Una cala a “Los límites del crecimiento” desde la historia y filosofía de la ciencia

Triple Grado de Filosofía, Política y Economía (UAM)

Asignatura: Filosofía Política Contemporánea

Adrián Santamaría Pérez

Los límites del crecimiento – Adrián Santamaría (11 descargas)

 

  1. Apuntes para la clase.

1.1. Introducción de introducciones.

El objetivo general de las tres horas de clase que vamos a impartir mis compañeros Sergio Martínez, Jesús Pinto y yo no es otro que explicar el famoso texto publicado en 1972 Los límites del crecimiento (de ahora en adelante, LDC), poco después de la publicación de otro texto que tiene el mismo objetivo pero que fue menos exhaustivo y detallado que éste, a saber, World Dynamics, de Jay Forrester. Sobre el objetivo hablaremos después, en el transcurso de la exposición.

Para efectuar una empresa como la mencionada, hemos decidido dividir la clase en tres partes, cada una de las cuales representará una cala desde un punto de vista distinto al texto:

(1) La primera cala, que es de la que me voy a encargar yo, va a consistir en un acercamiento a los LDC desde la historia y la filosofía de la ciencia. En ella vamos a hacer fundamentalmente dos cosas. Lo primero de todo, poner en contexto esta investigación desde el clima intelectual que pudo germinarla y hacerla posible. Ello nos va a llevar directamente a Boston, al MIT, espacialmente hablando y, temporalmente, hablando, a lo que para muchos historiadores y estudiosos de la ciencia y la ingeniería informática fue la treintena de años prodigiosa de esa institución de tanto renombre. En esta exposición histórica iremos alumbrando conceptos que son esenciales para comprender cuál es la forma de pensar de los teóricos de sistemas, así como algunos de los debates que fueron surgiendo a partir de ese núcleo de irradiación. Igualmente, en segundo lugar, en mi exposición, trataremos de introducirnos brevemente en los conceptos clave de la dinámica de sistemas que van a estar implicados en la investigación de LDC.

(2) La segunda cala será una aproximación más sociopolítica a LDC. En ella mi compañero Sergio Martínez nos pondrá encima de la mesa la otra parte de la historia del texto. Con él viajaremos a Roma. Después, hará una exposición del funcionamiento de LDC, y alumbrará las críticas que se le hicieron al texto.

(3) En tercer lugar, Jesús Pinto se encargará de mirar el texto desde la perspectiva de la ética y la filosofía política. Intentará defender por qué es importante tratar estas cuestiones en una disciplina como es la filosofía, no ya desde el punto de vista teórico (que es lo que voy a hacer yo), aunque también, sino fundamentalmente desde el punto de vista práctico.

Comencemos, sin más dilación, por la historia de LDC contada desde Boston, una vez terminada esta introducción de introducciones.

1.2. De la cibernética a la dinámica de sistemas. Las tres décadas prodigiosas del MIT.

1.2.1. Años 40.

Fue en la década de los 40 cuando empezó a gestarse un caldo de cultivo que iba a acabar haciendo que nos replanteásemos qué significa la ciencia desde un punto de vista metodológico, epistemológico y también práctico. En esta década de los 40 nos vamos a encontrar en Boston con un cruce de disciplinas y con una serie de investigaciones que van a trascender el mero ámbito de lo empírico, una serie de investigaciones que van a hacer que nos replanteemos cuestiones típicas de la ontología (como la pregunta por el objeto, por la sustancia, o por, más particularmente, y esto es lo más importante, las fronteras entre la máquina, el ser humano y el resto de los seres vivos -o los animales no humano-). Quizá esto último sea lo más fundamental y general, aunque, cabe recalcarlo, el punto de partida de estas inquietudes no va a ser la pura especulación metafísica, sino el ámbito de lo tecnológico.  

Tenemos un rótulo general para designar este caldo de cultivo que acabará hirviendo, la “cibernética”, y un nombre que designa a su máximo representante (además de su acuñador), “Norbert Wiener”. Comencemos por el nombre. Fue Wiener el que comenzó a darse cuenta de que necesitábamos un nuevo vocabulario a la altura de nuestro tiempo para dar cuenta de las relaciones ontológicas del ser humano con lo tecnológico y lo vivo. Llegó a esta conclusión investigando en el ámbito de lo maquinal, y más en concreto en tecnología militar: en la creación de armas de defensa antiaérea, de servomecanismos; esto es, máquinas que regulan y corrigen su conducta para mantenerse en cierto estado deseado. (En el caso concreto, particular, de las máquinas de defensa antiaérea, podemos decir: máquinas que corrigen su conducta en función de la trayectoria de un misil que se acerca hacia la tierra, por ejemplo). Pues bien, en el transcurso de la investigación de estos mecanismos, Wiener se dio cuenta de que en cierto sentido estas tecnologías eran capaces de vérselas con la experiencia, recordar los eventos pasados, y con ello proyectarse hacia el futuro: en buena medida, pues, eran inteligentes o desplegaban conducta inteligente.  Tenemos, por tanto, en este punto, mecanismos que se autocontrolan en función de la comunicación que se da entre este mecanismo y lo que le rodea. En términos ya cibernéticos, tenemos un sistema que se autorregula, en función de un determinado procesamiento de su entorno.

Nace así la cibernética, que viene de la voz griega kibernetes, que significa “piloto” o “timonel”, y que no es sino, en un sentido formalista, la descripción de la estructura formal de mecanismos de regulación, de mecanismos capaces de interpretar o transmitir órdenes.  Más allá de eso, la cibernética supuso todo un campo de investigaciones interdisciplinares: rápidamente, con los conceptos centrales que he enunciado, se empezaron a hacer investigaciones de tipo psicológico y biológico (en organismos, por ejemplo). Se empezó a investigar a todos aquellos entes que exhibían estas mismas capacidades. Con ello, nace un nuevo vocabulario (“sistema” que se distingue del “entorno”, “retroalimentación”, “emergencia” …), y con ello acontecen replanteamientos en la epistemología y la ontología del objeto. Expresado en términos caricaturescos, podemos decir, para ilustrar este punto, que las formas tradicionales de pensar el sujeto estaban viniéndose a ser replanteadas. Tradicionalmente se había pensado el objeto como todo aquello que no es el sujeto (esto es, el ser humano). Por ejemplo: si el sujeto es actividad, el objeto pasividad; si el sujeto es dinámico, el objeto es estático; si el sujeto es cambio, el objeto es inerte; si el sujeto se guía por razones, el objeto es arracional. Pues bien, frente a este paradigma de pensamiento, lo que nos encontramos aquí es con objetos que cumplen con cualidades típicamente del sujeto, como es esa propia actividad o autorreflexión, así como el cumplimiento de una finalidad. Las máquinas no son meras siervas, si se quiere, de la causalidad exterior, sino que es capaz de resistirla y anularla o transformarla. Frente a una causalidad meramente lineal, nos encontramos con la coexistencia de una causalidad interna y externa al sistema, con una dependencia y una autonomía con respecto al entorno. 

Igualmente, en lo referido al binomio sujeto-objeto, desde la cibernética, no podemos descomponer el objeto en unidades discretas si queremos dar cuenta de estas propiedades auto- y organizacionales: solo en el nivel superior podremos hacerlo. Este ha de ser tratado, fundamentalmente, como un todo organizado e interrelacionado. El objeto, lejos de ser algo sustancial y descomponible en partes, es, más bien, una totalidad que ha de ser pensada como tal y en su relación con lo que esta no es, además. Lo cual, por cierto, tiene importantes consecuencias desde un punto de vista mereológico: frente a la idea tan clásica de que podemos descomponer lo real en sus partes para estudiarlo, desde aquí se nos dice que el todo es más importante que la suma de sus partes. Tenemos propiedades de nivel superior que no pueden ser vistas en el nivel inferior (en el nivel de las partes constituyentes).

Por último, desde un punto de vista ontológico, debemos subrayar que la realidad, desde la propuesta de Wiener, que -recordemos- parte de investigaciones de corte empírico en al ámbito de los servomecanismos, es concebida como un proceso, como el vínculo entre un sistema abierto que se diferencia de su ecosistema. La realidad se concibe como el vínculo y también la relación del sistema abierto con el entorno. La inteligibilidad del sistema no puede sino hallarse en el vínculo con el entorno y no en el sistema mismo (descomponiéndolo en partes, por ejemplo). Tal relación no es coyuntural sino constitutiva.

1.2.2. Años 50.

En los años 50 es determinante la influencia de Ludwig Von Bertalanffy. Bertalanffy, uno de los biólogos más importantes del s. XX, propone expandir todo este vocabulario (“sistema”, “totalidades”, “entorno”, “retroalimentación”, “finalidad” …), para, con ello, crear una nueva forma de acercarse a la realidad dentro de la ciencia; en concreto, propone elevar esta forma de mirar, circunscrita en el caso de Wiener a los mecanismos que se autorregulan, a programa o paradigma científico, a una teoría general. Ello lo hace a partir de su encuentro con afinidades en distintos programas científicos de distintas disciplinas (donde el concepto de “analogía”, por cierto, juega un papel fundamental). En muchos de ellos, se estaba dando cuenta de determinados objetos de investigación de la misma manera, y con un mismo vocabulario subyacente.  (Esto es algo que ya se ve en la propia cibernética, la cual desde siempre tuvo ese carácter desdibujador o difuminador de disciplinas).

Disciplinas de distintos ámbitos estaban empleando herramientas conceptuales parecidas, por tanto. Todas ellas se estaban encargando de totalidades, de organismos, e, igualmente, estaban rehuyendo del paradigma lineal de la ciencia clásica, donde si, por ejemplo, y por simplificar, sumas dos elementos, siempre te va a dar la suma de esos dos elementos como resultado (si sumas hidrógeno y oxígeno, por ejemplo, siempre te va a salir agua).   La teoría general de sistemas de Bertalanffy se proponía transformar todas estas afinidades en una metodología general que pudiese ser aplicada a investigaciones por venir. Se proponía, pues, sistematizar todo ello en aras de la investigación interdisciplinar y la comunión de perspectivas, frente a la típica idea de la jerarquía de las ciencias y la reducción de todas ellas a una (el mundo de lo físico). Este punto nos llevaría directamente a la discusión de los fenómenos emergentes y de cómo concebirlos, algo que no puede ser tratado aquí por cuestiones de procedencia y tiempo. Sea como fuere, los desarrollos de Bertalanffy, sus propuestas en torno a una Teoría General de los Sistemas fueron determinantes para abrir o expandir el acercamiento cibernético a los sistemas sociales y a la industria.

En paralelo a estos desarrollos más de corte teórico o propositivo, nos encontramos con que, entre la década de los 40 a los 50, comienzan a aparecer las primeras máquinas de Von Neumann, o, dicho con otras palabras, los ordenadores. El primer ordenador hace su acto de presencia en el 46, en concreto. Y, a partir de ahí, se suceden investigaciones en torno al desarrollo y a la mejora de éstos, lo cual posibilita que la complejidad organizada, que el punto de vista sistémico pudiese ser visto o abordado desde un punto de vista novedoso: a saber, el procesamiento informático o la computadora. Van, en fin, a poder hacerse simulaciones, gracias a la potencia de procesamiento y cálculo, de sistemas con variables muy numerosas e interrelacionadas.  

1.2.3. A caballo entre los 50 y los 60.

En este punto entra en escena la figura de Jay Forrester, científico de la computación, ingeniero informático, que contribuirá a esos desarrollos incipientes del ordenador contemporáneo. Con él, el modo de pensar sistémico y la informática van a converger. Forrester comenzó estudiando también los servosistemas (sistemas, recordemos, en los que existe una retroalimentación desde la salida hacia la entrada, o, si se prefiere, en términos más claros, sistemas que son capaces de corregir su comportamiento automáticamente en función de cuál sea su estado actual y las entradas de información que está recibiendo), también, como Wiener, dentro del ámbito militar.

Poco después, comenzará a trabajar en la aplicación de los métodos propios de sistemas en el ámbito de lo social y lo económico. Comenzará, pues, a hacer converger la teoría de sistemas con la simulación informática.  Su primer ámbito de actuación es la industria, la resolución de problemas que se producen dentro de la empresa industrial. A estas investigaciones les pone el nombre de “Industrial Dynamics”. Después, ya en los 60, pasa del mundo industrial a una parte del mundo social, a saber, el mundo urbano. Empieza a simular el comportamiento de las ciudades y los vecindarios informáticamente. En este contexto aparecerán obras como “Principios del sistema” y “Dinámica urbana”. A todas estas investigaciones les vendrá a llamar “dinámicas urbanas”. Por último, finalmente, ambos conceptos, “dinámica industrial” y “dinámica urbana” se funden en uno solo: “dinámica de sistemas”. Esta fusión responde a un intento de simulación no ya de sectores concretos del ámbito económico y social, sino del sistema socioeconómico en general.

La pregunta fundamental en este punto, que nos va a conectar luego con la otra parte de la historia de este libro cuyo título reza LDC, es cómo Forrester llegó a plantearse realizar un proyecto de este calibre. Diré unas breves palabras sobre ello, para terminar con esta historia de los conceptos y de LDC. Fundamentalmente, la respuesta se halla en el Club de Roma, una institución destinada a plantearse preguntas que giraban en torno al presente y al futuro de la humanidad. En un encuentro con este Club en Suiza, a Forrester se le planteó la posibilidad de hacer una simulación a escala mundial de la economía o del sistema económico en general. Forrester aceptó el reto, y en su viaje de vuelta a EE. UU. creó un primer borrador llamado World1, que luego acabaría perfeccionando en un segundo modelo llamado World2. World2 apareció en forma de libro en 1971. En él, como ya venía haciendo, empleó los recursos y conceptos típicos de la teoría de sistemas para modelizar el sistema económico del mundo entero. Un año después, un equipo de trabajo de jóvenes científicos que se habían formado con Forrester, hizo un trabajo más exhaustivo, detallado y riguroso que el de Forrester: este es LDC, cuyos autores principales fueron Donella Meadows, Dennis Meadows y Randers, quiénes también estuvieron en contacto y fueron miembros del Club de Roma.

En este punto se cierra esta historia que ha comenzado en los 40 con el nacimiento de la cibernética y que nos ha llevado hasta el Club de Roma, del que aún no hemos dicho mucho. Lo que resta ahora es sistematizar un poco la terminología de la teoría de sistemas, ese vocabulario y esa forma de pensar que hemos visto que es transversal a toda una serie de investigaciones. Como todo paradigma científico, más allá del consenso encontramos siempre puntos de disenso. Así, el vocabulario, en función de a quién le preguntemos, cambia y se resignifica. En vez de hacer una labor de sistematización de las diferentes posturas de forma general dentro de los autores que de una u otra manera se adscriben a la teoría de sistemas, lo que voy a hacer es una explicación conceptual dirigida a entender la dinámica de sistemas, aquella que emplean los autores de LDC y también el propio Forrester. Voy a hacer, por tanto, una explicación conceptual dirigida a que entendamos cuál es el propósito del texto y cómo funciona desde sus fundamentos y presupuestos. Vamos a hablar desde la óptica, en fin, de la dinámica de sistemas, que no es sino una concreción o un modo de entender o abordar la teoría de sistemas.

1.3. Hablando como teóricos de la dinámica de sistemas.

La “dinámica de sistemas” tiene este nombre porque el objetivo es dar cuenta de un sistema no de forma estructuralista (esto es, mediante una foto fija del mismo), sino a lo largo del tiempo. Para este acometido, la informática puede ayudar, y mucho, ya que puede simular ese tan buscado paso del tiempo del sistema, su evolución. Es aquí donde entra el primer concepto que tenemos que subrayar, el de modelo. “Modelo”, desde un punto de vista general, es una representación de parte de la realidad, destinado a ciertos fines. Esta representación puede ser: a) de tipo informal (no se emplean formalismos ni herramientas matemáticas), o b) de tipo formal (en la que se trabaja con diferentes expresiones matemáticas). Un modelo va a tomar como elementos determinadas cosas y va a excluir otras, va a ser sensible a ciertas variables y no va a serlo a determinadas otras. En principio, sabiendo que lo que queremos es dar cuenta de un sistema, tendrá que tomar los elementos necesarios para simular ese determinado sistema.

Lo cual nos lleva al otro concepto, que es el que acabamos de mencionar: “sistema”. “Sistema” viene a ser definido como un conjunto de elementos en interacción que cumplen con una finalidad o función. Dicha interacción, en el caso de los llamados sistemas no lineales (más aún si son caóticos), que es como el que nos vamos a encontrar en World 2 y LDC, produce propiedades de orden superior que nos reducibles, de nuevo, a la mera suma de sus partes.

Así las cosas, bajemos esta definición a tierra, expresada en términos generales, y transfirámosla a los conceptos de los que se van a ocupar los desarrolladores de la dinámica de sistemas. Estos son fundamentalmente tres: “stocks”, “flujos” y “feedbacks”. Los “stocks” son la fundación de cualquier sistema. Son esos elementos del sistema que mencionábamos, los integrantes del sistema. Son aquellos elementos que pueden ser medidos, contabilizados, o como se quiera decir. Pero como hemos dicho que no queremos tener una foto fija del sistema, hemos de dar cuenta de la variación del stock a lo largo del tiempo. Es en este punto donde entra el concepto de “flujo”. El flujo, que puede ser de entrada o de salida, va a ser la variación a lo largo del tiempo del stock. Un stock, por tanto, desde este prisma, es la “memoria presente en la historia de flujos cambiantes del sistema”.

Lo importante, en tanto que dinámica, son las relaciones que se dan entre estos dos términos: stocks y flujos. Si entendemos eso, estamos cerca de entender cómo está funcionando un determinado sistema para los estudiosos de la dinámica de sistemas. Lo que nos lleva directamente al tercer elemento dentro de la dinámica de sistemas: el concepto de “feedback”, que ya nos encontrábamos en la cibernética. Si encontramos un comportamiento que se reproduce a lo largo del tiempo, ha de haber un mecanismo que esté creando ese comportamiento, un mecanismo con consistencia y constancia a lo largo del tiempo (tiene que haber, por tanto, un patrón). He aquí donde se halla el concepto de feedback loop, o de bucle de realimentación. El feedback loop, dentro de la dinámica de sistemas, se define como los cambios en un stock que vienen a afectar a ese mismo stock. Hay una serie de reglas o de leyes que son dependientes del nivel de stock. Esas leyes o reglas afectan la flujo o redundan en el flujo, lo cual vuelve a afectar al stock.  

Normalmente se distingue en teoría de sistemas -en general-, y en dinámica de sistemas -en particular-, entre dos tipos de bucles de realimentación. Nos encontramos, por una parte, con los bucles de realimentación positivos, que cumplen con efectos de bola de nieve o de amplificación: cuanto más entradas haya en un determinado stock, más va a generar. Tiene un crecimiento exponencial. Y nos encontramos, por otra, con los bucles de realimentación negativos, que tienen efecto equilibrador, estabilizador o negativo. Si hay un bucle de realimentación negativo lo que nos vamos a encontrar es que el stock va a tender a regulación.

Con lo dicho, ahora podemos exponer que un modelo, desde la dinámica de sistemas, va a intentar, con expresiones matemáticas, simular un determinado sistema, que tiene como componentes básicos estos elementos que he explicado brevemente. Su pretensión va a ser siempre tocar con el mundo real, proveernos simulaciones de nuestras hipótesis de la realidad que se pretenden ser ciertas. Como puede intuirse, esto no deja de ser una labor complicada, más si nos encontramos, como nos vamos a encontrar, con sistemas complejos y no lineales: esto es, sistemas que están formados por elementos que están entrelazados entre sí de una manera que incluye relaciones de retroalimentación como las que hemos explicado ahora mismo; sistemas que no muestran, por tanto, una relación de causalidad bien definida. La predicción que se le puede pedir a estas simulaciones no es, incluso aun cuando persigan el objetivo de predecir, el de la física, dado esta complejidad y no linealidad. Esto es lo que ocurre, por ejemplo, con el sistema metereológico: ahí nos encontramos con que podemos hacer predicciones a corto plazo más o menos bien definidas, pero a largo plazo no podemos sino dar rasgos generales de lo que va a ocurrir (no hace falta ser muy sabio, por ejemplo, para decir que en enero hará calor o no, pero aun así no vamos a saber qué días lloverá). Tenemos que elegir entre alcance y precisión, por tanto. Hay que tener esto en cuenta, sobre todo de cara a ciertas críticas que vienen de mano de los físicos, bajo las cuales se dice que la dinámica de sistemas no es capaz de validar sus modelos ni de predecir. Aunque ciertas simulaciones de la dinámica de sistemas intenten predecir, no se les puede pedir la exactitud que sí se puede tener en sistemas lineales y repetibles.

Además, y esto es importante remarcarlo, tal y como hace Ugo Bardi, la predicción no es el único uso que se le puede dar a las simulaciones. Otra es la exploración, por ejemplo: poner en marcha un abanico de escenarios que den cuenta de las posibilidades que tenemos en función de la variación de los elementos del sistema. O el entrenamiento, cuando se quiere que los responsables del control del sistema se familiaricen con su entorno. O, por último, la preparación y planificación, uso que consiste en aprender de las simulaciones para prepararse para lo que pueda pasar. Aunque no sepamos qué es lo que exactamente nos depara el futuro, podemos prepararnos en función de nuestro conocimiento de por dónde van a ir, probablemente, los tiros (por decirlo mundanamente).

 

  1. Bibliografía básica para seguir leyendo.

BARDI, Ugo, Los límites del crecimiento retomados, Catarata.

BERTALANFFY, Ludwig Von, Teoría general de los sistemas, FCE.

MEADOWS, Donella, Thinking in Systems, Chelsea Green Publishing Co.

MORIN, Edgar y WIENER, Norbert, Cibernética: necesidad e insuficiencia, Ediciones Caldén.

RIECHMANN FERNÁNDEZ, J., Bailar encadenados. Pequeña filosofía de la libertad, Catarata.