¿Pueden predecirse los sistemas caóticos?
Supongo que primero tenemos que ponernos de acuerdo sobre qué es exactamente un sistema caótico.
BusinessDictionary.com lo define como
«Sistema complejo que muestra sensibilidad a las condiciones iniciales, como una economía, un mercado de valores o el clima. En tales sistemas, cualquier incertidumbre (por pequeña que sea) al principio producirá errores rápidamente crecientes y compuestos en la predicción del comportamiento futuro del sistema.»
Es difícil imaginar un sistema complejo que no muestre sensibilidad a las condiciones iniciales. Si la siguiente afirmación es cierta, entonces no tiene mucho sentido intentar modelizar o predecir el comportamiento de un sistema así, porque no es predecible. Pero no es difícil encontrar contraejemplos, incluso a los ejemplos que proporcionaron. Los meteorólogos hacen un trabajo razonable prediciendo el tiempo; depende de su nivel de precisión. Desde luego, pueden predecir con bastante exactitud la probabilidad de que haga un día de 90 grados en enero en Canadá o anticipar la trayectoria de una tormenta tropical para las próximas 12 horas.
Una definición menos técnica pero quizá más útil procede de membrane.com:
«Un sistema caótico es aquel en el que un cambio minúsculo puede tener un efecto enorme».
Esto nos lleva a una definición más práctica para nuestros fines.
Para los tipos de sistemas que normalmente modelamos, yo propondría otra definición.
Un sistema caótico es aquel en el que es probable que cambios aparentemente triviales en las condiciones iniciales provoquen cambios significativos en los resultados previstos, a lo largo del periodo de tiempo considerado.
Esta definición, aunque no es técnicamente rigurosa, reconoce que la mayoría de nosotros rara vez tenemos la oportunidad o la necesidad de tratar con absolutos. Vivimos en un mundo en el que la mayoría de las decisiones se toman de forma subjetiva («Joe tiene 20 años de experiencia y dice…») o con una simplificación grosera («Claro que puedo modelizar eso en una hoja de cálculo…»). En este mundo, poder basar una decisión en un modelo de simulación con mayor precisión y objetividad puede ayudar a conseguir enormes ahorros, aunque siga siendo sólo una aproximación y sólo sea útil dentro de unos parámetros especificados.
¿Podemos predecir con exactitud los verdaderos sistemas caóticos? Por definición estricta, está claro que no. E incluso según mi definición, habrá algunos sistemas que sean demasiado caóticos para que cualquier predicción sea útil.
Pero, ¿podemos ofrecer predicciones útiles de los sistemas más comunes, incluso de aquellos con algunos aspectos caóticos? Por supuesto que sí. Todo modelo es una aproximación a un sistema real o previsto. Parte de nuestro trabajo como modeladores consiste en garantizar que el modelo se aproxime lo suficiente como para proporcionar una visión útil. Un toque de caos lo hace más interesante.
Dave Sturrock
VP Productos – Simio LLC