Cuando en la primavera del año 2001 inicié los primeros trabajos en Probabilidad Imposible, el motor original fue la posibilidad de un teoría de contraste de hipótesis alternativa al contraste de hipótesis nula.
La principal diferencia entre falsacionismo y Probabilidad Imposible, es que el falsacionismo pretende la refutación de la hipótesis empírica, Probabilidad Imposible su aceptación dentro de una razón crítica, un margen de error en cual en un tiempo infinito será falsa, lo que lleva al nihilismo lógico, y el utilitarismo cognoscitivo: lo importante no es si es verdadera, es si es útil.
Y sin embargo, dialécticamente, falsacionismo y Probabilidad Imposible, por cuanto opuestas, son idénticas. Opuestas por cuanto una pretende la refutación de hipótesis , la otra su aceptación. Idénticas por cuanto ambas parten de la razón crítica, el racionalismo crítico.
La forma en que ambas teorías parten del racionalismo crítico es de todos modos my singular. El falsacionismo surge como reacción al fracaso positivista en la creación de un criterio de significación empírico: dado que no disponemos de criterio alguno de verificación, se acepta provisionalmente verdadero lo que todavía no hemos demostrado falso. La provisionalidad del conocimiento es inversamente proporcional a los márgenes de error utilizados, a menor margen de error mayor certeza.
Mientras en Probabilidad Imposible el uso del margen de error se entiende como efecto o defecto de la propia condición humana, la condición humana es limitada, la condición humana es errónea.
Desde el principio en Probabilidad Imposible la interpretación del error es producto de la contradicción entre una naturaleza humana finita frente a un mundo infinito. Cualquier acto humano estaría sujeto al error causado por la no absoluta integración de la realidad dentro de nuestros limitados marcos racionales . La razón humana se caracteriza por una limitada capacidad de procesamiento de información. Ante cualquier circunstancia está obligada a la selección de la información más significativa, descartando asímismo el resto de información, dado que no puede integrar absolutamente todo lo que ocurre. Si bien, la información descartada por su aparente insignificancia puede afectar significativamente los modelos establecidos sobre aquella información aparentemente más significativa.
En el momento que se establece un modelo en base a a la selección de información, los factores internos serán todos aquellos factores seleccionados e integrados en ese modelo. Los factores externos serán todos los demás.
Los factores internos se caracterizan por su naturaleza, dentro de un margen de error, aparentemente: conocida y significativa. Los factores externos se caracterizan por su naturaleza o bien, dentro de un margen de error, no significativa, o bien absolutamente desconocida.
Si en un modelo experimental para el desarrollo de un medicamento una enfermedad, se hace una selección de componentes para tratar las variables más significativas de la enfermedad, y fracasando se procede a una serie de nuevos intentos incluyendo nuevos componentes incluso para las variables más insignificantes, probando diferentes combinaciones de productos y en diferentes proporciones, y aun así no hay resultados positivos. Habiendo hecho cuantas combinaciones fueran precisas sobre la información conocida, la razón del fracaso habría que ubicarla en la falta de conocimiento sobre todas las variables realmente implicadas: el completo desconocimiento de absolutamente todos los factores lleva a la producción de modelos erróneos. Debido a nuestra condición aspirar al conocimiento absoluto es un ideal inalcanzable, a lo máximo, sólo podemos aspirar a la creación de modelos parcialmente erróneos, dentro de unos márgenes asumibles, racionales.
En cada una de las combinaciones realizadas para el establecimiento de un modelo de medicamento, los factores internos serían sus componentes químicos en base a nuestro conocimiento sobre su potencial efecto sobre aquellas variables seleccionadas de la enfermedad , los factores externos todas aquellas variables no seleccionadas o variables fuera del diseño pero que una vez administrado experimentalmente el medicamento a los pacientes del grupo experimental, interactuarían para el éxito o fracaso del modelo experimental.
Cualquier mínimo detalle sería crucial para tomar una decisión racional, y es ahí donde radica el problema.
Debido a que en absolutamente cualquier modelo científico, desde un acelerador de partículas a un diseño de modificación genética, a una misión de exploración espacial, a cualquier modelo que imaginemos, es absolutamente imposible la integración de absolutamente todas las variables implicadas, porque ya bien, algunas de ellas son descartadas por ser consideradas insignificantes, o bien sencillamente ni tan siquiera las conocemos. En el momento que dichas variables, por aparente insignificancia o desconocimiento, quedan fuera del modelo, luego pasan a integrarse dentro de los factores externos , en el momento que dichos factores externos interactúan con los internos (los seleccionados e integrados en el modelo), el modo en que opera la intervención externa, de los factores externos sobre los internos, es fuente de ruido o comportamiento caótico.
Si estamos intentando escuchar un canal de radio y de repente hay interferencias, las interferencias, ocasionadas por fuentes externas, serán motivo de ruido. Cuando en un experimento intentamos entender lo que ocurre y aparecen interferencias, el ruido de las interferencias nos impedirá entender lo que realmente está sucediendo. Ese ruido no es más que el resultado de la intervención externa por factores ajenos al modelo, ajenos por cuanto son desconocidos o fueron descartados.
Otro fenómeno que puede perfectamente ocurrir es que siendo conscientes de la existencia de ruido, el equipo científico sea incapaz de hacer una atribución causal adecuada de a qué se debe ese ruido, porque además de la interacción de las variables internas y externas, y por supuesto las variables externas entre sí, el equipo científico desconozca la naturaleza real de las interacciones entre las variables internas entre sí.
Durante las legislaturas de Reagan en Estados Unidos la inversión pública en investigación del SIDA fue prácticamente nula. El paradigma oficial era que el SIDA es una enfermedad que sólo afectaba sólo a homosexuales. Después de ocho años, el SIDA acabó siendo una plaga mundial.
Esto significa que en la definición de ruido hay que diferenciar entre ruido producto de la intervención externa, y ausencia de resultados positivos a consecuencia de una crisis en el paradigma de referencia.
La intervención externa sería, en sentido estricto, producto del modo en que los factores externos (sean del tipo que sean) interactúan entre sí en relación al modelo, o el modo en que los factores externos, en singular, o en conjunto o conjuntos, interactuarían con los factores internos. Y en cualquier caso, sea el modo en que se produjese esta interacción, la intervención externa sería siempre causa de error en el modelo científico.
El ruido producto de la intervención externa, el modo en que se materializaría en el modelo, es provocando comportamientos caóticos en los factores internos.
Lo problemático en la distinción entre caos y complejidad, reside en que, ante un sistema complejo los resultados pueden parecer caóticos, aleatorios, en la medida que se desconoce la infinidad de variables e interacción entre variables. Si bien existe abundante literatura científica sobre la relación entre complejidad y caos, lo cierto es que un sistema caótico no tiene porque ser complejo, y viceversa.
La complejidad del caos podría residir en una falta de conocimiento sobre el modo en que opera la intervención externa, atribuyendo a relaciones complejas lo que en realidad es producto de una o múltiples intervenciones externas no conocidas. A menudo cuando se hacen preguntas embarazosas sobre determinados aspectos de una teoría no es muy dificil escuchar por respuesta "es muy complicado de entender", "es muy complejo de explicar". Hay casos donde estas respuestas son ciertas, en otros sólo ocultan nuestro absoluto desconocimiento de lo que realmente ocurre.
Lo realmente complejo de la intervención externa es nuestro desconocimiento de la o las fuente o fuentes de origen, desconocido si es un sistema de múltiples intervenciones externas interactuando simultáneamente, de forma caótica o jerárquica, o se trata una única fuente de intervención externa.
El comportamiento caótico en los factores internos se expresará a través de soluciones parcial o totalmente contradictorias a las teóricamente previstas, es decir, contradicción entre los resultados observados y las previsiones iniciales. Contradicción que puede expresarse de dos modos: ya bien porque el comportamiento observado sea parcial o completamente aleatorio (según grado de discrepancia, total o parcial, entre comportamiento y previsión), o porque el comportamiento observado en los factores internos sigue un patrón de conocimiento imprevisto o no conocido.
Sea cual sea el modo en que el ruido se materializa en el modelo, a consecuencia de los márgenes de erros insertos, el comportamiento caótico en que venga a expresarse, salvo que hubiera cualquier otro motivo razonable que lo explicase (por ejemplo el comportamiento caótico de sistemas aleatorios como puede ser un juego de azar), sería una expresión del modo en que está operando la intervención externa.
Rubén García Pedraza, Londres 3 de Diciembre de 2017
Revisado 27 de Julio de 2019, Madrid
Revisado 27 de Julio de 2019, Madrid
