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Últimamente oigo cada vez con mayor frecuencia referencias a sistemas inteligentes. Quienes así se expresan, ignoran la diversidad radical entre la forma de funcionar de las computadoras y el cerebro. Sobre este tema Jeremy Campbell, en su libro La máquina increíble, propone una serie de ideas que nos llevan a discernir correctamente sus diferencias.

La visión de sistemas limitada a la computadora es lineal, lógica y mecánica. La otra es no lineal, a-lógica y humana. La primera corresponde a pensar como las computadoras lo hacen. La segunda a hacerlo en términos propiamente humanos.

Lineal vs. paralelo

Albert Simon, premio Nobel de Economía 1978, dijo que si la economía es la ciencia de la distribución de los recursos escasos, debería prestar más atención a la forma en que la mente utiliza su recurso escaso ¾ la computación para vérselas con la incertidumbre y la complejidad. Y es que, además del hecho de que ambas procesan información, una computadora digital tiene poco parecido con el cerebro.

La computadora procesa en serie, con una unidad central de procesamiento. Se atiene a reglas explícitas manejadas en código binario. Maneja unas pocas conexiones por unidad, y hace su trabajo con alta velocidad y precisión.

El cerebro, en cambio, tiene tantos procesadores como estrellas la galaxia, pudiendo destruirse millones de ellos sin que se pierda eficiencia. Cada unidad tiene miles de conexiones con otras y consigo misma, y actúa en paralelo. Lleva a cabo 200 billones de operaciones simultáneas por segundo.

Una computadora se halla mas cómoda en un mundo de problemas bien definidos, soluciones claras, descripciones exhaustivas, listas, reglas explícitas e información perfecta. Y así no es el mundo.

El cerebro se encuentra a gusto en lo poco circunscrito, lleno de ambigüedades, problemas no del todo expresados y sin límites firmes, múltiples sentidos, mensajes enigmáticos, información incompleta o contradictoria, respuestas que engendran preguntas. En el mundo real.

Según lo anterior, la computadora naturalmente pertenece a la primera categoría de sistemas, pero no el hombre. Éste en cambio, se encuentra preparado para enfrentarse a la segunda categoría, no la computadora.

Sentido común vs. lógica

Con frecuencia se manejan, como intercambiables, los términos sentido común y lógica, pero no lo son. La lógica pertenece a la primera categoría de sistemas, y el sentido común, a la segunda.

La computadora almacena tremendas cantidades de datos pero no desempeña ningún papel activo ni integral en la interpretación de información nueva e imprevista, mientras que el sentido común consiste en la posesión de bastas cantidades de conocimientos variables sobre el mundo.

La computadora es lógica, la razón no. La lógica deductiva, desarrollada por Rusell y Whitehead en su Principia Mathematica, es un proceso local, que sigue un paso cada vez y utiliza una pequeña fracción de la información en cada paso. Es un microscopio para diseccionar el valor de verdad de un argumento. La razón natural, en cambio, es holística. Utiliza una fracción tan grande como se pueda del total de la información, pega uno o dos saltos gigantes, y si una parte de la información es mala, el resto la pone en su lugar.

La razón sólo es lógica en lo superficial. Nuestro razonamiento no se halla gobernado por ella o por las probabilidades, sino por lo que sabemos, por la forma en que la memoria organiza nuestro conocimiento y la forma en que este conocimiento es evocado.

El contenido tiene importancia crítica al decidir si pensamos racionalmente o no, mientras que en la lógica el contenido carece de importancia, y la forma lo es todo.

La lógica sólo funciona con información completa, situación que es rara en la realidad. No es extraño que Rusell se haya visto impelido a exclamar: «Me disgusta el mundo real».

Para producir resultados, una computadora utiliza reglas del tipo «si-entonces», que son muy malas para generalizar. No saben cuándo dejar de hacerlo. Un poodle, por ejemplo es un perro y un animal. Ahora bien, tiene el pelo rizado y el hocico en punta (deséchese para generalizar en perro) y tiene cuatro patas, dos ojos, ladra y persigue gatos (deséchese para generalizar en animal). Pero es necesario saber dónde ya no se puede descartar más información, cosa que difícilmente una computadora podría discriminar. Una definición general de la inteligencia es «la capacidad de desechar sólo la cantidad y tipo exacto de información».

El cerebro es poco lógico, pero excelente haciendo generalizaciones. A Capablanca, gran campeón mundial de ajedrez que se caracterizó por la brillante originalidad de sus jugadas, le preguntaron en una ocasión, con cuántas jugadas de anticipación pensaba, y respondió «generalmente sólo pienso una, pero es la correcta».

La reglas fijas, necesarias para la lógica y las computadoras, son en cambio malas estrategias de supervivencia. El cerebro evolucionó de forma que maneja información imperfecta, la generaliza y suple sus lagunas con sentido común, hace conjeturas aventuradas, «reconoce» las respuestas más que deducirlas, se satisface con soluciones rápidas y aproximadas y se sirve de indicios para construir historias creíbles.

Para organizar el mundo

Nuestra inteligencia está influida por la necesidad de dotar de sentido a un mundo particular y estar en contacto con él, pero pagamos un precio por actuar con base en información limitada. Extendemos y amplificamos los datos, fiándonos de lo que sabemos del comportamiento normal del mundo, por lo que el prejuicio es parte natural del pensamiento.

Hay cientos de problemas inherentemente insolubles, porque explota su complejidad. El cerebro, evita el peligro de la explosión combinatoria. Las computadoras, no.

Los estereotipos forman parte de la familia de los esquemas, y evitan la parálisis de la explosión combinatoria al seleccionar una fracción mínima de la nueva información de un problema y añadirle parte de su propio conocimiento organizado del mundo.

A diferencia de las reglas «si-entonces», que generalizan demasiado o de la lógica, donde hay miles de conclusiones válidas y triviales, los esquemas entienden y amplían la información, pero de manera controlada, ateniéndose a reglas de pertinencia y verosimilitud. Los esquemas son guías para la acción, ya que disipan la incertidumbre.

Solomon Asch descubrió que cuando encontramos a otra persona, a menudo bastan una mirada y unas cuantas palabras para arreglarnos una historia de algo tan complejo como lo que es el otro. Esta impresión, una vez formada, es muy difícil de olvidar. A alta velocidad se pierden los detalles, pero los espectadores aportan información basada en generalizaciones.

La memoria no hace más que conectar cosas que ya sabe, agrupa al mundo de forma que partiendo de un pequeño fragmento de información, lo convierte en conocimiento y disfraza el proceso de razonamiento lógico. Es tan buena dándole sentido a alguna información de dudosa calidad que desprecia información de mayor calidad. Con esto es estable, pero disminuye su habilidad de aprender con la experiencia.

Pudiera parecer ejemplo contrario a la idea de que la mente no es lógica, la implacable lógica con que Sherlock Holmes resolvía sus casos. Ahora bien, ¿era lógico Sherlock Holmes? Veamos un ejemplo. En la obra Estudio Escarlata, Holmes divisa a un individuo robusto y vestido con sencillez, y declara que se trata de un sargento retirado de la infantería de marina. Watson le pregunta al hombre cuál es su profesión, y éste responde, sargento retirado de infantería de marina.

Pero Holmes no llegó a la anterior conclusión por medio de la ciencia deductiva, sino por observación del individuo que tenía un ancla azul tatuada, porte de militar, aire de mando, y la forma en que sostenía su cabeza. «Era más fácil saberlo que explicar por qué lo sé», le comenta a Watson.

Los estereotipos son una estructura de la memoria que puede ampliar la información, ubicándola en categorías. Sin ellos sería demasiado complicado relacionarse con una persona o recordarla. Como el mundo es parcialmente uniforme, nuestras generalizaciones con frecuencia son precisas y útiles, pero no son lógicas; son capaces de llevar a la mente hacia una trampa.

Si se enfrenta en una pregunta la lógica y un estereotipo, es probable que la lógica pierda. Algunos estudios muestran que si un silogismo invoca a una opinión previa en quien trata de resolverlo, se comienza a aplicar más o menos la mitad de la lógica con la que se actuaría si no hubiera ninguna opinión. Dice Brehmer: «Para una persona con la firme creencia en el carácter determinista del mundo, no habrá nada en su experiencia que la obligue a descubrir que la tarea es probabilística».

Los estereotipos y las explicaciones pasan por encima de los principios de la lógica y las leyes de la probabilidad, inmunizando a la mente contra las sorpresas y por consiguiente bloqueando el camino a la sabiduría.

De lo anterior podríamos concluir como propiedades de la inteligencia natural, las siguientes:

* economía de recursos

* razonamiento inventivo

* vuelve lo extraño conocido

* evita la lógica

* gusto por la información de mala calidad

* aprueba el prejuicio

* la interpretación es indispensable para la comprensión

* la razón no es un agente separado.

En resumen, las computadoras son buenas en lo que la mente es mala ¾ la computación¾ mientras que la mente es buena en lo que las computadoras son malas: la inteligencia. Unas y otras corresponden a las dos distintas concepciones de sistemas.

Además, somos menos lógicos de lo que pensamos, los prejuicios son parte inherente de la percepción. Pensamos en el contexto de lo que percibimos y de los esquemas mentales, y la mente interpreta a su manera. Pero ésas son las características que precisamente le permiten al hombre enfrentarse con éxito a la misma complejidad que revienta en la explosión combinatoria a la más poderosa de las computadoras. La mente es un sistema evolucionado para enfrentarse a los sistemas complejos.