Is Life Really That Complex? Hannah Fry at Tedxucl

¡Muchas gracias! Soy Hannah Fry, la chica mala, y vengo a hacerles esta pregunta: ¿Es la vida realmente tan compleja? Solo tengo 9 minutos para darles una respuesta. Así que he dividido la respuesta en dos partes: Primera parte:sí segunda parte: no, o para ser más precisos: ¿no? Primero que todo déjenme explicar a lo que me refiero por complejo.. Podría darles muchas definiciones formales, pero, simplemente, cualquier problema y complejidad es algo que ni Einstein ni sus colegas pueden resolver. Así que imaginen Einstein está jugando snooker. Él es inteligente, así que sabe que cuando le dé a la bola, podrá escribir una ecuación y decir exáctamente a dónde va a golpear la bola roja, qué tan rápido va y en dónde terminará. Ahora, si llevamos estas bolas de snooker a la escala del tamaño del sistema solar. Einstein también podría ayudarte. Claro, la física cambiaría pero si quisiéramos saber el trayecto de la tierra alrededor del sol, Einstein podría escribir una ecuación y decir exáctamente dónde están ambos objetos en todo momento. Ahora, con un mayor grado de dificultad Einstein podría incluir a la luna en sus cálculos, pero, a medida que añades más y más planetas, por ejemplo, Marte y Júpiter el problema se vuelve muy díficil para resolver con lápiz y papel, aún para Einstein. Irónicamente, si en vez de tener unos cuantos planetas tuviéramos millones de objetos, incluso billones, el problema se vuelve mucho más simple y Einstein vuelve al ruedo. Déjenme explicar a lo que me refiero cuando hablo de llevar estos objetos de vuelta a la escala molecular. Si quisiéramos monitorear el rastro errático de una molécula de aire no tendriamos ninguna espezanza, pero cuando se tienen millones de moléculas de aire juntas, empiezan a actuar de una manera que puede ser cuantificable, predecible, se comportan bien. , Gracias a Dios que el aire se comporta bien porque de lo contrario los aviones se caerían del cielo. Ahora, en una escala más grande, el mundo entero, la idea es exáctamente la misma que con todas esas moléculas de aire. Es verdad que no se puede tomar una gota de lluvia y decir de dónde vino o, a dónde terminará, pero se puede decir con bastante certeza si mañana estará nublado. Eso es todo. Hasta ahí llegó la cienca en el tiempo de Einstein. Podemos resolver problemas pequeños con pocos objetos, y con interacciones simples, o podemos resolver problemas gigantes con millones de objetos e interacciones simples ¿Pero qué pasa con todo lo que está en la mitad? Bueno, justo siete años antes de la muerte de Einstein, Warren Weaver, un científico estadounidense, se hizo esa pregunta. Dijo que el método científico había ido de un extremo al otro dejando de lado una gran región en el medio. En esta región media recae la complejidad de la ciencia actual, a esto llamo complejo. Desafortunadamente, casi cualquier problema que tenga relación con el comportamiento humano está en la región media. Einstein no tenía la menor idea de cómo modelar el movimiento de una multitud, hay demasiadas personas como para mirarlas individualmente y muy pocas para tratarlas como gas. De igual modo, las personas están predispuestas a hacer cosas irritables, deciden no tropezarse el uno contra el otro, lo que vuelve el problema aún más complicado. Einstein tampoco podría decir cuándo colapsará el mercado de valores, Einstein no podría decir cómo mejorar el desempleo, Einstein ni siquiera podría predecir si el próximo iPhone será un éxito o un fracaso. Así que para conlcuir con la primera parte, estamos en graves problemas, no tenemos las herramientas para afrontarlos y la vida es demasiado compleja. Pero quizás sí hay esperanza, porque en los últimos años se ha iniciado una nueva área científica que usa la matemática para modelar nuestros sistemas sociales y no estoy hablando de la estadística o de las simulaciones por computador, me refiero a escribir ecuaciones sobre nuestra sociedad que nos ayuden a entender lo que pasa, de la misma manera que las bolas de snooker o la predicción del tiempo. Y esto es posible porque las personas han empezado a entender que podemos usar y sacar provecho de las analogías entre nuestros sistemas humanos y los sistemas del mundo físico que nos rodea. Les doy un ejemplo sobre la complejidad de este problema: la migración en Europa. En realidad, cuando se ve a todas las personas juntas se comportan colectivamente como si estuvieran siguiendo las leyes de la gravedad. Pero en vez de atracción entre planetas, se trata de la atracción de las personas por las áreas con mejores oportunidades de trabajo mejores salarios, mejor calidad de vida y baja tasa de desempleo. Además, es probable que las personas busquen nuevas oportunidades cerca de donde viven, de Londres a Kent, por ejemplo, y no de Londres a Melbourne; el efecto gravitacional de los planetas que están lejos se siente mucho menos. Para darles otro ejemplo, en el 2008 un grupo en UCLA estudió las características de las zonas propensas al robo en la ciudad. Una cosa sobre los robos es la idea de victimización repetida. Una banda de ladrones que roba en un área exitosamente, regresará a esa área y seguirá robando. Aprenden la distribución de las casas, las rutas de escape y las medidas de seguridad que hay en el lugar; y esto seguirá pasando hasta que los residentes y la policía aumenten la seguridad, entonces los ladrones se irán a otro lado. Y es ese equilibrio entre ladrones y medidas de seguridad el que crea los puntos dinámicos en la ciudad. Y resulta que este es exáctamente el mismo proceso por el cual un leopardo obtiene sus manchas, excepto que en el caso del leopardo, no se trata ni de ladrones ni de seguiridad, sino de un proceso químico que crea el patrón de sus manchas y que es llamado morfogénesis. Y sabemos muchísimo sobre la morfogénesis de las machas de los leopardos. quizás podemos usar este conocimiento para reconocer signos de alarma con los ladrones y desarrollar estrategias mejores contra el crimen Hay un grupo aquí en UCL que trabaja con la policía de West Midland para intentarlo. Podría darles muchos más ejemplos como este, pero quiero mostrarles un ejemplo de mi propia investigación sobre las protestas de Londres. Probablemente no necesitan que les recuerde sobre los eventos del verano pasado cuando Londres y el Reino Unido vivieron su período más grande de saqueos violentos e incendios de los últimos veinte años. Es comprensible que nuestra sociedad quiera entender qué provocó las protestas y que quiera equipar a nuestra policía con estrategias que mejoren el tiempo de respuesta en el futuro. No quisiera enojar a ningún sociólogo aquí presente, porque evidentemente, no puedo hablar sobre las motivaciones individuales de los amotinados, pero cuando vemos a todos los amotinados juntos, matemáticamente podemos separarlos en un proceso de tres etapas y podemos hacer analogías de acuerdo a cada caso. Primer paso: supongamos que usted tiene un grupo de amigos, y ninguno de ellos está involucrado en las protestas; pero uno de ellos pasa por un Foot Locker, ve que la están saqueando, entra y se roba un par de zapatillas nuevas. Despuúes, le manda un mensaje de texto a uno de sus amigos. "Ven a la protesta." Así que su amigo se une, y los dos mandan más mensajes de texto a sus amigos quienes se unen y a su vez envían más mensajes de texto a sus amigos y así sucesivamente. Este proceso es idéntico a la manera en que un virus se propaga en la población. Si pensamos en la epidemia de la gripe aviaria de hace algunos años, a mayor número de personas infectadas, mayor el número de personas infectadas y más rápido se propagaba el virus sin que las autoridades pudieran hacer algo para controlarla.. En este caso sucede lo mismo. Digamos que tenemos a un insurgente, que ha decidido protestar su próxima acción será escoger un sitio para el motín. Lo que deben saber sobre los insurgentes es que no están preparados para viajar muy lejos de donde viven, a menos que sea un muy buen sitio de protesta. (Risas) Pueden ver aquí en el gráfico que muchos insurgentes viajaron menos de un kilómetro hasta el lugar del motín. Este patrón es conocido en modelos de consumo de compras al por menor, cómo escogemos donde ir a comprar. Por supuesto, a las personas les gusta ir a las tiendas locales pero se animan a ir un poco más lejos si se trata de un almacén muy bueno. Y esta analogía no se le escapó a los periódicos, que al escribir sobre estos eventos los titularon "compras con violencia" lo cual resume bien nuestra investigación. Estoy llendo al revés. Paso tres: finalmente, el insurgente está en el sitio y quiere evitar que la policía lo capture. Los amotinados evitan a la policía a toda costa pero sienten cierta seguridad por ser parte de una multitud y debido a que la policía tiene recursos limitados para proteger a la ciudad lo mejor posible, arrestar a los amotinados y crear un efecto disuasiorio. Resulta que este mecanismo entre dos especies: los amotinados y la policía, es idéntico al de los animales depredadores y sus presas, así que si pueden imaginarse conejos y zorros, los conejos tratan de evitar a los zorros a toda costa, mientras que los zorros patrullan el espacio para buscar a los conejos. Sabemos mucho sobre las dinámicas de depredadores y presa, también sabemos bastante sobre los flujos de los gastos del consumidor y también sabemos cómo los virus se propagan en la población. Asi que si tomamos estas tres analogías y las aprovechamos podremos formular un modelo matemático que explique exactamente lo que pasó, que sea capaz de replicar los patrones generales de las protestas. Una vez que lo consigamos, casi que podríamos usarlo como una placa de Petri para empezar a discutir qué áreas de la ciudad fueron las más vulnerables y las tácticas que la policía podría usar en el futuro. Un modelo de este tipo era algo completamente desconocido, hace veinte años, pero creo que estas analogías son una herramienta importante a la hora de enfrentar los problemas con nuestra sociedad y quizás, a la larga, ayuden a mejorar nuestra sociedad en general. Para concluir: la vida es compleja, pero quizás entenderla no sea tan complicado. ¡Gracias! (Aplausos)