Teatroloco A.S Teórico

¿No seremos mas el centro? Es claro que el algoritmo no tiene centro y es claro que en la naturaleza el centro esta en todos lado. Pero un hombre sin centro o el hombre dejando de ser el centro pierde toda comunión.

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Christian Franco Rodriguez en tanto los algoritmos son diseñados por humanos, seguiremos siendo "su centro". De hecho, cuando uno lee el concepto de la pieza en sí, no afirma nada de lo que dice el artículo: "En la tarea protagonista de esta “máquina”, la unidad mínima de información, el

Bit, cobra especial relevancia. Este lenguaje de codificación necesario para

cualquier comunicación digital, se muestra en funcionamiento sobre la superficie

lumínica a una velocidad y tamaño que la hacen observable y aparentemente

comprensible. Como espectadores, el mismo hecho de observar activamente, hará

que la instalación se impregne de nuestra presencia, y como una polilla o mota de

polvo, las personas podrán alterar el sistema, haciendo que la impresión final

contenga en su error, la memoria de nuestra presencia. " Una máquina creada por humanos, en donde lo único que parece implicar una escala no humana es el tamaño de la pieza (no el su algoritmo) que es intervenida por humanos... No sé como dicen que el ser humano no está invitado xD https://www.museobarjola.es/.../Nota_de_prensa_-_V_Premio...

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Paola Torres Núñez del Prado Porque queda claro según tu explicación y la nota de prensa que el centro no es más el ser humano: ¿En tanto los algoritmos son diseñados por humanos , seguiremos siendo el centro? No , porque depende del diseño del algoritmo y me queda claro que en este diseño nosotros somos polillas. Ya el propio algoritmo convirtiendo en bit , en información todo lo que procesa codifica al hombre y a la naturaleza de una manera que esta y este se pierde en un nodo más de la red algoritmica.

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Christian Franco Rodriguez los algoritmos, como han sido diseñados hasta ahora, son un reflejo de lo que el ser humano cree que es, así como las mismas computadoras, que son modelos (muy simplificados) de cómo creemos que funciona la mente humana. Lo mismo sucede con la inteligencia artificial, Y POR ESO EL TEMA DEL BIAS ES UNA CONSTANTE CUANDO SE HABLAN DE ESTOS TEMAS, pues la impresión del creador está inscrita en cada uno de sus diseños, incluídos el de los algortimos. Hay que ser un tanto ingenuo para pensar que los sistemas autónomos actuales equivalen a una independecia total de "la medida de lo humano" cuando todos, hasta los que sirven para explicar los fenómenos naturales, pasan por el filtro de lo humano. Ahora, esto puede cambiar, y podría ser que los sistemas de inteligencia artificial nos ofrezcan otro panorama en un futuro: un algoritmo diseñado por estos sistemas, no para resolver problemas humanos (para lo que la gran mayoría de algoritmos actuales sirven) sino para resolver sus propios problemas o los de alguna otra entidad o proceso del mundo natural. Allí podríamos hablar entonces no sólo de autonomía, sino de haber movido aquel "centro" quizá a un área no humana, finalmente. Hasta entonces, todas son especulaciones o sueños, diría yo, un tanto peligrosos: si se considera que los algoritmos son independientes a lo humano, este asunto del bias (parcialización) se deja de lado, y este gesto tiene un GRAN impacto en momentos en que puede tocar asignar responsabilidades...

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Christian Franco Rodriguez Paola Torres Núñez del Prado https://revistadisenso.com/jblanco/

Paola Torres Núñez del Prado Que extraño yo comprendo que el centro se movio hace tiempo del ser humano al capital y que los algoritmos son lo que le permite al capital crecer y no reflejos de los seres humanos y lo que me preocupa sobre manera es que el capital nos haga creer que la mente humana funciona asi y que tu ingenuamente te lo creas.

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Renzo Filinich

REVISTADISENSO.COM

Javier Blanco, Cibernética y política. Repensando las configuraciones humano-algoritmo - Revista Disenso

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Christian Franco Rodriguez el capital también es humano (por eso hay algo llamado "capital social") y los algoritmos permiten al capital crecer (o no) en tanto están sirviendo aquella nueva necesidad humana de tener mayor capital. No sé si no se entiende lo que digo, pero en tanto el humano continúe viéndose como centro de todas las cosas (porque eso es indudable y se percibe cada día mientras la destrucción planetaria prosigue de manera imparable, sólo por las mismas necesidades humanas) va a seguir creando sistemas "a su imagen y semejanza". La historia de las máquinas es la historia de cómo los humanos en cada etapa de su existencia o entorno cultural han creído que funciona su misma humanidad (o el mundo natural visto desde su misma humanidad), y es así que aquellas máquinas han sido siempre diseñadas para solucionar problemas humanos o pasando por el filtro de lo humano o solucionar problemas relacionados con el mundo natural en tanto afecten al humano. Por lo mismo, es muy importante repensar las configuraciones humano-algoritmo, como bien indica Renzo Filinich, y es imperativo hacerlo, pero no hay que asumir que se ha logrado, y repito, pensarlo así como que ya se logró es muy peligroso, en estos tiempos donde nuestra realidad está mediada por algoritmos que se nos quieren presentar como imparciales e independientes, pero que son diseñados por un grupo de personas que pertenecen, usualmente, a una misma disciplina, compartiendo un marco teórico relativamente similar, y, en el caso de la inteligencia artificial (quizá el camino que por fin nos ofrezca algoritmos auténticamente no-humanos) alimentada con data que ha sido seleccionada ya sea por ese mismo grupo de gente siempre algo parcializada, o dependiendo de la data que está disponible, la que evidentemente aín no equivale al total de conocimientos y experiencias de todas las entidades humanas y las no humanas (no hemos cuantificado la realidad así ni de locos aún). Por eso repito que es peligroso: si creemos que los algoritmos que median nuestra realidad son totalmente independientes, nos arriesgamos a una extrema manipulación por terceros (por quienes los diseñan), y a un filtraje de lo real (y/o de "la verdad") que puede acabar siendo abismalmente diferente a lo real (y/o "lo verdadero"). Como que en estos tiempos donde las fake news proliferan, y las teorías de conspiración abundan... Da que pensar si más bien estos mismos algoritmos parcializados que son tomados como objetivos no nos podrían llevar a una nueva Edad Media(tica).

Javier Blanco es Doctor en Ciencias de la Computación, militante político, secretario general del sindicato de docentes e investigadores de la Universidad Nacional de Córdoba y director de la Maestría en Tecnología, Políticas y Cultura de la misma Universidad, Argentina. Nos interesa entablar un diálogo con él sobre su visión sobre algoritmos y los nuevos diseños políticos derivados de este fenómeno social, la entropía generada en las nuevas tecnologías de la información y la educación digital. Nos adelantó sobre un nuevo texto donde aborda ciertas tensiones y la urgencia de pensar sobre una nueva cibernética planteada a mediados del siglo pasado para ser llevada a cabo en el contexto actual.

Renzo Fillinich: Tomando tus actuales acercamientos hacia una nueva forma de modelar y pensar una epistemología cibernética hoy en día, y considerando las referencias sobre el Físico e informático Valentín Turchin¹ que plantea una transición de Metasistema para llevar a cabo un modelo de cibernética en la ex Unión Soviética, ¿Cómo observas tú, pudo haberse dado a nivel organológico, tomando este concepto a nivel psicológico-socio-tecnológico y biológico, el proyecto Cybersyn en Chile durante el gobierno de Allende?

Javier Negro : Me parece que tu pregunta debe ser repensada ya que una episteme cibernética no creo que sea posible, el conocimiento no es información ahora la experiencia que se debe analizar en profundidad y comprenderemos que toda experiencia es una experiencia espiritual.

Dentro de un país socialista como lo fue Chile en aquel momento, una de las cosas interesantes es observar su ser espiritual en aquella época. Por un lado, tenías a Maturana y Varela hablando sobre sus planteamientos en sistemas autopoiéticos, Maturana ya había estado inserto en su trabajo con Von Foester, por lo que no es casual que se haya llamado a Stafford Beer en aquel entonces. De igual modo, debemos observar que esta cibernética traída a Latinoamérica no estaba tan alejada en los marcos conceptuales de aquella gestada en los años 40s en los Estados Unidos, y que no tiene nada que ver con lo que conocemos como el Silicon Valley norteamericano, que está más cercano al enfoque de Von Neumann como proyecto hipercapitalista casi bélico, en el sentido de una disputa por la tecnología que se daba en el contexto de la guerra fría de aquel entonces y sobre todo de supremacía por parte de los Estados Unidos en términos de su producción informática. Estado bélico que se refleja hoy también, en lo dicho por Putin “quien controla la tecnología en inteligencia artificial controla el mundo”. Del lado de Rusia, China, Estados Unidos y de alguna manera en la Unión Europea, están compitiendo por hegemonizar el desarrollo de la inteligencia artificial, y este es otro punto para pensar con cuidado. Este es un proyecto evolutivo en el enclave sociopolítico y la nueva inteligencia artificial tiene muchas tensiones no comunicantes con la cibernética original y con el devenir de ese pensamiento.

Veamos para realizar la crítica que te propongo en el cuestionamiento a tu propia pregunta, donde comprendo la imposibilidad epistémica cibernética, el sueño autopiético que es de verdad una pesadilla:

(Artículo de Agüero Juan Omar , Niklas luhmann y los sistemas autopoiéticos)

PALABRAS CLAVES SOCIOLOGIA / LUHMANN / AUTOPOIESIS / SISTEMAS AUTOPOIÉTICOS INTRODUCCIÓN La noción de autopoiesis fue publicada por los biólogos chilenos Humberto Maturana y Francisco Varela a comienzos de la década de 1970, para explicar el proceso circular de reproducción de los seres vivos o lo que ellos denominan la organización de lo vivo. Una década más tarde, el sociólogo alemán Niklas Luhmann utiliza la idea de autopoiesis para explicar su teoría de la comunicación, como elemento constitutivo de los sistemas sociales, y para diferenciarla de la teoría de la acción comunicativa desarrollada por Jürgen Habermas. En su artículo Organización y decisión, publicado en 1978, Luhmann concibe las organizaciones como sistemas sociales constituidos por decisiones, mientras que en su artículo Autopiesis, acción y entendimiento comunicativo, publicado en 1982, desarrolla su idea de que los sistemas sociales son sistemas autorreferenciales autopoiéticos, porque están constituidos por elementos producidos por los propios sistemas de los cuales estos elementos son componentes. En su obra principal Sistemas sociales: lineamientos para una teoría general, publicada en 1984, amplía y fundamenta estas ideas. Sin embargo, en la década de 1990, Maturana y Varela critican a Luhmann la extensión de la autopoiesis a los sistemas sociales

El propósito de este ensayo es aportar algunos elementos y discutir estas cuestiones, teniendo en cuenta la creciente influencia de Luhmann en el campo de la teoría organizacional. Con el fin de orientar el desarrollo de este trabajo, la exposición se centrará en la respuesta a tres interrogantes principales: ¿cuál es el origen y significado de la autopoiesis?, ¿en qué consisten los sistemas autorreferenciales autopoiéticos? y ¿cómo funcionan los sistemas organizacionales de decisiones? En los tres apartados siguientes, se 3 intenta responder a estos interrogantes que, obviamente, están relacionados entre si. Finalmente, se formulan algunas conclusiones.

1. ORIGEN Y SIGNIFICADO DE LA AUTOPOIESIS Como lo explica el propio Humberto Maturana Romesín en 1994, en el prefacio de la segunda edición titulada De máquinas y seres vivos. Autopoiesis: la organización de lo vivo, de su libro publicado en 1973 con Francisco J. Varela García, la idea de autonomía de los seres vivos fue concebida por él en la década de 1960, para explicar y comprender a los seres vivos en su condición de entes discretos que existen en su vivir como unidades independientes. Esta idea intentaba contestar a la pregunta por el origen de los seres vivos en la tierra y su manera de constitución como entes autónomos, teniendo en cuenta que todos los fenómenos biológicos ocurren a través de la realización individual de los seres vivos. Ludwig von Bertalanffy, el biólogo que había inventado la teoría de los sistemas abiertos en la década de 1930, concibe a los seres vivos como totalidades y como sistemas abiertos procesadores de energía, en tanto que para Maturana son entes discretos y autónomos. ¿Qué quiere decir con esto? El propio autor lo aclara: “que la forma de ser autónomo de un ser vivo estaba en el hecho de que todos los aspectos del operar de su vivir tenían que ver sólo con él, y que este operar no surgía de ningún propósito o relación en la que el resultado guiase el curso de los procesos que le daban origen” (Maturana y Varela, 2004:12). Este fundamento de la autonomía es también el fundamento de la idea de autorreferencia de los seres vivos como sistemas. En efecto, todo lo que pasa en y con los seres vivos, tanto en su dinámica interna como relacional, se refiere sólo a ellos mismos, ocurre como una continua realización de si mismos, como si operasen como entes autorreferidos. A partir de estas ideas, Maturana se pregunta por el sentido de la vida y el vivir, sosteniendo que la vida no tiene sentido fuera de si misma, en tanto que el sentido de los seres vivos es su propio vivir como tales, es decir la continua realización de si mismos

2. Lo que trata de decir y mostrar Maturana, como él mismo lo afirma, es que todo ser vivo

3. surge de la propia dinámica relacional de sus componentes, como consecuencia espontánea

4. del operar de éstos o de la propia concatenación del operar de sus componentes como ser vivo

5. y que lo hace un ser vivo. Este dominio del operar a su vez es distinto y ajeno al dominio de la

6. totalidad a que da origen dicho operar. Esto significa que el ser vivo surge como totalidad en

7. un dominio distinto al operar particular de sus componentes. En este sentido, se diferencia de

8. 4

9. los sistemas producidos por los seres humanos, cuyo diseño tiene sentido sólo en relación a un

10. producto o a algo distinto al diseño en si mismo.

11. Como lo descubre Maturana, la dinámica molecular que produce a los seres vivos es

12. circular y esta circularidad se da, según el autor, porque hay una red de transformaciones y de

13. producción molecular constitutiva de lo vivo, de tal manera que las moléculas producidas en

14. el operar de esa red interactúan de modo que: generan la red que las produce,

dan origen a los bordes y extensión de la red y configuran el flujo de moléculas que, al incorporarse a la dinámica de la red, se transforman en componentes de ella. Las ideas de autonomía, autorreferencia y organización circular de las transformaciones y producciones moleculares de los seres vivos, son difundidas por primera vez en 1969 por Maturana, al presentar el ensayo Neurophysiology of cognition(1) en un congreso de antropología en Chicago sobre el tema El conocer como fenómeno humano. En 1970, publica una versión ampliada con el título Biology of cognition(2). Estas ideas constituyen la base de lo que después Maturana y Varela denominan autopoiesis, vocablo que habría surgido de un intercambio de ideas con el filósofo José María Bulnes. La autopoiesis u organización de los seres vivos se da en diferentes dominios, con diversas clases de componentes y formando distintos sistemas. Entre tantos sistemas moleculares diferentes, los seres vivos son sistemas autopoiéticos moleculares. Las células son sistemas de primer orden, porque existen directamente como sistemas autopoiéticos moleculares, en tanto que los organismos son de segundo orden, porque son agregados de células, mientras que las colmenas, las colonias, las familias y los sistemas sociales, son sistemas de tercer orden, porque son agregados de organismos. No obstante, Maturana aclara que “estos sistemas autopoiéticos de orden superior se realizan a través de la realización de la autopoiesis de sus componentes” pero que, en el caso de los sistemas sociales, “lo que los define como tales no es la autopoiesis de sus componentes, sino la forma de relación entre los organismos que los componen” (Maturana y Varela, 2004:19).

La idea de autopoiesis es desarrollada por Maturana y Varela en 1971 y, hacia fines de este año, la incluyen en un texto de 76 páginas en inglés titulado Autopoiesis: the organization of living systems. Esta versión original en inglés fue publicada recién en 1980 (3), cuando la idea había adquirido ya cierta popularidad dado que antes, en 1973, fue publicada en Chile una versión en español del texto original(4) y, además, a mediados de 1974, fue publicado en 5 inglés un breve artículo que presentaba la noción de autopoiesis y desarrollaba un caso mínimo(5). Este artículo fue el primer texto en inglés con la idea de autopoiesis. Como lo resume el propio Francisco J. Varela García en 1994, en el prefacio de la segunda edición titulada De máquinas y seres vivos. Autopoiesis: la organización de lo vivo, de su libro publicado con Humberto Maturana Romesín, la autopoiesis se apoya en seis puntos centrales que, entrelazados, especifican su contenido teórico: 1) Los seres vivos son autónomos y autorreferentes. 2) Los seres vivos no se constituyen sólo por componentes materiales, sino también por una organización de lo vivo que opera como configuración o pattern. 3) La organización de lo vivo es un mecanismo de constitución de identidad como entidad material. 4) El proceso de constitución de identidad es circular e implica una autoproducción única de la unidad viviente a nivel celular. 5) Las interacciones de identidad ocurren en la estructura físico-química y en la unidad organizada como identidad autoproducida cuyo punto de referencia es el fenómeno interpretativo de constitución de significados. 6) La constitución de identidad precede al proceso de evolución y lo hace posible a través de series reproductivas con conservación de la identidad (Maturana y Varela, 2004:45). A su vez, como también lo señala Varela, estas ideas condensan tres conceptos que están en el centro del debate de varias disciplinas: a) En la naturaleza hay propiedades emergentes o internas que surgen de sus componentes de base, pero que no se reducen a éstos. Un ejemplo de ello es la vida celular. b) El proceso evolutivo no se explica sólo por la selección externa, sino que requiere de propiedades emergentes o internas que surgen de la autonomía e individuación de los miembros.

c) El fenómeno interpretativo es la clave de todos los fenómenos cognitivos naturales. Los significados corresponden a identidades bien definidas y no se explican por capturas de información a partir de exterioridades (Maturana y Varela, 2004:46)

2. SISTEMAS AUTORREFERENCIALES AUTOPOIÉTICOS En la década de 1980, el sociólogo alemán Niklas Luhmann extiende la idea de autopoiesis a las ciencias sociales. Utiliza esta idea como categoría central de la teoría que desarrolla sobre la sociedad y los sistemas sociales. Precisamente, los considera sistemas autorreferenciales autopoiéticos, porque estarían constituidos básicamente por elementos producidos por los propios sistemas de los cuales estos mismos elementos serían partes componentes. Luhmann se refiere a esta idea por primera vez en su ensayo Autopiesis, acción y entendimiento comunicativo, publicado en 1982. Luego, la desarrolla y fundamenta en su obra principal Sistemas sociales: lineamientos para una teoría general, publicada en 1984. ¿De qué trata la teoría sociológica de los sistemas autorreferenciales autopoiéticos? Ante todo, es necesaria una breve referencia a las teorías e instrumentos conceptuales que utiliza Luhmann para construir y fundamentar su propia teoría. Para Izuzquiza, nutre su pensamiento en tres grandes fuentes: la teoría de sistemas, la teoría de la comunicación y la teoría de la evolución. La primera lo utiliza como esquema de observación, para reconocer diferencias, en tanto que para el análisis utiliza los “sistemas” como sujetos y no los seres humanos. Luhmann utiliza tres sistemas: vivos u orgánicos, psíquicos y sociales. Como se basa en la teoría de sistemas de Bertalanffy y en la teoría estructural-funcionalista de Parsons, con la combinación de ambas y algunas críticas que realiza, construye lo que él denomina teoría funcional-estructuralista de sistemas (Izuzquiza, 2008:96,142-143). Luhmann critica el concepto de acción social de Parsons y lo considera ligado al concepto tradicional de sujeto, con sus componentes de intencionalidad, axiología, finalidad, etc., que él rechaza. Asimismo, critica la falta de radicalidad en el uso del método funcional, proponiendo en cambio un concepto de función en sentido lógico-matemático del término, es decir, como un esquema lógico-regulador que permita comparar sucesos entre si, como equivalentes funcionales. De igual manera, considera que el análisis funcional debe despojarse de toda referencia ontológica y de toda causalidad, ya que ésta es un caso de análisis funcional y no el funcionalismo un caso particular de causalidad. Por otra parte, considera que la función antecede a la estructura y puede ser cumplida por diversos equivalentes funcionales. De esta manera, sustituye las categorías tradicionales de la teoría de la acción social por categorías sistémicas basadas en el dinamismo de la función, lo que implica un mundo de posibilidades, de alternativas diversas, de problemas de elección, es decir un mundo 7 dominado por la complejidad. Este concepto es central en la teoría de Luhmann y proviene de la cibernética. La complejidad no es una propiedad sino un concepto multidimensional que implica multiplicidad de relaciones posibles, posibilidades diferentes, dinamismo irreversible, diferencia, negación antes que afirmación. Supone una forma particular de racionalidad fundada precisamente en la diferencia, pero de manera autorreferente, que se da “cuando se refleja en la unidad de la diferencia” (Luhmann, 1998:420). Luhmann utiliza la autorreferencia como perspectiva teórica e instrumento conceptual, considerándola una particular forma de relación, que tiene que ver con la circularidad de su pensamiento. Sin embargo, es un concepto tomado con reserva en el pensamiento occidental, por el riesgo de relación circular viciosa (Izuzquiza, 2008:105). No obstante, Luhmann conjura este peligro introduciendo el concepto de diferencia en la noción misma de autorreferencia, ya que designa como autorreferente a toda operación que se refiere a otra cosa y, mediante ella, a si misma, pero de manera asimétrica. Esta asimetría señala la diferencia y constituye un componente clave en la definición misma de autorreferencia. La autorreferencia señala un doble dominio del si mismo. Por un lado, un objeto autorreferente es él mismo, pero por otro, al mismo tiempo, es una unidad de referencia para si mismo. Con otras palabras, es una unidad reforzada por la referencia a si misma, pero que al mismo tiempo se identifica como diferente a los demás. Por lo tanto, la autorreferencia implica un doble juego de identidad y diferencia. Es paradójica, porque implica al mismo tiempo un camino de unidad y un camino de diferencia. Como lo señala el propio Luhmann, “la autorreferencia del concepto de diferencia constituye la unidad de la diferencia” (Luhmann, 1998:419). La autorreferencia no sólo es asimétrica y paradójica, sino que se identifica y es el correlato de la complejidad, que es una de las categorías centrales del pensamiento de Luhmann. La autorreferencia es compleja porque supone un juego de identidades y diferencias, de múltiples posibilidades de distinción de los otros y de si mismo, de modos contingentes de ser y de relacionarse con otros y consigo mismo. Es decir, supone un modo de constitución múltiple, y por tanto complejo, de identidades y diferencias, de paradojas y asimetrías. Luhmann atribuye todos estos rasgos a la sociedad y a los sistemas sociales, cuyos sujetos o unidades de análisis son los sistemas de comunicación y no la acción social de Parsons ni la acción comunicativa de Habermas. Precisamente, con la intención de 8 diferenciarse de éstos, se refiere a los sistemas sociales como sistemas autorreferenciales, condensando en este adjetivo los rasgos señalados anteriormente Sin embargo, en la construcción de su propia teoría, además de la idea de autorreferencia, Luhmann incorpora en 1982 la idea de autopoiesis, desarrollada por Maturana y Varela. Estos autores publican su teoría en inglés en 1980, como lo vimos anteriormente, y en 1981 Milan Zeleny (6) publica como editora una introducción a la teoría de la autopoiesis, aportando bibliografía sobre un tema que se difunde rápidamente a partir de estas publicaciones. Entre la idea de autorreferencia y la idea de autopoiesis se establece una relación muy estrecha, ya que la primera es como el tejido de la segunda. Como lo sostiene Izuzquiza, “el empleo del concepto de autopoiesis tiene, para Luhmann, el valor de nuevo paradigma epistémico, un verdadero camino nuevo de pensamiento” (Izuzquiza, 2008:110). Con esta nueva incorporación, Luhmann se diferencia de la teoría de sistemas abiertos de Bertalanffy y desarrolla su propia teoría de la sociedad y de los sistemas sociales como sistemas autorreferenciales autopoiéticos. Combinando la teoría de la autopoiesis con la teoría de sistemas, Luhmann sostiene que “un sistema autopoiético puede representarse como algo „autónomo‟, sobre la base de una „organización cerrada‟ de reproducción autorreferencial” (Luhmann, 2005:105). Aparecen aquí varias ideas ya mencionadas anteriormente: la autonomía de los seres vivos, la circularidad de los procesos, la autorreferencialidad, la idea de cierre o de fronteras o de límites de los sistemas. El propio autor aclara la relación entre estas ideas: “en el ámbito de los sistemas autopoiéticos, la clausura circular interna es condición „sine qua non‟ para la continuidad de la autorreproducción del sistema y que el cese de la misma significaría la muerte” (Luhmann, 2005:106).

De esta manera, en los sistemas autorreferenciales autopoiéticos, el sistema produce sus propias unidades o elementos componentes y su propia estructura. En esto Luhmann se diferencia de las teorías de la autoorganización, que sostienen que los sistemas crean sus propias estructuras pero no los elementos disponibles, y también de la teoría de los sistemas abiertos, basados en inputs de elementos del entorno que el sistema transforma en outputs. En los sistemas autopoiéticos, en cambio, hay clausura circular interna, como condición imprescindible para la continuidad autorreproductiva del sistema. La clausura permite la autoproducción de los elementos y de la estructura y esto, a su vez, de manera autorreferencial, permite la autorreproducción del sistema.

Asimismo, en correspondencia con estas ideas, los sistemas autorreferenciales autopoiéticos no son teleológicos, pues no tienen causalidad ni finalidad, tal como tradicionalmente se entienden estos términos. Lo único que puede afectar a estos sistemas es la decisión de continuar o no con la autorreproducción del sistema. Esta decisión depende del mismo sistema y no de alguna causa externa al mismo. Para Luhman, estos sistemas desarrollan tres operaciones autopoiéticas fundamentales: la vida, la conciencia y la comunicación. Estas operaciones corresponden a los tres tipos de sistemas que él incluye en su teoría: los sistemas orgánicos, los sistemas psíquicos y los sistemas sociales. Al tener clausura circular interna, los sistemas autorreferenciales autopoiéticos podrían quedar aislados unos de otros, sin contacto entre si. Este problema lo soluciona Luhmann retomando de Parsons, con alguna variación, el concepto de interpenetración. Hasta tal punto es importante este concepto para él, que dedica todo un capítulo de su obra principal, el capítulo 6, para explicarlo. La importancia radica en que este concepto le permite explicar el mecanismo mismo de constitución de la sociedad como complejo de sistemas sociales. Para Luhmann, los seres humanos son parte del entorno de la sociedad y no parte de la sociedad misma, en tanto que la expresión seres humanos incluye los sistemas psíquicos y los sistemas orgánicos de los hombres. Para conjurar el peligro de una sociedad sin hombres (Izuzquiza, 2008) que podría derivarse de esto, Luhmann aclara: “Quien sospeche esto, no ha entendido el cambio de paradigma de la teoría de sistemas. La teoría de sistemas parte de la unidad de la diferencia entre sistema y entorno. El entorno es un momento constitutivo de esta diferencia y, por lo tanto, no es menos importante que el sistema mismo.

Y es aquí donde yo puedo empezar mi crítica a la cibernética

· Renzo Filinich

Christian Franco Rodriguez si pudieses explicarlo con tus propias palabras sería más simple que ocupar un copy/paste de otros textos para entender lo que “tu” quieres decir, no se entiende nada tu punto sea comentario o pregunta, en mi caso copie una entrevista que realice hace un par de años a un colega para justamente evitar hacer copy/paste de lo que ya estaba escrito. Saludos

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Renzo Filinich El texto me permite entrar de lleno en tu pregunta y a defirencia de ella yo estoy tratando de desarrollar los conceptos no solo de mencionarlos puedes revisar el articulo completo https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/.../ev.../ev.5071.pdf si no comprendes es porque no lees. Una vez desarrollado los conceptos de autopoiesis en Maturana y autoreferencia en Luhmann puede empezar mi critica.

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Primero la cibernetica no es una ciencia, en ella no hay conocimiento lo que se construye en la cibernetica son modelos de procesamiento de información.

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o 34 min

Segundo la cibernetica misma sin necesidad de especificar el modelo ya sea el de Von Neuman o el de Maturana , es deshumanizante, ya que pone al sistema en el centro, esta es la muerte del hombre que ya se produce en el estructuralismo.

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o 31 min

Tercero hayuna primera cibernetica cuya teoria principal es la teoria general de sistemas y hay una segunda cibernetica que parte de estos modelos de complejidad auotpoietica y auto referencial. donde pasamos de sistemas abierto a entes discretos , este pase no es otra cosa que la totalización de la cibernetica, lo que da pie a la dictadura algoritmica.

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o 28 min

Renzo Filinich

Christian Franco Rodriguez yo no elabore una pregunta estimado, es una entrevista a un colega. No entiendo a qué refieres cuando dices y mencionas a Maturana con la entrevista, no hay ninguna relación, la autopoesis aquí en Chile ya fue ocupada en el Cybersyn, no se porque traes a colación algo de hace 50 años atrás, cuando la entrevista refiere al contexto actual, te sugiero leas con calma y no des por sentado temas que ya fueron analizados hace 50 años, sobre todo aquí en Chile. Con todo respeto siempre por supuesto y con esto cierro mi intervención. Saludos

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o 28 min

Cuarto los modelos se imponen, no por experiementación ni por conssitencia racional sino por propagación discursiva en la red, es la red explicandose a ella misma en un circulo vicioso otro tipo de modelos quedan excluidos sobre todo aquellos que quieran poner al hombre en el centro.

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o 26 min

Luhmann lo explica muy bien el hombre queda en el entorno del sistema, las decisiones se conectan sin necesidad de una cociencia humana que las reflexione, son las organizaciones las que deciden estas premisas como reglas o principios, mediante procesos de

interpretación y reflexión sobre los límites entre la sociedad y la organización. Estos límites

operan como premisas de decisión y son constitutivos de los sistemas organizacionales, al

estructurar comportamientos selectivos respecto a la sociedad que es su entorno. Para

Luhmann, el desarrollo de las organizaciones fue favorecido por los procesos de

diferenciación social y monetarización, por la legalización de la vida social y por la

ampliación del ámbito de vida familiar y doméstico provocado por los procesos de

escolarización y de desarrollo del mercado laboral. ¿Ahora esto es asi? No importa porque la cibernetica dejo de lado toda ontologia, toda gnoseologia y con ella toda epistemologia y axiologia, es simplemente el modelo que se impone por lo tanto el algoritmo no es la maquina, sino la red en la que todos estamos atrapados decidiendo como maquinas en l modelo de comunicación impuesto.

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o 17 min

Renzo Filinich A ver de pronto no entiendes porque sali de tu programación habitual lo que estoy haciedo es alterar la entrevista que mandaste ,!que tu mandaste y que tu colaste en esta conversación! Para profundizar mi critica en la que sosntengo que el hombre hace rato ya salido del centro y que ahora estamos en una dictadura algoritmica, "Asi Paola diga que hay capital social por lo tanto el capital es humano" Por favor para el capital solo somos recursos. Voy a ir pregunta por pregunta me tomara un tiempo, espero no hayas metido tu entrevista sin esperar ninguna respuesta, como suele ocurrir enlas redes y entremos en un dialogo, no me parece ético que tires la piedra y que luego salgas corriendo yo lei tu entrevista lee tu la información que mando y mantenderemos una relación reciproca asimetrica para ambos lados.

· Renzo Filinich

Christian Franco Rodriguez gracias por tu tiempo y aclaración, si mira, esa entrevista justamente la comparti a raíz de la discusión entre tú y Paola, ya que si la ves trata justamente de las nuevas relaciones entre lo humano y los algoritmos, lo que precisamente apuntas e inicio la entrevista nace desde un enfoque de la cibernética de mediados del siglo pasado, desde el aspecto informacional. Si continúas la lectura ahí Javier Blanco, quien es el entrevistado, desarrolla que hoy en día la información ya no es solamente información, sino es algo propiamente orgánico a lo que él llama Organologico. En ese sentido, el punto de lo central entre lo humano y la máquina queda cuestionado, tal como lo cuestiona Javier durante la entrevista, donde es enfático que eso ya quedó atrás en el mecanicismo del siglo 19. Por eso justamente me atreví a compartirles esta entrevista que entiendo va en relación al posteo y a su discusión. Saludos

Renzo Filinich Y te agradezco enormemente esta entrevista que intentare alterar pregunta por pregunta donde ire aclarando mi cuestionamiento epistemologico a la cibernetica, la necesidad de recuperar el centro en el hombre con su realción espiritual con Dios y la imposibilidad de lo organologico en el ciborg comprendiendo lo organico desde la dialectica que de hecho no es como la plantea Javier, si me acompañas me aclararas muchos puntos y corregiras otros , seguire usando otros documentos para ir desarrollando conceptos y puntualizando mi critica.

RF: Y en esta clave de trabajo reflexivo, como director de una Maestría en Tecnología, Políticas y Cultura ¿cómo observas actualmente estos ejes a nivel sistémico?

JN: La pandemia pone en manifiesto un estado de cosas que ya se venía dando pero que se manifiesta con toda crudeza como problema: no tenemos condiciones de inteligibilidad del presente, el presente no está siendo inteligible. Por ejemplo, hoy en el diario The Guardian hablan de un estudio del 2015 en Estados Unidos, donde el 4% de la población cree en una teoría donde una raza reptiliana de lagartos transdimensionales gobierna el mundo, al estilo de una serie de los años 90s, son 12 millones de personas que creen en esta teoría conspirativa. Más allá de las diferencias sociales que tiene ese país, su problema no es precisamente falta de acceso a la información. A mi entender es otro el problema…Hoy en día, hay mucha gente creyendo en teorías de conspiración por ejemplo una que une a los demócratas, judíos, Bill Gates, George Soros y los pedófilos, y gran parte de la elección está centrada en ese oscurantismo que favorece a Trump entre otras muchas cosas. El oscurantismo asociado a un estadio de desinformación y desconocimiento es algo que vuelve muy peligroso este presente y no estamos entendiendo cómo funciona realmente. Se le acusa a la inteligencia artificial o al mundo informacional, como que está generando mundos paralelos, donde cada quien crea su propio mundo. A partir de esta mirada, yo cuestiono las ideas de Stiegler sobre su propuesta organológica, que debe ser aún desarrollada. Esta teoría plantea pensar la individuación en los tres ejes mencionados (tecnología, políticas y cultura, aquí vale la comparación con la propuesta fallida de Luhmann donde los ejes biológicos, psicológicos y sociales se interpenetran para generar una premisa de decisión). Es decir, podemos considerar el sistema nervioso central o las mentes a través de las tecnologías digitales, y estas a partir de la tecnología ubicua y la organización social y política. Estas tres dimensiones se co-constituyen conjuntamente, y además la organización social y política, por supuesto, hoy más que nunca está mediada por tecnologías digitales. Esas mediaciones y esos intercambios hacen que solo se pueda pensar la condición humana actual en los tres ejes a la vez. Sin embargo, debemos asumir primero la crítica epistemológica que planteo para dejar de lado estos modelos fallidos.

(texto del documento complejidad y caos de CArlos Reynoso)

La teoría de la complejidad (que engloba la teoría de los sistemas adaptativos complejos, la dinámica no lineal, la teoría de los sistemas dinámicos, la teoría del no-equilibrio y la teoría del caos) ha sido descripta como la tendencia científica dominante surgida en la década de 1990, un aporte capaz de explicar cualquier sistema complejo en función de unas pocas reglas (Lewin 1992), o de acometer los problemas inabordables de la ciencia social; un saber a la altura de los tiempos, una genuina nueva ciencia (Merry 1995), la gran idea del momento (McGlade 2003: 111), una nueva clase de ciencia (Wolfram 2002), la próxima gran revolución científica (Sprott 1993: 476), una fuente de discernimiento que afectará la vida de todos los que viven en el planeta (Brockman 2000: 14), un giro en la concepción del mundo (Dent 1999), un modelo que cambió la dirección de la ciencia para siempre (Strogatz 2003: 179) y una revolución sólo comparable a la teoría de la relatividad o a la mecánica cuántica (Gleick 1987: 6). Pero también se la considera una moda pasajera que ha recibido más promoción de la que merece (Sardar y Ravetz 1994), un modelo que se ha impuesto en virtud de una buena táctica de relaciones públicas (Dresden 1992), un espacio invadido por personas que se sienten atraídas por el éxito más que por las ideas (Ruelle 1991: 72), un bluff que pretende resucitar una ciencia moribunda a fuerza de superlativos e hipérboles, y una empresa abocada al fracaso que no ha dicho nada acerca del mundo que sea a la vez concreto y sorprendente (Horgan 1996: 245-287).

La realidad parece estar en algún punto entre esos extremos, pues si bien es verdad que las ciencias de la complejidad constituyen un espacio de investigación en crecimiento sostenido, todavía no existe nada que se asemeje a una teoría unificada o a un conjunto de acuerdos sustanciales, y al lado de hallazgos espectaculares subsisten fuertes dudas sobre la practicabilidad de buena parte del proyecto. Las polémicas dentro y fuera son feroces, y las operaciones de prensa y las maniobras de cooptación por parte de científicos, grupos e instituciones están a la orden del día. En esta introducción y en el resto del texto habrá que ir alternativamente examinando propuestas de auténtico provecho y callejones sin salida, avances y atolladeros, contribuciones y simulacros. La exploración que aquí se inicia tendrá que argumentar sus razones acompañada de ese penetrante ruido de fondo.

Mientras el tumulto arrecia, las corrientes se diversifican y las posturas de casi todos los enclaves se radicalizan ya sea a favor o en contra, lo concreto es que las teorías y los algoritmos de la complejidad aún no han entrado de lleno en el repertorio conceptual de las ciencias sociales en general, ni en el de la antropología en particular. Son, todavía, una especialización de nicho, aunque sus adeptos crean que lo que piensan ellos es lo que debería pensar todo el mundo. A despecho de su arrogancia eventual , los usos de la complejidad en las ciencias blandas son todavía titubeantes, sus prácticas inciertas y sus logros modestos. Se han propuesto varias explicaciones de este virtual impasse. Alan Sokal y Jean Bricmont han afirmado en Imposturas Intelectuales (1999) que algunos pensadores que presumen familiaridad con formas avanzadas de la teoría de la complejidad (incluyendo fractales, caos y sistemas alejados del equilibrio) han interpretado con excesiva laxitud el sentido de los conceptos técnicos y no han satisfecho requisitos de consistencia lógica, coherencia semántica y rigor pragmático que en otras ciencias se saben ineludibles. Aunque la alegación de impostura es un argumento demasiado categórico y no falta el antropólogo que acuse de frivolidad a esos críticos (Mier 2002: 103), es palpable que la producción científica en el espacio de innovación compulsiva de la posmodernidad ha sido pródiga en proclamas de fuerte tenor retórico, en las que se habla de la complejidad en términos grandilocuentes y se trata a las epistemologías rivales con una sorna y una soberbia que no parecen respaldadas por ningún logro. En pocos lugares se encuentra el tesoro de resultados que debería ser fruto de esos presuntos progresos en materia teórica; cuando aparece no sólo es decepcionante sino (y éste es ahora el pecado mayor) desoladoramente simplista, aún en los términos de sus propias reglas de juego.

Esta situación se presenta incluso en obras ambiciosas de autores de primera línea como Georges Balandier (1988) o Edgar Morin (1999), así como en los modelos de segundo orden de los constructivistas, cuyas radicalidades buscan ser todavía más extremas que las de los posmodernos (Watzlawick 1994; Watzlawick y otros 1988; Maturana 1996; Ibáñez 1990). Éstos culminan en una proclama salpicada de unos pocos tecnicismos interpretados más allá de toda garantía, para terminar negando la existencia objetiva de la realidad en nombre de unos pretextos que no dan para tanto. Renuncian a elaborar modelos productivos desde los cuales abordarla, o repiten consignas que hace veinte años sonaban agudas pero Reynoso – Complejidad – 6 han dejado de serlo a fuerza de reiterarse. ¿Cuantas veces más se puede anunciar que el reduccionismo, el logos y la representación están en crisis? ¿Quién puede seguir creyendo que con un poco de reflexividad se suple la falta de ideas instrumentales, o que es mejor una deconstrucción cualquiera que una buena heurística positiva? Además, las interpretaciones entre pueriles y extravagantes de la teoría del caos, los sistemas dinámicos, la autoorganización, el efecto mariposa, el principio de irreversibilidad, la mecánica cuántica, el teorema de Gödel y los atractores extraños en las humanidades ya son innumerables, al punto que han engendrado un género específico de desmentidos, una galería grotesca de “usos y abusos”, y un movimiento multitudinario de reacción (Phelan s/f; Sussmann y Zahler 1978; Pagels 1982; Bouveresse 1984; Kadanoff 1986; Zolo 1990; Winner 1993; Ruelle 1990, 1994; Gross y Levitt 1994; Stenger 1995; Bricmont 1996; Gross, Levitt y Lewis 1996; Back 1997; Eve 1997; Koertge 1998; Spurrett 1999a).

Ahora para profundizar en mi crítica epistémica veamos los Modelos científicos: Mecánicos, estadísticos, sistemáticos, interpretativos

· Un modelo mecánico no involucra reducir los sujetos o las culturas a máquinas, ni adherir a metáforas mecanicistas, ni hablar siquiera de modelos en el sentido más formal de la palabra. Serían mecánicos, por ejemplo, los modelos desplegados por Marvin Harris en sus estudios de casos, en los que se buscan identificar los factores que determinan ciertas prácticas culturales. Algunos de los modelos de la ciencia cognitiva son asimismo mecánicos, pues describen la estructura interna de las operaciones o dispositivos que causan estados de la mente o que explican las regularidades de la cognición. Dado que los modelos mecánicos engendran explicaciones de casos a partir de principios generales, la estructura de las inferencias en estos modelos es deductiva: una explicación subsume, aún cuando identifique mecanismos particulares. Las leyes propias de los modelos mecánicos, si las hubiere, tienden a ser deterministas, y el objetivo de los modelos es habitualmente la explicación de hechos en función de principios actuantes. “La cuestión central de una explicación científica es la propuesta de un mecanismo”, dice Maturana (1995: 65) y por una vez estoy de acuerdo con él. Siempre que aparezca la palabra “porque” estamos, desde Marshall Sahlins a Marvin Harris, en presencia de uno de estos modelos. No todos los modelos mecánicos son reduccionistas, en el sentido de requerir descomposición y análisis de las entidades que los componen; la ley de gravitación universal descubierta por Newton, F = K m m’/r2 , por ejemplo, es una explicación estructural que no requiere ahondar en la estructura íntima de la materia subyacente (Thom 1985: 16). Pero en general análisis y explicación van juntos; aquél adquiere sentido cuando ésta se alcanza. En ciencia cognitiva el modelo mecánico canónico es el sistema experto, un sistema que deduce conclusiones (o prueba hipótesis) aplicando hechos y reglas.

· Son estadísticos, en cambio, los estudios de la antropología comparativa o transcultural derivada de George Murdock, en los que se busca establecer la probabilidad de ocurrencia de una práctica en presencia de determinada institución, o a la inversa. Se trata de una modalidad de estudio correlacional, por lo común cuantitativa, que no arriesga hipótesis sobre la naturaleza precisa de los mecanismos y relaciones causales; es por eso que los modelos estadísticos se conforman al llamado esquema de la caja negra. En ellos interesa determinar qué condiciones (o estímulos) producen determinadas conductas (o respuestas), sin que importe deslindar por qué. Algunas veces los modelos estadísticos se conciben como acercamientos preliminares, propios de una ciencia que aún no puede imponer leyes a su objeto. Dado que estos modelos consideran varios casos individuales y abstraen de ellos generalizaciones y regularidades, la estructura de la inferencia en estos modelos es inductiva (Holland y otros 1989). En general los modelos Reynoso – Complejidad – 15 estadísticos abundan en tipologías, de las cuales se derivan las entidades o categorías culturales a ser correlacionadas. Las leyes típicas de los modelos estadísticos, cuando las hay, son necesariamente probabilistas. Son estadísticas las leyes de Zipf, Pareto, Weber-Fechner y Gutenberg-Richter: generalizan los casos conocidos, sin explicar nada; se mantendrán en pie hasta que las excepciones sean estadísticamente significativas. No todos los modelos estadísticos son cuantitativos; no lo es su variedad más conspicua en ciencias humanas, el conductismo. En ciencia cognitiva el modelo estadístico por excelencia se encarna en las redes neuronales.

Aunque podría parecer a priori imposible, existe una alternativa a los modelos mecanicistas y estadísticos, una especie de paradigma básico, un arquetipo de articulación teórica. Se trata de los modelos sistémicos, que en ocasiones han ejercido influencia en la antropología debido a su énfasis en los fenómenos dinámicos, en los universos totales abiertos a su entorno, en los procesos complejos y en las interacciones fuertes. Los modelos de esta clase se piensan o bien como de estructura diferente a la de las formas clásicas, o como la superación de éstas en una secuencia epistemológica de carácter evolutivo. Por razones bastante complicadas y de todas maneras contingentes, han habido cuatro grandes formulaciones sucesivas de estas teorías de sistemas, que son: (1) La cibernética, propuesta por Norbert Wiener hacia 1942. (2) La teoría general de sistemas (o teoría de los sistemas generales), desarrollada por Ludwig von Bertalanffy hacia la misma época, pero difundida mayormente entre 1950 y 1970. (3) La teoría de las estructuras disipativas (o de los Sistemas Alejados del Equilibrio) promovida por el Premio Nobel Ilya Prigogine desde principios de la década de 1960, y continuada por la cibernética de segundo orden de Heinz von Foerster, la cibernética conversacional de Gordon Pask, la autopoiesis de Humberto Maturana, la enacción y la neurofenomenología de Francisco Varela y el constructivismo de Ernst von Glasersfeld. (4) La teoría de catástrofes de René Thom, elaborada hacia 1970. El creador de la distinción entre modelos mecánicos, estadísticos y sistémicos (o complejos) fue sin duda Warren Weaver (1948). En general, los modelos mecánicos se adaptan a sistemas o procesos de complicación relativamente escasa, que se prestan a ser íntegramente analizados. En otras palabras, los modelos mecánicos conciernen a los mecanismos que producen determinado estado de cosas, y estos mecanismos resultan a la vez explicativos cuando el objeto es comprensible en el juego de la simplicidad organizada. La simplicidad es aquí un efecto teórico, una distinción epistemológica, no una cualidad empírica: un objeto simple se aviene a ser explicado mediante una analítica que distingue en él o bien un solo nivel de organización, o bien relaciones lineales entre diversos niveles.

Los modelos estadísticos, por su parte, se ocupan de fenómenos que (desde una determinada perspectiva) resultan demasiado complejos para ser analizados y que sólo son susceptibles de un abordaje sintético-inductivo; al no ser íntegramente cognoscibles o analizables, podría decirse que los objetos del estudio estadístico están desorganizados. Los mecanismos que producen los fenómenos no son conocidos, o se reputan imposibles de conocer, o no se los estima relevantes, y es por ello que se los remite a una caja negra. Reynoso – Complejidad – 16 Los modelos sistémicos, finalmente, procuran organizar la complejidad a través de un conjunto de ecuaciones que describen los diferentes aspectos de los sistemas. El objeto canónico de las teorías sistémicas son los llamados sistemas complejos, que, como luego se verá, no por ello son desorganizados, pues, por su complejidad particular, poseen la capacidad de auto-organizarse. Aunque no todas las teorías sistémicas cumplimentan esta salvedad, hagámosla aquí: la complejidad no es en sentido estricto un atributo ontológico propio del fenómeno que se estudia, sino una escala inherente al punto de vista que se adopta y a los conceptos que se usan, en especial conceptos relacionales tales como el de interacción, organización y emergencia. Por consiguiente, tanto un microorganismo como el universo son por igual susceptibles de abordarse como sistemas complejos. Una misma realidad empírica, diferentemente mapeada sobre una teoría, puede ser objeto de cualquiera de los tres tipos de modelos expuestos.

El siguiente cuadro presenta, diagramáticamente, las características de los tres principales tipos de modelos; me he tomado la libertad de añadir a la tabla canónica de Warren Weaver (1948) y Anatol Rapoport y William Horvath (1959), como cuarta instancia, las propuestas interpretativas (también podríamos poner en su lugar las posmodernas y las constructivistas), pues, aunque la historia nunca acostumbra contarse de esta manera, vienen como anillo al dedo para completar la tabla periódica de las estrategias posibles. Las teorías fenomenológicas, simbólicas e interpretativas en general, en efecto, tienden a inhibir las generalizaciones en nombre de un conocimiento local que ni siquiera permite una comprensión totalizadora de los casos individuales, y que confía más en la conjetura o en la corazonada (generosamente llamada “abducción”) que en el razonamiento formal1 . En el mismo espíritu, y partiendo de la base que una teoría podría considerarse como un modelo sumado a una interpretación, yo diría que nuestros cuatro modelos mapean bastante bien con los cuatro tipos teóricos propuestos por Penrose: los mecánicos serían predominantes en las teorías que él llama “supremas”, los estadísticos en las que denomina “útiles”, los sistémicos en las “provisionales” y los hermenéuticos en las “descaminadas” (Penrose 1996: 185-190). Modelo Perspectiva del Objeto Inferencia Propósito Mecánico Simplicidad organizada Analítica-deductiva Explicación Estadístico Complejidad desorganizada Sintética-inductiva Correlación Sistémico Complejidad organizada Holista-descriptiva Descripción estructural o procesual Interpretativo Simplicidad desorganizada Estética-abductiva Comprensión Tabla 2.1 - Los cuatro modelos Nótese que los modelos sistémicos no se conforman al modelo nomológico deductivo, dado que su concepción en torno a la equifinalidad, multifinalidad, multicausalidad, causalidad circular o realimentación, no-linealidad y la elección de transiciones de fases, procesos de morfogénesis y emergencia como objetos de estudio, les impide expresar las aserciones lineales de condicionalidad que constituyen las estructuras típicas de los sistemas deductivos.

Ya aquí ya podemos profundizar nuestra crítica epistemológica, porque uno creería que son 4 modelos diferentes de ciencia y no es así, la ciencia siempre tendrá su base en su posibilidad mecanicista de explicar un fenómeno en su simplicidad organizativa, pero no se puede quedar ahí, tendremos que ver todas las posibilidades del fenómeno si realmente lo queremos conocer y para esto necesitamos de modelos estadísticos y así dar cuenta de su complejidad desorganizada en la correlación con otros fenómenos, pero el conocimiento entonces requiere una síntesis una descripción holística y esto es lo que de la cibernética una descripción pos estructural procesual de la complejidad organizada, lo que de todas maneras llevara a una interpretación, que permita la comprensión del fenómeno en su simplicidad desorganizada, entrando en un dialogo abductivo, una diacrítica aquí la ciencia vuelve a ser filosofía. El problema con los modelos sistemáticos es que no se fundamentan en modelos mecánicos ni estadísticos ni se abren al dialogo interpretativo, simplemente son intentos de descripciones holísticas, intentos fallidos.

Vemos el modelo de Stiegler con sus tres ejes tecnología, política y cultura y este es el típico trabajo de los modelos de complejidad o modelos sistemáticos, sin mayor base apelando a un sentido común establece estos tres ejes ¿Para pensar la condición humana? ¿Para lograr un proceso de individuación? No, el hombre no podrá ser entendido mecánicamente, ni estadísticamente, ni sistemáticamente, ni interpretativamente, se hace necesaria una vuelta a la espiritualidad, una integración y superación de la episteme religiosa , artística , filosófica, científica , deconstructiva donde se desplazan los centros, algorítmica donde el hombre se desintegra, a una biodramaturgia en la que se logre la comunión espiritual del hombre con Dios y el hombre por fin se revele. Pero lejos de esto modelos como el de Stiegler o el modelo de comunicación de Luhmann deshumanizan con descripciones holísticas fallidas, que lo que describen son procesos de información no al ser humano. Es triste ver como la filosofía, el arte y hasta la religión caen en estos modelos que no son científicos, sino algorítmicos dados en el intento de explicar y controlar los sistemas, reduciendo al hombre a un sistema, cuando el hombre jamás ha sido ni será un sistema, el ciborg que es en lo que nos quieren convertir sí.