Quantificar, un dels objectius principals de la ciència.

Murray Gell_Mann

Se habla a menudo de la conversión de la cantidad en calidad, y no sólo en los tratados de economía, sino también al estudiar ciertas “propiedades emergentes” en las que el conjunto no es la mera suma de las partes. Pero la ciencia se preocupa muy especialmente por recorrer el camino complementario (que no contrario): el que va de la calidad a la cantidad. Es decir, el camino de la cuantificación señalado por la famosa consigna galileana: “Hay que medir todo lo que es medible y hacer medible lo que no lo es”. Cuantificar fenómenos y características de los que sólo se tiene una noción cualitativa ha sido siempre –y sigue siendo– uno de los principales objetivos de la ciencia.

Consideremos, por ejemplo, el concepto de complejidad. Todos tenemos una idea de lo que es simple y lo que es complejo, pero ¿se puede medir la complejidad? La informática ha introducido definiciones como “complejidad computacional” y “complejidad algorítmica”, que tienen que ver con el tiempo mínimo de computación que requiere la resolución de un problema. Pero, como ha señalado Murray  Gell-Mann, a menudo estas estimaciones no se corresponden con lo que habitualmente se entiende por complejidad.

Según el descubridor de los quarks, la complejidad efectiva de un sistema tiene que ver con sus aspectos no aleatorios, es decir, con sus regularidades, y por lo tanto podría medirse, de forma aproximada, por la longitud de una descripción concisa de dichas regularidades (lo cual, si bien libera al concepto de complejidad de su confinamiento informático, lo mantiene en el marco de la teoría de la información).

Pero la cuestión de la complejidad es, como no podía ser de otra manera, sumamente compleja, y para abordarla en profundidad es necesario recurrir al fundamental concepto de “sistema complejo adaptativo” introducido por el propio Gell-Mann. Un sistema complejo adaptativo es capaz de adquirir información sobre su entorno y sobre su propia interacción con dicho entorno, identificando regularidades que le permiten elaborar un modelo de actuación eficaz. Los seres vivos son los más claros ejemplos de sistemas complejos adaptativos, aunque no los únicos. Y los seres humanos representamos, de momento, el más alto grado de complejidad, al menos en algunos aspectos; un grado que nos permite definir la complejidad misma, pues, como dice Gell-Mann: “La complejidad de un sistema está relacionada con la descripción de sus regularidades por parte de otro sistema complejo adaptativo que lo observa”.

Carlo Frabetti, Complejidad, Público, 17/07/2011