L’altre dia anava ociós pel poble, i vaig fer cap la biblioteca. Josevi m’havia dit que han ficat conexió a internet i vaig anar a esquadrinyar (per desgràcia, des de la finestra de ma casa no tinc massa bona visió de la biblioteca).

Doncs sí, hi ha alli tres ordinadors just només entrar, davant el mostrador. Situació ben meditada, vaig pensar: a la vista de tots i davant el taullel. Impossible baixar-se les pelis de Tio Crema. Llástima!

Vist que estaven tots el terminals ocupats, va anar el meu culet a parar sobre les cómodes i mullides butaques blavoses de la secció de prensa, i fullejant revistes sense cap intenció clara, em vaig topar amb el següent text:

Estava escrit per un tal Gregory Chaitin (si es que he copiat be el nom!!), i és un d’aquells professors americans universitaris, de qui quan lliges el seu currículum caus trasbalssat: professor ací, academic allà, honorific mes enllà, remasteritzat, condecorat i president honorific de no se quantes associassions. Doncs be, l’article parlava sobre les Matematiques, la Física, el teorema d’incompletitud de Gödel, de la Ciencia de l’Algoritmica i de la màquina de Turing. Si, sí, tot alhora!! Obviament, em vaig perdre diverses vegades al llarg de la lectura, com no!!

El text, que ara il·legalment vos presente, era d’allò mes intel·ligible (almenys per a mí). Una conclusió força interessant. Agarreu aire i llegiu; sense presa, eh?

En 1986, en su Discurs de Metaphysique, el filósofo Leibniz formula una idea, tan sencilla como profunda, una teoría ha de ser más sencilla que los hechos que explica, pues de lo contrario no explica nada.[...]

En nuestros días, las nociones de complejidad y de simplicidad se han plasmado en términos cuantitativos precisos merced a una moderna rama de las matemáticas, la teoriá algorítmica de la información. [...] En la teoría algorítmica, la cuantificación viene dada por el tamaño mínimo de un programa informático que genere los datos. Así, por ejemplo, la sucesión indefinida de los números naturales (1,2,3…) posee muy poca información algorítmica, pues un programa muy corto genera todos esos números. No importa cuánto tarde el programa en efectuar un cómputo ni cuánta memoria hay que utilizar: tan sólo cuenta la longitud del programa, expresado en bits (obviamente, con lenguajes de programación diferentes, los valores de contenido de información algorítmica serían un tanto distintos).[...]

Otro ejemplo: el número pi, cuyo valor es 3,14159…, tiene también un contenido de información algorítmica pequeño, poque es posible programar un algoritmo que vaya calculando sus sucesivos dígitos. En cambio, un número aleatorio que conste de un millón de dígitos, digamos el 1.341285…26547, tiene un contenido de información algorítmica mucho mayor. Dado que no existe regla o ley para la obtención de sus cifras; la extensión del programa más corto capaz de generarlo será aproximadamente igual a la longitud del propio número. No puede haber un programa más corto capaz de calcular esa sucesión de dígitos.

Dicho de otro modo, ristras de dígitos así son “incompresibles”, no poseen redundancia. Se dice que son irreductibles o algoritmicamente aleatorios. [...]

¿Qué relación guardan estas nociones con las leyes y hechos científicos? Cabe concebir la ciencia como una forma de “programación informática”: una teoría científica vendría a ser un programa informático capaz de predecir las observaciones, los datos experimentales. Dos principios informan esta concepción:

- El primero (la “navaja de Occan”) establece que, de dos teorías que expliquen los datos se ha de preferir el más sencillo. Es decir, la teoría óptima sería el programa mínimo que calculase las observaciones.

- El segundo es la idea de Leibniz, vertida en moldes modernos: una teoría de igual tamaño que los datos que pretende explicar carece de valor, porque incluso la colección de datos más aleatoria cuenta con una teoría de su mismo tamaño. Una teoría útíl: la comprensión es compresión (desconec si en angles esta frase resulta tan impactant!!). Cuanto más breve es la teoría, tanto mejor comprendemos lo que explica.