¿Puede la deformación de una varilla elástica ayudarnos a entender el desgaste diario?

 

Alguna vez te han dicho que necesitas ser más flexible para no romperte ante algunos problemas de la vida diaria?
La idea de la flexibilidad y la Rigidez antes dea rotura es bastante intuitiva en nuestra vida diaria. Por ejemplo comparar un lapiz de madera que se curva ante un apretón bidirectivo ante uno puño de lápices ante la misma fuerza. Esta comparación, aunque aparentemente ligera, encierra una verdad fundamental: la forma en que los objetos físicos responden a las fuerzas externas tiene mucho que enseñarnos sobre las propiedades de la materia y evidentemente nos pueden servir de analogías sobre cómo enfrentamos el estrés y las tensiones cotidianas.

En un reciente artículo en arXiv (2409.18264), los autores introducen una técnica matemática basada en transformadas de Legendre parciales que nos ayuda a entender mejor la elasticidad lineal, un fenómeno físico que describe cómo los materiales responden a las fuerzas que los deforman. La elasticidad lineal está en todas partes: desde los materiales que forman nuestras casas hasta las placas tectónicas que sostienen continentes. Lo fascinante es cómo algo tan técnico puede convertirse en una fuente de reflexión sobre la vida misma, si nos permitimos subirnos al viaje.

En física, uno de los conceptos más poderosos es el principio variacional, que nos dice que los sistemas naturales tienden a encontrar el estado de menor energía, o el de mayor equilibrio. Imagina a un corredor cansado buscando el camino más llano para llegar a su destino. De la misma manera, un material deformado “prefiere” la configuración en la que almacena la menor cantidad de energía posible. Pero en este trabajo, los autores no solo aplican este principio de manera directa, sino que lo enriquecen con un enfoque mixto. Aquí entran en juego las transformadas de Legendre parciales, que permiten mezclar las energías que provienen tanto de la deformación como de la resistencia del material a ser deformado.

¿Alguna vez te has sentido en una situación donde no solo estás lidiando con el esfuerzo que implica una tarea, sino también con la resistencia interna que genera el propio esfuerzo? Esa tensión interna, como cuando tienes que forzarte a hacer algo que no quieres, es similar a los tensores de tensión en física. Son las fuerzas internas que generan resistencia al cambio, al igual que una varilla elástica que se deforma pero no quiere romperse.

La matemática de los tensores puede sonar intimidante, pero es más fácil de entender si la relacionamos con experiencias cotidianas. Un tensor es, básicamente, una herramienta que describe cómo las fuerzas se distribuyen a lo largo de un objeto, de la misma forma que el peso de un amigo se distribuye cuando te pide que lo cargues en hombros (y terminas deseando que hubiera comido menos).

En el caso del artículo, los tensores de deformación describen cuánto y cómo se distorsiona una varilla, mientras que los tensores de tensión describen la fuerza interna que la varilla utiliza para resistir esa distorsión. Es como si la varilla estuviera luchando para no doblarse más de lo necesario, al igual que tú cuando intentas mantener la calma mientras se acumulan las responsabilidades.

Es interesante ver cómo este lenguaje técnico también puede aplicarse a las personas. A menudo, las tensiones internas no son visibles desde afuera, pero cualquiera que haya vivido un día de trabajo agotador sabe que esas tensiones existen y que se acumulan como fuerzas invisibles. ¡Una varilla puede romperse, pero a los humanos nos toca buscar maneras de no llegar a ese punto de ruptura! Y todo está en cambiar tu posición o la dirección de la fuerza.

La técnica de transformadas de Legendre parciales es una herramienta matemática que permite reorganizar cómo entendemos las energías dentro de un sistema físico. Para los amantes de la cultura pop, podríamos decir que es como el comunicador universal de “Star Trek”, que permite que especies de diferentes planetas se entiendan entre sí. Lo que hace esta transformada es cambiar la forma en que representamos las energías del sistema, separando componentes que de otra manera estarían mezclados.

Lo que hace que este enfoque sea tan útil, como se menciona en el artículo, es que permite derivar teorías bidimensionales y unidimensionales de objetos complejos, como placas y varillas elásticas. Esto significa que podemos simplificar sistemas que en tres dimensiones serían muy complicados de entender, pero manteniendo la precisión necesaria para predecir cómo se comportarán bajo distintas condiciones. Es un poco como reducir una película larga en una versión corta, pero sin perder la trama principal.

Puede parecer sorprendente que algo tan específico y técnico como las transformadas de Legendre parciales y los principios variacionales mixtos puedan tener aplicaciones prácticas, pero lo cierto es que esta clase de trabajos son los cimientos sobre los que se construyen muchas innovaciones tecnológicas, desde la construcción de puentes hasta el diseño de aviones. Y si en el proceso aprendemos un poco más sobre cómo las fuerzas externas e internas nos afectan, tanto a nosotros como a los materiales, entonces quizás hayamos ganado más de lo que esperábamos.

No olvidemos que las tensiones internas, como las de una varilla, necesitan ser gestionadas antes de que se acumulen demasiado. Porque, al final, ¿quién quiere ser una varilla que se quiebra cuando la vida nos deforma? Y si crees que estás resistiendo demasiado y estás a punto de romperte, recuerda, cambia de dirección o cambia de posición. Un poco de flexibilidad ayudará a evitar la ruptura.

"Energy densities and Legendre transforms in linear elasticity," arXiv:2409.18264 [physics.class-ph].

#Physics #Elasticity #VariationalPrinciples #TensorMath #Stress

¿Cómo una red neuronal puede ayudarnos a comprender el calentamiento global?

 

El cambio climático no solo es el mayor reto ambiental de nuestra época, sino un desafío intelectual que ha convocado tanto a físicos, climatólogos, y matemáticos, como a filósofos y políticos. ¿Pero qué ocurre cuando nos enfrentamos a fenómenos complejos, que requieren no solo intuición científica, sino herramientas computacionales avanzadas? Este artículo explora cómo un enfoque basado en inteligencia artificial (IA), específicamente redes neuronales convolucionales, puede darnos una visión más profunda sobre la dinámica del calentamiento global. Para entender cómo esto es posible, hay que desglosar algunos conceptos fundamentales.

El calentamiento global ha sido estudiado por décadas. La temperatura global es monitoreada desde múltiples fuentes, entre ellas estaciones meteorológicas, satélites y boyas oceánicas. Sin embargo, la interpretación de estos datos no es sencilla: hay variabilidad en las mediciones, lagunas geográficas (áreas con menos datos) y variabilidad temporal (diferentes periodos de registro). Por lo tanto, lo primero que necesitamos es un método para consolidar toda esa información y detectar patrones fiables a través de ella.

Aquí es donde entra la ciencia de los datos: modelos estadísticos y de machine learning, diseñados para agrupar y analizar vastas cantidades de información de forma eficiente. ¿Y si, en lugar de solo mirar los números, pudiéramos hacer que la máquina "viera" las tendencias, los patrones, e incluso las anomalías? Este es el trabajo que el artículo en cuestión presenta con el uso de redes neuronales convolucionales (CNNs).

Las redes neuronales convolucionales, si nunca has trabajado con ellas, son modelos de aprendizaje automático inspirados en la biología de nuestra corteza visual. Si alguna vez has intentado entender un problema matemático visualizando una gráfica o si prefieres leer un mapa antes que una lista de direcciones, entonces puedes simpatizar con la idea. Una CNN "ve" patrones en los datos de manera análoga: en lugar de procesar cada dato individualmente, la red los agrupa en capas, observando sus relaciones locales (de la misma forma en que tus ojos detectan colores y bordes) y luego generando un entendimiento global del conjunto.

En el contexto del calentamiento global, este tipo de redes permiten identificar patrones complejos y tendencias de cambio en las temperaturas de diferentes regiones del planeta, y lo hacen de manera mucho más eficiente que los enfoques tradicionales. El resultado es una predicción más precisa del cambio de temperatura, lo cual es crucial para la formulación de políticas ambientales.

Ahora, si estamos hablando de redes neuronales, es inevitable que surja una pregunta filosófica: ¿cuánta fe deberíamos tener en estas máquinas? ¿Hasta qué punto son estas herramientas confiables en la toma de decisiones tan trascendentales como las políticas climáticas? Esto nos recuerda la clásica advertencia de Descartes, quien nos instaba a dudar de los sistemas complejos y a buscar la certeza.

Por otro lado, si bien la ciencia de datos ha aportado herramientas poderosas, también se encuentra frente a limitaciones éticas. ¿Cómo manejamos la incertidumbre en las predicciones de las redes neuronales? ¿Qué papel debe jugar la interpretación humana frente a los resultados computacionales? Estos son debates muy vivos, que combinan lo mejor de la ciencia y la filosofía. La IA, después de todo, no es infalible; se puede entrenar con datos sesgados o malinterpretar correlaciones complejas. Como el filósofo Karl Popper señaló: la ciencia avanza con la falsación de hipótesis, y es probable que los modelos de predicción climática también necesiten revisión constante para mejorar su precisión.

Uno de los puntos clave en este artículo es que el modelo de red neuronal convolucional se ajusta al límite de 1.5 grados Celsius establecido en el Acuerdo de París. Pero aquí es donde las predicciones se vuelven políticas. El Acuerdo de París, como cualquier tratado internacional, es un compromiso basado en negociaciones políticas tanto como en la ciencia. En los años recientes, la política ambiental ha demostrado estar llena de tensiones entre la cooperación internacional y el interés nacional.

Como señaló el politólogo Robert Keohane, la cooperación internacional en temas ambientales enfrenta el "dilema de los comunes", donde los intereses individuales (en este caso, las naciones) pueden ir en contra del bien común (el planeta). A la luz de los hallazgos de este modelo, la pregunta es: ¿cómo podemos usar esta nueva información para guiar una política global más efectiva? La precisión de los modelos debe traducirse en decisiones políticas concretas, lo cual no es nada sencillo.

Un dato curioso y más ligero para darle respiro a la discusión técnica: cuando se empezó a popularizar el uso de redes neuronales en el análisis de datos meteorológicos, un grupo de estudiantes de Stanford intentó comparar los resultados de una red neuronal con las predicciones de… ¡Nostradamus! Los resultados, como podrás imaginar, favorecieron a la ciencia, pero la anécdota nos recuerda cuán lejos hemos llegado desde los tiempos en que las profecías eran la mejor herramienta para predecir el futuro del clima. Sin embargo, a pesar del avance tecnológico, todavía hay quienes prefieren consultar la astrología antes que las predicciones científicas.

La investigación sobre el uso de redes neuronales convolucionales en la predicción del cambio climático es un avance significativo. No solo se trata de mejorar la precisión en las proyecciones, sino de proporcionar una herramienta que simplifique el análisis de datos ambientales complejos. El reto que queda, sin embargo, es cómo transformar estos avances científicos en decisiones políticas concretas y acciones globales eficaces. Y aquí es donde la filosofía política, la ética y la ciencia deben continuar dialogando.

Así que, aunque no tenemos una máquina perfecta para predecir el futuro, estas herramientas nos acercan a una comprensión más profunda del cambio climático. En lugar de resignarnos a la incertidumbre, podemos trabajar con ella, ajustando nuestros modelos y nuestras políticas para construir un futuro más sostenible. Como diría Richard Feynman: “La ciencia es la creencia en la ignorancia de los expertos”, y solo con una combinación de escepticismo y creatividad podemos continuar avanzando hacia soluciones para el planeta.

Referencia: https://arxiv.org/abs/2409.16311

#CambioClimático #InteligenciaArtificial #FilosofíaDeLaCiencia #RedesNeuronales #PolíticaAmbiental #AcuerdoDeParís #PredicciónClimática

¿Cómo atrapar la pelota perfecta? Predictibilidad de movimiento.

 

A veces, las preguntas más complejas sobre el universo comienzan con una simple observación: ¿cómo se mueve un proyectil en el aire? ¿Por qué parece que ciertos objetos, lanzados con gran precisión, desafían las leyes comunes de la física cotidiana? Recuerdo cuando, la humanidad  se cuestionaba si el vuelo de un ave tenía algo de divino o si el golpe de una pelota de golf podría ser una metáfora del destino en el cielo inmaterial. Más tarde,  exploramos estas mismas cuestiones bajo el lente de la lógica y el escepticismo, buscando alguna verdad oculta en las leyes naturales. Eventualmente, nos vimos inmersos en las ecuaciones y principios que, aunque a veces fríos, revelaban el orden y la belleza del mundo físico. Hoy, en día hemos aprendido que no hay mayor satisfacción que desmenuzar lo complejo para que otros, sin importar sus diferencias, puedan entenderlo. Y créanme, amigos, hay pocas cosas más satisfactorias que explicar el movimiento de un proyectil a alguien que lo ve como pura magia.

Así que hoy, nos encontramos con un problema fascinante: el movimiento clásico de un proyectil lanzado en ángulo con respecto al horizonte. Este estudio, basado en las leyes cuadráticas y presentado en el artículo de arXiv 2409.15110, analiza la resistencia del aire y la fuerza de Magnus, con un toque de matemática y física aplicada que convierte un simple lanzamiento en una obra maestra del cálculo.

Lo básico: Un proyectil no es solo una curva bonita

Cuando lanzamos un objeto en ángulo, digamos una pelota de golf, no basta con decir "va en línea recta y después cae". Claro, Galileo, ese viejo amigo, nos enseñó que todo objeto lanzado sigue una parábola en el vacío, pero aquí estamos en la Tierra, rodeados de aire que no coopera del todo. La resistencia del aire, a la que podríamos llamar "el enemigo oculto" del movimiento, frena al proyectil, haciéndolo mucho más complejo que una simple curva parabólica.

Además, está la fuerza de Magnus. Para quienes no estén familiarizados con el término, imaginen a David Beckham, futbolista famoso por sus tiros curvos. Lo que Beckham hacía con la pelota de fútbol era aprovechar esta fuerza misteriosa que aparece cuando un objeto rotante viaja por el aire. La rotación genera una diferencia de presión a cada lado del proyectil, lo que provoca que la trayectoria se curve. En términos más formales, la fuerza de Magnus es una de esas cosas que, como el amor platónico, parece etérea pero tiene efectos bien palpables.

Resistencia del aire y movimiento asintótico: lo que todos deben saber

Este artículo no solo estudia cómo se comporta el proyectil en sus primeras fases de vuelo, sino que se adentra en el "movimiento asintótico", es decir, lo que ocurre cuando el tiempo transcurre y el proyectil alcanza un estado de equilibrio. Y aunque esto suene tan aburrido como el sermón de un fraile en pleno invierno, aquí es donde la física realmente brilla.

La resistencia del aire, que aumenta con la velocidad, tiene un efecto notable. Al principio, frena al proyectil con fuerza, pero con el tiempo, este frenado se estabiliza. Lo que obtenemos entonces es un equilibrio: la velocidad terminal. Como su nombre sugiere, es la velocidad máxima que el proyectil puede alcanzar antes de que las fuerzas que lo frenan igualen su impulso.

Ahora, hay una ecuación que describe este proceso, y se ve algo así:

vₜ = √((2mg) / (ρACₐ))

¡Oh sí! Esto es como poesía matemática. Aquí, m es la masa del proyectil, g es la aceleración debida a la gravedad, ρ es la densidad del aire, A es el área de sección transversal del proyectil y Cₐ es el coeficiente de resistencia. Tal vez no lo creas, pero hay algo terapéutico en mirar una ecuación tan bien estructurada, al menos para aquellos que, como yo, encontramos la paz en el caos matemático.

La hodógrafa de velocidad: una nueva manera de ver el mundo

¿Qué es una hodógrafa?, te preguntarás. Imagina que sigues a un proyectil en vuelo, no trazando su posición, sino su velocidad. En vez de dibujar su trayectoria física, estás dibujando cómo cambia su velocidad. Esto es precisamente lo que hace la hodógrafa. Nos da una representación gráfica del cambio de velocidad en función del ángulo del proyectil, lo cual es clave para entender el movimiento en términos más generales.

Aquí es donde la física y la filosofía se cruzan nuevamente. La hodógrafa me recuerda a las discusiones clásicas sobre el devenir del ser, tan estudiadas por Heidegger. ¿Es el movimiento de un proyectil solo una serie de posiciones en el espacio, o es más bien una acumulación continua de cambios en su velocidad? Quizá el proyectil es una metáfora del ser humano: siempre cambiando, siempre buscando su estado terminal. Pero bueno, me estoy desviando.

Un ejemplo mundano: el golf

Para aterrizar todo esto (disculpa el juego de palabras), el estudio toma como ejemplo el movimiento de una pelota de golf. Quizás pienses que analizar una partida de golf es algo trivial, pero permíteme recordarte que hay más física detrás de un buen golpe que detrás de muchas decisiones políticas. Cuando Tiger Woods calcula su tiro, en realidad está realizando una serie de ecuaciones mentales que probablemente incluirían términos cuadráticos, aunque él no lo sepa. La pelota gira, enfrenta la resistencia del aire, y eventualmente alcanza su velocidad terminal. La fórmula propuesta en el estudio predice con precisión este comportamiento, y se verifica numéricamente. Así que, si alguna vez te preguntaste por qué algunas pelotas de golf parecen "planear" más tiempo en el aire, ahora sabes que es gracias a estas interacciones complejas entre la resistencia y la fuerza de Magnus.

Para terminar, es fascinante cómo el estudio del movimiento de un proyectil —algo que parece tan sencillo a primera vista— puede abrir puertas a temas tan complejos y bellos. Y es que la física, como la filosofía o la espiritualidad, nos invita a ver más allá de lo evidente. Nos permite cuestionar lo que creemos saber y, a veces, encontrar respuestas en lugares insospechados.

Así que la próxima vez que veas una pelota volar, recuerda: hay mucho más en juego que una simple parábola.

#FilosofíaYFísica #ResistenciaDelAire #FuerzaDeMagnus #MovimientoAsintótico #GolfYFísica #VelocidadTerminal #Educación

¿Cómo medimos lo incognoscible? Validación, incertidumbre y fusión nuclear

 

Como fraile, solía pensar que la verdad era inmutable, algo que podíamos encontrar tras el sacrificio y la meditación. Luego me convertí en filósofo, y comprendí que la verdad no era una sola, sino una construcción mental, una interpretación constante que hacíamos del mundo a partir de nuestros sentidos. Al adentrarme en la física, finalmente entendí que la verdad era, a menudo, estadística. Es decir, no sabíamos nada con certeza absoluta, sino con un margen de error, una incertidumbre. Y ahora, como maestro de educación especial, me doy cuenta de que el verdadero reto no es conocer la verdad, sino hacerla comprensible para todos.

Así que hoy me siento entre el fraile, el filósofo y el físico, para abordar una de las grandes preguntas contemporáneas: ¿cómo logramos validar algo tan complejo y etéreo como las simulaciones de energía de fusión nuclear? ¿Cómo podemos cuantificar la incertidumbre en un campo que, literalmente, se ocupa de la energía que alimenta el cosmos?

La energía de fusión es lo que impulsa a las estrellas, y si logramos controlarla en la Tierra, tendríamos una fuente de energía casi ilimitada. Sin embargo, comprender y controlar los reactores de fusión, como los experimentos de plasma, es increíblemente complicado. Los modelos que usamos para simular lo que ocurre dentro de estas estrellas artificiales son aproximaciones, lo que significa que siempre hay margen para el error.

Aquí es donde entra la cuantificación de la incertidumbre. Pero, ¿cómo calculamos cuán "desviados" estamos? Bueno, supongamos que estás tratando de medir el diámetro de una pelota de tenis utilizando una regla torcida que heredaste de tu abuelo. Si eres filósofo, te plantearás: ¿qué es el "diámetro"? ¿Realmente existe la "bola"? Pero si eres físico, y aún más, si estás diseñando un reactor de fusión, necesitas saber exactamente cuánta incertidumbre proviene de tu regla torcida. Porque, en última instancia, esa incertidumbre afectará la manera en que predices el comportamiento del plasma dentro de tu reactor.

Para abordar esta incertidumbre, los científicos emplean simulaciones masivas. Pero a medida que los modelos se vuelven más complejos, surge un nuevo desafío: la cantidad de datos y variables que hay que gestionar. A pesar de los avances en poder computacional, el proceso de configurar y ejecutar esas simulaciones puede ser tedioso y propenso a errores humanos.

Aquí es donde entra duqtools, una herramienta de código abierto escrita en Python que automatiza la configuración de nuevas simulaciones. Imagina que eres un físico encargado de llevar a cabo 2,000 simulaciones diferentes de experimentos de plasma. Sin duqtools, este sería un proceso manual que podría llevar semanas. Con duqtools, puedes configurar todas esas simulaciones con apenas unos pocos comandos.

Validar un modelo significa probar que predice correctamente el comportamiento de un sistema real. En el caso de los experimentos de fusión nuclear, esto significa comprobar que las simulaciones que ejecutamos coinciden con lo que observamos en los experimentos reales. En este trabajo, utilizando duqtools, los investigadores pudieron validar aspectos de la suite de modelado JINTRAC, identificando errores que habrían sido difíciles de detectar manualmente.

Es fascinante observar cómo algo tan delicado como un error en la "preservación de la consistencia de los datos" puede alterar los resultados de una simulación. Esto puede parecer un tecnicismo, pero en la ciencia, esos pequeños detalles son los que marcan la diferencia entre un descubrimiento y un fiasco. Como diría un físico en tono de broma: "Una simulación es exitosa cuando sabes exactamente qué tan equivocada está".

Un aspecto interesante del uso de duqtools es la capacidad de realizar análisis de sensibilidad. Estos análisis nos permiten ver cómo pequeños cambios en las condiciones iniciales pueden afectar el resultado de las simulaciones. En este caso, los investigadores utilizaron duqtools para verificar la corrección del modelo sustituto QLKNN-jetexp-15D, un modelo que predice el comportamiento del plasma bajo ciertas condiciones.

El análisis de sensibilidad es un recordatorio de algo que aprendí al enseñar a niños con necesidades especiales: no todos aprendemos de la misma manera, y no todos los sistemas responden de la misma manera a los estímulos. Un pequeño ajuste en las condiciones puede llevar a un resultado completamente diferente. En ciencia, este es el arte de lidiar con la incertidumbre: no podemos eliminarla, pero podemos entenderla y, mejor aún, cuantificarla.

No exagero cuando digo que la automatización es el fraile moderno. En el monasterio, la rutina diaria era una serie de repeticiones: oraciones, trabajo, meditación. Todo se hacía una y otra vez, hasta que uno alcanzaba la perfección espiritual (o eso nos decían). En la ciencia, también tenemos tareas repetitivas, y la automatización es nuestra manera de liberarnos para concentrarnos en lo que realmente importa.

Herramientas como duqtools permiten a los científicos enfocarse en el "qué" y no en el "cómo". Es decir, les permite realizar simulaciones masivas sin tener que preocuparse por los tediosos pasos manuales que, además de consumir tiempo, introducen errores.

Aunque hoy me encuentro en un aula, ayudando a jóvenes a entender el mundo a su manera, no puedo dejar de ver paralelismos entre mi vida como fraile, filósofo y físico. En cada una de estas disciplinas, lidiamos con la incertidumbre, ya sea sobre la existencia de Dios, la naturaleza de la realidad, o la predictibilidad de un reactor de fusión.

Lo que duqtools nos recuerda es que, aunque nunca podemos eliminar por completo la incertidumbre, podemos reducirla, cuantificarla y, en última instancia, aprender a convivir con ella. Después de todo, en palabras del físico Richard Feynman: "La ciencia es la creencia en la ignorancia de los expertos". Y tal vez, lo que nos lleva hacia adelante no es la certeza, sino la curiosidad infinita ante lo que aún no sabemos.

Referencias

1. Feynman, Richard P. The Pleasure of Finding Things Out. Cambridge: Perseus Books, 1999.
2. Philosophical commentary on uncertainty from the works of Karl Popper, The Logic of Scientific Discovery.
3. duqtools: A Python Workflow Tool for Fusion Energy Simulation arXiv:2409.13529.

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¿Por qué seguimos creyendo lo mismo, aunque todo a nuestro alrededor indique lo contrario?

 

La perseverancia de creencias es un fenómeno fascinante, aunque frustrante, en la psicología y la sociología. Se refiere a la capacidad (o quizás deberíamos decir "necedad") del ser humano de mantener una creencia incluso cuando se enfrenta a pruebas claras que la contradicen. Este fenómeno, que podría tener raíces evolutivas —pues en algún momento, seguir un instinto o creencia pudo haber sido una estrategia de supervivencia—, hoy en día se ha vuelto un terreno fértil para el estudio, especialmente en el entorno online. Después de todo, ¿quién no ha sido testigo o protagonista de alguna discusión en redes sociales en la que parece que ningún argumento, por brillante que sea, puede hacer cambiar de opinión a la otra persona?

Para poder explorar cómo este fenómeno interactúa con las dinámicas de redes sociales, necesitamos una herramienta que nos permita modelar el comportamiento colectivo. Aquí entra en juego el modelo de votantes con ruido, un sistema que, desde la física estadística, nos ayuda a comprender cómo se forman y mantienen opiniones dentro de una red de interacciones.

Antes de entrar en el detalle, hagamos un pequeño desvío filosófico. Imagina que Thomas Kuhn, el famoso filósofo de la ciencia que nos regaló la idea de las "revoluciones científicas" y los "paradigmas", estuviera hoy en Twitter. Probablemente observaría, con una mezcla de interés y horror, cómo los paradigmas de creencias se mantienen férreamente en contra de cualquier nueva evidencia. La paradoja Kuhniana sería aún más interesante en esta nueva era: los cambios de paradigma —o cambio de creencias— ya no parecen tan frecuentes ni radicales, sino que, por el contrario, las personas se atrincheran más en sus creencias.

La clave para entender cómo se estructuran las creencias en el entorno online radica en observar no solo a los individuos, sino a las conexiones que forman con otros individuos de creencias similares. En este sentido, uno de los fenómenos más evidentes es la creación de cámaras de eco, espacios en los que las opiniones disidentes son ignoradas y se refuerzan constantemente las mismas creencias entre quienes participan en ellos. Pero, ¿cómo podemos modelar esto con la física?

En física, el modelo de votantes es uno de los modelos más simples y elegantes para estudiar cómo las opiniones cambian en una red. Imaginemos una red de individuos (o "agentes"), cada uno con una opinión particular. Cada agente interactúa con sus vecinos en la red (otras personas) y, ocasionalmente, cambia su opinión para alinearse con la de un vecino. Este tipo de dinámica es lo que llamamos "interacción local", y en un mundo ideal de racionalidad absoluta, uno podría esperar que la opinión más "razonable" eventualmente se vuelva dominante.

Sin embargo, en la vida real no somos tan racionales, y aquí es donde entra el concepto de ruido. En este modelo, el ruido se refiere a una probabilidad aleatoria de que un agente cambie de opinión, no por influencia directa de un vecino, sino simplemente debido a una fluctuación, es decir, un cambio azaroso. Este ruido es esencial para modelar la incertidumbre y la influencia externa que todos experimentamos, a veces cambiando de opinión por razones que no tienen nada que ver con las discusiones a nuestro alrededor.

El estudio reciente al que hacemos referencia investiga cómo, al aumentar la intensidad del ruido y añadir la posibilidad de que los agentes (usuarios de redes sociales) se bloqueen entre sí —es decir, eviten interacciones con aquellos que no comparten sus creencias—, el sistema social pasa por una transición de fase. En física, una transición de fase es cuando un sistema cambia abruptamente de un estado a otro, como cuando el agua se congela o hierve. Aquí, el sistema pasa de un estado donde toda la red tiende a una única creencia predominante, a otro estado donde las creencias se segregan en múltiples comunidades, o cámaras de eco.

Imagina a Schrödinger entrando a una red social. Publica un post: "He observado que en este debate, la verdad y la mentira están superpuestas hasta que alguien reacciona". Alguien le responde: "Pero ¿cuál es la verdad entonces?" A lo que Schrödinger contesta: "Depende de quién estés bloqueando".

Es gracioso porque, tal como en su famosa paradoja del gato, donde el gato está vivo y muerto simultáneamente hasta que lo observamos, en una cámara de eco las creencias están simultáneamente refutadas y reafirmadas hasta que alguien decide bloquear al otro o cambiar de opinión.

Volviendo al estudio, lo interesante aquí es que se observa una transición entre dos comportamientos fundamentales en la red. Cuando el ruido es bajo y los bloqueos entre usuarios son poco comunes, el sistema se comporta como una sola comunidad de opinión: eventualmente, todos los agentes tienden a compartir la misma creencia predominante. Este es un estado de consenso, similar al que podría esperarse en una sociedad donde las interacciones entre personas con opiniones divergentes son frecuentes y respetuosas.

Pero conforme aumentamos el nivel de bloqueo y la intensidad del ruido, el sistema pasa a un estado de fragmentación. Las opiniones se agrupan en varias comunidades bien definidas, cada una con una creencia mayoritaria clara, imitando el fenómeno de las cámaras de eco en redes sociales. En este caso, las personas tienden a interactuar solo con aquellos que piensan como ellas, reforzando mutuamente sus opiniones. Este fenómeno es tan común en redes como Twitter y Facebook, que algunos estudiosos ya lo consideran una de las dinámicas más peligrosas para el discurso racional en la era digital.

La física y la sociología rara vez se encuentran de manera tan directa, pero el modelo de votantes con ruido ofrece una ventana intrigante para estudiar cómo nuestras interacciones sociales, aparentemente caóticas, siguen ciertos patrones predecibles. No se trata solo de saber si uno tiene razón o no en una discusión en línea, sino de entender que nuestras creencias están profundamente influenciadas por nuestras conexiones sociales, nuestros "vecinos" en la red.

¿Es posible evitar las cámaras de eco? Algunos estudios sugieren que fomentar la diversidad de interacciones y reducir la "fricción" entre opiniones divergentes podría ser una manera de mitigar el fenómeno. Sin embargo, como nos recuerda el modelo, mientras exista el ruido —es decir, la incertidumbre y la aleatoriedad inherente a nuestras opiniones—, la posibilidad de fragmentación siempre estará presente.

Referencias

1. Kuhn, T. (1962). The Structure of Scientific Revolutions. University of Chicago Press.

2. Castellano, C., Fortunato, S., & Loreto, V. (2009). Statistical physics of social dynamics. Reviews of Modern Physics, 81(2), 591.

3. https://arxiv.org/abs/2409.12933

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¿Qué tienen en común un deslizamiento de tierra y una explosión volcánica? Un vistazo a la nueva ley para predecir el caos.

 

El universo en el que vivimos parece ser, en su esencia, caótico. Los eventos catastróficos como terremotos, deslizamientos de tierra, erupciones volcánicas e incluso las fallas materiales en ingeniería, son ejemplos claros de la naturaleza impredecible que desafía a la ciencia y a nuestras ansias de control. Desde hace décadas, físicos, matemáticos e ingenieros han intentado modelar estos eventos para poder anticiparlos y mitigar sus efectos, pero estos fenómenos siguen sorprendiéndonos una y otra vez. ¿Por qué? ¿Es posible que estemos equivocados al asumir que podemos predecir tales eventos basándonos en patrones lineales y suavemente continuos?

En el artículo publicado recientemente por un grupo de investigadores, se introduce una propuesta revolucionaria: una ley de falla de material generalizada basada en la ley de potencia logarítmica periódica, que permite capturar la dinámica intermitente y aparentemente errática de estos eventos con mayor precisión. Aunque suene complicado, permíteme guiarte por este fascinante viaje donde lo impredecible comienza a ser predecible, al menos en parte.

Uno de los supuestos tradicionales para modelar eventos catastróficos ha sido que estos siguen una ley de potencia, es decir, que la frecuencia de los eventos está inversamente relacionada con su magnitud. Bajo este enfoque, grandes desastres son raros, mientras que pequeños eventos ocurren con mayor frecuencia. Sin embargo, este modelo tiene una gran debilidad: asume que las fallas progresan de manera suave y continua. Pero cuando se observan eventos como erupciones volcánicas o deslizamientos de tierra, lo que encontramos es que, justo antes de un gran desastre, hay periodos de reposo que se acortan progresivamente y estallidos repentinos.

Piensa en la película "Volcano" de 1997, donde parece que todo está en calma hasta que de repente… ¡Boom! El magma lo arrasa todo. Este tipo de comportamiento es lo que los modelos tradicionales no logran captar adecuadamente. Es como intentar predecir cuándo un vaso se romperá llenándolo gota a gota, esperando que el quiebre ocurra suavemente y no de manera repentina.

Lo que el equipo de investigación propone es un cambio de paradigma en el que no asumimos que la escala de tiempo es continua. En su lugar, la ley de potencia logarítmica periódica introduce la idea de que estos eventos se organizan en una estructura discretamente autosimilar. Imagina una cuerda de guitarra que vibrara en intervalos irregulares antes de romperse: cada intervalo de tiempo entre vibraciones sería más corto, pero seguiría un patrón, aunque no lineal ni suave.

Para demostrar la superioridad de su método, los investigadores analizaron 109 eventos históricos que involucran desastres geológicos: deslizamientos de tierra, erupciones volcánicas, desprendimientos de glaciares, etc. Y aquí es donde las cosas se ponen interesantes. Resulta que su modelo pudo capturar mucho mejor los "avisos" antes de las fallas catastróficas que los modelos previos. Esta capacidad predictiva no solo es prometedora para la geofísica, sino para cualquier disciplina que lidie con materiales que puedan fallar de manera catastrófica, desde la ingeniería de estructuras hasta la física de materiales.

Este nuevo enfoque tiene implicaciones no solo para la predicción de fallas materiales, sino para cómo entendemos la naturaleza del tiempo y los eventos catastróficos en general. Si las fallas no son progresiones suaves, sino ráfagas intermitentes, entonces tal vez el universo sea menos determinista de lo que alguna vez pensamos. Esto nos invita a reflexionar sobre una pregunta fundamental que ha obsesionado a físicos y filósofos por siglos: ¿Es el caos realmente impredecible o simplemente no hemos encontrado las herramientas adecuadas para interpretarlo?

Este debate no es nuevo. Ya el filósofo griego Heráclito nos advertía que "todo fluye" y que no podemos bañarnos dos veces en el mismo río. Sin embargo, lo que estos nuevos descubrimientos parecen indicarnos es que tal vez podamos predecir, al menos en parte, cómo esos flujos se organizan antes de desatarse en eventos caóticos.

La ley de potencia logarítmica periódica no es la solución definitiva para predecir todas las fallas catastróficas, pero representa un avance significativo en nuestra capacidad de comprender estos fenómenos. Los resultados obtenidos hasta ahora son prometedores, y si bien siempre habrá un margen de incertidumbre —como bien señaló Werner Heisenberg con su principio de incertidumbre—, este nuevo modelo nos acerca más a predecir lo impredecible.

Así que la próxima vez que escuches de un deslizamiento de tierra o una erupción volcánica, piensa en lo que está ocurriendo en ese complejo baile entre el orden y el caos. Tal vez, solo tal vez, estamos comenzando a entender mejor las reglas de este juego tan antiguo como el universo mismo.

Referencia del artículo:

Asimov, D., & Co-authors. (2024). Generalized material failure law based on the log-periodic power law. arXiv:2409.11455.

Recomendación de lectura adicional:

Bak, Per. How Nature Works: The Science of Self-Organized Criticality. Este libro clásico ofrece una introducción fascinante a la teoría de la autoorganización crítica, una teoría que ha sido fundamental para entender cómo los sistemas complejos pueden generar grandes eventos a partir de pequeñas perturbaciones.

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¿Cómo decide una célula su destino? La geometría oculta detrás de la diferenciación celular

 

La vida misma es un conjunto de decisiones. Desde las elecciones conscientes que hacemos los seres humanos hasta aquellas que ocurren en niveles invisibles, como las que suceden en el seno de una célula, la toma de decisiones parece estar en todos los niveles de la naturaleza. En el fascinante ámbito de la biología celular, uno de los grandes interrogantes es cómo una célula sabe en qué tipo de célula debe convertirse: ¿una neurona, una célula muscular o una célula hepática? Y más allá de la simple curiosidad biológica, la respuesta a esta pregunta se encuentra en la intersección entre la física, la biología y las matemáticas.

La investigación más reciente sobre la diferenciación celular busca responder a esta pregunta con un modelo geométrico y dinámico. Inspirada por la metáfora del "paisaje epigenético" de Conrad Waddington, esta teoría propone que las decisiones celulares pueden ser representadas como un flujo en un paisaje dinámico que cambia con el tiempo. Pero, ¿cómo encajan la termodinámica y la mecánica estadística en este rompecabezas biológico? Si te consideras un filósofo de la ciencia, un físico interesado en los sistemas biológicos o simplemente un curioso con afán de conocimiento, acompáñame en este viaje a través de la complejidad de los modelos matemáticos y su relevancia para entender los secretos de la diferenciación celular.

Waddington, un biólogo y genetista, nos dejó una poderosa imagen que ha sido adoptada por la biología moderna: el "paisaje epigenético". En esta representación, imaginamos una célula como una bolita que rueda cuesta abajo por un valle con múltiples bifurcaciones, cada una de las cuales conduce a un tipo celular diferente. Sin embargo, esta metáfora, aunque atractiva, plantea una pregunta profunda: ¿puede un proceso tan complejo como la diferenciación celular realmente ser descrito por algo tan simple como un flujo de gradiente en un paisaje geométrico?

Aquí es donde los autores del estudio en arXiv intervienen. Lo que han hecho es llevar la imagen de Waddington un paso más allá, introduciendo un paisaje potencial dinámico que varía con el tiempo. A diferencia de los modelos estáticos, este enfoque reconoce que las condiciones biológicas y las restricciones evolutivas están en constante cambio. Para entender esto mejor, podríamos recordar las enseñanzas del filósofo Heráclito: "Ningún hombre se baña dos veces en el mismo río". Las células, al igual que los humanos, evolucionan en un entorno dinámico, y sus decisiones deben adaptarse a esos cambios.

Uno de los avances más intrigantes del estudio es el vínculo que establece entre la termodinámica del no equilibrio y la toma de decisiones celulares. Para los físicos que están acostumbrados a trabajar con modelos en equilibrio, este tipo de afirmaciones pueden parecer fuera de lugar. Sin embargo, la realidad es que los sistemas biológicos raramente están en equilibrio. El crecimiento celular y la diferenciación son procesos que requieren un flujo constante de energía, lo que los convierte en sistemas de no equilibrio.

La termodinámica clásica se centra en sistemas en equilibrio, donde las variables macroscópicas como la temperatura y la presión son constantes a lo largo del tiempo. En contraste, los sistemas biológicos, como el crecimiento de una población celular, están en constante cambio y fluctúan lejos del equilibrio. Esto introduce un reto para los físicos: ¿cómo modelar matemáticamente sistemas tan caóticos y dinámicos?

Aquí es donde entra en juego la teoría de paisajes potenciales dependientes del tiempo propuesta por los autores. Este modelo matemático permite describir cómo una población celular puede evolucionar hasta alcanzar una distribución objetivo de tipos celulares. Es una herramienta que no solo permite visualizar el crecimiento y diferenciación de las células, sino también calcular los tiempos exactos que le toma a una población alcanzar un estado determinado.

Para ponerlo de forma sencilla, si el paisaje de Waddington es una colina por la que una célula "cae", el nuevo enfoque añade una capa extra: esa colina está cambiando continuamente su forma, afectando las decisiones que toman las células en cada momento del tiempo.

En la teoría evolutiva, Charles Darwin propuso que los organismos más adaptados a su entorno tienen mayores probabilidades de sobrevivir y reproducirse. En un sentido análogo, las células dentro de un organismo multicelular deben "decidir" en qué tipo celular convertirse para maximizar las probabilidades de supervivencia y crecimiento del organismo completo. Los autores del estudio sugieren que las estrategias regulatorias que maximizan el crecimiento celular pueden modelarse de una forma sorprendentemente similar a cómo se calcula la probabilidad de que una población evolucione bajo la selección natural.

La evolución y la diferenciación celular tienen algo en común: ambas requieren de un delicado balance entre exploración y explotación. En el mundo biológico, esto significa que las células deben "explorar" diferentes estados posibles antes de "explotar" uno que les permita un crecimiento óptimo. Los paisajes dinámicos no solo nos ofrecen una manera de visualizar este proceso, sino que también nos proporcionan las herramientas matemáticas para calcular los resultados óptimos.

Lo fascinante de todo este marco es que combina la elegancia de la física teórica con la complejidad de los sistemas biológicos. Para quienes están familiarizados con los campos de la física estadística o la termodinámica del no equilibrio, los resultados de este estudio no deberían sorprender: el comportamiento aparentemente aleatorio y caótico de los sistemas biológicos puede describirse con ecuaciones deterministas, siempre y cuando tengamos en cuenta que esas ecuaciones cambian con el tiempo.

Esto recuerda un viejo chiste entre los físicos: "Un físico camina en un bar lleno de biológos. Se siente fuera de lugar, pero entonces se da cuenta de que la biología es solo física aplicada con más variables." Y es que la biología, cuando se despoja de sus detalles específicos, sigue las mismas leyes fundamentales de la física y la matemática. Al final del día, una célula sigue siendo un sistema físico, y el estudio que hemos discutido aquí lo demuestra de manera brillante.

El estudio de la diferenciación celular y el crecimiento poblacional no es solo una cuestión de biología, sino una ventana al corazón mismo de la física y la matemática aplicada. Las células, al igual que los seres humanos, deben tomar decisiones bajo incertidumbre y en entornos en constante cambio. El marco teórico propuesto en este artículo ofrece una nueva forma de entender estos procesos, conectando ideas de la termodinámica del no equilibrio con la toma de decisiones celulares, todo bajo el elegante lenguaje de los paisajes potenciales dinámicos.

Como dijo Waddington, la vida es como un valle con múltiples caminos. Ahora, gracias a estos nuevos modelos, podemos empezar a entender no solo hacia dónde van las células, sino también por qué eligen uno u otro camino.

Referencias

1. Kang, Ming, Wing Wong, T. (2024). "Dynamic potential landscapes and cell fate decisions". arXiv:2409.09548 [q-bio.CB].

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¿Pueden los recuerdos y la personalidad explicar la polarización política?

 

Imagina un salón de clases lleno de estudiantes que discuten sobre política. Algunos son inamovibles, otros cambian de opinión con facilidad, algunos parecen llevar siempre la contraria, mientras que otros van con la corriente de la mayoría. ¿Qué hace que cada uno de ellos responda de manera tan diferente a los mismos argumentos? ¿Qué papel juegan sus recuerdos y experiencias en la formación de su ideología política? ¿Es posible que las dinámicas de polarización ideológica se parezcan más a las leyes físicas que a un simple intercambio de opiniones?

Esta pregunta, que parece salir de un cruce entre la física, la filosofía y la psicología, es lo que un grupo de investigadores trató de responder en su reciente estudio. Utilizaron una serie de agentes físicos, cada uno con una “personalidad” y una “memoria” específica, para simular la dinámica de la polarización ideológica en una población. Estos agentes, básicamente pequeñas máquinas controladas por microcomputadores, operaban bajo reglas que imitan comportamientos humanos: unos se aferran obstinadamente a sus ideologías, otros cambian de opinión con facilidad, y algunos simplemente hacen lo contrario de lo que los demás esperan. ¡Sí, suena como algunas discusiones políticas familiares, ¿verdad?!

La física detrás de las opiniones

Lo interesante es que estos agentes no son meras metáforas de personas; siguen principios físicos reales. Cada agente tiene una memoria profunda de eventos pasados, un concepto que los autores llaman “mnemomateria”. Dependiendo de la cantidad de memoria que puedan procesar y de su personalidad fija, se comportan de manera diferente ante nuevas interacciones ideológicas. Algunos de estos agentes pueden actuar como verdaderos "cascarrabias", sin cambiar nunca su opinión, mientras que otros se parecen más a "pusilánimes", cambiando de ideología ante la más mínima influencia externa.

La investigación señala que hay un punto crítico en la cantidad de memoria de los agentes, un umbral por debajo del cual la polarización ideológica completa no puede ocurrir. Sin embargo, si los agentes tienen suficiente memoria, la polarización se vuelve inevitable. Esto lleva a pensar en nuestras propias interacciones humanas: si olvidamos rápidamente los detalles de las discusiones pasadas, ¿podemos realmente llegar a extremos ideológicos? Y, si recordamos demasiado, ¿podemos evitar que las ideas nos arrastren hacia una trinchera inamovible?

Aquí es donde podemos traer a escena a grandes pensadores que también han reflexionado sobre cómo las ideas y la memoria influyen en nuestras decisiones. Platón, por ejemplo, veía la memoria como un reflejo imperfecto de la verdad, lo que podría explicar por qué los agentes que dependen demasiado de sus recuerdos pasados (como los "tradicionalistas") tienen dificultad para adaptarse a nuevas realidades.

¿Y qué hay de los fisiólogos de la mente, como Daniel Kahneman? En su libro *Pensar rápido, pensar despacio*, Kahneman habla sobre cómo tendemos a darle más peso a las experiencias recientes que a las más antiguas al tomar decisiones, lo que se alinea con el comportamiento del “oportunista” en el modelo de los agentes. Este agente es el que presta más atención a los eventos recientes que a los pasados, lo que lo hace más flexible, pero también más volátil.

Ahora, pongamos esto en perspectiva con algo un poco más mundano, pero no menos revelador. ¿Alguna vez has estado en una reunión familiar donde un tío o una tía siempre tiene la misma opinión sobre todo? Probablemente no importa qué tan racionales sean los argumentos, esa persona tiene su postura fija, algo que el agente "cascarrabias" ilustra muy bien. Este tipo de personalidad es inamovible porque evalúa la situación con una lógica profundamente influida por sus experiencias acumuladas. ¿Nos sorprende, entonces, que muchas discusiones políticas no lleguen a ninguna parte cuando las personas están tan "polarizadas"? 

Lo caótico de la polarización

Los investigadores también descubrieron que dependiendo de los detalles de la personalidad de los agentes, la polarización ideológica puede ser estática, dinámica o incluso caótica. Aquí es donde la física entra en juego: al mapear las decisiones ideológicas de los agentes en un "paisaje potencial dinámico", los científicos pudieron predecir que, bajo ciertas condiciones, las ideologías se estabilizan, mientras que en otras circunstancias, el caos reina. Es como si estuviéramos observando no solo un debate político, sino una especie de danza ideológica en la que las posiciones de las personas cambian, se estabilizan, y luego vuelven a cambiar de manera impredecible. ¡Casi como una versión política del famoso "gato de Schrödinger"!

En este sentido, podríamos pensar en el trabajo de Karl Popper, quien afirmaba que las teorías políticas deberían ser siempre susceptibles de ser refutadas. Quizás los agentes "cascarrabias" que no cambian su opinión representan una visión opuesta a la de Popper, mientras que los “inconformistas” y los “pusilánimes” podrían ejemplificar una postura más abierta al cambio. ¿Cómo nos posicionamos ante esto? Tal vez, la verdadera lección esté en encontrar un equilibrio entre recordar el pasado y estar abiertos al presente.

¿Qué nos enseña esto sobre nuestra sociedad?

Este tipo de estudios no solo nos ayuda a entender cómo las personas se polarizan, sino que también ofrece una metáfora poderosa para pensar en nuestras propias interacciones ideológicas. Al igual que estos agentes físicos con memorias y personalidades fijas, nuestras decisiones políticas y sociales están influenciadas por nuestras experiencias pasadas, nuestros recuerdos y, sí, por cómo procesamos y almacenamos esa información. Tal vez sea hora de pensar en nuestras ideologías como algo más que simples etiquetas y empezar a verlas como fenómenos dinámicos que evolucionan con el tiempo, sujetos a las leyes de la memoria y la personalidad.

Recomendaciones de lectura:

1. "Pensar rápido, pensar despacio" de Daniel Kahneman – Para entender cómo nuestras decisiones se ven influenciadas por nuestros recuerdos y experiencias.

2. "La sociedad abierta y sus enemigos" de Karl Popper – Para reflexionar sobre cómo las ideologías deberían ser flexibles y abiertas al cambio.

3. "El mito de la caverna" de Platón – Para explorar cómo nuestros recuerdos e ideas sobre la realidad pueden estar distorsionados.

Referencias

- Paper: *Memory, Ideology, and Polarization: A Study with Physical Agents* en arXiv ([https://arxiv.org/abs/2409.06660](https://arxiv.org/abs/2409.06660))

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Creencias autolocalizadoras puras y superficiales.

 

En la ciencia son muchos los sezgos cognitivos que nos alejan de obtener resultados eficientes en los experimentos y en la elaboración de teorias. En el ámbito de la epistemología, las "creencias autolocalizadoras" se refieren a aquellas que permiten al sujeto ubicarse dentro de un contexto específico, ya sea temporal, espacial o de identidad. Estas creencias, más que meras representaciones del mundo externo, son reflexiones internas sobre la posición del sujeto dentro de dicho mundo. Un ejemplo clásico es el "creo que hoy es martes", donde la creencia incluye una referencia implícita al día actual.

En este artículo, se realiza una distinción entre dos tipos de creencias autolocalizadoras: las puramente autolocalizadoras y las superficialmente autolocalizadoras. A lo largo de la argumentación, se sostiene que no existe una manera racionalmente convincente de asignar creencias puramente autolocalizadoras, basándose en dos frentes principales: el enfoque pragmático y las dificultades epistémicas para encontrar principios de racionalidad que regulen su asignación.

Las creencias puramente autolocalizadoras, según esta postura, no están estrictamente relacionadas con la verdad o la representación precisa del mundo, sino que codifican objetivos pragmáticos. En otras palabras, estas creencias se basan en las necesidades y propósitos del agente, no en un deber epistémico de reflejar la realidad de manera exacta.

Este enfoque tiene un componente práctico fuerte. Desde una perspectiva pragmática, la racionalidad no dicta cómo estas creencias deben establecerse, ya que son más herramientas para la toma de decisiones que creencias epistémicamente evaluables. Por ejemplo, al decidir sobre mi posición temporal (si hoy es martes o miércoles), esta creencia puede estar subordinada a mis metas prácticas (como qué tareas debo cumplir en el día) más que a una consideración abstracta sobre la naturaleza del tiempo o el calendario.

En este sentido, las creencias puramente autolocalizadoras son más flexibles y están más relacionadas con la acción que con el conocimiento en sí mismo. Lo que se hace evidente aquí es que la racionalidad pragmática y la racionalidad epistémica pueden entrar en conflicto cuando se trata de creencias puramente autolocalizadoras.

A continuación, se utiliza la paradoja de Bertrand para exponer las dificultades de aplicar el principio de indiferencia (que sugiere asignar probabilidades iguales a eventos equiprobables en ausencia de información específica) a las creencias autolocalizadoras. La paradoja de Bertrand, que surge de la ambigüedad en cómo aplicar dicho principio en situaciones geométricas, muestra que la indiferencia puede ser sensible a cómo se plantea el problema.

En el contexto de las creencias autolocalizadoras, el principio de indiferencia no es una guía confiable para asignar creencias, ya que las condiciones que gobiernan estas creencias no siempre son transparentes o coherentes. La autolocalización introduce una dimensión de subjetividad que complica el uso de principios a priori como la indiferencia.

Además, los enfoques que intentan derivar creencias autolocalizadoras basándose en analogías con casos no autolocalizadores enfrentan un obstáculo similar. Estas analogías no capturan adecuadamente la naturaleza contextual y subjetiva de la autolocalización. Mientras que en creencias tradicionales (no autolocalizadoras) puede existir una expectativa de coherencia racional en la distribución de probabilidades, las creencias autolocalizadoras parecen resistirse a este tipo de regularidad, precisamente porque dependen de la perspectiva interna del sujeto.

La conclusión de que no existen principios a priori para asignar creencias puramente autolocalizadoras tiene implicaciones profundas en diversas áreas de la ciencia y la filosofía. Un ámbito donde esto tiene un impacto significativo es en el razonamiento sobre multiversos, la hipótesis de simulación y los cerebros de Boltzmann.

1. Multiversos: Los razonamientos probabilísticos sobre nuestra posición en un posible multiverso dependen, en parte, de cómo conceptualizamos nuestra autolocalización dentro de un universo entre muchos. Si no existe una manera clara y racional de asignar creencias puramente autolocalizadoras, entonces el razonamiento probabilístico sobre nuestra ubicación en el multiverso podría ser menos fiable de lo que pensamos.

2. Hipótesis de simulación: Similarmente, en la hipótesis de que estamos viviendo en una simulación, las creencias autolocalizadoras juegan un rol crucial. Sin una base epistémica sólida para asignar creencias sobre nuestra posición dentro de una simulación, las afirmaciones probabilísticas sobre cuántas simulaciones podrían existir, o sobre si es probable que seamos simulados o no, se vuelven más difíciles de sostener.

3. Cerebros de Boltzmann: El concepto de cerebros de Boltzmann, que son entidades conscientes que emergen aleatoriamente en el caos térmico del universo, también está profundamente afectado por esta cuestión. La probabilidad de que seamos un cerebro de Boltzmann en lugar de una entidad consciente en un entorno "real" depende en parte de nuestras creencias autolocalizadoras. Si no existe un marco racional para asignar tales creencias, las conclusiones que se derivan sobre la probabilidad de ser un cerebro de Boltzmann pueden resultar infundidos.

La distinción entre creencias puramente autolocalizadoras y superficialmente autolocalizadoras revela una tensión fundamental en nuestra comprensión de la racionalidad epistémica. Si bien las creencias superficiales pueden alinearse con restricciones racionales y epistémicas más claras, las creencias puramente autolocalizadoras parecen escapar de tales restricciones, ya que están profundamente entrelazadas con nuestras metas y necesidades pragmáticas.

Esto no solo desafía nuestra concepción de la racionalidad epistémica, sino que también socava ciertas aplicaciones de probabilidades autolocalizadoras en contextos científicos y filosóficos avanzados. Desde los multiversos hasta la hipótesis de simulación, el problema de la autolocalización sigue siendo un terreno espinoso que demanda un replanteamiento de cómo integramos creencias subjetivas y contextuales en nuestros modelos racionales del mundo.

Referencias y lecturas recomendadas

https://arxiv.org/pdf/2409.05259

Rayo, A. (2013). The Construction of Logical Space. Oxford University Press.

Bostrom, N. (2003). "Are We Living in a Computer Simulation?" Philosophical Quarterly.

Skyrms, B. (2000). Choice and Chance: An Introduction to Inductive Logic. Wadsworth Publishing.

Carruthers, P., Stich, S., & Siegal, M. (2002). The Cognitive Basis of Science. Cambridge University Press.

Norton, J. (2003). "A Material Theory of Induction." Philosophy of Science.

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¿Cómo podría la ciencia ayudar a mejorar las decisiones sobre reformas judiciales?

 

En el contexto actual de México, la reforma judicial que está en proceso ha generado debates encendidos. Los críticos señalan que esta reforma podría amenazar la independencia judicial, al concentrar mayor poder en el Ejecutivo. Sin embargo, más allá del debate político, cabe preguntarse: ¿cómo podría la ciencia mejorar el diseño de una reforma judicial que sea justa, eficiente y adecuada a la realidad social del país?

La ciencia tiene un potencial inmenso para guiar a los legisladores en la toma de decisiones que afecten el sistema judicial. Primero, es importante subrayar cómo el uso de la ciencia de datos y la estadística puede arrojar luz sobre la situación actual del sistema judicial. Por ejemplo, estudios recientes muestran que en muchos países, incluido México, los sistemas judiciales tienden a estar saturados. Esta saturación provoca demoras en los procesos judiciales, afectando directamente el acceso a la justicia de los ciudadanos.

Mediante la recolección y análisis de datos, los científicos pueden identificar los puntos más críticos de retraso en el sistema, sugiriendo dónde y cómo se debe reformar.Hace algunos años, durante mi trabajo como tallerista en educación especial, me tocó observar cómo la estructura burocrática a menudo ralentiza los procesos que afectan directamente a las personas con discapacidad.De manera similar, un sistema judicial ineficiente puede terminar perpetuando injusticias.

La ciencia, a través de la psicología y la sociología, podría ayudar a reformar la manera en que los jueces y abogados interactúan con los ciudadanos, promoviendo un enfoque más humanitario y eficiente.
Un ejemplo histórico que ilustra la influencia de la ciencia en la toma de decisiones judiciales lo encontramos en el uso de pruebas de ADN para resolver crímenes. Antes de que la tecnología del ADN se integrara al sistema judicial, muchos inocentes eran condenados debido a pruebas circunstanciales o testimonios poco confiables.

Con la introducción de la ciencia genética en el ámbito legal, se han resuelto casos que permanecían abiertos por décadas, y se han exonerado a personas que habían sido injustamente encarceladas. Este avance científico no solo revolucionó la justicia penal, sino que también subrayó la importancia de basar las decisiones judiciales en evidencia verificable.Volviendo al caso de México, una de las áreas clave que podría beneficiarse de la ciencia es la evaluación de los jueces y su toma de decisiones.

Actualmente, en muchos países, las decisiones judiciales están plagadas de sesgos, ya sea de género, clase o raza. En un estudio reciente de la Universidad de Yale, se demostró que los jueces son propensos a imponer penas más severas en días particularmente estresantes, lo que revela cuán vulnerables son las decisiones judiciales a factores externos no relacionados con la justicia. Si los legisladores utilizaran estos estudios para desarrollar sistemas que mitiguen dichos sesgos, podrían crear un entorno judicial más justo. Por ejemplo, el uso de algoritmos que ayuden a identificar patrones de sesgo en las decisiones judiciales podría ser un primer paso hacia una reforma que garantice mayor imparcialidad.

Además, la ciencia puede ayudar a simular el impacto de las reformas judiciales antes de que estas se implementen. Mediante el uso de modelos matemáticos y simulaciones por computadora, los científicos pueden prever cómo ciertos cambios en el sistema judicial afectarán la eficiencia, la carga de trabajo y las tasas de recidiva. Esto es particularmente útil cuando se trata de implementar políticas de justicia penal.

Por ejemplo, países como Finlandia han utilizado modelos predictivos para reformar sus sistemas penitenciarios, enfocándose en la rehabilitación de los prisioneros en lugar de simplemente castigar. Los resultados han sido impresionantes: Finlandia ha reducido sus tasas de reincidencia, lo que ha mejorado la seguridad pública y reducido los costos del sistema penitenciario.

En contraste, si analizamos el proceso de la reforma judicial mexicana, se observa una falta de integración de herramientas científicas en su diseño y evaluación. Esta reforma se ha centrado en aspectos políticos, y aunque puede haber buenas intenciones detrás de ella, las decisiones basadas únicamente en consideraciones políticas a menudo no logran resolver los problemas estructurales.

Aquí es donde la ciencia puede marcar una diferencia. Imaginemos un enfoque en el que, antes de implementar cualquier reforma, se realice una evaluación científica exhaustiva que integre datos sobre los tiempos de resolución de casos, las tasas de recidiva, los costos administrativos y la percepción pública sobre la justicia.
Este enfoque permitiría a los legisladores tomar decisiones informadas y basadas en evidencia, lo que aumentaría las posibilidades de éxito de la reforma.

Finalmente, la psicología y la neurociencia también tienen un rol importante en la justicia. Estudios sobre el comportamiento humano y el procesamiento de la información han demostrado que los seres humanos no siempre son racionales en la toma de decisiones, y esto incluye a los jueces y legisladores. Entender cómo funcionan los sesgos cognitivos y cómo estos pueden afectar las decisiones judiciales es crucial para desarrollar un sistema más justo.

Una reforma judicial que ignore estos descubrimientos científicos corre el riesgo de perpetuar un sistema injusto.Como filósofo, me siento obligado a recordar que la ciencia no puede ser la única guía en la toma de decisiones políticas o judiciales. Sin embargo, como físico y defensor del pensamiento crítico, creo firmemente que una política que ignore la evidencia científica está destinada al fracaso.

En la política, el equilibrio entre la sabiduría práctica y el conocimiento científico es fundamental para construir sociedades justas.

Por lo tanto, mi recomendación es clara: la reforma judicial en México debe basarse en evidencia científica. Los legisladores deben utilizar los datos disponibles, los avances en psicología y neurociencia, y los modelos predictivos para diseñar un sistema judicial que no solo sea eficiente, sino también equitativo y justo para todos los ciudadanos. Ignorar la ciencia en este proceso sería una oportunidad desperdiciada para mejorar verdaderamente el acceso a la justicia en el país.Recomiendo la lectura de "El laberinto de la justicia" de François Ost, que reflexiona sobre los dilemas y desafíos de las reformas judiciales en el siglo XXI, y "The Behavioral Foundations of Public Policy de Eldar Shafir, para entender cómo los avances científicos pueden mejorar la toma de decisiones políticas y judiciales.

¿Cómo específicamente la ciencia podría ayudar ?

Análisis de datos en la justicia penal: La ciencia de datos puede ayudar a evaluar la efectividad de las políticas judiciales existentes, proporcionando estadísticas sobre recidivas, eficiencia en la resolución de casos, y el impacto de las penas, lo que podría orientar una reforma hacia un sistema más justo.

Psicología y comportamiento humano en la justicia: La investigación científica en psicología puede influir en la creación de leyes que mejoren el tratamiento de delincuentes, enfocándose en la rehabilitación más que en el castigo, con el fin de reducir la reincidencia y reintegrar a las personas en la sociedad.

Modelos predictivos y simulación de escenarios judiciales: A través de la simulación de diferentes escenarios con base en cambios legislativos, se puede prever cómo una reforma judicial afectará el funcionamiento del sistema, su carga de trabajo y las posibles injusticias sistémicas.

Justicia basada en evidencia: Las decisiones judiciales pueden beneficiarse del enfoque basado en evidencia, utilizando investigaciones sobre criminología y derecho comparado, para desarrollar un marco de reforma más equitativo y efectivo.

Evaluación de sesgos estructurales: La ciencia puede ayudar a identificar y mitigar sesgos raciales, de clase y de género en el sistema judicial, proporcionando datos que guíen reformas hacia una justicia más imparcial.

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Tecnofirmas y futuro de la tierra.

 

La búsqueda de tecnofirmas—señales detectables de tecnología avanzada—es una línea de investigación fascinante dentro de la astrobiología y la física que conecta, paradójicamente, tanto con la ciencia más avanzada como con las preocupaciones filosóficas más profundas acerca del futuro de la humanidad y nuestra posición en el cosmos. El estudio en cuestión utiliza métodos de estudios de futuros para desarrollar diez escenarios autoconsistentes del futuro de la Tierra a 1000 años. Este enfoque interdisciplinario no solo es notable por su rigor científico, sino también por las preguntas filosóficas que plantea sobre nuestra supervivencia, evolución y, más ampliamente, nuestra capacidad de ser detectados por otras civilizaciones.

El proceso de construcción de mundos que los autores aplican aquí implica imaginar y evaluar dimensiones esenciales de la existencia humana en el futuro. Es un ejercicio de la imaginación científica donde los físicos y los filósofos convergen en un terreno común.

Los autores han desarrollado diez escenarios que incluyen desde el colapso total hasta la expansión interestelar, donde se considera el papel central de la tecnosfera, que podemos definir como el conjunto de tecnologías y sistemas artificiales que una civilización avanzada podría producir y mantener. En varios de estos escenarios, las tecnosferas son estables a largo plazo, pero otras pueden ser efímeras, tal como lo postulan físicos como Freeman Dyson y filósofos como John Leslie, que han explorado la supervivencia y los riesgos existenciales de las civilizaciones avanzadas. Dyson, por ejemplo, argumentó la posibilidad de detectar esferas de Dyson, estructuras tecnológicas gigantescas que encapsulan estrellas para captar su energía. En cambio, Leslie, desde una perspectiva filosófica, ha advertido sobre los riesgos de un colapso tecnológico global, situando nuestra supervivencia a largo plazo dentro de un contexto de probabilidad incierta.

El concepto de tecnofirmas, por supuesto, está enraizado en las capacidades actuales de la física observacional. En este estudio, se examinan las características espectrales de la atmósfera terrestre como posibles indicadores tecnológicos. En particular, se explora el dióxido de nitrógeno (NO₂) como una posible tecnofirma que podría distinguir entre una Tierra preagrícola, una industrial y una del futuro, lo cual está en consonancia con los métodos de observación actuales en exoplanetas. La astrofísica moderna, particularmente en el ámbito de la detección de planetas habitables, se basa en la observación de espectros atmosféricos para detectar signos de vida o actividad tecnológica. En el contexto de este estudio, los autores van más allá al considerar no solo la vida, sino la evidencia de civilizaciones tecnológicamente avanzadas que podrían haber modificado su entorno.

Este enfoque interdisciplinario de la búsqueda de tecnofirmas requiere un pensamiento integrador, no solo desde la física y la astrobiología, sino también desde la filosofía. A menudo discutimos sobre el futuro de la humanidad en términos de escenarios de crecimiento, estabilidad o colapso, pero este tipo de estudios permite aterrizar esas discusiones en hipótesis observables y modelos coherentes. Aquí me parece relevante citar al filósofo Hans Jonas, quien en su obra "El principio de responsabilidad" abordó las responsabilidades morales que las civilizaciones tienen hacia su propio futuro. En cierto sentido, este estudio también enfrenta esa responsabilidad: ¿cómo afectarán nuestras decisiones tecnológicas a la posibilidad de que nuestra civilización, o sus restos tecnológicos, persistan durante milenios?

Uno de los puntos más fascinantes del estudio es que, a pesar de los avances tecnológicos previstos, tres de los escenarios son espectralmente indistinguibles de la Tierra preagrícola. Esto plantea una pregunta filosófica intrigante: ¿cómo podemos estar seguros de que la tecnología avanzada es siempre observable desde una distancia intergaláctica? ¿Y qué nos dice esto sobre la posibilidad de que otras civilizaciones tecnológicas ya existan, pero permanezcan ocultas para nosotros, como las sugiere el famoso "Gran Silencio" de Enrico Fermi? Estas preguntas resuenan con la paradoja de Fermi, que cuestiona por qué, si el universo es tan vasto y antiguo, no hemos encontrado evidencia de otras civilizaciones tecnológicas.

En mi experiencia personal, las reflexiones sobre el futuro de la humanidad y las tecnologías avanzadas siempre están teñidas de incertidumbre. Cuando me enfrento a las dudas de mis estudiantes, muchas veces les recuerdo que el futuro no es algo fijo; más bien, es un espacio lleno de posibilidades que depende en gran medida de nuestras acciones actuales. De manera similar, los diez escenarios presentados en este estudio actúan como una especie de mapa probabilístico que nos ayuda a imaginar qué futuros podrían surgir a partir de nuestras decisiones tecnológicas y ambientales.

Uno de los escenarios contempla un crecimiento rápido que podría llevar a la expansión interestelar, una posibilidad que evoca tanto los sueños de Carl Sagan sobre la humanidad viajando entre las estrellas, como los temores de Stephen Hawking sobre los riesgos que la inteligencia artificial y otras tecnologías avanzadas podrían traer consigo. Hawking advertía que el desarrollo de tecnologías avanzadas, sin una reflexión ética profunda, podría llevar a nuestra desaparición antes de que alcancemos las estrellas. Esta visión pesimista contrasta con el optimismo de Sagan, quien veía la expansión interestelar como una garantía de supervivencia a largo plazo.

Este estudio es un recordatorio de que no hay un solo camino hacia el futuro. Cada uno de los diez escenarios implica un conjunto distinto de decisiones y condiciones iniciales, desde la estabilidad de crecimiento cero hasta el colapso o la expansión interestelar. Como recomendación para aquellos interesados en profundizar más en estos temas, sugiero leer "El futuro de la humanidad" de Michio Kaku, que explora de manera accesible cómo la ciencia y la tecnología actuales podrían influir en nuestro destino como especie. También "La ética del futuro" de Derek Parfit, donde se abordan las implicaciones morales de nuestras decisiones tecnológicas en el largo plazo.

En conclusión, la búsqueda de tecnofirmas no es solo una cuestión de física y observación astronómica, sino también de reflexión filosófica sobre el futuro de nuestra civilización. Los escenarios presentados nos permiten imaginar una amplia gama de posibles futuros para la Tierra, desde el colapso hasta la expansión interestelar, y plantean preguntas cruciales sobre nuestra relación con la tecnología, el medio ambiente y nuestra capacidad de ser detectados por otras civilizaciones. En última instancia, la pregunta subyacente es si seremos capaces de mantener nuestra tecnosfera a largo plazo o si, como tantas otras civilizaciones hipotéticas, podríamos desaparecer antes de ser detectados.

Referencia y lecturas recomendadas:
-https://arxiv.org/pdf/2409.00067
- Freeman Dyson, Disturbing the Universe
- John Leslie, The End of the World: The Science and Ethics of Human Extinction 
- Hans Jonas, The Imperative of Responsibility
- Michio Kaku, The Future of Humanity
- Derek Parfit, On What Matters

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¿Realmente creamos la realidad, o sólo la re interpretamos?

 

El papel del observador en la física cuántica ha sido una de las cuestiones más debatidas en la filosofía de la ciencia desde el surgimiento de la mecánica cuántica: ¿es la realidad algo que simplemente existe de manera independiente del observador, o es el acto de observación el que de alguna manera "crea" la realidad?

En mi trabajo como tallerista en educación especial, muchas veces me encuentro con situaciones donde las percepciones y las interpretaciones de los estudiantes transforman completamente la manera en que se enfrentan a los retos educativos. Aunque en la enseñanza se requiere estructurar el entorno para maximizar el aprendizaje, es evidente que el modo en que los estudiantes observan su propio proceso de aprendizaje puede cambiar radicalmente el resultado. En la física cuántica, esta cuestión de cómo el observador afecta lo observado adquiere un matiz más profundo.

Uno de los aspectos centrales de la mecánica cuántica es la superposición de estados. Antes de que una partícula sea observada, puede describirse como estando en múltiples estados simultáneamente. Este fenómeno está codificado matemáticamente en la función de onda, que es una herramienta probabilística para describir todos los posibles estados de una partícula.

Sin embargo, cuando se realiza una medición, la función de onda "colapsa" y la partícula adquiere un estado definido. Este colapso ha sido motivo de controversia desde los tiempos de Niels Bohr y Werner Heisenberg, quienes argumentaron que el acto de observación es lo que provoca que la función de onda colapse en un estado particular. En otras palabras, el observador parece desempeñar un papel activo en la creación de la realidad.

Este hecho me recuerda una conversación que tuve con un colega mientras facilitaba un taller. Discutíamos cómo los estudiantes con discapacidades cognitivas, al interactuar con el material de formas únicas, a menudo parecen "crear" una nueva forma de entender el mundo, diferente de lo que podríamos anticipar. Esto me llevó a reflexionar sobre el hecho de que, al igual que en la mecánica cuántica, la percepción y la interpretación afectan directamente el resultado.

El ejemplo más famoso para ilustrar la cuestión del observador en la física cuántica es el experimento de la doble rendija. Cuando una partícula pasa a través de dos rendijas, su comportamiento parece depender de si hay o no un observador. Si no se observa, se comporta como una onda, mostrando un patrón de interferencia. Pero si se observa, se comporta como una partícula, atravesando solo una rendija. Esto sugiere que la observación en sí misma altera la naturaleza de lo observado.

Esta problemática ha sido abordada desde múltiples perspectivas filosóficas. Por un lado, Bohr y Heisenberg defendieron una postura que sugiere que la realidad cuántica no existe en un estado definido hasta que se observa. Este argumento se apoya en la idea de que la realidad es indeterminada antes del acto de medición y que, de alguna manera, es el acto de observar lo que genera una realidad concreta.

Por otro lado, físicos como Albert Einstein se opusieron vehementemente a esta idea. Para Einstein, la realidad debía existir de manera independiente del observador, en lo que se conoce como "realismo". Su famoso debate con Bohr refleja la inquietud que muchos científicos han tenido con la idea de que la realidad depende del observador. La frase atribuida a Einstein, "la luna sigue existiendo incluso cuando no la estás mirando", encapsula su creencia en una realidad objetiva, independientemente de nuestra observación.

Como estudiante de física y con experiencia en la filosofía, me he enfrentado a este dilema no solo en el ámbito teórico, sino en el día a día de la enseñanza. A menudo he observado cómo los estudiantes interactúan con conceptos de maneras inesperadas, a veces "creando" soluciones que no habríamos previsto. Esta capacidad humana para transformar lo observado mediante la interacción es fascinante, pero la cuestión sigue siendo: ¿realmente creamos la realidad, o simplemente la interpretamos de manera diferente?

El debate sobre si el observador crea la realidad tiene un paralelo fascinante en la ideología capitalista contemporánea, que a menudo afirma que una persona puede "crear su propia realidad". Esta idea, promovida por algunos movimientos de autoayuda y ciertos sectores del capitalismo, ( que a mí parecer mal entendida hace mucho daño) sugiere que si una persona simplemente cambia su forma de pensar, puede salir de la pobreza o mejorar su situación económica. La premisa es que la realidad es maleable y que la actitud mental es suficiente para transformarla.

Desde una perspectiva filosófica, esta postura tiene claras similitudes con la interpretación de Copenhague, donde el acto de observar (o en este caso, de "creer") influye en la realidad misma. Sin embargo, esta idea se enfrenta a críticas contundentes desde enfoques como el materialismo dialéctico. Según esta corriente filosófica, nuestra realidad está determinada en gran medida por las estructuras materiales y socioeconómicas en las que nos encontramos. Karl Marx y Friedrich Engels argumentaron que las condiciones económicas, las clases sociales y las instituciones influyen profundamente en nuestras vidas, y que la movilidad social no es simplemente una cuestión de actitud mental, sino que está fuertemente restringida por las estructuras económicas y las dinámicas de poder que conllevan.

La idea de que "puedes crear tu realidad" en el contexto capitalista ignora las barreras estructurales que existen en las sociedades desiguales. Mientras que una interpretación cuántica, tomada a la ligera, sugiere que el observador tiene un papel en la creación de la realidad, el materialismo dialéctico nos recuerda que las estructuras materiales limitan y moldean nuestras vidas de manera significativa. Este conflicto entre la capacidad del individuo para influir en su destino y las limitaciones impuestas por la estructura social es, en mi opinión, uno de los grandes dilemas filosóficos y políticos de nuestro tiempo.

El papel del observador en la física cuántica sigue siendo uno de los enigmas más fascinantes de la ciencia moderna. La idea de que el acto de observar pueda afectar o incluso "crear" la realidad desafía nuestras nociones intuitivas de cómo funciona el mundo. Al mismo tiempo, el paralelismo con las ideologías capitalistas que promueven la idea de que podemos "crear nuestra realidad" plantea preguntas profundas sobre la naturaleza del control humano en un mundo estructurado por factores materiales.

En última instancia, tanto en la física cuántica como en la filosofía social, parece que la relación entre el observador y la realidad es más compleja de lo que se pensaba. No podemos simplemente reducir la realidad a una creación subjetiva del observador, pero tampoco podemos ignorar el papel que nuestras percepciones y acciones juegan en la configuración del mundo en el que vivimos. Déjame saber tu opinión al respecto para enriquecer la perspectiva.

Lecturas recomendadas:
1. "Quantum Mechanics and Experience" - David Z. Albert.
2. "Philosophy of Quantum Mechanics" - James Cushing.
3. "La ideología alemana" - Karl Marx y Friedrich Engels.
4. "Being and Time"- Martin Heidegger.

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