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LA SIMULACION Y REPRESENTACION DE MODELOS Y TEORIAS CIENTIFICAS MEDIANTE IMAGENES.

SIMULATION AND REPRESENTATION OF MODELS AND SCIENTIFIC THEORIES USING PICTURES

Que la imaginacion no es un sentido se deduce con evidencia de los hechos siguientes. El sentido esta en potencia o en acto--por ejemplo, vista y vision--mientras que una imagen puede presentarse sin que se de ni lo uno ni lo otro, como ocurre en los suenos. Ademas, el sentido esta siempre presente y disponible pero no la imaginacion. Por otra parte, si fueran lo mismo en acto, la imaginacion podria darse en todas las bestias; sin embargo, no parece que asi sea en la hormiga, la abeja o el gusano. Mas aun, las sensaciones son siempre verdaderas mientras que las imagenes son en su mayoria falsas [2].

Aristoteles.

1. Introduccion.

El analisis de la entidad y estatuto de las imagenes y el cuestionamiento de su cualidad probatoria viene de lejos, sirva como muestra esta breve digresion de la cita aristotelica cuyos interrogantes mas de 20 siglos despues retomaria, por ejemplo, la fenomenologia de Husserl. No es, por supuesto, pretension de quien suscribe estas lineas profundizar y, ni mucho menos dirimir, este clasico e inabarcable debate que llega hasta nuestros dias en este breve texto [3] pero, en cambio, si traemos a colacion al filosofo clasico para hacernos eco de su aseveracion de que "todo pensamiento es imposible sin una imagen".

La psicologia cognitiva, abanderada por Stephen Kosslyn y su aportacion al seminal trabajo de Howard Gardner que inaugura las denominadas ciencias cognitivas, ya se ocupa de analizar contemporaneamente y de forma especifica del estatuto de las imagenes mentales y su implicacion en los mecanismos de la memoria, subrayando que "la informacion que se almacena (en la memoria) guarda una correspondencia no arbitraria con la cosa representada" (Kosslyn, 1987pp. 354 y ss.).

Para probar esta afirmacion, desarrollo un modelo de simulacion de la memoria visual que constaba de dos clases de estructuras de datos. La primera de ellas, consistente en "una matriz de superficie, que representa a la imagen misma" y la "literalidad" del objeto visualmente; y la segunda, relativa "al conjunto de datos que representan la informacion utilizada para generar las imagenes" y que tiene naturaleza proposicional. Kosslin remarca que lo significativo en este modelo es su caracter jerarquico y estructural ya que para operar a este conjunto de datos se le aplican tres tipos de procesos "imaginales": rutinas para la generacion de imagenes de superficie, para su clasificacion y para su transformacion.

El modelo se implanto tempranamente en sistemas informaticos con el objetivo de simular estas supuestas estructuras de datos y procesos que rigen la memoria visual. Su traslacion era sencilla pues la propuesta difiere poco del propio funcionamiento de los sistemas informaticos en que los datos subyacen en una estructura profunda que solo luego acaba generando una matriz que representa esa "literalidad" de la imagen en, por ejemplo, una pantalla o una impresora o cualquier otro dispositivo que genere graficos. La simulacion, en si misma, no aportaba realmente nada, al menos en nuestra opinion, pues solo adoptaba un modelo mecanicista clasico adaptado a la tecnologia existente. Mas que servir para establecer correspondencias con el funcionamiento de la memoria y caracterizar las imagenes visuales suponia solo un planteamiento aprioristico que pretendia hacer corresponder el modelo o la teoria con la realidad mediante tecnologias de vanguardia. Pero, como sabemos, la realidad se suele mostrar bastante tozuda para adecuarse a las teorias, y el experimento no sirvio de mucho.

Sin embargo, la simulacion de la memoria que proponian si sirvio para detectar problemas inherentes a la representacion y operacion con la tridimensionalidad de las imagenes. Y, en su revision por uno de sus discipulos, Steven Pinker, a partir del analisis empirico del manejo de imagenes mentales a partir de objetos tridimensionales que hacia un grupo de individuos se llego a la conclusion de que "una vez inspeccionada una escena tridimensional, el sujeto la imagina en tres dimensiones" y, lo que es igual o mas importante, "el tiempo que le lleva explorar los objetos disminuye en forma proporcional a las distancias tridimensionales efectivas y no a las distancias bidimensionales que presenta una fotografia de la escena" (Kosslyn, 1983). A partir de ello, y tomando como premisa este modelo fundamentalmente mecanicista, ha sido facil derivar que lo que se ha venido denominando "simulacion" en Ciencia esta intimamente ligado a las caracteristicas de la propia cognicion y a la forma de funcionamiento de los ordenadores y, en consecuencia, todo se reduciria a un problema de traslacion entre interfaces, de la realidad fisica a la mental, intermediada por constructos que simulasen dicha transposicion con la maxima literalidad.

En nuestra opinion, este modelo estructuralista y jerarquico subyacente tanto en lo relativo a la forma en que se "piensan" las imagenes como en cuanto a la correspondencia que se puede hacer de ello a sistemas informaticos otorga un estatus primigenio al pensamiento proposicional frente al visual que no es en absoluto nada evidente, valga la redundancia, y es cuanto menos muy discutible. Desde luego este tipo de experimentos de naturaleza estructural si son muy faciles de implantar con las tecnologias actuales, y de ahi la extraordinaria difusion y predicamento que este, al fin y al cabo viejo, paradigma mecanicista ha tenido en las ultimas decadas, teniendo un impulso sin precedentes y conformando una nueva area de conocimiento que se ha venido a denominar simulation/gaming, y que comprende la investigacion e implementaciones que simulen todo genero de aspectos con fines cientificos o meramente educativos o ludicos.

Por nuestra parte, aunque sea mucho mas discutible que las imagenes sean subsidiarias de una suerte de sistema de representacion proposicional subyacente y se necesiten rutinas que trasladen datos a matrices visuales al modo que hacen los ordenadores, si podemos concluir, a partir de todo ello y al margen de las luces de modernidad de esta nueva area de conocimiento que, efectivamente, desde el punto de vista cognitivo las imagenes tienen entidad propia y requieren cierto tipo de procesamiento. Y es clara la importancia que las imagenes tienen para la cognicion y, por ello, es imprescindible avanzar en su investigacion y fomentar su uso en todos los ambitos. Mas todavia si cabe dado el lugar preeminente que tienen en nuestros dias en lo que hemos denominado cultura visual y que esta viendo crecer en su seno en los ultimos decenios lo que se viene imponiendo como cultura de los videojuegos, en tanto que implantacion de los conocimientos derivados del area de conocimiento que, como deciamos, viene a denominarse simulation/gaming.

Nosotros nos ocuparemos de la primera parte del binomio, la simulacion aunque, como es obvio, es muy estrecha la linea que separa ambos terminos, no sera objeto de este trabajo profundizar en los aspectos relativos al gaming. Veamos, pues, con mas detenimiento que entendemos por "simulacion".

2. La simulacion. Aproximacion al concepto.

Es lugar comun datar los inicios y los propios fundamentos de lo que denominamos "simulacion" a los albores de las tecnologias informaticas en los anos 40, especialmente la construccion del ENIAC, y relacionar sus origenes de manera muy estrecha con la implementacion de modelos matematicos, especialmente el Metodo MonteCarlo, [4] tal como, por ejemplo, describen Goldmans, Nace & Wilson (2009), remontandose hasta el "experimento de las agujas" de Buffon, propuesto en 1777. No obstante, esta aproximacion al termino resulta poco satisfactoria y restrictiva y es necesario, en nuestra opinion, adoptar un concepto de "simulacion" que vaya mas alla de estas consideraciones tan ligadas al desarrollo de los sistemas informaticos y las matematicas.

En primer lugar, y siguiendo a Grune-Yanoff y Weirich (2010, p. 20), conviene determinar que es lo que puede ser simulado, teniendo en cuenta que simular, segun definen estos autores es, en primer lugar, sinonimo de imitar o replicar y, en segundo lugar, es una accion que tiene como resultado una simulacion que, en si misma, es un patron abstracto que se ejecuta de una manera concreta.

Las simulaciones, segun estos autores, se pueden clasificar segun sus caracteristicas (tales como si usan ordenadores o modelos a escala; o presentan una dinamica discreta o continua), o tambien segun su proposito (en tanto que simulan el habla, el vuelo de un avion, el clima, ...), pero, sobre todo, las simulaciones para estos autores son utiles en Ciencia para explorar las consecuencias de experimentos imposibles de implementar efectivamente, por impracticables o, tambien, demasiado costosos.

En todo caso, e independientemente de su clasificacion, para alcanzar una definicion optima resulta eficaz hacer notar que las simulaciones siempre descansan sobre modelos previos, y estos a su vez sobre teorias preexistentes. Con ello, por tanto, aunque determinar las relaciones entre estas tres entidades no esta exento de problemas, si podemos asumir que los modelos son agentes mediadores entre las teorias y la realidad, intercalandose entre ambas en un proceso constante de reajuste y adecuacion, al menos hasta que el paradigma que los sustenta continua vigente, y las simulaciones se encuentran igualmente en ese punto de confluencia en tanto que representaciones de modelos.

La "simulacion" entonces, en si misma, tiene como objetivo la representacion mediante imagenes u objetos tridimensionales de modelos que pretenden explicar teorias sobre la realidad, y es independiente de la forma efectiva en que se implemente ese modelo (2D, 21/2D, 3D, 4D) y la materialidad de su soporte (material o inmaterial). En palabras de Dokic y Proust (2002), en la simulacion "we represent the mental processes of other people by mentally simulating them". Y, por lo tanto, no necesariamente la simulacion ha de estar ligada a modelos informaticos y ser "virtual" si no mas bien se trata de una forma de mediacion y, ciertamente, es una estrategia de representacion para mostrar o explorar teorias que se ha venido utilizando desde tiempos inmemoriales. La ilustracion botanica, por ejemplo, o la representacion matematica, de razones trigonometricas son muestras de ello.

Y, si adoptamos esta definicion no restrictiva y no equiparamos simulacion a sistema informatico y matematicas, podemos facilmente reconocer como la Ciencia ha venido haciendo tradicionalmente uso de la "simulacion" y no es nada nuevo. Se puede simular, por ejemplo, la anatomia del cuerpo humano con modelos de cera para mostrarla con fines didacticos o artisticos; recrear un experimento de laboratorio la importancia del oxigeno encerrando un pajaro en una bomba de aire y haciendo el vacio, para satisfacer la curiosidad cientifica de los publicos no doctos, aunque con catastroficas consecuencias para el pajaro, como muestra el famoso cuadro de Derby. Cabe incluir entre los ejemplos mas recientes, y tambien, las simulaciones matematicas utilizando ordenadores, por ejemplo para implementar las geometrias fractales que propusiera Mandelbrot en las ultimas decadas del siglo XX [5] pero, insistimos, la simulacion no esta ligada exclusivamente a los ordenadores.

La simulacion, genericamente, es solo es imitacion, y es una estrategia de intermediacion cognitiva que es extensible a todos los procesos que acaban mostrando imagenes inteligibles en funcion del propio proceso mental con el que las interpretamos, imagenes disenadas por y para nuestra cognicion visual inherente.

No obstante, se puede, y se debe, hacer alguna una matizacion al respecto de esta definicion, digamos amplia, y la primera de ellas es relativa al vector temporal, que puede llevar tambien a confusion cuando se pretende sea intrinseco a la definicion de "simulacion".

Ciertamente, algunos tipos de simulaciones que se implementan en modelos informaticos son dinamicas, es decir, transitan desde un estado inicial hasta el final, pudiendo hacer exploraciones prospectivas o retrospectivas, como por ejemplo las que se elaboran con los modelos sobre el cambio climatico o, tambien, aquellas que intentan representar con imagenes los inicios del universo, como, por ejemplo, la imagen que distribuyo la NASA en 1989 y que pretendia representar un instante "solo" 380.000 anos posterior al Big Bang [6].

Pero tampoco se trata de una estrategia nueva, por mucho que nos pueda deslumbrar la potencia exploratoria de los sistemas informaticos actuales y el procesamiento masivo compartido en red para, por ejemplo, intentar determinar el funcionamiento de las proteinas [7], y no es mas que la implementacion contemporanea de lo que en otros tiempos fueron rudimentarios mecanismos que representaban distintos momentos del proceso que simulaban, como por ejemplo hacian las esferas armilares utilizadas en astronomia o los modelos de la estructura del atomo. La serialidad, y por tanto, la representacion del vector temporal, no es tampoco ajena a las imagenes fijas y, desde los inicios de la fotografia se utilizaron para, por ejemplo, la representacion fisiologica del movimiento animal o humano por parte de Edward Muybridge o Jules Marey, o para el estudio de, por ejemplo, la forma de vuelo de la ciguena de manos del cronofotografo Ottomar Anschultz, que fueron recogidas por la comunidad cientifica con gran entusiamos y sirvieron de antecedente inmediato para el nacimiento de la aviacion moderna. [8]

A estas aseveraciones, y a esta equiparacion inmediata de las caracteristicas de la imagen fotografica a la simulacion en general se podria objetar, de manera apresurada, que existen diferencias importantes en cuanto a la diferente "carga" de realidad de la primera frente a la segunda y la "evidente" referencialidad a lo real que tienen las imagenes fotoquimicas o digitales. No podemos extendernos aqui en la argumentacion al respecto de la relacion de las imagenes fotograficas con la realidad pues nos desviariamos mucho de nuestro eje argumental, pero para un analisis exhaustivo de lo que han venido denominando Daston y Galiston (2007) "reproductibilidad mecanica" y la ilusion de objetividad que supuso para la comunidad cientifica el nacimiento de la fotografia nos remitimos a otro trabajo nuestro anterior en el que se trata con detenimiento (Lopez Cantos, 2011).

Tambien se debe matizar respecto al termino simulacion su uso con caracter peyorativo, en el que se puede profundizar hasta cuestionar criticamente los limites de la propia esencia de la cultura contemporanea, tal como hizo por ejemplo en su momento el sociologo frances Jean Baudrillard (1993) en su archiconocida obra Cultura y simulacro, o yendonos al extremo, la absoluta falta de referencialidad y desgarro en que nos sumergen estos tiempos posmodernos, la Era del vacio tal como la ha denominado Lipovetsky (2003). Sin perder de vista los profundos cambios de los ultimos decenios que nos han sumergido violentamente en la cultura multimedia contemporanea, la simulacion no es, en si misma, mas falsa o mas verdadera, como en las palabras que citabamos de Aristoteles al principio de nuestro texto, la imagen no es necesariamente mas falsa que las sensaciones. Como deciamos, siguiendo a los psicologos cognitivistas, solo se trata de una traslacion intermedia entre lo que denominamos realidad y nuestra capacidad de "imaginar", intrinseca a nuestra propia cognicion.

En definitiva, las simulaciones mediante imagenes se pueden utilizar para la exploracion o con fines pedagogicos, incluso haciendo hincapie en la vertiente ludica en lo que actualmente es el segundo par del binomio simulation/gaming, pero lo unico que diferencia estos supuestos "rudimentos" de los vanguardistas sistemas de proceso contemporaneos es su caracter automatico y su fisicidad pues, en el fondo, no son mas que lo mismo, simulaciones que representan los modelos resultantes de las teorias preexistentes. Cuando interviene el vector temporal se trata de sistemas dinamicos, pero no dejan de ser simulaciones cuando tienen caracter discreto y eso vale tanto para la representacion de modelos mediante objetos tridimensionales, como la generacion de imagenes en movimiento o fijas por cualquier metodo. Y, en definitiva, la representacion de modelos y la simulacion esta indisolublemente ligada la investigacion cientifica y a los propios origenes y fundamentos de la Ciencia.

3. Simulacion y representacion de modelos en Ciencia.

El uso de modelos es de enorme importancia en la investigacion cientifica para representar, por ejemplo, desde la estructura molecular de polimeros o la doble helice del ADN a los flujos migratorios de las aves o el desarrollo epidemiologico de un virus o el cambio climatico, y esta ampliamente extendido en Ciencia.

Su enorme proliferacion durante los ultimos decenios esta estrechamente ligada, en gran medida, a su facilidad de implementacion y a las evidentes ventajas que ofrecen las tecnologias digitales en las tareas de constante revision y ajuste que les son inherentes, en muchas ocasiones realizando simulaciones experimentales sobre el alcance de su aplicacion y adecuacion a las teorias subyacentes y los datos sobre los que se conforman a partir de la investigacion empirica.

Su definicion y uso, sin embargo, no esta exenta de problemas y hay una ya larga tradicion en Filosofia de la Ciencia que se ha ocupado de caracterizarlos y determinar sus limites. Tal como muestran Frigg y Hartmann (2006), para emprender su analisis hemos de plantearnos cuestiones en "semantics (what is the representational function that models perform?), ontology (what kind of things are models?), epistemology (how do we learn with models?), and, of course, in philosophy of science (how do models relate to theory?; what are the implications of a model based approach to science for the debates over scientific realism, reductionism, explanation and laws of nature?)".

En lo que respecta a su relacion con la representacion, siguiendo a estos autores, los modelos pueden ser el resultado bien de la representacion de un fenomeno de la realidad seleccionado por su interes cientifico para su estudio, o bien puede representar los axiomas de una teoria, sin que ambas funciones sean excluyentes ya que, obviamente, estan interrelacionadas. Ejemplos de ello serian, por ejemplo, el modelo atomico de Bohr o el modelo atmosferico de Lorentz que representa la teoria general sobre la circulacion en la atmosfera.

Ahora bien, la relacion del modelo con el fenomeno o la teoria no esta exenta de problemas respecto a que es exactamente lo que el modelo representa y, tambien, la forma en que lo hace, es decir, relativas a su grado de isomorfismo con aquello que representa. Frigg y Hartmann, en este sentido, distinguen entre modelos de escala, idealizados, analogicos, y fenomenologicos, pero, a nuestro entender, estos limites tipologicos que proponen no hacen mas que anadir mas confusion a su definicion, pues en absoluto es facil trazar las fronteras semanticas de cada uno de los terminos que proponen para su clasificacion.

Si nos parece productiva, en cambio, la distincion que hacen estos autores entre los modelos que intentan representar un fenomeno preexistente y aquellos cuyo objetivo es constituirse en una sintesis satisfactoria de datos previos obtenidos en bruto frente a aquellos otros que son el resultado de teorias. La diferencia entre los dos primeros tipos de modelos, de caracter representacional, con el tercero es su ficcionalidad y capacidad para constituirse en una emulacion de algo preexistente, en distinto grado sean fenomenos o datos sobre fenomenos, o crear algo completamente nuevo y virtual cuando es resultado de una teoria previa. Obviamente, cualquiera de estos modelos descansan sobre teorias previas pero la diferencia reside en el grado de referencialidad o virtualidad subyacente, y esta es una cuestion crucial que explica la forma en que interaccionan los modelos con las simulaciones, en tanto que representaciones con cierto grado de referencialidad o totalmente virtuales.

Los modelos en Ciencia han sido, tradicionalmente, de los dos primeros tipos expuestos, fruto de un fenomeno que pretenden emular o elaborados a partir de datos extraidos en bruto de la realidad. Es facil entender que historicamente haya sido asi debido a la fuerte restriccion que la elaboracion de conocimiento ha tenido hasta hace bien poco debido a su imprescindible fundamentacion en los resultados de la experimentacion y la investigacion empirica. Sin embargo, estas imposiciones, aun siendo todavia muy fuertes, han visto relajada su aplicacion a lo largo de los ultimos decenios en pro de un tipo de investigacion menos sujeta a los datos previos y, en consecuencia, mas imaginativa gracias, en gran medida, al importante avance y aplicaciones que los sistemas informaticos permiten en nuestros dias.

Y de ahi, que la simulacion de modelos, en la definicion restringida del termino, haya crecido de manera tan espectacular, porque nunca como hasta ahora se ha podido realizar experimentos de manera virtual que nadie podia plantear en otros tiempos, bien por la imposibilidad de recoger o manejar los datos y por las limitaciones para mostrar la evolucion de modelos que representen sistemas dinamicos. En palabras de Humpreys (2004) "When standard methods fail, computer simulations are often the only way to learn something about a dynamical model; they help us to 'extend ourselves', as it were. In situations in which the underlying model is well confirmed and understood, computer experiments may even replace real experiments, which has economic advantages and minimizes risk (as, for example, in the case of the simulation of atomic explosions)".

Hoy en dia es relativamente sencillo analizar el comportamiento sistemico de un determinado modelo de, por ejemplo, la propagacion de un movimiento sismico en las profundidades marinas y poder alertar a la poblacion de un posible tsunami, cambiando los datos de entrada de determinadas variables y, a partir de ello, generar una simulacion de los efectos resultantes. Pero, como ya hemos argumentado, la simulacion ni se define de manera exclusiva por su implementacion en sistemas informaticos con algoritmos matematicos mas o menos complejos ni, tampoco, por su independencia respecto a los datos o fenomenos previos que pretende representar y su grado de virtualidad. La simulacion es intrinseca a los propios fundamentos de la Ciencia desde sus origenes.

La simulacion, en definitiva, esta intrinsecamente ligada al desarrollo y evolucion de la representacion y probablemente encuentra sus origenes en las primeras representaciones pictoricas e ideograficas y a las manifestaciones totemicas y escultoricas en general, aunque todas ellas estan tamizadas por un evidente caracter mitico-religioso y, consecuencia de ello, los modelos que representan son mas bien constructos culturales que especificamente derivados de los que hemos venido denominando Ciencia.

En todo caso, y al margen de una discusion que ocuparia mucho mas espacio que el breve texto que nos ocupa, podemos concluir que, entendiendo la simulacion de modelos en tanto que objetos resultantes de la actividad cientifica que trascienden la mera representacion isomorfica y tiene objetivos explicativos y de sintesis, podemos datar los inicios de la simulacion, cuanto menos, en el nacimiento de la cultura y las primeras representaciones pictoricas, aunque toma un especial impulso a partir de mediados del s. XV con el desarrollo de la ilustracion cientifica.

4. Unos anos atras. Ilustracion cientifica y representacion del conocimiento.

La apuesta baconiana por la renovacion de la forma de acceder al conocimiento en su conocida aseveracion "I admit nothing but on the faith of the eyes" (Cfr. Panese, 2006), supuso un giro radical en cuanto a la consideracion del estatuto de las imagenes a partir de su valor testimonial, pero tal como matizaba el propio Bacon respecto a las emociones que las acompanaban o provocaban, "his feelings imbue and corrupt his understanding in innumerable and sometimes imperceptible ways" (Bacon, 1854, p. 348). Por tanto, se trataba de objetivar el saber con la renuncia a estas pasiones, a la emocion, y depositar los objetos del conocimiento en un ordenado mundo de imagenes para poder presentarlas a los ojos de los hombres como representaciones fieles y verdaderas del Libro de la Naturaleza. Esta fue la heroica labor que se habia emprendido desde siglos atras para la elaboracion de monumentales obras como De historia stirpum, de Leonhard Fuchs (1542); De humani corpori fabrica, de Andreas Vesalius (1543); o De historia animalium, de Conrad Gessner, publicado entre 1551 y 1558; o algo posteriormente, haria Robert Hooke con su Micrographia, en 1665 y ya en pleno transito a lo que Daston y Galison (2007) han denominado en fechas recientes "objetividad mecanica", y que culminaria con la invencion de la fotografia, periodo ya tratado con detalle en otro trabajo anterior (Lopez Cantos, 2011).

Leonardo, por ejemplo, entendia que la observacion y la experiencia eran las puertas del conocimiento, mostrando asi un pensamiento visual activo, lo que denominaba el mismo un "saper vedere", y que nadie como el plasma en su extensa obra [9]. Para Descartes la imaginacion, la visualizacion y el uso de diagramas era parte consustancial de su labor de investigacion y crucial para facilitar la comunicacion de la verdad cientifica, tal como recogen Jean Trumbo (2010, p. 266), o Christoph Luthy (2006, p. 97): "In the case of most books, once we have read a few lines and looked at a few of the diagrams, the entire message is perfectly obvious. The rest is added only to fill up the paper".

Sin embargo, y a pesar de este giro radical en la consideracion del estatuto de la imagen y su validez cientifica y comunicativa, el comun proceder de manipular imagenes mentales y emborronar el papel como estrategia cognitiva cotidiana, aunque ahora ya dignificado, contiene en si mismo tradicionales cuestiones de muy dificil resolucion que han movilizado a cientificos de muy diversas disciplinas y que podemos resumir en el conocido problema de la produccion y representacion del conocimiento, que sin duda se situa en el eje de todas las corrientes de pensamiento clasicas y contemporaneas.

Como ha apuntado Michel Lynch (2006, pp. 26 y ss.), estudiar los aspectos relativos a la visualizacion cientifica es abordar el modo de produccion cientifica en su conjunto, asuncion que compartimos. En la misma obra colectiva, Luc Pawels (2006, pp. 1 y ss.) ha ido un poco mas alla y ha elaborado una clasificacion de referentes y su relacion con la representacion y que, aunque adolezca de algunos problemas epistemologicos fundamentales respecto al alcance de ambos terminos o asuma cierto modo de realismo digno de discusion, sin duda se podria mostrar operativa para abordar las cuestiones relativas a la representacion visual del conocimiento y al estatuto de la imagen cientifica en el conjunto de la Ciencia.

Pawels distingue entre referentes materiales o fisicos y mentales o conceptuales. Entre los primeros incluye los fenomenos observables y los invisibles al ojo mediante instrumentos tecnicos por ser demasiado grandes o pequenos, demasiado rapidos o lentos o estar ocultos tras otras estructuras a la vision directa, incluyendo en esta categoria desde galaxias a estructuras atomicas, pasando por rapidas explosiones o lentos procesos de crecimiento en organismos vivos o el interior del cuerpo humano. En una gradacion tendente a la inmaterialidad, que continua con los fenomenos fisicos no visuales, como el sonido y el calor, y lo que denomina "non-visual data base don observations / mesuraments" como series numericas de datos de temperatura y similares. En el siguiente estadio de su modelo de clasificacion de referentes situa los fenomenos que denomina "postulated", como los agujeros negros, ya incluidos entre los mentales o conceptuales y, un poco mas alla y en el extremos de esta clasificacion gradual las construcciones conceptuales como las metaforas y abstracciones, o las fantasmagorias fruto de la imaginacion (Pawels, pp 4 y 11).

Sin embargo, esta clasificacion centrada en la relacion referente / representacion presupone cierta naturaleza estable al referente, su materialidad e incluso inmaterialidad, y obvia que cuando se abordan historica o contingentemente las imagenes cientificas, tal como advierten Luthy y Smets: "presumes (1) that there are timeless criteria for distinguishing images from non-images; (2) that images possess a fairly stable ontological and epistemic status across the centuries; and (3) that it is possible to develop a stable classification or taxonomy of images". Y anaden "All three assumptions seem to us not only doubtful, but also open to refutation".

Es extensisima la nomina de pensadores cuyo obra ha transitado por ello de un modo u otro pero, sin animo de detenernos mas que lo imprescindible, baste con citar a Michel Focault y a Mario Bunge, aunque un analisis siempre inacabado deberia abarcar cuanto menos al propio Platon pasando por Tomas de Aquino o Guillermo de Ockam y detenerse en Heidegger, Kant, Rusell, Popper, Derrida o Chomsky entre muchisimos otros. No es la intencion de este breve trabajo ni esta al alcance de quien suscribe estas lineas recorrer los infinitos y tortuosos vericuetos a donde nos podria derivar el analisis de la representacion que, como es sabido, es extensiva al conjunto del conocimiento, ni siquiera exclusiva del pensamiento visual o la imagen, pero si es necesario apuntar algunas cuestiones que nos parecen oportunas para enmarcar nuestro pensamiento al respecto.

Es conocido, como deciamos, el pensamiento visual y su impulso hacia la representacion de Leonardo en cualquiera de sus hallazgos o propuestas, y con frecuencia acompanaba la mera ilustracion con anotaciones y explicaciones, como lo fue para Darwin unos siglos despues o Edison, o tantos otros [10], que plasmaban sus teorias y modelos sobre papel como una actividad mas en su practica cotidiana de trabajo de elaboracion de conocimiento cientifico. Por ejemplo, para Tycho Brahe, el ultimo astronomo que observo los cielos con la vision directa, la funcion de los modelos cosmologicos tridimensionales con los que trabajaba, y que mandaba construir segun sus indicaciones con los materiales y las tecnicas disponibles en aquellos momentos, "was primarily cognitive: to convey to another the principal motions of a particular scheme more readly than could be done with words o pictures" (Mosley, 2006). Es decir, con el fin de representar de la manera mas adecuada posible su modelo teorico para facilitar el dialogo y la elaboracion de conocimiento. Galileo, unos pocos anos despues, en 1610 y utilizando el telescopio de su propia invencion, publico en su conocida obra Siderius Nuncius detallados dibujos de la Luna representando la variaciones de luz y sombra en su superficie. Tycho Brahe despues del estudio cuidadoso de los datos que recogia metodicamente, concluyo que el espacio se extendia mas alla de la Luna y que la teoria copernicana era esencialmente cierta y los planetas se movian elipticamente alrededor del sol. Las observaciones y anotaciones graficas de Galileo le llevaron a pronunciarse a favor tambien de la teoria heliocentrica en Dialogue Concerning the Two Chief World Systems (1632), lo que la valio la consiguiente condena y proceso por parte de la iglesia y que tiene eco hasta nuestros dias en la polemica frase que supuestamente pronuncio ante el Tribunal de la Inquisicion en su procesamiento: "Eppur si muove".

De esta manera la representacion, sea sobre papel en dos dimensiones o con otros materiales y en tres, se convirtio en una herramienta de reconocida utilidad en la actividad cientifica pero ademas, tal como ha senalado acertadamente Tufte, se convirtio pronto en testimonio de autoridad para la comunidad cientifica, "make the key link between empirical observation and credibility with the phrase 'visible certainty', oculata certidune, en palabras del propio Galileo: "What whats observed by us in the third place is the nature or matter of the Milky Way itself, which, with the aid of the spyglass, may be observed so well that all the disputes that for so many generations have vexed philosophers are destroyed by visible certainty, and we are liberated from wordy arguments". (cfr. Tufte, 2006, p. 101).

Son muchos los ejemplos de cientificos contemporaneos que han utilizado herramientas y estrategias de aproximacion visual a la resolucion de problemas como Bohr, Botzmann, Einstein, Faraday, Heisenberg, Helmholtz, Herschel, Kekule, Maxwell, Poincare, Tesla, Watson, o Watt, tal como muestran Miller (1984), Shepard & Cooper (1982), o Nersessian (1992). Es popularmente conocida la imagen de la serpiente mordiendose la cola que evoco en su mente Kekule y le facilito el entendimiento de la forma de alineamiento de los seis atomos de carbon e hidrogeno en el benzeno (Friedhoff, 1989), en 1865; como Niels Bohr imagino diminutas esferas circulando en sus orbitas como planetas para desarrollar su teoria atomica; o el eficiente uso de diagramas y representaciones en 3D habia llevado un siglo antes a Dalton a desarrollar el primer modelo atomico, en 1804 (Thagard & Hardy, 1992, pp. 30-37). Estudios mas recientes, como el de Gruber y Bodeker (2005), se han ocupado del pensamiento visual y la creatividad como estrategia esencial de la investigacion, con el ejemplo de su presencia explicita en el propio Darwin cuyo impulso grafico plasmaba en su famoso "I think" con el que antecedia la ilustracion que luego matizaba con anotaciones y explicaciones (Luthy & Smets, 2009, pp. 398439) [11]. Colin McGuinn (2004), por su parte, ha analizado tambien con detalle la forma de proceder de matematicos como Kekule, Poincare o Faraday y, yendo incluso mas alla, ha concluido que el pensamiento visual, el poder de generar imagenes mentales, es decir, la imaginacion creativa, es consustancial a la propia actividad cientifica.

Afirmacion en absoluto sorprendente, a poco que nos detengamos en la cotidianidad de una experiencia, la imaginacion creadora, con la que convivimos diariamente. En palabras de Nigel Thomas (2011) "visualizing, seeing in the mind's eye, hearing in the head, imagining the feel of, etc. is quasi-perceptual experience; it resembles perceptual experience, but occurs in the absence of the appropriate external stimuli".

Y, tal como muestra Rudwick (1976), en su trabajo sobre la importancia del uso de lenguajes visuales en las ciencias geologicas, o Galison (1997), en lo relativo a las estrechas relaciones entre la imagen y la logica de la investigacion en microfisica, el pensamiento visual creativo es no solo comun si no necesario para la elaboracion de conocimiento cientifico. Tal como afirma con contundencia y de manera explicita Alan J. Rocke (2010, p. 339) en su esclarecedor analisis de las tecnicas de investigacion en Kekule y Kopps y la revolucion en Quimica que supusieron sus hallazgos, inferidos con estrategias eminentemente heuristicas y visuales, existen multitud de ejemplos "of productive use of the interconnected world of images, models, and 'paper tools' than the crucial period in the history of science when chemist first begann to be convinced of the reality of their mental representations, and charted a path to show all scientists how best to explore the world beyond the inmediate reach of the senses".

5. A modo de conclusion. Unos anos adelante: la imagen epistemica.

En definitiva, y tal como venimos argumentando, a lo largo de la historia solo ha cambiado la tecnologia de representacion, pero no la naturaleza de ese tipo de representaciones que podiamos denominar de manera generica imagenes epistemicas, y las simulaciones por ordenador no son mas que una modalidad de este tipo de imagenes.

En palabras de Luthy y Smets (2009) hablamos de "'epistemic image' to refer to any image that was made with the intention of expressing, demonstrating or illustrating a theory". De manera que podemos entender la imagen como una especializacion de la representacion cientifica, una entre otras, y ligada estrechamente al conocimiento, las simulaciones solo son una modalidad mas, aunque ciertamente con una capacidad demostrativa y heuristica para la produccion de conocimiento desconocida hasta la actualidad.

Las representaciones tridimensionales tradicionales se realizaban al principio con los rudimentarios materiales disponibles en la epoca y a medida que estos se hicieron mas versatiles y manejables la construccion fisica se constituyo en toda una industria e hizo cada vez mas popular y habitual el usos de modelos cosmologicos entre los astronomos, reproducciones en cera el cuerpo humano entre los naturalistas, o prototipos mecanicos para el uso en ingenieria [12]. Otros autores, como Wartofsky (1979) adopta una perspectiva mas radical y no duda en asimilar la creacion de modelos a las propias caracteristicas inherentes de la cognicion: "all models are one or another form of linguistic utterance, used to communicate and intended factually true description". "We begin modeling, therefore, with our first mimetic acts, and with our first use of language. And we continue modeling by way of what, on various grounds, have been distinguished as analogies, models, metaphors, hypotheses, and theories." En cualquier caso, y en definitiva, las simulaciones por muy virtuales que sean no son mas que la representacion de un modelo que, como tal, es prerrequisito de cualquier imagen epistemica.

La nueva tecnologia de representacion, la simulacion electronica, tal como senala Winsberg (2010, p. 8) utiliza como estrategia basica la discretizacion del espacio y el tiempo, lo que se vienen denominando "diferenciacion finita", para poder hacer practicable en los ordenadores la resolucion de ecuaciones diferenciales que, de por si, son relativas a infinitesimales intervalos de cambios y, naturalmente el problema a priori tambien esta en la identificacion de los elementos del modelo teorico que subyace y que se va a simular.

La diferencia fundamental entre los modelos sobre papel y los hapticos, no es tanto relativa a la representacion 2D o 3D del espacio si no relativa a su fisicidad pues, como es sabido, desde la formulacion por parte de Brunelleschi de la perspectiva conica y el desarrollo posterior hecho por Alberti (1465) que dio lugar a la formulacion de la perspectiva artificialis o pingendi por parte del matematico Piero della Francesca (Gamba & Montembelli, 1996, pp. 70-77), las caracteristicas espaciales que permitian diferenciar ambos tipos de representacion se atenuan y, por ello, no hemos incidido en ello porque entendemos preferible abordar, tal como hemos manifestado a lo largo del texto, cualquier tipo de representacion desde su caracter epistemico y no por sus caracteristicas fisicas o modalidades representacionales. Pero si hay alguna diferencia fundamental, aunque no radical, en las simulaciones virtuales en relacion al resto de representaciones epistemicas. Y esa caracteristica diferencial no es la relativa a su relacion con el espacio, si no con el tiempo.

En definitiva, y en conclusion, la potencia creativa de las simulaciones por ordenador, a pesar de los inherentes problemas de que adolece relativos a cualquier representacion epistemica, es justificacion per se de su rapida implementacion en los mas variados ambitos de la investigacion como ultimo estadio del largo camino que emprendieron los primeros autores de aquellas monumentales y enciclopedicas obras ilustradas del s. XVI [13]. Aunque como hemos intentado mostrar a lo largo del trabajo, no es de recibo adoptar una postura determinista o alguna forma de positivismo logico para abordar esta nueva forma de representacion 4D y se debe analizar desde una perspectiva historica y, huelga decir, en el seno de las teoria de los paradigmas cientificos de Thomas S. Kuhn (1962).

doi: 10.12795/themata.2015.i51.14

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Francisco Lopez Cantos [1]

Universitat Jaume I, Castellon (Espana)

Recibido: 05-11-2013

Aceptado: 28-05-2014

[1] (flopez@uji.es) Dpto. de Ciencias de la Comunicacion. Entre sus publicaciones recientes se pueden encontrar, entre otras, "Serious Games. Historias del campo de batalla", en Videojuegos y Cultura Visual. La Laguna: Sociedad Latina de Comunicacion Social, 2013; "Poetica de la alfabetizacion", en Razon y Palabra, 2013, Num. 83. pp. 1-20; o "La imagen cientifica: tecnologia y artefacto", en Revista Mediterranea de Comunicacion, 2011, Num. 1, pp. 158-172.

[2] Sobre el alma, p. 95. Ed. Gredos.

[3] Una aproximacion al analisis de los aspectos relativos a la atribucion de objetividad a las imagenes cientificas se puede consultar en Lopez Cantos (2011)

[4] El metodo de Montecarlo, es un metodo estadistico numerico usado para aproximar expresiones matematicas complejas y costosas de evaluar con exactitud. Se llamo asi en referencia al Casino de Montecarlo por ser "la capital del juego de azar", al ser la ruleta un generador simple de numeros aleatorios, y su uso proviene del trabajo realizado en el desarrollo de la bomba atomica durante la Segunda Guerra Mundial y en la actualidad es parte fundamental de los algoritmos de raytracing para la generacion de imagenes 3D.

[5] Algunas creaciones fractales se pueden encontrar en Mandelbrot, B. (1990).

[6] Se puede consultar en Amato, I. (2003).

[7] Este proyecto y otros se desarrollan desde la plataforma World Community Grid en http:// www.worldcommunitygrid.org/index.jsp

[8] Para consultar estas ilustraciones vease VV.AA. (2008).

[9] El analisis de su obra se puede consultar, entre otros muchos, en Kemp, M. (1981).

[10] Se puede consultar numerosos ejemplos al respecto en Harrry, R. (1992) o Ford, B. J. (1992).

[11] La ilustracion se puede consultar en Harry, R. (1992), p. 160.

[12] Se puede ver al respecto por ejemplo Chen, Joseph (1999), p. 883; o Martz & Francoeur (1997).

[13] La obra de Leonard Fuchs, por ejemplo, contenia nada menos que 512 ilustraciones realizadas a partir de grabados de Fullmauer y Meyer, considerados de los mejores en su oficio en la epoca.
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Author:Lopez Cantos, Francisco
Publication:Themata. Revista de Filosofia
Article Type:Ensayo
Date:Jan 1, 2015
Words:8215
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