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viernes, 4 de diciembre de 2015

Empatía y crueldad

Fue una mujer feliz. Amaba el arte y por ello pintaba. Amaba el idioma francés y por ello París.

Lo más probable es que esta descripción no sea la más fidedigna que se puede hacer de ella. Pero en vida solo la vi una vez, y esta es la imagen que me he hecho de esta mujer luchadora conversando con su hermana.

El 23 de noviembre murió de una larga enfermedad. Y estoy muy apenada por su hermana, mi amiga. Porque estas pérdidas causan mucho dolor.

Pero mi amiga es fuerte y afronta la vida de forma envidiable. Devorándola. Planificando y ejecutando proyectos constantemente.

Aunque me la puedo imaginar en el momento en que su frenética actividad le da un respiro, entonces, los recuerdos la asaltarán inesperadamente, y el dolor aparecerá por sorpresa subiéndole por la garganta y desbordándose por los ojos.

Escribo estas palabras el viernes 27 de noviembre, el día en que se homenajea en París a las víctimas de la masacre del 13N. Y al mirar el telediario, en mi mente se mezclan diferentes sufrimientos. Como si todos fueran uno. Aunque no tengan nada que ver. El dolor de las familias de las víctimas de París. El dolor de una amiga por su hermana que adoraba París.
Citas de David Hume y Friedrich Nietzsche
Citas de David Hume y Friedrich Nietzsche

La empatía forma parte de lo que es ser humano. Es la capacidad de sentir o imaginar la experiencia emocional de otra persona. El filósofo David Hume, hace ya casi 300 años, sugirió que estos procesos son la base de toda percepción social y la interacción entre las personas. La empatía es un elemento clave de nuestra naturaleza social.

Y entonces me pregunto: ¿por qué no la sintieron los terroristas que causaron este sufrimiento? No son locos. No son psicópatas. Y el fanatismo no me satisface como explicación. 

Por eso llevo desde ese viernes leyendo sobre el tema. Quiero obtener respuestas.

Y he aprendido mucho. Como por ejemplo que las responsables de la empatía son las llamadas neuronas espejo. Este tipo de neuronas (tipología a nivel funcional, no fisiológica) se descubrieron por serendipia, lo que hace que haya una curiosa historia detrás.

En el año 1991, Giacomo Rizzolatti trabajaba junto a Leonardo Fogassi y Vittorio Gallese, en la universidad de Parma (Italia), estudiando las neuronas especializadas en el control de los movimientos de la mano. Para ello colocaron electrodos en la corteza frontal inferior de un macaco. Y, en una de esas sesiones de laboratorio, Leonardo Fogassi cogió un plátano del frutero mientras  el mono lo observaba sin moverse; y fue entonces cuando, por primera vez, detectaron cómo reaccionaban prácticamente las mismas neuronas del macaco, que también lo hacían cuando este cogía algo. Después de realizar numerosos experimentos para corroborar este resultado, llegaron a la conclusión que estas neuronas imitan como "reflejando" la acción de otro.

Más tarde, en la Universidad de California (UCLA), otro equipo liderado por Marco Iacoboni hizo la primera detección directa de las neuronas espejo en el cerebro humano. Los investigadores encontraron este tipo de neuronas no solo en las regiones motoras del cerebro, sino también en las regiones implicadas en la visión y en la memoria.

Los neurocientíficos creen que este "reflejo" es el mecanismo neuronal por el cual podemos "leer" las mentes de los demás y empatizar con ellos. También piensan que no requiere el esfuerzo de un procesamiento consciente por lo que, a menudo, se produce automáticamente. Aunque es una capacidad que se puede cultivar.

La empatía es un instinto natural y además es temprana en los seres humanos, o al menos es lo que parece apuntar unos experimentos que se han repetido varias veces (Martin & Clark 1982; Sagi y Hoffman 1976; Simner 1971), en los que unos lactantes de entre 18 y 72 horas después de nacer, fueron expuestos a diferentes estímulos: llanto de otro bebé, su propio grito, sonidos de lloro sintético, lloros no humanos y ruido blanco. Y el resultado fue que estos recién nacidos respondieron llorando con más fuerza al llanto de otro bebé que a los demás sonidos. 

Pero la empatía también se puede desconectar.

Y para entender cómo funciona esta desconexión, quiero definir dos ideas importantes que tienen mucho que ver. No son nuevas. Pero como quiero tratarlas de forma genérica voy a utilizar terminología de la psicología social. Se trata de los siguientes dos conceptos:
  • Endogrupo: Es el grupo al que un individuo tiende a sentir que pertenece por una percepción de semejanzas. Ejemplos de este sentimiento los tenemos en los nacionalismos, en la pertenencia a una religión o a un equipo de fútbol.
  • Exogrupo: Es el grupo al que el individuo percibe como diferente y  le causa disgusto o rechazo. Podemos encontrar ejemplos en el racismo, la xenofobia, la homofobia, la misoginia, etc.
Hay una característica sobre estos conceptos que creo que es importante destacar, y es que las personas atribuyen diferentes peculiaridades a los grupos. Y parece ser que se asignan más características típicamente humanas al endogrupo que al exogrupo. Esto supone deshumanizar al exogrupo (más información).

¿Y a dónde quiero llegar? Pues a que hay varios estudios que apuntan a que las neuronas espejo no se activan, o lo hacen menos, al observar a los miembros que se perciben como del exogrupo.

Por ejemplo en “Gutsell et al, 2011” se estudió la reacción electroencefalográfica de diferentes personas observando a otros individuos que mostraban tristeza. Unos con los que sentían alguna afinidad (endogrupo) y otros con los que no se sentían identificados (exogrupo).

En el primer caso se encontró que los participantes, cuando observaron a los miembros del endogrupo, mostraban patrones de activación similares a cuando se sentían tristes. En contraste, los participantes no mostraron los mismos patrones de activación al observar a los miembros del exogrupo que se sentían tristes, y menos aún cuantos más prejuicios tuvieran hacia ellos.

En otro estudio (Xu et al, 2009) se buscaba la respuesta neuronal empática al dolor entre miembros de diferentes razas (chinos y caucásicos). Y mostró cómo esta respuesta disminuye significativamente cuando los participantes vieron las caras de personas de razas diferentes a las suyas. Entre los diferentes grupos étnicos involucrados, no hubo diferencias significativas en los resultados al intercambiar sus papeles.

Y finalmente “Harris & Fiske, 2011” se preguntan si la percepción deshumanizada (más información) es un medio psicológico para facilitar atrocidades, tortura o genocidio. Y, aunque el fenómeno de la  deshumanización es complejo, todo apunta a que sí.

Veo este vídeo en que se invita, al menos, a comprender a los terroristas. Y puedo llegar a entender a los iraquíes. ¿Pero a los terroristas “europeos” de la masacre de París? Me niego. Tal vez su motivación ha sido su identificación y afinidad con esos iraquíes que se menciona en el vídeo… pero me da igual. Nunca hay una razón suficientemente válida para matar inocentes.

Leo en un titular: “Hollande: Destruiremos al ejército de fanáticos que cometió los crímenes del 13N”. Encierra una violencia que debería ofenderme. Pero no lo hace. No siento ninguna pena por ellos. Los terroristas no son parte de lo que soy. Son claramente miembros de mi exogrupo, por lo que, desde mi punto de vista, los deshumaniza. Y eso justifica su destrucción sin paliativos.

Releo mis últimas palabras y no me gustan. Pues, tristemente, muestran que no estoy libre de la crueldad a la que lleva la deshumanización del exogrupo.


PS (8 dic. 2015): Una herramienta fundamental, para que la ciencia funcione, es la crítica. Y, como me ha hecho ver Jorge Bueno (¡gracias @Acc_science!), el tema de las neuronas espejo está envuelta en una controversia sana. Por lo que no está tan clara, como parecen indicar mis palabras en este post, la evidencia existente de la vinculación entre las neuronas espejo y la empatía.

Para poner el tema en contexto debéis de saber que a estas neuronas, además de vincularlas con la empatía, se las ha relacionado con el lenguaje, la imitación, la percepción social, la apreciación de la música, la apreciación del arte, el disfrute del deporte y el autismo.

Uno de los principales abanderados de las críticas a esta hipótesis es Gregory Hickok (profesor de ciencia cognitiva de la Universidad de California en Irvine y director de un centro de ciencia del lenguaje) que duda de estas relaciones, criticando su amplia aceptación sin las suficientes evidencias.

Por ejemplo en “Hickok, 2009 - Eight Problems for the Mirror Neuron Theory of Action Understanding in Monkeys and Humans” dice (traducción libre):
“La hipótesis inicial de que estas células son la base de la acción-entendimiento es una idea razonable e interesante. Sin embargo, a pesar de su amplia aceptación, la propuesta nunca ha sido probada adecuadamente en monos, y en el ser humano hay una fuerte evidencia empírica, en la forma de disociaciones fisiológicas y neuropsicológicas, en contra de esta relación.”

En su libro “The Myth of Mirror Neurons” (y según Patricia S. Churchland en “Nature 511, 533 -31 julio 2014-”) Hickok termina aceptando que las neuronas espejo pueden tener un papel en la explicación de la comunicación y la empatía; aunque afirma que “muchas otras redes neuronales con respuestas complejas son, sin duda, las involucradas”. Y finalmente dice “estas redes y sus papeles están aún por aclarar”.

lunes, 16 de noviembre de 2015

La Ciencia como Algoritmo Genético

“... somos como enanos a los hombros de gigantes. Podemos ver más y más lejos que ellos, no por la agudeza de nuestra vista, ni por la altura de nuestro cuerpo, sino porque somos levantados por su gran altura.”
Bernardo de Chartres (s.XII) [1]

“... lo que hace falta es un equilibrio exquisito entre dos necesidades contrapuestas: un análisis escrupulosamente escéptico de todas las hipótesis que se nos presenten y, al mismo tiempo, una enorme disposición a aceptar ideas nuevas.”
Carl Sagan [2]
La ciencia se construye a base de hombros de gigantes [3]. Los nuevos conocimientos que logra cada nueva generación, parten de la base heredada de los saberes de generaciones (o investigaciones) anteriores, en un ciclo sin fin.

Pero el equilibrio exquisito entre las dos necesidades que menciona Carl Sagan, también es muy importante. Pues son tan necesarias las nuevas ideas (para impedir el estancamiento de la ciencia) como analizarlas junto a esos conocimientos heredados, y así poder evaluar, desde un sentido escéptico, cuál de ellos es el más válido.

Estos tres conceptos (los conocimientos heredados, generar nuevas ideas y seleccionar las mejores) subyacen en una visión de la ciencia que ya ha sido tratada por algunos filósofos [4]. Pero personalmente, supongo que por defecto profesional (soy informática de formación y de profesión), me ha sido inevitable enfocar este mecanismo de una forma algo diferente: la ciencia como Algoritmo Genético [5].

Asombra ver cómo trabajan estos algoritmos, pues es entonces cuándo se puede comprobar cómo una idea tan simple puede ser tan efectiva y potente. 

Hace años trabajé en un proyecto que se basaba en este mecanismo y, aunque ya entonces era consciente de la efectividad de la evolución, esta experiencia me hizo entender, de forma clara, el gran poder y versatilidad que ostentaba la reiteración del azar (aplicado a datos funcionales) por el hecho de que sea dirigido por una selección. Algo parecido me pasa con la ciencia, sus paralelismos con los Algoritmos Genéticos me hacen entender mejor su funcionamiento, efectividad y sus logros.

No voy a tratar sobre el “método científico”, pues no estoy completamente de acuerdo con una visión generalizada de esta expresión, que la define como un modo de ordenar y estructurar el trabajo del investigador para obtener la verdad.

Del oficio de investigador, lo único que se debe tener en cuenta es que incremente el conocimiento y que lo difunda. Es decir: el resultado final (que es lo que será evaluado). Para el trabajo previo, los únicos límites que debe tener el científico (si quiere hacer buena ciencia) son los que le impone la evidencia de la disciplina en cuestión y su creatividad.

¿Y a qué me refiero cuando hablo de incrementar el conocimiento? Pues no solo al fin último de la ciencia, que es la de producir teorías que expliquen y generalicen la realidad. Sino que incluyo también otros conocimientos muy útiles y necesarios, como por ejemplo: los resultados experimentales, las técnicas de investigación, las construcciones teóricas sin previa evidencia, la refutación de hipótesis, etc. Es decir, todo aquello que pueda contribuir, sin serlo propiamente, a la búsqueda de teorías que generalicen la realidad.

Breve introducción a los Algoritmos Genéticos

La cita: "Los organismos vivientes son consumados resolvedores de problemas" [6] es de John Henry Holland [7], y sintetiza el trabajo que realizó este profesor, de la Universidad de Míchigan, entre las décadas de 1960 y 1980, que sentó las bases de una técnica computacional llamada Algoritmos Genéticos.

Y es que los algoritmos, frecuentemente, se utilizan para resolver los problemas que pueden ser planteados de forma matemática o modelada. Pero hay problemas que son más complejos que otros. Unos pueden tener una única solución, óptima e inmejorable (que son las generadas por técnicas llamadas deterministas
[8]), y además en tiempos razonables. Pero existen otros problemas que son demasiado complejos para utilizar estas técnicas, pues evaluar todas sus soluciones factibles puede ser imposible en tiempos humanamente decentes.

Es aquí donde cobran importancia otro tipo de procedimientos, los llamados heurísticos, donde la solución encontrada es considerada buena, pero jamás puede decirse que es óptima. Estas técnicas solo consideran una parte de las soluciones factibles, usando un criterio considerado correcto (pero no perfecto) para descartar soluciones no óptimas.

Los Algoritmos Genéticos son una técnica heurística. Y son útiles para dar alguna solución (aunque no sea la mejor ni la única) a esos problemas tan complejos (un ejemplo los tenemos en lo que los matemáticos llaman problemas NP-completos [9]).

Los Algoritmos Genéticos están inspirados en la teoría de la evolución, y modelan, de forma aproximada, este fenómeno existente en la naturaleza; por lo que son una metáfora biológica para resolver problemas complejos.

Tenemos multitud de aplicaciones de estos algoritmos [10], por ejemplo, se utilizan para el diseño de materiales automovilísticos, diseño de topologías de circuitos impresos, construcción de horarios docentes (para evitar conflictos de clases), etc.
 
Paralelismos con la ciencia

Pero volvamos a mi problema complejo preferido: la ciencia. Que desde la ignorancia busca soluciones posibles, y entre estas llegar a la misteriosa y desconocida verdad. Pero (como hemos podido comprobar en tantas ocasiones) las soluciones que da la ciencia pueden ser buenas y hasta óptimas, pero no podemos saber seguro si son las mejores, es decir: la verdad.

Antes de seguir adelante debo advertir que me baso completamente en los Algoritmos Genéticos para explicar los paralelismos existentes con la ciencia. La razón de esto es que el mecanismo del Algoritmo Genético es claro, funcional y (sobre todo) se adapta al problema. Y el funcionamiento de la evolución biológica es algo más complejo, y aunque la base sea la misma que la del algoritmo, está enfocado a la solución de un solo problema: la adaptación de una población al medio en el que vive. Pero, aun así,
no puedo dejar de aprovecharme de esta metáfora biológica para explicar las semejanzas en su funcionamiento, al igual que se hace al explicar la técnica computacional de los Algoritmos Genéticos.
 
Veamos ahora, en el siguiente diagrama de flujo, la estructura básica de este algoritmo:

Es un algoritmo muy sencillo, pues solo se compone de tres actividades y una decisión. Pero tenemos un final, y como ni en la evolución biológica ni en la ciencia se contempla el final como objetivo, realizaremos una adaptación de este algoritmo sin la condición de terminación. Lo que lo hará aún más simple, dejándolo con tan solo tres actividades, que serán las que analizaremos.

Y el resultado sería el siguiente:



En los diagramas de flujo anteriores podéis ver dos versiones de este algoritmo de repetición infinita. El primero sería el que (personalmente) utilizaría para mostrar un esbozo del funcionamiento de la evolución biológica a través de un algoritmo genético, y el segundo muestra el funcionamiento (equiparable al primer caso) de la ciencia.

Estado del conocimiento científico 


En un algoritmo genético es imprescindible identificar, tipificar, estructurar y dar valor a los datos con los que tratamos, pues estos serán los que cambien y se den como solución (que en nuestro algoritmo de repetición infinita será temporal).
Primera actividad del algoritmo.
En la evolución biológica, estos datos serían la información genética de los individuos de una población que ocupa un hábitat determinado en un momento específico y entre cuyos individuos existe un intercambio de información genética.

En el caso de la ciencia, y para este algoritmo, una población se puede equiparar al conocimiento en un ámbito específico, y los individuos equivaldrían a las publicaciones verificadas sobre ese conocimiento. El parentesco, por lo tanto, vendría dado por las referencias a otras publicaciones en las que se basa dicha investigación.


Este conocimiento es el que ya ha pasado por, al menos, una selección; es decir, es el conocimiento que en el momento actual de la ejecución del algoritmo se considera válido (o consensuado) por la comunidad científica. Por lo que nos referiremos a él como "Conocimiento validado". 
Esbozo del "árbol genealógico” del conocimiento validado en biología
Es, en este apartado, donde se pueden consultar las certezas científicas del momento histórico en el que nos encontremos. 

Generar nuevo conocimiento científico


Al igual que en la evolución biológica, los Algoritmos Genéticos utilizan dos estrategias básicas de transformación: el cruce y/o la mutación (empleadas generalmente de forma aleatoria).

Segunda actividad del algoritmo.
En el caso de la ciencia, el cruce representa lo que se utiliza de los conocimientos validados para conseguir nuevos conocimientos, es decir, esos hombros de gigantes.

Mientras que la mutación son esas nuevas ideas tan necesarias, a las que aludía Carl Sagan. Y que se las puede equiparar con la aleatoriedad de una mutación, no solo por las serendipias (que también); sino por el caos que representa lo humano (con sus prejuicios, decisiones arbitrarias, circunstancias sociales, intereses tanto económicos como institucionales, etc.) que convierte el camino que sigue la ciencia en tortuoso, en una exploración más parecida a la aleatoriedad que a una exploración exhaustiva, determinista e irreal de todas las posibilidades que pueden explicar la realidad.

Por otro lado, tampoco encontramos una aleatoriedad pura en las mutaciones biológicas, pues se sabe que hay zonas del genoma que mutan más que otras (existen zonas del ADN que tienen una probabilidad de mutar 100 veces mayor que otras [11]
[12]). Es decir que la probabilidad de sufrir una mutación en un punto determinado del genoma no es uniforme, como tampoco lo es (si hablamos de ciencia) la probabilidad de que se escoja un objetivo de investigación u otro.

Un caso particular de mutación biológica (que quiero tratar por separado) es la que se realiza por la inserción de un segmento de ADN de una especie a otra (es decir la transferencia horizontal y la introgresión, que son los fenómenos naturales en los que se basa la tecnología de los trasgénicos), lo que se puede equiparar a la transferencia de conocimientos entre diferentes ámbitos de la ciencia que permiten ayudar a abrir nuevas vías de investigación y, por tanto, generar nuevas ideas.

Seleccionar y reemplazar el conocimiento científico

Y aquí llega lo que realmente dota de inteligencia y dirección al Algoritmo Genético. Aquí es donde el caos existente en la etapa anterior (el todo vale) se reconduce y pasa por este filtro esencial, que se basa en el último concepto que me falta por tratar: el análisis escrupulosamente escéptico de todos los individuos (o hipótesis como lo llama Sagan). Que en nomenclatura computacional se llama evaluación de individuos, y según esta se selecciona y reemplaza el conocimiento científico
Tercera y última actividad del algoritmo.
En la evolución biológica el primer filtro es que el individuo prospere y después que se adapte al medio hasta tal punto que pueda tener descendencia. 

En el caso de la ciencia prosperar es que una investigación llegue, al menos, a ser publicada (ha pasado la revisión por pares). Mientras que adaptarse al medio, en ciencia, significaria que ha habido consenso en la comunidad científica sobre la validez de un conocimiento incluido en una publicación. 

Pero ¿qué individuos/conocimientos pasarán por esta selección para generar una nueva generación y reemplazar a la anterior? Pues los que se obtienen de las dos secciones que hemos analizado:

  • X:= Conocimiento validado: Son los conocimientos que ya han pasado (al menos) por una anterior selección. Es decir, los que vienen del “Estado del conocimiento científico”.
  • Y:= Nuevas ideas: Son los nuevos conocimientos generados por cruce y/o por mutación. Es decir, los que aparecieron en “Generar nuevo conocimiento científico".
Respecto al primer grupo (el “Conocimiento validado”), la selección solo se para a evaluarlo cuando se contradice con algún otro conocimiento (normalmente de tipo “Nuevas ideas”). En ese caso los dos compiten por la supervivencia del más apto, es decir que sobrevive el que sea más contrastable del modo más riguroso.

Algunas veces ocurre que no hay suficientes pruebas para invalidar a uno de estos conocimientos que entran en contradicción, por lo que estos pasan a la siguiente generación esperando más conocimientos que corroboren o refuten a uno de los dos.

Cuando un “Conocimiento validado” no entra en contradicción con ningún otro conocimiento pasa a la siguiente generación mediante lo que (en nomenclatura computacional) se suele llamar reproducción, que es simplemente una copia sin modificación de los individuos de una generación a la siguiente.

En el caso de las “Nuevas ideas”, si se analizan en solitario (porque no se contradicen con ningún otro conocimiento) son evaluadas por sus propias caracteríticas, analizando sus evidencias, su utilidad y demás cualidades. Y si pasa este análisi crítico se convierte en un nuevo individuo de la población para la siguiente generación.


Por todo esto es de vital importancia que, en beneficio de esta evaluación, se publiquen los artículos científicos como es debido, para que permita realizar un análisi correcto de cómo se ha llegado a esas conclusiones o a esos hallazgos.

Si una investigación no se publica correctamente, no puede ser analizada críticamente, y por lo tanto nunca debe ser aceptada como conocimiento científico.

Y ¿qué significa publicar correctamente? Pues, desde la segunda mitad del siglo pasado, significa publicar en revistas que tienen implantado un sistema de revisión entre iguales, lo que obliga a cumplir unos ciertos requisitos de calidad y donde se exige un formato muy claro. Por ejemplo (aunque según el ámbito científico esto puede variar), son necesarios los siguientes apartados [13]

  • Metodología y resultados: Donde se describe el trabajo realizado, lo que se midió y todos los datos obtenidos. Es aquí donde se puede evaluar la corrección de la investigación.
  • Conclusiones: Donde los autores dan sus impresiones y comparan sus hallazgos con los de otros estudios y deciden si coinciden con estos o con una teoría dada. Y aquí se puede comprobar si esas conclusiones son compatibles con lo que se puede evaluar en "Metodología y resultados".

Mejorar toda esta selección y reemplazo de conocimientos equivale a mejorar la ciencia.
 

Cuando en el renacimiento se dieron cuenta de la efectividad con que la experimentación y la observación empírica daban evidencia a las hipótesis (o se la negaban), este filtro mejoró la ciencia.

Cuando se introdujo el sistema de revisión por iguales, por lo que se filtró y se mejoró la calidad y la claridad con que llegaban los nuevos conocimientos a los demás investigadores; este filtro mejoró la ciencia (hay otras propuestas para mejorar este sistema [14]; si realmente lo son, eso puede mejorar la ciencia).



Y finalizo este post teniendo en mente algunas de las palabras de Charles Darwin [15] pues, al igual que la vida ha pasado de un origen simple a innumerables formas bellísimas y llenas de maravillas (pero, sobre todo, viables); las teorías científicas siguen el mismo camino de grandeza, evolucionando hacia la dirección de la luz de las certezas, que encajan cada vez más con la realidad, convirtiendo a esta, cada vez, en un lugar menos oscuro para la humanidad.

Referencias

[1] Wikipedia. Enciclopedia libre. Bernardo de Chartres. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Bernardo_de_Chartres 

[2] Carl Sagan, "The Burden of Skepticism", conferencia pronunciada en Pasadena, 1987. Conocí esta cita por un tuit de José Luis Moreno (@jlmgarvayo), ¡gracias por compartir esta imagen!

[3] Isaac Newton también mencionó estos hombros de gigantes en una carta enviada a Robert Hooke donde decía: "Si he logrado ver más lejos, ha sido porque he subido a hombros de gigantes". Wikiquote. Isaac Newton. Disponible en: https://es.wikiquote.org/wiki/Isaac_Newton

[4] Un ejemplo destacado lo encontramos en Karl Popper que en La lógica de la investigación científica dice: "Elegimos la teoría que se mantiene mejor en la competición con las demás teorías, la que por selección natural muestra ser más apta para sobrevivir; y ésta será la que no solamente haya resistido las contrastaciones más exigentes, sino que sea, asimismo, contrastable del modo más riguroso". Y más tarde, en Búsqueda sin término, acaba por certificar el parecido: "Si la concepción de la teoría darwinista como lógica situacional fuese aceptable, entonces podríamos explicar la extraña similitud entre mi teoría del aumento del conocimiento y el darwinismo: los dos serían casos de lógica situacional".
Por otro lado Michael Bradie ha llamado a este enfoque 'programa de la evolución de las teorías'; y Michael Ruse lo denomina 'enfoque spenceriano' (cf. Bradie 1986 y Ruse 1990). Otros representantes conocidos de esta interpretación son Donald Campbell, Konrad Lorenz, Stephen Toulmin, Nicholas Rescher y David Hull.
Después están los que no están de acuerdo con esta analogía sobre el funcionamiento de la ciencia, como por ejemplo Mario Bunge, que en su Diccionario de filosofía dice en su explicación sobre "Epistemología evolutiva": "El intento de comprender la historia del conocimiento en términos evolutivos. Esta historia sería un procesos de ensayo y error, por el cual lo “no apto” (falso) se elimina. La analogía biológica es errónea porque las hipótesis científicas y tecnológicas, lejos de presentarse a ciegas y aleatoriamente como las mutaciones genéticas, se crean a la luz de un conocimiento del trasfondo. Además, las hipótesis alternativas, lejos de ser equivalentes, son desigualmente plausibles. Tampoco la sociedad de la época las recibe del mismo modo. Por ejemplo, los psicólogos y los filósofos -por no mencionar a los teólogos- se resisten todavía a aceptar la concepción biológica de lo mental. Resumiendo, la epistemología evolutiva no parece ser capaz de evolucionar". En el post comento que las mutaciones tampoco son puramente aleatorias y que los resultados científicos aparecen de forma más parecida a la aleatoriedad que a una búsqueda determinista.

[5] Algoritmos Evolutivos y Algoritmos Genéticos. Alfonso Mateos Andaluz. Disponible en:  http://www.it.uc3m.es/~jvillena/irc/practicas/estudios/aeag

[6] Genetic Algorithms. John H. Holland. Disponible en: http://www2.econ.iastate.edu/tesfatsi/holland.gaintro.htm

[7] Wikipedia. Enciclopedia libre. John Henry Holland. Disponible en: https://en.wikipedia.org/wiki/John_Henry_Holland

[8] Wikipedia. Enciclopedia libre. Algoritmo determinista. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_determinista

[9] Algoritmos Genéticos. Disponible en:
http://html.rincondelvago.com/algoritmos-geneticos.html 

[10] Wikipedia. Enciclopedia libre. Algoritmo genético. Aplicaciones. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_gen%C3%A9tico#Aplicaciones

[11] Michaelson JJ, Shi Y, Gujral M, Zheng H, Malhotra D, Jin X, Jian M, Liu G, Greer D, Bhandari A, Wu W, Corominas R, Peoples A, Koren A, Gore A, Kang S, Lin GN, Estabillo J, Gadomski T, Singh B, Zhang K, Akshoomoff N, Corsello C, McCarroll S, Iakoucheva LM, Li Y, Wang J, Sebat J. (2012) Whole-genome sequencing in autism identifies hot spots for de novo germline mutation. Cell 151(7): 1431-1442. Disponible en: http://www.cell.com/abstract/S0092-8674(12)01404-3  

[12] El ‘corrector ortográfico del ADN’ muestra que no todos nuestros genes tienen la misma probabilidad de mutar y causar enfermedad. Disponible en: http://www.crg.eu/sites/default/files/adjuntos_news/150223_PR_Nature_DNAmismatchrepair_FINAL_ESP.pdf

[13] Ben Goldacre (2008). Mala ciencia. Barcelona: Ed. Planeta. ISBN 978-8408003779, pág. 243.

[14] Atención Primaria. La revisión por pares en las revistas científicas. Disponible en:
http://www.elsevier.es/es-revista-atencion-primaria-27-articulo-la-revision-pares-las-revistas-cientificas-11000100


[15] Las palabras de Charles Darwin, a las que hago referencia, son las siguientes (que corresponden al último párrafo de su obra "Origen de las especies" publicado en 1877 y traducido por Enrique Godínez de la 6.ª edición inglesa, Madrid):
"Hay grandeza en esta opinión de que la vida, con sus diversas facultades, fue infundida en su origen por el Creador en unas pocas o en una sola; y que mientras este planeta, según la determinada ley de la gravedad, ha seguido recorriendo su órbita, innumerables formas bellísimas y llenas de maravillas se han desenvuelto de un origen tan simple, y siguen siempre desenvolviéndose".

viernes, 4 de septiembre de 2015

Lyme Regis y sus tesoros petrificados

Ammonites del Museo de Lyme Regis


Imagina a un grupo de veraneantes, un día de agosto, en una playa. Nada raro ¿verdad? Pero ahora imagínatelos dichosos martilleando rocas y buscando fósiles durante la marea baja.

Fue a esta curiosa estampa a la que arrastré a mi familia y a unos amigos, durante unas horas de las ya finalizadas vacaciones.

A algunos de mis acompañantes les pareció inverosímil lo que vieron. Y eso que sabían que yo iba equipada con un martillo (no voy a especular sobre lo que debieron pensar cuando se enteraron de que iba a la playa con esta herramienta). Pero para mí fue una pequeña oportunidad de buscar por mi misma las pruebas de un pasado en un mundo muy diferente al actual. En concreto el de hace unos 185 millones de años. La vida que hubo en ese momento la encontramos petrificada en tumbas de piedra. En estos estratos no encontramos humanos fosilizados, sino unos seres muy diferentes. Son de un pasado mucho más remoto que la gran mayoría de nuestros ancestros.
Farola de Lyme Regis
           Entrada Museo

El lugar al que fui es Lyme Regis, un encantador pueblecito de la Costa Jurásica del sur de Inglaterra, donde algunas de sus farolas tienen forma de ammonites y su pequeño museo te recibe embaldosado con los fósiles de estos extintos seres. Es un icono de la paleontología.

Retrato de Mary Anning, paleontóloga inglesa, con su perro Try y el afloramiento Golden Cap al fondo. Museo de Historia Natural de Londres, Reino Unido. La obra era propiedad de su hermano Joseph y fue cedida al museo en 1935 por Annette Anning.
Retrato de Mary Anning
Así que me dirigí con mi martillo desde el Museo de Lyme Regis, que se encuentra en la misma ubicación donde estuvo la casa de Mary Anning, hasta el fabuloso Black Ven, un acantilado que es famoso por sus desprendimientos de tierras que revelan, poco a poco, un pasado asombroso. De esta forma hice el mismo recorrido que hizo miles de veces esta humilde y a la vez gran mujer.

He intentado ponerme en el lugar de Mary Anning y he de reconocer que he fracasado. Me cuesta mucho entender la discriminación que tuvo que soportar por el hecho de ser mujer, a lo que se añadió el agravante de ser de clase baja, en la Inglaterra del siglo XIX. Y pese a esto logró el respeto de algunos caballeros geólogos y paleontólogos contemporáneos, y se creó un pequeño lugar en la historia de la ciencia. Y eso fue y es una gran hazaña.

Me pregunto cuánto podría haber hecho Mary Anning con la tenacidad que demostró como autodidacta científica y paleontóloga, si le hubieran dado más oportunidades. Pero, los engreídos caballeros científicos de la época, limitaron su cometido a proveerlos de increíbles fósiles (destacando sus ictiosaurios y plesiosaurios), identificarlos (como la gran experta en que se convirtió), limpiarlos y montarlos con fidelidad científica para su presentación al mundo. En muchos casos ni siquiera la citaron como descubridora de esos fósiles, ni tan solo cuando estos aparecieron en artículos académicos.

En las playas de Lyme Regis, en concreto en Black Ven, que es donde llevé a mis acompañantes en la visita relámpago que realizamos, es fácil encontrar fósiles, sobre todo de ammonites. Eso lo convierte en un lugar muy especial, y es que además las autoridades permiten recoger los fósiles desprendidos de las rocas y  también lo promueven. Solo piden que se sigan unas sencillas normas. Aunque, mi “equipo de paleontólogos” ;) y yo, únicamente logramos encontrar tres huellas de estos cefalópodos marinos del mesozoico (que son parecidos a sus primos, los actuales nautilus). Pero aun así, me fui feliz con los tesoros encontrados.
Tres huellas parciales de ammonites

A la izquierda podéis ver las tres piedras con las huellas parciales, que dejaron unos fósiles de ammonites al desprenderse de la roca, y que fue lo que pudimos encontrar en la playa de Lyme Regis. Es decir, encontramos partes de sus tumbas. La mayor de ellas la descubrió una amiga, que me vió con tanta ilusión por encontrar algo, que me la regaló (vielen dank Montse! :*). La más pequeña la encontró mi hijo y la mediana la encontré yo. Y el euro solo lo he puesto para que tengáis una idea del tamaño (fue una lástima, pero no encontramos monedas ;P).

Además de ser huellas parciales, están muy desgastadas y no tienen ningún valor científico, aunque no por ello dejan de ser maravillosas.

Adoro a los fósiles de ammonites por varias razones. La más pueril es que con sus hipnóticas espirales logarítmicas, como si se trataran de serpientes enroscadas, decoradas con rayas y con la punta de la cola en el centro; me resultan unos seres inertes enormemente hermosos.

Pero esta predilección por este tipo de espiral, la logarítmica, no es solo cosa mía, pues, la también llamada equiangular, geométrica o de crecimiento; ha cautivado a toda clase de artistas y también a matemáticos, como fue el caso de Descartes y Torricelli. Aunque uno de sus mayores admiradores fue el también matemático Jakob Bernoulli que, en los albores del siglo XVIII, le dedicó un libro donde la llamó Spira Mirabiles (la espiral maravillosa), y dejó escrito que dicha línea curva fuese grabada sobre su tumba. Pero por un error de los canteros, finalmente, se le inscribió en la lápida una espiral de Arquímedes. En la siguiente imagen se puede observar lo que las diferencia.
En las espirales logarítmicas (como las que se dibujan en los ammonites y fascinaron a Bernoulli) las distancias entre sus brazos se incrementan en progresión geométrica, mientras, que en la de Arquímedes, estas distancias son constantes.
Aunque hay otra razón más objetiva para mi adoración. Y es que los fósiles de ammonites son una abundante representación de una época completamente desaparecida. Convivieron con los célebres y aparentemente aterradores dinosaurios, y se extinguieron en la misma catástrofe mundial (con la excepción de las aves, que son los únicos descendientes de estos "lagartos terribles").

Esta gran extinción masiva, la del Cretácico-Terciario (de hace unos 65 millones de años), en la que cerca del 76% de las especies desaparecieron, no ha sido la única que se ha producido en nuestro planeta, aunque sí ha sido la última (hasta ahora).

Desde la explosión cámbrica (hace entre 530 y 542 millones de años, y que consistió en la rápida aparición de la biodiversidad, y donde en el registro fósil encontramos por primera vez los patrones y morfologías básicas que más adelante formarían la base de la mayoría de los animales modernos) se han detectado cinco grandes extinciones masivas. Lo que encuentro apasionante y escalofriante a partes iguales.

Me imagino esos tiempos remotos como los infiernos de muchas pesadillas. Pues fueron unos apocalipsis en toda regla para la gran mayoría de las especies que tuvieron la mala suerte de vivir esas difíciles circunstancias. Las más destructivas fueron las tres primeras: las extinciones del Ordovícico-Silúrico con un 85% de las especies extintas, la del Devónico-Carbonífero con un 82% y la del Pérmico-Triásico con un 96% (en esta no faltó mucho para que desaparecieran todos los géneros biológicos). Y en las dos últimas, la del Triásico-Jurásico y la del Cretácico-Terciario (aunque no tuvieron nada que ver ni en sus duraciones, ni en lo que las provocaron) coinciden en el porcentaje aproximado con un 76% de extinciones.

Playa de Lyme Regis el 18 de agosto de 2015
Un dato importante sobre estas catástrofes (todas las extinciones, pero en mayor medida las masivas) es que han sido un potente generador de cambio en el marco de la evolución de las especies. Es decir, que para que muchos de los seres que viven actualmente en este planeta (en especial la vida compleja) aparecieran, fue necesario que desaparecieran otras muchas que dominaron durante millones de años este mundo. La muerte es necesaria para la vida. Y esto también es cierto a nivel de especie.

Pero volvamos a Lyme Regis, pues me queda por contar la utilidad que tuvo lo de llevar un martillo a su playa. Porque, aunque sirvió para sentirme integrada armonizando (y no lo digo por el ruido que hacíamos) con los demás veraneantes y pasárnoslo genial dando golpes a las rocas, ninguna de estas resultó la tumba de un ser extinto. 

Espero que alguno de los turistas reunidos bajo el acantilado haya tenido mejor suerte con esta herramienta. Si no fue así (tal vez) debería plantearme que algo de razón tuvieron algunos de mis acompañantes al insinuar que había algo de locura colectiva en el espectáculo que dábamos… Aunque, pensándolo bien, lo que pasa es que somos unos incomprendidos.


miércoles, 22 de julio de 2015

La verdadera fuerza de la ciencia

—¿Por qué crees más en la ciencia que en mí? —preguntó el niño enfurruñado a su madre.
—Porque la ciencia ha demostrado que se puede confiar en ella, y en cambio tú no me estás contando la verdad.
—Y ¿por qué puedes confiar más en la ciencia? ¡Demuéstrame por qué es más confiable!

La madre inspiró una bocanada de aire para llenarse de paciencia.

—No vamos a solucionar nada siguiendo con esta discusión...
—No lo haces porque ¡no puedes!
—Estás castigado y punto...
—Va ¡demuéstramelo! ¡Ahora! —gritó el niño, furioso, juntando las cejas todo lo que podía.

La madre, por unos segundos, se quedó mirando los desafiadores ojos del pequeño, decidiendo qué hacer. Luego se sentó tranquilamente a la mesa, cogió una de las hojas que había desparramadas y un rotulador negro. Y empezó a contar la siguiente historia:

—Había una vez unos dioses todopoderosos... —dijo la madre, mientras dibujaba en el papel el siguiente dibujo:
—¿Qué quiere decir todopoderoso? —preguntó el niño de malos modos.
—Que lo puede hacer todo, pero algo mucho más importante que eso, al menos para esta demostración, es que también lo sabe todo.

El niño se quedó mirando fijamente los dibujos, y finalmente dio su opinión sobre estos:

—No me gusta el de la derecha. —protestó.
—Ajá… pues solo me referiré al dios de los ojitos felices.
—¡Pero esto no demuestra nada! ¿Dónde están las letras y los signos?
—Ahora voy, ¡impaciente! —sonrió la madre—. Lo primero que debes aprender de la ciencia es que es lenta pero segura.
La todopoderosa verdad

El niño le devolvió una mirada escéptica, pero, antes de que dijera nada, la madre siguió dibujando.

—Como iba diciendo, estos dioses lo sabían todo, pero como eso es demasiado grande para abarcarlo, nos centraremos en la respuesta a alguna pregunta concreta sobre la naturaleza, a la cual llamaremos V, la todopoderosa verdad. Y le damos este nombre porque es única y solo la conocen, explícitamente, estos dioses. Que es esta que tiene ojitos y bracitos. ¿Te gusta nuestra primera letra? —preguntó la madre señalando el dibujo.
—Aún no me has demostrado nada...
—Es que prácticamente no he comenzado... recuerda la paciencia... —dijo mientras dibujaba en otra hoja—. Pues bien, tenemos, por una parte, esta descripción todopoderosa de la verdad de un trozo de la realidad. Y por otro, ese dios, el de los ojitos felices, un día se fijó en unos animalitos que le hacían mucha gracia, y que se llamaban a sí mismos humanos.
—Yo soy humano y no me parezco a estos dibujos.
—En ciencia algunas veces hay que hacer un proceso de abstracción para entender las cosas...
—¿Qué es abstracción?
—Abstracción es una idea que no se corresponde exactamente con la realidad, pero que, como estoy haciendo con esta historia, nos puede ayudar a entenderla —dijo la madre mientras escribía unas letras y números debajo de cada huevo "humano" —. A cada uno de estos personajes le llamaremos H[i], siendo la "i" un número diferente para cada uno.

La madre hizo una pausa en sus explicaciones, aunque siguió dibujando.

—Y ahora vamos a introducir un nuevo concepto —siguió diciendo la madre, mientras dibujaba una T y la caricatura de un 1, junto a uno de los huevos "humanos"—. ¿Sabes lo que más les impresionaba y divertía a los dioses de los humanos? Que algunas de esas criaturitas pretendían conocer a la todopoderosa verdad, es decir, la V de los ojitos y los bracitos.

»Pongamos por ejemplo el humano H[1] (el que en el dibujo señala hacia arriba). Después de haber observado durante años la naturaleza desarrolló una teoría, a la que llamaremos T[1], con la que explicaba el mismo fenómeno al que hace referencia la V.

El niño, aún enfurruñado, miraba alternativamente a la madre y a los dibujos que hacía, intentando asimilar sus explicaciones.

—¿Ves cómo H[1] sonríe? —siguió diciendo la madre—. Eso es porque está muy orgulloso de su teoría T[1]. Y no lo digo por decir, pues lo que más les sorprendía a los dioses era cómo unos seres tan increíblemente emocionales, es decir, que su comportamiento se explicaba más por lo que sentían (alegría, dolor, rabia, amor, "enfado" —enfatizó la madre señalando al niño—, etc.) que por su supuesta racionalidad, eran capaces de...
—¡Tengo razones para estar enfadado! ¡Me has castigado porque no me crees!
—No, no te creo. Y te estoy demostrando por qué... Pues como iba diciendo, a los dioses les sorprendía mucho que esas teorías (T), a las que los humanos llamaban científicas, se pudieran ir acercando a la todopoderosa verdad (V), y por ello se interesaron por cómo lo hacían. Lo primero que hicieron fue asignarle un 10 a la verdad y darle una puntuación a la teoría T[1] según la cual reflejaba lo cerca que esta estaba de la verdad. Y se encontraron con lo siguiente:
—Los dioses veían claro que la teoría T[1] era poco realista y que estaba lejos de la V. Pero quisieron observar qué consiguen los humanos con esta y las demás teorías. Y para ello analizaron el trabajo de muchos científicos durante mucho tiempo.

»Para generalizar más en esta historia, en vez de números para nombrar teorías y humanos, utilizaré letras como la "i" o la "j" (y otras más).

En ese momento, la madre, empezó a dibujar una T[i] y una nube.
(1b)

—Y llegaron a la conclusión que, para las criaturas humanas, cada una de sus teorías tenía unas consecuencias concretas que se desprendían de sus explicaciones (1b). Dibujaremos las consecuencias de T[i] como negros agujeros de figuras geométricas dentro de un globo que imita a una nube.
—Mamá, la teoría está pensando.
—Tienes razón —le dijo sonriendo a su hijo—. Acabas de hacer una maravillosa abstracción. Para las criaturas humanas las teorías tienen asociado un pensamiento concreto. Y lo que hacen los científicos es ver si la realidad encaja en este pensamiento, y para ello realizan observaciones o experimentos.

(1a)
»Pero antes de pasar a estos, quiero explicarte una razón por la que se puede descartar una teoría en el momento de plantearla. Y es si esta es tan amplia que todo puede encajar en ella (1a). Los humanos, rimbombantemente, las llamaban teorías no falsables, y te la voy a dibujar así, como un gran agujero que ocupa prácticamente la totalidad de la nube, y donde puede encajar todo. Esta clase de teorías, en realidad, no explican nada, y por eso no pueden servir.

—No entiendo qué es lo que tiene que encajar...
—Ahora llego a ello, y tiene que ver con los experimentos o las observaciones que te comentaba.
(2 i 3b)
—En este dibujo estoy representando cómo los humanos buscan maneras de comprobar sus teorías mediante la experimentación o la observación (2), y con ello obtienen unos resultados que deben ser explicados a otros humanos, y así puedan estos repetir la experimentación o la observación.

»Puede ocurrir que no encuentren la forma de obtener estos datos, y entonces esa teoría quedaría también descartada (3a). Pero imaginemos que sí pueden hacer esa experimentación u observación para contrastar su teoría con la realidad, y con ello obtener unos resultados (3b) que los dibujaremos como otras figuras geométricas pero con caritas (pues es la interpretación de la realidad que hacen estos humanos). 

»Un detalle muy importante en el que quiero insistir es que, como ves, lo he representado en un globo de diálogo, pues estos resultados y la forma de obtenerlos han de ser detallados y comunicados al resto de los humanos para que puedan ser comprobados. Y junto a estos datos se suelen publicar también las teorías. De esta forma las demás criaturitas pueden detectar errores o engaños.

—¿Por qué me miras así cuando dices engaño?
(4)
—No te estoy mirando de ninguna manera, te estoy intentado explicar, primero, qué es la ciencia y, segundo, por qué confío en ella. 

»Bien, como iba diciendo, el siguiente paso es comparar los resultados obtenidos por los humanos con la teoría (4), y eso lo hacen viendo qué piezas encajan y cuáles no. Por ejemplo, en el dibujo puedes ver que el triángulo y el cuadrado encajan perfectamente...

—¿Es como el juego con piezas de encaje que tenía cuando era pequeño?—se animó a intervenir el niño.
—Exactamente, pero en este juego tal vez no haya siempre una correspondencia entre las piezas y los agujeros. Pues como ves, el óvalo y el medio círculo no encajan en el hueco del círculo completo, aunque entre nuestros huevos "humanos" había quienes defendían que no era así, pero escogeremos a los más estrictos y diremos que no encajan. Y digo esto porque las figuras con cara y ojos no son exactamente la realidad, sino las interpretaciones más o menos confiables de esta que hacen los humanos; y es por ello que pueden haber discusiones sobre qué y cómo son los datos extraídos de los experimentos o las observaciones.

»Pero detengámonos un momento en el concepto de ciencia, pues los humanos la entienden como una combinación de estas tres ideas fundamentales que ya te he explicado: tener una teoría, ponerla a prueba con experimentos u observaciones y publicar todos estos datos. Por lo que ahora me faltaría explicarte por qué confío en ella.

»Para ello seguiremos con el ejemplo de la teoría T[i], que, como hemos visto, de cuatro observaciones dos encajan perfectamente. Y este tipo de resultados permiten a los humanos hacer comparaciones con otras teorías como la de la derecha, la T[j]. Pues podemos darles una puntuación (que en los ejemplos que tratamos sería 2 de 4 para la teoría #T[i], y 1 de 4 para la teoría #T[j]) para averiguar cuál es la ganadora (5). Que, como habrás adivinado, es T[i]; a la que le pondremos la medalla de campeona con el número 1 (6b).
(5 i 6b)
—¿Por qué le has puesto una medalla también a la T[j]?
—Porque en otro momento de la historia de las criaturas humanas esta teoría fue la ganadora, y es por ello que a T[i] la comparamos con la mejor teoría de su tiempo, que es lo más útil de hacer.

»Y es así cómo los humanos descartan teorías (6a) y se quedan con una ganadora. Pero esto no finaliza aquí. Pues esta teoría deberá seguir poniéndose a prueba, una y otra vez (7), buscando qué bien encaja con la realidad, y modificándola (si es necesario, y por tanto convirtiéndola en otra) y también comparándola con otras teorías, tal vez mejores, obteniendo esas certezas científicas cada vez más exactas.

Entonces la madre empezó a recortar los dibujos que había hecho, a pegarlos en otra hoja y a añadir flechas entre ellos para indicar los flujos. Hasta que obtuvo el siguiente esquema: 
(las menciones a "1a", "1b", "2", "3a", "3b", etc. referencian partes del texto)

—Pero este cometido no lo realiza solo un humano. Y de eso se dio cuenta el dios de los ojitos felices cuando pudo observar que la verdadera fuerza de ese trabajo no estaba exactamente en lo que te he explicado, sino en que cada una de estas tareas la realizan muchas de estas criaturitas con las diferentes teorías, comprobando lo que otro ha dicho que está probado y buscando, interminablemente, cuál es la mejor de ellas.

Cuando la madre acabó con el esquema cogió otra hoja y empezó otro dibujo.

—Para representar este trabajo comunitario en un momento cualquiera, pero concreto en el tiempo de los humanos, te dibujaré una instantánea (representada como una cámara de fotos) en la que puedes ver el trabajo, de cada uno de los científicos, con teorías (que puede que sean suyas o que comprueben ideas de otros) siguiendo todos los pasos que te he explicado, lo cual lo he simbolizado con el engranaje central del esquema anterior.
—Mamá, estás dibujando muchos humanos...
—Sí, de eso se trata. Cuantos más científicos trabajen en un conocimiento concreto (haciendo experimentos u observaciones) y más comparaciones haya entre las mejores teorías, más información tendrán para dar como ganadora (en un momento dado) a una de ellas, como por ejemplo la T[i] central que he dibujado con la medalla, que es la que han comprobado, la gran mayoría de los científicos que estudian en este campo de conocimiento, como la teoría que más coincidencias tiene con la realidad. Y a esto lo llaman: consenso científico.
—Entonces, esta teoría ganadora ¿es la verdadera?
—Muy buena pregunta. Porque los humanos nunca pueden estar completamente seguros de ello. Pueden creer que sí, que su teoría del consenso es la todopoderosa verdad; o sospechar que no, porque puede pasar que haya piezas de la realidad que no encajen por completo con la teoría; pero que esta sea, de todas formas, la mejor y más probada de todas las explicaciones que se les ha ocurrido.

»Pero los dioses de esta historia sí que pueden saber si la teoría ganadora es la verdad. Y se han dado cuenta qué es lo que consiguen estas sorprendentes criaturitas con este trabajo (que tiene mucho que ver con la pregunta me que acabas de hacer), y que te mostraré con la ayuda de estas dos gráficas.

»Esta primera está hecha desde el punto de vista humano. Y en ella aparecen todas las teorías de consenso que han sido las ganadoras en un periodo de tiempo de la historia de estas criaturas. La puntuación dada por los humanos está representada en el eje vertical; y el tiempo, en el que esa teoría fue la ganadora por consenso científico, está representado en el eje horizontal. Y lo que quiero hacerte notar de esta gráfica es que las puntuaciones humanas de las diferentes teorías siempre aumentan con el paso del tiempo, pues cada vez hay más piezas de la realidad que encajan en los huecos de las teorías.

»La segunda gráfica que te quiero mostrar está hecha desde el punto de vista de los dioses. Y como puedes ver es muy parecida a la primera, pues tan solo difiere en el eje vertical, donde las puntuaciones son las que les otorgan a las teorías los dioses de nuestra historia y que puntúan lo cerca que se encuentran las teorías humanas de la todopoderosa verdad.

»Como puedes ver las puntuaciones de los humanos y los dioses son un poco diferentes, pero coinciden en algo muy importante, y es que también aquí las puntuaciones de las diversas teorías aumentan con el paso del tiempo, pues eso de que cada vez haya más piezas de la realidad que encajen en los huecos de las teorías, significa que cada vez estas están más cerca de la verdad.

»Esta es la demostración que te puedo ofrecer, basada en la experiencia obtenida de un trabajo multitudinario, repetitivo e inacabable; que es casi como un juego de prueba y error infinito. Así es cómo las teorías de consenso y ganadoras, en el transcurso del tiempo, se van acercando a la todopoderosa verdad, sin que los humanos sepamos cuán lejos estamos de ella.

»Y si alguna vez consiguiésemos llegar a esta verdad, seguiríamos poniendo a prueba la teoría ganadora (¡y verdadera!) buscando sus flaquezas (¡que no existirían!) y también haciéndola competir con otras nuevas teorías (¡todas erróneas!), por muy absurdo y ridículo que a estos dioses eso les pareciera.

Epílogo
Pero el pequeño, que aún no parecía convencido, le dijo a su madre:

—Pero tú no has hecho ningún experimento para decidir que tu teoría encaja mejor con la realidad que la mía.
—Oh, sí los hemos hecho. Tu teoría dice que tres rollos de papel higiénico desenrollado han aparecido dentro de la taza de váter debido a que un viento huracanado ha entrado por la ventana abierta del cuarto de baño. ¿Es así?
—Sí... —dijo el niño sin la misma convicción que hacía un rato.
—¿Te acuerdas cuando fuimos al Museo de la Ciencia y nos metimos en un túnel de viento donde pudimos experimentar con la fuerza del aire?
—Sí... —dijo casi inaudiblemente.
—¿Y que comprobamos cómo era capaz esa fuerza de mover todos los objetos que estaban dentro, sin discriminar a ninguno? 

La madre esperó a que el niño asintiera, lo que finalmente hizo con la cabeza.

—Pero en nuestro cuarto de baño solo se ha visto afectado el papel higiénico, a la vez que "algo" lo ha desenrollado, y ha dejado sus tres tubos de cartón interiores sobre el lavabo, en pie, sin que tampoco se viesen afectados por el supuesto viento huracanado.

La madre hizo una pausa para mirar la cara de su hijo, que en ese momento, miraba hacia otro lado.

—Tu teoría no parece encajar demasiado con los experimentos. Todos los objetos del cuarto de baño deberían estar desparramados —siguió argumentando la madre—. Mientras que mi teoría, la de que "un niño" se ha inventado una historia porque decidió desenrollar tres rollos de papel higiénico y meterlos en la taza del váter, embozándolo, no contradice en nada lo de que los demás objetos estén en orden...
—Es que quería hacer un experimento —interrumpió el niño con un hilo de voz, mientras bajaba la cabeza.
—¡Ah! —dijo la madre al verse sorprendida por la confesión—. Y... ¿en qué consistía ese experimento?


viernes, 19 de junio de 2015

21 de junio es el día de Eratóstenes (?)

https://drive.google.com/file/d/0B00P7NwgXGe2c3RYT3QtbERJX2s/view?usp=sharing
El 21 de junio es el día de Eratóstenes… vale, no es cierto... me lo acabo de inventar... pero me gustaría que fuera así… pues se debería reverenciar la maravilla que supone que un ser humano, en una época (pues hace aproximadamente 2.200 años) en la que no podía conocer ni una pequeña parte del planeta, y en la que se dudaba de si este era plano, fuera capaz de llegar a deducir, con muy pocos datos, no sólo que la Tierra era esférica sino también a realizar el primer cálculo, increíblemente aproximado, de las dimensiones de ésta.

Es un hito maravilloso que, al ser de los primeros con nombre y apellido, deberíamos reverenciar como la representación de todos los demás logros que la mente humana es capaz de llegar a realizar.

Y a todos los niños, se les debería enseñar cómo lo hizo y en qué circunstancias. Y es por eso que he preparado una sencilla presentación para mi hijo, que utilizaré el 21 de junio, cuando el sol se sitúe en el cénit, para explicar y realizar la misma observación que Eratóstenes, que fue la de medir la sombra de un palo y con ello calcular el diámetro de nuestro planeta. Así de simple e increíble.

En internet se puede encontrar numerosa información sobre el tema, una muy especial para mí es la que dio Carl Sagan en Cosmos. La presentación que he hecho en formato pdf (para imprimir) lo único que pretende es dar el soporte necesario para esclarecer las explicaciones que daré ese día.

El fichero con la presentación se puede descargar aquí.

Lo esencial que quiero transmitir es la estrategia que se le ocurrió a Eratóstenes para calcular, de una forma tan aproximada, la circunferencia de la Tierra. Y esto se puede resumir en los siguientes pasos:
  • Conociendo la curvatura que existe entre una localización (A) a una más alejada (B), podemos saber qué porción representa respecto a la totalidad de la circunferencia (dividiendo esa curvatura por 360º).
  • Por lo que multiplicando esa proporción por los kilómetros que los separan (de A a B), se puede calcular la medida de dicha circunferencia.
  • Para conocer la curvatura que existe entre dos localizaciones, si una de ellas está en el paralelo del Trópico de Cáncer más cercano (es decir, en la misma longitud geográfica de donde nos encontremos), el 21 de junio (en el solsticio de verano), cuando el sol esté en el cénit, podremos averiguar la curvatura entre donde nos encontremos y el Trópico de Cáncer.
Más cosas que explico en la presentación (necesarias para hacer dicho cálculo) es cómo hacer lo siguiente:
  • Cómo buscar la hora exacta en la que tendremos al sol, el 21 de junio (solsticio de verano), en el cénit; que depende de nuestra localización. En ésta aplicación web se puede obtener esta información (después de parametrizar el día y la localización donde nos encontremos, situamos el cursor en el centro de la curva que aparece en el mapa y nos indicará esta información después de la etiqueta "noon").
  • Cómo medir la distancia desde donde nos encontramos al Trópico de Cáncer más cercano. Pues en este paralelo es donde (aproximádamente) ese día al mediodía, los objetos perpendiculares al suelo no darán sombra. Mediante Google Maps podemos obtener esta distancia.
  • Cuál es la fórmula trigonométrica para calcular, a partir de las medidas de una vara y su sombra, el ángulo que hay desde donde nos encontramos al Trópico de Cáncer más cercano (A=arctg(S/L)).
  • Y, finalmente, con estos pocos datos, obtener los kilómetros de la circunferencia de la Tierra ((360/A)*distancia).
PS: Por un comentario que me hace Jorge Bueno (@Acc_Science) en Twitter, que me dice “También puedes jugar con esto el domingo y en Marzo o Septiembre” y me da el siguiente enlace, donde se explica cómo podemos medir nuestra latitud y la inclinación del eje; me ha hecho pensar que podemos obtener la circunferencia de la Tierra cualquier día del año, pues lo único que nos hace falta para hacerlo es conocer la hora y la latitud exacta del lugar donde, en la misma longitud geográfica donde nos encontremos, cuando el sol esté en el cénit, este no dará sombra. ¡Y es que todos los días se produce este fenómeno en algún lugar de la Tierra! Lo que ocurre es que hay cuatro momentos del año en los que tenemos muy claro dónde se producirá este fenómeno, que son:
  • En el solsticio de verano (aproximadamente cada 21 de junio) se produce en el paralelo del Trópico de Cáncer (latitud: 23° 26' 17" N). Que es el que utilizó Eratóstenes :).
  • En el equinoccio de septiembre (aproximadamente cada 21 de septiembre) se produce en el Ecuador (latitud: 0º).
  • En el solsticio de invierno (aproximadamente cada 21 de diciembre) se produce en el paralelo del Trópico de Capricornio (latitud: 23° 26' 17" S).
  • En el equinoccio de marzo (aproximadamente cada 21 de marzo) se produce (otra vez) en el Ecuador (latitud: 0º).
Es decir el sol no da sombra cuando se sitúa en el cénit cada día en algún lugar (pero para todas las longitudes geográficas) entre las latitudes de los paralelos del Trópico de Cáncer y del Trópico de Capricornio.

Referencia


- Wikipedia. Enciclopedia libre. Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Eratóstenes