Pensándolo bien...
El conocimiento de la realidad, tiene por objeto ejercer el control e incentivar la búsqueda de formas y maneras de lograrlo. Para ello, los marcos conceptuales han sido distintos a lo largo de la Historia de la Humanidad. Buena parte de los entornos que hoy consideramos obvios, forman parte de la evolución del pensamiento, ahondando en la búsqueda de la verdad y del dominio de la realidad. Conocimiento y acción son dos facetas que han tenido albergue en los esquemas filosóficos tradicionales. Teorías y reglas conforman conocimiento y acción, desarrollados por los sistemas. Es relativamente reciente, la incorporación de un nuevo modo de conocer la realidad, consistente en llevar a cabo acciones racionales, como los desarrollados en los modelos de simulación.
Cuando hay conocimiento teórico sobre algo, se pone de relieve una simetría entre explicación y predicción. Las predicciones aceptadas son las que derivan de la aplicación de las mismas leyes que explican los fenómenos y procesos que se pretenden predecir. Es el mundo genuino de la Ciencia y es la concepción propia de la filosofía clásica de la Ciencia. Vázquez y Liz, coinciden en ello. Esta visión supone una gran economía conceptual, según la cual la estructuración lógica de la explicación coincide con la predicción, salvo en la interpretación del tiempo, que discurre en la misma dirección, pero sentidos encontrados.
La simulación cobra especial importancia cuando se trata de sistemas complejos. Elementos que constituyen un sistema, con las interacciones entre ellos, en un espacio limitado, con relaciones con el exterior, no siempre permite establecer las leyes que rigen su dinámica. Los sistemas complejos, casi nunca ofrecen la posibilidad de establecer las leyes que operan en él. Es, precisamente, cuando los modelos de simulación tienen su aportación más significativa, cuando aflora su capacidad predictiva en ausencia de leyes y teorías bien establecidas. Se trata de abordar la predicción en ausencia de leyes, que nos permita ofrecer respuestas a interrogantes y, por ende, obtener una comprensión de los sistemas modelados. En muchos casos, es posible lograr una comprensión razonable y precisa de los sistemas complejos simulados, su estructura, a pesar de que la dinámica observada en la simulación esté orientada por las observaciones concretas que pretendemos explicar.
Ciertamente, las bases del método científico radican en la repetibilidad y la falsabilidad. Contra lo que, usualmente, se enarbola cuando se trata de conferir autoridad a algo que se afirma, que suele ser opinión más que información científica, la Ciencia exhibe permanentemente la duda como frontispicio de cualquier enunciado. Progresa en la profundización del conocimiento, precisamente porque manteniendo la duda, suscita que se contraste, se introduzcan matices, o llegado el caso, se cambie de paradigma. Cuando hablamos de simulación suplantamos el sistema real por uno virtual, el simulado, al que sometemos a las diferentes condiciones que nos ilustrarán sobre su capacidad de respuesta y repetibilidad de resultados. Pero no es la realidad ignorada la que sometemos a prueba. Ahora bien, la capacidad de los modelos de simulación en adaptarse a las distintas opciones posibles, validan esta forma de pretender conocer la realidad. Estamos apartados de los presupuestos del racionalismo y del empirismo, dado que no accedemos a la realidad, a la experiencia, como propugna la última de las escuelas citadas, ni tampoco nos rendimos a la especulación, en la que se basa el racionalismo. La Ciencia en el marco empirista realiza una experiencia y la somete a condiciones rigurosamente controladas. Mientras desde el racionalismo y a medio camino de la genuina especulación, se desarrollan los denominados experimentos mentales, a los que se les llega a dar la misma entidad que a los experimentos. Desde Galileo a Einstein, pasando por Newton y desde Feynman a Crick y las modernas, denominadas ciencias cognitivas, han hecho uso de los experimentos mentales, que han tenido sus momentos de esplendor cuando, a falta de desarrollo teórico suficiente, o experimentación difícil o todavía vetada, que no se ha podido realizar directamente.
En este dilema racionalista-empirista, surge una tercera vía: los modelos de simulación que ofertan realizar “experiencias” de otra forma alternativa. La simulación se sitúa a medio camino entre los experimentos mentales y la experimentación. La conjetura que formulamos, hay que filtrarla con la lógica de nuestros conceptos y someterla a la disciplina que impone el soporte que permite la representación de la simulación: ordenador, lenguaje, etc. Claramente las simulaciones se sitúan a una cierta distancia de los experimentos mentales. Por otro lado, ofrecen posibilidades que no albergan los experimentos mentales, al menos claramente, como son la opción de someter el sistema a pruebas, buscar límites de respuesta, holgura de estabilidad para las dinámicas ensayadas, etc. Los modelos de simulación de sistemas complejos resultan ser sistemas sumamente operativos y apropiados para ensayar supuestos.
La realidad objeto de examen en la simulación no es sino una realidad construida por nosotros, por tanto, en cierta medida, ya interpretada. Las aportaciones de los modelos de simulación a la Ciencia y la Tecnología, cada vez son más significativas. Es una nueva forma de acceder a la realidad. Tanto en la Instrucción como en la divulgación de la Ciencia y la Tecnología, la simulación juega un papel cada vez más relevante. La ignorancia lleva, en ocasiones, a aceptar rotulando de científico, cualquier afirmación, muchas veces realizada desde la más simple opinión, a la que se da el marchamo científico, aun cuando quede en una afirmación gratuita. Cuando se trata de modelos de simulación, la exigencia en el rigor, debería ser todavía mayor, pues el resultado ofrecido está muy directamente relacionado con la interpretación previa con la que hemos modelado el sistema a simular. Recordemos siempre que un resultado, sin una detallada explicación de cómo se ha obtenido, resultará tan “fake” (como ahora se dice eufemísticamente para no pronunciar el término engaño), como cualquiera de las barbaridades que hoy escuchamos o leemos, sin estar sometidas al mínimo de autoridad o criterio de quien lo avala, que tiene que tener historia que le ampare y otorgue crédito, no sólo profesión nominal.
Cuando hay conocimiento teórico sobre algo, se pone de relieve una simetría entre explicación y predicción. Las predicciones aceptadas son las que derivan de la aplicación de las mismas leyes que explican los fenómenos y procesos que se pretenden predecir. Es el mundo genuino de la Ciencia y es la concepción propia de la filosofía clásica de la Ciencia. Vázquez y Liz, coinciden en ello. Esta visión supone una gran economía conceptual, según la cual la estructuración lógica de la explicación coincide con la predicción, salvo en la interpretación del tiempo, que discurre en la misma dirección, pero sentidos encontrados.
La simulación cobra especial importancia cuando se trata de sistemas complejos. Elementos que constituyen un sistema, con las interacciones entre ellos, en un espacio limitado, con relaciones con el exterior, no siempre permite establecer las leyes que rigen su dinámica. Los sistemas complejos, casi nunca ofrecen la posibilidad de establecer las leyes que operan en él. Es, precisamente, cuando los modelos de simulación tienen su aportación más significativa, cuando aflora su capacidad predictiva en ausencia de leyes y teorías bien establecidas. Se trata de abordar la predicción en ausencia de leyes, que nos permita ofrecer respuestas a interrogantes y, por ende, obtener una comprensión de los sistemas modelados. En muchos casos, es posible lograr una comprensión razonable y precisa de los sistemas complejos simulados, su estructura, a pesar de que la dinámica observada en la simulación esté orientada por las observaciones concretas que pretendemos explicar.
Ciertamente, las bases del método científico radican en la repetibilidad y la falsabilidad. Contra lo que, usualmente, se enarbola cuando se trata de conferir autoridad a algo que se afirma, que suele ser opinión más que información científica, la Ciencia exhibe permanentemente la duda como frontispicio de cualquier enunciado. Progresa en la profundización del conocimiento, precisamente porque manteniendo la duda, suscita que se contraste, se introduzcan matices, o llegado el caso, se cambie de paradigma. Cuando hablamos de simulación suplantamos el sistema real por uno virtual, el simulado, al que sometemos a las diferentes condiciones que nos ilustrarán sobre su capacidad de respuesta y repetibilidad de resultados. Pero no es la realidad ignorada la que sometemos a prueba. Ahora bien, la capacidad de los modelos de simulación en adaptarse a las distintas opciones posibles, validan esta forma de pretender conocer la realidad. Estamos apartados de los presupuestos del racionalismo y del empirismo, dado que no accedemos a la realidad, a la experiencia, como propugna la última de las escuelas citadas, ni tampoco nos rendimos a la especulación, en la que se basa el racionalismo. La Ciencia en el marco empirista realiza una experiencia y la somete a condiciones rigurosamente controladas. Mientras desde el racionalismo y a medio camino de la genuina especulación, se desarrollan los denominados experimentos mentales, a los que se les llega a dar la misma entidad que a los experimentos. Desde Galileo a Einstein, pasando por Newton y desde Feynman a Crick y las modernas, denominadas ciencias cognitivas, han hecho uso de los experimentos mentales, que han tenido sus momentos de esplendor cuando, a falta de desarrollo teórico suficiente, o experimentación difícil o todavía vetada, que no se ha podido realizar directamente.
En este dilema racionalista-empirista, surge una tercera vía: los modelos de simulación que ofertan realizar “experiencias” de otra forma alternativa. La simulación se sitúa a medio camino entre los experimentos mentales y la experimentación. La conjetura que formulamos, hay que filtrarla con la lógica de nuestros conceptos y someterla a la disciplina que impone el soporte que permite la representación de la simulación: ordenador, lenguaje, etc. Claramente las simulaciones se sitúan a una cierta distancia de los experimentos mentales. Por otro lado, ofrecen posibilidades que no albergan los experimentos mentales, al menos claramente, como son la opción de someter el sistema a pruebas, buscar límites de respuesta, holgura de estabilidad para las dinámicas ensayadas, etc. Los modelos de simulación de sistemas complejos resultan ser sistemas sumamente operativos y apropiados para ensayar supuestos.
La realidad objeto de examen en la simulación no es sino una realidad construida por nosotros, por tanto, en cierta medida, ya interpretada. Las aportaciones de los modelos de simulación a la Ciencia y la Tecnología, cada vez son más significativas. Es una nueva forma de acceder a la realidad. Tanto en la Instrucción como en la divulgación de la Ciencia y la Tecnología, la simulación juega un papel cada vez más relevante. La ignorancia lleva, en ocasiones, a aceptar rotulando de científico, cualquier afirmación, muchas veces realizada desde la más simple opinión, a la que se da el marchamo científico, aun cuando quede en una afirmación gratuita. Cuando se trata de modelos de simulación, la exigencia en el rigor, debería ser todavía mayor, pues el resultado ofrecido está muy directamente relacionado con la interpretación previa con la que hemos modelado el sistema a simular. Recordemos siempre que un resultado, sin una detallada explicación de cómo se ha obtenido, resultará tan “fake” (como ahora se dice eufemísticamente para no pronunciar el término engaño), como cualquiera de las barbaridades que hoy escuchamos o leemos, sin estar sometidas al mínimo de autoridad o criterio de quien lo avala, que tiene que tener historia que le ampare y otorgue crédito, no sólo profesión nominal.
© 2023 Academia de Ciencias de la Región de Murcia