Por Josep Lluís Micó
En la cuarta revolución digital, los sistemas artificiales están ayudando a las personas a comprender el mundo y ampliar su conocimiento.
El progreso científico y tecnológico consiste en la acumulación sistemática de conocimiento sobre el entorno, que cada vez es más volátil, porque se puede ver modificado de forma súbita, como ha sucedido recientemente con la pandemia del coronavirus. No en vano, la Covid-19 ha obligado a millones de personas a confinarse en casa y a relacionarse con el mundo exclusivamente de manera digital. El conocimiento es la información que describe al mundo; es lo que permite entender el funcionamiento de nuestro espacio. La percepción del conocimiento normalmente va asociada a la modalidad enciclopédica. A pesar de esto, el conocimiento está en todos los seres vivos, que necesitan comprender lo que les rodea para sobrevivir. Este modelo es especialmente elaborado en el reino animal y, entre ellos, dominan los humanos.
En el conocimiento de las personas juega un papel destacado el lenguaje, un conjunto de símbolos que posibilita representar y categorizar el mundo. Gracias al lenguaje podemos conceptualizar aspectos abstractos, como el propio conocimiento. De esta forma, somos conscientes de nuestro funcionamiento y de la dinámica en la que estamos inmersos. El lenguaje es fundamental para el intercambio de información entre individuos. El fenómeno colectivo es el que da potencia a la generación de conocimiento. Lo resumía el antropólogo Joseph A. Tainter en el libro The collapse of complex societies: la forma en la que los sujetos se organizan, se relacionan y llegan a acuerdos y consensos es clave para el progreso científico y tecnológico.
Hasta la Ilustración no se sistematizaron los métodos para obtener conocimiento. Esto mismo, como escribió el biólogo Stuart Kauffman en The origins of order, es lo que llamamos «ciencia»: el planteamiento de hipótesis sobre la naturaleza y el funcionamiento del mundo contrastadas posteriormente a través de la observación y la experimentación. Para producir innovación efectiva, el conocimiento es esencial. Facilita la detección de las transformaciones que pueden ser positivas para el rendimiento de algo. Según exponen los profesores Rolf Kreibich, Britta Oertel y Michaela Wölck, el germen del progreso tecnológico es el progreso científico; a su vez, este último puede considerarse una forma de anticipar al primero.
Con el paso del tiempo, los avances científicos comportan unas aplicaciones tecnológicas. Una característica que comparten estas dos clases de progreso es que pasan de lo espontáneo a lo deliberativo. Es decir, el mundo tiene una dinámica independiente de la comprensión que tenemos de él. Los editores de Beyond neo-Darwinism, Mae-Wan Ho y Peter T. Saunders, aclararon que el propósito de las personas es entender este mundo —aquí está el conocimiento— para manipularlo según sus intereses. Normalmente se considera que el conocimiento, tanto en el ámbito científico como en el tecnológico, supone diseñar sistemas con una exactitud total. Siguiendo el criterio de los coordinadores de Entropy, information and evolution, Bruce H. Weber, David J. Depew y James D. Smith, si no se tiene esta certeza, se pueden producir errores que conviertan en inútil el conocimiento.
Sobre la comprensión del mundo, cabe recordar que hay programas informáticos que aprenden y evolucionan sin intervención humana. En un artículo aparecido en The Atlantic, Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee subrayaban que los investigadores están usando los sistemas autoorganizados —redes que pueden descubrir patrones significativos o características en los datos de entrada sin ningún tipo de ayuda— en toda clase de tareas. La teoría de sistemas complejos es la rama del conocimiento que se dedica a comprender cómo operan y cómo se pueden aprovechar estos elementos. Según la opinión de Eric K. Drexler, autor de Radical abundance, la autoorganización puede dominar campos como la biotecnología, la nanotecnología o la informática, en el contexto de la cuarta revolución industrial.
El profesor Eric D. Beinhocker señalaba en un artículo publicado en el Journal of Institutional Economics que el progreso futuro probablemente vendrá del establecimiento y la sofisticación de sistemas autoorganizados, en contraste con el conocimiento al detalle del progreso clásico. Para dos de sus colegas, Carl Benedikt Frey y Michael A. Osborne, que editaron The future of employment, el conocimiento científico y tecnológico serán recursos estratégicos. Este es el factor más importante en el momento de generar innovación. La producción y el aprovechamiento del conocimiento, así como la capacidad de adaptarse a este entorno en constante transformación, marcarán la diferencia entre las entidades competentes y las que no lo son. ¿En qué punto se encuentre el mundo de hoy?
