Una perspectiva sistémica sobre el control motor, primera parte
La teoría de los sistemas dinámicos (DST) está ganando influencia en el mundo de la rehabilitación y el rendimiento del movimiento como forma de explicar cómo se optimiza el aprendizaje motor. La premisa básica es que el comportamiento del movimiento es el resultado de complejas interacciones entre muchos subsistemas diferentes en el cuerpo, la tarea a realizar y el entorno. Dada esta complejidad, la teoría de sistemas es una herramienta apropiada para analizar cómo cambian los comportamientos de movimiento y cómo se produce el aprendizaje.
En este post y en uno posterior, repasaré algunos conceptos básicos de la DST, y cómo puedes utilizarlos con los clientes. Después de leer esto, podrías concluir que la DST ayuda a explicar algunas de las prácticas e intuiciones de algunos grandes entrenadores de movimiento.
(Por cierto, si quieres más antecedentes sobre algunos de los conceptos en este post, y cómo se aplican en el contexto del dolor, podrías estar interesado en este post sobre Una perspectiva de sistemas sobre el dolor crónico.)
Considera el comportamiento inteligente de una colonia de insectos, como una colmena. No hay una sola abeja que sepa cómo hacer todas las cosas importantes que hay que hacer: construir una colmena; hacer miel; criar bebés; repeler a los depredadores, etc. En lugar de ello, estas tareas se realizan como resultado de las complejas interacciones entre miles de abejas diferentes, que siguen sin pensar algoritmos simples de comportamiento. Del mismo modo, la inteligencia que controla nuestro movimiento surge de complejas interacciones entre millones de partes diferentes del cuerpo y el entorno.
¿Pero qué pasa con el sistema nervioso central? ¿No es el controlador central del cuerpo? En cierto sentido sí: el SNC emite todas las órdenes que hacen que los músculos se disparen en patrones significativos. Pero el SNC es en sí mismo un sistema complejo compuesto por muchas partes. Y su comportamiento depende de su interacción con muchos otros sistemas del cuerpo, como el sistema inmunitario, el sistema endocrino, el sistema musculoesquelético y el entorno.
Por eso la DST resta importancia al papel de los determinantes «descendentes» del movimiento, como el SNC, o los «programas motores», y se centra más en los factores «ascendentes», como la estructura del cuerpo, el entorno y la naturaleza de la tarea que se realiza.
Para ver un ejemplo de lo mucho que importan estos factores para el movimiento coordinado, vea este vídeo de un robot que camina sin ordenadores de a bordo ni siquiera motores. La inteligencia que controla el robot está integrada en su estructura. Cuando esa estructura se pone en el contexto adecuado, simplemente hace lo suyo:
Sistemas complejos, autoorganización y control descendente
La principal premisa de la DST es que el cuerpo es un sistema complejo compuesto por millones de partes que interactúan. La inteligencia que coordina el cuerpo no está localizada en una parte concreta, sino que surge de las complejas interacciones de todas las partes. Así, a diferencia de una máquina simple como un termostato, los sistemas complejos muestran un comportamiento que se controla sin un controlador central.
Para describir esta aparente paradoja, la DST utiliza términos como autoorganización, emergencia y multicausalidad. Estos términos suenan bastante exóticos, pero no hay magia en ellos. La autoorganización no implica una especie de energía vital que desafía las leyes de la física. Pero, ¿cómo se puede tener control sin un controlador?