Is Mathematics the Language of Nature - A Thought Experiment on Alternative Languages for Describing Natural Phenomena

Durante siglos, los científicos más exitosos han operado bajo un supuesto único y poderoso: que el universo habla un lenguaje que podemos leer, y ese lenguaje es la matemática. Desde el movimiento de los planetas hasta el comportamiento de los átomos, el mundo natural parece revelar sus secretos solo cuando los traducimos a números, formas y reglas lógicas. Esta visión sugiere que las leyes de la naturaleza no solo son descritas por las matemáticas, sino que están hechas de ellas. Sin embargo, una nueva línea de pensamiento cuestiona si esta es la única forma de entender la realidad. Se pregunta si nuestro éxito con las matemáticas se debe a que el universo es inherentemente matemático, o simplemente porque el cerebro humano está programado para pensar en símbolos y patrones. Si el universo tiene otras formas de organizarse, quizás formas que no descompongan las cosas en partes o utilicen ecuaciones, tal vez estemos perdiendo una dimensión entera de cómo funciona la naturaleza. Esta cuestión se sitúa en la intersección de la física, la filosofía y el estudio de cómo las mentes y los cuerpos interactúan con el mundo.

En un artículo reciente, la investigadora Gabi Siboni, de la Universidad de Ariel, explora esta posibilidad no probando una nueva teoría, sino diseñando un experimento mental para poner a prueba los límites de nuestra comprensión actual. El artículo no pretende haber encontrado un nuevo lenguaje de la naturaleza. En su lugar, propone un método para distinguir entre dos posibilidades muy diferentes. La primera es que cualquier forma exitosa de predecir el mundo, incluso si no se parece en nada a las matemáticas, es secretamente solo matemática disfrazada. La segunda es que podría existir una forma genuina y alternativa de describir la realidad que no puede traducirse a las matemáticas sin perder información esencial. Para explorar esto, la autora imagina a tres tipos diferentes de seres inteligentes enfrentándose al mismo problema físico complejo, como predecir el movimiento de un planeta o cómo cambia la energía en un campo.

El primer ser es un científico humano que utiliza el método tradicional: descomponer el problema en partes pequeñas, medir variables y escribirlas en un sistema de reglas y símbolos. Este es el enfoque estándar que ha impulsado la física moderna durante cientos de años. El segundo ser es una criatura con una mente biológica que no utiliza símbolos ni escribe reglas. En su lugar, su cuerpo y su sistema nervioso están físicamente sintonizados con el entorno. Cuando este ser intenta predecir un movimiento, no calcula; simplemente simula el resultado dentro de su propia estructura física, de forma muy similar a como un futbolista atrapa un balón sintiendo el viento y su propio equilibrio en lugar de resolver un problema de física en su cabeza. El tercer ser es aún más diferente. Experimenta el universo no como objetos separados moviéndose en el espacio, sino como un flujo unificado de sensaciones y sentimientos. Para este ser, la órbita de un planeta podría sentirse como una melodía específica o un estado emocional complejo, donde cada cambio en el mundo físico corresponde a un cambio en la cualidad de su experiencia.

El núcleo del artículo es una prueba para ver si estas diferentes formas de conocimiento son verdaderamente lenguajes distintos o solo el mismo lenguaje usando una máscara diferente. La prueba plantea: si intentamos traducir las predicciones hechas por el segundo y tercer ser al lenguaje del primero, ¿perdemos algo? Si la traducción es perfecta, entonces los otros seres solo están realizando estructuras matemáticas de una manera distinta. Pero si la traducción falla —si la versión matemática no puede predecir el resultado tan bien como el ser original, o si no puede distinguir entre cambios sutiles que el ser original puede sentir—, entonces tenemos evidencia de un lenguaje que no es la matemática. La autora sugiere que, si tal fallo ocurre, significaría que las matemáticas no son la única forma de describir la naturaleza, sino simplemente la forma en que los humanos la describen por casualidad.

Para hacer esta idea concreta, el artículo señala la tecnología moderna que ya existe. Las redes neuronales profundas, que son sistemas informáticos modelados según el cerebro humano, pueden aprender a predecir eventos físicos complejos, como el giro del agua en una tormenta o el movimiento de un péndulo doble, sin haber aprendido nunca una sola ecuación. Estos sistemas desarrollan sus propias formas internas de comprensión que son increíblemente precisas. La autora propone que podemos probar estos sistemas intentando obligarlos a expresar su conocimiento en fórmulas matemáticas estándar. Si el proceso de obligarlos a hablar en matemáticas provoca que su precisión disminuya, o si pierden la capacidad de distinguir entre dos situaciones muy similares, esto sugeriría que su forma de conocer no es solo matemática en otra forma. Sugeriría que su estructura interna contiene información que la matemática estándar no puede capturar.

El artículo no pretende haber demostrado que estos lenguajes alternativos existan. De hecho, la autora es cuidadosa al afirmar que actualmente no tenemos pruebas de que las matemáticas sean el único lenguaje de la naturaleza, sino solo de que es el único que podemos escribir y compartir actualmente. El valor de este trabajo reside en desplazar la pregunta de un debate filosófico a un programa de investigación práctico. Ofrece una forma clara de comparar diferentes sistemas: midiendo cuánta información se pierde cuando intentamos traducir un sistema no simbólico a uno simbólico. Si la pérdida es pequeña, es probable que estemos ante la misma estructura subyacente. Si la pérdida es significativa, es posible que estemos ante una forma fundamentalmente distinta de entender el mundo.

En última instancia, el artículo sugiere que nuestra creencia de que el universo está escrito en matemáticas podría ser un reflejo de nuestras propias mentes más que un hecho sobre el universo mismo. Así como una persona antigua que solo conocía el lenguaje hablado podría asumir que toda comunicación debe ser sonora, nosotros podríamos asumir que todo entendimiento debe ser simbólico. El artículo concluye que, si existen otros lenguajes de la física, es posible que permanezcan ocultos no porque la naturaleza los guarde en secreto, sino porque nuestras herramientas y sentidos aún no están lo suficientemente desarrollados para reconocerlos. A medida que la tecnología avance, particularmente en la inteligencia artificial y la robótica, podríamos empezar a ver estos otros modos de correspondencia, no como reemplazos de las matemáticas, sino como parte de una familia mucho más amplia de formas de conectar la mente, la materia y las leyes de la naturaleza.