Alerta un reciente artículo aparecido en «Science» de que los ecólogos han dejado de salir al campo. Cada vez en mayor medida, su disciplina consiste en la modelización del comportamiento de los seres vivos y su entorno físico a partir de datos recabados, también en proporción creciente, por dispositivos de medida autónomos, como boyas flotantes, cámaras de fotografía o video, o sensores colocados sobre toda clase de superficies, desde las copas de los árboles a los lomos de los delfines. Como cabría esperar, con el auxilio igualmente creciente de la inteligencia artificial, estos nuevos ecólogos son capaces de procesar una ingente cantidad de datos en poco tiempo y de forma muy eficiente, consiguiendo revelar patrones ocultos, entender interacciones complejas y, en último término, comprender mejor la organización de los ecosistemas y predecir su evolución. Por ejemplo, a partir de los millones de fotografías tomadas a diario por dispositivos de vigilancia fijos o por las cámaras incorporadas a la mayoría de los vehículos actuales es posible hacer censos de poblaciones animales de interés (como especies en peligro de extinción o, por el contrario, aquellas otras que se están comportando como invasoras) o incluso, identificar organismos no descritos aún por la ciencia, comparando las imágenes obtenidas con las existentes en las bases de información biológica disponibles en la actualidad. Hay razones puramente científicas que explican este auge de la ecología basada en datos, como la posibilidad de comprender fenómenos especialmente complejos o que las conclusiones derivadas de los estudios sean más sólidas (por utilizar la estadística un volumen de datos mucho mayor que los análisis tradicionales). Claro que también las hay coyunturales (y hasta espurias), como la circunstancia de que estos trabajos se pueden publicar en revistas más prestigiosas, con lo que la carrera de sus autores se ve favorecida; o que se trate de un tipo de investigación que demanda menos recursos, sobre todo, en términos de equipo y desplazamiento. Es obvio, de todos modos, que nos encontramos ante un genuino cambio epistemológico, semejante al que están experimentando casi todas las disciplinas con un fuerte componente empírico (desde la medicina a la lingüística, desde la neurociencia a la sociología), y en línea, a su vez, con la creciente digitalización de nuestras sociedades y con el peso no menos creciente de la inteligencia artificial en el procesamiento de la información, la generación del conocimiento y la gestión de nuestras vidas.. Ahora bien, esta evolución que está experimentando la ecología no está exenta de riesgos. Podemos quedar fácilmente sepultados bajo una masa ingente de datos (y de patrones de datos) que no sepamos interpretar adecuadamente. En el artículo de «Science» se pone el ejemplo de los trabajos que intentan estimar la biodiversidad a partir de la riqueza acústica de un lugar, evaluada mediante sensores dispuestos sobre el terreno. La idea es que, a más especies diferentes, más variedad de sonidos. El problema es que no todas las especies generan sonidos (pensemos en las acuáticas) y que no todas producen sonidos distintivos, por lo que la biodiversidad puede acabar «sonando» de forma más o menos compleja según las zonas. En todo caso, incluso si obtuviésemos modelos totalmente fidedignos de los ecosistemas, ¿qué resultaría de ello? Habría, ciertamente, un lugar en el que las interacciones bióticas y abióticas que se producen, por poner el caso, en el bosque de niebla del sur de Cádiz estarán ricamente documentadas. Sería posible, incluso, contar con predicciones de cómo se verían alteradas si ocurriese algún cambio en alguno de sus componentes (por ejemplo, si los inviernos se vuelven más secos, si cambia la intensidad de los vientos de levante en verano, o si la cabaña caprina sigue aumentando en las zonas más elevadas). Pero ese lugar sería solo un conjunto de chips o, con suerte, alguna revista científica que leería, a lo sumo, un centenar de personas. Lo verdaderamente importante es que alguien use los modelos y las predicciones generados por las IAs para responder preguntas, desde la naturaleza de la vida hasta el papel del ser humano dentro de los ecosistemas, y, sobre todo, para resolver problemas, decidiendo a qué aplicar la información generada y con qué fines. Porque, al menos por el momento, solo los humanos somos capaces de hacernos preguntas y tomar decisiones (moralmente guiadas). Llegados a este punto, es casi traer a colación la conocida reflexión que dejó a este respecto T. S. Elliot en su obra teatral «La roca», a saber, que el precio que hemos pagado por disponer de tanta información ha sido conocer peor las cosas, y que incluso siendo más cultos que las generaciones anteriores, somos menos sabios.. El ecólogo que procesa datos sobre la jungla de Borneo en su despacho del centro de Madrid solo tiene acceso a movimientos de animales que no puede ver, concentraciones en el aire de moléculas que no es capaz de oler y cambios de temperatura o de humedad que no siente sobre su piel. Hacer ciencia tiene una dimensión cognoscitiva indudable, pero idealmente, es también un ejercicio de autodescubrimiento. Y no somos solo una mente que computa información. Somos también un cuerpo. Y en realidad, nuestra mente no sería lo que es si no estuviese en interacción permanente con ese cuerpo y el conjunto mente-cuerpo, en diálogo constante con nuestro entorno. Las representaciones mentales nacen, en último término, de las experiencias sensoriales y motoras. El lenguaje refleja muy bien esta circunstancia. Expresiones como «la semana que viene» o «el año pasado» suponen metaforizar el tiempo como espacio (porque ni las semanas, ni los meses se mueven a ninguna parte). Lo hacemos así porque estamos mejor diseñados para comprender distancias que intervalos temporales (la prueba es que se nos da mejor estimar cómo de lejos está la puerta de una habitación, que calcular mentalmente el paso de un minuto). El espacio lo percibimos mediante los sentidos (mirando, extendiendo los brazos y tocando las cosas), pero no contamos con nada equivalente que nos permita medir el transcurso del tiempo (solo podemos hacerlo de manera indirecta y poco fiable, contando, por ejemplo, los latidos del corazón). Ahora bien, que concibamos el pasado como algo que se aleja de nosotros y el futuro como una cosa que se nos aproxima, solo se explica porque somos seres móviles, que se desplazan constantemente de un sitio a otro. Si fuésemos organismos sésiles (como las esponjas o los corales), seguramente metaforizaríamos el tiempo de otro modo. Otro ejemplo: expresiones como «estar en dificultades» o «estar en deuda» entrañan conceptualizar los problemas o la falta de dinero como lugares en los que nos encontramos cuando los sufrimos, pero que abandonamos cuando resolvemos lo que nos preocupa o devolvemos la cantidad que nos prestaron. La razón por la que metaforizamos los estados como continentes y a quienes los experimentan como contenidos es que desde el momento de nacer interactuamos constantemente con recipientes, por ejemplo, metiendo arena dentro de cubos, agua en vasos o nuestros dedos en la nariz o la boca. De nuevo, estas expresiones no nos resultarían comprensibles (ni existirían, de hecho), si careciésemos de manos para tocar las cosas y de ojos para ser conscientes de lo que tocamos. Literalmente, pensamos (también) con las manos y los ojos. Es posible que, con el tiempo, logremos acoplar a las IAs sensores que les proporcionen el tipo de información que nosotros recibimos a través de nuestros sentidos. Quizás entonces habremos logrado construir realmente máquinas superiores al ser humano. En realidad, tampoco eso sería lo importante. Gran parte de nuestra actividad mental no está destinada a razonar de forma sofisticada para entender el mundo y solucionar problemas. De hecho, nuestro gran cerebro es, ante todo, un cerebro social, evolucionado para permitirnos vivir en grupos complejos. Lo que de verdad nos apasiona es vincularnos a los demás. No podemos remodelar el resultado de este proceso evolutivo de millones de años mediante meros cambios culturales acaecidos en solo unos pocos años y pretender, así, sentirnos completos procesando datos frente a una pantalla. Y esto vale para los ecólogos y para todos nosotros. Saliendo al campo, oliendo las flores, bañándonos en los ríos, dejando secar nuestra piel al sol y al aire, seremos seguramente un poco menos de sabios, pero mucho más felices. Como escribió una vez el poeta polaco Józef Baran, «no hay respuesta a nada / ni guía para este mundo / contempla regocíjate / toma en pequeñas porciones / las pequeñas dichas / y sigue tu camino».
«El ecólogo que procesa datos sobre la jungla de Borneo en su despacho del centro de Madrid solo tiene acceso a movimientos de animales que no puede ver»
Alerta un reciente artículo aparecido en «Science» de que los ecólogos han dejado de salir al campo. Cada vez en mayor medida, su disciplina consiste en la modelización del comportamiento de los seres vivos y su entorno físico a partir de datos recabados, también en proporción creciente, por dispositivos de medida autónomos, como boyas flotantes, cámaras de fotografía o video, o sensores colocados sobre toda clase de superficies, desde las copas de los árboles a los lomos de los delfines. Como cabría esperar, con el auxilio igualmente creciente de la inteligencia artificial, estos nuevos ecólogos son capaces de procesar una ingente cantidad de datos en poco tiempo y de forma muy eficiente, consiguiendo revelar patrones ocultos, entender interacciones complejas y, en último término, comprender mejor la organización de los ecosistemas y predecir su evolución. Por ejemplo, a partir de los millones de fotografías tomadas a diario por dispositivos de vigilancia fijos o por las cámaras incorporadas a la mayoría de los vehículos actuales es posible hacer censos de poblaciones animales de interés (como especies en peligro de extinción o, por el contrario, aquellas otras que se están comportando como invasoras) o incluso, identificar organismos no descritos aún por la ciencia, comparando las imágenes obtenidas con las existentes en las bases de información biológica disponibles en la actualidad. Hay razones puramente científicas que explican este auge de la ecología basada en datos, como la posibilidad de comprender fenómenos especialmente complejos o que las conclusiones derivadas de los estudios sean más sólidas (por utilizar la estadística un volumen de datos mucho mayor que los análisis tradicionales). Claro que también las hay coyunturales (y hasta espurias), como la circunstancia de que estos trabajos se pueden publicar en revistas más prestigiosas, con lo que la carrera de sus autores se ve favorecida; o que se trate de un tipo de investigación que demanda menos recursos, sobre todo, en términos de equipo y desplazamiento. Es obvio, de todos modos, que nos encontramos ante un genuino cambio epistemológico, semejante al que están experimentando casi todas las disciplinas con un fuerte componente empírico (desde la medicina a la lingüística, desde la neurociencia a la sociología), y en línea, a su vez, con la creciente digitalización de nuestras sociedades y con el peso no menos creciente de la inteligencia artificial en el procesamiento de la información, la generación del conocimiento y la gestión de nuestras vidas.. Ahora bien, esta evolución que está experimentando la ecología no está exenta de riesgos. Podemos quedar fácilmente sepultados bajo una masa ingente de datos (y de patrones de datos) que no sepamos interpretar adecuadamente. En el artículo de «Science» se pone el ejemplo de los trabajos que intentan estimar la biodiversidad a partir de la riqueza acústica de un lugar, evaluada mediante sensores dispuestos sobre el terreno. La idea es que, a más especies diferentes, más variedad de sonidos. El problema es que no todas las especies generan sonidos (pensemos en las acuáticas) y que no todas producen sonidos distintivos, por lo que la biodiversidad puede acabar «sonando» de forma más o menos compleja según las zonas. En todo caso, incluso si obtuviésemos modelos totalmente fidedignos de los ecosistemas, ¿qué resultaría de ello? Habría, ciertamente, un lugar en el que las interacciones bióticas y abióticas que se producen, por poner el caso, en el bosque de niebla del sur de Cádiz estarán ricamente documentadas. Sería posible, incluso, contar con predicciones de cómo se verían alteradas si ocurriese algún cambio en alguno de sus componentes (por ejemplo, si los inviernos se vuelven más secos, si cambia la intensidad de los vientos de levante en verano, o si la cabaña caprina sigue aumentando en las zonas más elevadas). Pero ese lugar sería solo un conjunto de chips o, con suerte, alguna revista científica que leería, a lo sumo, un centenar de personas. Lo verdaderamente importante es que alguien use los modelos y las predicciones generados por las IAs para responder preguntas, desde la naturaleza de la vida hasta el papel del ser humano dentro de los ecosistemas, y, sobre todo, para resolver problemas, decidiendo a qué aplicar la información generada y con qué fines. Porque, al menos por el momento, solo los humanos somos capaces de hacernos preguntas y tomar decisiones (moralmente guiadas). Llegados a este punto, es casi traer a colación la conocida reflexión que dejó a este respecto T. S. Elliot en su obra teatral «La roca», a saber, que el precio que hemos pagado por disponer de tanta información ha sido conocer peor las cosas, y que incluso siendo más cultos que las generaciones anteriores, somos menos sabios.. El ecólogo que procesa datos sobre la jungla de Borneo en su despacho del centro de Madrid solo tiene acceso a movimientos de animales que no puede ver, concentraciones en el aire de moléculas que no es capaz de oler y cambios de temperatura o de humedad que no siente sobre su piel. Hacer ciencia tiene una dimensión cognoscitiva indudable, pero idealmente, es también un ejercicio de autodescubrimiento. Y no somos solo una mente que computa información. Somos también un cuerpo. Y en realidad, nuestra mente no sería lo que es si no estuviese en interacción permanente con ese cuerpo y el conjunto mente-cuerpo, en diálogo constante con nuestro entorno. Las representaciones mentales nacen, en último término, de las experiencias sensoriales y motoras. El lenguaje refleja muy bien esta circunstancia. Expresiones como «la semana que viene» o «el año pasado» suponen metaforizar el tiempo como espacio (porque ni las semanas, ni los meses se mueven a ninguna parte). Lo hacemos así porque estamos mejor diseñados para comprender distancias que intervalos temporales (la prueba es que se nos da mejor estimar cómo de lejos está la puerta de una habitación, que calcular mentalmente el paso de un minuto). El espacio lo percibimos mediante los sentidos (mirando, extendiendo los brazos y tocando las cosas), pero no contamos con nada equivalente que nos permita medir el transcurso del tiempo (solo podemos hacerlo de manera indirecta y poco fiable, contando, por ejemplo, los latidos del corazón). Ahora bien, que concibamos el pasado como algo que se aleja de nosotros y el futuro como una cosa que se nos aproxima, solo se explica porque somos seres móviles, que se desplazan constantemente de un sitio a otro. Si fuésemos organismos sésiles (como las esponjas o los corales), seguramente metaforizaríamos el tiempo de otro modo. Otro ejemplo: expresiones como «estar en dificultades» o «estar en deuda» entrañan conceptualizar los problemas o la falta de dinero como lugares en los que nos encontramos cuando los sufrimos, pero que abandonamos cuando resolvemos lo que nos preocupa o devolvemos la cantidad que nos prestaron. La razón por la que metaforizamos los estados como continentes y a quienes los experimentan como contenidos es que desde el momento de nacer interactuamos constantemente con recipientes, por ejemplo, metiendo arena dentro de cubos, agua en vasos o nuestros dedos en la nariz o la boca. De nuevo, estas expresiones no nos resultarían comprensibles (ni existirían, de hecho), si careciésemos de manos para tocar las cosas y de ojos para ser conscientes de lo que tocamos. Literalmente, pensamos (también) con las manos y los ojos. Es posible que, con el tiempo, logremos acoplar a las IAs sensores que les proporcionen el tipo de información que nosotros recibimos a través de nuestros sentidos. Quizás entonces habremos logrado construir realmente máquinas superiores al ser humano. En realidad, tampoco eso sería lo importante. Gran parte de nuestra actividad mental no está destinada a razonar de forma sofisticada para entender el mundo y solucionar problemas. De hecho, nuestro gran cerebro es, ante todo, un cerebro social, evolucionado para permitirnos vivir en grupos complejos. Lo que de verdad nos apasiona es vincularnos a los demás. No podemos remodelar el resultado de este proceso evolutivo de millones de años mediante meros cambios culturales acaecidos en solo unos pocos años y pretender, así, sentirnos completos procesando datos frente a una pantalla. Y esto vale para los ecólogos y para todos nosotros. Saliendo al campo, oliendo las flores, bañándonos en los ríos, dejando secar nuestra piel al sol y al aire, seremos seguramente un poco menos de sabios, pero mucho más felices. Como escribió una vez el poeta polaco Józef Baran, «no hay respuesta a nada / ni guía para este mundo / contempla regocíjate / toma en pequeñas porciones / las pequeñas dichas / y sigue tu camino».
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