¿Cómo puede alguien estar seguro de una causa si no hay al menos cierta predictibilidad?
A veces no tenemos las causas, pero tenemos modelos predictivos. A veces tenemos las causas, pero no tenemos modelos predictivos.
La asignación de causa no implica predictibilidad, y la predictibilidad no implica conocimiento de causa para el individuo en medicina
Una teoría unificada de la biología no alcanza el poder predictivo de la física clásica porque la complejidad impide una comprensión suficientemente robusta de los procesos biológicos. La pieza central de los sistemas complejos es su imprevisibilidad inherente. Quien contrae cáncer o una forma esporádica de alzheimer es incognoscible, y cuando una persona contrae la enfermedad, la trayectoria es incognoscible. Los factores genéticos y del estilo de vida aumentan el riesgo de una enfermedad, pero el la presencia de estos factores ambientales o del huésped no significa que una persona tenga garantizada una enfermedad en particular; y la ausencia de factores ambientales y del huésped tampoco puede interpretarse como que una persona no contraerá una enfermedad. La eliminación de todos los factores de riesgo conocidos no elimina las enfermedades crónicas, lo que sugiere que existe un riesgo irreductible.
La causalidad es un problema difícil de resolver para las enfermedades crónicas degenerativas. El Alzheimer, el cáncer, las enfermedades cardíacas y otras enfermedades crónicas degenerativas tienen horizontes a largo plazo que separan el agente que causa la enfermedad de la enfermedad. Las características clínicas de la enfermedad no se pueden usar para determinar la etiología de la enfermedad. Hay un trasfondo irreductible de enfermedad para el cual las causas no pueden ser identificadas. La probabilidad de contraer cáncer a partir de una pequeña dosis de un agente causante de cáncer es muy incierta. Es imposible distinguir una enfermedad que ocurre espontáneamente de una causada por la exposición ambiental. Las pruebas de detección para detectar enfermedades en sus primeras etapas no son beneficiosas para todos. El entusiasmo por la proyección parece estar disminuyendo. Estudios recientes sugieren que las pruebas de PSA para el cáncer de próstata no salvan vidas.
Los obstáculos para el uso ideal de las tecnologías de detección se deben principalmente a la complejidad y otras barreras biológicas inherentes a muchas enfermedades. Las pruebas de detección identifican pseudo enfermedad con lesiones detectables que nunca están destinadas a crecer y requieren intervención médica. Las incertidumbres en las trayectorias de la enfermedad son un problema inherente de complejidad. La complejidad biológica limita lo que podemos saber sobre el cuerpo humano y la enfermedad humana. Las imágenes y otras tecnologías han proporcionado a la medicina una cantidad increíble de información para el diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades, pero hay un límite a lo que podemos saber, y la tecnología será cada vez menos útil. A medida que las tecnologías se vuelven cada vez más sofisticadas, deberíamos esperar menos retorno de la eficiencia tecnológica a medida que se abordan los límites asintóticos impulsados por la complejidad sobre lo que podemos saber.
Y como hemos visto en las pruebas de detección del cáncer, la innovación tecnológica produce consecuencias no deseadas, costos excesivos y un retorno de la inversión reducido. Un estudio danés de 2012 que analizó los hallazgos de catorce ensayos clínicos diseñados científicamente de exámenes de rutina que siguieron a pacientes durante más de veinte años no encontró una reducción en el riesgo de muerte o enfermedad grave en el grupo que se sometió a controles médicos en comparación con el grupo .
¿Es la causalidad en los sistemas complejos una noción útil?
La apelación a la causalidad puede haber sido una vez tanto una descripción de lo que estaba allí como una explicación de lo que sucedió, pero tales usos se pierden irremediablemente en casos de complejidad, excepto como una conveniencia pragmática no sistemática. La única relación general capaz de abarcar interrelaciones complejas es la de la interdependencia dinámica. La noción tradicional de causalidad es esencialmente que la causa es una relación única entre dos entidades, A → B, tal que la causa (A) causa el efecto (B), típicamente expresado lógicamente como A es necesario y suficiente para B. Pero la formulación rápidamente se encuentra con complicaciones que tratan de acomodar causas y efectos de múltiples componentes, terminando en el pantano de factores insuficientes pero necesarios de condiciones causales innecesarias pero suficientes, como en la medicina, por ejemplo.
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En la concepción tradicional, las leyes son la base de la explicación: las explicaciones consisten en deducir el fenómeno explicado de las leyes y las condiciones iniciales. Pero estas explicaciones que cubren la ley son intencionalmente independientes de la condición, la ley de cobertura es universal y distingue un patrón universal que se mantiene en todas partes. Los dominios de la complejidad de los organismos, por el contrario, dependen profundamente de su estructura y función y exigen explicaciones de su funcionamiento igualmente dependientes de la condición. En el sistema complejo, el comportamiento se explica como el producto conjunto de la dinámica de interacción, las leyes universales verdaderas y las restricciones, las condiciones operativas, junto con las condiciones iniciales. En biología, las diferentes condiciones de desarrollo, genéticas o ambientales, pueden ser suficientes para alterar los detalles de algunos mecanismos que tienen múltiples vías alternativas para su realización. Raramente la generalización puede fallar porque uno o más componentes han cambiado su carácter, por ejemplo, mediante diferentes plegamientos de proteínas, y por lo tanto han cambiado sus leyes básicas de interacción. La necesidad constante de comprender la particularidad de los mecanismos en los organismos se basa en tales efectos, y limita la búsqueda de una extracción fácil de las leyes de red organizadas generales .
La teoría del caos introduce la posibilidad de que los sistemas caóticos puedan regirse por ecuaciones con muy pocas variables. Detrás de las apariencias complejas puede ser una realidad simple. La perspectiva de encontrar una simplicidad oculta en fenómenos tan complejos como los flujos turbulentos, el clima, los movimientos de los mercados financieros y los patrones de extinción es lo que más excita a los defensores de la teoría del caos. Cuando no se pueden hacer predicciones significativas, el sistema parece ser aleatorio. Pero las minas de carbón siempre han sido lugares peligrosos donde las frecuentes fugas de gas natural causan muchas muertes. Hasta hace poco, no había una manera confiable de predecir cuándo ocurrirían. Pero estas fugas de gas tienen tendencias caóticas que, cuando se modelan adecuadamente, se pueden predecir con bastante precisión. La previsión de tráfico es otra área que se beneficia enormemente de las aplicaciones de la teoría del caos. Las mejores predicciones sobre cuándo ocurrirá el tráfico permitirían tomar medidas para dispersarlas antes de que comience el tráfico, en lugar de después. La combinación de los principios de la teoría del caos con algunos otros métodos ha llevado a un modelo de predicción a corto plazo más preciso.
¿Por qué el determinismo es un tema trascendental e inútil?
Hay una falla general en distinguir el determinismo, una doctrina ontológica, de la predictibilidad, una doctrina epistémica , sobre lo que se puede inferir sobre el futuro y el estado pasado del mundo a partir del conocimiento de su estado actual. La naturaleza determinista de los sistemas caóticos no los hace predecibles. El caos determinista es cuando el presente determina el futuro, pero el presente aproximado no determina aproximadamente el futuro.
Si el desarrollo del tiempo de un sistema no dependiera continuamente de las condiciones iniciales, entonces nos parecería que se rige por pura casualidad y no obedecería ninguna ley . No existe una definición de caos generalmente aceptada, pero si existe una dependencia sensible de las soluciones en las condiciones iniciales, la presencia de un caos determinista significa que no importa qué tan pequeño sea el error, si no es cero, al determinar las condiciones iniciales, la precisión con la que el estado futuro se puede pronosticar se degrada rápidamente con el tiempo.
El folklore sobre el determinismo dice que QM es el paradigma de una teoría indeterminista. Como la mayoría del folklore, este bit contiene elementos de verdad. Pero al igual que la mayoría del folclore, ignora importantes sutilezas, en este caso, el hecho de que, en algunos aspectos, la MC es más determinista y más predecible que la física clásica. Y destilar los elementos de la verdad del folclore requiere un esfuerzo considerable.
Hay dos hipótesis en competencia para explicar la macro-estocasticidad observada: se debe al microdeterminismo más una dependencia sensible de las condiciones iniciales vs. se debe a la micro-estocasticidad irreductible. Los detalles de la segunda hipótesis deben completarse; en particular, debe explicarse cómo sobreviene la macro-estocasticidad observada en la micro-estocasticidad postulada. Y luego debe demostrarse que las dos hipótesis están infradeterminadas por todas las observaciones posibles en el nivel macro. Si se cumplieran estas dos demandas, nos enfrentaríamos con una instancia particular del desafío general al realismo científico planteado por la subdeterminación de la teoría mediante evidencia observacional, y todas las movidas y contramovidas bien ensayadas en el debate del realismo entrarían en juego. . Pero es inútil luchar en estas batallas hasta que se presente una versión concreta de la segunda hipótesis. El caos clásico plantea un desafío para nuestra comprensión de cómo emerge el mundo clásico de la física cuántica.
Debido a que estamos confinados al nivel macro, el determinismo se convierte para nosotros en un asunto trascendental, ya que no podemos decir si estamos tratando con un caso de estocasticidad irreductible o un caso de caos determinista.
– John Earman, Aspectos del determinismo en la física moderna
– Michael Strevens, Teoría del Caos
– Cliff Hooker, Introducción a la filosofía de los sistemas complejos
– Kenneth L. Mossman, La paradoja de la complejidad
