Capítulo 12
Paisajes de atractores y repertorio de estados
Hasta ahora hemos hablado de repertorio de cierres, de sedimentación y de vías preferentes. Para que todo eso deje de sonar tan abstracto basta mirar una imagen más material: la del paisaje de atractores.
La idea es sencilla: imagina un sistema como un campo con valles más profundos y rutas más o menos disponibles en vez de como una tabla neutra de respuestas posibles, ciertas trayectorias están ya muy reforzadas; otras apenas esbozadas, algunas respuestas se activan con facilidad; otras requieren un trabajo más costoso para sostenerse. Mejor entender la imagen no como identidad literal entre fórmula y cerebro sino como una analogía neurodinámica fuerte para pensar materialmente lo que en el marco ya estaba claro: el sistema responde desde una topología histórica de rutas practicables y no desde cero.
Vista así, V_s puede reformularse de manera muy fértil como repertorio efectivo de trayectorias o estados practicables ante una discrepancia, más que como mera pluralidad de interpretaciones. Un sistema con más margen no cae de inmediato en el valle más profundo y todavía puede sostener más de una vía antes de fijarse; en cambio, un sistema con menos margen es arrastrado rápidamente por gravedad hacia la respuesta más reforzada, la más barata y la más conocida.
Aquí se ve con mucha claridad que el cierre sedimentado modifica el relieve mismo del sistema: cuanto más se repite un cierre, más profundo se vuelve su valle y menos energía, latencia y criterio hacen falta para recaer en él.
Conviene introducir una precaución importante: la multiplicación de trayectorias aparentes no siempre implica un aumento real de varianza; un sistema saturado puede parecer lleno de posibilidades: muchas opciones, muchas salidas, muchas líneas abiertas al mismo tiempo, pero si no existe criterio suficiente para estabilizar ninguna de ellas la situación revela ruido, dispersión y caída del cierre habitable, el sistema no gana repertorio; pierde capacidad de consolidar.
Este capítulo precisa dos cosas a la vez: primero, que el aprendizaje modifica el paisaje mismo del sistema —abre una ruta, debilita otra, redistribuye el relieve—; segundo, que la patología del sentido depende menos de cuántas diferencias reciba el sistema y más de cómo está modelado el terreno sobre el que esas diferencias caen.
Esa inclinación se vuelve especialmente problemática bajo sobrecarga, pues un paisaje ya estrechado sometido además a alta carga, ruido, deuda acumulada y latencia baja pierde todavía más capacidad de abrir rutas nuevas, y ahí lo nuevo no reorganiza: cae al valle más profundo o se dispersa sin sedimentar.
Por eso el siguiente paso consiste en preguntar qué fuerzas consumen el margen operativo del sistema y obligan al sistema a elegir cada vez peor.