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A menudo sobrevaloramos nuestra capacidad de explicar algo que creemos saber. ¿Quiere pruebas? Pídale a alguien que dibuje una bicicleta. Los resultados, como estos creados por el equipo de 'MIT Technology Review', no siempre se parecen a la realidad.

Tecnología y Sociedad

LIGO y una bici: pruebas de que lo que creemos saber es una ilusión

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¿Qué significa saber algo? ¿Cómo podemos entender el mundo cuando gran parte de nuestro conocimiento se basa en pruebas y argumentos de otros? Una de las investigaciones más complejas y un simple experimento casero demuestran que debemos revaluar nuestra idea de lo que significa saber algo

  • por Matthew Hutson | traducido por Ana Milutinovic
  • 18 Noviembre, 2020

En julio, el profesor de Física de la Universidad Estatal de Luisiana y Caltech (EE. UU.) Joseph Giaime, me explicó uno de los experimentos científicos más complejos del mundo por Zoom. Me mostró una sala de control de LIGO, la gran colaboración que en 2015 logró la primera detección directa de ondas gravitacionales creadas por la colisión de dos agujeros negros a 1.300 millones de años luz de distancia. 

Aproximadamente 30 grandes monitores mostraban varios aspectos del estado de LIGO. El sistema supervisa decenas de miles de canales de datos en tiempo real. Las pantallas de vídeo presentaban la óptica de la luz difusa y los gráficos de datos ilustraban las vibraciones de los instrumentos por la actividad sísmica y el movimiento humano.

Yo observaba toda aquella complicada operación, en la que colaboran cientos de especialistas de distintos campos científicos, para intentar responder a una pregunta aparentemente simple: ¿Qué significa realmente saber algo? ¿Cómo podemos entender el mundo cuando gran parte de nuestro conocimiento se basa en pruebas y argumentos proporcionados por otros? 

Es una cuestión que no solo interesa a los científicos. Muchos otros campos de investigación se están volviendo más complejos y ahora tenemos acceso a mucha más información y opiniones que nunca. Sin embargo, al mismo tiempo, la creciente polarización política y la desinformación provocan que sea difícil saber en quién o en qué confiar. Los avances médicos, el discurso político, la gestión administrativa y gran parte de la vida diaria dependen de cómo medimos y distribuimos el conocimiento.

Sobrevaloramos enormemente la capacidad del individuo de acumular conocimiento y subestimamos el papel de la sociedad para crearlo. Podemos saber que el combustible diésel es nocivo para los motores y que las plantas usan la fotosíntesis, pero ¿acaso sabríamos definir el diésel o explicar la fotosíntesis, y comprobar si la fotosíntesis ocurre? Como descubrí mientras investigaba para escribir este artículo, el conocimiento depende tanto de la confianza y de las relaciones como de los libros y de las observaciones. 

Hace treinta y cinco años, el filósofo John Hardwig publicó un artículo sobre lo que denominó "dependencia epistémica", nuestra confianza en el conocimiento de los demás. El artículo, bien recibido en algunos círculos académicos, pero bastante desconocido en otros lugares, adquiere cada vez más relevancia a medida que la sociedad y el conocimiento se vuelven más complejos. 

Una definición común de conocimiento es la de "creencia verdadera justificada": hechos que se pueden respaldar con datos y lógica. Sin embargo, como individuos, rara vez tenemos el tiempo o las habilidades para justificar nuestras propias creencias. Entonces, ¿a qué nos referimos realmente cuando decimos que sabemos algo? Hardwig planteó un dilema: o gran parte de nuestro conocimiento puede estar solo en manos de un colectivo, no de un individuo, o los individuos pueden "saber" cosas que realmente no comprenden. Él eligió la segunda opción. 

Podemos saber que el combustible diésel es nocivo para los motores y que las plantas usan la fotosíntesis, pero ¿acaso sabríamos definir el diésel o explicar la fotosíntesis, y comprobar si la fotosíntesis ocurre?

Esto puede parecer una cuestión filosófica, abstracta. Al fin y al cabo, sea lo que sea que signifique "saber", está claro que confiamos en otras personas para ello. El científico cognitivo de la Universidad de Brown (EE. UU.) y coautor del libro The Knowledge Illusion, Steven Sloman, opina: "Si la pregunta fundamental es '¿Quién tiene el conocimiento?', la respuesta es nadie, y en realidad no me importa".

Y continúa: "Pero, si la pregunta es '¿Cómo justificamos nuestra afirmación de que sabemos algo?' y '¿En quién debemos confiar?'", entonces la cuestión se vuelve apremiante.

La retractación en junio de dos artículos sobre la COVID-19 en The Lancet y New England Journal of Medicine, después de que los investigadores confiaran demasiado en un colaborador desleal, es un ejemplo de lo que sucede cuando la dependencia epistémica se maneja mal. Y el aumento de la desinformación sobre las vacunas, el cambio climático y el coronavirus son ataques directos a la dependencia epistémica, sin la cual ni la ciencia ni la sociedad en su conjunto pueden funcionar.

Para comprender mejor la dependencia epistémica, analicé un caso extremo: LIGO. Quería entender cómo los físicos que trabajan allí "saben" que esos dos agujeros negros colisionaron a varias galaxias de distancia, y qué representa eso para nuestra percepción de saber algo. 

Según Giaime, la historia de LIGO comienza con Albert Einstein. Hace un siglo, el científico expuso la teoría de que la gravedad era una deformación del continuo espacio-tiempo y argumentó que las masas en movimiento emitían ondas a la velocidad de la luz. Pero las esperanzas de detectar tales ondas fueron escasas durante décadas, porque eran demasiado pequeñas para ser medidas. 

LIGO utiliza interferometría láser, basada en un diseño que el físico del MIT (EE. UU.) Rainer Weiss publicó en 1972. Un interferómetro, observado desde arriba, se parece a una L mayúscula, con dos brazos en ángulo recto. Un láser inyectado en el codo de la L se divide en dos, se refleja en un espejo al final de cada brazo y se vuelve a juntar de tal manera que los picos y valles de las ondas de luz se cancelan mutuamente.

Foto: Dependencia epistémica: el caso de LIGO. El Observatorio de ondas gravitacionales con interferómetro láser (LIGO) se basa en un diseño publicado por el físico del MIT Rainer Weiss en 1972. Se inyecta un láser en el codo de la L, se divide en dos y rebota en los espejos al final de cada brazo de cuatro kilómetros de largo. Cuando se vuelven a juntar, los picos y valles de las ondas de luz se cancelan entre sí. La teoría era que las ondas gravitacionales, si existieran, desincronizarían las ondas.

Weiss sabía que el paso de una onda gravitacional estiraría el espacio en la dirección de un brazo y lo contraería en la dirección del otro. Como resultado, las distancias recorridas por los rayos láser cambiarían y las ondas no se cancelarían entre sí. El detector de luz entonces vería un patrón de onda claro. Después de décadas de construcción y más de mil millones de euros invertidos, eso es justo lo que LIGO detectó, el Observatorio de ondas gravitacionales con interferómetro láser, casi una docena de veces desde 2015. 

La sensibilidad del instrumento es difícil de comprender. Cada brazo tiene cuatro kilómetros de largo. A esa distancia, LIGO puede detectar cambios tan pequeños como una diezmilésima parte del diámetro de un protón. Giaime admite: "Cuanta más física e ingeniería sabemos, todo eso me suena cada vez más loco".

Se trata de algo más pequeño que un movimiento aleatorio de las moléculas del espejo, y por ese motivo se utilizan varios trucos para reducir el ruido. La luz viaja por el túnel a través de un vacío. El láser es muy potente, por lo que el rayo contiene muchos fotones, lo que les permite calcular la media de cualquier ruido. Los espejos cuelgan de hilos de vidrio para amortiguar pasivamente las vibraciones. Y cada soporte de espejo se encuentra en una plataforma que silencia activamente las vibraciones utilizando la información de los sismómetros y sensores de movimiento, como una especie de auriculares que eliminan el ruido. El sistema también registra las interferencias de los campos magnéticos, las condiciones meteorológicas, la red eléctrica e incluso los rayos cósmicos.

No obstante, con un solo detector, es imposible confirmar con certeza que una señal detectada procede del espacio. Si dos detectores reciben la misma señal casi al mismo tiempo, la confianza aumenta exponencialmente. También se puede empezar a localizar la fuente en el cielo. Por eso hay dos estaciones LIGO, una en Luisiana y otra en Washington (ambas en EE. UU.), junto con otros observatorios de ondas gravitacionales: Virgo, en Italia, y GEO600, en Alemania, y Japón está construyendo otro.  

Como es de suponer, LIGO requiere un gran equipo con diferentes habilidades. La división del trabajo en la ciencia, como en la industria, se ha vuelto cada vez más precisa. Un libro de 1786 sobre la física experimental cubría astronomía, geología, zoología, medicina y botánica. Un lector podía dominar la mayor parte del conocimiento humano en todas esas áreas. En la actualidad cada una tiene su propio campo, y también ha creado otros subcampos. El conocimiento enciclopédico se ha vuelto insostenible.  

Conseguir cualquier logro fuera de un campo específico requiere que los científicos compartan sus habilidades. Las colaboraciones han ido aumentando a medida que las nuevas tecnologías como internet han facilitado la comunicación. Desde 1990 hasta 2010, la media del número de coautores de un artículo científico incrementó de 3,2 a 5,6. Un artículo de 2015 sobre la masa del bosón de Higgs contó con más de 5.000 autores. Ni siquiera los más solitarios trabajan solos; citan los trabajos de otros expertos que a menudo ni siquiera han leído, según Sloman: "Confiamos en que el extracto es un resumen de lo que hay en el artículo".  

El artículo sobre la primera detección de LIGO de las ondas gravitacionales, publicado en 2016, tenía más de 1.000 autores. ¿Todos comprenden completamente todos los aspectos de lo que escribieron? El físico de Caltech y director ejecutivo de LIGO, David Reitze, responde: "Creo que mucha gente ha entendido la mayor parte de lo conseguido a un nivel muy alto". Pero, añadió que la cuestión práctica es "cómo saber si este complejo detector, que tiene cientos de miles de componentes y electrónica y canales de datos, se comporta correctamente y mide realmente lo que creemos que estamos midiendo", Y para eso, Reitze afirma que "cientos de personas tienen que ocuparse de eso". 

Le pregunté si tendría dificultades para explicar algún aspecto del artículo de 2016. Me dijo: "Por supuesto que hay partes de esa publicación sobre las que creo que no tengo suficiente conocimiento detallado para reproducirlas". Por ejemplo, el trabajo computacional del equipo de comparar sus datos con las predicciones teóricas y de determinar las masas y velocidades de los agujeros negros.

Giaime cree que menos de la mitad de los coautores del artículo estuvieron en uno de los sitios del observatorio, porque su trabajo no lo requería. Para justificar los resultados del observatorio, señaló, una persona necesitaría comprender distintos aspectos de la física, la astronomía, la electrónica y la ingeniería mecánica. Y añadió: "¿Hay alguien que sepa todas esas materias? Casi tuvimos una fuga en nuestro tubo debido a algo llamado corrosión inducida por microorganismos, que es biología. Demasiada información para poder ser controlada por una sola mente".  

Un ejemplo en concreto describe la interdependencia del equipo. LIGO no detectó ondas gravitacionales en sus primeros ocho años de funcionamiento, y de 2010 a 2015 estuvo cerrado para actualizarse. Apenas dos días después del reinicio de su actividad, recibió una señal que era "tan hermosa que o era un regalo maravilloso o algo sospechoso", recuerda el  físico de la Universidad de Syracuse (EE. UU.) que de 2003 a 2007 dirigió la Colaboración Científica de LIGO (el equipo internacional de científicos que utilizan LIGO y GEO600 para la investigación) Peter Saulson.

¿Podía alguien haber introducido una señal falsa? Después de un análisis, llegaron a la conclusión de que ninguna persona entendía todo el sistema lo suficientemente bien como para llevarlo a cabo. Un hackeo creíble habría requerido un pequeño ejército de personas malintencionadas. Imaginar "semejante equipo de genios malvados se volvió ridículo", explica Saulson. Entonces, todos coincidieron en que la señal tenía que ser real: dos agujeros negros colisionaron. "Al final, fue un argumento sociológico", subraya.  

A menudo sobrevaloramos nuestra capacidad para explicar las cosas, un fenómeno conocido como ilusión de profundidad explicativa. En un conjunto de estudios, las personas calificaron lo bien que entendían algunos objetos y fenómenos naturales, como las cremalleras y los arcoíris. Luego intentaron explicarlos. Las calificaciones cayeron rápidamente cuando los participantes se enfrentaron con su propia ignorancia. (Para una demostración divertida, pídale a alguien que dibuje una bicicleta. Los resultados  no suelen parecerse a la realidad).  

Le pregunté a Reitze si él mismo había caído en esa ilusión. Señaló que LIGO se basa en miles de sensores y cientos de circuitos de retroalimentación interactivos para registrar el ruido ambiental. Creía que los entendía bastante bien, hasta que tuvo que explicarlos en una charla. Acabó teniendo una sesión intensiva para aprenderse la teoría del control dinámico, las matemáticas de los sistemas de gestión que cambian.  

La ilusión puede basarse en lo que Sloman llama "comprensión contagiosa". En una serie de estudios que realizó, la gente leyó sobre un fenómeno natural inventado: las rocas brillantes. A unos se les explicó que era fenómeno bien entendido por los expertos, a otros se les dijo que era algo misterioso y al tercer grupo se le indicó que se entendía pero que era secreto. Luego calificaron su propia comprensión. Los del primer grupo dieron calificaciones más altas que los demás, como si el solo hecho de que fuera posible entenderlo significara que ya lo entendían.  

Las personas, por naturaleza, esconden más datos sobre un tema cuando creen que su pareja no es un experto en esa materia. Se dividen y conquistan sin palabras, actuando cada uno como una memoria externa del otro.  

Tratar el conocimiento de los demás como propio no es tan raro como parece. En 1987, el psicólogo Daniel Wegner escribió sobre un aspecto de la cognición colectiva que denominó memoria transactiva, que básicamente significa que todos sabemos algo y también sabemos quién más sabe otras cosas. En un estudio, se pidió a las parejas que recordaran una serie de hechos, como "El Kaypro II es un ordenador personal". Descubrió que, por naturaleza, las personas escondían más datos sobre un tema cuando creían que su pareja no era un experto en esa materia. Se dividen y conquistan sin palabras, cada uno actuando como una memoria externa del otro.  

Otros investigadores especializados en memoria transactiva pidieron a grupos de tres personas que montaran una radio. Algunos grupos se habían entrenado en equipo para completar la tarea, mientras que otros estaban compuestos por miembros que se habían entrenado individualmente. Los que se habían entrenado en equipo demostraron una mayor memoria transactiva, incluida una mayor especialización, coordinación y confianza. A su vez, cometieron menos de la mitad de errores durante el montaje. 

No todas las personas de esos grupos sabían cómo montar una radio tan bien como las que se habían entrenado individualmente. Pero como grupo (el modo normal de funcionar de los seres humanos), su dependencia epistémica fue lo que los condujo al éxito.  

Varias lecciones se desprenden de la idea de que nuestro propio conocimiento depende del de los demás. Quizás la más simple sea darse cuenta de que es casi seguro que comprendemos menos de lo que creemos sobre casi cualquier tema. Así que habría que hacer más preguntas, incluso tontas.

Reconocer nuestra dependencia epistémica incluso podría provocar que el debate sea más productivo. En un artículo de 2013, Sloman estudió el papel que tiene la ilusión de la profundidad explicativa en la polarización política. Los estadounidenses calificaron su comprensión y apoyo a las políticas relacionadas con la atención médica, los impuestos y otros temas candentes. Luego intentaron explicar esas políticas. Cuanto este esfuerzo más reducía su propia sensación de comprensión, menos extremas se volvían sus opiniones.

No se puede tomar una postura firme en un terreno inestable. Nadie entiende el Obamacare, ni siquiera Obama. "Es demasiado largo. Es demasiado complicado. Simplemente lo resumen con un par de frases importantes que pasan por alto el 99,9 % del resto", señala. 

Otra lección proviene del artículo original de Hardwig sobre la dependencia epistémica. Escribió que la aparentemente obvia noción de que la racionalidad requiere pensar por uno mismo es "un ideal romántico completamente irreal". En su opinión, si seguimos ese ideal solo mantendríamos las convicciones relativamente ordinarias y desinformadas a las que hemos llegado por nuestra cuenta. En lugar de pensar por sí mismo, sugirió, intente confiar en los expertos, incluso más de lo habitual.  

Le pregunté a Sloman (el experto) si eso era una buena idea. Y me dijo: "¡Sí! Florida. ¿Hace falta decir algo más? "(Los casos de COVID-19 en este estado de EE. UU. se dispararon en el momento de nuestra conversación, ya que la gente ignoraba los consejos de los expertos sobre las medidas de protección). En realidad, está claro que la racionalidad requiere un equilibrio entre recibir consejos y pensar por sí mismo. Si no rascamos un poco la superficie de un tema, NOS creeremos en cualquier cosa. 

Para comprobar la veracidad de un hecho, mire si los expertos coinciden con él.  La física del estado de Luisiana y antigua jefa de la Colaboración Científica de LIGO, Gabriela González, afirmó que, como diabética, "nunca intentaría obtener los datos de un ensayo clínico y analizarlos por sí sola". En lugar de eso, busca consenso médico en las noticias sobre los posibles tratamientos.  

También ocurre que un experto independiente revisa las afirmaciones de otro experto. En ciencia, es el proceso de revisión por pares. En la vida diaria, consiste en consultar con nuestro tío que sabe de coches, cocina o lo que sea. Dentro de LIGO, los comités revisan cada etapa de un experimento. Pueden pedir a expertos independientes que investiguen el código que otros han escrito, o simplemente hacer preguntas de sondeo. Los investigadores que analizan los datos combinados utilizan varios algoritmos de forma paralela, cada uno escrito por diferentes personas. También realizan pruebas frecuentes del hardware y software.  

Otro control, que usamos instintivamente en la vida diaria, es ver cómo las personas responden a las preguntas sobre su conocimiento. La "superioridad dialéctica" es un ejemplo que el filósofo de la Universidad de Rutgers (EE. UU.) Alvin Goldman sugirió usar en un artículo de 2001 titulado Expertos: ¿en cuáles debería confiar?

Escribió que, en un debate entre dos expertos, el que muestra "rapidez y fluidez comparativas", y tiene preparadas las respuestas, podría considerarse que tiene un conocimiento profundo del asunto. Sin embargo, él mismo señala la debilidad de este signo. (Tener todas las respuestas es a veces una mala señal Sloman afirma: "Creo que una pista importante es: ¿Expresan suficiente humildad? ¿Admiten lo que no saben?")  

El artículo de Goldman ofreció cuatro pistas más sobre si la opinión de un experto es fiable: la aprobación de otros expertos; las credenciales o reputación; la evidencia sobre los sesgos y el conflicto de intereses; y la experiencia. Reconoció la problemática de las cuatro, pero, sugirió que la experiencia era la que más ayudaba.

Aunque parecen más valoraciones ad hominem que hechos basados en pruebas, Sloman considera que eso no es malo: "Me parece mucho más fácil evaluar la credibilidad de alguien que captar todo el conocimiento que esa persona tiene. Es más fácil en órdenes de magnitud". En cuanto a las credenciales formales, me dijo: "Puedo parecer elitista, pero creo que tener un título de una institución de renombre es una señal". 

Varias lecciones se desprenden de la idea de que nuestro propio conocimiento depende del de los demás. La más simple es darse cuenta de que es casi seguro que comprendemos menos de lo que creemos sobre casi cualquier tema.

En última instancia, el conocimiento tiene tanto que ver con las pruebas que con la confianza. El sociólogo de la Universidad de Cardiff (Reino Unido) Harry Collins, que lleva décadas escribiendo sobre la comunidad de ondas gravitacionales, destaca cómo las interacciones directas dan forma a lo que creemos que es verdad. Recuerda a un científico ruso que había visitado Glasgow (Escocia) para trabajar con un equipo que no pudo reproducir sus resultados.

Aunque no tuvieron éxito durante su visita, su forma de trabajar en el laboratorio despejó las dudas sobre su investigación. Collins cuenta: "Por ejemplo, nunca salía a comer. Insistía en comerse un sándwich, cuando había venido desde Rusia y podía estar disfrutando del delicioso curry de Glasgow". Consideraban que nadie tan dedicado se inventaría sus hallazgos, así que siguieron intentándolo y, finalmente, lograron resultados similares. 

La dependencia epistémica también pone de manifiesto la importancia de compartir nuestro trabajo en progreso. Antes de los interferómetros, cuando los físicos construían los detectores de ondas gravitacionales con barras de aluminio vibrantes, protegían sus datos sin procesar y solo compartían las listas de las detecciones que pensaban que habían realizado. Con el tiempo, empezaron a confiar el uno en el otro y a colaborar más estrechamente.

Si los físicos de LIGO y otros detectores hubieran mantenido sus viejas costumbres, "el descubrimiento del siglo podría haberse arruinado", opina Giaime. A diferencia de la colisión de agujeros negros de 2015, la colisión de estrellas de neutrones de 2017 también se estudió por radio, rayos gamma, rayos X y telescopios de luz visible. Eso solo fue posible porque LIGO y Virgo compartieron sus datos, lo que les permitió identificar rápidamente dónde tuvo lugar la colisión. Sin esa cooperación, Giaime afirma: "No hubiéramos conocido la posición en el cielo de esas dos estrellas de neutrones con la suficiente precisión como para apuntar con los telescopios a tiempo".

Por supuesto, la dependencia epistémica también tiene sus desventajas. Por ejemplo, los costes de rotación dentro de las organizaciones. Si se va alguien que es una parte clave de un proyecto, se pierden los conocimientos colectivos y las capacidades que no se podrán recuperar por sí solos.  

A medida que la colaboración científica ha ido cambiando, también lo han hecho los premios científicos. "El Premio Nobel es un anacronismo de una época anterior cuando las cosas las hacía un individuo o un pequeño número de personas", opina Weiss, quien compartió el Premio Nobel de Física en 2017 con Kip Thorne y Barry Barish por su trabajo sobre las ondas gravitacionales. Y confiesa: "Me sentí incómodo al recibirlo y solo pude justificarlo diciendo que yo era un símbolo para todos nosotros".  

En la oficina de Giaime, al final del recorrido, me señaló una placa en su pared. En 2016, el Premio Especial de Innovación en Física Fundamental fue otorgado a la Colaboración Científica de LIGO. Un millón de dólares se dividió entre Weiss, Thorne y otro fundador, Ronald Drever, y dos millones de dólares se repartieron a partes iguales entre 1.000 personas más. "Es un recuerdo de una especie de nueva era de la ciencia, donde grupos grandes pueden obtener premios juntos", afirmó Giaime.  

Los premios se ajustan al funcionamiento de la ciencia en la actualidad. Los investigadores siempre han dependido unos de otros para llenar las lagunas de su conocimiento, pero la especialización y la colaboración se han vuelto más extremas, integrando redes globales de expertos en distintos campos.

La Colaboración Científica de LIGO involucra a cientos de personas, muchas de las cuales ni siquiera se conocen. Utilizan herramientas y conocimientos aportados por miles de personas, que a su vez dependen de las herramientas y el conocimiento de millones de otras. Esta organización no ocurre por casualidad: requiere sofisticados sistemas técnicos y sociales, que trabajen de la mano. La confianza alimenta la evidencia que alimenta la confianza, y así sucesivamente. Lo mismo pasa en la sociedad en general. Si socavamos nuestros sistemas de evidencia y confianza que se refuerzan a sí mismos, nuestra capacidad para saber y hacer cualquier cosa se derrumbará. 

Y tal vez haya una lección más amplia, incluso filosófica: sabemos mucho menos de lo que creemos, y también mucho más. El conocimiento no se puede dividir entre las personas. Quizás usted no pueda definir la fotosíntesis, pero es una parte integral de un ecosistema epistémico que no solo puede definirlo, sino examinarlo en las escalas más pequeñas y gestionarlo en beneficio de todos. Al final, ¿qué sabe usted? Lo mismo que sabemos nosotros.

Tecnología y Sociedad

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