Supercomplejidad (Supercomplexity)

Dr. Juan Pedro Rodríguez

En este artículo presentamos el concepto de "supercomplejidad" dentro del marco del Saber Supercomplejo (SSC). El SSC es un enfoque integrador que busca comprender y gestionar sistemas complejos mediante la interacción de diferentes niveles de organización y la utilización de tecnologías avanzadas. La complejidad se da en cada uno de los tres macrosistemas: micropartículas, macroscópico y biológico. La supercomplejidad, en cambio, surge cuando múltiples sistemas complejos se superponen y cuando los seres humanos, a través de la cognición y la tecnología, interactúan y modifican activamente estos sistemas y son circularmente modificados por ellos.

Tres modalidades de complejidad

1. Microcomplejidad: Corresponde al nivel cuántico, donde la complejidad emerge de las interacciones entre partículas subatómicas. Fenómenos como el entrelazamiento cuántico ilustran cómo las interacciones en este nivel son probabilísticas y no deterministas, regidas por las leyes de la mecánica cuántica.
2. Macrocomplejidad: Incluye sistemas a gran escala, como planetas, estrellas y galaxias. Aquí, los procesos físicos clásicos, como la gravedad y las leyes de la física newtoniana, son los principales reguladores de las interacciones. Ejemplos de complejidad macroscópica incluyen el clima, la dinámica de fluidos, la autoorganización de sistemas estelares y la combinación de compuestos químicos inorgánicos.
3. Biocomplejidad: A nivel biológico, la complejidad se manifiesta a través de las interacciones entre organismos vivos. Procesos como la adaptación, la evolución, el metabolismo y la reproducción son fundamentales en este nivel, impulsados ​​por la energía metabólica y las interacciones con otros seres vivos y sistemas ambientales.

Dos niveles de supercomplejidad

Primer nivel: El triple solapamiento

En este nivel, se produce la superposición de los tres sistemas mencionados: micro, macro y biológico. Las propiedades emergentes surgen de la interacción entre estos sistemas. Por ejemplo, cómo los procesos cuánticos pueden influir en sistemas biológicos o cómo factores macroscópicos como el clima afectan la vida en la Tierra. Este solapamiento genera comportamientos nuevos que no pueden predecirse al estudiar cada sistema por separado, llevando a fenómenos emergentes que trascienden las propiedades individuales de cada macrosistema.

Segundo nivel: Interacción cognitiva y tecnológica

Este nivel añade la participación del cerebro humano y la tecnología avanzada. El cerebro no solo observa los sistemas complejos, sino que también los modifica. Gracias a la neuroplasticidad, el cerebro no solo observa, sino que modifica los sistemas complejos con los que interactúa. Por un lado, el cerebro humano actúa como un agente que retroalimenta y reconfigura los sistemas, lo que introduce una nueva capa de complejidad cognitiva. Es que el cerebro humano tiene la capacidad de reconfigurar sus propios "cableados" a medida que interactúa con sistemas complejos. Este proceso de neuroplasticidad permite que el ser humano no solo observe la realidad, sino que también cambie su percepción y las herramientas que utiliza para interactuar con ella. Por otro lado, tecnologías avanzadas como los sistemas ciberanalógicos y las infraestructuras tecnoingenieriles intervienen en la interacción con los sistemas complejos. Estas tecnologías combinan la complejidad tecnológica y biológica, permitiendo la gestión y modificación de sistemas biológicos, físicos y sociales. Un ejemplo son las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo (deep learning), que impactan directamente en sistemas biológicos y tecnológicos al procesar grandes volúmenes de datos y modificar comportamientos en tiempo real.

La inteligencia artificial introduce una nueva modalidad de emergencia cibernética, donde algoritmos de aprendizaje automático interactúan con sistemas biológicos y físicos para generar soluciones, predicciones y modelos de interacción que superan las capacidades humanas individuales. De esta manera, la tecnología y la inteligencia artificial habilitan nuevas formas de interacción y modificación de sistemas, permitiendo que estos se adapten y autogestionen, y añadiendo una dimensión dinámica de control y evolución a los sistemas biológicos y físicos.

El SSC redefine la supercomplejidad como un proceso dinámico, expansivo y multidimensional que va más allá de la simple observación de sistemas complejos. Incorpora la modificación activa y la reconfiguración cognitiva y tecnológica, diferenciándose de otros enfoques al introducir una interacción bidireccional y evolutiva entre el cerebro humano, los macrosistemas y las herramientas tecnológicas avanzadas. Este paradigma expansivo abre nuevas posibilidades para describir, predecir y transformar sistemas.

Mientras que la ciencia clásica se basa en leyes universales constantes y patrones fijos, como la ley de la gravedad o las constantes cuánticas, el SSC argumenta que los fenómenos complejos no siempre pueden reducirse a estas leyes. Muchos comportamientos del universo son estocásticos, probabilísticos y no deterministas, requiriendo mapas dinámicos en lugar de modelos rígidos. El SSC cuestiona la permanencia de constantes universales bajo condiciones extremas o en escalas no exploradas y propone entender las interrelaciones y la evolución de los sistemas a través de sus interacciones.

El filósofo Edgar Morin propone una visión de la complejidad que integra diversas disciplinas y perspectivas. Aunque comparte con el SSC el interés por la interconexión de sistemas, el SSC va más allá al enfatizar la capacidad de intervenir y modificar activamente los sistemas complejos mediante herramientas tecnológicas avanzadas. Esta aplicabilidad científica y tecnológica amplía el alcance del Pensamiento Complejo, otorgándole una dimensión práctica en la transformación de sistemas.

Por otra parte, las Ciencias de la Complejidad del SFI se centran en modelizaciones matemáticas y en la sensibilidad a las condiciones iniciales y la formación de patrones. El SSC valora estas modelizaciones pero cuestiona su aplicabilidad universal. Sostiene que muchos sistemas complejos no responden de manera determinista a las condiciones iniciales y que los patrones emergen solo en circunstancias específicas. Al incorporar una visión relacional e intersistémica, el SSC amplía el enfoque del SFI y propone que la inteligencia artificial, la ciencia de datos, la neurociencia y los sistemas tecnoingenieriles juegan un papel crucial en la modificación y optimización de sistemas complejos en tiempo real.

El Saber Supercomplejo ofrece una perspectiva innovadora para comprender y manejar la complejidad, integrando la interacción entre sistemas micro, macro y biológicos y sumando la participación activa del cerebro humano y la tecnología avanzada. Al hacerlo, supera las limitaciones de enfoques anteriores y propone una visión dinámica y multidimensional de la complejidad y de la supercomplejidad, abriendo nuevas posibilidades para la descripción, predicción y transformación de sistemas complejos en un mundo en constante evolución.