¡Depende de a quién le preguntes! Tanto la complejidad como la conciencia son palabras polémicas y significan cosas diferentes para diferentes personas.
Construiré mi respuesta alrededor de la idea de complejidad, ya que es más fácil hablar científicamente (o al menos matemáticamente) que la conciencia. Los comentarios a medias sobre la complejidad y la conciencia se encuentran en cursiva.
Encontré una buena lista de medidas de complejidad, compilada por Seth Lloyd, un investigador del MIT, sobre el que estructuraré mi respuesta. [pdf]
Lloyd describe las medidas de complejidad como formas de responder a tres preguntas que podríamos hacer acerca de un sistema o proceso:
- ¿Qué tan difícil es describir?
- ¿Qué tan difícil es crear?
- ¿Cuál es su grado de organización?
1. Dificultad de descripción: algunos objetos son complejos porque nos son difíciles de describir. Con frecuencia, medimos esta dificultad en dígitos binarios (bits) y también utilizamos conceptos como entropía (teoría de la información) y complejidad de Kolmogorov (algorítmica). Particularmente me gusta la complejidad de Kolmogorov. Es una medida de los recursos computacionales requeridos para especificar una cadena de caracteres. Es el tamaño del algoritmo más pequeño que puede generar esa cadena de letras o números (todos los cuales se pueden convertir en bits). Entonces, si tiene una cadena como “12121212121212121212121212”, tiene una descripción en inglés, “12 repetidas 12 veces”, que es aún más corta que la cadena real. No es muy complejo. Pero la cadena “asdh41ubmzzsa4431ncjfa34” puede no tener una descripción más corta que la propia cadena, por lo que tendrá una mayor complejidad de Kolmogorov. Esta medida de complejidad también nos puede dar una forma interesante de hablar de aleatoriedad. En términos generales, un proceso aleatorio es aquel cuya simulación es más difícil de realizar que simplemente observar el desarrollo del proceso. La longitud mínima del mensaje es una idea relacionada que también tiene aplicaciones prácticas. (Parece que la complejidad de Kolmogorov es técnicamente incuestionable!)
La conciencia es definitivamente difícil de describir. De hecho, parece que estamos atrapados en la etapa de descripción en este momento. Describir la conciencia es tan difícil que traer bits y algoritmos parece un poco prematuro. (Aunque, como veremos, algunos científicos valientes discrepan.)
2. Dificultad de creación: algunos objetos y procesos son vistos como complejos porque son realmente difíciles de hacer. La complejidad de Komogorov también podría aparecer aquí, ya que la simulación de una cadena puede verse tanto como un acto de descripción (el propio código) como un acto de creación (la salida del código). Lloyd enumera los siguientes términos con los que no estoy realmente familiarizado: Time Computational Complexity; Complejidad computacional del espacio; Profundidad lógica; Profundidad termodinámica; y “Cripticidad” (!?). Además de las dificultades computacionales, podríamos agregar otros costos: energético, monetario, psicológico, social y ecológico. ¿Pero quizás entonces confundiríamos el complejo con el engorroso? 🙂
Como aún no hemos creado una conciencia, y no sabemos cómo la naturaleza lo logró, quizás nos veamos obligados a decir que la conciencia es realmente compleja desde la perspectiva de la síntesis artificial. Pero si / cuando hemos creado una mente artificial, o nos hemos asentado en una definición amplia de conciencia que incluye las máquinas existentes, entonces tal vez pensemos que la conciencia es fácil. ¡Quizás ya esté en todas partes! ¿Por qué pagar por lo que es gratis?
3. Grado de organización: los objetos y procesos que parecen intrincadamente estructurados también se consideran complejos. Este tipo de complejidad difiere notablemente de la complejidad computacional. Una serie de ruido aleatorio es extremadamente compleja desde la perspectiva de la teoría de la información, porque es prácticamente incompresible: no se puede condensar en un algoritmo simple. Un libro que consta de caracteres totalmente aleatorios contiene más información y, por lo tanto, es más complejo algorítmicamente, que un texto significativo de la misma longitud. Pero las cadenas de caracteres aleatorios se suelen interpretar como totalmente carentes de estructura y, por lo tanto, son, en cierto sentido, muy simples. Algunas medidas que Lloyd asocia con la complejidad organizativa incluyen: dimensión fractal, entropía métrica, complejidad estocástica y muchas más, la mayoría de las cuales confieso que nunca había escuchado hasta hoy. Sospecho que caracterizar la estructura organizativa es un esfuerzo de investigación en curso. En cierto sentido, eso es lo que son las matemáticas: el estudio de la estructura abstracta.
La conciencia parece bastante organizada, ¡especialmente si estás teniendo un buen día! Pero también es el marco mediante el cual llegamos a saber que la organización existe en la naturaleza en primer lugar … por lo que esto se vuelve un poco raro . 🙂
Seth Lloyd termina su lista con conceptos relacionados con la complejidad, pero que no necesariamente tienen medidas. Creo que estos son particularmente relevantes para la conciencia y, para el mundo más prosaico en el que trabajo: el modelado de redes neuronales.
Auto-organización
Sistema adaptativo complejo
Borde del caos
La consciencia puede o no ser auto organizada, pero definitivamente se adapta, y en ocasiones es caótica.
A la lista muy útil de Lloyd me llevó también a agregar criticidad autoorganizada y emergencia. La emergencia es un concepto interesante que ha sido falsamente acusado de ser obscurantismo. Una propiedad emergente es si se ve en un sistema, pero no en ningún componente del sistema. Por ejemplo, las leyes de los gases termodinámicos emergen de la teoría cinética, pero no hacen referencia a las moléculas. Las leyes que regulan los gases aparecen cuando hay un número suficientemente grande de partículas, y cuando estas leyes se revelan, los detalles microscópicos a menudo se vuelven irrelevantes. Pero los gases son los sustratos menos interesantes para la emergencia. Los físicos de la materia condensada hablan de fenómenos como la aparición de cuasipartículas, que son excitaciones en un sólido que se comportan como si fueran partículas independientes, pero que dependen de esta independencia, paradójicamente, de la física de todo el objeto. (La aparición es un tema fascinante por sí mismo, independientemente de su relevancia para la conciencia. Aquí hay un documento que propone un formalismo limpio para hablar sobre la aparición: la aparición está unida al alcance, no al nivel. El clásico artículo de PW Anderson “Más es diferente” también habla sobre un tema relacionado: pdf)
La consciencia bien puede ser un proceso emergente: rara vez decimos que una sola neurona o un trozo de tejido nervioso tiene una mente propia. La conciencia es una palabra que está reservada para todo el organismo, típicamente.
Entonces, ¿la conciencia es compleja? Tal vez … pero no realmente en formas mensurables. No podemos estar de acuerdo en cómo describirlo, todavía no lo hemos creado artificialmente, ¡y no sabemos cómo está organizado ni cómo surgió!
En mi opinión personal, muchos de los conceptos que las personas asocian con la conciencia están muy lejos del alcance de la ciencia convencional. Estos incluyen qualia, el sentimiento de lo que es y la intencionalidad, la observación de que los “objetos” mentales siempre parecen estar “sobre” algo.
Esto no significa que piense que estos aspectos de la conciencia no tienen sentido, solo que son científicamente intratables. Otros aspectos de la conciencia, como la conciencia, la atención y la emoción, también pueden estar envueltos en un misterio, pero creo que la neurociencia tiene mucho que decir al respecto: esto se debe a que tienen algunos aspectos medibles, y estos aspectos salen de la sombra durante la neurología. Trastornos, modulación química y otros estados anormales del ser.
Sin embargo…
Hay neurocientíficos famosos que pueden estar en desacuerdo. Giulio Tononi ha ideado algo llamado teoría de la información integrada, que viene con una medida de conciencia que bautizó phi . Se supone que Phi captura el grado de “integración” de una red. Sigo siendo bastante escéptico sobre este tipo de cosas, porque ahora parece ser una metáfora inspirada por la teoría de la información, en lugar de una cantidad medible. No puedo imaginar cómo podremos relacionarlo con datos experimentales reales. La información, contrariamente a la percepción popular, no es algo intrínseco a los objetos físicos. La cantidad de información en una señal depende del dispositivo que recibe la señal. En este momento no tenemos forma de saber cuántos “bits” se transmiten entre dos neuronas, y mucho menos entre regiones completas del cerebro. La teoría de la información se aplica mejor cuando ya conocemos la naturaleza del mensaje, el canal de comunicación y el proceso de codificación / decodificación. Sólo hemos caracterizado parcialmente estos aspectos de la dinámica neuronal. Nuestros datos experimentales parecen demasiado confusos para cualquier enfoque formal preciso. [La información puede ser en realidad un concepto de uso muy limitado en biología, fuera del ajuste de datos. Vea este excelente artículo para obtener más información: un recuento deflacionario de la información en biología. Esto lo resume: “si la información está en el mundo concreto, es causalidad. Si es abstracta, está en la cabeza”.
Pero quizás este documento me convencerá de lo contrario: Medidas prácticas de información integrada para datos de series de tiempo. [Aunque lo dudo mucho.]
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(¡Gracias por pedirme que responda esto, Mattrick Holbert! Pensé que escribiría una respuesta corta … ¡pero terminé aprendiendo mucho al agregar más información!)
