Claudio Gutiérrez

PERSPECTIV AS DE LAS MAQUINAS INTELIGENTESO

LA PSICOLOGIA DE LOS COMPUTADORES

Summary: ls Aristotle's definition of man asthe rational animal still valid in an information erain which Al computer programs not only solveequations, but play chess, do medical diagnosisand discover mathematical concepts, or are werather "emotional machines"? The physical-symbol-systems theory of intelligence offers a gen-eralized explanation of intelligence and a new par-adigm for Psychology. Por the fist time in historyphilosophic studies of the mind can benefit fromtechnical attempts to build a mind.

Resumen: ¿Es la definición aristotélica del hom-bre como animal racional todavía válida cuandoprogramas de lA resuelven ecuaciones, jueganajedrez y hacen diagnóstico médico, o más biensomos "máquinas afectivas"? La teoría de los sis-temas de símbolos físicos ofrece una explicacióngeneralizada de la inteligencia y un nuevo paradig-ma para la Psicología. Por primera vez en la histo-ria los estudios filosóficos de la mente pueden be-neficiarse de los intentos técnicos de construir unamente.

En la Antigüedad, en tiempo de Platón y Aris-tóteles, se consideraba que la actividad más noble aque podía dedicarse el hombre era la contempla-ción de las Matemáticas. Hoy día existen máqui-nas--computadores debidamente programados-que resuelven polinomios mejor que los hombres.¿Deberemos consideradas, a pesar de no ser decarne ni de sangre, seres filosóficos, dignos de seradmitidos a la Academia o al Liceo? Si a eso agre-

gamos que desde hace 30 años se cultiva en elmundo una disciplina nueva llamada InteligenciaArtificial (lA), que trata de dotar a los computado-res de la capacidad de razonar, no numéricamentesino de manera cualitativa, el problema se hace aunmás serio. Porque entonces, y para seguir situadosen la perspectiva helénica, ¿qué sucede con la defi-nición del hombre como animal racional? ¿Seconvierte solamente en una manera de emparentar-nos con el computador, artefacto racional? A esterespecto es revelador el trabajo de Sherry Turkle(TURKLE 84) con niños norteamericanos familia-rizados con el uso de computadores; a la preguntapor la diferencia entre ellos y el computador unarespuesta unánime no se deja esperar: los computa-dores no sienten, mientras que ellos sí. Todo pare-ciera indicar que la cultura contemporánea está lis-ta para aceptar una nueva definición del hombre;no "animal racional" como propusiera Aristóteles,sino "maquina afectiva". De acuerdo con esto, enunos cuantos decenios, la superficie de la tierraestará compartida por seres racionales, unos de loscuales habrán nacido de mujer y otros habrán sidomanufacturados, por hombres o por otros indivi-duos de su mismo género. ¿Afectará esta nuevaperspectiva la autoimagen del hombre?

El concepto de hombre ha pasado en la historiacontemporánea por diversas devaluaciones. La pri-mera gran devaluación sucede cuando a Copérnicoy a Galileo se les ocurre disputar que la tierra sea elcentro del universo. Un buen número de conse-cuencias importantes se siguen de este cambio enautoimagen: en religión, ciencia, arte y literatura;

Rev, Fil. Univ. Costa Rica, XXV (62), 109-115, 1987

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dan lugar a todo un movimiento cultural que lla-mamos Renacimiento. La segunda devaluaciónocurre en el siglo pasado, cuando Darwin enseñaque la aparición del hombre no se debe a un actode creación especial, sino ha sido producto de unaevolución ciega regida por el principio de selecciónnatural. También aquí se siguen muchas conse-cuencias en la filosofía y las relaciones sociales dela época. La tercera devaluación sucede como re-sultado de la obra combinada de Marx y Freud, loscuales explican la obra intelectual social e indivi-

dual de los hombres como resultado de fuerzas noracionales. El descubrimiento de Freud de que lamayoría de las actividades de la mente son incons-cientes, nos hace quedar mejor definidos como se-res racionalizantes que como seres racionales: másque ejercer la razón, lo que hacemos es dejamosllevar por nuestros impulsos inconscientes paraconstruir retroactivamente justificaciones intelec-tuales de lo actuado. En cuanto a Marx, le tocademostrar que gran parte de las cosas en que unasociedad cree, en realidad no las cree por su méritointelectual intrínseco, sino porque la clase domi-nante en esa sociedad se ve favorecida por esascreencias que más que ideas son ideología. Estaincluye contenidos intelectuales tan elevados comoel arte, la literatura, la música, la filosofía o lareligión. Aquella parte de la cultura que considerá-bamos más excelsa, la obra del espíritu, resultaahora imposición de la clase dominante e instru-mento de opresión. Otra vez aquí, el hombre esredefinido: como ser ideologizante más que comoser racional. El análisis de Marx logra lo mismo enel plano social que el análisis de Freud en el planoindividual.

Ahora nos toca vivir la cuarta devaluación, porobra de la Informática. La devaluación informáticaconsiste en reconocer que en vez de ser animalesracionales como creía Aristóteles-racionalizantes(Freud); ideologizantes (Marx)-, somos más bienmáquinas afectivas. Las máquinas y los hombrestenemos en común la razón, y lo que nos diferen-cia de las otras máquinas es que además tenemosafectos, como antes decíamos tener en común conlos animales los afectos y diferenciamos de ellospor la razón. Pero es mucho más discutible que elque tengamos afectos nos dé un privilegio tan gran-de sobre las máquinas, como el que suponíamosnos daba la razón sobre los animales, puesto quelos afectos distorsionan nuestra conducta y suelenconducimos a menudo a acciones que nos perjudi-can. Pareciera que tendremos que aceptar, cual-

quiera que sea nuestra pOS1ClOnsobre cuestionesmetafísicas, que ese algo que llamamos inteligenciaque a través de los milenios ha parecido ser patri-monio exclusivo de los hombres, ahora ya no loserá tanto. N o tendremos ya el monopolio de lainteligencia, a menos que redefinamos la inteligen-cia de una manera tan caprichosa como para noincluir en ella la capacidad de resolver ecuacionesmatemáticas, o de jugar ajedrez, o de hacer diag-nóstico médico, o de descubrir y probar teoremaslógicos o geométricos.

El surgimiento del tema de la lA como cuestióncientífica seria, según Margaret A. Boden (BODEN84), puede fecharse en 1950, justo cuando A.Turing escribe en Mind sobre la posibilidad de quelas máquinas adquieran inteligencia. Aparte de re-batir diversos argumentos que se han dado parademostrar la imposibilidad de que las máquinas lle-guen a ser inteligentes, ese artículo propone unaprueba para decidir si una máquina ya ha alcanza-do esa meta. La prueba (desde entonces conocidacomo "la prueba de Turing") consiste en adaptarun juego de salón a la interacción hombre/máqui-na; si la persona cree tener como interlocutor (através de un teletipo) a otra persona, cuando enrealidad tiene a una máquina que se comporta co-mo lo haría una persona, entonces podremos decirque la máquina es inteligente. El juego consiste enadivinar el sexo de un jugador, invisible y empeña-do en engañar a su adversario. Implica no solo lacapacidad de entender estereotipos sexuales, sinotambién la habilidad de manipular los mecanismosde la simulación y el engaño. Es muy revelador queTuring prefiriera escoger esta prueba como criteriode inteligencia, en vez de utilizar algún recurso quemidiera experticia, como habría sido por ejemplola capacidad de jugar ajedrez. El tiempo le ha dadola razón: en 1987, varios programas de computa-ción juegan ajedrez a nivel de maestro y están peli-grosamente cerca de disputar el campeonato deUSA; en cambio, no hay todavía ninguna máquinacapaz ni lejanamente de engañar a un ser humanohaciéndose pasar por mujer.

Todos estos acontecimientos dan base para pen-sar que la investigación en lA ha hecho surgir unnuevo paradigma para la Psicología, por 10 menospara la rama de esta ciencia que se ocupa de losproblemas del conocimiento, la Psicología Cognos-citiva. Tal paradigma corresponde a un esfuerzopara definir y analizar el fenómeno del conoci-miento intelectual con total universalidad, sin to-mar en cuenta en qué tipo de ente se manifiesta.

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Cabe advertir que los investigadores en lA no sonlos primeros en enfocar el problema de la inteligen-cia con un grado de generalidad que trasciende laextensión del género humano. Los psicólogos con-ductistas nos ofrecen con anterioridad un paradig-ma de interpretación del comportamiento en queno se distingue entre sistemas inteligentes humanosy animales. El conductismo trata de entender losfenómenos psicológicos humanos partiendo deprincipios muy generales obtenidos en el estudiode la conducta de los animales, a partir de los ex-perimentos de Favlov. En esto actúan haciendoaplicación de una famosa máxima de método cien-tífico que debemos a Francis Bacon: "Busca perci-bir en la simplicidad de los fenómenos más senci-llos las leyes universales que actúan en los fenóme-nos más complejos". La misma situación vuelve aocurrir con los modelos de lA, pero en este casolos fenómenos más sencillos se encuentran en elfuncionamiento de las máquinas, no en el compor-tamiento de los animales.

Podemos decir que a esta altura del clima inte-lectual hay consenso entre los autores en que elparadigma computacional es definitivamente su-perior al paradigma conductista como marco filo-sófico para interpretar la conducta humana. ¿Porqué? ¿En qué consiste el contraste entre ambos?El conductismo es un heredero del empirismo in-glés de Locke y Hume, pero específicamente secaracteriza por insistir en que la única manera deconocer el comportamiento es por sus manifesta-ciones externas. La introspección cae en el descré-dito; se generaliza la prohibición de hablar de pro-cesos mentales; solo lo externo, lo observable, esmateria de estudio científico. En oposición a esto,el paradigma computacional reivindica los procesosinternos, puesto que hay un estado interno en lamáquina; además hay entrada y salida que corres-ponden al estímulo y respuesta del conductismo.Los conductistas son ciegos a la etapa intermediaentre la entrada y la salida porque no tienen ningu-na analogía empírica a qué apelar para esa etapa.Los computacionistas sí: tenemos un proceso in-terno en la máquina, si no directamente observableen el momento de su funcionamiento, empírica-mente asegurado por ser resultado del proceso mis-mo de su construcción. Si aceptamos la existenciade esos estados intermedios entre estím ulo y res-puesta, entrada y salida, la actitud del científicodel comportamiento se transforma: reconoce quela base de lo mental y de la inteligencia son estadosinternos, que pueden ser interpretados como repre-

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sentaciones de objetos y acontecimientos del mun-do exterior. Una vez comprendido esto, podemoshablar de inteligencia humana, de inteligencia ani-mal, de inteligencia de máquina, o de inteligenciaextraterrestre, como capacidad de manipular esasrepresentaciones. Se abre así la posibilidad de ela-borar una teoría de la inteligencia en general, inde-pendiente de su "encarnación" en humano, ani-mal, máquina o marciano.

Entre los más creativos de los articuladores delparadigma computacional debemos destacar a A.Newell y H. Simon. Ante todo, deben ser mencio-nados por su labor pionera de los años cincuentas,con la creación de un programa muy influyente, elSolucionador General de Problemas ("General Pro-blem Solver", mejor conocido como GPS); con éltratan de emular los métodos más generales de lainteligencia humana, lo que comúnmente identifi-camos como sentido común. Fracasaran en esa em-presa, pero tal fracaso les dará ocasión para formu-lar las primeras leyes del nuevo paradigma y, even-tualmente, los llevará a formular su teoría funda-mental. El GPS tiene tres objetivos: el primero esconstruir un modelo de la inteligencia humana; esun interés científico, de comprensión del fenóme-no; el segundo es un interés tecnologico: crearherramientas inteligentes, donde lo importante esel provecho que se pueda obtener, el tercero, defuste más bien filosófico, es descubrir en qué con-siste la inteligencia en general, independiente de suincorporación en un ser humano o en cualquierotro organismo o mecanismo. Muchos años des-pués, con ocasión de recibir una distinción cobija-da por el nombre de Turing (hermosa coinciden-cia), Newell y Simon proponen la teoría de lossistemas físicos de símbolos como explicación últi-ma de la inteligencia. "Símbolos" es otra forma de

llamar a las representaciones; "físicos" subraya sucarácter material, y por ende su fundamento empí-rico; "sistema" alude a la inmensa complejidad delos fenómenos involucrados. La teoría insiste enque el uso del computador nos ha puesto en con-tacto, por primera vez, con la naturaleza física deainteligencia. Antes del computador, la idea desímbolo no era ni siquiera inteligible sin una inteli-gencia que interpretara el símbolo: lo simbólicoera simbólico para alguien. Ahora las cosas se in-vierten: el simbolismo (de naturaleza física) es labase para entender la inteligencia. Esta teoría es lamás clara expresión del paradigma computacionalpara las ciencias del comportamiento.

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Los lenguajes de computación-especialmentelos más avanzados, como el LISP, el favorito de losinvestigadores en IA- están constituidos por dosclases de símbolos: los que representan procesos oacciones, y los que representan valores (es decir,otros símbolos). El concepto de símbolo adquiereen computación un significado muy concreto: esun puntero, una flecha almacenada en un lugar dela memoria que señala otro lugar de la memoria(donde se encuentra el valor del símbolo, o el pro-ceso con que el símbolo está asociado). ParaNewell y Simon la inteligencia consiste en la capa-cidad de manipular símbolos, es decir, de poderseguir punteros-entes que no nos interesan por loque son sino por lo que representan. Inteligencia esaptitud para manejar cosas indirectamente: esta in-dirección es la que constituye el poder propio delpensamiento. Y precisamente, una de las cosas quemejor puede hacer un computador es perseguir unadirección indirecta. Las colecciones de punteros-pdirecciones indirectas -debidamente organizadas,dan origen al concepto de redes semánticas que haresultado tremendamente fecundo para ayudar alos practicantes de la lA a desentrañar el inmensoproblema de hacer a los computadores capaces deentender y generar lenguajes naturales, como el in-glés o el español.

El paradigma computacional se ha mostrado fe-cundo en el apoyo a la imaginación creadora delcientífico para concebir importantes leyes querigen la inteligencia. Los mismos Newell y Simondescubren la ley de proporcionalidad inversa entrepotencia y alcance en los métodos del pensamien-to. El GPS no fue exitoso como instrumento parareplicar la capacidad de resolver problemas queasociamos con el sentido común; pero en cambio,resultó sumamente productivo para revelar losconstreñimientos necesarios a que está sometidotodo pensamiento. El GPS funciona a base del lla-mado análisis de medios y fines. Consiste en espe-cificar un estado inicial del que se parte y un esta-do final al que se quiere llegar, en el espacio lógicode los estados posibles en relación con el problema(tales estados deben ser expresables, desde luego,en alguna forma de representación). Operadores ométodos tienen como objetivo reducir las diferen-cias entre el estado actual de la evolución del pro-blema y el estado final o estado-meta. Parte esen-cial de la operación del programa es una tabla dediferencias donde se determina qué métodos sirvenpara reducir qué diferencias. Cada operador tienecomo requisito para su aplicación el que se denciertas circunstancias en el estado actual. Si tales

circunstancias no se dan, el proceso en curso seinterrumpe para dar lugar a la aplicación de uno delos recursos más poderosos del arsenal de los siste-mas físicos de símbolos, la recursion: el GPS sellama de nuevo, pero ahora para transformar elestado actual en un estado final provisional que seaigual al estado en que alguno de los operadoresresulte aplicable, dentro del proceso principal in te-rrumplido.

A primera vista parecería que Newell y Simonhubieran realmente encontrado, en el análisis defines y medios, la fórmula mágica para la soluciónde cualquier problema, el verdadero y auténticosolucionador general de problemas, piedra filosofalde la edad electrónica. Pero, lamentablemente, es-to es solo apariencia: más bien, su mérito consisteen haber descubierto una ley que dice que no esposible construir un programa que sea capaz deresolver todos los problemas, que sólo se puedeconstruir un programa que resuelven bien un grupopequeño de problemas o un programa que resuel-ve mal un grupo grande de problemas. Esta es laley de proporcionalidad entre potencia y alcance,sobre la que volveremos en seguida.

En la Edad Media, y mucho después, científicosdedicados y tecnólogos ilusos se afanan en vanopor descubrir una máquina de movimiento perpe-tuo; la historia de la ciencia no les da crédito porsus esfuerzos, pero en cambio consagra como gran-des realizadores a quienes en el SIGLO XIX descu-bren las leyes de la termodinámica, que no sonotra cosa sino una forma letrada de expresar elenunciado negativo: "no es posible construir unamáquina de movimiento perpetuo". El intento deconstruir un solucionador general de problemas esun fallo parecido, pero sus intérpretes son a la vezcapaces de formular la ley negativa correspondien-te, que es la famosa ley de proporcionalidad a quenos hemos venido refiriendo. Lo que sucede es losiguiente: el GPS es capaz, en teoría, de resolvercualquier problema, con tal de que le proveamosde una "tabla de diferencias" adecuada para el do-minio de que se trate. Surge aquí una importantedistinción conceptual, o más bien la formulacióndentro del paradigma computacional de una distin-ción reconocida por el sentido común: la distin-ción entre habilidad general y conocimiento (pién-sese en las pruebas de inteligencia que aplicamosen los exámenes de admisión a nuestras universi-dades, y en la eterna polémica sobre si debemosmedir habilidad general o conocimientos particula-res por medio de esos instrumentos). La habilidades el análisis de fines y medios, mientras que losconocimientos son la tabla de diferencias.

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Hoy por hoy la situación está así: los métodosdel pensamiento son o métodos débiles, pero apli-cables a cualquier dominio (por ejemplo, el méto-do de análisis de fines y medios), o métodos fuer-tes, pero aplicables sólamente a cierto tipo de pro-blemas. De ahí han surgido dos ramas en la lA: ladedicada a simular la experticia de los expertoshumanos, a base de acumulación de reglas que re-presentan conocimiento (herederas de las "tablasde diferencias" del GPS), y la dedicada a desentra-ñar el misterio del sentido común, una habilidadque aparentemente es completamente no especiali-zada. Sin embargo, existe la grave sospecha, queestaría respaldada en la ley de proporcionalidadentre potencia y alcance, de que el sentido comúncomo tal no existe: que lo que así llamamos no esotra cosa que una acumulación, en una memoriasumamente flexible y con poderes de recuperaciónde información excelentes, de experticias superfi-ciales sobre miles de campos especializados, comorelaciones humanas, física ingenua, y otras muchasdimensiones en que se desenvuelve el ser humanodesde su infancia. Sabremos si eso es así cuandopodamos replicar en un programa suficientementeversátil esa capacidad maravillosa del sentido co-mún que pareciera no habernos costado nada, peroque por supuesto es resultado de una evoluciónmilenaria y del aprendizaje espontáneo de muchosaños de observación, ensayo y error, y reflexiónpor parte de los especimenes jóvenes del génerosapiens.

Por el momento, cabe decir que la investigaciónen lA ha comenzado a dar frutos tecnologicos im-portantes en el otro extremo del espectro de la leyde proporcionalidad. Los sistemas expertos requie-ren muchos conocimientos sobre un dominio redu-cido (mínimo alcance), pero con ello obtienen má-xima potencia, resultan por lo menos tan efectivoscomo los expertos humanos correspondientes, alos cuales tratan de imitar y muchas veces superan.Tomemos por ejemplo el sistema FALCON, desa-rrollado en la Universidad de Delaware por Chestery Larnb. Tiene por objeto el supervisar el funciona-miento de una planta de productos químicos, ve-lando porque todos los indicadores muestren valo-res compatibles con la seguridad de la planta, ydando la alarma, y un diagnóstico del problema,cuando algo empieza a andar mal. Para realizar sufunción el sistema usa un intérprete que controlalos procesos de observación y deducción, una seriede reglas de inferencia y una amplia base de cono-cimientos obtenidos con paciencia de los expertoshumanos que han realizado el trabajo de supervi-

sión hasta ahora. La existencia de programas comoestos ha motivado a filósofos como James H. Moora considerar seriamente la posibilidad de que loscomputadores puedan en algún momento sustituira los seres humanos en la toma de importantesdecisiones (MOOR 97).

Los Sistemas Expertos son muy complejos encuanto al número de reglas que aplican. Son encambio muy sencillos en la arquitectura de progra-mación. Básicamente todos ellos descansan en al-guna forma de "sistema de producción", un méto-do básico que Simon y Newel descubren comooperativo en casi todas las actividades intelectua-les de los seres humanos (el método tiene un ante-cedente conceptual en la obra matemática dePost, en la primera parte del siglo).

Un sistema de producción se compone de trespartes: la memoria de largo plazo, donde se en-cuentran reglas de condición-acción; la memoriade corto plazo, correspondiente a los datos delos sentidos en el caso humano; y el intérprete, querevisa en cada ciclo todas las reglas para ver si al-guna combinación de los datos en la memoria decorto plazo corresponde a la condición para laacción de alguna de las reglas -si corresponde,tal regla quedará entre las reglas seleccionadasde ese ciclo. El intérprete aplica luego ciertos cri-terios de resolución de conflictos para escogeruna sola regla del conjunto de reglas selecciona-das; tal regla será la que en definitiva se ejecute,para realizar la acción definida en la misma re-gla. Normalmente la acción de una regla consisti-rá en alguna trasformación de los datos existentesen la memoria de corto plazo, por lo que se diceque esa memoria es el canal de comunicaciónentre las diversas reglas. Es de notar que en ningúncaso una regla puede invocar a otra regla, a la ma-nera en que un programa principal en FORTRANo PASCAL invoca a una sub rutina. En realidad,observar el programa no puede darnos ningunaindicación directa sobre cuál regla será la que sedisparará en el próximo ciclo: todo depende delas circunstancias en que se encuentre la memoriade corto plazo.

A pesar del éxito que los sistemas expertos hanempezado a tener, su rendimiento es todavía de-masiado inflexible y compartamentalizado si locompraramos con sus contrapartes humanas. Noobstante, su misma existencia vierte mucha luz so-bre los procesos intelectuales del ser humano ysobre la naturaleza de la inteligencia. Significauno de los primeros grandes éxitos del paradig-ma computacional, al desentrañar la experiencia

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como un conocimiento articulable, frente a posi-ciones oscurantistas que hacían descansar, porejemplo, el "ojo clínico" o la capacidad de hacerinvestigación en un tipo de conocimiento no inte-lectual y ajeno a la razón. La existencia de siste-mas expertos de diagnóstico médico o que permi-ten diseñar experimentos de biología moleculardan un mentis definitivo a tales pretensiones.

Los esfuerzos de los investigadores por repli-car los arcanos mecanismos de la inteligencia hanestado siempre mezclados con el intento de descu-brir como operan esos mecanismos en la mentedel hombre. Por ejemplo, Marvin Minsky (MINS-KY 82) analiza la cuestión de si los computadorespueden pensar lógicamente, pero entra de inmedia-to en un análisis de los mecanismos por medio delos cuales pensamos. Reconoce una inmoderadatendencia a elaborar teorías de la mente que divi-den las facultades del cerebro en dos partes de lascuales la izquierda correspondería a la lógica. Nole gusta una teoría bipolar porque alienta la in-sinuación de que cada parte es simple, lo cual noes cierto; ambas son muy complejas. Nos previeneademás en contra de enfatizar la importancia dela lógica en el pensamiento. Considera deficientea la lógica por su unidimensionalidad. La lógicase expresa como una sola cadena simplificadora:el hilo del razonamiento. La lógica nos aparta dela representación múltiple, de la redundancia, de lariqueza con textual. La lógica tiende a aislar eltexto de su contexto. Y lo que algo significa de-pende en gran medida de todo lo demás que sabe-mos, todo lo que decimos supone un contexto.La verdadera riqueza de significado está dada porla multiplicidad de conexiones, y no por la unidi-mensionalidad que supone la lógica. El científicose siente incómodo ante la dependencia del signifi-cado de una expresión sobre el significado de lasotras. Por su carácter circular. Prefiere la transmi-sión lineal de significado desde unas verdades pri-marias, los axiomas, hacia todo lo demás. Pero esono destruye el hecho de que en la realidad es asícomo los humanos adquirimos y manejamos signi-ficados.

La teorfa de las reglas de significado de Minskyse relaciona cercanamente con la metodología, es-timulada en mucho por su trabajo, de las redes se-mánticas. Pero además ofrece un magnífico com-plemento a la teoría de los sistemas físicos de sím-bolos de Newell y Simon. En efecto, es caracterís-tica de esta última su dependencia sobre el concep-to de puntero como esencia de todo simbolismo, yel puntero es equivalente al enlace que conecta a

los nodos de una red. En el fondo, los dos enfo-ques son equivalentes. De ambos se puede criticar,si se quiere, su evidente circularidad, ya que enellos cada cosa queda explicada por todas las de-más, así como en el mundo de Leibniz cada móna-da debe contener en sí al universo entero. Otramanera de esgrimir esta crítica es insistir en susolipsismo: no hay manera de salir de la red designificaciones o de símbolos hacia algo más alláde los elementos interconectados, no hay manerade tocar base en el mundo exterior. Pero la verdades que el solipsismo, no como posición metafísica,sino como actitud metodológica, es la única posi-ción congruente con una actitud científica e inclu-so con la práxis del ingeniero que aplica la ciencia.Piénsese por ejemplo en el caso de un sistema decomputación al que hayamos dotado de conoci-mientos; siempre dependerá de los órganos de en-trada para recibir noticias sobre el mundo, tantocomo nosotros debemos también depender de esosoráculos que son los órganos de los sentidos paraconstruir nuestra interpretación del universo exte-rior. La única garantía que tenemos de su veraci-dad es el grado de plausibilidad que podamos lo-grar asignarle gracias a las conexiones recíprocasde todas nuestras significaciones.

Quienes sustenten el nuevo paradigma compu-tacional para la Psicología no pueden soslayarel apremiante problema de la identidad personalo "yo". Minsky tiene una contribución al respecto,que consiste en llamamos la atención sobre latrampa lógica implícita en la idea de un AgenteUnico, verdadero titular de nuestras actividadesmentales. La trampa lógica, en la que han caídoinnumerables filósofos del pasado, como Platón,Aristóteles, Aquino o Descartes, consiste en creerque con dar un nombre interesante a nuestra igno-rancia sobre la naturaleza de la mente (como En-tendimiento Agente, o Alma Racional, o Substan-cia Pensante) hemos aclarado en algo los corres-pondientes fenómenos. Pero hay más: la idea deun Agente Unico detrás de nuestras actividadesmentales, de un homúnculo escondido en la inte-ligencia del hombre que es el que realmente entien-de, es un pecado de petición de principio, de pre-tender que lo que queremos demostrar está ya de-mostrado. Porque es obvio que la inteligencia omente de ese hombrecillo dentro de la mente to-davía tendría que ser explicada, si queremos quesu presencia contribuya en algo a la aclaraciónde los fenómenos mentales. Contrariamente aeste enfoque, el fundamento de la actitud deMinsky es más bien aceptar, como la mejor lec-

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cion que nos haya dado hasta ahora el estudiode los computadores y la investigación en Al,que la mente no es algo simple, no es un AgenteUnico, sino por el contrario una construcciónsumamente complicada, probablemente el fenó-meno de mayor complejidad de todos los que ha-yan preocupado a la ciencia.

Debemos a Minsky una teoría de la mentebasada en la idea de complejidad jerárquica, lateoría societal de la mente, presentada por élen su manuscrito inédito del Laboratorio delA del MIT "Hablemos Claro sobre Epistemo-logía del Desarrollo Nervioso". Básicamente, lateoría supone que el trabajo de la mente es se-mejante a la labor que realiza un comité, si sequiere, alrededor de una mesa. Cada miembrodel comité es experto en algún asunto particular,y dirige el debate cuando el foco de la conversa-ción le corresponde. El conocimiento y la expe-riencia de cada quien complementa a los de losdemás. Viene entonces la pregunta obligada: ¿yqué diremos de la mente de cada uno de los ex-pertos? ¿cómo la explicaremos? La respuesta esque de la misma manera, en el entendido de quecada submente es más simple que su supermentey que en algún momento llegaremos a encontrar-nos con mentes menores tan sencillas que ya nonecesitaremos invocar la teoría una vez más. Alllegar a ese nivel habremos topado con los átomosde inteligencia, es decir, con inteligencias tan sim-ples que no se componen a su vez de partes inteli-gentes, sino simplemente de circuitos cuyo funcio-namiento es elemental (como por ejemplo, el cir-cuito de un termostato, que "siente" el cambio detemperatura y "decide" encender el horno).

Podría pensarse que es parecido postular unhomúnculo dentro de la mente para explicar suspoderes y postular un comité de expertos dentrode la mente para lo mismo. Es importante notarla diferencia entre la teoría societal de la mente,que cae de lleno dentro del paradigma computacio-nal por estar basada en la descornponibilidad re-cursiva de las capacidades intelectuales, y la teo-ría del Agente Unico o homúnculo. En esta últi-ma, lo único que se hace es postular una capacidadcon un nuevo nombre para explicar la capacidadinicial; en la teoría societal de la mente, por el con-trario, la capacidad se descompone en capacidadescada vez menos importantes, hasta llegar a capaci-dades primitivas o básicas que ya no necesitan nipueden recibir, una explicación mentalista. Un me-canismo tan básico como un círculo de retroali-mentación, asimilable a un termostáto, será expli-

cable como mecanismo físico, pero ninguna desus partes, de los conceptos usados en la explica-ción, pertenecerá ya al ámbito de la Psicología.

No está de más indicar, como una manera de su-brayar la fecundidad de las teorías nutridas por elnuevo paradigma, que la teoría societal de la men-te -cuyo fin es explicar fenómenos psicológicos-puede ser proyectada "hacia arriba" como formade explicar fenómenos más amplios que la menteindividual. En vez de descomposición aplicaremosahora composición, pero el procedimiento recursi-vo será el mismo. Podremos explicar la inteligenciacolectiva y la inteligencia individual con ayuda delos mismos principios. Pero esto da materia paraotro artículo. sobre la posible emergencia en nues-tros días de una "Sociología de los Computado-res" .

Es posible que argumentos como los que hepresentado, a pesar de la lucidez que tienen paramí, no convenzan a muchos lectores. Pero esperoque estén dispuestos a reconocer que la disponi-bilidad, dentro del paradigma computacional, deun método para analizar con las herramientas delas ciencias experimentales, temas que habían sidopuramente especulativos, ha marcado un cambiofundamental para la Filosofía, la Psicología ylas demás ciencias del comportamiento. No pode-mos ignorar que ahora, por primera vez en la histo-ria, no tenemos que conformarnos con teorizar so-bre la composición o funcionamiento de la mentehumana. Podemos intentar construir una mente. Yaunque no lograramos el ambicioso objetivo de du-plicarla, sería muy difícil que tal intento, o sus fra-casos, no nos enseñaran muchas cosas importantessobre el elusivo tema del conocimiento.

REFERENCIAS

Boden 84. Margaret A. Boden. "The social Impact ofThinking Machines". Fu tures, 1984.

Gutiérrez 87. Claudio Gutiérrez y Marlene Castro. Infor-mática y Sociedad. San José, Costa Rica, EDUCA,1987.

Minsky 82. Marvin Minsky. "¿Por qué la Gente Piensa quelos Computadores no pueden?" Al Magazine. 1982.(Traducido en GUTIERREZ, 87).

Moor 79. Jamen H. Moor, "¿Hay Decisiones que NuncaDeberían Tomar los Computadores?", Nature andSystem. 1987. (traducido en GUTIERREZ 87).

Turkle 84. Sherry Turkle, The Second Sel], New York,Simon and Schuster, 1984.

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