Un nuevo tipo de ciencia (en inglés, A New Kind of Science), el líder de ventas y controvertido libro de Stephen Wolfram, fue publicado en 2002. Este contiene un estudio empírico y sistemático de sistemas computacionales tales como los autómatas celulares. Wolfram denomina programas simples a estos sistemas y argumenta que la filosofía científica y los métodos apropiados para el estudio de los programas simples son relevantes para otros campos de la ciencia. La computación y sus implicaciones La tesis de Un nuevo tipo de ciencia está compuesta de dos partes: por un lado, él argumenta que la naturaleza de la computación debe ser explorada experimentalmente y, por otro lado, que los resultados de esos experimentos tienen gran importancia para la comprensión del mundo natural. Desde su cristalización en la década de 1930, la computación ha sido en primer lugar abordada desde dos tradiciones: la ingeniería, que busca construir sistemas prácticos usando computaciones; y las matemáticas, que buscan demostrar teoremas sobre la computación (aunque ya hacia 1970 se describió la computación como una disciplina en la intersección de las matemáticas, la ingeniería y las tradiciones empírico/científicas.).
Wolfram introduce una tercera tradición que tiene como propósito la investigación empírica de la computación en beneficio propio. Para este propósito, Wolfram llegó a la conclusión de que era necesario un método completamente nuevo, ya que para Wolfram las matemáticas tradicionales no son capaces de describir los sistemas complejos de manera significativa. Mediante una combinación de experimentos y presupuestos teóricos, el libro introduce un nuevo método que Wolfram considera es la manera más realista de investigar científicamente los sistemas computacionales.
Contenidos
Programas simples El tema básico del "nuevo tipo de ciencia" de Wolfram es el estudio de reglas abstractas sencillas, esencialmente, programas informáticos elementales. En casi cualquier clase de sistema computacional, uno encuentra fácilmente ejemplos de gran complejidad entre sus casos más sencillos. Esto parece ser cierto a pesar de los componentes del sistema y de los detalles de su configuración. Los sistemas explorados en este libro incluyen autómatas celulares de una, dos y tres dimensiones; autómatas móviles; máquinas de Turing de 1 y 2 dimensiones; diversas variedades de substitución y sistemas en red; funciones recursivas primitivas; funciones recursivas insertadas; combinadores; sistemas de etiquetas; máquinas de registro; números palindrómicos; y muchos otros sistemas.
Para que un programa sea calificado como simple, existen varias condiciones: Su operación puede ser completamente explicada mediante una ilustración gráfica sencilla. Puede explicarse completamente mediante unas pocas frases de lenguaje humano. Puede implementarse en lenguaje de programación usando solo unas cuantas líneas de código. El número de sus posibles variaciones es suficientemente pequeño para que todas puedan ser computadas.
Generalmente los programas simples tienden a tener un esquema abstracto muy sencillo. Los autómatas celulares simples, las máquinas de Turing y los combinadores son ejemplos de tales esquemas, mientras que los autómatas celulares complejos no son calificados necesariamente como programas simples. Es también posible inventar nuevos esquemas, especialmente para capturar la operación de los sistemas naturales. La característica principal de los programas simples es que un porcentaje significativo de ellos son capaces de producir gran complejidad. Simplemente enumerando todas las posibles variaciones de casi cualquier clase de programas rápidamente nos conduce a ejemplos que se comportan de forma inesperada e interesante. Esto conduce a la pregunta: si el programa es tan simple, ¿de dónde procede la complejidad? En un sentido, no hay bastante espacio en la definición del programa para codificar directamente todas las cosas que el programa puede hacer. Por tanto, los programas simples pueden ser vistos como un ejemplo mínimo de emergencia. Una deducción lógica de este fenómeno es que si los detalles de las reglas del programa tienen poca relación directa con su comportamiento, entonces es muy difícil ingeniar directamente un programa simple que realice un comportamiento específico. Una aproximación alternativa es intentar ingeniar un simple esquema computacional global y luego hacer una búsqueda de fuerza bruta a través de todos los posibles componentes para el mejor ajuste.
Los programas simples son capaces de un rango notable de comportamiento. Se ha demostrado que algunos son ordenadores universales. Otros exhiben propiedades familiares de la ciencia tradicional, tales como el comportamiento termodinámico, el comportamiento de la mecánica continua, las magnitudes conservadas, la percolación, la dependencia sensible de las condiciones iniciales, y otras. Además esos programas han sido usados como modelos de tránsito, fractura de materiales, crecimiento de cristales, y varios fenómenos sociológicos, geológicos y ecológicos. Otra característica de los programas simples es que hacerlos más complicados parece tener poco efecto sobre su complejidad global. Un nuevo tipo de ciencia argumenta que esta es la evidencia de que los programas simples son suficientes para capturar la esencia de casi cualquier sistema complejo.
Mapeo y exploración del universo computacional Para estudiar las reglas sencillas y su comportamiento a menudo complejo, Wolfram cree que es necesario explorar sistemáticamente todos los sistemas computacionales y documentar lo que hacen. Cree que este estudio debería convertirse en una nueva rama de la ciencia, como la física o la química. El objetivo básico de este campo es comprender y caracterizar el universo computacional científico usando métodos experimentales.
La nueva rama de exploración científica propuesta admite formas muy diferentes de producción científica. Por ejemplo, las clasificaciones cuantitativas como las que aparecen en biología son a menudo el resultado de incursiones en la jungla computacional. Por otra parte, las demostraciones explícitas de que ciertos sistemas computan esta o esa función son también admisibles. Hay también algunas formas de producción que son únicas de alguna manera en este campo de estudio. Por ejemplo el descubrimiento de los mecanismos computacionales que emergen en diferentes sistemas pero en formas extrañamente diferentes.
Otra clase de producción supone la creación de programas para análisis de sistemas computacionales — en el marco de la nueva clase de ciencia (NKS por sus siglas en inglés), donde ellos mismos deberían ser programas simples y estar sujetos a los mismos objetivos y metodología. Una extensión de esta idea es que la mente humana es en sí misma un sistema computacional y por consiguiente suministrarle datos en bruto es una vía tan efectiva como posible para la investigación. Wolfram cree que los programas y sus análisis deberían visualizarse tan directamente como sea posible, y ser exhaustivamente examinados por millares o más. Ya que este nuevo campo se interesa en las reglas abstractas, puede en principio apuntar a temas relevantes en otros campos de la ciencia. Sin embargo la idea general de Wolfram es que puedan descubrirse ideas y mecanismos nuevos en el universo computacional — donde pueden ser presentados en sus formas más claras y entonces otros campos pueden seleccionarse o elegirse entre los descubrimientos para los que ellos son relevantes.
Ciencia abstracta sistemática Mientras Wolfram promueve los programas simples como disciplina científica, también insiste en que su metodología revolucionaría todos los campos de la ciencia. La base para esta afirmación es que el estudio de los programas simples es la forma mínimamente posible de ciencia, lo que está basado a la vez en la abstracción y en la experimentación empírica. Todos los aspectos de la metodología propuesta en "Un nuevo tipo de ciencia" está optimizada para hacer la experimentación tan directa, fácil y llena de significado como sea posible — mientras se maximizan las posibilidades de que el experimento haga algo inesperado. Justo porque este método permite que los mecanismos computacionales sean estudiados en su forma más limpia, Wolfram cree que el proceso de hacer "Un nuevo tipo de ciencia" captura la esencia del proceso de hacer ciencia — y permite que las fortalezas y defectos del proceso sean revelados directamente.
Wolfram estima que las realidades computacionales del universo hacen ciencia dura por razones fundamentales. Pero también argumenta que comprendiendo la importancia de estas realidades, podemos aprender a aprovecharlas a nuestro favor. Por ejemplo, en vez de aplicar la ingeniería inversa a nuestras teorías de observación, podemos simplemente enumerar los sistemas y luego intentar relacionarlos con los comportamientos que observamos. Un tema importante de la investigación según este estilo es investigar la estructura del espacio de posibilidades. Wolfram considera que la ciencia es demasiado ad hoc, en parte porque los modelos usados son demasiado complicados y/o innecesariamente organizados alrededor de las limitadas primitivas de las matemáticas tradicionales. Wolfram defiende su posición usando modelos cuyas variaciones son enumerables y cuyas consecuencias son simplemente computar y analizar.
Fundamentos filosóficos Wolfram considera que uno de sus logros es no solo exclamar, "¡el cálculo es importante!", sino suministrar un sistema coherente de ideas que justifica la computación como un principio de organización de la ciencia. Por ejemplo, su concepto de irreductibilidad computacional - que algunos cálculos complejos no pueden ser recortados o "reducidos" (NP-duro), es en última instancia la razón por la cual deben ser considerados los modelos computacionales de la naturaleza, además de los tradicionales modelos matemáticos. Asimismo, su idea de la generación de aleatoriedad intrínseca - que los sistemas naturales pueden generar su propio azar, en lugar de utilizar la teoría del caos o de las perturbaciones estocásticas - implica que los modelos computacionales explícitos, en algunos casos, pueden ofrecer los modelos de los sistemas de aspecto aleatorio más precisos y ricos.
Basándose en resultados experimentales, Wolfram ha formulado el Principio de Equivalencia Computacional, que afirma que casi todos los procesos que no son simples de modo evidente, se pueden ver como computaciones de sofisticación equivalente.Una revolución a la medida de los autómatas. Diario Clarín. 24 de mayo de 2005. Último acceso: 31 de enero de 2010. A partir de este único principio aparentemente impreciso, Wolfram establece una amplia gama de deducciones concretas que refuerzan muchos aspectos de su teoría. Posiblemente la más importante de ellas es una explicación de por qué experimentamos la aleatoriedad y la complejidad: a menudo, los sistemas que analizamos son tan sofisticados como nosotros. Así, la complejidad no es una cualidad especial de los sistemas, como por ejemplo el concepto de "calor", sino simplemente una etiqueta para todos los sistemas cuyos cálculos son sofisticados. Comprender esto hace posible la "ciencia normal" del paradigma defendido en "un nuevo tipo de ciencia".
A un nivel más profundo, Wolfram considera que, como muchas de las ideas científicas más importantes, este principio permite que la ciencia sea más general señalando nuevas formas en que los seres humanos no son especiales. En los últimos tiempos, se ha creído que la complejidad de la inteligencia humana nos hace especiales, pero el principio enunciado por Wolfram afirma lo contrario. En cierto sentido, muchas de las ideas de Wolfram se basan en la comprensión del proceso científico, incluyendo la mente humana -como operando dentro del mismo universo que estudia, más que como si la mente estuviese de alguna manera fuera del universo estudiado.