Las leyes del caos y la teoría sistémica en las terapias actuales

Clasificación de sistemas

Sistemas cerrados   

Están asociados a sistemas rígidos, estables, determinados por las consecuencias iniciales del sistema y que están  indicando la evolución del mismo. Se le aplican conceptos simétricos, iguales y en los cuales, la evolución del mismo, puede ser considerado reversible, esto es, el tiempo no es un factor a considerar que influya en el desarrollo del sistema. Un ejemplo de esto son los procesos químicos, en donde las condiciones iniciales determinan la evolución del sistema. Si tenemos por un lado Na y por el otro SO4 H2 la ecuación final sería SO4Na (sulfato de sodio) + H2 (hidrógeno).

A los sistemas cerrados se los denominó también  sistemas estables. Aquí es curioso señalar que a la química de los procesos inorgánicos se les denominó irreversibles, esto es que una vez que se producía las uniones químicas no se podía volver a producir la anterior ecuación. Y a los procesos orgánicos se los denominaba reversibles, pues eran tan inestables que no podían mantenerse sin alterarse, durante mucho tiempo.

Esta cuestión hay que considerarlas pues cuando definimos  términos, nos olvidamos que éstos son relativos y tienen un sentido dentro de un contexto determinado.


Sistemas abiertos

Son todos aquellos sistemas que intercambian información con el medio circundante. Están asociados directamente a la inestabilidad, a las discontinuidades (diferencia entre los objetos), a la irreversibilidad, a la flecha del tiempo (esto es, que cuando un proceso se inicia, no puede volverse atrás) a la complementariedad, quiere decir que los sucesos, los procesos,  los objetos, son distintos uno del otro.

Se debe dejar claro que cuando hablamos que un objeto (o proceso) es diferente de otro, es cuando nos permite establecer una relación entre ambos.

A esto se refería Bhor cuando decía "Hay que centrar la discusión sobre la cuestión de una terminología apropiada y para subrayar el punto de vista de la complementariedad".

Información y entropía

Para Singh (Singh J. 1979) la información es la medida de nuestra libertad de elección al escoger un mensaje del conjunto de mensajes disponibles, aunque muchos de ellos carezcan de significado.

El contenido informativo de un mensaje se lo mide por el logaritmo de su probabilidad de aparición. Esta forma de definir la información tiene un precedente en la mecánica estadística donde la medida de la entropía es de forma idéntica a la de la información, por lo tanto, no es casualidad que exista entre ellas dos una relación bastante estrecha. Para empezar las dos la teoría de la información y la mecánica estadística son estadísticas.

En la mecánica estadística se trata de deducir el comportamiento de los cuerpos aplicando consideraciones estadísticas a los grupos de moléculas que están formados. Siempre que nos encontremos con grupos de entes (sean hombres, mensajes o moléculas) se presentan dos modos de estudiarlos: Especificando los atributos, estudiando cada uno de los individuos del grupo o especificando las medias estadísticas totales de sus atributos individuales.

El primero lo denominamos  microestado, del grupo, y al segundo, macroestado. Si  consideramos, por ejemplo, la edad de una clase de alumnos, su microestado se define con la edad de cada uno de los individuos, su macroestado se puede definir por la edad media de la clase completa.

En la mecánica estadística no se puede hacer una descripción detallada de la agitación molecular individual, por eso trata de captar el movimiento del conjunto de moléculas.   

En el caso de la termodinámica el número de los distintos microestados que corresponden a un macroestado dado, definido por cualquier temperatura T es conocido como probabilidad termodinámica. La razón para llamarla probabilidad se basa en que cuando mayor sea el número de microestados correspondientes al macroestado definido por la temperatura T, mayor será la posibilidad de que cualquier microestado escogido al azar manifiesta la característica externa de ese macroestado, es decir, la temperatura T.

Por ejemplo cuando tenemos alumnos que todos tienen la misma edad en una clase, cuando se conoce la edad de uno de ellos se conoce la edad de cualquiera de ellos. Este estado del máximo orden interno u organización en el movimiento molecular, tiene una probabilidad termodinámica mínima, existiendo sólo un microestado entre todos los posibles. Por otro lado, cuando el estado de movimientos de las moléculas en un cuerpo es altamente desorganizado o anárquico, siguiendo cada molécula su propio patrón caótico, el número de microestados que nos lleven a uno y el mismo macroestado es mucho más numeroso, con lo que su probabilidad termodinámica se hace muy alta. Es obvio que este estado de gran probabilidad termodinámica proporciona mucha menos información sobre la estructura de los movimientos internos, ya que existen muchas más alternativas entre las que escoger. Un gran número de microestados, es decir una probabilidad termodinámica alta, corresponde a un gran desorden y una escasa uniformidad en la composición interna por lo que la probabilidad termodinámica (o mejor dicho su  logaritmo, que llamamos entropía) es un índice  del caos molecular existente en el interior.

Es lo que Eddington llamó la " flecha del tiempo", es decir, un indicador de la tendencia de los procesos naturales y por el otro nos revela cuantitativamente la estructura estadística de movimientos internos en forma muy parecida a como lo hace la teoría de la información, con un conjunto de mensajes (Singh J. 1979).

Aquí vamos a discrepar, si usamos estos términos de manera absoluta y no relativa nos encontraremos con las paradojas lingüísticas cuando no existen éstas en la realidad. Cuando decimos: un gran número de microestados de un macroestado determinado es bajo en contenido informativo, puede implicar dos cosas: que el número de posibilidades (de ocurrencia de un fenómeno) es alto y por lo tanto la organización (del sistema) dependen de un número grande de microestados. Y si consideramos la organización de un sistema como un conjunto mínimo de microestados para que sea conocido, entonces sí un sistema con un alto porcentaje de que cualquier microestado represente al macroestado correspondiente (o su media estadística como mejor se denomina)  es posible.   

Pero si tomamos como que el número de microestados en términos de cantidad de información, en el sentido de que a mayor cantidad de elementos o procesos, mayor  cantidad informativa, entonces la cantidad de microestados posibles en un macroestado determinado en un sistema, puede ser tomado como mayor contenido informativo. Es necesario tomar en cuenta esto los planteamientos de Sing (1979), quien afirma que "la información y la entropía son dos caras de una misma moneda en el sentido de que el orden interno u organización implicando un mayor conocimiento o información de la composición interna del sistema, va siempre acompañado de una probabilidad termodinámica baja, o mejor dicho de su logaritmo o entropía, en cualquier sistema dado cuanto mayor sea el número de estados microscópicos correspondientes a cualquier macroestado dato, mayor será su entropía".

De ahí que se deduce que la entropía es la medida de nuestra ignorancia en el conocimiento de la estructura ultramicroscópica ,en otras palabras la entropía es el negativo de la información por lo que Brillouin la llamó negentropía acortando el término  negativo de la entropía.

El extraordinario parecido entre  la información y la entropía fue advertido por Szilard al resolver la paradoja del demonio de Maxwel, enunciado por Maxwel en su Teoría del Calor. No es la radiación emitida por un objeto lo que la hace visible sino la diferencia  entre lo que recibe y lo que emite. Un objeto no sólo emite radiación sino que la recibe de los otros y sólo la diferencia entre la radiación emitida y la absorbida hace posible  verlo.

Aquí, para encontrar otra analogía más, ya en el campo del lenguaje citaremos la obra de Saussure, quien dice en la lengua sólo hay diferencias (Saussure, 1970). Podemos ir más lejos si decimos que en la realidad todo es binario (Sema, 1988).

Ya habíamos mencionado que las condiciones de posibilidad de aparición de las ciencias sociales (o humanas como la psicología,  la filosofía, sociología etc.) al eliminar la noción de sistemas cerrados (que no intercambian información con el medio externo y son ordenados, no caóticos) y considerar los sistemas abiertos (que intercambian información con el medio externo) Prigiogine le dio un empujón fundamental al usar la estadística de los procesos medios de los conjuntos (de objetos, procesos) y que puede extenderse en el caso concreto de la psicología sistémica al  estudio de la familia considerada a ésta como un conjunto de personas en interacción.