La emergencia del comportamiento complejo, o lo que podemos aprender de una humilde hormiga

Es asombroso cómo las cosas sencillas pueden acabar produciendo obras complejas. Una hormiga es sólo un insecto, pero muchas hormigas juntas, si se cumplen ciertas condiciones, forman una sociedad jerarquizada y rica en matices (castas, división de tareas, importancia de las distancias genéticas, construcción de estructuras arquitectónicas, cierto tipo de lenguaje químico social, y un objetivo común compartido por todos los integrantes del hormiguero). No vamos a hablar hoy sobre la etología de los insectos, sino del admirable salto desde lo más sencillo a lo más complejo. Y digo bien, salto, cuando me refiero a la emergencia de propiedades complejas.



El emergentismo es una de las características más notables de los sistemas dinámicos (ver una entrada previa sobre el tema), y con frecuencia es invocado en la explicación de las conductas y los fenómenos psicológicos, aunque hoy en día es invocado desde todos los ámbitos de las ciencias naturales como una parte esencial del mismísimo pensamiento científico (Cohen, 1997).

Un sistema (por ejemplo, un hormiguero o una colmena de abejas) es un conjunto de elementos que forman una entidad distinguible del resto, y que interactúan entre sí (también con otros sistemas) de manera que el conjunto entero de elementos resulta afectado cuando uno, o unos pocos, de sus elementos integrantes es alterado. En los sistemas dinámicos podemos observar a menudo propiedades emergentes: el sistema contemplado como un todo exhibe características que no aparecen en ninguno de los elementos que lo componen, cuando éstos se observan por separado. Las propiedades han "emergido" a partir de la interacción de los elementos. Es algo que ya observaron los partidarios de la escuela de la Gestalt (aquí tenéis un artículo de Héctor sobre las leyes de la Gestalt): "El todo es más que la suma de las partes". Por ejemplo, cada integrante de una enfervorecida masa de hinchas de un equipo de fútbol carece de algunas propiedades que sí son visibles cuando estudiamos la masa como un todo. La sociedad de las hormigas exhibe una complejidad inaprehensible si únicamente podemos examinar una hormiga individualmente. Cada pincelada en un cuadro carece de la belleza o la emoción que sí es capaz de transmitirnos la obra ya terminada.
Los matemáticos han formalizado en la medida de lo posible algunas ideas relacionadas con este asunto, dando lugar, por ejemplo, a las teorías del caos (sistemas inestables), o de la impredecibilidad en los sistemas complejos (eso de "si una mariposa bate sus alas en Japón...").

Cuando se trata de explicar realidades muy complejas (como la conducta de los animales, la evolución mediante selección natural, o el funcionamiento de los genes), la tentación es recurrir a explicaciones igualmente complejas, al mismo nivel. Pero lo atractivo del emergentismo es la idea de que, a partir de elementos muy sencillos que se relacionan entre sí de formas no necesariamente complicadas, pueden surgir espontáneamente propiedades muy complejas y organizadas en el nivel superior. Un ejemplo excelente lo tenemos en las redes conexionistas, de las que algún día nos tocará hablar: un nodo (también llamado "neurona" o "célula", o "unidad") en una red neuronal artificial de un modelo conexionista no es más que un elemento que puede estar activado o inactivo (o bien activo en cierto grado, según el tipo de neuronas de las que esté hecha la red), y que está conectado con otros nodos mediante enlaces (sinapsis) que pueden ser más o menos sólidos. Los nodos no hacen nada más que eso: recibir la señal de otros nodos, y activarse (o no activarse). Con estos mimbres tan sencillos, análogos al sistema nervioso animal, una red conexionista puede mostrar comportamientos tan complejos como el reconocimiento espontáneo (sin supervisión ni reglas previas) de patrones visuales o auditivos, o el aprendizaje de gramáticas simples. El gran poder del conexionismo no está en la complejidad de los elementos que componen el sistema (¡ni siquiera en su cantidad!), sino en su alta interactividad. Lo mismo que las hormigas del ejemplo inicial del post.

Y no menciono a las hormigas en vano. Un ejemplo muy bonito de emergencia espontánea de propiedades más o menos complejas u organizadas es la "hormiga virtual" de Langton (1986). Langton, biólogo de formación, es uno de los nombres a recordar en el campo de la inteligencia artificial. La "hormiga" de Langton no es más que un programa de ordenador en el que un autómata unicelular sencillo (la hormiga) se mueve a través de un universo compuesto por casillas que pueden tener uno de dos estados (representados a veces por colores blanco y negro). Cuando la hormiga entra en una casilla, pueden ocurrir dos cosas:
(a) Si la casilla es negra, entonces la hormiga gira a la izquierda y después avanza a la casilla siguiente; la casilla que acaba de abandonar se vuelve blanca;
(b) Si la casilla es blanca, entonces la hormiga gira a la derecha y después avanza a la casilla siguiente; la casilla recién abandonada se vuelve negra.

Como se puede apreciar, los elementos constituyentes del sistema (un plano con casillas de colores, un autómata que lo único que hace es moverse de casilla en casilla) son realmente simples, así como las reglas que lo gobiernan. Esto no es obstáculo para que, si dejamos que el sistema evolucione por sí mismo durante un periodo lo suficientemente largo (es decir, si dejamos tiempo a la hormiga para que recorra su universo virtual), aparezcan sorprendentes pautas en la ruta seguida por la hormiga en el tablero. A menudo las rutas son recurrentes, insistiendo en pasar por determinadas zonas del tablero y evitar otras. En ocasiones, se observan simetrías y hasta pautas reconocibles, con el aspecto de haber sido diseñadas de antemano por un creador inteligente. La más característica y quizá más común de todas es la "autopista", líneas de cuadros que avanzan en distintas direcciones (diagonal, vertical u horizontalmente) de forma organizada. Una de las regularidades más interesantes es la aparición espontánea de dibujos con simetría bilateral como la que exhibimos muchos animales (desde los artrópodos a los vertebrados). Por último, a veces el comportamiento de la hormiga es caótico, llevando a desarrollar rutas impredecibles de máxima complejidad.

He aquí tres hormigas de distintos colores echando una caótica carrera en un universo monocromo (de color negro).

En el siguiente enlace, tenéis un applet en java donde podéis modificar distintos parámetros en el universo de una hormiga similar a la originalmente propuesta por Langton, y comprobar cómo el universo (el tablero) cambia drásticamente y muestra regularidades (o bien rutas totalmente caóticas) y patrones interesantes. Probad a jugar cambiando la disposición del tablero y observad qué ocurre cuando lo recorre la hormiga virtual. Por cierto, aquí hay otro applet con más opciones, y aquí una versión sencilla cuyo curso se estabiliza en un patrón ciertamente impactante:



Aunque los matemáticos han seguido experimentando con versiones más sofisticadas de la hormiga de Langton ("hormigas generalizadas"; leed por favor Gale et al., 1995), todavía hoy sigue siendo asombroso admirar cómo unos patrones y comportamientos complejos surgen espontáneamente a partir de elementos y reglas muy sencillos. No hay necesidad de un diseñador, de una mano inteligente que dibuje las rutas simétricas y las "autopistas" por las que a menudo circula la hormiga virtual. Éstas aparecen por sí solas de manera muy elegante y natural, como propiedades emergentes del sistema inicial.

Es divertido, y estimulante, pensar en las implicaciones que se derivan de las evoluciones en el tablero de la humilde hormiga virtual para aspectos tan cruciales como la evolución biológica (donde el llamado "diseño inteligente" cuenta con muchos acólitos hoy en día), la embriología (pensad cómo las comunidades celulares se pueden auto-organizar hasta cierto punto para producir estructuras complejas), y por supuesto el comportamiento animal y en particular el humano. Lo que algunos psicólogos y filósofos explicaron mediante complejas reglas en un nivel superior, abstracto (como el aprendizaje del lenguaje humano, al que se atribuyó un origen innato), podría no ser más que una propiedad emergente, un producto natural de la interacción de elementos sencillos en un nivel de análisis inferior (como muestran algunas simulaciones conexionistas en las que se reproducen el curso del desarrollo ontogénico humano y sus consecuencias en el aprendizaje de la lengua; Elman, 1996).

Por cierto, me interesa resaltar que el emergentismo es una cualidad no sólo estudiada en los sistemas vivos (hasta ahora mis ejemplos se han basado en la biología y la psicología) o que simulen características de éstos (como los autómatas). Es una cuestion que atañe a toda la ciencia por ser una característica de la naturaleza. Estudiamos, por ejemplo, en el instituto que los gases exhiben distintas propiedades en función de variables contextuales: sabemos que hay una relación entre temperatura, presión y volumen. Pero... ¿podríamos estudiarla observando una sola molécula del gas? El reduccionismo de algunos científicos es sencillamente "ciego al contexto" (Cohen, 1997), cuando el contexto es vital para la comprensión de gran parte de los fenómenos naturales.

Referencias:
-Cohen, J. (1997). Content, Context, Fungibility and Disproof. The Critical Rationalist, 3.
-Elman, J. (1993). Learning and development in neural networks: The importance of starting small. Cognition, 48, 71-99.
-Gale, D., Propp, J., Sutherland, S., and Troubetzkoy, S. (1995). Further Travels with my Ant. Mathematical Intelligencer, 17, 48-56.

Crédito de la imagen: Wikipedia.

PD: Por fin he colgado mi tesis en Psicoteca, la tenéis aquí para descargar ;-)
(Aquí está la lista completa de tesis disponibles).