Sobre la necesidad de reinterpretar el concepto de ciudad: hacia una ciudad inteligente
En términos más pragmáticos, la vida en las ciudades modernas va tomando las formas surgidas de ese crisol en el que se mezclan la acumulación de conocimientos y vestigios históricos con la irrupción de una multitud de cambios, cada vez más drásticos y acelerados, producidos por toda suerte de innovaciones asociadas a las poderosas tecnologías exponenciales.
La innovación tecnológica ha sido un catalizador de los hitos morfológicos de las ciudades: las áreas de desplante del espacio construido pasaron de ser aldea a ser ciudad y gran metrópoli primero con la rueda y después con los motores de vapor, eléctricos y de combustión interna desarrollados a partir de la revolución industrial.
Siguiendo esa línea evolutiva la ciudad actual se encuentra en el remolino de la nueva revolución digital y está expuesta a un proceso de fusión entre dos constelaciones, dos ecosistemas complejos que identificaremos para fines didácticos como el ecosistema urbano y el ecosistema digital.
¿En qué tipo de inteligencia estamos pensando cuando hablamos de ciudad inteligente?
La cualidad de inteligente que califica al concepto de ciudad inteligente que proponemos se refiere a la capacidad de concebir el ecosistema urbano como un sistema complejo sujeto al cumplimiento de criterios de libertad, justicia, inclusión, igualdad y respeto de los derechos humanos, así como de eficiencias urbanas, económicas, energéticas, ambientales y sociales, todo ello inmerso y formando parte del ecosistema digital. En ese sentido, la cualidad de inteligente aplicada a la ciudad incluye el concepto de inteligencia singular establecido por Kurzweil, pero adaptado en un sentido más amplio que se fundamenta y responde a principios éticos que lo desacoplan del sistema patriarcal que ha dominado históricamente el diseño y la planeación de las ciudades.
Para explicar qué entendemos por ciudad inteligente, resulta inevitable recurrir a algunos de los argumentos desarrollados por Kurzweil en su célebre libro sobre la singularidad1 Kurzweil, R., The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology por Ray, Penguin Books, 2005., en el que establece algunos principios y adelanta acertados pronósticos sobre la evolución de las tecnologías digitales y de la información. Retomamos enseguida algunos de los principios que menciona:
i. Las tasas de cambio de los paradigmas de la innovación tecnológica y de aspectos como la relación precio-rendimiento, velocidad, capacidad y ancho de banda de las tecnologías de la información, crecen exponencialmente.
ii. Para las tecnologías de la información, existe un segundo nivel de crecimiento exponencial: es decir, el crecimiento exponencial en la tasa de crecimiento exponencial (el exponente).
iii. Con el hardware y el software necesarios para emular completamente la inteligencia humana, podemos esperar que las computadoras pasen la prueba de Turing a finales de esta década de 2020, lo que significa que habremos llegado a una inteligencia indistinguible de la de los humanos biológicos.
iv. Cuando alcancen este nivel de desarrollo, las computadoras podrán combinar las fortalezas tradicionales de la inteligencia humana con las fortalezas de la inteligencia artificial.
v. Una capacidad clave de la inteligencia humana es la capacidad de crear modelos mentales de la realidad y realizar experimentos mentales de "qué pasaría si" variando los aspectos de estos modelos.
vi. Los puntos fuertes tradicionales de la inteligencia artificial incluyen la capacidad de recordar miles de millones de hechos con precisión y recuperarlos al instante.
vii. Otra ventaja de la inteligencia no biológica es que una vez que una máquina domina una habilidad, se puede realizar repetidamente a alta velocidad, con una precisión óptima y sin cansarse.
viii. Quizás lo más importante es que las máquinas pueden compartir su conocimiento a una velocidad extremadamente alta, en comparación con la velocidad muy lenta del intercambio de conocimiento humano a través del lenguaje.
ix. La inteligencia no biológica podrá descargar habilidades y conocimientos de otras máquinas, y eventualmente también de humanos.
x. Las máquinas procesarán y cambiarán las señales a una velocidad cercana a la de la luz (alrededor de trescientos millones de metros por segundo), en comparación con los cien metros por segundo de las señales electroquímicas utilizadas en los cerebros biológicos de los mamíferos. Esta relación de velocidad es de al menos tres millones a uno.
xi. Las máquinas tendrán acceso a través de internet a todo el conocimiento de nuestra civilización humano-máquina y podrán dominar todo este conocimiento.
xii. Las máquinas pueden poner en común sus recursos, inteligencia y memorias. Dos máquinas, o un millón de máquinas, pueden unirse para convertirse en una y luego volver a separarse. Múltiples máquinas pueden hacer ambas cosas al mismo tiempo: convertirse en una y separarse simultáneamente. Los humanos llaman a esto enamorarse, pero nuestra capacidad biológica para hacerlo es fugaz y poco confiable.
xiii. La combinación de estas fortalezas tradicionales (la capacidad de reconocimiento de patrones de la inteligencia humana biológica y la velocidad, capacidad y precisión de la memoria, y habilidades para compartir conocimientos y habilidades de la inteligencia no biológica) tiene un potencial inconmensurable.
xiv. La inteligencia artificial tendrá total libertad de diseño y arquitectura, es decir, no estará restringida por limitaciones biológicas, como la velocidad de conmutación lenta de nuestras conexiones interneuronales o un tamaño de cráneo fijo.
xv. Una vez que la inteligencia no biológica combine las fortalezas tradicionales de los humanos y las máquinas, la parte no biológica de la inteligencia de nuestra civilización continuará beneficiándose del doble crecimiento exponencial de la relación precio-rendimiento, de la velocidad y de la capacidad de las máquinas.
¿En qué tipo de inteligencia estamos pensando
cuando hablamos de ciudad inteligente?
Todos estos principios configuran una inteligencia singular constituida por una amalgama entre la inteligencia biológica y la no biológica, cuya evolución responde a procesos que crecen a tasas exponenciales y que en el futuro que describe Kurzweil habrán de regir la vida en este planeta. Pero para los efectos del tema que nos ocupa, es conveniente separar los tipos de inteligencia a los que nos estaremos refiriendo.
Para el futuro inmediato, entendemos que esta inteligencia singular es propia a los desarrollos de las tecnologías exponenciales del ecosistema digital pero todavía no es la que rige los procesos y las relaciones funcionales de los elementos que constituyen el ecosistema urbano.
La cualidad de inteligente que califica al concepto de ciudad inteligente que proponemos se refiere a la capacidad de concebir el ecosistema urbano como un sistema complejo sujeto al cumplimiento de criterios de libertad, justicia, inclusión, igualdad y respeto de los derechos humanos, así como de eficiencias urbanas, económicas, energéticas, ambientales y sociales, todo ello inmerso y formando parte del ecosistema digital. En ese sentido, la cualidad de inteligente aplicada a la ciudad incluye el concepto de inteligencia singular establecido por Kurzweil, pero adaptado en un contexto más amplio que se fundamenta y responde a principios éticos que lo desacoplan del sistema patriarcal que ha dominado históricamente el diseño y la planeación de las ciudades.
En otras palabras, pensamos que para que una ciudad califique como inteligente no sólo debe aprovechar el potencial y las ventajas que ofrece la amalgama de inteligencia biológica y no biológica, sino que debe construirse sobre una nueva cimentación ética que respete los principios de libertad, justicia, inclusión, igualdad y respeto de los derechos humanos, así como los criterios que le aseguren un buen aprovechamiento de los recursos con los que cuenta. Cuando esas condiciones se cumplen la cualidad de inteligente asegura un incremento en el nivel de bienestar de toda la población urbana.
Es verdad que aún así las tasas de crecimiento de los niveles de bienestar para diferentes grupos de población pueden ser muy diferentes, por eso es importante incluir el tema de las eficiencias en aspectos urbanos, económicos, energéticos, ambientales y sociales.
Poner esto en práctica es un gran reto que implica labores permanentes de persuasión y convencimiento, así como la tarea de derribar barreras ideológicas y culturales porque la resistencia al cambio es natural en muchos seres humanos.
Un ámbito en el que se puede trabajar con resultados inmediatos es el del enfoque con el que se aborda el estudio de la ciudad, el cual prefigura el tipo de planeación que se pone en práctica.
Esa es una discusión en marcha con posiciones encontradas. En los ámbitos del urbanismo tradicional y de la arquitectura, históricamente ha predominado una concepción lineal del funcionamiento de la ciudad que la ha representado en un plano urbanístico-arquitectónico que reduce la multidimensionalidad del fenómeno urbano a las dos dimensiones de un plano euclideano.
Aunque en los dos ámbitos han surgido diferentes corrientes, la casi totalidad de ellas carece de una crítica profunda de los principios del diseño y de la planeación urbana que considere explícitamente a los factores que determinan el funcionamiento integral de la ciudad, o que identifique y mida las eficiencias urbanas, económicas, ambientales y sociales de la estructura urbana. La evidencia internacional nos muestra que, como resultado de la replicación sistemática de estos enfoques, los planes urbanos suelen acabar siendo listas de buenas intenciones.
Para poder mejorar la planeación de las ciudades hay que hacer una crítica profunda desde afuera del ámbito de la planeación tradicional. Hay que cuestionar los principios del diseño urbano que han regido desde hace siglos y que se siguen replicando en casi todo el mundo con malos resultados.
Hacer mejores ciudades implica cambiar los paradigmas del diseño urbano y entender de una vez por todas lo que el urbanismo tradicional y la arquitectura no han podido reconocer: que la ciudad es un ecosistema complejo tremendamente sofisticado que no se puede representar con un plano pues se trata de un ecosistema espacial y temporalmente dinámico que habita simultáneamente en muchas dimensiones.
En otra de las secciones de esta página se abunda sobre el significado de un ecosistema complejo, pero dicho de la manera más sencilla significa que todas las variables que determinan el funcionamiento de la ciudad están relacionadas entre sí. Con mucha frecuencia no vemos esas relaciones en primera instancia porque éstas permanecen ocultas en sistemas no lineales, tanto en el espacio como en el tiempo.
Para explicar un poco más porqué el enfoque metodológico es un factor crucial de los procesos de diagnóstico y de planeación para construir mejores ciudades, haremos un ejercicio de integración de algunos conceptos presentados independientemente por Kurzweil1 y Voros2.
Los conos de Voros forman parte de una explicación muy esquemática sobre la imposibilidad de predecir hechos futuros. La Imagen 1 es una adaptación del esquema original en la que las áreas de las bases de los conos pueden interpretarse como probabilidades de ocurrencia de resultados futuros. Así, un pronóstico dado plantea que los resultados esperados caerán en el círculo rojo pero el área de ese círculo es más pequeña que las demás áreas porque la probabilidad de que los resultados reales coincidan con los esperados es la más pequeña.
El área que le sigue es la del futuro plausible, que se refiere al que puede presentarse si aplicamos de mejor manera los conocimientos y la información con la que contamos al momento de realizar el pronóstico. El futuro posible incluye a los resultados que pueden darse pero cuya explicación requiere de conocimientos con los que todavía no contamos pero que tendremos en algún momento.
La mayor de todas las áreas es la que pertenece a lo que percibimos como un futuro improbable, que consideramos irrealizable aún y cuando accediéramos a conocimientos futuros.
El esquema de los conos de Voros podemos adaptarlo al caso de la planeación urbana, lo cual representamos con la Imagen 2. Como se comenta en estas páginas, el ejercicio tradicional de la planeación urbana suele definir sus objetivos con base en imágenes aspiracionales que hacen que los resultados terminen siendo listas de buenas intenciones.
Los resultados prometidos por el plan son los objetivos aspiracionales que han sido establecidos a partir de una concepción lineal de la ciudad, que se corresponde con un fenómeno identificado por Kurzweil como intuición lineal. Esto se da cuando la gente ve un proceso de crecimiento exponencial pero lo percibe como un crecimiento lineal y así lo considera para proyectarlo a futuro. Kurzweil platica de varias ocasiones en las que ha tenido que explicar, aún a ganadores de premios Nobel, porqué ciertos resultados esperados se tendrían que concretar años, o a veces hasta décadas antes de lo pronosticado por ellos mismos. Sucede que en esos casos los científicos no logran percibir las implicaciones prácticas del crecimiento exponencial de las capacidades tecnológicas y su percepción se ancla en las tasas de crecimiento que les tocó vivir cuando desarrollaron sus experimentos. Con el paso de los años, los pronósticos que más se acercaron a la realidad fueron los de Kurzweil, no los de los premios Nobel.
Estas anécdotas nos dan la entrada para mostrar la Imagen 2, que es una representación esquemática del crecimiento de la capacidad tecnológica a lo largo de la historia, en la que hemos incorporado uno de los conos de Voros en cada una de las épocas consideradas: la prehistoria, la época actual y el futuro. La idea es mostrar cómo cambia el error de pronóstico en función de la sección de la curva en la que nos encontramos. En la prehistoria la tasa del cambio tecnológico era tan baja que tenían que pasar cientos de años para que se diera algún cambio paradigmático. En la época actual nos hemos ido aproximando al codo de la curva, lo que significa que los períodos para alcanzar cambios paradigmáticos se han ido acortando. Y en un futuro ya muy cercano, la sucesión de dichos periodos se acelerará frenéticamente.
En el caso de la agenda urbana, que representamos en la Imagen 3, los ejercicios de planeación tradicional generan diagnósticos muy alejados de la realidad, lo cual propicia que la base para elaborar las estrategias de planeación se corresponda con el fenómeno de la intuición lineal comentado en el párrafo anterior, lo que provoca que la probabilidad de alcanzar los objetivos aspiracionales sea muy pequeña (círculo rojo).
Si por el contrario, los diagnósticos se hacen con una metodología que los acerque a la realidad y las estrategias se desarrollan de manera congruente con esos diagnósticos, la probabilidad de alcanzar los resultados planteados se incrementa. En la Imagen 3, el área de los resultados posibles es mayor que la de los prometidos (que corresponde a los objetivos aspiracionales) y está constituida tanto por resultados plausibles (los esperados cuando se cuenta con buenos diagnósticos y estrategias congruentes) como resultados posibles (los que aparecerán como resultado de las relaciones imprevistas o no lineales del ecosistema urbano).
La metodología que permite incrementar la probabilidad de que los resultados obtenidos coincidan con los reales es la aplicación de los sistemas complejos al fenómeno urbano. Esto implica concebir a la ciudad como un ecosistema complejo para elaborar diagnósticos que capten un número suficiente de relaciones funcionales entre las variables relevantes y definir las estrategias considerando explícitamente esas relaciones. Aquí es donde surge una analogía muy clara entre el fenómeno de la intuición lineal explicado por Kurzweil y las visiones lineales de ciudad desarrolladas tradicionalmente en los ámbitos del urbanismo y la arquitectura.
Esto es lo que se muestra en la Imagen 4: la rotación del eje de los conos hacia indica que el uso de sistemas complejos para realizar el diagnóstico y elaborar las estrategias de un plan urbano permite que la probabilidad de que los resultados obtenidos coincidan con los reales aumenta.
Si retomamos la representación del crecimiento de la capacidad tecnológica en las tres épocas históricas de nuestras imágenes, vemos que el error de pronóstico señalado en la Imagen 2 es mayor al error de pronóstico de la Imagen 5. La diferencia es que en la Imagen 2 se representa la visión lineal de la ciudad típicamente utilizada en el urbanismo y la arquitectura, y en la Imagen 5 se representa la concepción ecosistémica del fenómeno urbano. A medida que la tasa de crecimiento de la inteligencia singular (formada por la conjunción de la inteligencia biológica y la no biológica) llega al codo de la curva y toma el control de más procesos urbanos, los errores de la planeación urbana tradicional, y en consecuencia los problemas de las ciudades, serán cada vez mayores.
De allí la urgencia de transitar hacia ciudades inteligentes surgidas del reconocimiento explícito de estos fenómenos.
