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¿Qué es la ruliología?
¿Qué es la ruliología?
¡La ruliología está ganando impulso! Cada vez más personas están hablando al respecto. ¿Pero qué es la ruliología? Dado que yo inventé el término, decidí escribir algo para explicarlo. Pero luego me di cuenta: Ya escribí algo en 2021 explicando el término por primera vez. Lo que escribí esa vez era parte de un texto más largo, pero esta es la parte que explica la ruliología:
*ruliología (nombre femenino) la ciencia básica pura de lo que hacen las reglas simples
¿Si configuramos un sistema para seguir un conjunto específico de reglas simples, qué hará el sistema?O, si lo ponemos de otra manera, ¿cómo se comportan todos esos programas simples en el universo computacional de programas posibles?
Estas son preguntas puras y abstractas de ciencia básica. Son preguntas que se nos conduce a formular al operar en el paradigma computacional que describo en A New Kind of Science. Pero en cierto modo son preguntas acerca de la ciencia específica de lo que hacen las reglas abstractas (que podemos describir como programas).
¿Qué es esa ciencia? No es ciencia informática, ya que eso sería acerca de programas que construimos para propósitos específicos, en lugar de aquellos que simplemente se encuentran “libres en estado salvaje en el universo computacional”. No es (como tal) matemáticas, ya que se trata de “ver lo que hacen las reglas” en lugar de encontrar marcos en los que se puedan demostrar las cosas. Y al final queda claro que en realidad es una nueva ciencia, rica y amplia, que yo, al menos, he tenido el placer de practicar durante cuarenta años.
¿Pero cómo debería llamarse esta ciencia? Me lo he preguntado durante décadas. He llenado tantas páginas con posibles nombres. ¿Podría basarse en palabras en griego o latín asociadas con reglas? Esas son arch- y reg-: raíces muy utilizadas. ¿Qué hay de palabras asociadas con la computación? Esas serían logis- o calc-. Ninguna de esas parece funcionar. Pero, en algo similar al proceso de metamodelado, podemos preguntar: ¿Cuál es la esencia de lo que queremos comunicar en la palabra?
Todo se trata de estudiar las reglas y sus consecuencias. ¿Entonces por qué no usar el término simple y obvio, “ruliología”? Sí, es una palabra nueva y suena un poco extraño, pero creo que es bastante buena para comunicar de qué trata esta ciencia que he disfrutado durante tanto tiempo. Y yo, al menos, estaré encantado de llamarle un “ruliólogo”.
¿Pero de qué trata realmente la ruliología? Es una ciencia pura y básica, además de ser limpia y precisa. Se trata de establecer reglas abstractas y ver lo que hacen. No hay “espacio para maniobrar”. No hay problemas de “reproducibilidad”. Podemos ejecutar una regla, y esta hace lo que hace. Cada vez lo mismo.
Qué hace el autómata celular de regla que comienza a partir de una sola célula negra? ¿Qué hace una máquina de Turing en particular? ¿Qué hay de algún sistema de sustitución de cadenas multivía? Estas son preguntas específicas de ruliología.
Al principio puede que uno simplemente haga el cálculo y visualice el resultado. Pero quizá aparezca una característica en particular que permita usar los métodos que sean necesarios para obtener un resultado ruliológico específico y establecer, por ejemplo, que en el patrón de la regla 73 las células negras aparezcan solo en bloques de longitud impar.
La ruliología tiende a comenzar con casos específicos de reglas específicas. Pero luego generaliza, considerando rangos más amplios de casos para una regla en particular, o clases completas de reglas. Y siempre tiene cosas concretas que hacer, visualizar comportamiento, medir características específicas, etc.
Pero la ruliología rápidamente se encuentra cara a cara con la irreducibilidad computacional. ¿A la larga, qué hace un caso en particular de una regla en particular? Descubrirlo puede requerir una cantidad irreducible de esfuerzo computacional, y si insistimos en conocer lo que equivale a un resultado general verdaderamente de tiempo infinito, puede ser formalmente indecidible. Lo mismo sucede al ver distintos casos de una regla, o distintas reglas. ¿Hay algún caso que haga esto? ¿O alguna regla que lo haga?
Algo que me parece notable, incluso después de 40 años de ruliología, es la cantidad de sorpresas terminan apareciendo. Tenemos un tipo de regla en particular, y parece que solo se comportará en una manera específica. Pero no, con el tiempo encontramos un caso en el que hace algo completamente diferente e inesperado. Y sí, esto es en efecto irreducibilidad computacional.
A veces he considerado la ruliología como algo que al principio se parece un poco a la historia natural.Se explora el mundo de los programas simples, encontrando las extrañas criaturas que existen en él, y capturándolas para estudiarlas (y, sí, en la historia natural biológica real, la diversidad de lo que se observa es presuntamente, en su núcleo, exactamente el mismo fenómeno computacional que vemos en la ruliología abstracta).
¿Entonces, cómo se relaciona la ruliología con la complejidad? Es una parte principal, y de hecho la más fundamental, del estudio de los fundamentos de la complejidad. La ruliología es como estudiar la complejidad en su fuente definitiva, y sobre ver exactamente cómo se genera la complejidad a partir de sus orígenes más simples.
La ruliología es lo que construye materia prima, e intuición, para crear modelos. Es lo que nos muestra lo que es posible en el universo computacional, y lo que podemos usar para modelar y comprender los sistemas que estudiamos.
En el metamodelado, partimos de modelos que ya han sido construidos y profundizamos para ver qué hay debajo de ellos. En la ruliología en cierta manera vamos en el sentido contrario, trabajando desde los fundamentos mínimos para ver lo que puede suceder.
En ciertos aspectos, la ruliología es como la ciencia natural. Toma el universo computacional como un análogo abstraído de la naturaleza y estudia cómo funcionan las cosas en él. Pero en otros sentidos, la ruliología es algo más generativo que la ciencia natural: ya que dentro de la propia ciencia, no solo piensa en lo que es, sino también en lo que puede generarse de manera abstracta.
En ciertas formas, la ruliología comienza como una ciencia experimental, y en otras es abstracta y teórica desde el principio. Es experimental porque a menudo se ocupa simplemente de ejecutar programas sencillos y ver lo que hacen (y, en general, la irreductibilidad computacional sugiere que a menudo no se puede hacer nada mejor). Pero es abstracta y teórica en el sentido de que lo que se ejecuta no es algo real del mundo natural, con todos sus detalles y aproximaciones, sino algo completamente preciso, definido y computacional.
Al igual que la ciencia natural, la ruliología parte de observaciones, pero luego construye teorías y principios. Hace mucho tiempo encontré una clasificación simple de autómatas celulares (comenzando desde condiciones iniciales aleatorias), de alguna manera similar a identificar sólidos, líquidos y gases, o distintos reinos de organismos. Pero más allá de tales clasificaciones, también existen principios mucho más amplios, y el más importante, en mi opinión, es el Principio de Equivalencia Computacional.
El trabajo cotidiano de la ruliología no requiere involucrarse directamente con todo el Principio de Equivalencia Computacional. Sin embargo, el principio es fundamental en toda la ruliología para guiar la intuición y tener una idea de qué esperar. Y por cierto, es a partir de la ruliología que podemos obtener evidencia (como la universalidad de la regla 110, y de la máquina de Turing 2,3) de la amplia validez del principio.
He estado trabajando en ruliología (aunque no bajo ese nombre) durante cuarenta años. Y he trabajado muchoDe hecho, probablemente ha sido mi metodología principal en todo lo que he hecho en la ciencia. Es lo que me llevó a comprender los orígenes de la complejidad, primero en los autómatas celulares. Es lo que me llevó a formular las ideas generales en A New Kind of Science, y es lo que me dio la intuición y el impulso para lanzar nuestro nuevo Wolfram Physics Project.
Considero que la ruliología es profundamente elegante y satisfactoria. Hay algo muy estético, al menos para mí, en la pureza de simplemente ver lo que hacen las reglas simples (y tampoco está de más que a menudo generen imágenes muy agradables). También resulta satisfactorio cuando se puede empezar con tan poco y obtener tanto, y hacerlo de manera automática, simplemente ejecutando algo en una computadora.
Además me gusta la permanencia fundamental de la ruliología. Si uno trabaja con las reglas más simples de algún tipo, van a ser fundamentales no solo ahora, sino para siempre. Se asemeja a los constructos matemáticos simples, como el icosaedro. Había dados icosaédricos en el Antiguo Egipto.Pero cuando los encontramos hoy en día, sus formas siguen pareciendo completamente modernas, porque el icosaedro es algo fundamental y atemporal, al igual que el patrón de la regla 30 o innumerables otros descubrimientos en la ruliología.
En cierto sentido, quizá una de las mayores sorpresas es que la ruliología sea una actividad comparativamente tan nueva. Pero como catalogué en A New Kind of Science, tiene precursores que se remontan a cientos y quizá miles de años atrás. Pero sin todo el paradigma de A New Kind of Science, no existía un contexto para comprender por qué la ruliología es tan significativa.