadosamente aislados de él. Sus modelos funcionan porque simplifican el mundo hasta hacerlo matemáticamente tratable. Cuanto más limpio y controlado es un sistema, mayor es nuestra capacidad para comprenderlo y predecirlo.

El procedimiento es siempre parecido. Se realizan experimentos, se elaboran modelos matemáticos y se comprueba si sus predicciones coinciden con las observaciones. Cuando lo hacen, esos modelos permiten construir nuevas tecnologías y diseñar experimentos todavía más sofisticados, que a su vez generan modelos mejores. Es un proceso acumulativo extraordinariamente eficaz.

Pero conviene no confundir ese éxito con una comprensión completa de la realidad. La física no dispone de una teoría única que explique el universo entero. Ni siquiera comprende plenamente qué ocurre en los extremos de la naturaleza, como el interior de los agujeros negros o el mundo subatómico. Incluso allí donde sus predicciones son más precisas, estas solo funcionan porque reducen la complejidad del mundo a sistemas suficientemente simples como para poder describirlos con ecuaciones. En otras palabras, la física no ha conquistado la realidad. Ha aprendido a encontrar, dentro de ella, pequeñas islas de orden.

Ya en Scienza Nuova (1725), Giambattista Vico defendía una idea sorprendentemente actual. Comprendemos mejor aquello que nosotros mismos construimos. Por eso entendemos mejor una máquina que un ecosistema, una economía o la sociedad. Las máquinas obedecen a un diseño humano. La naturaleza, en cambio, no. Si esta intuición es correcta, conviene moderar algunas expectativas sobre una inteligencia artificial general capaz de comprender el mundo en toda su complejidad. Ni siquiera la física, la ciencia predictiva por excelencia, describe la realidad en su conjunto. Lo que hace es construir modelos muy precisos de fragmentos cuidadosamente aislados de ella.

Ahí reside la diferencia entre lo que podemos conocer con gran seguridad y lo que solo podemos conjeturar. Hay fenómenos que obedecen a regularidades extraordinariamente estables. La conservación de la energía, la equivalencia entre masa y energía o la velocidad de la luz en el vacío son ejemplos de ello. Sobre estos principios es posible construir predicciones muy fiables. Sin embargo, incluso esas predicciones dependen de modelos simplificados que aíslan unas pocas variables e ignoran muchas otras.

El sistema solar ilustra bien esta idea. Podemos predecir el movimiento de los planetas con enorme precisión porque lo tratamos, esencialmente, como un sistema gobernado por la gravedad. Pero esa precisión nace precisamente de la simplificación. El modelo deja fuera multitud de factores menores que existen en la realidad. Funciona porque la simplificación es suficiente para responder a las preguntas que nos interesan, pero no a todas las preguntas, porque no reproduce el universo con total fidelidad.

En consecuencia, muchos modelos físicos se refieren sobre todo a configuraciones experimentales artificiales y su validez está garantizada únicamente en esos contextos. Extraemos leyes mediante artefactos diseñados para cada caso. Siguiendo a Vico, comprendemos esos artefactos porque los hemos construido. El conocimiento previo permite fabricar nuevas máquinas, que a su vez posibilitan nuevos modelos, en una espiral de perfeccionamiento. No obstante, el ritmo de esta espiral parece haberse atenuado en ciertos ámbitos, como la física de altas energías, donde no se ha producido ningún descubrimiento de similar alcance desde la confirmación del bosón de Higgs en 2012.Como hemos visto, la física no construye la realidad, la refleja. O, con mayor precisión, refleja aquellas regiones de la realidad que admiten una formalización matemática capaz de generar predicciones necesariamente verdaderas. Y esas regiones coinciden casi siempre con dispositivos artificiales funcionando en condiciones controladas, es decir, con máquinas en su estado previsto.

Es cierto que los físicos se equivocan al elaborar modelos. Pero el conocimiento que obtienen no es una esencia provisional esperando ser demolida, como sostienen ciertas lecturas popperianas demasiado dramáticas. Lo que ocurre, más bien, es un reajuste estructural: algunas teorías pasan a entenderse como casos límite de marcos más amplios (la mecánica newtoniana dentro de la relatividad general), mientras que otras sí se abandonan (el flogisto, el éter, el modelo atómico de Bohr). El progreso no es una sucesión de derribos, sino una reorganización del mapa.

Desde Newton, la física ha avanzado en espirales desiguales. Se construyen nuevas configuraciones técnicas y, sobre ellas, se ajustan modelos matemáticos cada vez más refinados. Pero este movimiento no conduce a una imagen unificada de la naturaleza. La mayor parte de la realidad no puede modelarse sinópticamente. Solo disponemos de modelos parciales, aplicables a dominios cuidadosamente delimitados, y esos dominios no encajan en una visión holística coherente.

Basta un ejemplo: nuestra comprensión de la materia a escala de Planck no es conmensurable con nuestra comprensión de la gravitación y de los fenómenos cosmológicos. No se trata solo de una laguna técnica, sino de una fractura conceptual. Además, los modelos físicos operan, en general, sobre sistemas no complejos, es decir, sistemas previamente simplificados hasta hacerlos tratables. Desde Newton, la naturaleza ha tenido que ser domesticada experimentalmente para volverse matematizable.

El resultado es que, tras las revoluciones cuántica y relativista, los modelos que describen lo subatómico y lo cosmológico permanecen en distintos grados desconectados entre sí, arrastran problemas internos sin resolver y, en cierto sentido, son ontológicamente vacíos. No podemos comprender las entidades de esos dominios como instancias de universales del mismo modo en que comprendemos los objetos del mundo cotidiano. Sabemos calcular con ellas. No sabemos, en cambio, qué son en el mismo sentido en que sabemos qué es una mesa, una piedra o un árbol. Y esa asimetría no es anecdótica, sino estructural.La turbulencia es, en palabras de Richard Feynman, «el problema no resuelto más importante de la física clásica». Y lo inquietante es que la frase sigue teniendo vigencia. A día de hoy no disponemos de una descripción completa del fenómeno. Se cuenta que, cuando le preguntaron a Werner Heisenberg qué le preguntaría a Dios si tuviera ocasión, respondió: «Cuando me encuentre con Dios le haré dos preguntas: ¿por qué la relatividad? ¿y por qué la turbulencia? Estoy convencido de que tendrá respuesta para la primera».

La turbulencia es el movimiento de un fluido caracterizado por variaciones caóticas de presión y velocidad. Leonardo da Vinci dejó un célebre boceto donde representó los remolinos que se forman cuando un chorro de agua cae en una piscina. Desde entonces sabemos que ese patrón no es una rareza, sino una constante. Aparece en el humo que se retuerce al ascender, en los ríos, en la atmósfera, en el clima global, en los pulmones y en el sistema circulatorio. Incluso el sonido de una trompeta depende de esa transición entre flujo laminar y turbulento: el tono emerge cuando el aire deja de deslizarse dócilmente y comienza a desordenarse.En esencia, la turbulencia surge cuando la energía que atraviesa el fluido supera la capacidad amortiguadora de su viscosidad. Si la energía cinética local rebasa ese freno interno, el flujo pierde estabilidad y se fragmenta en remolinos de múltiples escalas.

Aunque se trata de un sistema inanimado y relativamente simple (moléculas interactuando bajo leyes físicas conocidas), la turbulencia exhibe rasgos que asociamos con sistemas complejos: es irregular, irreversible en el tiempo, sensible a las condiciones iniciales, no ergódica (el promedio temporal no coincide necesariamente con el promedio estadístico) y anisótropa. A pequeña escala resulta casi violenta. En experimentos donde se ha seguido el movimiento de una partícula microscópica en agua turbulenta durante apenas cuatro milisegundos, su aceleración ha oscilado entre casi cero y valores del orden de 16.000 veces la gravedad. En ese microinstante se condensa la paradoja de que ecuaciones deterministas producen un comportamiento impredecible en la práctica.

La turbulencia es, en el fondo, una lección de humildad epistemológica. Sabemos escribir las ecuaciones que gobiernan el fluido, pero no sabemos resolverlas en su plenitud. La naturaleza, cuando se la empuja un poco, no se limita a fluir: se enreda.La turbulencia no solo pertenece a los fluidos. También es una buena metáfora de las sociedades. Millones de individuos interactúan continuamente, cambian de opinión, inventan, cooperan, compiten, se equivocan y rectifican. Cada decisión modifica ligeramente el entorno sobre el que se tomarán las siguientes. Igual que ocurre con un remolino, el sistema entero evoluciona a partir de innumerables interacciones locales imposibles de seguir una por una.

Por eso resulta tan ingenuo imaginar que una sola mente pueda comprender una sociedad en toda su complejidad. El conocimiento relevante no está concentrado en ningún lugar. No reside únicamente en los libros, ni en las universidades, ni en los gobiernos, ni siquiera en los modelos de inteligencia artificial entrenados con toda la información disponible. La mayor parte de ese conocimiento está distribuida entre millones de personas que poseen experiencias, incentivos, habilidades y perspectivas distintas. Además, cambia continuamente. Cada nueva interacción altera, aunque sea de forma imperceptible, el estado del sistema.

Los grupos muy homogéneos suelen olvidar esta limitación. Al compartir los mismos marcos mentales, terminan reforzando mutuamente sus puntos ciegos. La uniformidad genera una falsa sensación de comprensión. En cambio, una sociedad compuesta por individuos diversos, con conocimientos parciales y desacuerdos permanentes, posee una capacidad adaptativa mucho mayor. Ninguna persona entiende el sistema. Pero el sistema, precisamente gracias a esa diversidad, puede llegar a comprender más de sí mismo que cualquiera de sus integrantes.

Las utopías son el cáncer de este enfoque. La hiperstición que pueda derivarse de ellas deja de funcionar como una exploración colectiva del espacio de posibilidades y pasa a actuar como un mecanismo de convergencia prematura hacia un único futuro imaginado.

Esta es también la razón por la que deberíamos desconfiar de cualquier proyecto que aspire a delegar decisiones sociales fundamentales en una única inteligencia, humana o artificial. Aunque una IA hubiera leído todos los libros jamás escritos, seguiría sin acceder al lugar donde reside la mayor parte del conocimiento. Porque ese conocimiento todavía no existe. Está en todo. Y ese todo cambia y muta continuamente a una velocidad y con un grado de detalle y granulidad que ningún medio de comunicación, ni siquiera internet, es capaz de capturar.

Hace unos 470 millones de años comenzaron las colisiones que terminarían levantando los Apalaches. Hoy podemos reconstruir aquel proceso con bastante precisión porque contemplamos el resultado desde el futuro. Esa retrospectiva nos hace creer que todo parecía inevitable. Pero ningún observador situado en aquel mundo habría podido anticipar la forma exacta de aquellas montañas.

Nosotros ocupamos esa misma posición respecto al futuro. Vivimos dentro de la turbulencia, no fuera de ella. Por eso no podemos contemplar el paisaje completo, solo el pequeño fragmento que ilumina nuestra linterna. Cada paso modifica el terreno sobre el que se apoyará el siguiente.

No se puede predecir el futuro porque nadie es capaz de entender el presente. No se puede construir el futuro precisamente por esa misma razón.

Sergio Parra, Predice esto, crack, Sapienciología 27/06/2026