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La conclusión sería que la ciencia no ayuda a definir lo sublime y la complejidad, ni a pronunciarse en forma negativa o positiva al respecto. Por esta razón, intentaremos en este inciso algunas reflexiones sobre la teoría de la autopoiesis de Humberto Maturana, que explica la complejidad como una construcción epistemológica del organismo viviente,⁴⁶ y sobre las implicaciones de la teoría del caos, de la emergencia y de la autoorganización, de la vida y de la inteligencia artificial, que pretenden resolver lo complejo (lo sublime, lo inconmensurable, lo colosal) mediante lo computable, es decir, en el dominio de lo que es dato e información.⁴⁷ Según estas perspectivas, que podríamos definir como autopoiesis artificial, toda la complejidad puede explicarse dentro del parergon científico y tecnológico. Al no reconocerse lo inconmensurable, se elimina el límite entre lo medible y lo que no es medible, y el casi demasiado grande se iguala al demasiado grande.⁴⁸ Se trata de un resultado bastante discutible y no todos los científicos concuerdan con estas conclusiones. Se presentan argumentos que, como ya hemos visto, hacen dudar de que sea posible —como pretenden Gell-Mann o los teóricos de la inteligencia y de la vida artificial, como Marvin Minsky y Christopher Langdon⁴⁹— explicar toda la complejidad y la emergencia a través de la pura lógica, o generar el infinito mediante el finito. El todo es mayor que la suma de sus partes, ¿pero la idea de emergente de Gell-Mann o Langdon es suficiente para dar cuenta de la complejidad? Y, en el sentido tecnológico, ¿es posible simular los procesos emergentes e indeterminados a través de lo computable? Hay varios argumentos que muestran los límites de lo computable, de los modelos y de las simulaciones, a saber:

a) El segundo teorema de Goedel: demostrando la imposibilidad de encontrar modelos matemáticos que se autoexpliquen y se autosustenten, obliga a postular un factor externo, justo lo que es rechazado por Gell-Mann, Minsky y Langdon.

b) La crítica a la complejidad informática de Chaitin: la teoría de la información algorítmica (que redefine el concepto de aleatoriedad y complejidad informática) agrega, por un camino diferente al de Goedel, nuevos argumentos para demostrar la imperfección de la aritmética.⁵⁰

c) Los límites intrínsecos de la computabilidad: se puede comprobar la existencia de procesos que no son computables; véase, a este propósito, los estudios sobre los límites de las máquinas de Touring.

d) Las restricciones de los modelos y de las simulaciones: evidentemente, cada modelo es siempre una vista particular sobre fenómenos generales, tanto que su utilidad es a menudo cuestionada por muchos científicos.⁵¹

e) El determinismo de todos los algoritmos generativos: en las ciencias de la computación se equiparan el caos con la complejidad y el indeterminismo, pero los programadores o artistas generativos, que se jactan de diseñar procesos indeterminados y emergentes, lo consiguen solamente con el uso de funciones pseudoaleatorias.⁵²

Rechazar un factor externo para explicar la complejidad puede ser correcto, pero, en todos los casos, no justifica convertirla en determinada y predecible, esto es, hacer computable toda la realidad. Puede ser que no exista algo más, como dice Gell-Mann, pero la complejidad que existe no puede ser alcanzada por la ciencia y la tecnología. Ahora bien, sería un error atracarse en esta aporía, aunque parezca afectar “mortalmente” a la computación. La autopoiesis artificial es imposible en sentido absoluto, pero es igualmente útil como herramienta para estudiar lo auténticamente emergente, aunque este no pueda ser racionalizado en su totalidad. El alcance de la autopoiesis artificial es válido dentro de los límites de cada caso de uso concreto, con lo cual se genera una relación (una borderline) entre la computación (el orden explícito de Bohm, la complejidad informática de Chaitin) y la deconstrucción (el strategic essentialism de Spivak).