Hacia La Comprension de La Informatica y La Cognicion

COLECCION ESADE Estudios de la empresa

HACIA LA COMPRENSION DE LA INFORMATICA Y LA COGNICION

Terry Wmograd. de la Stanford University. Fernando Flores. de la Action T ec.'lmologies.

Prólogo por Josep M. Suris. Profesor de ESADE.

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· · EDITORIAL HISPANO EUROPEA · BARCELONA (ESPA.t\l:A)

) Colección· de la Escuela Superior de Administración - y Dirección de Empresas de Barcelona, dirigida y supervisada por el cuadro de prOfesores de la misma

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Título de la edición original: Understanding Computers and Cognition. Traducida por Luis Alberto Garcia-Ramos Patiño. Profesor de ESADE. Es propiedad, 1989. · Ablex Publishing Corporation. New Jersey (EE. UU .).

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de la edición en castellano: Editorial Hispano Europea. S. A. Bori i Fontesta, 6-8. 08021 Barcelona (España).

Fotocomposición y encuadernación de esta edición realizada en los talleres de Horeb, l. GJA. Parras. Polígono Industrial Can Trias, c/5-8. 08232 Viladecavalls (Valles Occidental). Reservados todos los derechos. Queda prohibido reproducir, almacenar en sistemas de recuperación de la información y transmitir parte alguna de esta publicación, cualquiera que sea el medio empleado -electrónico, mecánico, fotocopia, grabación. etc.-, sin el permiso previo de los titulares de los derechos de propiedad intelectual.

Prólogo a la edición española .

11

Prefacio

15

Agradecímientos

19

PRIMERA PARTE Fundamento teórico l.

Introducción . !.l. 1.2. 1.3.

Depósito Legal: B. 20431-1989. ISBN: 84-255-08!5-0.

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2.

La cuestión del diseño . El papel de la tradición. Nuestro sendero

La tradición racionalista .

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HoR.EB, I. GJA. PARRAS- Poi. Ind. Can Trias, 5-8- 08232 Viladecavalls

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2.1. 2.2. 2.3. 2.4.

La orientación racionalista . El lenguaje, la verdad y el mundo . Toma de decisiones y i:-esolución de problemas . Ciencia cognitiva

3. Comprensión y ser.

23

25 28

30 37 37 40. 44

48 53

6

HACIA LA COMPRENSIÓN DE Ú INFOR."ÁTICA Y LA COGNICIÓN

3.1. 3.2.

53 57

Hermenéutica .

Comprensión y ontología No todas nuestras creencias y suposiciones implícitas pueden explicitarse . La comprensión práctica es más fundamental que la comprensión teórica que se pueda deducir No nos relacionamos primariamente con las· cosas por medio de la representación de ellas . El significado es, fundamentalmente, social y no puede reducirse a la actividad de dotación de significado de los sujetos individuales

3.3.

3.4.

Una ilustración de lanzabilidad Usted no puede evitar el actuar. Usted no puede volver atrás y reflexionar sobre sus actuaciones . Los efectos de las actuaciones no pueden predecirse Usted no tiene una representación estable de la situación Cada representación es una interpretación . El lenguaje es acción . Rompimiento y disponibilidad a la mano .

íNDICE

6.

7

Hacia una nueva orientación .

6.1. Cognición y el estar en el mundo 6.2. Conocimiento y representación 6.3. Precomprensión y trasfondo 6.4. Lenguaje y acción . 6.5. Rompimiento y ontología del diseño

59 59

La cognición como fenómeno biológico .

4.1. 4.2. 4.3. 4.4. 4.5. 4.6. 5.

La clausura del sistema nervioso Autopoyesis, evolución y aprendizaje El dominio cognitivo . Dominios consensuales. El observador y la descripción . Dominios de explicación .

Lenguaje, escucha y 5.1. 5.2. .5.3. 5.4. 5.5.

comp~miso

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Escucha sobre un trasfondo. Significado, compromiso y actos lingüísticos Objetividad y ti
107 110 112 114 115

60 SEGUNDA PARTE '·

60

Computación, pensamieD.to y lenguaje

61 61

7. Ordenadores y representación .

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62 7 .l. 7.2.

62 62 63 63

La programación como representación . Niveles de representación La máquina física La máquina lógica . La máquina abstracta Un lenguaje de alto nivel Un esquema de representación para los «hechos)>

122 ¡ ,-~

126 126 127 128 128

64 7 .3.

4.

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70 74 76 79 81 83

8.

Cálculo e inteligencia .

8.1.

87

87 91 94 98.. ___ ,_ 103

¿Pueden los ordenadores hacer más de lo que se les dice que hagan? Rompimientos . U so de recursos . Representación accidental

8.2.

130

130 131 132 133

¿Por qué preguntamos? . Autonomía aparente Complejidad de objetivos Plasticidad estructural Impredecibilidad

134 134 134 135

La inteligencia como solución racional de problemas. 1~ CariiC1:6riz3:ción del entorno de la tarea . 2. Diseño de una representación formal .

136 136 137

133

·i HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA 11-lFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

8 3. 4. 8.3. 8.4.

8.5. 9.

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Incorporación de la representación en el siS!einformático Implantación de un procedimiento de búsqueda

9.1. 9 .2. 9.3. 9.4.

TERCERA PARTE

137 138 141

¿Pueden los cerdos tener alas? .

146

Inteligencia artificial y comprensión del lenguaje . El problema del trasfondo . Comprensión y reconocimiento de formas. ¿Qué significa comprender?

142 142

144

Diseño 11.

Dirección y conversación .

193

11.1. 11.2. 11.3. 1 1.4.

194 197

151

151

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!59 165

11.5.

10. Tendencias actuales en inteligencia artificial . 10.1.

' 10.2. 10.3.

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La bifurcación de las rutas. Robótica Interacción con el lenguaje natural . Modelización cognitiva . Los sistemas expertos . El sistema del ordenador de la quinta generación . l. ¿Puede la tecnología informática jugar un papel crucial en la solución de problemas sociales? . 2. ¿El mayor problema técnico es el aumento de la efectividad con la que la gente usa los ordenadores? 3. El desarrollo de sistemas «inteligentes-> ¿es la clave?- . 4. ¿Pueden los sistemas expertos hacer uso efectivo de máquinas especializadas? 5. El procesamiento paralelo ¿es crítico pata las nuevas-máq~~.?. _. _____, _ ·-· -----·-~·-:-~-----~. . _ -__ : 6. ¿Resulta crucial el desarrollo de técnicas-ava:n---· zadas de VLSI? .

Dirección y toma de decisiones. Toma de decisiones y resolución Las organizaciones como redes de compromisos Sistemas de apoyo a la toma de decisiones . Orientación para escoger~ . Suposición de relevancia . Transferencia no intencionada de poder. Efectos no anticipados . Oscurecimiento de la responsabilidad Falsa creencia en la objetividad.

201 203

205 205 205

206 207

208

155

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9

íNDICE

137

El fenómeno de la ceguera . ¿Qué es del aprendizaje y la evolución?. Ajuste de parámetros . Formación combinatoria de conceptos . EvolUción de estructura .

La comprensión del lenguaje .

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Herramientas de conversación . Generación del acto lingüístico . Control de finalización . Mantenimiento de relaciones temporales Examen de la red . Aplicación automatizada de recurrencia Recurrencia del contenido proposicional

12. Utilización de los ordenadores: Una dirección para el diseño 12.1.

12.2.

209 212 212 213 213

214 214

217

Un trasfondo para el diseño de ordenadores Disponibilidad~a-mano . Anticipación del rompimiento . La ceguera creada por el diseño .

218 218 220

Un ejemplo de diseño . No existen problemas claros a resolver: la ac~ ción tiene que tomarse en una situación de irresolución Una empresa (como cualquieroi:-ganización) está constituida por una red de conversaciones recurrentes . Las "Conversaciones están ligadas en pautas regulares de disparo y de rompimiento

222

221

222

223 224

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

En la creacwn de herramientas estamos diseñando nuevas conversaciones y conexiones . El diseño incluye la generación de nuevas posibilidades

224 225

Los dominios se generan por el espacio de ro mpimiento potencial de acción . El rompimiento es una interpretación; todo existe como interpretación dentro de un fondo . Los dominios de anticipación son incompletos . LOs ordenadores son una herramienta para conducir la red de conversaciones . Las innovaciones tienen sus propios dominios de rompimiento El diseño está produciéndose siempre . 12.3. 12.4.

Dominios sistemáticos . Tecnología y transformación

226

227 228 229 229 230

Prólogo a la edición española

231

235

Bibliografía

239

Indice alfabético de autores

249

Indice de materias.

253

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El :Proceso de terciarización de la economía es una de las transformaciones más radicales que está provocando la <(segunda revolUción industrial». No consiste sólo en el porcentaje creciente de participación del sector «Servicios» en el PIB; sino, sobre todo, en el desplazamiento del trabajo desde actividades directamente productoras de bienes materiales a un tipo de trabajo que trata con intangibles, con información y comunicación, de tipo más abstracto. Las posibilidades que abre esta transfonnación para las organizaciones y para la concepción misma del trabajo y de la cooperación son inmensas: formas de organización más flexibles, liberación de capacidades creativas, descentralización, etc.; sin embargo, la experiencia hasta el momento, nos indica que estas posibilidades no sólo no se realizan, sino que la ineficacia en este tipo de trabajo limita la percepción y valoración de las oportunidades que la innovación tecnológica ofrece incluso en el campo material o del trabajo directo. Se diria que la humanidad ha conseguido una gran habilidad para transformar la materia, mientras que todavía no ha aprendido a trabajar en este campo de lo intangible. Así pues, la mejora del trabajo indirecto constituye uno de los esfuerzos más prometedores que pueden emprenderse en las organizaciones. Es un gran reto conseguir en la prestación de servicios, sobre todo en los servicios internos, incrementos de productividad y calidades similares a los conseguidos en la agricultura y en la industria. La. pregunta que le surge inmediatamente al directivo consciente de estos hechos es qué puede hacer para mejorada forma de trabajar y en definitiva la eficiencia de .este tipo de trabajo. En el contexto de estas preocupaciones adquiere una gran relevancia el libro de Fernando Flo-

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PRÓLOGO A U EDICIÓN ESPAÑOLA

HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFOR.'1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

res y Te!Tj'" Winograd cuya traducción ofrece al lector de lengua castellana la Editorial Hispano Europea. El libro es, ante todo, una invitación. Una invitación a desarrollar una nueva orientación. Más exactamente, a que el lector desarrolle esta 'nueva orientación para lo cual los autores inician un diálogo -una conversación- con él para abrir espacios mentales que posibiliten el despliegue de dicha orientación. ¿En qué consiste esta nueva orientación y qué relevancia tiene para la realidad expuesta antes? ·-No..se trata meramenté de acumular nuevas técnicas o.instrumentos para ha;;~eñtea10S :P.4e:y~-s'"retos:-Setrata~ mejorar nues-

realmente su función: ayudar a aumentar la calidad de la red de conversaciones que constituyen la organización. Tuve la oportunidad de seguir un seminario de Fernando Flores, en Cambridge, el año 1985. Su título era
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Josep M. Surís Profesor de ESADE

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Prefacio

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Este es un libro acerca del diseño de la tecnología infonnática. En tSl sometemos a los ordenadores y a la informática a estrecha observación tal como existen en nuestros dias proponiendo, a partir de aqui, nuevas direcciones para un desarrollo futuro. Sin embargo, el discurso aqui presente, no es el que seria de esperar en un libro de ciencia e ingeniería. Se mueve entre temáticas y objetivos que, aparentemente. se hablan en mundos distintos: la obra es tanto de talante teórico como práctico y está referida-a la tecnologia informática pero también- a la naturaleza de la existencia humana; tiene que ver con la filosofía del lenguaje y con la automatización de oficinas. Pero es más que un estudio de contrastes. Nuestra intención e~.._.gl~?-nar~~os elementos diversos.. es generar comprenswn para permitir que lás fisuras aparentes se CP-Q:. viertan en espaCIOS donde se revelen ·nuevas posibilidades. --Todas las nuevas tecnologías se desarrollan dentro ae~un marco de comprensión tácita acerca de la naturaleza y del trabajo humano. El uso de la tecnología, por otro lado, genera cambios fundamentales en nuestros modos de hacer y, en última instancia, en lo que concierne a lo humano. Llegamos al hallazgo de las cuestiones profundas del diseño cuando reconocemos que en las herramientas de diseño lo que hacemos es construir modos de ser. Confrontando directamente estas cuestiones es ¡oosible desarrollar unos nuevos pilares para comprender la tecnologia informática, alguna de aquellas que pueda conducir a avances importantes en el diseño v utili-zación de dichos ·sistemas.,. ~ - CUS.TidO--COin-en:zamos-·ia--C013:bOración que--ha CO:áducido a la apa.Iición del presente libro no teníamos idea de adónde podían lle,aar nues-

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFO&"!ÁTICA Y LA COGNICIÓN

tras discusiones. Habíamos vivido experiencias muy distintas; hablábamos diferentes lenguajes (literal y metafóricamente) y también habíamos estudiado en campos dispares. T errv Winograd ha estado implicado activamente a lo largo de muchos añ~s en el mundo investigador de la informática y de la inteligencia artificial en el Massachusetts Institute ofT!:!chnology, en la Stanford University y en él Xerox Paló Alto ResearCh Center. Su tra?ajo ha c~n­ sistido fundamentalmente_en el diseño de sistemas (tanto de lenguaJeS formales como en programas de ordenador) para la representaci~n y el análisis del lenguaje y el conocimiento. Fernando Flores ha ten1~0 experiencia con la organización social y P?lítica e_n l?s más altos r:1~eles de gobierno, como director de corporacwnes pubhcas, como ministro de economía y ministro de finanzas en el gobierno de Salvador Allende entre 1970 y 1973. Actuó como viabilizador en un proyecto de gran escala para aplicar la teoría cibemdica a los problemas prácti~os de la o-estión (véase Beer, Platfonn for Change, 1975); está primordialmente interesado en la comprensión de la realidad social que podemos acopiar por medio de la combinación entre teoría y práctica. A pesar de esias diferencias, tuvimos la sensación de compartir muchos aspectos en nuestra percepción del mundo por lo que decidimos entrar en un diálogo para explorar este terreno común. . , , El diálogo se transformó en material escnto, en un articulo, Y este a su vez acabó evolucionando en un libro; el libro se modeló a través de una serie de borradores cuyo foco ha recorrido una distancia notable desde su origen. En nuestras lecturas y discusiones nos fuimos dando cuenta de que, aunque nuestros conocimientos formales estaban en campos.técni~os de las matemáticas y de la informática, muchas de nuestras IntenciOnes acerca delleno-uaje y del pensamiento no eran compatibles con . las tradiciones en estas disciplinas. Nos encontramos a nosotros m1smos en comunión o acuerdo más estrecho con autores que est?-b.an ya muy alejados del paradigma lógico-matemático y que identific'"ában sus intereses en la biolocía, en la hennenéutica o en la fenomenología. Uno de a .. los atractivos iniciales de este trabajo ha sido la comprenswn que se proporciona acerca del contexto humano más amplio en donde el estudio de la cognición tiene algún significado. Nos resultó sorprenden~e que las ideas planteadas eran eñormemente relevantes para el trabaJO práctico en el que estábamos embarcados: el d~seño de. siste~as ~n!or­ rnáticos "v de ao-estión de orrranizaciones compleJas. Las 1deas filosoficas e de pensadores tales como Heidegger, Gadamer, Maturana. y Austin han proporcionado un marco--integrado de lo que.habíamos aprendido-p.re-::_ viamente a lo largo de nuestra experiencia práctica. A medida que el estudio entró en profundidad empezarnos a formu~

PREFACIO

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lar nuevas bases teóricas para el diseño de tecnologías. En el esfuerzo para clarificar la naturaleza y el papel de los ordenadores tuvimos que rechazar muchas suposiciones que habíamos aceptado implícitamente durante mucho tiempo y que permanecían incuestionadas en la mayoría de las discusiones especializadas. Hemos tenido que formularnos nuevas cuestiones, las cuales, a su vez, condujeran a observar con mayor cuidado qué es lo que hacen realmente las personas con los ordenadores y qué cosas se podrian hacer mejor. Los lectores que tengan fonnación en ciencia y tecnología podrían encontrar poco plausible que las consideraciones filosóficas puedan tener relevancia práctica en su trabajo. Filosofar puede ser una diversión estimulante, pero parece que las teorías relevantes al desarrollo tecnológico son aquellas que pertenecen a las ciencias «duras» y a la ingeniería. Nosotros hemos encontrado justamente lo contrario. Las teorías acerca de la naturaleza de la existencia biológica, del lenguaje y de la naturaleza de las acciones humanas tienen una profunda influencia sobre las formas de nuestra construcción y sobre cómo las utilizamos_: consecuentemente hemos destinado una considerable cantidad de tiempo, especialmente en la primera parte del libro, a discutir temas que no aparentan estar relacionados con la informática o los ordenadores _pero que resultan indispensables en el proceso de abrir al lector nuevas direcciones y posibilidades acerca de qué hacer con ellos. En el transcurso del desarrollo de un nuevo entendimiento nos hemos cruzado con cuestiones que tradicionalmente han sido objeto de debate tales como: ¿pueden pensar los ordenadores?, ¿puede un ordenador comprender el lenguaje?, ¿qué es la toma de decisiones racional? Nos planteamos estas cuestiones no tanto para intentar resolverlas sino más bien para intentar disolverlas. Surgen en el trasfondo de la comprensión acerca del pensamiento y el lenguaje humanos, un trasfondo que .necesita en sí mismo ser sometido a examen y revisión. En el límite, no estamos abocados a proporcionar nuevas respuestas a cuestiones acerca de la tecnología tal como se ha formulado tradicionalmente. l'Vliramos hacia nuevos aspectos que pueden conducir al diseño y utilización de máquinas adecuadas para los designios del ser humano. Nuestro libro va dirigido a una amplia audiencia y no sólo a aquellos que están profesionalmente implicados con la investigación, diseño o producción in'"formática o a aquellos estudiosos o profesores que trabajan en campos afines con la psicología cognitiva, la lingüística o las ciencias de la dirección. Nos dirigimos a cualquiera por iguaL al experto o al profano, que tenga un interés serio en comprender qué son los ordenadores realmente y cómo encajan en nuestras vidas. Aunque hemos dedicado una gran dosis de atención a fundamentos

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA h'<"FORMÁTICA Y L~ COGNICIÓN

filosóficos, no hemos intentado hacer un libro intelectual. Nuestra intención es conducir al lector a través de algunas de las pistas intelectuales que han modelado nuestra propia comprensión y este proceso es, por necesidad, selectivo. No intentamos rastrear antecedentes históricos, o acopiar crédito de originalidad o apuntar a muchos otros pensadores que han tratado sobre los mismos tópicos en forma relacionada. De hec-ho, mucho material que se cita proviene de obras que pretenden dar ri6t3. divulgativa. así como artículos que aparecen en la prensa popular. La pieocupación respecto a lo que pueden hacer los ordenadores no es un acertijo abstracto sobre el cual asombrarse para divertimiento intelectual sino una acción práctica en el centro de un discurso relevante sobre la sociedad como un todo. La respuesta tal como la entiende el público (incluidos aquellos que toman decisiones políticas y de empresa) es, en última instancia, más significativa que los giros y vueltas de un debate académico. En el trato con la comprensión que se produce en el discurso público sobre la informática podemos alcanzar mejor aquello que hemos propuesto hacer al objeto de revelar la comprensión previa que nosotros y otros aportan a la tecnología informática y, mediante esto, hacer abrir una nueva claridad por la que vislumbrar futuros caminos de diseño.

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i Agradecimientos

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En el desarrollo de este libro a lo largo de varios años hemos sacado provecho de numerosas personas entre ellas: Jean Bamberger, Chauncev Bell, Daniel Bobrow, Aaron Cicourel, Werner Erhard, Michael Grave~. Heinz von Foerster, Anatol Holt, Rob Kling, George Lakoff, Juan Ludlow, Donald Norman, Donald Schon, John Searle, Francisco Varela y los estudiantes de una serie de seminarios en la Stanford U niversity. Estarnos especialmente agradecidos a Ralph Cherubini, Hubert Dreyfus, Anne Gardner, Elihu Gerson, Hurnberto Maturana, Brian Smith, Peter Stokoe y Paul Trachtman por sus comentarios extensos y perspicaces sobre los primeros borradores. Nuestros diálogos con ellos han sido fuente de buena parte de nuestra comprensión por lo que apreciamos sus esfuerzos e interés. Las discusiones con Richard Ogle sobre las pruebas y su apoyo editorial han sido vitales para el acabado del manuscrito. Este trabajo ha sido posible gracias al soporte de Terry Winograd, de la System Developrnent Foundation y del Center for the Study of Language and Information de la Stanford University~ asimismo agradecemos el apoyo de Amnistía Internacional cuyos esfuerzos permitieron la libertad de Fernando Flores. Incluimos aquí a George Dantzig, Richard Fagen, Robert Floyd y Charles Meyer. Finalmente, deseamos dar reconocimiento al pueblo de Chile por su coraje en la apertura de nuevas conversaciones para nuevas posibilidades, así como por su fortaleza en tiempos de prueba. De ellos hemos aprendido mucho sobre el lenguaje, sobre el significado y.sobrela vida. Palo Alto, California

T erry Winograd Fernando Flores

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Fundamento teórico

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, PRIMERA PARTE

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Introducción

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Los ordenadores están por todas partes. La versátil pastilla ( ••chip») de silicio ha encontrado alojamiento en nuestras casas, nuestras escuelas, nuestro trabajo y en nuestro entretenimiento. Tenemos que soportar un torrente de nuevos dispositivos obteniendo de ellos a la vez ventajas y peligros. Los libros y revistas de índole popular proclaman que estamos siendo testigos de la revolución informática, entrando en el •
¡ tualidad tropezar o sufrir procesos de bloqueo -tales como los

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! relacionados con la comprensión y el funcionamiento de los siste1mas económicos o la corrección de las injusticias sociales- otras ·están en plena explosión, como es la investigación y los desarrollos tecnológicos en el campo de la ciencia de la inteligencia artificial ... Como resultado, los investigadores en inteligencia artificial están desarrollando ordenadores capaces de escuchar frases _ o _sent_en~ias_l;la],l_ªd-~_y_de ellas extraer un significado; ordenado--tes capaces·de. leernuevos relatos y escribir--resúmenes- gram
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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFOR.\IÁTICA Y LA COGl'{!CIÓN

robots que no se cansan o aburren nunca para trabajar en las líneas de producción; o que son capaces de organizar datos sobre un paciente e inferir un diagnóstico Stockton, «Creating compute to think like humans• (1980), pág. 41. En cinco o seis años -hacia 1988- serán comunes cerebros casi humanos y portátiles hechos de silicio o arseniuro de galio. Constituirán una raza electrónica inteligente trabajando como colaboradores de la raza humana. Estas pequeñas criaturas nos rodearán por todos los lados; simplemente se precisará tomarlos, llevarlos bajo el brazo y marchar a atender nuestras tareas cotidianas. Serán como R2D2 sin ruedas: brillantes, con gran personalidad, sin sarcasmo, y siempre proporcionándonos una respuesta adecuada -pequeños amigos electrónicos que pueden resolver todos nuestros problemas-. Jastrow, «The thinking computer• (1982), pág. 107. Estamos a punto de embarcarnos en un programa masivo para desarrollar máquinas extremadamente inteligentes, proceso en el cual guiaremos a los ordenadores de la mano hasta que alcancen nuestro nivel intelectual; después, ellos empezarán a sobrepasamos ... Pero ¿qué haremos con estas Máquinas Ultrainteligentes (MUI) cuando lleguen? Obviamente, la primera cosa a hacer será ponerlas a trabajar sobre algunos de los nuevos problemas con los que se enfrenta la sqciedad. Estos pueden ser de índole económica, de educación o médica, por ejemplo; incluso, podrían abordar problemas de modelización estratégica para pronosticar tendencias y dar las necesarias alarmas anticipadas a la aparición de crisis o dificultades ... Es improbable que presenten objeciones serias a este planteamiento excluyendo aquellas de naturaleza emocional o doctrinal: Evans,_ The Micro .Mi1/ennium (1979), págs. 195-6, 229. Sin embargo, el enfocar la imagen del «ordenador como cerebro» puede desviarnos de cuestiones importantes~Tinteres en conceder al ordenador inteligencia humanoide (o semi-divina) descansa en una postura más fundamental acerca de la tecnología y del pensa..""Tiiento humano, el lenguaje y el ser. Este discurso se ha.desarrollado dentro de una tradición -una vía de comprensión- que está profundamente enraizada en la moderna sociedad tecnológi~a. Del examen de esta tradición llegamos a darnos cuenta que aunque _p_~~~rciona un-fond() férti-1-:para-el--desarrollo-- de la -nueva tecnoiogí~! en cambio no sustenta un entendi:iñientO itdeéuiao-ae 16 qUé lOs-diS¡:)O- sitivos informáticos hácen en un contexto de la praxis humana.

INTRODUCCIÓN

25

Nos hemos abocado a una critica amplia de lo que se ha dicho acerca de los ordenadores y de lo que se ha realizado en disciplinas tales como la lingüística, la psicología y las ciencias de la gestión empresarial. Hemos desarrollado una nueva orientación que proporciona base alternativa para entender la tecnología informática.

1.1.

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LA CUESTION DEL DISEÑO

En orden a entender los fenómenos que giran alrededor de una nueva tecnología debemos abrir la puerta del'diseño -interacción entre la comprensión y la creación-: Cuando aquí se habla de dise_ño no estamos Testringiendo nuestra tebcupación a la mdodologia del diseño consciente . .l. os: dirigirnos a una cues ion más amplia de cómo una So<:;le~_a.a']li_gei{di-31n.Veñerone5CUyaeXTsTencia, en contrapartida, alte a dicha socieaaa.·-wct:silanros. pues. est ec una a:::. nca para r;;irar hacia toa¡:ue hac~s artefuctos...x..n.o_s.olam.en.te....cOmo operan. Al objeto é desarrollar tales bases teóricas es preciso vo[ver un paso atrás y examinar la comprensión implícita del diseño que_guía el desarrollo tecnológico dentro de la tradición de pensamiento existente. Solamente no ocultando dicha tradición a la vez que explicitando sus suposiciones de base. podemos abrirnos nosotros mismos a alternativas y a nuevas posibilidades de diseño que fluyen de éstas. La parte que resta de esta introducción proporciona una guía de cómo se emprende esta tarea a lo largo de esta obra. Podemos ilustrar el tipo de cuestionamiento que tenemos en mente preguntando seriamente: ¿qué es un procesador de textos? La primera cosa a reconocer es que los intereses de los distintos individuos crean respuestas diferentes. Para el director de una fábrica que construye aparatos de tratamiento de textos éstos son un amasijo de dispositiv?s mecánicos v electrónicos que se deben montar. comprobar y expedir. Para la per~ona que programa el procesador de textos, constituye una colección de programas específicos teniendo que ver con la entrada. almace:J.amiento y salida de {(bytes» (caracteres) de información. Opera a través de algún tipo de interficie con el usuario que genera y modifica la información. Estas respuestas anteriores son perfectamente válidas y nacen en dominios particulares en donde resultan relevantes las teorías de la computación y de la electrónica. Si se desea comprender una caída del equipo o de los programas, es preciso operar en sus términos volvien~o a ellos para realizar predicciones. Sin embargo, estas respuestas no tienen que ver cOn 1o que haCe un procesador de textos, con el hecho que es un medio para la creación y modificación de estructuras lingüísticas

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26

HACIA LA COMPR.fu'ISIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓNC

que juegan un papel en la comunicación humana . ..Para el comprador de un procesador de textos, éste es el dominio relevante. El procesador de te.ttos existe como una colección de dispositivos y programas, únicamente, cuando se produce una caída (1). En su uso uno se halla involucrado en las acciones de creación y modificación de documentos así como en la producción 4e presentaciones físicas qe éstos sobre una pantalla o una página impresa. El dominio relevante aquí no es computacional, sino otro emergido hace mucho tie~po con los primeros instrumentos de escritura. Tiene que ver con el de la representación visual, los entramados, los tipos de letra y la integración de textos con ilustraciones. :Muchos productos informáticos actuales están diseñados con una preocupación primaria por este dominio: tratan fundamentalmente con formatos y tipografías, haciendo enfoque sobre el documento a medida que se genera. Pero con todo esto, no hemos llegado todavía a un entendimiento completo del procesador de textos. No podemos entender la actividad de escribir como un fenómeno i.-'1.depend.iente. La escritura es un instrumento, una herramienta que utilizamos en las interacciones con otras personas. El ordenador, al igual que otro medio, debe entenderse en el contexto de la comunicación, de las redes de equipo de ámbito más amplio y de los aspectos prácticos en donde se halla situado. Una persona que se sienta delante de un procesador de textos no está creando, únicamente. un dOC'Jmento sino que está redactando una carta, una memoria o un libro. Existe una compleja red social en la que estas actividades tienen sentido. Ello incluye instrucciones (tales como. las organizaciones de correo y compañías editoriales), equipamiento (que incluyen procesadores de textos y redes de ordenadores, pero también todas las tecnologías más antiguas con las que coexisten), prácticas y habilidades (tales como comprar libros o leer la prensa diaria) y las convenciones o normas (como el status legal de documentos escritos). ~ de una nueva invención radica en cómo encaja ~n la red y cómo la modifica. Muchas innovaciones son de tono nleñ:Or:. pues simpletne~éjÚra...""l alglli""l aspecto de la red sin alterar su estructu...---a. La transmisión automática hizo en s1.1 dia que los automóviles fueran más fáciles de conducir pero no cambió su papeL Otras invenciones, como por ejemplo el ordenador. son tan radicales que no pueden entenderse en términos de la red anterior a su presencia. La prensa impresa,. el automóvil y la televisión son ejemplos de innovaciones ra-

L Como se verá en capítulos po$teri0i-es. eSta: ijalii.bia·:mCiu)re.~la~:aescompoSiCiOO . implícita inicial en la condición de indisponibilidad que llama a comprar y o;:nsarnblar un nuevo sistema.

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INTRODUCCIÓN

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dicales que han abierto auténticos nuevos dominios de posibilidades en la red de las integraciones humanas. Así como el automóvil ha producido impactos sobre nuestra sociedad mucho más allá del simple aumento de velocidad respecto al uso de caballos, el uso de ordenadores conducirá a cambios brutales más profundos que los producidos por una fantástica máquina de escribir. Tanto la naturaleza del mundo de las publicaciones como la estructura de la comunicación dentro de l3:.s organizaciones y la organizadón social del conocimiento serán fuertemente alterados tal como ocurrió con la emergencia de otras tecnologías del lenguaje (entre las que se cuenta I;a prensa impresa). Se podria pensar que el cuestionamiento podria detenerse en este punto. Es obvio (y así es ampliamente reconocido) que no es posible entender una tecnología sin tener una comprensión funcional de cómo se utiliza. Más aún, dicha comprensión debe conllevar una visión holistica de la red de tecnologías y actividades en donde se ajusta. más bien que tratar los dispositivos tecnológicos aisladamente. Pero esto no es aún suficiente. Se puede decir que el procesador de textos debe entenderse en virtud del papel que juega en la comunicación, en la distribución de información y en la acumulación de conocimiento. Pero al hacer este planteo se ha supuesto el uso de palabras tales como «comunicación>>, «ir..formación>> o «ConocimientO>> las cuales requieren en realidad un examen más detenído. De este examen nos hallamos sumidos en preguntas acerca de fenómenos humanos básicos que hemos denominado «inteligencia», «lenguaje>> o «racionalidad». A medida que el uso de una nueva tecnología modifica las prácticas·, y usos del ser humano nuestros modos de hablar de dichas tecnologías ! modifican, asimismo, el lenguaje y la comprensión* Este nuevo modo .' de hablar crea, a su vez, cambios en el mundo que estamos construyen- i do. Como ejemplo de cómo el nuevo lenguaje abre nuevas posibilidades 1. para la: acción considérese la introducción por Freud de términos tales como «ego», ·"subconsciente>> o «represión». En un cierto nivel se po- -. dría decir que Freud reconoció y etiquetó fenómenos que ya existían de ;"~' antaño. No obstante, la innovación en ·su lenguaje ha tenido un impacto significativo en la sociedad humana en aquellos aspectos que traten desde determinados comportamientos desviados (tales como los de, personas sometidas a presión o los de los enfermos mentales) hasta los métodos de enseñanza de nuestros hijos. IVlirando hacia los ordenadores se encuentran procesos que funcionan de modo similar. El desarrollo de la tecnología ha conducido a nuevos usos de términos tales como «información», «entrada», «salida», «lengt...laje», o , «decisión» o «conocimiento». La jerga técnica va dando for-

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

ma a nuestra comprensión basada en el sentido común de una manera que va cambiando nuestras vidas. Para percibir los efectos que tienen los ordenadores sobre la sociedad es preciso revelar la comprensión implícita del lenguaje, del pensamiento y del trabajo lo cual sirve de trasfondo- para ciertos desarrollos de la tecnología infonnática. En este esfuerzo el lenguaje se involucra en una doble vertiente. En primer lugar, nos hallamos analizando una tecnologia que opera en un dominio dellenguaj.e. El ordenador es un instrumento para la creación, manipulación y transmisión de objetos SlrñEOhco::;::(:v pOI en~ísticos). En segundo lugax, al obsenrar el impacto del ordenador nos encOñn-amos relanzados hacia cuestiones de lenguaje; es como la práctica configura nuestro lenguaje y éste, a su vez, genera un espacio de posibilidades de acción. Esta obra está, pues, permeabilizada con una preocupación por el lenguaje. Buena parte de nuestra teoría del lenguaje asi como nuestra comprensión del ordenador se centra en el papel que ha de jugar en mediar y facilitar la acción lingüística como actividad humana esencial. A las preguntas de qué pueden hacer los ordenadores estamos forzados a preguntar qué hacen los seres humanos con ellos- y en última instancia dirigirnos hacia la cuestión fundamental de qué significa el ser humano.

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1.2. EL PAPEL DE LA TRADICION No es factible aproximarse a cuestiones como las evidenciadas en la sección anterior desde un punto de vista neutral u objetivo. ~ cuestionamiento nace de..s..de una tradición. o sea, una concepción prev / vi.a_q.ue_abre el~pac;i_o_de_po..s.ibles respuestas. Se utiliza aqw la palabra {(tradición» en sentido amplio sin connotaciones de pertenencia a un grupo social o cultural cohesionado, o bien, en la acepción de prácticas o usos particulares. Es un fenómeno más fundamental y permeable que podría interpretarse como un «modo de ser)>, Al intentar entender una tradición el primer tema del que tenemos que tomar conciencia es acerca de cómo se encubre por su aparente obviedad. No consiste en un conjUnto de r-eglas o dichos.- o bien algo que se ha de encontrar clasificado en una enciclopedia. Es, más bien, un modo de interpretación, un fondo desde el cual interpretamos y actuamos. Se utiliza la palabra «tradición» debido a que enfatiza el hilo histórico._de ny~tras formas de pensamiento; _es ell:echo de-que siempreexiste en el-interior lli:i3 COinpreñSTór.tprevi3. aeteriDiiláGa-POI-laiíiS~­ toria de nuestras interacciones con otros que comparten la tradición.

INTRODUCCIÓN

Cuando encontramos a personas que viven en una tradición substa_- _ cialmente distinta, recibimos un impacto dado por la sensación <~~:·....::.:_. que aquellas tienen una «Visión del mundo,> extraña y arbitraria. Se requiere disponer una fina dosis de autoconciencia y volver a mirar con fijeza sobre nuestras vidas y < nuestra propia tradición para traer al terreno de la observación consciente aquello que configura de modo invisible n~estro pensamiento. Al examinar de qué manera la gente ha pensado y hablado acerca del ordenador nos damos cuenta del profundo efecto de una podero$a tradición que hace hincapié en la >, la «representación» y la «toma de decisiones». Esta tradición ha sido la base de un gran cúmulo de progreso tecnológico al igual que ha conducido a muchos de los problemas creados por la utilización de los ordenadores. Incluso en discusiones en que se dirime lo que pueden y no pueden hacer los ordenadores, las cuestiones planteadas a su alrededor reflejan un tipo particular de ceguera acerca de la naturaleza del lenguaje y el pensamiento humanos, ceguera que puede conducir a una interpretación claramente equivocada del papel que deberían jugar los ordenadores. / Hemos acuñado esta tradición con el nombre de (> debido al énfasis que ejerce sobre estilos particulares de pensamiento y acción consciente racionalizados. Al señalar el calificativo (> no lo estamos haciendo equivalente a «racional». No tenernos interés en la defensa de la irracionalidad o en una apelación mística a la intuición no racional. La tradición racionalista se distingue por su estrecho enfoque sobre ciertos aspectos de la racionalidad, la cual (como encontraremos a lo largo de la presente obra) conduce a menudo a actitudes y actividades que no son racionales cuando se vislumbran-en una perspectiva más amplia. Nuestro compromiso es desarrollar unos nuevos cimientos de la racionalidad. que sean tan rigurosos como el de la tradición racionalista en sus aspiraciones pero que no comparte los presupuestos de aquélla. La tarea a acometer en este libro es un reto a la tradición racionalista introduciendo una orientación altemativa que pueda conducir a preguntar nuevas cuestiones. Al desarrollar esta nueva orientación hemos sido abocados a una critica de la mitología actual de la inteligencia artificial y sus teorías cognitivas relacionadas_. extrayendo conclusiones que contradicen el aparente optimismo ingenuo que se desprende de las citas del principio de este capítulo. No obstante, nuestro objetivo no es un desalojamiento sino un redireccionamiento. La alternativa que proponemos no es una posición en un debate acerca de Sl los ordenadores ~J!egaran a:s. ! inteligentes o no 1ntehgente:s :sino un InteD:tO de crear u_na nueva comprensión de cómo diseñar herramientas/'"iformaticas adecuadas para el uso humano y para sus dCSignWS:...:::. _

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFOR."dÁTICA Y LA COGNICIÓN

INTRODUCCIÓN

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1.3. NUESTRO SENDERO

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Nuestra intención es proporcionar al lector una oportunidad para d,esarrollar una nueva orientación. Ningún libro es capaz de englobar

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el resultado de_ tal proceso, pero a través del diálogo con el lector es posible llegar a ello. Se ha intentado realizar este camino en tres etapas. La primera presenta algunos trabajos preliminares en donde se desafían los supuestos teóricos de la tradición racionalista, poniendo en tela de juicio muchos asPectos aceptados normalmente en nuestra tradición. A continuación, se examinan, a partir de la orientación ge-

nerada en la primera parte, los fenómenos que han aflorado a lo largo de la utilización de la tecnología informática. Finalmente, se sugieren

,>: algunas direcciones alte.rnativas para el diseño de herramientas basa. . ~~ das en ordenadores. _-,v· La Primera Parte del libro (Capítulos 1 a ó) describe la tradición ra:::Y cionalista y presenta tres cuerpos de trabajo distintos, cada uno de los ' .. ': <'.,... "';'""' cuales se presenta en contraste con su tradición habiendo, también ; . -::::,"-" ~ cada uno de ellos, influenciado nuestra propia comprensión. No se in'· ' ~ ~ tenta proporcionar una exposición y critica filosóficas en donde los ar.5" gumentos en pro o en contra se enumeran y se clasifican. Parece más fructífero presentar puntos y ejes centrales, escuchando su relevancia respecto a nuestras propias preocupaciones. N u estro discurso es teóri- · , , co en el sentido que tiene que ver con cuestiones fundamentales pero no ' ' está dirigido a postular teorias formales que puedan usarse sistemátii camente para realizar predicciones. Tal como aparecerá con claridad, una de las más prominentes ilusiones de la tradición racionalista es la creencia que el conocimiento consta de teorías explícitas de este género. El Capítulo 2 describe la tradición racionalista con cierto grado de detalle, mostrando cómo sirve de base para la comprensión del lenguajea través del sentido común de nuestra cultura. Nuestro objetivo es re~ velar desviaciones y suposiciones que se hallan ocultas por su incrustación en el trasfondo de nuestro lenguaje. El Capítulo 3 hace referencia a una tradición que engloba la hennenéutica (el estudio de la interpretación) y la fenomenología (el examen filosófico de los fundamentos de la experiencia y la acción). Esta tradición ha surgido de los estudios h1:1.manistas y tiene implicaciones con la relación de los individuos en el contexto en donde se habita, particularmente el social. Hace énfasis en aquellas áreas de la experiencia humana en donde la interpretación individual y la comprensión intuitiva juegan.un papel central (en COI_l~P9"~ic_:iQn_~~qg)?._"g.~~~S:C.~9p.l?gica_y-la· reflexión consciente). Sus exponentes desafían la creencia de que es Po-~·­ sible siempre un entendimiento analítico formal de estos fenómenos. '1

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Nos concentramos en los trabajos de Hans-Georg Gadamer y Mar~. _..,:v "tin Heidegger. Otros muchos filósofos han explorado ideas relaciona-~ ·.;;' -~· das incluyendo a especialistas en fenomenología tales como Husserl,:t:'P\ · ~-~/ Ricoeur y Merleau-Ponty, existencialistas como Sartre, pragmáticos"::'.::::' como Mead y Dewey, ideólogos de la filosofía política de nuestros tiem-' · pos como Habermas y Apel e, incluso, algunos otros con un trasfondo más analítico como Wittgenstein. Hemos escogido a Heidegger y Gadamer, en parte debido a la influencia que han ejercido sus escritos en nuestra propia formación y, en parte, debido a su importancia intrinse-· ca dentro de la tradición que ellos repx:,esentan. Heidegger destaca como el filósofo modemo que ha realizado el análisis más penetrante, completo y radical de la experiencia cotidiana. Sus ideas descansan en la raíz de lo que otros filósofos han expresado y también en los basamentos de nuestra propia orientación. Gadamer ha sido un gran articu~ lador en la aplicación de esta orientación al problema del lenguaje, problema que visionamos como central. Ya que no es nuestra intención producir una obra de tipo filosófico-académico, no hemos intentado establecer conexiones entre el discurso desarrollado por estos doS filósofos y los muchos otros que les han precedido o seguido. Nuestro objetivo es despejar las distinciones relevantes del modo más claro posible, dirigiéndonos al interior de los focos centrales. El Capítulo 4 presenta las tareas de Humberto R. Maturana, neurobiólogo chileno, conocido sobretodo por sus trabajos sobre la neurofisiologfa de la visión. Su trasfondo básico es el de un biólogo y no el de un filósofo, atendiendo primaria y fundamentalmente a la naturaleza de los organismos biológicos considerados como sistemas mecanicistas determinados por su estructura. Su trabajo ha sido crucial en el desarrollo de nuestro entendimiento de la cognicióp. y de nuestra perspectiva sobre la tradición racionalista. Escritores como Heidegger desafían la visión del pensamiento, declarando que la cognición no está basada en la manipulación sistemáti- · ca de las representaciones. Esta perspectiva ha sido la base de diversas criticas de la inteligencia artificial(2) que tienen inicialmente una especie de sensación mística para los miembros de la comunidad científica. Al cuestionar el significado corriente de las relaciones entre la percepción, la representación y el pensamiento, estas descripciones parecen, a primera vista, negar las bases físicas de la acción humana. Maturana presenta dos concepciones útiles que nos permiten escapar de esta pre-

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2. Por t!jemplo, véuse Dreyfus. What Computers Can 't Do (1979) y Haugeland. «The na tu~ re and plausibility of cognitivism» (1978}.

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concepción limitante: se trata del papel del observador como creador de dominios fenoménicos y del concepto de acoplamiento estructural, los cuales nos avudan a comprender el comportamiento que se genera mecánicament~ pero que no se programa de esa manera. Como biólogo, Nlaturana, propone un marco conceptual en donde los fenómenos de interpretación surgen como consecuencia ne~esaria d~ ~a estructura de los seres vivos. Al mismo tiempo, nos empuJa a adqu1nr una comprensión nueva del modo de cómo hablamos acerca de la naturaleza física v cómo aplicar esta comprensión a nosotros mismos. Como se anotó anteriormente, las cuestiones concernientes a la cognición se intercalan con cuestiones acerca de la natu~aleza del lenguaje. El Capítulo 5 comienza mostrando cómo los interiores de la_ hermenéutica son relevantes en aspectos que tradicionalmente han sido asumidos por lingüistas y filósofos analistas del lenguaje. Se ~ac7 ~nfasis aquí en el papel del escucha en la generación activa de los significados. mostrándose como la idealización del «significado literal)) se desmorona mirando hacia el lenguaje ordinario. Se introduce posteriormente la teoría del acto de habla o lingüístico, tal como fue desarrollado por Austin y Searle y adaptado, posteriormente, por filósofos sociale~ ~omo Habermas. Aunque este trabajo ha crecido desde la escuela anahtica de la filosofía. su visión del lenguaje como conjunto de actos de la palabra se confronta a la tradición racionalista sugiriendo que el lenguaje, y por ende el pensamiento, se apoya en última instancia. ~n la in_teracción social. La teoría del acto de habla es un punto de partida hacia una comprensión del' lenguaje como acto de cre~ció? so~ial. En la ú~tima parte del capítulo presentamos nuestra propia s1ntes1S de la_ teona del acto de habla y de la comprensión hermenéutica dellenguaJ~ desarrollado en el Capítulo 3. Esta síntesis resulta central en nuestra Interpelación de la tecnología informática en la segunda parte del libro. Ello nos conduce a la conclusión de que creamos nuestro mundo a través del lenguaje, observación que tiene importantes consecuencias para el diseño. El Capítulo 6, que actúa como una transición hacia el resto del libro, extrae v resume algcnos puntos comunes de los tres capítulos precedentes . . .El rechazo de la cognición como manipulación del conocimiento de un mundo objetivo, la primacía de acción y su papel central en referencia al lenguaje, así como Ia imposibilidad de articulación completa de suposiciones de base, juegan todos ellos un protagonismo importante en la crítica de la tecnología informática actual presentada en la Segunda Parte y en la orientación de nuevo diseño elaborada en la Tercera Parte. .. ·----····--La SeQUnda Parte (Caoítulos 7 a 10) se dirige a cuestiones concretas 0 acerca de lo que hacen lo~ ordenadores. Nuestro objetivo es entender y w

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INTRODUCCIÓN

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reinterpretar lo que se está haciendo actualmente y lo que se anticipa en desarrollos futuros. El Capítulo 7 describe las cosas que hace la gente cuando prograina un ordenador. Enfoca las relaciones entre las intenciones de los programadores y el comportamiento de dispositivos que ejecutan los programas que ellos crean. La programación es un proceso de creación de representaciqnes simbólicas que se deben interpretar a algún nivel dentro de una jerarquía de construcciones de grado variable de abstracción. Las interacciones entre niveles de representación pueden ser complejas, ya que cada una se implanta en t~rminos de los más simples. Esta descripción coloca la base de discusión de la inteliaencia informática en los capítulos siguientes. '=' El Capítulo· 8 examina las técnicas computacionales propuestas com~ base de la inteligencia artificial. Sacando las ideas dibujadas en la Pnmera Parte, los autores arguyen, contrariamente a las creencias habitualmente admitidas, que no es posible construir máquinas que presenten o modelen comportamiento inteligente con éxito. Los autores comi~nzan preguntando por qué se atribuyen propiedades aparentemente Intelectuales a los ordenadores pero no a otros tipos de máquinas de las que podría admitirse que proporcionan o procesan información. Continúan, después con una exposición más profunda del trabajo en inteligencia artificial y un análisis de sus limitaciones. Muchas de las dificultades con las investigaciones en curso se derivan de una orientación fundamental que equipara inteligencia a la resolución racionalista de problemas basados en procedimientos heurísticos. . El Capítulo 9 toma el tema del capítulo precedente dentro del contexto de los programas de ordenador que procesan el lenguaje natural. Se explora por qué los innumerables programas desarrollados durante los año.s _no se aproximan a las habilidades humanas para interpretar sxgnificado. A pesar de la amplia variedad de técnicas ingeniosas que 1ntentan hacer el análisis y el reconocimiento más flexibles, el ángulo de visión de la comprensión permanece severamente limitado. Pueden haber aplicaciones prácticas para el tratamiento informático de formalismos con apariencia de lenguaje natural, pero los ordenadores s~~irán siendo incapaces de manejar el lenguaje del modo en que lo uuhzan los seres humanos, tanto en su interpretación como en la aeneración de compromisos ejes centrales del lenguaje. '=' El Capítulo 1O presenta una visión de algunas de las corrientes de investigación más importantes en áreas tales como inaeniería del cono• • • 1::> Cimiento, sistemas expertos o los llamados ordenadores de quinta aene. ración. ~escribe el <:Iesplazamiento global desde el objetivo crener~l de la creación de programas -capaces de entender el lenguaje ; el pensamiento hacía el diseño de soporte de programas en dominios de tareas

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INTRODUCCióN

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especializadas al propio tiempo que se evalúan proyecciones estimadas para los próximos años. La Tercera Parte (Capítulos 11 y 12) presenta una orientación alternativa al diseño basada en el cuerpo teórico desarrollado por los autores. Las cuestiones relevantes aquí no son aquellas que comparan los ordenadores con los seres humanos sino aquellas que abren el potencial de los ordenadores que representan un papel con significado en la vida y trabajos del ser humano. Una vez los autores se alejan de la ceguera generada por las viejas cuestiones, estos adaptan una perspectiva más amplia sobre qué es lo que realmente pueden hacer los ordenadores. El Capítulo 11 se encarga de la tarea de diseñar herramientas informáticas utilizables en el contexto de las organizaciones. Se centra en la actividad de las personas llamadas «directivos» o «ejecutivos)> aunque surge un interés similar en toda situación que implica interacción social y esfuerzo de colaboración. Extraídos de las discusiones de Heidegger sobre «estar arrojado» y «quiebra>> los autores concluyen que los modelos en la resolución racionalista de problemá.s no reflejan cómo se determinan realmente las acciones y además que los programas apoyados en tales modelos es improbable que demuestren ser útiles. No obstante, existe un papel para la tecnología informática en apoyo de los directivos como ayudas para enfrentarse con las complejas estructuras convencionales generadas en el seno de una organización. Buena parte del trabajo que hace la alta dirección está relacionada con la iniciación. seguimiento, y. por encima de todo. coordinación de redes de actos lingüísticos que constituyen la acción social. El Capítulo 12 retorna a las cuestiones fundamentales del diseño y explora posibilidades para la tecnología informática abiertas por la comprensión desarrollada en los capítulos precedentes. Después de revis3.r brevemente las ideas teóricas más relevantes dibujadas con anterioridad, los autores examinan algunos de los fenómenos a los que él debe remitirse,diseño ilustrando el modelo con un ejemplo correcto. Los autores consideran el diseño, asimismo en relación a los dominios sistemáticos de la actividad humana en donde los objetos de interés resultan ser las estructuras formales y las reglas para manipularlas. El reto presentado aquí para el diseño no es simplemente crear herramientas que reflejen con precisión los dominios existentes sino hacer provisión para la creación de nuevos dominios. El diseño sirve de modo simultáneo para producir y tranSformar los Objetos, relaciones y regularidades del mundo de sus intereses. En un sentido, pues, és.te e•un_libro acerca qe los ordenadores. Pero llega más allá de los aspectos específicos de lo que los ordenadores.pue: den hacer. El objetivo más amplio de la obra es clarificar los funda-

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mentes de comprensión en donde tiene lugar el discurso acerca de los ordenadores y la tecnología, así como de percibir en amplitud todas sus implicaciones. Finalmente, los. autores se hallan a la búsqueda-de una mejor comprensión de lo que significa el ser humano. En esta búsqueda, no se progresa por el hallazgo de «respuestas verdaderas» sino más bien pretendiendo generar cuestiones con sentido propio. aquellas que evocan una aoertura a nuevas formas de ser. Invitamos a los lectores a crear con noSotros, los autores, una apertura que pueda modificar nuestra visión colectiva de cómo la tecnología informática se ira desarrollando en las décadas venideras.

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2 La tradición racionalista El pensamiento actual acerca de los ordenadores y su impacto en la· sociedad ha adquirido fama por efecto de una tradición racionalista "'" que necesita ser revisada y cuestionada corno fuente de entendimiento. Caracterizaremos corno primer paso, la tradición del racionalismo y el empirismo lógico al cual puede reconocerse a partir de Platón. Esta tradición, ha sido la generación principal de la ciencia y la tecnología oc-. cidentales y ciertamente, ha demostrado con mayor claridad su eficacia en las «ciencias duras», aquellas que explican la operación de los mecanismos deterministas cuyos principios se pueden capturar en los sistemas formales. La tradición halla su máxima expresión en las ma-; temáticas y la lógica habiendo ejercido gran influencia en el desarrollo de la lingüística y la psicología cognitiva. No haremos ningún intento de proporcionar una crónica histórica exhaustiva de esta tradición, o bien, situarla en algún tipo de mafia intelectuaL En lugar de ello, hemos decidido concentrarnos en la comprensión de sus efectos en la actual dialéctica y práctica, especialmente en relación al desarrollo e impacto de los ordenadores. El objetivo de este capítulo es delinear los puntos clave e ilustrar su incrustación en las tareas modernas del lenguaje, el intelecto y la acción.

2.1.

LA OR1ENTACION RACIONALISTA

Podemos comenzar a revelar la tradición racionalista considerando «-¿Ol_.lé hace uste_d_ cuando~ se enfrenta a algún problema por CUya-SoluCióñ usted La orientación racionalista se puede dibujar en una serie de etapas:

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do a ser observado; y (d) observación del fenómeno predecído. Maturana, ((Biology of language: The epistemology of reality» (1978) p. 28.

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Hay cuestiones obvias acerca de cómo se establecen situaciones en

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correspondencia con «representaCiones» sistemáticas de objetos y propiedades y de cómo se puede llegar a conocer reglas generales. Sin embargo, en buena parte de la tradición racionalista, éstas están diferidas a favor de otorgar énfasis a la formulación de reglas sistemáticas que pueden utilizarse para extrar conclusiones lógicas. Mucha de· la filosofía occidental, desde la retórica clásica hasta la lógica simbólica moderna, puede divisarse como un elemento de impulso para elevarse con formulaciones más sistemáticas y precisas de lo que justamente constituyen los razonamientos válidos. Los filósofos aún se ejercitan en cuestiones de correspondencia y conocimiento, pero en el discurso cotidiano acerca del pensar y del razonar éstos se tornan como poco problemáticos. En efecto, cuando salen a la luz. la discusión se caracteriza por ser demasiado filosófica. Incluso, dentro de la propia filosofía existen escuelas (tal como la de la filosofía analítica) en las que los problemas generados por los dos primeros elementos se dejan aparcados. no porque no presenten interés, sino porque s.on muy difíciles y están en un marco abierto. Concentrándose en formalismos y reglas lógicas el filósofo puede desarrollar resultados técnicos claros cuya validez puede juzgarse en términos de coherencia y consistencia internas. ·~~ Existe una estrecha correlación entre la tradición racionalista y la aproximación a la ciencia organizada. En un sentido amplio podemos visionar a cualquier forma organizada de cuestionamiento como una ciencia, pero en el uso habitual se. implican más cosas. Debe haber algún grado de adherencia al método científico. Este método consiste en una serie de etapas básicas (las cuales pueden repetirse en refinamientos sucesivos de la ciencia):

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[El método científico] puede describirse implicando las sí. /guientes operaciones: (a) observación de un fenómeno que .. de -"" aquí en adelante, se toma como un problema a ser explicado; (b) proposición de una hipótesis explicativa en forma de un sistema -· -~determinista que .pueda generar un fenómeno isomorfo·con~el.ob.:.. ~ /servado; (e) proposición de un estado o proceso computado en el sistema especificado por la hipótesis como un fenómeno predeci-

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LA TRADICIÓN RACIONALISTA

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El científico nota. al principio, alguna regularidad en los fenómenos de interés, alguna pauta recurrente de observación. Propone un sistema conceptual o concreto que puede ser fijado en correSpondencia con las observaciones y que puede manipularse para hacer predicciones acerca de otras observaciones potenciales~ Se crean condiciones en donde son de esperar estas observaciones y los resultados para modificar la teoria. La investigación científica consiste en preparar interacciones en 1as que la actividad observable se ha de determinar de un modo claro por medio de un pequeño número de variables que pueden manipularse sistemáticamente. Esta simplicidad es necesaria si el sistema de modelización debe hacer predicciones que deban comprobarse. La orientación racionalista no sólo es fundamental tanto para la ciencia pura como para la aplicada sino que. además, se toma como el auténtico paradigma de lo que ésta significa en el pensar y en d ser inteligente, quizá debido al prestigio y éxito que disfruta la ciencia moderna. En los estudios del pensamiento, se pone énfasis en la fonna de las reglas y en la naturaleza de los procesos por los que aquéllas se aplican lógicamente. Ciertas áreas de las matemáticas tales como la lógica simbólica o la teoría de autómatas, Se toman como la base para formalizar los procesos subsiguientes a la percepción, pensamiento y actuación de una persona. Para alguien ya entrenado en el mundo de la ciencia y la tecnología puede resultar autoevidente que éste es el camino correcto (y quizás el único) para el pensamiento serio. Naturalmente, ésta es la razón por la que muchos que trabajan en inteligencia artificial encuentren criticas como la de Dreyfus {What Computers Can't Do, 1979) palpablemente incorrectas. puesto que ellas cuestionan esta comprensión previa enraizada fuertemente. Como defensa se arguye que la única alternativa concebible consiste en algún tipo de misticismo, religión o ideología exótica o difusa que supone un retroceso a anteriores etapas de la civilización. Es poco sorprendente, pues. que la orientación racionalista penetre no sólo en la inteligencia artificial y en el resto de la ciencia informática sino también en partes importantes de la lingüística, teoría de la gestión, y la ciencia cognitiva, tres áreas con las que la inteligencia artificial·ha .e_s~_do_relacionada estrecha:q1ente. En las tr~ secciones siguientes se examinaciñ-Cada--unacre--estas observando cóino los estilos· del discurso y pensamiento racionalistas han llegado a determinar las

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LA TRADICIÓN RACIONALISTA

HACIA lA COMPRENSióN DE U INF0&\1ÁTICA Y L<\ COGNICIÓN

\~) Lo que una sentencia dice acerca del mundo es una fun '" ción de las palabras que contiene y de las estructuras en las que ést;3S,Se combinan. :. 3; El contenido de las palabras en una sentencia (tales como no'rribres, verbos y adjetivos) pueden tomarse como denotadores (en el mundo) de objetos .. propiedades, relaciones o conjuntos de actos.

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a perfilar así como las teorias metodológicas y suposiciones llegado a adoptarse. primer lugar, sin embargo, se impone una advertencia. Al presentar estos elementos como parte de rma tradición racionalista global somos conscientes que no se ·aceptan de un modo rmifonne en el trabajo razonado cuidadosamente de los filósofos analíticos (1). No obstante seria un error no tomar esta tradición con seriedad. Ella traspasa lastareas de aquellos mismos filósofos investigadores tanto en infonnática como en psicología. En momentos de reflexión rigurosa éstos reconocen la importancia ·de los fenómenos que no están sujetos al estilo racionalista del análisis, pero en el trabajo cotidiano actúan como si todos ellos lo estuvieran. En la generación de teorias v en la construcción ·de programas operan en un estilo que es totalmente consistente con la tradición ingenua evitando áreas en donde se producirán rupturas. Al final, estamos realmente involucrados no con argumentos filosóficos sino con un fenómeno más amplio: el papel de una tradición que proporciona orientación a las personas que no se consideran filósofos a sí mismos pero que cuyas vías de pensamiento, sin embargo, engloban una orientación filosófica.

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2.2.

EL LENGUAJE, LA VERDAD Y EL MUNDO

Buena parte de este libro es un intento de mostrar lo que no resulta obvio de la orientación racionalista y revelar la ceguera que genera. En la consecución de esto, nos hemos encontrado implicados profundamente con la cuestión del lenguaje . .L.a.ttadición.~Iis.ta..cQnsid.era §l~enguaj.e_~Qm.Q___ un sistema d~ símbolos q~ se v~E~ponien.QQ__eD.~~ o formas que representan los obietQs en nuestro mundo. Las sentencias pueden representar o describir el mundo veraz o falsamente, coherente o incoherentemente pero su fundamento último se halla en su correspondencia con el estado de cosas que representan. 'Este concepto de correspondencia puede resumirse así: l. Las sentencias dicen cosas acerca del mundo v pueden ser verdaderas o falsas. ~ ~

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1. En algunas formas. la tradición racionalista podria denomina.rse mejor la «tradición analítica». Hemos ,adoptado una etiqueta más neutra para evita!: la impresión de estar
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Naturalmente, la mayoría de la gente no tiene ~apacidad para--formular directamente estas suposiciones. Po:r: ejemplo, no se darán cuenta de la distinción entre > (como «perro» o o «el,>). Pero en camb~o, n? encontrarian ninguna de estas sentencias -sorprendentes o no Intuitivas. La relación de estas suposiciones hacia estudios semánticos más formales es más compleja. Durante este siglo se ha producido un enorme cuerpo de trabajo que ha examinado sistemáticamente el significado desde una perspectiva analítica formal (2). Su objetivo es explicar las regularidades en la correspondencia entre lo que decimos y lo que queremos decir. Hay dos niveles en los que se define el problema. En primer lugar, existe el problema de la «COrresuondencia semántica,>. ¿Cuál es la relación entre una sentencia (o una palabra) y los objetos, propiedades y relaciones que observamos en el.mundo? Pocos filósofos se adhieren a la visión ingenua en que uno puede asumir la presencia de una realidad objetiva en donde los objetos v sus propiedades están <(simplemente allí». Se reconocen problemaS' ontológicos profundos en decidir exactamente qué constituye un objeto distinto o en qué sentido
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2. El análisis de este estilo fue desarrollado por filósofos y especialistas en lógica tales como Frege (1949), Russell (1-920) y Tarski-(1944)rSe presentan trabajos más recientes en algunas colecciones tales como las de Linsky ( 1952), Davidson y Harman ( 1972), Hintikka. Momvcsik y Suppes (1973) y algunos articulas en Keenan (1975) .

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HACL' LA COMPRENSIÓN DE LA LNFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

labras, frases y sentencias sin tener que responder la difícil cuestión de qué son exactamente los significados. (3) Existen muchos estilos en los que este estudio puede llevarse a término. La aproximación denominada < son sinónimos pueden acompañarse dentro de una teoría que relaciona palabras (y características asentadas de las palabras) con su ocurrencia en ciertos tipos de frases o sentencias. En dicha teoria no hay necesidad de referirse al acto de expresar las palabras o al estado de cosas que describen. Esta aproximación, sin embargo, es limitada debido a su dependencia en palabras específicas como base para establecer reglas y estructuras generales. La mayor parte de las teorías semánticas hacen uso de un lenguaje formalizado en el que se pueden expresar regularidades más profundas. Se supone que cada sentencia en un lenguaje natural (corno el inglés) puede establecerse en correspondencia con una o más interpretaciones posibles en un lenguaje formal (tal como el cálculo predicado de l.er orden) para el que están bien definidas las reglas de razonamiento. El estudio del Significado incluye, entonces, tanto la traducción de sentencias a las estructuras formales correspondientes y a las reglas lógicas asociadas con estas estructuras. Así las sentencias «cada perro tiene una cola», «todos los perros tienen colas>} y «un perro tiene una cola» se traducen todas de la misma·forma, mientras que «yo caminé hacia el banco» tendrá dos traducciones posibles (correspondientes a los dos significados de «banco») al igual que ocurriría en «Visitar a parientes puede resultar aburrido» (correspondiente a diferentes interpretaciones de quién hace la visita). El trabajo más común en esta dirección adopta alguna forma de caracterización de «Verdad teórica» del significado. Se pueden resumir las suposiciones fundamentales en: l. Existe un sistema de reglas (las cuales pueden incluir consideraciones {{pragmáticas» y de contexto) por las que las sentencias de un lenguaje natural pueden traducirse a fórmulas de un lenguaje formal de tal modo·que sea la esencia de un significado.

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2. Hay otro sistema de reglas por las cuales los significados de las fórmulas en este len,auaje formal se determinan de una manera sistemática a través de los significados de sus partes y de las estructuras por las que dichas partes se combinan. 3. Existen reglas sistemáticas de lógica que llevan cuenta de la interrelación de las condiciones verdaderas para fórmulas diferentes. 4. El tipo fundamental de sentencia es la indicativa, que puede tomarse como la que establece que una cierta proporción es verdadera. Su significado puede c~cterizarse en términos de las condiciones en el mundo bajo el cUal aquél sería cierto.

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Además de estos supuestos, hay una comprensión general que,- en orden a que sean de interés las reglas de composición, los significados de los objetos a componer deben fijarse sin referencia al contexto en el que aparecen. Si el significado de cada objeto pudiera variar arbitrariamente con cada utilización, las reglas de composición de significados serían vacias. No habría noción sistemática de un significado del objeto que fuera aplicable a todas sus utilizaciones. Por supuesto, esta independencia del contexto no puede tomarse en forma absoluta; existen excepciones obvias reconocidas (5). Pero la teoría central del significado (la semántica) trata con palabras y sentencias en términos de su significado literal, el cual se trata como no dependiente del contexto. Se discutirán las consecuencias de este supuesto en el Capítulo 5. La teoría de la correspondencia del lenguaje es una piedra angular sobre la que descansan otros aspectos de la tradición racionalista. Las teorías racionalistas de la mente adoptan todas ellas alguna forma de {(hipótesis de representación>> en donde se supone que el pensamiento es la manipulación de estructuras de representación en la mente. Aunque estas representaciones no son efectivamente lingüísticas (esto es, no son sentencias de un lenguaje humano ordinario) éstan se tratan como sentencias de un «lenguaje interno» cuya conexión con el mundo del pensador sigue los principios delineados anteriormente.

:¡ 5. Estas incluyen pronombres de indica.ción (o personales) («YO», «tu»), adverbios de lugar y tiempo («aquí», «ahora») y d uso de tiempos de verbos como en «él ici»). Se entiende. también con claridad, que hay dependencias sobre el contexto lingüistico (como loS_pi-onOrribres anafóricos («éh, «ella,., «ello») y que existen unos metafóricos y poéticos del lenguaje que dependen de contextos personales complejos.

3. Po.ra una critica de intentos recientes en extender esta metodologia, véase Winograd, «Moving the semantic fulcnun, (1985).- --·--·- "--- ~4. En esta categoría. se incluyen trabajos u.les como los de Leech (1969}, Lyons (1963), Katz. y Fodor ( 1969) y Jackendoff ( 1976).

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2.3.

LA TRADICIÓN RACIONALISTA

HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

como la canalización de llamadas telefónicas, la elección de medios de publicidad para un nuevo producto o la selección de objetivos para un bombardeo. Estos términos están basados en el desarrollo de un modelo formal para el sistema afectado, un juego de regla.s que ¿e~criben el_comportamiento del sistema modelado, y unos mediOs obJetivos de asignar valoraciones a los efectos resultantes. Cuando se realizan los cálculos basados en el modelo, las recrias y las puntuaciones, se pueden comparar, entonces, las alternativ:S seleccionándose la de puntuación máxima (óptima). . . Ha habido criticas a esta idealización, a menudo proveniente de personas afines a las ciencias empresariales que objetar: los estrech~s supuestos de la aproximación formalista. Simon, por eJemplo, ~onti­ núa ·su descripción de los supuestos anteriormente expuestos, haciendo notarque: . ... La palabra «todo)) se utiliza deliberadamente. Obvian:ente, es imposible para una persona conocer «~odas~ 1~ alternanv~ o «todas>> sus consecuencias, siendo esta Imposihihdad una disociación importante del comportamiento real del modelo de racionalidad objetiva. Simon, Administrative Behavior, p. 67.

TOMA DE DECISIONES Y RESOLUCION DE PROBLEMAS

Otra incorporación moderna de la tradición racionalista está en la disciplina de las ciencias empresariales, campo relacionado con el análisis sistemático de la toma de decisiones y con el análisis del comportamiento de la conducta humana. En esta disciplina, la toma de decisiones se considera como la tarea central de la dirección y se caracter:iza como un proceso de recopilación y tratamiento de información. El comportamiento racional se ve como una consecuencia de la elección entre alternativas de acuerdo con una evaluación de los resultados. Simon caracteriza el supuesto básico del siguiente modo: En cada momento el sujeto que se comporte, o la organización compuesta de un número de dichos sujetos, se confronta con un gran número de comportamientos alternativos, algunos de los cuales están presentes en la conciencia mientras que otros ·no lo están. La decisión, o la elección, corno término utilizado aquí es el proceso por el cual se selecciona, para su realización, una de las posibles alternativas para el comportamiento en cada momento. Toda la serie de dichas decisiones, determinante del comportamiento a lo l:irgo de un cierto tiempo, puede denominarse estrategia. Si se escoge y ejecuta cualquiera de las estrategias posibles se producen como resultado ciertas consecuencias. La tarea de la decisión racional es la selección de aquella estrategia que sea seguida del conjunto preferido de consecuencias. Simon, Admínistratíve Behavíor (197 6), p. 67. Simon afirma que la toma de decisiones racional es un proceso de elección entre alternativas que involucra una serie de etapas: L Listado de todas las estrategias alternativas. 2. Determinación de todas las consecuencias que siguen a la ejecución de cada una de las estrategias. 3. Evaluación comparativa del conjunto de consecuencias. En la literatura sobre ordenadores y toma de decisiones, un amplio espectro de actividades y preocupaciones humanas están sometidas a esta clase de análisis. Los investigadores en simulación, investigación operativa y teoríª _cie juegosjtel§ c;!.,r,tr:(). ele lo_'Lu(!_~gt1~l.
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Esta advertencia es la mayor contribución de Simon. El trat~ _/ la racionalidad objetiva como una idealización, raramel).te logr~­ aa (SI ocurre a:tgU.ñaVeZY,eñüna Situación real. La. toma_-de decisiones a nivel práctico se aproxima debidamente a este Ideal: Es imposible para el comportamiento de un individuo único y aislado alcanzar ningún grado de raci.onalidad. E~ número. ~e alternativas que él debe explorar es tan Inmenso, la Info~ac~'?n que tendrá que evaluar tan vasta que, incluso una aproximacwn de racionalidad objetiva es dificil de concebir. .. El comportamiento real peca de corto en la racionalidad objetiva tal como se definió en el anterior capítulo, (*)en al menos tres aspectos: 1. La racionalidad requiere un conocimiento completo así como una anticipación de las consecuencias que han de segui: a cada elección. En efecto, el conocimiento de las consecuencias siempre es fragmentario. . . 2. Ya que estas consecuencias caen en el futuro, la Imagina-

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*Obviamente, se refiere al capítulo anterior de la obra que se cita.

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

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ción debe suplir la falta de un tacto o percepción con experiencia a la hora de atribuirles un valor. Pero, los valores sólo se pueden anticipar de un modo imperfecto. 3. La racionalidad requiere una elección entre todos los comportamientos alternativos posibles. En el comportamiento real apenas muy pocas alternativas posibles acuden a la mente. Simon, Administrative Behavior, pp 79 Ss. Sin embargo, es importante hacer notar que esta critica no es una objeción a la aproximación racionalista sino más bien a la suposición de conocimientos y racionalidad total al aplicar técnicas de optimización. Simon arguye que es posible aplicar reglas de razonamiento sistemáticas para conseguir toma de decisiones; efectivas siendo factible, igualmente, programarlas en un ordenador . .Más que calcular todas las conseCuencias el ordenador debe operar con <. Las teorías de la toma de decisiones de Simon han evolucionado hacia teorías más generales de «resolución de problemas» a medida que él y otros investigadores hicieron los primeros intentos de construir programas inteligentes para ordenador. En vez de concentrarse sobre los tipos de decisiones que los directivos realizan, los investigadores se dedicaron a estudiar las tareas (tales como la demostración de teoremas de lógica y la resolución de acertijos o rompecabezas simples) que podrán verse como problemas de búsqueda en un espacio de alternativas. La tarea es caracterizable en ténninos de un «problema de espacio>). Cada «modo)) del espacio se alcanza a través de alguna secuencia de acciones teniendo, algunas, consecuencias relevantes a la estructura de l.a tarea. El programa de ordenador busca una solución en este vasto espacio de posibilidades utilizando métodos «heurísticos» para guiar la búsqueda y proporcionar valoraciones. En esta búsqueda se explorarán, únicamente,_algunas de las posibles alternativas, aplicándose la heurística de valoración en ausencia del conocimiento comnleto. Se describen más detalladamente algunos programas de este tipo en el Capítulo 8, siendo estos ejemplos típicos de libros de texto en inteligencia artificial. Existe una definición aceptada ampliamente acerca de lo que constituye el comportamiento general en la resolución de problemas: Una persona se enfrenta con un problema cuando ésta desea conseguir algo, pero no conoce de modo inmediato qué serie de ac~iop.es debe realizar para obteJ?.erlo .. :_T~~~rllil_prgl?!~-~~:~i~~­ fica (al menos) que se da cierta información acerca de qué se desea, bajo qué condiciones, por medio de qué herramientas y qué

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operaciones, cuál es la información de partida y cómo se accede a tales recursos. El que resuelve un problema tiene una interpretación de esta información, exactamente aquella interpretación que nos permite etiquetar o marcar alguna parte de él como un objetivo, otra parte como condiciones complementarias y así sucesivamente. Concretamente, si proporcionamos una representación para esta información (en estructuras simbólicas) y suponemos que la interpretación de estas es"tructuras está implícita' en el programa SPI (Sistema de Procesamiento de la Wormación) de resolución del problema, entonces hemos definido el problema. Newell y Simon, Human Problem Solving (1972), pp. 72-73. En esta visión de la resolución de problemas hay varios elementos clave que se dan por supuestos en la investigación en inteligencia artificial:

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l. Entorno de tareas. Primero se caracteriza el problema en términos de un potenciales de los asuntos. «acciones)) disponibles al que resuelve el problema para cambiar el estado y los «objetivos)) de los que se pueden derivar acciones racionales. 2. Representación interna. Segundo, el que resuelve el problema tiene algún tipo de {(representación» del entorno de tareas. Esta representación consiste en una colección de '
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Más formalmente, podemos describir la operación del que resuelve el problema en términos de búsqueda en el espacio del problema determinado por el entorno de tareas y por la representación interna. Aunque hay mucho que decir solamente en cómo este esquema se puede aplicar a diferentes situaciones- (por ejemplo, el papel que juega al haber representaciones múltiples, tal como discute Bobrow en «Dimensions of representation)>, 1975), las diferencias no son pertinentes para responder a cuestiones más importantes ~cerca de lo que los ordenadores son capaces· de hacer. Existen unos fundamentos compartidos por diversas escuelas de _la inteligencia artificial y que está en acuerdo general con la tradición racionalista. Se explorarán con mayor profundidad algunos de estos temas en el Capítulo 11.

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2-4.

CIENCIA COGNITIVA

En años recientes se han realizado destacados esfuerzos para unificar teorías del lenguaje y el pensamiento humanos dentro de la tradición racionali~ta y bajo una nueva disciplina llamada «ciencia cognitiva». Inicialmente, se lanzaron varias obras en ciencia cognitiva (6). La revista Cognitive SciEmce empezó a publicarse en 1977 y la Sociedad de Ciencia Cognitiva tuvo su primera reunión- anual en 1979 (7). A estos inicios han seguido otras numerosas conferencias, revistas y programas de investigación. La ciencia cognitiva, por supuesto, no es realmente nueva. Trata con fenómenos de pensamiento y lenguaje que ya han ocupado a filósofos y científicoS durante miles de años. Sus fronteras Son vagas pero se percibe que muchos aspectos de la lingüística, la psicología, la inteligencia artificial y la filosofía del pensamiento caen dentro de su visión. Al declarar que existe como ciencia se está señalando la emergencia de lo que Lakatos denomina un ((programa de investigación)} (8). Lakatos escoge este término con preferencia al de <
6. Entre los primeros destacaron Bob_row y Collins en Representation and Understanding (1975). Schank y Abdson. en Scripts Plans Goals and Understanding (1977) y Norman y Rumelhart en Explorarions in Cognition (1975). 7. Perspectives on Cognitive Science ( 1981) de Norman es una colección de presentaciones de dicha reunión. Esta fue orientada a definir dicha ciencia y a explicar su significación. S. Véase Lakatos. «Fa.lsification-and the-methodology ofscientific research programmi!s» '(l970):E·n·orcten· a eVitar confusiOn:t::n-n:Ui::Str.:Cdiscusión--sobre ordenadores·yl'rogra~ · mas de ordenadorseguiremos·de modo consistente el uso que Lakatos da a la fonna británica de «programa» (programme) cua.ndo se utiliza la. palabra en este sentido.

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activo que juega un programa de investigación al guiar la actividad de los científicos. No se ve a la historia de la ciencia como un modelo cíclico de revolución y ciencia normal sino como la historia de programas de investigación en competencia. Lakatos también distingue entre <(ciencia madura}> consistente en programas de investigación y ((ciencia inmadura)) consistente en una nueva cadena engarzada de ensayos v errores. "' Un programa de investigación es más que un conjunto de planes específiCos para llevar a cabo actividades científicas. tos detalles observables del programa reflejan una coherencia más profunda, la cual no es examinada de modo rutinario. En el trabajo cotidiano de investigar, escribir y enseñar, los científicos operan en un sustrato de creencias acerca de cómo son las cosas. Este sustrato conforma de modo invisible la elección de qué hacer y de cómo hacerlo. Un programa de investigación crece dentro de una tradición de pensamiento. Es el resultado de muchas influencias, algunas reconocidas explfcitamente y otras ocultas en la estructura social, y el lenguaje de la comunidad. Los esfuerzos para comprender y modificar el programa de investigación se realizan dentro del mismo contexto y no pueden escapar jamás para producir una aproximación «Correcta}) u «Objetiva)). El programa de investigación de la ciencia cognitiva abarca trabajos realizados bajo la etiqueta de diversas disciplinas, pero están todos estrechamente relacionados a través de sus raíces en la tradición racionalista. La ciencia cognitiva debe distinguirse de la ((psicología cognitiva)> que es la rama de la psicología tradicional (experimental) que trata de la cognición. Aunque la psicología cognitiva constituye una parte substancial de lo que se entiende como ciencia cognitiva, ella sigue principios metodológicos específicos que limitan su alcance. En particular, se basa en una aproximación experimental en donde el avance se evidencia por la realización de experimentos que pueden generar directamente jUicios entre hipótesis científicas en competencia acerca de la naturaleza de los mecanismos cognitivos. En la mayoría de experimentos, se crean situaciones en donde la variedad de acción. se controla estrictamente y sólo se considera relevante a las partes de recurrencia un aspecto muy limitado de la situación (ejemplos típicos son los experimentos con ratas en laberintos, memorización de símbolos sin sentido y el ajuste de figuras geométricas a descripciones simples). La suposición subyacente de esta investigación empírica es que se pueden descubrir leyes generales en casos restringidos aplicables (si bien en un modo más complejo) a un espectro mucho más amplio de actividad cognitiva-. También se supone impl-Ícitamente que estas leyes_ tendrán la misma forma general que las de ciencias tales como la física y que pueden ser sometidas a ensayos eXperimentales rigurosos.

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

LA TRADICIÓN RACIONALISTA

En las últimas décadas, se han recusado formas simples de psicología cognitiva por algunos defensores de la «psicología del tratamientO de la información)> que afirman que los sistemas cognitivos pueden comprenderse mejor por analogía a los ordenadores programados. Los supuestos de esta aproximación pueden sintetizarse en: ,?'> Vl. Todas los sistemas cognitivos son sistemas simbólicos. Adquieren inteligencia simbolizando situaciones y acontecim-ientos internos y externos y manipUlando dichos símbolos. J! Todos los sistemas cognitivos comparten un conjunto sub_vacente básico de procesos de manipulación simbólica. '3/ Se puede expresar una teoría de la cognición como un pr'ograrna en un formalismo simbólico apropiado tal que el programa, cuando se ejecuta el entorno adecuado, ha de producir el comportamiento observado. Esta aproximación no es incompatible con los modelos primitivos no computacionales. En general, las reglas que se postulan corno gobernantes de recurrencia pueden incrustarse en programas adecuados. En este sentido, un programa es un sistema formal que posee un número de variables y que puede manipularse (ejecutarse) para generar pre··-- dicciones acerca del comportamiento (salidas) de algún sistema que Ocurre naturalmente y al cual se intenta modelar. En la medida que el comportamiento predicho corresponde al observado, la teoria se sOstiene. El papel del ordenador es pennitir al científico tratar con teorias más complejas que aquellas cuyas consecuencias pueden determinarse por examen o por .cálculo manual. Esto hace factible que las teorias cognitivas. sean más intrincadas y complicadas que sus predecesoras aun manteniéndose bajo control empírico. ~ Al intentar tratar con fenómenos que no tiellen las limitaciones obvias de las situaciones experimentales tan dispersas de la psicología cognitiva, los investigadores se han vuelto hacia la inteligencia artificial, con el diseño y ensayo de programas de ordenador que ejecutan actividades modeladas a partir del pensamiento y el lenguaje humanos. Estos programas se toman así como teorías del correspondiente comportamiento humano. Como Simon dice en {(Cognitive Science: The newest science of the artificial» (1981, p, 24): la mayoría de nuestro conocimiento (de la inteligencia) habrá de provenir de la observación de la vasta diversidad de sistemas inteligentes ... y de teorias formales, principalmente en fonna de programas de ordenador, inducidos apartir_ de_ dicho cuerpo de· observación. ___ - -·-:·-=-.::=_.-:-= .Se han levantado muchas cuestiones dificiles debido al intento de relacionar prograffias -con la teoría y con los mecanisffios cognitivos.

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Dentro de la comunidad de la ciencia cognitiva existe un amplio debate acerca de qu¿ papel tienen los programas de ordenador en el desarrollo y comprobación de teorías. Sin embargo, no presentaremos los detalles de dicho debate. Resulta más importante comprender cómo el discurso viene determinado por un cúmulo de fundamentos conformados por los supuestos subyacentes en la tradición racionalista tal como se ha perfilado en este capítulo. En el resto de este libro se presentarán desafíos a dichos supuestos y al final se argüirá la necesidad de sustituir la orientación racionalista si deseamos entender el pensamiento, el lenguaje y la acción humanas o el diseño de herramientas informáticas efectivas. Implícita en nuestra crítica, se halla una afirmación acerca del programa de investigación de la ciencia cognitiva, no aquello que resulta vacío o inútil, sino aquello que tendrá limitaciones importantes en su alcance y en su fuerza para explicar qué somos y qué hacemos (9).

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9. Para una revisión excelente, tanto de la historia como de las tendencias actuales de la ciencia cognitiva. véase Gardner, The Mind's New Science (1985).

3 Comprensión y ser En este capítulo presentamos el análisis de la comprensión y el ser de Heidegger. Los escritos de Heidegger son a la par importantes y difíciles por lo que no intentaremos ofrecer una exposición en profundidad ni en autoridad. Nuestra intención es presentar aquellos aspectos relevantes a nuestro examen del lenguaje y del pensamiento así como nuestra comprensión de la tecnología. Sin embargo, antes de retornar a Heidegger resultará de utilidad revisar brevemente aspectos que surgen en la interpretación de los textos. Además de la relevancia obvia de este material para desarrollar una discusión s~bre el lenguaje, hemos encontrado que es más fácil abarcar las afirmaciones fenomenológicaS más radicales acerca de la interpretación si consideramos previamente la actividad interpretat~·v ~ s.i_ción más. evidente. Cuando se habla de · terpretac · ' )) la asociación más probable es respecto a tareas artísticas o Iterarías. El músico, el crítico literario o el lector corriente de un poema o novela están todos ellos, «interpretando)) en algún sentido inmediato, una colección de signos sobre una página. Una de las visiones internas de la fenomenología es que esta actividad de interpretación no se halla limitada a tales situaciones pero se traslada a nuestra vida cotidiana. Para llegar a una comprensión de lo que significa pensar, entender o actuar es necesario reconocer el papel de la interpretación.

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HERMENEUTlCA

La hermenéutica (1) comenzó como la teorla de la interpretación de textos, particularmente los de tipo mitológico y sagrado. Sus practil. La obra de Palmer Hermeneu.tics (1969) es una introducción básic::~. excelente ala hermenéutica, tanto de las raíces histórico.s como de su significado actual en la critica literaria.

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HACIA LA COMPRENSIÓN DEL' INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

COMPRENSIÓN Y SER

cantes han luchado con el problema de caracterizar cómo las personas encuentran el significado en un texto que existe desde hace varios siglos y se entiende, diferentemente en épocas distintas. Un texto mitológico o religioso continúa siendo leído o hablado para servir como fuente de significados profundos, a pesar de los cambios que se producen en . el entorno cultural, e incluso, en el lenguaje. Inmediatamente- surgen ) diversas preguntas. ¿Es definible el significado en un sentido absoluto, i independientemente del contexto en que fue escrito su texto? ¿Es definible únicamente en términos del contexto original? Si es así, ¿es posible o deseable para un lector transcender a su propia cultura e historia al objeto de recuperar la interpretación corTecta? Si se rechaza la noción de que el significado está en el texto ¿estamos reducidos a decir solamente que una persona particular ha tenido una interpretación particular en un momento detenninado? De ser así, ¿hemos abandonado una visión ingenua, aunque sólida aparentemente, de la realidad del significado del texto en favor de una llamada relativista a la reacción subjetiva individual? Dentro de la henne~a habido un debate permanente entre· aquellos que sitúan ~~ignifica:do dentro del texto y aquellos otros que perciben el significa~··a un proceso de comprensión en el que juegan papeles vitales tanto el texto en sí, como sú producción e interpretación. Como se señalará en el Capítulo 5 este debate tiene estrecho paralelismo con la problemática actual de las teorías lingüísticas y semánticas. Para la escuela objetivista de la hermenéutica (2) el texto debe tener un significado que existe independientemente del acto de interpretación. El ohietivo de una teoriah!:rmen_éutica .: -.__ (una teoría de la interpretación) es el desarrollo de métodos por los cuales nos liberamos éle todo U11o de fJFejt:tisiGS;-Sie.nda posible producir un anáhsis objetivo de lo que existe allí realmente. El ideal es ((descontextualizar)} tota mente el tex.to:----------La aproximación opuesta, formulada claramente por Gadamer (3) toma coms_eje _primario-ela:ct0-de interpretación y la comprensión como unáinteracción entre el hori;:.;;-:r:ue (4) proporcionado por el texto

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y el horizonte que el interpretador trae consigo. Gadamer_ insiste que cada lectura o escucha de un texto constituye un acto de dotación de significado a través de la interpretación. Gadamer dedica una discusión extensa a la relación del individuo con la tradición, clarificando cómo interactúan tradición e interpretación. Cualquier individuo al comprender su mundo se halla involuq:.a::_ do de mo o continua o en acnv1 a es e 1n e re · ifí.Est~re­ tii_ción se llaJ:Iai,asada w1 d prej:rttw o la pre-comprensión) el eual in~luye suposiciones imphc1tas en el. lenguaJe que utiliza la persona (5). Este lenguaje, por otro lado, se aprende por medio de actividades de interpretación- El individuo cambia por medio del uso del lenguaje, y el lenguaje cambia a través de su uso por el individuo. Este proceso es de la máxima importanCia ya que constituye el trasfondo de las creencias y suposiciones que determinan la naturaleza de nuestro ser (6). Somos criaturas sociales:

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En efecto, la historia no nos pertenece, pero nosotros pertenecemos a ella. Nlucho antes de lograr comprendernos a nosotros mismos a través del proceso de autoexamen lo hacemos de un modo autoevidente en la familia, la sociedad o el estado en que vivimos. El foco de subjetividad es un espejq distorsionado. La conciencia de si mismo del individuo es apenas un parpadeo en los circuitos cerrados de la vida histórica. Es por ello que los prejuicios del individuo mucho más que sus juicios, constituyen la realidad histórica de su ser_ Gadamer, Truth and Method (1975), P- 245. Gadamer've en esta historicidad esencial de nuestro ser la causa de nuestra incapacidad para alcanzar una comprensión completa y explícita de nosotros mismos. La naturaleza de nuestro ser se determina por nuestro trasfondo cultural y ya que se forma en nuestra propia manera de experimentar y vivir el lenguaje, no puede explicharse completamente en dicho lenguaje:

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El adquirir la apreciación de una situación constituye siem-

2. Emilio Betti (Teoria Generale della lnt"erpreta::.ione, 1955) ha sido d soporte m:is influyente de esta aproximación. Ll obra de Hirsch. Validity in lnterpretation (l96i) aplica la visión de Betti a los problemas de la crítica liter.:~.ria. 3. Gadamer, Truth and Method (1975) y Philosophical Henneneutics (1976). 4. Gadamer, en su discusión de la hermenéutica, hace frecuentes referenci;).S al .(hori~onte personal». Al igual q_ue otras much;).S palabras introducidas-en este capítulo no-existeuna asimilación simple de términos conocidos con anterioridad. El resto del capitulo servirá para elucidar d significado a través del uso.

S. El intento de dilucidar nuestra propia pre-comprensión es el foco central de la rama de la sociologia denominada «etnometodologia» según los ejemplos de Garfinkel o.: What is Ethnometodology» (196i), Goffman. The Presentation ofSelfin Everyday Life (1959) y Cicoure!. Cognitive Sociology {1974). 6. UD. -demento relacionado pero algo más simple es la conocida «hipótesis de SapirWhorf,. en la que se hace énfasis en la importancia de una .. visión planetaria» determinada por el lenguaje sin relación con la tradición ni con la interpretación. "-.;• .--¡ .'-'!

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HACIA B COMPRENSIÓN DE LA INFOR.'fÁTICA Y B COGWCIÓN

pre una tarea particularmente dificil. La misma idea de una situación significa que no estamos si tua doS fÜera de ella y ~or tanto, no es posible tener un conocimiento oBJetivo ctéé'lla.- Nos encontramos, siempre, dentro de la situación y el arroja'r luz sobre ella es una tarea que jamás se completa enteramente. Esto es cierto, igualmente, de la situación hennenéutica, esto es, la situación en la cual nos encontramos respecto a la tradición que se está intentando comprender. La eliminación de esta situación -reflexión histórica efectiva- no puede alcanzarse completamente jamás, pero ello. no es debido a una falta de reflexión sino que cae en la esencia del ser histórico que es nuestro. El existir históricamente significa que el conocimiento de uno mismo nunca puede ser completo. Gadamer, Truth and Method (1975), pp. 268-269.

Podemos empezar a tomar conciencia de algunos de nuestros prejuicios y en este sentido ema:ridparnos de algunos de los límites que se nos impone al pensamiento. Pero se comete una falacia al creer quepodemos libramos alguna vez de todo tipo de prejuicios. En vez de esforzarse en encontrar un medio de salir de nuestra pre-comprensión, cual~---¡ quier teoría de la interpretación debería encaminarse a revelar vías en las que dicha pre-comprensión interactúa con el texto. La aproximación de Gadamer aceota la inevitabilidad del círculo hennenéutico. sicrnificado del texto cÍe un individuo es contextua!. de_pendiendo del momepro__;le la interpretacJ,.QD_; n ra1 o hacia él por el intéroret!:.:_ Pero dicho horizonte es a su vez pro ucto e una historia de interacciones en lenguaje, interacciones que representan por sí mismas textos que deben ser entendidos a la luz de la pre~com~ prensión. Aquello que entendemos se basa en lo que ya conocemos y lo que ya conocemos proviene del ser capaz de entenderlo. El discurso de Gadamer sobre el lenguaje y la tradición se basa en un análisis bastante amplio de la interpretación y la comprensión. Si observamos el círculo hermenéutico únicamente en el plano de la definición grosera ofrecido por textos y sociedades, quedaremos en ceguera acerca de su operación en el plano de ajuste fino de la vida diaria. Si apuntamos únicamente al lenguaje, no podremos relacionarlo con la interpretación que constituye la experiencia no lingüística. Es por tanto necesario adOptar una aproximadón más profunda en la _que -la interpretación se tom;1 en un sentido- relevante a la auto-lógica~: a D.uestro -en·ú~ndiniiéit6 de 10 qlleSlgTiifica ·-¡a:·e.XiSttúiCúi para--·algo--o'' Para·-ar..-· .. - ----guien.

COMPRENSIÓN Y SER

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COMPRENSION Y ONTOLOGIA

Gadamer, y antes que él Heidegger, toman la idea hermenéutica de la interpretación más allá del dominio del análisis textual, colocándolo va muy al principio de la cognición humana. En el momento preciso en que podemos preguntar cómo juega la interpretación en la interacción de una persona con el texto es posible entonces examinar su papel en nuestra comprensión del mundo como un todo. Heideo-crer y Gadamer rechazan la filosofía del sentidO común de nuestra c~ftura de un modo profundo y fundamental. La comprensión que prevalece se basa en la revolución metafisica de Galileo~ Desc~rt~s los cuales crecieron en una tradición que se remonta a Platon y Aristoteles. Esta comprensión que va de la mano con la que hemos denominado <
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HACM. U COMPRENSIÓN DE i.A INFORMÁTICA Y U. COGNICIÓN

COMPRENSIÓN Y SER

esto <(escándalo de la filosofía y de la razón humana en general)> siendo el hecho que a lo largo de miles de años de cultura occidental ningún filósofo ha sido capaz de proporcionar argumentos finnes para refutar el idealismo psicológico que responda a la pregunta «¿Cómo puedo yo saber si existe algo situado fuera de mi conciencia subjetiva?)> Heidegger alega que «el escándalo de la filosofía» no es el que esté pendiente todavía de aporte qe pruebas sino más bien el que se espere y se intente obtener dichas pruebas una y otra vez. (7) En relación a la <(refutación del idealismo» de Kant, él dice que demuestra « .•. cuán intrincadas son estas cuestiones y cómo lo que uno pretende demostrar queda enturbiado con aquello que uno demuestra efeCtivamente y con los medios por los que se lleva a cab0la demostración,. (8). El trabajo de Heidegger se ha desarrollado a partir de las cuestiones de fenomenología puestas por su profesor Husserl, expandido en una investigación para la comprensión del ser. Aduce que la separación del sujeto y objeto niega la unidad más fundamental de estar-enel-mundo (Dasein). Mediante el trazado de una distinción que yo (el sujeto), he logrado dar un salto atrás desde la primacía de la experiencia y la comprensión que opera sin reflexión. Heidegger rechaza tanto la estancia objetiva si-mple (el mundo físico objetivo es la realidad ·primaria) como la estancia subJetiva simple (mis pensamientos y sensaciones son la realidad primaria) arguyendo en su lugar que es imposible que una exista sin la otra ..El interpretador y lo interpretado no existen independientemente· la existencia es jpter~cjón y viceversa. El prejuicio no es una condición en la que el sujeto es conducido a interpretar falsamente el mundo, sino que es la condición necesaria para tener un trasfondo para la interprétación (y por ende el Ser). Esto se expresa con claridad en los últimos escritos de Gadamer: No es tanto por nuestros juicios como por los prejuicios que contribuyen el ser ... la historicidad de nuestra existencia impone que, en el sentido literal de la palabra, los prejuicios constituyen la direccionalidad inicial de nuestra capacidad total para experimentar. Los prejuicios son sesgos de nuestra apertura. hacia el mundo. Son simplemente, condiciones por las que experimentamos algo, por las que aquello .que encontramos nos llega a decir algo. Gadamer, Philosophical Hermeneutics (1976) p. 9.

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No es posible presentar aquí una discusión profunda de la filosofía de Heidegger pero se perfilarán algunos puntos relevantes para discusiones posteriores (9):

No todas nuestras creencias y suposiciones implícitas pueden explicitarse Heidegger alega que las prácticas pueden hacerse explícitas de modo exhaustivo en ténninos de volver inteligibles tanto el mundo como nuestras vidas. No hav un punto de vida nentral par el cual podamos visualizar nuestras creencias como objetos ~a....gue siempre ope"ra~enrro del marco que ellos proporcionan. Esta es la v1s1ón esencial del círculo hermenéutico aplicada como un todo al entendimiento. Lo inevitable de esta circularidad no niega la importancia de intentar ganar una mayor comprensión de nuestras propias suposiciones de modo que puedan expandir nuestro horizonte. Sin embargo, ello excluye la posibilidad de que dicha comprensión sea alguna vez completa u objetiva. Como dice Heidegger en Being and Time (1962), p. 194 <(pero si vemos este círculo como vicioso y buscamos vias para evitarlo, incluso aunque simplemente lo sintamos como una imperfección inevitable, entonces el arte de la comprensión se ha malentendido desde la base)~.

La comprensión práctica es más fundamental que la comprensión teórica que se pueda deducir.

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La tradición filosófica occidental se basa sobre la suposición de que el punto de vista teórico que se segrega es superior al punto de vista práctico involucrado. El científico o filósofo que vislumbra teorías está descubriendo cómo son realmente las cosas, mientras que en la vida cotidiana tenemos, apenas, una idea nebulosa~ fleidecr?"er inviyrte.l.Q§.térJ!!inos e insiste en q_ue_t_~nemos un acceso primario al mundo a ..tJ;:a.llés _de la implicación práctica _C2,D_ to_r/i¿~ a mano, el mundo donde ac~uamos.....~i.t;~re de t119A9_i,o:efle-s;iv;o_ La contemplac10n asociada pueOe ser iluminadora, pero también oscurece los fenómenos mismos aislándolos y caracterizándolos. Buena parte del estudio actual de la

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.. ·"L 7. Heidegger. Being and Time (1962) p. 249. el énfusis es original. 8. Ibid, pág. 247.

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· 9. Este- panorama se basa en la obra de Dreyfus: Báng~in-the·world: A. Commenrary on Division I of Heidegger's Being and Time (en prensa). Hace uso directo de su discusión aunque también incluye nuestraS propias interpretaciones por las que uno se puede responsabilizar.

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HACIA LA COJ\1PRENSIÓN DEL~ INF0&.\1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

COMPRENSIÓN Y SER

lógica, el lenguaje y el pensamiento dan primacía a activiQ._ades de contemplación separadas. Heidegger nb descarta este tipo pensamiento sino que lo coloca en un contexto de cognición como praxis, como una actuación plenamente concerniente al mundo. El está involucrado con mwsrra condición de lanzabilidad, condición de la comprensión en la gue ñ.uestras acciones ~cuentran alguna resonancia o efectividad en el mundo. - ·

partida inadecuado, que tenemos que tomar la actividad s?cial ~omo el fundamento último de la inteligibilidad e incluso de la eX1stenc1a. Una persona no es un su~eto o ego individual, sino uo;a manjfestanón de.fhrseiñ den~0)acia de.pOSiEllidade.s situadas dentro de__un.mun~ do y dentro de una tradición,

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UNA ILUSTRACION DE LANZABILIDAD

,~uchas personas que se encuentran co;,_ los trabajos de Heidegger

No nos relacionamos primariamente con las cosas por medio de la representación de ellas Conectando con ambos puntos precedentes está el rechazo de Heidegger de las representaciones mentales. El sentido común de nuestra tradición es que, en razón a percibir y relacionar las cosas, debemos tener en nuestras mentes algún contenido que corresponda al conocimiento que tenemos sobre ellas. Si nos concentramos en la actividad plenamente concerniente en lugar de la contemplación segregada, se pone en cuestión el status de esta representaciól).. Al dirigir un Clavo con un martillo (en oposición a pensar sobre un martillo), no es necesario hacer uso explicito de la representación del martillo. L~ilid?Q.Q_ara ac.tua.r:..._pr_oviene de la familiaridad con el hecho de martillear, no con~~ cono.c~i.eltl.Ü~eefma7tiizG."'ES!e escepticismo concerniente a las Í-epresentaciones mentales está en fuerte oposición con las aproximaciones actuales de la psicología cognitiva, la lingüística, la inteligencia artificial y los fundamentos de la ciencia cognitiva tal como se describe en el Capítulo 2. La representación se da tan por sentado que es difícil imaginar qué quedaría si se abandonara. Uno de los aspectos más importantes que se discuten en capítulos posteriores es la conexión entre representación y mecanismo; esta discusión ayudará a nuestra comprensión de lo que significa tomar seriamente el cuestionamiento de Heidegger de la representación mental.

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El significado es, fundamentalmente, social y no puede reducirse a la actividad de dotación de significado de los sujetos individuales La visión racionalista de la cognición está centrada en el individuo. _::::) A,rla]iz"mo~. ellenguaje_es_WdiandpJas. caracteristicas.de un. aprendiz:o __ ..:::.:';.::. de un utilizador individual, y el razonamiento describiendo el proceso _: >:. de deducción d.el individuo. Heidegger alega que este es un punto de ·-

por vez primera lo encuentran muy difícil de entender. Términos abstractos como <>. .. Al objeto de dar más del sentido de la importancia de la lanzabihdad (que habrá de jugar un papel importante en la segunda parte del libro) puede resultar útil el considerar un ejemplo simple que evoque experiencias de lanzabilidad para muchos lectore~: Imagínese que usted está presidiendo una r~un1on de unas 15 personas en donde se ha de decidir sobre un asunto Importante Y controv~r­ tido: por ejemplo, la decisión de adquirir un nuevo sistema inf?~rmánco en la orO'anización. A medida que se va desarrollando la sesion usted debe rn:ntener la discusión en una dirección productiva decidiendo a quién se debe animar a intervenir, cuándf-> cOrta el disc~rso de un participante, en qué momento se debe ce:rar un_ tema, cuando so~e.t:r a una votación, etc. Existen marcadas d1ferenc1as exp~esas. de_ o~nmon Y si usted no toma un papel fuerte la discusión se detenora~ rapidame:r:te en un combate con un griterío dominado por los que t1enen voz mas fuerte y que mantendrán sus posiciones reiteradamente a la espera de doblegar a alguno más. . ., Es posible hacer una serie de observaciones acerca de su situacion.

(Usted no puede evitar el actuar ') En cada momento usted está en posesión de una autoridad y sus actos afectan a la situación glob_al. Si usted simplemente se sienta du:r?llte un rato y deja que las cosas vayan en la dirección que van yendo, esto en sí mismo constituye una actuación, con efectos deseables o no. Usted

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

COMPRENSIÓN Y SER

ha sido <
asignación de calendarios y tiempos .. Evans fue la persona clave ya que podía dirigirse hacia cualquier postura, sacando a la luz la cuestión de entrenamiento ya que es su responsabilidad y los grupos sabían que no f!Ceptarian nuevos dolores de cabeza y complicaciones.}> Eri cierto S!!ntido usted tiene una representación de la situación, con objetos (p. ej .• las dos facciones) y propiedades (sus objetivos, la creencia de lealtades a priori de Evans,· etc.) pero ésta no fue la comprensión que se temía para operar a medida que se fueron desarrollando los acontecimientos. Algunas partes pueden haber emergido a lo largo de la reunión pero eran fragmentarias, posiblemente contradic~orias y pueden haber sido rechazadas entre tanto por otras.

Usted no puede volver atrás y reflexionar¡ sobre sus actuaciones · Cua.lquiera que haya estado en este tipo de situación ha sentido con posterioridad el «deberia haber dicho ... » o <>. Ante la necesidad de responder inmediatamente a lo que dice y hace es imposible tomar tiempo para analizar las cosas de modo explícito y escoger el mejor camino para actuar._En efecto, si.usted deja de hacer esto se perderá algo de lo que está ocurriendo e implícitamente habrá escogido el continuar sin intenupción. Usted ha sido hacia lo que la gente llama inespecíficamente sus tratando cualquier cosa que venga.

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Cada representación es una interpretación Aún en la etapa post-morteni la descripción de lo que iba ocurriendo representa difícilmente un análisis del tipo que pueda ser sometido a comprobación. Dos personas en la misma reunión podrían, perfectamente, asumir interpretaciones muy diferentes. Evans podria decir, « Smith está compitiendo conmigo para promocionarse y él deseaba sacar a la luz el terna del entrenamiento para destacar que, últimamente, hemos tenido dificultades en nuestro grupo». No existe modo definitivo para detenninar que cualquiera de las interpretaciones es verdaderamente correcta o equivocada e incluso que las personas cuya conducta se halla cuestionada puede muy bien no estar en sintonía con sus profundas motivaciones propias.

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Los efectos de las actuaciones no pueden predecirse\

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Incluso si usted ha tenido tiempo para reflexionar es imposible saber cómo sus actos van a afectar a otras personas. Si usted decide cortar la palabra a alguien al objeto de entrar en otro terna, el grupo puede objetar su mano dura, lo cual en si mismo es otro tema de discusión. Si usted no invita a hablar a alguien cuya opinión usted no desea, puede encontrarse con que aquéllo reclame vivamente o que un compañ~ro se sienta obligado a tener en cuenta su punto de vista. Naturalmente, esto no significa que las cosas estén en un caos total sino que, simplemente, usted no puede contar con una planificación racional y cuidadosa para encontrar pasos que conduzcan hacia sus objetivos. De acuerdo con el dicho, usted debe {
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El lenguaje es acción, Cada vez que usted habla, usted está haciendo 'algo bastante diferente al simple «establecer unos hechos». Si se dice «en primer lugar tenemos que tratar la cuestión del desarrollo del sistema», o bien se dice «dejemos que hable alguien que propugne puntos de vista contrarios», en realidad no se está describiendo una situación sino creándola. La existencia del «tema del desa..""Tollo del sistema)> o el tema de «los contrarios» es una interpretación y al mencionarlos se introducen sin interpretación en el discurso del grupo. Naturalmente, otros participantes pueden objetar que «DO son realmente temas y que se están confundiendo dos cosas» o.bien que «no estamos tomando posturas pués todoS tenenios rlüciitra propia opinión». Pero tinto sf su ~caracteriza::. ción se toma en cuenta o no, o se toma como base argumental, usted ha

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estable de la situación En el análisis post-mortem usted observará que existían pautas significativas. «Había dos facciones: el grupo de Srnith que intentaba oponerse al orde.llador via la estrategia de mantener la discusión centrada en los costes y alejada del análisis de lo que esta.rno:> haciendo en la aco iualidad; y el grupo de Wllson qÚ;;pretend.ía asegurar tanto si se consiguiera o no, que ellos permanecerían con el control de las políticas de :~:i

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA Il'iFORMÁTICA Y LA COGNICióN

COMPRENSIÓN Y SER

creado objetos y propiedades que no se describen en virtud de ser expresados. Heidegger reconoce que la vida cotidiana ordinaria es similar a la situación anteriormente descrita. Nuestras interacciones con otras personas y con el mundo inanimado en el que habitamos nos coloca e"n una situación de lanzabilidad para la que la metáfora de la reunión es mucho más apta que la metáfora del científico objetivo que realiza observaciones, formula hipótesis y escoge conscientemente una linea de acción racionaL

/----,, '3.4.'- ROMPIMIENTO Y DISPONIBILIDAD \~ ALA MANO . O~ro aspecto del pensa~~Heidegger que resulta dificil de asimilar or muchas ersonas desde suC'i5iñpr-e-n-si'"ón-previa es su ffisis~nda que los objetos v sus propie a es no--sen-i·nherenfc:s al muñdo ~!!1P que surgen f;;nicamente en una sltuacúm de rompimTh·n-ro~inte­ graci~n o des~rucción .en donde apareCéi];j?resente.._a-la-mano (a la vista), El da un eJemplo Simple de un martillo que es utilizado por alguien que Intenta golpear un clavo. Para la persona que está accionando el ~':rtillo, éste no existe como tal. Forma parte del trasfondo de: disponibzlzdad a la mano que se .da por descontado sin reconocimiento explícito o identificación como objeto. Es parte del mundo de los que <(martillean» pero ya no está presente al igual que no lo están los tendones del brazo del que golpea. El martillo se presenta como tal solamente cuando se produce al!!Ún tipo de rompimiento o de indisponjhiUdad ql uso inmediato (a la ma~o). Su especificidad de martillo emerge si se rompe o se zafa de la mano o machaca la madera, o bien hay un clavo que hay que clavar pero no se encuentra el martillo. Este punto es sutil y está relacionado estrechamente con la distinción entre lanzabilidad y la reflexión sobre las propias acciones tal como se discutió con anterioridad. Como Observadores podemos hablar acerca del martillo y reflexionar sobre las propie/ dades pero para la persona involucrada en la lanzabilidad de un martilleo no trabado, esto no existe como entidad. 1 Algunos otros ejemplos pueden ayudar a transmitir la importancia -~l de esta distinción. Mientras observo a mi hija pequeña de un año cómo _: aprend~ a camin':r y agarrar objetos, puedo estar tentado de decir que -~:~·,· ella esta «aprendiendo_ acerca. Pe Jas leyes de la gravedad)>. Pero-si en --_-.:_:;¡. -realidad quiero tratar-su-ontología; --co':h· el rñtirido-·tar·-comO" eXiste- para-----~::r···· ella, no existe tal cosa denominada gravedad. Sería inadecuado ver su -;~-í

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aurendiz~je como teniendo algo que ver con el concepto o la re_present3.ción de la gravedad y sus efectos, incluso aun cuando ell~ ::Ste aprendiendo las destrezas necesarias para actuar en un mundo ñsico que nosotros (como observadores adultos) caracterizamos en término.s d: abstracciones tales como la «gravedad)>. Por otra parte, para el disenado.r de vehículos espaciales está clara la existencia de la gravedad. Al antxcipar las -formas de rompimiento que ocurrirán cuando se altere el valor normal de la gravedad, el diseñador debe tratar la gravedad como un fenómeno a considerar, representar y manipular. Si volvemos de nuevo a los sistemas info~áticos se puede observar que para diferentes actividades, la ~xi~tencia ~e objeto~ y propiedades emerge en diferentes tipos de rompimiento. Sx _uno se sx~nta a ~edac.t~ un informe en un procesador de textos, se esta en la mxsma sxtuacxon que el que golpea con el martillo. Más bi.en se piensa en las palabra~ o frases que aparecerán en la pantalla. E."XlSte una red d~ .equipO que ~n­ el uve los brazos y manos, un teclado, y muchos dispositivos comple}os qu; median entre ellos y una pantalla. Ninguna parte de este :q~xpo está presente delante de uno excepto cuando se produce un rompimiento, Si una letra falla en aparecer delante de la pantalla, el teclado, puede surgir con propiedades del tipo {{teclas estropeadas>>. O bie_n uno puede descubrir que el programa fue construido, en efecto, a partxr d: componentes separados tales como el «gestor de pantalla>> y el <~m~n1pulad~r de teclado)> o que ciertas clases de errores se pueden atnbu1r al manipulador de teclado, Si el problema es serio podemos estar forz::dos a presentar una red completa de propiedades que refleJan el diseno del sistema y los detalles del equipo y de los programas, , Para mí, el escritor, esta red de objetos y propiedades no e::Iste con anterioridad. El teclear era parte de mi mundo pero, en cambiO, no I:a estructura que emerge a medida que yo intento hacer frente al rompimiento. No obstante, existía para otros, para las personas que crea~~n el dispositivo mediante un proceso de diseño constan~e. El~os tamb1en dieron por sentado la existencia de un sustr=:-to de equipamiento que al enfrentarse al rompimiento podía. haber sahdo a la ve~. . . En resumen, Heidegger insiste en que carece de Significado el habl¡r acerca de la existencia ~t: o~ v su::; pt 2Piedadcs en au;~ióa a~ una a<;:tividad que nos conc1erne Q..~Il~.m.~nte con su potencia e rom ~entq_,_Lo que es realmente no está ~efinid? m_e'71ante un ~oserva~or obJetivo omniscente ni está definido por un Indivx~uo, escnto~ o diseñador de ordenadores, sino más bien por un espaciO de potencial ~ara el interés y la acción humanas. En la segunda par:e dell~bro se mostrará cómo el 9-_esplazamiento desde ..una__ P:e~.P~Ctiva rac10nal a ~~~ de --iip_O_ heide~aerianO pUed._e 'álterar radicalmente nuestra concepcwn de los ordenad~res y nuestra aproximación al diseño de ordenadores.

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4 La cognición como fenómeno biológico

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En el capítulo anterior se han presentado las bases primarias para nuestra orientación teórica, pero nuestra propia comprensión se ha desarrollado por ou·os caminos. La orientación racionalista de nuestra formación anterior en ciencia y tecnología ha hecho casi inaccesibles los fundamentos de la hermenéutica y la fenomenología. Antes de que pudiéramos abrirnos a su relevancia e importancia hemos precisado una etapa preliminar hacia el descubrimiento de la tradición en que hemos vivido, reconociendo, en efecto, que estaba abierta a un serio cuestionamiento. Para nosotros, este primer paso se produjo a través del trabajo de Humberto Maturana, biólogo que ha estado implicado con el conocimiento de cómo los procesos biológicos pueden dar lugar a fenómenos de conocimiento y lenguaje. Comenzando con el estudio de la neurofisiología de la visión que, posteriormente, condujo al trabajo clásico sobre la organización funcional de la retina de la rana (1) y después al desarrollo de una teoria de la organización de los sistemas vivos (2), asi como del lenguaje y del conocimiento (3). l. Maturana y otros «Anatomy and physiology of vision in. the frog» (1960). 2. Maturana «The organization ofthe living: A theory ofthe living organization, (1975); Maturana y Varela AUtopoiesis and Cognition (1980). 3. v¿ase, por ejemplo, Maturana «Neurophysiology of Cognition» (1970), «Cognitive strategies» (1974), «Biology of languaje: The epistemology of reality» (1978). Gran parte de las teorias de Maturana se desarrollan conjuntamente con Fr.l.ncisco Varela, cuyo propio tra· bajo se desarrolla posteriormente en la obra de Varela Principies of Biological Autonomy (1979), «Living ways of sense making: A middle way approach to neurosciences» (1984) y El d:rbol del conocimiento. Ed. Universitaria, 1984. Maturana fue influenciado profundamente por los trabajos cibern¿ticos de von Foerster y otras en el Biological Computer Laboratory de la Universidad de lllinois. El libro Cibernetics of Cibernetics (von Foerster. 1974) cre:ldo en dicho-laboratorio,-proporciona-una.visión.amplia de su trabajo. Ya que hemos estado in~ fluenciados directamente por los escritos de Matura.na, nos referimos, principalmente. atodos estos autores.

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HACIA lA CO!vrPRENSIÓN DE LA INFOR..~TICA Y LA COGNICIÓN

Comparando la orientación de Maturana con la de Heidegger es importante reconocer que han partido de tradiciones muy diferentes. Tal como se ha mencionado en el capítulo anterior hay una larga historia dentro de la filosofía de la visión de la mente y de las descripciones físicas en su ampliación en dominios inconmensurables. En las aoroximaciones basadas en este «dualismo» se da por supuesto que los Predicados mentales (tales como «X sabe que y, o «X percibe que Y») no son expresables en términos de descripciones físicas de un sistema nervioso. Habiendo hecho esta suposición se llega a una confusión de rJveles si se pregunta cuándo una actividad física particular del si.s;tema nervioso es una «percepción» o cuándo un cierto estado es aquel en que el organismo «conoce)) algun "hecho)). Sin embargo, entre los científicos que trabajan en áreas tales como neurofisiología o inteligencia artificial es frecuente encontrar una hipótesis fuertemente arraigada que dice que hay una relación recurrente y sistemática entre los dos dominios. Si se supone por ejemplo, que «X observa una mancha roja» se puede correlacionar con un modelo particular de actividad en la retina y en la córnea visual o que en «Juan cree que Bruto asesinó a César» puede asociarse con un modelo particular de datos en el cerebro de Juan, visto como un ordenador con programas y dispositivos de almacenamiento adecuados. Pocos investigadores adoptan la aproximación ingenua de buscar correlaciones inmediatas entre lo ñsico y lo mental, excepto en funciones periféricas como la manipulación de imágenes hecha por la retina. Habitualmente el argumento se basa en la an·alogía con los programas de ordenador en los que la organización 'del programa proporciona un nivel de «descripción funcionah que se abstrae fuera de los aspectos específicos de la implantación física. Una entidad se tiene en cuenta como explicada cuando su comportamiento se puede descubrir en términos de un análisis composicional que postula partes que se identifican funcionalmente, esto es, que juegan papeles definidos funcionalmente en su operación. Es posible adoptar la posición, como Chomsky hace en ocasiones (4), en que las teorías del conocimiento puede y deben abordar puramente el terna de la {
4. v¿ase, por ejemplo, Chomsky, Re:t1ectiorzs on Language (I9í5).

LA COGNICIÓN COMO FENÓMENO BIOLÓGICO

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canicistas que operan conforme a leyes regulares. Una teoria de conocimiento necesita tratar con los principios causales por los cuales operan estos sistemas v no sólo con caracterizaciones abstractas del comportamiento que ge~eran. El nivel apropiado de descripción para las regularidades causales pueden constituir un nivel abstracto de programas más que las descripciones fisicas de los componentes individuales, aunque, no obstante, tiene el objetivo de explicar el porqué ocurren lascosas, y no sólo caracterizar lo que ocurre. Al crearse tal explicación se ha dado por descontado, generalmente, que las distinciones y relaciones aplicabl~s al describir el dominio mental han de formar una base para examinar las estructuras en el dominio de los mecanismos causales. Maturana, partiendo como neurofisiólogo experimental vino a darse cuenta que esta formulación ingenua era inadecuada a la par que obscurecía los fenómenos que deseaba estudiar. A pesar de ello, él deseaba adherirse también a la tradición cientifica para aportar explicaciones en términos de sistemas ñsi~os dete:ministas preguntándose cómo dichos sistemas podrían dar pie a fenomenos cognitivos (5). Buena parte de su obra está dirigida, por tant?, a revelar la permeabilidad de la comprensión previa que biólogos_ y _c~en­ tíficos cognitivos conllevan y también hacia la apertura de posibilidades para tener una comprensión diferente. . . En sus escritos, Maturana introduce una buena doSIS de terminología nueva que es, aparentemente, confusa y dificil en una primera ~e~­ tura. El hace esto muy conscientemente. ya que reconoce que la vr.e;¡a tenninoloo-ía trans~a consigo uni precomprensión ~e supone_un 0 fj.)tro 0 tra mpapaTa alCanZar Una cOmprensión n~a.-Por ejemplo, al d€:scubDI- efusO que-aan:a-la palaOfa«aüt
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LA COGNICIÓN COMO FENÓMENO BIOLÓGICO

HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y L' COGNICIÓN

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mente varios tonos de rojo, blanco y rosa. No obstante Maturana y otros investigadores han postulado que los modelos producidos de actividad neuronal son los mismos que aquellos producidos mediante luz de una longitud de onda denominada normalmente verde (6). La presencia del «verde» para el sistema nervioso no es un simple correlato de la presencia de ciertas longitudes de onda de la luz, sino que es el resultado de un modelo compl'ejo de actividad relativa entre diferentes neuronas . Este ejemplo fue uno de los muchos que condujeron a Maturana a cuestionar la validez de nue~~ de la percepción basada en el sentido común. En un~sión ~~a, existe alguna propiedad reconocible objetivamente de uñ0'5jetó en el entorno y nuestra percepción de ella implica una captura de dicha propiedad en nuestra mente. Esta idea se halla contenida en las mismas palabras utilizadas en la descripción:

Introducimos abundante terminología de !vlaturana sin intentar dar definiciones (naturalmente, nuestra propia teoría del lenguaje deniega la posibilidad de dar definiciones precisas). La red de significados evolucionará de modo gradual a medida que se desarrollen las ideas y se predisponen los lazos de su interdependencia. No es posible en estas pocas páginas dar cuenta completa o equilibrada del trabajo de Maturana. En su lugar, hemos preferido enfatizar aquellos aspectos que han sido más críticos en el desarrollo de nuestra propia comprensión, confiando que esta introducción ha de motivar en muchos lectores la tarea desafiante pero gratificadora de leer en las fuentes originales.

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LA CLAUSURA DEL SISTEMA NERVIOSO

En los estudios neurofisiológicos de la visión, la suposición trp.dicio~ na! (basada en una filosofía racionalista de la cognición) era que la actividad en el nervio óptico era una representación directa del camino de la luz en la retina. Los trabajos de Maturana, Lettvin, Me Culloch y Pitts sobre «Anatomía y fisiología de la visión en la rana» (1960) pusieron esto en entredicho, demostrando que sobre vastas áreas de la reti~ na, que estaban conectadas con fibras únicas del nervio óptico, era fac~ tor importante el modelo de variación local de intensidad de la luz, siendo éste el que excitaba la fibra y no en sí la intensidad de la luz. Por ejemplo, había un tipo de fibra que respondía mejor a un pequeño punto oscuro rodeado de luz. Al gatillarla, conducía a una actividad típica de cazar una mosca en la posición correspon<;ii-ente del punto. Se hacía evidente que, al menos, el proceso cognitivo que resulta relevante para la supervivencia de la rana tiene lugar dentro de un sistema visual y no en un estrato más profundo de su neuroanatomía. Al intentar extender esta investigación a la visión del color, Maturana, Utibe y Frenk («A biological theory of relativistic color coding in the primate retina», 1968) hicieron observaciones que condujeron a cuestionar más aún la relación entre la percepción y el mundo percibido. Haciendo uso de una observación simple que se tenía descrita desde años atrás argumentaron que las teorías que asociaban colores directamente con las longitudes de onda del espectro eran inadecuadas. Cuan1 do se ilumina una barra con luz blanca desde un lado y con luz roja des·.:·: de otro se generan dos sombras, una de las cuales aparece de color rojo -~- 11 (so'bre 1.lil fondo generalmente.rosa)_y_la.otra.de.color verde. Si.se:inves' ... ~:~=i: . tiga acerca de la <
Cuando JeiT)' Y. Lettvin y yo mismo escribíamos la colección de artículos sobre la visión de la rana ... , lo hicimos con la suposición implícita que estábamos manejando una situación cognitiva _claramente definída: había una realidad objetiva (absoluta), externa al animal, e independiente de ella (no determinada por ella) la cual podía percibirse (cognición) y el animal podía utilizar la información obtenida en su percepción para calcular un comportamiento adecuado a la situación percibida. Esta suposición nuestra aparece claramente en nuestro lenguaje. Hemos descrito los diversos tipos de células ganglionares retinales como detectores de funciones y hablamos acerca de la detección de la presa y '
6. El trabajo original en este terreno se describe en Land: «The retinex theory of color vision» (19i7).

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LA COGWCIÓN COMO FENÓMENO BIOLÓGICO

HACL' U COMPRENSIÓN DE U LNFORMÁUCA Y U COGNICIÓN

de parecer algo fantástico pero si se piensa de nuevo en la visión_del color resulta más plausible. La cuestión de si la sombra en el expenmento de la barra era
(o el sistema nervioso) en la generación del espacio de color del observador. Maturana, Biology of cognition (1970).

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En otras palabras, 1~ ión se debe estudiar desde dentro más gue desde fuera, mirando las oropie a es e s1s ema nervioso como ..gener:ado:c:...de...fenómepos v no tanto como un filtro sobre el m;ap~~a realidad. · -----rvta-rurana describe el sistema nervioso como una red cerrada de neuronas que actúan de tal modo que cualquier cambio en el estado de actividad relativa de una colección de neuronas conduce a un cambio en ei estado de actividad relativa de la misma o de otra colección de neuronas. Desde este punto de vista el sistema nervioso no tiene <(entradas)> ni «Salidas)>. Se puede perturbar mediante cambios estructurales en la propia red lo cual afecta-ra a su actividad, pero la secuencia de estados del sistema se genera por relaciones de actividad neuronaL tal como está determinado por su estructura. Cuando la luz golpea la retina, altera la estructura del sistema nervioso mediante el disparo de cambios químicos en las neuronas. Esta estructura alterada conduce a patrones de actividad diferentes de aquellos que se habrían generado sin el cambio, pero es una significación que confunde para visionar dicho cambio como una percepción de la luz. Si se inyecta un producto irritante en el nervio, éste dispara cambios en los patrones de actividad excepto uno: aquel que tendríamos recelo en llamarlo «percepción)) del irritante. Maturana aduce que toda actividad del sistema nervioso se entiende mejor de esta manera. El foco debería estar en las interacciones dentro del sistema como un todo y no en la estructura de las perturbaciones. Las perturbaciones no determinan qué ocurre en el sistema nervioso sino que simplemente d1s- __. Raran cambios de esta~t~§,la..esJ:ru.c.tw:a..dcl..sís.tem.a perturbado que dete.:crnina._o-mej.ru:,._e:~p._gcifiCa qué configuraciones estructurales del medio (7) pueden pertul-~~---·-·-- · · · - - ----"""";. Desde esta perspectiva no hay diferencia entre percepción y alucinación. Si el irritante inyectado crea un patrón de actividad neuronal idéntico al que se produciría aplicando color al área afectada por el nervio, entonces no existe sentido neurofisiológico a la cuestión de si lo que se ~a <(percibido» es realmente color o es una «alucinación)). A primera vista este rechazo de distinguir la realidad de la alucinación pue-

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7. Aquí y a lo largo del capítulo se utiliza. el término «medio» y no «entornO» 0 «ambien- te» par.~. referirse al espacio en el que existe un organismo. Ello es-parn evitar la connotaCión--de que existe una separnción entre un ente y su «entorno». Un ente existe como parte de un medio y no como un objeto separado dentro de a.

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AUTOPOYESIS, EVOLUCION Y APRENDIZAJE

El entendimiento que tiene Maturana de la relación de un organismo con su entorno conduce a un problema epistemológico. En las teorías del conocimiénto del sentido común en nuestra cultura lo que conocemos es una representación del mundo exterior. En· base a infonnación recopilada por medio de la percepción el cerebro, de alguna rhanera, almacena hechos, los utiliza para extraer conclusiones y los actualiza en base a la experiencia. Si se considera al sistema nervioso como un sistema cerrado debería preguntarse cómo llega un organismo a tener un conocimientO del mundo. ¿Cómo una historia de perturbaciones independientes conduce a fenómenos de cognición que nuestras intuiciones introspectivas nos pc;rmitirán rehusar? Maturana busca explicar los orígenes de todos los fenómenos de la filogenia (historia de la especie) y de la ontogenía (historia del individuo) de los seres vivos .. Para realizar esto, debe dar, en primer lugar, cuenta adecuada de la organización de los seres vivientes. Maturana y Varela caracterizan la organización de los seres vivos como <5_autopoyéticos}) (8). Un sistema autopoyético se define como:

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... una red de procesos de producción (transformación y destn.J.cción) de componentes que producen los componentes que: 1) regeneran continuamente la red de procesos (relaciones) que los han producido a través de sus interacciones y transformaciones; y 2) configuran (a la máquina) como una unidad concreta en el espacio en que los componentes existen especificando el dominio topológico de su realización como tal red. Maturana y Varel a, Autopoiesis and Cognition (1980), p. 79.

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S. Para revisar una colección de artículos de Maturana. Varela y otros autores sobre autopoyesis. vb.se Zeleny. Autopoiesis, a Theory of the Living Organi:.ation (1978).

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·. El apr:'":dizaje ;:0 es un proceso de acumulación de represen· tadb-r.J.e~o; es un proceso continuo de transformación : ~.mgot:t-a iento r med_io del camb1o con.hnuo en la capaci_-/ dad del sistema nervioso p_ar:a..si-:atet-i-za-F~evot:aC16n no de~éde la retención indefinida de una invariante estructural que representa una entidad (una idea, imagen o símbolo) sino en la habilidad funcional del sistema.para crear, Cuando se dan ciertas condiciones de recurrencia, un comportamiento que satisface las demandas recurrentes o que el observador.-clasificaria como reactivador de uno previo. Maturana, Biology of cognition (1970),

Los tt!rminos utilizados en esta definición, tales como <(unidad», «Componente» y «espacio», tienen significados técnicos en los trabajos de Maturana. No se intentará definirlos aquí pero se explicará su significado en el curso de la descripción de la relevancia de esta definición. El fenómeno de la autopoyesis es bastante general. Se puede aplicar a sistemas existentes en cualquier dominio en el que podemos identificar unidades y componentes. Un sfstema autopoyético mantiene constante su organización y define sus fronteras por medio de la producción continua de sus ·componentes. Si la autopoyesis se intenumpe, la orga·~

nización del sistema -su identidad como una clase particular de unidad- se pierde y el sistema se desintegra (muere). Un sistema autopoy.ético que existe en un espacio físico es un sistema vivo (9). A primera vista esta defi:O.ición puede parecer irrelevante o trivial. Sin embargo, es, en efecto, una afirmación construida cuidadosamente expandida sobre una idea simple: la característica esencial de un servivo es que constituve una colecc~ón de componentes que conforman Uña unidad que p.uede vivir o monr. LáObservación central de !Vra~ na es que, precisamente, esta simple propiedad conduce a los complejos fenómenos de la vida. El funcionamiento P.e un organismo como sistema determinado por su estructura con su potencial de desintegración conduce a la adaptacióil y a la evolución. El mecanismo por el cual un organismo se pone en funcionamiento adecuadamente en un medio es de selección, que incluye tanto la selección de cambios estructurales dentro de un individuo y la selección de individuos por las posibilidades de supervivencia y desintegración. Un sistema plástico determinado por su estructura (es decir, uno cuya estructura puede cambiar a lo largo del tiempo mientras mantiene su identidad) y que es autopoyético necesitará evolucionar en un sentido tal que sus actividades se acoplen adecuadamente a un medio. Su estructura debe cambiar de tal modo que genere cambios de estado apropiados desencadenados por cambios perturbadores específicos en el medio; de.-etro-mo~se..desintegrará. / ........, ....

p.45.

El acoplamiento estructural es la base, no sólo de los cambios ocu-

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9. En trabajos posteriores, Maturana v Varela distinguen la autopoyesis, como una propiedad de· los sistemas celulares, de una p~piedad más general de clausura operacional que se aplica a una cl.ilse más general de sistemas. No se insistirá aqui en esta distinción aunque se explica en. la obra de Varela El ci.rbol del conocimiento. Ed. Universitaria. 1984.

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

nidos en un individuo a lo largo de su vida (aprendizaje) sino también de los llevados a cabo a través de la reproducción (evolución). En efecto, todo cambio estructural puede verse como ontogénica (que ocurre durante la vida de un individuo). Una mutación genética es un cambio estructural en un progenitor que no tiene efecto directo sobre su estado de autopoyesis hasta que juegue un papel en el desarrollo de la prole. Si... el observador desea discriminar entre la conducta apreridida y la instintiva, descubrirá que en su realización actual ambos modOs de realización se determinan, igualmente, por las estructuras del sistema nervioso y del organismo, y, por tanto, en este aspecto son indistinguibles. La distinción entre conductas aprendidas e instintivas reside exclusivamente en la historia del establecimiento de las estructuras responsables de ellas. Maturana, Biology oflanguage (1978), p. 45.

El acoplamiento estructural generado bajo las demandas de la autopoyesis juega el papel que atribuimos ingenuamente de tener una representación del mundo. La rana, cuyas fibras ópticas responden a pequeñas manchas oscuras móviles, no contiene una representación de las moscas. Corno resultado del acoplamiento estructural, la estructura del sistema nervioso genera modelos de actividad que se disparan por perturbaciones específicas y que contribuyen a la autopoyesis continuada de la rana. Naturalmente, los cambios de estructura que conducen al sistema nervioso de la rana no soportarían la autOpoyesis si la rana tuviera que competir por el alimento en un entorno carente de moscas. Pero es un error suponer que la estructura refleja un conocimiento de la existencia de moscas. Una explicación de por qué una rana caza una mosca puede residir en dos dominios diferentes. En el dominio de la rana como Sistema físico podemos explicar cóffio la estructura determina la acción. En el dominio cognitivo (discutido más adelante), podemos explicar cómo la historia de las perturbaciones de la rana (v de sus ancestros) conduce a la estructura que la detennina. V

4.3.

EL DOMlNIO COGNlTIVO

La preocupación primaria de Maturana es entender qué puede querer decir la «Cognición)} cuando se relaciona con la naturaleza fundame:'tal de 1<)~ seres viv()s_ 0 _R_ec:_h~n
LA COGNICIÓN COMO FENÓMENO BIOLÓGICO

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la de «¿cómo ocurre el hecho que el organismo tenga la estructura que le pennita operar adecuadamente en el medio en que existe?» No se puede crenerar una respuesta a esta pregunta entendiendo córp.o opera un sist:ma nervioso sino que debe descenderse a una comprensión más· profunda de cómo la actividad cognitiva es común a todo tipo de vida y se determina por el fenómeno subyacente de la autopoyesis. Como bien observa Maturana («Neurophysiology ofcognition», l9i0, página 8), «los sistemas vivos son sistemas cognitivos y la vida como proceso, es un proceso de cognición. Esta afinnación es válida para todos los organismos con o sin sistema nervioso». ¿Qué significa, entonces entender a un organismo como un sistema cognitivo? Un sistema cognitivo es un sistema cuya organización define un dominio de interacciones en donde puede actuar con relevancia al mantenimiento de sí mismo, siendo el proceso de cognición la actuación o conducta real (inductiva) en este dominio. Maturana, Biology of cognition (1970), p. 13. Una explicación cognitiva es aquella que tiene que ver con la relevancia de la acción hacia el mantenimiento de la autopoyesis. Opera en un dominio fenomenológico (dominio de los fenómenos) lo cual es distinto del dominio de la conducta mecanicista determinada por la estructura: ... como resultado del acoplamiento estructural que tiene lugar a lo largo de la historia, ésta toma cuerpo tanto en la estructura del sistema nervioso vivo como en la estructura del medio, aun cuando ambos sistemas operan siempre necesariamente· en el presente por medio de procesos determinados localmente como sistemas determinados por la estructura ... La historia es necesaria para explicar cómo un sistema o fenómeno dado viene a la realidad, pero no participa en la explicación de la operación del sistema o fenómeno en el presente. Maturana, Biology oflanguage (1978), p. 39. Como observadores nos es posible generar descripciones de la actividad de los seres vivos en cualquiera de los dominios que no intersectan. Una de las descripciones hace referencia a la estructura del sistema v a cómo dicha estructura determina la conducta. Tal descripción es e;encialmente no histórica. No importa cómo el sistema llega a ser de tal ·manera, ·simplemente es. Al mismo tiempo podemos describir (como observadores de una historia de cambio dentro de la estructura

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

LA COGNICIÓN COMO FENÓMENO BIOLÓGICO

y del medio) el modelo de interacciones por las cuales la estructurallega a producirse y la relación de dichos cambios para g~nerar acciones efectivas. Este segundo dominio de explicación es el que Maturana denomina «Cognitivo»¿ dominio cognitivo hace referen_9.s..a..la...t:el.e:v:acia de la estructura cambiante del sisfé!Il~, «conocimiento>> y <(aprendizaje)>. Com9 se mencionó anterionnente, los filósofos han sido cuidadosos en distinguir los < de los predicados ñsicos que se aplican a los organismos o máquinas que engloban los fenómenos que ellos describen. Para Maturana el dominio cognitivo no es simplemente un nivel (mental) diferente que proporciona una descripción mecanicista del funcionamiento de un organismo. Es un dominio para la caracterización de la acción efectiva a lo largo del tiempo. Es, esencialmente:. temporal e histórica. Una sentencia como «el animal conoce X» no es un enunciado acerca de un estado, sino acerca de - u n modelo de acciones (pasadas y proyectadas). Uno de los objetivos principales de Maturana es superar la tendencia (impuesta sobre noso· tros por el lenguaje) de tratar los términos mentales como si pudieran tomarse con significado como descripciones de estado o estructura. ---·Al hacer la distinción entre el dominio de la cognición y el dominio del sistema nervioso como un sistema determinado por la estructura, Maturana clarifica una cuestión que ha estado en el corazón de las aproxini.aciones conductistas de la cognición. El conductista describe el comportamiento del organismo (sus respuestas) como una función de la secuencia de estados del entorno: los estímulos, refuerzos y penalizaciones relevantes. En la forma más externa de conductismo se supone que los estímulos y sus respuestas pueden describirse externamente sin referencia a la estructura del organismo y que todas las recurrendas interesantes de la conducta pueden explicarse mediante las pautas de los sucesos. Existen muchos que se llamarán a sí mismos conductistas (o neoconductistas [10]) que postulan un estado interno de un organismo así como el registro de entradas y salidas. Lo que resulta común a las aproximaciones conductistas es el foco sobre el organismo como una entidad con conducta (una entidad, en términos de Maturana) sujeto a estímulos externos más que un compuesto que se debe comprender a través de las interacciones de suS componentes. Aunque él reconoce el significado de un dominio que es independiente de la estructura del sistema cognitivo, Maturana rechaza la viVéase por ejemplo. Suppes, «From behaviorism to neobehaviorism» (1975).

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sión conductista arguyendo que no podemos operar con el <
4.4-

DOMINIOS CONSENSUALES

Las fuentes de perturbación para un organismo incluyen a otros organismos de igual y diferente clase. En la integraCión entre ellos cada organismo sufre un proceso de aco lamien _es.1lJJ.cl:.ur:aLde.bido a las perturoacwnes ~nera as por os Q.tr..9~ Este proceso mutuo puede cond:UCI'r a mo_delo..s_de...c..ondu.c.la entrelazados que forman un dominiQ consensual: ~ =---.-.. --:::::,::::::;:

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Cuando dos o más organismos interaccionan recursivamente como sistemas estructuralmente plásticos ... el resultado es un acoplamiento estrt1ctural ontogénico. Para un observador el do.:. minio de interacciones especiñcado a través de dicho acoplamiento ontogénico estructural aparece como una red de secuencias de conductas mutuamente entrelazadas ..... Las diversas conductas o comportamientos involucrados, son a la. vez, arbitrarios v contextuales. Los comportamientos son arbitranos ya quc-pu-e-= den tener cualquier forma mientras ellos operan con perturbaciones que se dispersan en las interacciones; son contextuales porque su participación. en las interacciones entrelazadas del dominio se definen únicamente con respecto a las interacciones que constituyen el dominio ... Yo denominaré al dominio de conductas entrelazadas ... un dominio consensual. IV!aturana, Biology of language (1978), p. 47. Por ejemplo. cuando el macho y la hembra de una especie desarrollan una secuencia de acciones mutuas de aproximación y reéonocimiento en un rito nupcial, como observadores podernos comprenderlo como un modelo coherente que incluye a ambos animales. Nuestra descripción no es una descripción de qué hacen el macho y la hembra (vistos como mecanismos formados por componentes físicos) sino como una-descripción..de___la_danza_nupcial modelo de i_nteracciones mutuas. La generación de un dominio consensual se determina or la historia cre-t!Srad:os e 1nteraccwnes entre los part1c1pan es y sus progenitores)

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA lc'lFO&\!ÁTICA Y LA COGNICIÓN

dentro del dominio físico. Sin embargo, como observadores de este podemos distinguir un nuevo dominio en el que existe el sistema de conductas. El dominio consensual no es reducible al dominio físico (las estructuras de los organismos que participan en él) ni al dominio de las interacciones (la historia por la que llega a ser), sino que se genera en el juego mutuo a través de acoplamientos estructurales determinados por las demandas de autopoyesis para cada participante. Maturana se refiere al comportamiento en un dominio consensual como <. Naturalmente, el lenguaje humano es un claro ejemplo de dominio consensual y las propiedades de ser arbitrario y contextua! han sido tomadas a veces como sus características definitorias. Pero Maturana extiende el término «lingüístico» para incluir cualquier dominio de interacciones generadas mutuamente. Los actos del lenguaje, como cualquiera otros actos de un oro-anismo.sepueden describir en_elQomiruo de la ~s.:tructura as1 como e;.et·a.orrrhxro-de la cognic_ión. No obstiñ.te·;-sU-eXi~tenci~-;~;~_; léñgu:a¡e está generado en el dominlo consensual por interacción mutua. Entre una comunidad de individuos existe lenguaje y se regenera continuamente a través de su actividad lingüística así como por el acoplamiento estructural generado por dicha actividad. El lenguaje, como dominio consensual es una modelización de <
LA COGNICIÓN COMO FENÓMENO BIOLÓGICO

.._s_arrollo de un domjnjo c~a.tix.o de interacciones. ·~-laturana, Biology oflanguage, p. 50.

co~portamiento

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....--- J.a ftmci(m háska del lel"!@aje como sistema orientador del / comportamiento no es la translT.i:isión de información o la des\. cripción de un universo independiente..acerca.det.cual-se-puede ....__---:.hablar, sino- la creación de un dominio consensual de conducta ____. entre sistemas que lñteiáctuanriñgfusticarn:ente·-a-rraves O.el de- __

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El papel de { al generar el significado de una expresión está estrechamente relacionado con la explicación de Maturana de los dominios consensuales; esto se discutirá en el Capítulo 5.

4.5. .;.:

EL OBSERVADOR Y LA DESCRIPCION

En este punto, es útil saltar~n poco atrás y a~licar la orientación de Maturan3. o lo que nosotros mismos estamos haciendo. En el acto de_e~­ cribir-estas palabras sobre papel estamos involucrad que son conocibles. . Se puede hablar acerca de un mun.do pero al hacerlo actuamos como c
d:

Como observadores, generamos djstjn;c~o~en W: dominio c_o~sen­ ·sual. Una descripción en cualquier dominiO (tanto s_1 es el do.~IniO de los objetivos y las interacciones como si es el de los Sistemas fís1cos) es, inevitablemente, una afirmación. hecha por un observador a otro ob~e~­ vador, y está referido no en una realidad externa sino en ~~ dominiO consensual compartis!o por aquellos observadores. Las propiedades de

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LA COGNICIÓN COMO FENÓMENO BIOLóGICO

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... las diferencias culturales no representan diferentes modos de tratar la misma realidad objetiva, sino que legitiman diferentes dominios cognitivos. HombreS culturalmente diferentes viven en diferentes realidades cognitivas que se especifican recursivamente por medio de vivir en ellas ... La cuestión del solipsismo surge únicamente como un pseudoproblema o no surge en ningún caso debido a que la condición necesaria para nuestra posibilidad de hablar acerca de ello es tener la disponibilidad de un lenguaje que sea un sistema consensual de interacciones en un dominio cognitivo dependiente del sujeto; esta condición constituye la negación del solipsismo. Maturana, Cognitive strategies (1974).

las cosas (de hecho, el reconocimiento de cosas distintas) existen sola~ mente como distinciones operacionales en un dominio de distinciones especificadas por un observador. Cuando hablarnos acerca de sistemas y su medio, componentes o cambio estructural hablamos como si fueran cosas y propiedades externas. Este es un resultado inescapable al utilizar el lenguaje pero es siempre un decir < y no una apelación ontológica. Esta idea que todas las distinciones cognitivas se generan por un observador (y son relativas a la naturaleza de dicho observador) no es nueva para Maturana. Por ejemplo, Kohler en su libro clásico Gestalt Psychology (1929) argüía que los fenómenos (esto es, el modo en que el mundo se presenta a sí mismo al observador ingenuo en las interacciones cotidianas) no son objetivos o subjetivos en virtud de que nazcan de hechos internos o externos ya que todos los eventos conocibles son en un sentido internos (resultantes de experiencias internas y de eventos neurofisiológicos). Trabajos más recientes en teoría de sistemas y en cibernética (11) desafían también la aceptación popular de los modos de interpretación que asumen la objetividad de la observación. Lo que es diferente y genial en el discurso de l\rlaturana es el reconocimiento que las distinciones caen en un dominio consensual; esto es, que presuponen algún tipo de interacción social en el que se incorpora el observador:

Continuando con la conciencia, Maturana enfatiza nuevamente su continuidad con otros fenómenos de cognición más que verlo como una capacidad fundamentalmente diferente. El ve la conciencia como gene·-rada a través de la operación del dominio consensual en el que s~ gene:.. ra el lenguaje. El lenguaje (compartido, no privado) es previo al pensamiento consciente.

4.6.

DOMlNIOS DE EXPL!CACION

La relevancia del trabajo de Maturana en el diseño de ordenadores radica en su análisis del funcionamiento de los organismos biológicos. Este daba una perturbación crítica de nuestra comprensión de los ordenadores ya que proporcionaba un dominio eje ejemplos concretos de sistemas que eran mecanicistas pero no programados. Para entender la importancia de esto es útil referirse a un ejemplo. Al examinar la habilidad de un niño recién nacido para obtener alimento observamos una colección de conductas extremadamente eficaces. Un llanto llama la atención de la madre, el reflejo de raíz (una ligera presión en una mejilla produce un giro de la cabeza en dicha dirección) posiciona la boca del niño en el pezón y las acciones de succión extraen la leche. Si un científico en inteligencia artificial empezara a éonstruir un programa para ello, podría proponer que al niño se le dotara con un conjunto de «objetivos» tales como «beber leche)> o «poner pezón en la bocal>, un conjunto de «operadores» tales como «llorar»-, <(volver la cabeZa» o «Succionar)>, y un modelo del mundo que le coloca en una correspondencia apropiada. Un modelo más sofisticado podría incluir, además, un modelo de objetivos y planes de la madre de tal modo que el lloro podria ser analizado como un- intento de evocar uri plan de acción adecuado por su parte.

El dominio lingüístico como dominio orientador de la conducta requiere al menos dos organismos interactuantes con dominios de interacciones comparables de tal modo que se puede desarrollar un sistema cooperativo de interacciones consensuales en el que la conducta emergente de los dos organismos es relevante para ambos ... El eje central de la existencia humana es su ocurrencia en un dominio lingüístico cognitivo. Este dominio es social constitutivamente. Maturana, Biology of cognition (1970), pp. 41, XXIV. Al rechazar la posibilidad de conocimiento objetivo independientedel sujeto, l\rlaturana no adopta la posición solipsística que nuestro discurso puede tener que ver, en última instancia, solamente con nuestros pensamientos y sentimientos subjetivos. En virtud de ser un discurso, éste cae en un dominio consensual, dominio que existe para una comunidad social. La realidad no es objetiva, pero tampoco es individual:

11. Véase, por ejemplo. P:lsk. Conversation Tneory (1976), y Conversation, Cogniticn and Lemning ( 1975) y von Foerster. Cybernetics of Cyberneti.cs (1974). ;(

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA L"IFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN LA COGNICIÓN COMO FENÓMENO BIOLÓGICO

Pero, obviamente, todo esto es irrelevante para los mecanismos reales en juego. El niño, como cualquier organismo, tiene un conjunto complejo de reflejos cuyos propósitos se pueden explicar en términos similares a los arriba mencionados pero cuyo funcionamiento no depende de representaciones, planificación o análisis. El resultado es una conducta que tiene éxito para un acoplamiento. particular con el medio pero esta limitado en su alcance. Si las acciones particulares no funcionan, no hay habilidades generalizadas para resolver «Otras maneras de comer». En térininos de Maturana, podemos describir el comportamiento, bien en el dominio cognitivo (en el que son centrales los propósitos y los acoplamientos), bien en el dominio del mecanismo como-un sistema determinado por la estructura (en donde las vías reflejas reales son la clave). Al intentar construir sistemas informáticos se ha argumentado frecuentemente que es preciso moverse más allá de los sistemas los cuales simplemente hacen lo que es adecuado porque su estructura está acoplada correctamente. Si el ordenador puede manipular un modelo explícito de objetivos y de acciones potenciales entonces se puede inferir una posible secuencia de acciones que no estaban programadas inicialmente pero que pueden conducir a los objetivos deseados. Debe producirse una flexibilidad mayor especificando objetivos y operadores en vez de curso de acciones. Esta aproximación es válida en cierta medida, pero en otras es de visión miope. Supone que el programador («O ingeniero del conocimiento.») puede articular una descripción explícita del acoplamiento del sistema con el mundo externo, qué es lo que se intenta que así ocurra y qué consecuencias de sus actividades se producirán. Esto se puede realizar para sistemas idealizados de tipo «juguete» así como para aquellos que tienen propósitos formales circunscritos claramente (p.ej., programas que calculan fórmulas matemáticas). Sin embargo, la em·presa se desmorona cuando actuamos sobre algo como un procesador de textos, un sistema de tiempo compartido o cualquier sistema con el que el usuario interactúa directamente. No existe ningún juego de objetivos y operadores que puede delimitar lo que se pueda hacer o lo que se hará. Se podría, por ejemplo, notar que los «objetivos)> de un proce~ sador de textos incluyen el permitir a una persona comparar dos piezas de texto, el pasear velozmente a 1? largo de un documento, copiar fragmentos desde un documento a otro, moverse rápidamente hacia una determinada área de un documento, etc. Estos objetivos podrían satisfacerse por mecanismos de «ventanas» y de «deslizamiento» pero no operarán a partir de un análisis explícito de los objetivos del usuario. La persona selecciona· entre-los mecanismos· básicos que-· la máquina proporciona, aquellos que permitan realizar el trabajo. Si los mecanis-

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mes no hacen lo que se necesita será necesario añadir otros.'A menudo éstos se usan de modos no anticipados en la etapa de diseño. Igualmente, los efectos de diferentes con la estructura fundamental de dicho dominio y que permiten modificación y evolución para generar nuevos acoplamientos estructurales. Como observadores (y programadores) buscamos entender lo mejDr posible dentro de nuestras capacidades que configuran el dominio relevante de acción. Esta comprensión guía nuestro diseño y seletción de cambios estructurales.pero no necesita (y de hecho no puede) englobarse en forma de mecanismo~ En los Capítulos 8 y 12 se exploran más profundamente las consecuencias de la aproximación de Maturana para el diseño de programas' de ordenador y para el discurso sobre máquinas e inteligencia.

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Lenguaje, escucha y compromiso

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El tercer fundamento sobre el que construimos nuestra comprensión de los ordenadores es una teoria del lenguaje que cOmbina la orientación del Capítulo 3 con la teoria de los actos de habla o lingüísticos; es el análisis del lenguaje como actos con significado para las personas parlantes en situaciones de actividad compartida. En este capítulo se muestra cómo se pueden reconciliar <
5.1.

ESCUCHA SOBRE UN TRASFONDO

El Capítulo 2 introducía el concepto de <
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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

tencia para hacer una frase conducirá a ello verdaderamente si, y sólo si, se satisfacen aquellas condiciones ... El significado lite-

ral de la sentencia es el significado que tiene independientemente de cualquier contexto; aparte de los cambios diacrónicos (cambios en el lenguaje a lo largo del tiempo), mantiene el significado en cualquier contexto en el que se exprese. Searle, Literal meaning (1971), p. 117.

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Las aproximaciones analíticas formales basadas en el si~ificado literal toman a menudo, como modelo, el lenguaje de las matemáticas en donde la verdad de una afiz:mación puede determinarse sin referencia al contexto o situación anterior (1). Pero en el lenguaje real, raramente, si acaso alguna vez, se hace una afirmación que no pueda ser construida teniendo un significado literal no intencionado. El orador A dice «la nieve es blanca» y el B puede señalar hacia el barrillo grisáceo que está a sus pies. A replica, «quiero decir la nieve pura» y B responde «Usted no dijo eso y en cualquier caso ninguna nieve es absolutamente pura». Un ejercicio edificante es observar las afirmaciones que se hacen tanto en la escritura coino en la conversación habitual y vér qué pocas de ellas pueden juzgarse.3.¡)arentemente verdaderas o falsas sin una apelación al trasfondo no eXplicitado. Es imposible establecer una base independiente del contexto para circunscribir el uso literal de un ténnino, incluso tan simple como podría ser «agua», a juzgar por el siguiente diálogo: .. · A: ¿Hay agua en la nevera? B:Sí. A: ¿Dónde? No la veo. B:.En las células de la berenjena.

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l. En efecto, como apunta Laka.tos en Proofs and Refutations (1976), éste no es·realmen~ te el caso. incluso en matemáticas.

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nifica «agua en su fase líquida en cantidad suficiente para actuar como un fluido», de tal modo que una sentencia que contenga la palabra < es ambigua según se refiera a este sentido o a otro que afecte puramente a su composición química. No obstante, esto no nos ayuda a esperar algunas otras respuestas posibles de B: 1. B: Sí, condensada en el fondo de los tubos condensadoces. 2. B: No hay agua en la nevera, pero hay algo de limonada. 3. B: Sí, hay una botella de agua en la nevera, con algo de limón para disimular el sabor de óxido de las cañerías. La respuesta 1 es jocosa, al igual que la de las berenjenas. Pero esto es únicamente debido al trasfondo. Podría ser adecuado que la persona A estuviera comprobando fuentes de humedad que arruinaran algunas placas fotográficas almacenadas en la nevera. Igualmente, en las respuestas 2 y 3 ciertos defectos culturales sutiles están en el punto de decidir cuándo cierta cantidad de limón descalifica una sustancia con el título de agua. No es posible llegar a una definición independiente de la Situación que califica algo como agua, ya que después de cierto volumen de divertimento con la definición siempre se puede llegar a un nuevo contexto en donde es inadecuada. Al hacer la afinnación «hav algo de agua en el refrigeradon), una persona no está estableciendo ~ hecho objetivo. Cada acto de habla sucede en un contexto con un trasfondo compartido por el orador y el escucha. Las <
2. A se queja que la primera respuesta de B era mentira (o en el mejor de los casos, «conformista»), mientras que B afirma que era literalmente cierta. La mayoría de las teorías semánticas en la tradición racionalista proporcionan fundamentos formales para apoyar a B pero una teoría del lenguaje como fenómeno humano necesita, igualmente, las razones de la queja de A, es decir las «desafortunadas}) respuestas de B. A primera vista, parece que sería posible simplemente expandir la definición de
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LENGUAJE, ESCUCHA Y COMPROMISO

3.

Juan nunca ha suspendido a un alumno en Lingüística 265. . Lamento no haber asistido a la reunión ayer. A mi automóvil se le pinchó una rueda. Hay un animal ahí en los matorrales.

La sentencia 1 es formalmente cierta bajo muchas circunstancias incluyendo aquella en que Juan nunca ha enseñado Lingüística 265. Sin embargo, en la conversación ordinaria el escucha hace la inferencia adicion;_l que Juan ha impartido el curso y está justificado al acusar al orador de mala fe si la inferencia no es cierta. De modo similar en la sentencia 2 el escucha supone que hay coherencia en los hechos descritos.- Si_ la segunda sentencia fuera echay 1S millones de personas en Ciu-.... ---dad.<:le-MeXiCO}>·, ·er escucha se desorientaría y.si !a rueda pinchada no tuviera nada que ver con no asistir a la reunión (aun cuandO estaba pin-

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFOR..\!ÁTICA Y LA COGNICIÓN

LENGUAJE. ESCUCHA Y COMPROMISO

chada) el orador estaría creando una decepción. La sentencia 3 es un caso más sutil. Si el escucha mira y ve un perro en los ma,~orrales y en~ cuentra que el orador sabía que era un perro, sentirá que la sentencia era inadecuada y podria decir: «Si usted sabía que era un perro ¿por qué no lo dijo?» Por otra parte, la sentencia «hay un perro en los matorrales» es perfectamente apropiada tanto si el orador como el escucha supieran que era un sabueso, mientras que dicha sentencia 3 sería aceptable para un perro si fuera respuesta a una frase del tipo <
de suposiciones de trasfondo o de sustrato. Las condiciones de verdad de la sentencia varían con las variaciones de estas suposiciones del trasfondo; y dada la ausencia o presencia de algunas suposiciones de trasfondo la sentencia no tiene condiciones de verdad o validez determinadas. Estas variaciones no tienen relación con la indicación, el cambio de significado, la ambigüedad, la implicación convencional, la vaguedad o la presuposición, ya que estas nociones se discuten de modo normal en la literatura lingüística y filosófica. Searle, Literal meaning (1979), p. ·125. Se debe ser cauto con esta aseveración. Al hablar de «Un conjunto de suposiciones de trasfondo» Searle sugiere que el trasfondo puede ser tomado en cuenta agregando el conjunto apropiado de proposiciones adicionales a la descripción semántica formal. No obstante, como se argumenta en el Capítulo 3, el trasfondo es un fenómeno penetrante y fundamental. El trasfondo constituye el espacio de posibilidades que permite escuchar tanto a lo que se habla como a lo que no se dice. El significado se crea mediante la escucha activa, en donde la forma lingüística desencadena la interpretación más que transporta la información. El trasfondo no es un conjunto de proposiciones sino que es nuestra orientación básica de «Cuidado~> por el mundo externo. Este mundo está ya organizado siempre alrededor de proyectos humanos fundamentales y depende de estos proyectos para su existencia y su organización. Para recapitular en un lenguaje más explícitamente heideggeriano, el mundo se encuentra como algo que ya vivía, ojeaba y actuaba desde siempre. El mundo como trasfondo de obviedad se manifiesta en nuestro trato diario como la familiaridad que penetra nuestra situación y cada expresión posible lo presupone. La escucha de nuestras posibilidades en un mundo en el que ya habitamos nos permite hablar y atraer la cooperación de otros. Aquello que no es obvio se hace manifiesto por medio del lenguaje. Lo que no se dice fonna tanta parte del significado como lo que se diCe.

Es. esencial darse cuenta que «verdadero» y «falso», igual que «libre)) y «atado» no favorecen la simplicidad, sino más bien una dimensión general de decir algo correcto o adecuado en oposi~ ción a algo equivocado, en tales circunstancias, en tal audiencia, para tales propósitos y con tales intenciones. Austin, How toDo Things with Words (! 962), p. 145.

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91

Ha habido intentos de dar base técnica a estos fenómenos. Algunos, como el de los principios conversacionales de Grice ( ({Logic and Conversation», 1975) están en forma de reglas «pragmáticas» seguidos por oradores del lenguaje. Otros, tal como es el del análisis de los sistemas de categorización humana (2) de Rosch, buscan, más bien, explicaciones psicológicas. Moravcsick ( «How do words get theirmeanings», 1981) ha propuesto «esquemas aitiacionales» que incluyen factores funcionales y causales al definir el significado. Aunque tales análisis apuntan a fenómenos importantes, no pueden proporcionar una explicación completa del trasfondo y de la escucha que existe en él. Para lograrlo habria que explicitar las condiciones que distinguen aquellas situaciones en donde resulta apropiado el uso de una palabra o frase. Por ejemplo, en el artículo de Searle sobre el significado literal, las condiciones de verdad juegan todavía un papel central, aunque se visionan como relativas a un trasfondo:

5.2. SIGNIFICADO, COMPROMISO Y ACTOS LINGÜISTICOS

Para una clase amplia d~ sentencias no· ambiguas tales como ({el gato está en la alfombra», la noción de significado literal de la sentencia sólo tiene aplicación cuando se refiere a un conjunto

Habiendo propuesto el problema del significado volvemos por un .momento.a la estructura de los actos del lenguaje. Al hacerlo nos dirigimos a la teoria del acto del habla tal como ha sido desarrollada por el filósofo J. L. Austin (How toDo Things with words, 1962). Austin estudió

2. El ejemplo anterior de la sentencia 3 es similar al estudiado por Rosch en «Cognitive representations of semantic categories» (1975).

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LENGUAJE, ESCUCHA Y COMPROMISO

HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

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mación) pueden diferir en su fuerza de ilocución (modo y grado) mientras que tengan el mismo punto de ilocución (en este caso uno directivo). El hecho que una expresión implique una proposición acerca de algún tópico tal como la asistencia del_orador a una reunión particular erl un momento dado, contribuye a su contenido proposicional. La importancia esencial del punto de ilocución es la especificación de significado en términos de modelos de compromiso introducidos por el orador y el oyente en virtud de tomar parte en la conversación. La taxonomía clasifica las posibilidades en las que el orador puede hacer una expresión. No es un conjunto de convenciones culturales tales como las que gobiernan el comportamiento cortés. Se basa en el conjunto subyacente de posibilidades por las que se pueden relacionar las palabras con el mundo. Cada cultura o lengua pueden tener sus vías exclusivas de expresar los diferentes actos del habla pero el espacio de posibilidades es la base universal de nuestra existencia en el lenguaje. La parte central del compromiso en la teoría del acto del habla se ha presentado de modo particularmente claro por Habermas al discutir lo que él llama las «pretensiones de validez>> de una expresión:

una clase de expresiones (que denominaba ccrealizativas») que no se ·refieren a estados del mundo pero que en sí mismos constituyen actos tales como promet~r, amenazar o nombrar. Argumentaba que la visión aceptada generalmente de la certeza o falsedad de las proposiciones no era aplicable a muchos de estos actos del habla. No tiene sentido preguntar si una expresión particular del tipo «yo os declaro marido y mujer)> o «deme una hamburguesa» sea verdadero o falso sino más bien si es feliz, es decir, si resulta apropiada en el contexto en el que se expresa. Searle, alumno de Austin (Speech Acts, 1969). formalizó la estructura de las condiciones de ocurrencia oportuna asociadas a una diversidad de actos del habla, tales como promesa y petición. En <>.

Las cinco categorías del punto de la ilocución son: La presuposición esencial para el éxito de un acto de ilocución consiste en que el orador entre en un compromiso específico de tal modo que el oyente cuente con él. l!na expresión puede contar como promesa, aserción, petición, pregunta o manifestación, si, y sólo si, el orador hace una oferta de que está listo para hacerlo, bien en tanto en cuanto sea aceptada por el oyente. El orador debe comprometerse, esto es, debe indicar que en ciertas situaciones, él tomará ciertas consecuencias para -la acción. Haber~ mas, What is universalpragmatic? (1979), p. 61.

Asertivas: comprometen al orador (en grado diverso) a algo que afecta a la verdad de la proposición expresada.

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Directivas: intentan (en grado variable) forzar al oyente que haga algo. Estas incluyen tanto preguntas (que se pueden dirigir al oyente para que responda con un acto de habla asertivo) como comandos (que intentan que el oyente lleve a cabo algún acto, lingüístico o no).

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Comisivas: comprometen al orador (de nuevo en grado variable) a algún tipo de acción futura.

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Expresivas: expresan un estado psicológico acerca de un estado de cosas. Esta clase incluye actos tales como excusarse o alabar. Declarativas: ponen la correspondencia entre el contenido proposicional del acto del habla y la- realidad, tal como se ilustra en el ejemplo de declarar a una pareja que está casada. Searle distingue en el_punto de ilocución de una expresión, su fuerza

4e. ilocuci9n- y su contenido_prop_q.s:i.9_io_n_a(._E_l_pJ.lnto_dejloGució_n ._es :una_ .de las cinco categorías mencionadas anterionnente. Dos actos de habla o lingüísticos (tales como una pregunta cortés y una demanda de infor-

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Habermas argumenta que cada acto de lenguaje tiene consecuencias para los participantes conduciendo a otros compromisos para ac- · dones futuras. Al hacer un enunciado, un orador qúe está haciendo algo como una promesa, se compromete a actuar de modo adecuado en el futuro. Naturalmente, una aseveración tiene un tipo diferente de condición de satisfacción que una promesa. No se anticipa ninguna acción específica pero existe una estructura de diálogo potencial si se vislumbra un desmoronamiento. Si el orador dice «SÍ, hay agua en la nevera)> y el oyente no puede hallarla, el orador está obligado a dar una explicación. Tanto si llegan al acuerdo que el anunciado era impropio como si articulan parte del trasfondo asumido («yo creía que estabas buscando algo.para beber», ) . La teoría del· acto del habla reconoce la importancia del compromi-

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so y es el primer paso para tratar más adecuadamente el significado. Pero, tal corno se ha descrito hasta ahora, no sale fuera de la contradicción racionalista. Nuestro énfasis sobre la interpretación y sobre el trasfondo no formaba parte de esta teoría tal como se desarrolló origi~ nalrnente y no es compartida por todos los que trabajan habitualmente en ella. Buena parte del trabajo sobre los actos del habla intentan extender, más que rechazar, la noción que el significado de una expresión se puede describir en términos de condiciones establecidas independientemente del contexto. Por ejemplo, el especificar con precisión las «condiciones de sinceridad» necesarias para un acto de promesa, uno debe referirse a los estados intencionales del orador (p. ej., el orador cree que es posible hacer el acto prometido e intenta hacerlo). Al extender explicaciones de condiciones de verdad simples para inducir estados mentales, Se están tratando todavía condiciones de significado adecuado como si fuera un estado de cosas objetivo. Al objeto de entender cómo se comparte el significado debe-volverse la vista hacia la dimensión social más que hacia la mental.

5.3. !~. .;-:'

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OBJETIVIDAD Y TRI\DICION

Aquellos lectores que tengan antecedentes en la tradición racionalista bien pueden sentirse, ya, importantes. Seguramente debe haber algún modo de hablar del significado que no esté atado a lo vaporoso del trasfondo y del compromiso social. Si el significado de una expresión se puede decir solamente en términos de su interpretación por un orador u oyente en una situación particular con una historia particular. ¿Cómo hablamos acerca de las regularidades del significado? Ya que no hay dos situaciones idénticas y no hay dos personas que tengan historias iguales se está en peligro de quedarse sin bases para la generalización. Si cada aspecto de la situación o de los trasfondos individuales puede aportar significado potencialmente ¿cómo podríamos hablar acerca de las regularidades que circulan a través de situaciones y oradores? Como ejemplo simple, considérese lo apropiado en el uso de un nombre común como para describir la relación entre dos objetos. La visión ingenua del lenguaje es que éste refleja siempre. la realidad. La naturaleza(o al menos la naturaleza tal corno la percibe el- oig::inlsino:·hUmano}--viene-escUlpid3: en objetos~de·variOs·--tlpos-y--el papel del lenguaje es darles etiquetas y establecer hechos alrededor de ellos. Un lenguaje puede ser arbitrario al usar las palabras
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«sobre)) o <> se toma como un asunto de definición o de ciencia y no de contexto expresivo.) Pero tan pronto como observemos el lenguaje en su situación real, los basamentos se derrumban. Ejemplos como los dados en las secciones anteriores convencen a la gente, én general, que la visión ingenua del lenguaje como descripción no puede justificar la manera en que se utiliza el lenguaje en la práctica (aunque algunos continuarán sosteniendo que sí que da cuenta del modo en que la gente debería usar el lenguaje). Sin embargo, muchos lingüistas y filósofos sofisticados quedan auténticamente sorprendidos cuando se propone que la base para el significado de las palabras y enunciados no es definible en última instancia en términos de un mundo extemo objetivo. Puede haber algunos casos difíciles, pero la rnayoria del tiempo y para la mayoría de propósitos, la correspondencia parece suficientemente estrecha con lo que uno esperarla ingenuamente. ¿Cómo puede reconciliarse esto con nuestro énfasis sobre la interpretación y la generación de significado por medio de la escucha dentro de una situacióp.? Considérese Una analogía: el estudio de las carreteras y su relación con el terreno. Observando un mapa de carreteras superpuesto a un mapa topográfico se ven grandes regularidades. La carretera sigue por los lechos de los ríos, circula por los pasos y desfiladeros y se hilvana y deshilvana por las laderas de las montañas de modo regular. Seguramente, esta regularidad debe significar que la situación de la carretera se determina por la disposición del terreno. El trazado real depende de decisiones sobre el tipo de vehículos que van de dónde a dónde y porrazones que trascienden la geografía. La palabra corresponde a nuestra intuición acerca de la «realidad» porque nuestros propósitos al usarlas están alineadas estrechamente con nuestra realidad física en un mundo y Con nuestras acciones dentro de él. Pero la coincidencia es el resultado de nuestro uso del lenguaje dentro de una tradición (o, como Maturana podría decir, nuestro acoplamiento estructural dentro de un dominio cpnsensual). El lenguaje y la cognición son, fundamentalmente, sociales. Maturana, Gadamer y Heidegger arguyen todos ellos que nuestra capacidad para- pensar Y para- dar significado al lenguaje están enraizadas eh nuestra participación en una sociedad y en una tradición. Heidegger

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insiste en que el significado y la organización de una Cultura deben tomarse como elementos básicos y no se pueden rastrear hasta la actividad que da significado a los sujetos individuales. Habermas es explícito al relacionare! significado a una clase extendida de acuerdo cultural. Yo puedo atribuir un predicado a un objeto si, y sólo si, cualquier otra persona que pueda entra.I en diálogo conmigo pueda atribuir el mismo predicado al mismo objeto. En razón a distinguir los enunciados verdaderos de los falsos, yo hago referencia al juicio de otros; de hecho, al juicio de todos los demás con quienes podría tener alguna vez algún diálogo (entre quienes yo incluyo contrafactualmente todos los compañeros de diálogo que podria encontrar si mi historia vital fuera coextensiva con la historia de la humanidad). La condición de verdad de los enunciados es el acuerdo potencial de todos los demás. Habermas, Wahrheitstheorien (Teorías de la verdad) (1 973), p. 220 .. El diálogo infinito imaginado por Habermas es una metáfora valiosa pero no nos proporciona estructura útil. No podemos jamás tener esta afinidad de diálogos hipotéticos y entre aquellos que podrían dar~ se, no podríamos encontrar acuerdo a-bsoluto. Seria ontológicamente fatuo modificar la idealización de Habermas hacia alguna clase de dirección estadística o probabilística, atribuyendo significado a una suerte de < de popularidad (3). La teoría del acoplamiento estructural de Maturana proporciona una analogía más reveladora. A través del acoplamiento estructuraL un organismo deviene a tener una estructura que le permite funcionar con éxito dentro de un medio. Las demandas de autopoyesis continua conforman esta estructura "de un modo que puede verse cómo una reflexión de un mundo externo. Pero la correspondencia no es aquella en la cual la forma del mundo está algo mapificada sobre la estructura del organismo. Es indirecta (y parcial) siendo creada por los resultados de las acciones producidas por la estructura y su potencial que conducen al rompimiento, a la desintegración del organismo. En términos del lenguaje la correspondencia de las palabras con el medio es, igualmente, indirecta. Utilizamos el lenguaje en las actividades humanas y nuestro uso de las. teorías lingüísticas está conformada

3. 'No es tampoco adecuado hacer como sugiere Putnam en «Is semantics possible?» ___ (1920)_loc:ilizarido-el significa
LENGUAJE, ESCUCHA Y COMPROMIS0

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por la necesidad efectiva de coordinación de acción con otros. Si la expresión de una persona no es inteligible para otros o si su interpretación por el oyente no es consistente con las acciones anticipadas por el orador, habrá una desintegración o rompimiento. Este rompimiento Puede no ser tan drástico como los que están en el dop1inio biológico (aunque a veces puede serlo) pero en cualquier caso ello redunda en la pérdida de confianza mutua para el compromiso. Si yo digo que hay agua en la nevera y esta aserción no es consistente con el dominio de acciones relevantes usted no puede «tomarse seriamente» o «Creer lo que yo digo». Se ha perdido una condición fundamental para el éxito de la comunicación. La necesidad de un reconocimiento mutuo_ continuado para el compromiso juega un papel análogo al de las demandas de autopoyesis en la selección entre secuencias posibles de conducta. A partir de esta analogía se puede ver cómo el lenguaje puede trabajar sin ningún criterio «Übjetivo» de sig.nific3.do. No neCesitamos basar el uso de una palabra en particular sobre condiciones de verdad determinadas externamente, así corno tampoco tienen que estar en pleno acuerdo con nuestros compañeros de lenguaje sobre aquellas situado~ nes que sean apropiadas. Todo lo que se requiere aquí es que exista suficiente acoplamiento para hacer infrecuentes los rompimientos y un compromiso estable por parte del orador y del oyente para entrar en diálogo cuando se enfrentan a un posible_rompimiento (4). Las condiciones de adecuación para el compromiso toman en cuenta de modo natural el papel de un trasfondo compartido no articulado. Cuando una persona promete hacer algo lo hace sin decir que el compromiso es relativo a suposiciones no establecidas. Si alguien me pide que asista a una reunión mañana y yo respondo «estaré allÍ», estoy realizando un acto lingüístico de tipo compromisorio. En virtud de la ex~ presión, yo· creo un compromiso. S{ me doy cuenta mañana que la reunión se ha trasladado a To.mbuctu y yo no aparezco, puedo alegar justificadamente que no he roto mi compromiso. Lo que yo quería significar realmente era «suponiendo que se hará según lo previst'o ... ». Por otra parte, si la reunión se ha trasladado a una sala contigua y yo lo sé pero no me presento, se puede señalar que yo he roto mi compromiso

4. Una visión similar se ha puesto en el tapete en discusiones sobre el significado («se~ miótica») por algunos pragmáticos tales como Peirce. Dewey y Mead. Tal como John~Steiner y Tatter ( «An interactionist model of language development» (1983), describen la orientación pragmática: «El proceso semiótico tiene un propósito con un flujo direccional. Funciona para dar coreografía y armonía a los ajustes mutuos necesarios para llevar a cabo las actividades sociales hwnanas. Tiene su función de signo solamente dentro del contexto inte_n-:cional de cooperación y dirección social. en donde las fases pasadas y futuras de' actividad se traen para llevarse sobre d presente.»

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y que no es aplicable la «excusa de TombuctUl>. Las mismas propiedades se aplican a todos los actos del lenguaje: el significado es relativo a lo que se entiende por medio de la tradición_ Puede parecer que hay un conflicto entre nuestro énfasis sobre el significado como compromiso y el papel interpretativo activo del oyente. Si el significado de un acto lingüístico se crea escuchandO dentro de un trasfondo ¿cómo puede ser el orador responsable de un compromiso por sus consecuencias? Naturalmente, no hay contradicción al igual que no hay contradicción en el ejemplo anterior de una promesa. Como participantes en una tradición compartida, somos responsables de las consecuencias de cómo nuestros actos se entenderán dentro de la tradición- El hecho de que no existan reglas objetivas y que puede haber desacuerdos en ocasiones no nos libera de la responsabilidad.

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5-4.

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LENGUAJE, ESCUCHA Y COMPROMISO

Rectlazo

G!Retimda /

RECURRENCIA Y FORMALIZACION

En un análisis racionalista completo del significado deberíamos ser capaces de explicar el significado de cada expresión a base de mostrar cómo se pueden realizar construcciones sistemáticamente partiendo de elementos más pequeños, cada uno de ellos con su propio significado determinado. En la base, l'os elementos más pequeños denotarían objetos, propiedades, y relaciones de interés en el mundo externo. Aunque ', hay una profunda falacia en esta orientación, existe tambi~n fuerza en el énfasis sobre las estructuras regulares formales._ Hasta el punto en 1 que son adecuadas para un propósito particular (tal como la implantación de facilidades con similitudes del lenguaje en los ordenadores), proporciorian una aproximación sistemática para la generación de reglas y operaciones que tratan con representaciones simbólicas. Habiendo observado que las regularidades en el uso del lenguaje emanan y se desarrollan del acoplamiento mutuo entre utilizadores del lenguaje (no el acoplamiento del individuo a cierta realidad externa), estamos enfrentados con la cuestión de cómo aplicar métodos rigurosos en nuestros análisis del significado. No es esperable encontrar redes de definiciones, sean estipuladas o determinadas empíricamente, mediante las cuales se puedan establecer las condiciones de verdad asociadas con las expresiones y sus p~rtes constituyentes. Esto no significa ! que no hay regularidades o que el análisis formal es inútil. En la intro1 ducción de esta obra se hacía notar que los ordenadores pueden jugar __ i un papel principal como dispositivos que facilitan la comunicación hu--~- i mana por vía del lenguaje, Como se verá en la Segunda Parte, la pro- - .c....:griimadón ae-los ordenadores se -basa-en-ra capac:i
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La cuestión aquí es la de encontrar el dominio de recurrencia adecuado. El comportamiento lingüístico se puede describir en varios dominios distintos. Las regularidades relevantes no están en los actos lingüísticos individuales (enmarcados como sentencias) o en algún tipo de acuerdo explícito acerca de los significados. Estas aparecen en el dominio de la conversación, en donde se relacionan los actos del habla sucesivos unos con otros. Este dominio es como el dominio cognitivo de Maturana, al ser relacional e hiStórico. Las regularidades no aparecen en la correlación entre un acto y la estructura del actor, sino en la-relevancia de un modelo de actos a lo largo del tiempo. Como ejemplo del análisis conversacional consideraremOs con cierto detalle la red de actos lingüísticos que constituyen llanamente las conversaciones para la acción, aquéllas en que un juego mutuo de peticiones y compromisos se dirigen hacia la acción cooperativa explícita. Este es un ejemplo útil, tanto por su claridad corno porque es la base de herramie!ltas informáticas que _permiten dirigir conversaciones, se-gún se desCribe en CapÍtUlo 1 L Se puede dibujar el curso básico de una conversación en un diagrama simple como el de la figura 5.1 en la que cada círculo representa un

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

satisfecha y debe ser seguida por una declaración del peticionario de que ha sido satisfecha. Las actividades referentes a lo necesario para cumplir las condiciones de satisfacción c~en fuera de la conversación.

estado posible de la conversación y las líneas representan actos lingüísticos. Este no es un modelo del estado mental del orador o del oyente, sino que muestra la conversación como una «danza». Las líneas indican acciones que pueden ser tOmadas por el orador inicial (A) y por el oyente inicial (B). La acción inicial es una petición de A a B, que especifica algunas condiciones de satisfacción. Siguiendo con tal petición existen exactamente cinco alternativas: el oyente puede aceptar las condiciones (prometiendo satisfacerlas), el .oyente puede rechazarlas o puede solicitar negociar un cambio en las condiciones de satisfacción (contraoferta). El orador original puede también retirar la petición antes de obtener una respuesta, o puede modificar sus condiciones (5). · Cada acción por su lado conduce a un estado diferente con su propio espacio de posibilidades. En el curso «normal» de los eventos, B en algún punto afirma a A que se han cumplido las condiciones a ser satisfechas (moviéndose el estado etiquetado 4 en la figura). Si A declara que está satisfecho, la conversación llega a un final con éxito (estado 5). Por otra parte, A no puede interpretar la situación de la misma manera y puede declarar que las condiciones no se han cumplido retornando la conversación al estado 3. En este estado, cualquier participante puede volver atrás del envite moviéndose a un estado de finalización en el que uno u otro pueden estar «comprometidos»· (estados 7 y 9). Varios puntos acerca de esta estructura conversacional requieren aclaraciones:

3. Existen muchos casos en los que los actos se {(escuchan>> sin ser explícitos. Si el peticionario puede recon~:>eer la satisfacción directamente de la petición puede no haber afirmación explícita de finalización. Otros actos, tales como los que declaran satisfacción pueden darse por sentados si transcurre cierto lapso de tiempo sin una declaración en contra. Lo que no se dice se escucha tanto como lo que se dice. 4. Las condiciones de satisfacción no son realidades objetivas libres de las interpretaciones del orador y del oyente. Existen en la escucha, existiendo siempre el potencial para diferenciar a los actores. Esto puede conducir al rompimiento (por ejemplo, cuando el que promete declara que el compromiso está satisfecho y el peticionario no está de acuerdo) y a una conversación subsiguiente acerca de la comprensión de las condiciones. 5. Hay unos pocos estados de {(finalización» desde los que no se pueden tomar otras acciones (son los círculos gruesos en la figura). Todos los demás estados representan una conversación incompleta. La tenninación no garantiza satisfacción. Por ejemplo, si el que promete torna la acción de «renegar», la conversación se mueve hasta un estado de terminación en la que la petición original no ha sido satisfecha.

l. En cada punto de la conversación, existe un pequeño conjunto de acciones posibles determinadas por la historia previa. Estamos implicados aquí con la estructura básica, no: con los detalles del contenido. Por ejemplo, la acción <(contraoferta» incluye un número de posibilidades para las que deberían estar las nuevas· condiciones de satisfacción.

6. La red no dice lo que la gente depe hacer ni trata con las consecuencias de los actos (tal como el retractarse de un compromiso). Estos son fenómenos importantes en las situaciones humanas, pero no se generan en el dominio de conversación formalizada en esta red.

2. Todos los actos relevantes son lingüísticos; representan expresiones por parte de los actores de las conversaciones o silencios que se escuchan para soportar un acto. El acto que sigue a un compromiso es una aserción (acto lingüístico asertivo) desde el oyente original al peticionariO indicando que la petición ha sido

5. Estos son los actos directamente relevantes a la estructura del acabado de Ia--conver-: sación para b acCión. ExiSteñ. obV:iáffie"ñte. ·otras PQSibilidades-e;Tas qUe-fOS-:l'ctOs-c;rÍve~: cionaies se toman en si mismos como un tópico, por ejoe:mplo, al cuestionar la inteligibilidad («¿qué?, no te he oído») o la legitimidad («usted no me puede ordenar eso») de los actos.

El análisis ilustrado por esta red puede usarse entonces como base

de dimensiones más leja..Tlas de estructura recurrente en las conversa__ ::-J. l.

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ciones. Estas incluyen relaciones temporales entre los actos lingüísticos y los enlaces de las conversaciones entre sí (por ejemplo, se lanza una petición al objeto de ayudar a la satisfacción de alguna promesa hecha previamente por el peticionario). Esto se discutirá en :z:nayo_:r: ~~­ tensiÓn en el Caoítulo 11. Se pueden a,;alizar de la misma manera otros tipos de conversado-

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HA.Cg LA COl't!PRENSIÓN DE L.i.. INFOR..\1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

nes. Por ejemplo, al objeto de tener en cuenta la verosimilitud de los asertivos en el dominio de las estructuras recurrentes de conversación. necesitamos una «lógica argumentah en donde «argumento)> hace referencia a la secuencia de actos· lingüísticos relevantes a la articulación de sunosiciones de fondo. Cuando se exnresa un enunciado, se establece un ;ornpromiso que proporciona algúli tipo de basamentos en el caso de un rompimiento. Dicho basamento se halla en forma de otro acto lingüístico (también en un contexto de situación) para satisfacer al oyente de que la objeción se ha cumplido. Existen tres tipos bási-

cos de basamentos: experienciales. formales y sociales. Experiencia!: si se pretende justificar el enunciado «la nieve es blanca)> se puede dar un conjunto de instrucciones («vaya afuera y mire)}) tales que cualquier persona que lo siga podrá concurrir en base a la experiencia:. La metodología de la ciencia se diseña para proporcionar este tipo de fundamento para todos los enunciados empíricos. Nlaturana señala que la así llamada «Objetividad)> de la ciencia se deriva de la suposición que para ca¿a obse:-vación uno puede proporcionar instrucciones que si se sig-..J.en por un «Observador están dan> le conducirán a la misr:;.a conclusión. Esto no significa necesar:amente que el resultado esté libre de obsenradores, sino simplemente que se anticipa que será uniforme para todos los oOservadores humanos poter..ciales. Formal: La lógica deducthra y las rna:er:1áticas se basan en el juego de un tipo de ' (ó), en el que se dan·por supuesto un conjunto de reglas formales. desenvolviéndose el argumento como una serie de jugadas constreñidas por aquellas reglas. Por ejemplo, si yo espero que usted crea que todos los suecos son rubiós, y que S ven es pelirrojo, entonces puedo usar una serie particular de movimientos que proporcionen fundamentos de que Sven no es sueco. Naturalmente, se puede pedir recursivamente soporte para cada enunciado utilizado en el proceso hasta llegar a algún fundamento no formal. El fundamento formal es la materia de la semántica composicional forn;.al. pero con énfasis diferente. Nuestro foco aaui no está ~n la coherencia de una abstracción matemática. sino en có~o las esaucturas formales juegan un papel en los modelos de conversación.

6. En una serie de artículos como ,,Quantifiers in logic and quantifiers in natur:lll.:m~ gu.ages» (1976), Hintikka utiliza. juegos como base par:~. una forma de lógica modal. Wittgenstein. =:n Philosophical In.vestigations (1963) introdujo d termino "juego de lengUaje» en un sentido algo diferente. pero relacionado.

103

LENGUAJE, ESCUC:H..-\ Y COI\-IPRO.i.V!ISO

Social: Buena pa..-re de lo que se dice en la conversación no se basa ni en la experiencia ni en la lógica sino en otras conversaciones. Creemos que el agua es H::O y que Napoleón fue emperador de Francia no porque tengamos experiencia relevante sino porque alguien nos lo ha dicho. Una posible fónnula de fundamentación es «pasar la bola», para argüir que quien quiera qce haga el enunciado podría haber aportado los fundamentos.

Asi Como es oosible desarrollar ta.·conomías v a..'1álisis estructcrales de puntos de ilo::t:.ción es importante desar.::-olla~ un análisis preciso de estas estructuras de argumentación. Existen muchas vías en las que tal lógica va paralela a la lógica formal típica y otras en las que no. Por ejemplo, el papel de la analogía y la metáfora están más centradas cuando el foco se halla en modelo de discurso entre indiviCuos con un t::-asfondo compartido más que cuando hay iP...ferencia deductiva a partir de los axiomas (7). En el examen de estas pautas recurrentes de conversación ~ debe tener en cl.!enta que existen en el dominio de la conversación observada y no en alg{:n dominio mental de los participantes. El orador y el oyente no aDlica.""J. ' I!lás alla de su aplicación de ((reglas~ perceptivas» o «reglas deCuctivas:·}. Como se h~ in~is­ tido en el Capítulo 3 la caracteristica esen~ial de la actividad lir..g-:lística (el proceso de hablar y escuchar) es la lanzabili¿ad de ur:a persor:o. dentro dellengu.aje. Ct:.ando se está implicado con éxito en la actividad lingüística, la conversación no está a mano, como se ha apunt::tdo por ahí. Estamos inmersos en su desdoblamiento. Su estructura se hace visible únicamente cuando existe algún tipo de rompimiento.

5.5.

ROMPIMIENTO, LENGUAJE Y EXISTENCIA

En este capítulo se ha hecho énfasis en dos puntos principales: 1. El sigr.ificado surge al escuchar el compromiso expresado en actos lingü.íst:icos. 2. La articulación del contenido (como hablamos acerca del mundo) emerge en modelos recurrentes de rompimiento y de potencial para el discurso acerca de los fundamentos. 7. Pa.."":l una discusión acerca del papel centr:J.l que juega la met:ifor:l guaje, v~ Lakoffy Johnson. ;\;Jetaphors We Uve By (1980).

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HACIA U COMPRENSIÓN DE U INFOR.\1.ÜICA Y L< COGNICIÓN

A partir de estos puntos, estamos dirigidos hacia un reconocimiento más radical acerca del lenguaje y la inteligencia: }lada existe e-r.cepto a través del lenguaje. Es preciso ser cuidadosos en nuestra comprensión. No se está abogando por un solipsismo lingüístico que reniegue de nuestra impregnación en un mundo fuera de nuestra habla. Lo aue resulta crucial es la naturaleza del «existir)>. Al decir que existe alg~na «COSa» (que tiene alguna propiedad) se trae ésta a un dominio de objetos y cualidades articulados que existen en el lenguaje a través de la estructura del lenguaje, constreñidos por nuestro potencial de acción en el mundo. Como ejemplo, obsérvese de nuevo el significado de las palabras individuales y el problema de cómo una elección particular de palabras es apropiada en una situación. Se ha demostrado cómo la palabra ({agua}> puede tener diferentes interpretaciones en diferentes situaciones, pero ¿cómo puede tener la misma interpretación en más de una? Las distinciones hechas por el lenguaje no se dt:terminan mediante al~ guna clasificación objetiva de {(situaciones}> en el mundo, pero tampoco son totalmente arbitrarias (8). Surgen distinciones a partir de modelos recurrentes de rompimiento en una actividad concerniente. Existe una variedad de actividades entre las que se incluye el beber, apagar fuegos, o lavar para las que la frecuencia o ausencia de «agua)> dete:::n:üna un espacio de rompimiento potencial. Las palabras surgen para ayudar a anticipar y a afrontar dichos rompimientos. Se señala, a menudo, que los esquimales tienen un gran número de distinciones para las diversas formas de la nieve. Esto es no solamente porque ellos sue~ len ver grandes cantidades de nieve (nosotros vemos muchos objetos que no nos preocupa hablar de ellos) sino precisamente porqúe existen actividades recurrentes con espacios de rompimiento potencial para los que resultan relevantes las distinciones. Es fácil obscurecer esta visión considerando únicamente ejemplos que caen próximos a las recurrencias simples de la actividad fisica y a la experiencia sensorial. Parece_. ingenuamente, que algo llamado ((nieve>> debe existir como entidad de tipo específico independientemente de que cualquier lenguaje (o de experiencias humanas) lo exprese. Por otra parte, es fácil encontrar ejemplos que no se pueden imaginar existiendo fuera del dominio del compromiso y de la interacción humanas, tales como «amistad)>, ~ . En este capítulo se han

S. Winograd, en ,,Moving che S~:mantic fulcrum» ( 1985), critica las suposiciones hechas por Barwisc y Perry al basar su teori;:¡, de la «sem
LENGUAJE. ESCUCHA Y CO.MPR01USO

105

puesto en el foco de atención palabras tales cómo <{agua)> en vez de otras con mayor esencia social, precisamente debido a que la evidente simplicidad de los términos de interpretación física es desorientadora. Se verá en la Segunda Parte que esta visión aparentemente paradójica (de que nada existe excepto a través del lenguaje) nos proporciona una orientación práctica para la comprensión y el diseño de sistemas informáticos. El dominio en el que la gente necesita entender: el funcionamiento de los ordenadores va más allá de la composición física de sus parteS; radica en las áreas de estructura y comportamiento-para los que la visión ingenua de objetos y propiedades son claramente inadecuadas. Los <{objetos}> que componen el ({software)> (logical), las {
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6 Hacia una nueva orientación

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Los caoítulos anteriores har.. tratado cuestiones f..1ndamentales de lo qt:.e significa existir como ser humano capaz de pensar y utilizar ellenzuaje. Nuestro discurso concerniente a estas cuestiones emana de la ob;ervación de su relevancia dir-ecta con nuest:-a comprensión de los ordenadores y sus posibilidades para el diseño de una nueva tecnología informática. No tenerr..os la pretensión de crea:r una síntesis Blosófica grandiosa en la que lY1aturana, HeiCegger, Gadamer, Austin, Searle y otros enc1;entren su nicho. La i::wportancia de un trabajo radica en s<.: potencial para sacar a la luz la tradición racionalista er.. la que ya estamos inmersos. Su unidad radica en los elementos de la tradición a los que desafían y descubren. Como soporte de fondo de nuestro estudio de los ordenadores y la programación en la Segunda Parte, esta sección resume los intereses que se despiertan en los capítulos anteriores, apuntando hacia sus á:-eo.s superpt.:.estas y el papel q:.1e j""Jegan en nuestro examen detallado de la tecnología y el diseño.

6.1.

COGNICION Y EL ESTAR EN EL MUNDO

Este libro tier:e la palabra -: en su titulo, y en el capít:...1lo anterior se ha dado cue:J.ta sobre la actividad cognitiva. Pero al usar el t~rmino «cognición'> caemos en el peligro de seguir implicitamente la tradición que estamos desafiando. Al etiquetarlo como una función distintiva tal corno «respiración)> o <, evocamos el entendimiento de- que una actividad ·de -«cognición)) se puede separar del resto de la actividad del organismo. Se necesita en primer lugar examinar

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HACIA U COMPRENSIÓN 'DE LA I.NFOR..t\-lÁTICA Y L~ COGNICIÓN

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H.-\.CIA UNA NUEVA ORIENTACIÓN

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esta comprensión más cuidadosamente y reconocer sus consecuencias para el diseño. Al hablar acerca dd pensar como un tipo de actividad, se adopta un preentt!ndimiento común que parece tan obvio que no necesita arg-;..1mento. Cuando uno se sienta en el escritorio decidiendo dónde ir a comer, parece claro que se halla uno involucrado en un < en oposición a otras cosas que se podrian estar haciendo a la vez. Esta actividad se puede caracterizar en térmir..os de estados mentales y en operaciones mentales. Se puede extender una explicación de cómo se lleva a cabo, en términos de sentencias y representaciones, conceptos e ideas. Este tipo de reflexión desagregada es, obviamente. parte de lo que hace la gente. La Ceg'.lera de la tradición racionalista reside en suponer que puede servir como base para entender todo al espectro de lo que podríamos llamar <(cognición». En los tres capítulos anteriores se rebate esta suoosición. Un¿ de los aspectos más fundamentales del discurso de Heidegger es su insistencia en el estado de lanzabil:idad como condición de estar en el mundo. A veces nos enzarzamos en la reflexión consciente v en el pensamiento sistemático pero esto es secundario a la experiencia prereflexiva de ser lanzado a ·una situación en la que siempre estamos actuando. Estamos siempre enzarzados actuando siempre dentro de una situación, sin la oportunidad de desengancharnos totalmente y funcionar como observadores descolocados. Hay lo que denominamos «desenganche)> sucede dentro de la lanzabilidad: no escapamos de m..:.estra propia lanzabilidad sino que desplazamos nuestro dominio de implicación. Nuestros actos siemnre ocurren dentro de la lanzabilidad v no se pueden entender como re~ultado de un proceso (consciente o no) de representación, planificación y razonamiento. Heidegger argumenta que nuestro estar-..::n·el-mundo no es una reflexión separada sobre el mundo externo como un presente-a-mano, sino que existe en la disponibilidad-a-mano tal come se revela en nuestras acciones. ?vlaturana. a través de su análisis de los sistemas biológicos. llegó a una comprensión sensiblemente similar por una vía diferente. E.l..!stablece que nuestra capaddad de func!.Ql)a:so_pQ..:?bs~:;'a­ dores se genera aesd~m.-~:~:;;~~f9.J?IQ.Pi()_~f~~:m~~~el)J.O _ com_o__ ~:i.§.!~:;:nas // Et-etefmin~_<;iO:~P
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la naturaleza de la cognición;,,éognici'On vista no como actividad en algún dominio mental, sino como mo_ddo de conducta relevante para el f....:..nciOnamler:rro J¿ la pt:rsona ~o OrganiSmo en su mundo. / · ...__ ·-~---CUá-:iJ."'d"o·-~ m1ril naclalat"é'Cnología mformática. este puntO básico guia nuestra comprensión en varios sentidos. Primero, es critica en la anticipación que tiene uno de los tipos de herramientas informáticas que han de resultar útiles. En una tradición que enfatiza el pensamientO como actividad independiente, se tiene tendencia a diseñar sistemas para trabajar en dicho dominio. En efecto, gran parte de la retórica actual de la publicidad acerca de los ordenadQres pone el acento en el papel que van a jugar en la <(aplicación del conocimiento» y en la '(toma de decisiones>>. Si, por otra parte, actuamos como prioridad primaria. preguntaremos cómo pueden los ordenadores jugar un papel en los tipes de acciones que configuran nuestras vidas, particularmente los actos comunicativos que crean peticiones y compromisos y que nos sirven para ligarnos con otros. La discusión de los procesadores de textos del Capítulo 1 (que destacaban el papel del ordenador en una red de equipamiento e interacciones sociales) ilustra cómo podemos adquirir una nueva nersnecth'a sobre los sistemas va existentes v conformar la direcció_¿ de ios futuros. ~ ~ Deseamos. también. entender mejor cómo la gente utiliza los ordenadores. La tradición racionalista hace énfasis en el papel que juega el razcnamien::c y la comprensión analitica en el proceso de integración con nuestro mundo, incluyendo a nuestras propias herramientas. Heidegger y N"!aturana, a su manera, señalan la importancia de la disponibilidad-a-mano (acoplamiento estr..rctural) y de las vías en que tanto objetos y propiedades emergen a la existencia cuando hay una indisponibilidad o un rompimiento. Desde este punto de vista, el diseñador de una herramienta informática debe trabajar en el dominio generado por el espacio de romnimientos potenciales. El énfasis actual en crear ordenad~ res <(amigabies» para ei usuario es una expresión del conocimiento i:nphcito de que los sistemas anteriores no estaban diseña¿os con ~ste dominio suñcienternent:! en mente. Se ha ganado buena parte de sabiduria a través de la experiencia en el diseño práctico de sistemas y uno de ncestros objetivos es proporcionar un fundamento teórico más cla:-o sobre el que basar el diseño de sistemas. Se volverá a este terreno e:n nuestra óscusión del diseño en el Capitulo 12. Finalmente, nuestra orientación hacia la cognición y la acción tiene un impacto sustancial en la manera que entendemos los programas de ordenador que sus diseñadores caracterizan como <
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F..ACIA lA CO.i\-lPRENSIÓN DEL\ L.'!FOR..!'v1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

do _de o_~jetos y propiedad es. nace sólo en las actividades de plena participacwn de la persona. Niaturana y Heidegger se oponen ambos a la pres-..mción de qt:e la cognición se basa en la manipulación de modelos o representaciones mentales del mundo aunque lo hacen sobre diversos fundamentos.N1aturana empieza como biólogo, examinando el funcionamiento del sistema nerv-ioso. Propone que mientras exista un dominio de la descripción (el dominio cognitivo) en el que es adecuado hablar acerca de la corresponden cía entre el comportamiento efectivo y la estructl.rra del medio ~n el que tien~ lugar, no se debe confundir,este dominio de descripción con el dominio de los mecanismos estr-..1cturales (biológicos) que operan para producir el comportamie:Óto. Al decir que est:i presente una representación en el sist~ma nervioso estamos siendo inCulgentes con una concreción descolocada pudiéndose conducir :fá.cilmente a cuestiones inútiles paz-a los mecanismos correspondientes . .i\lienw.-as el punto es obvio en.casos dt::: comportamiento reflejo como la ra.."'la y la mosca de sus primeras invest:igac:iones, Nlaturana lo ve como central para nuestra compr-ensión de toda conducta, incluyendo a las ac:ividades cognitivas y lingllisticas complejas. Hei¿egger hace una critica mas radical, cuestiona..":ldo e:1tre ;m «SUjeto>> cor.sciente. reflexivo y conocedor, y un ~ sepaz.-aOle. El ve la represe:1t~ción como un fer..ómeno derivado. que ccur:-e sólo cua.~Co hay un rorr:pir:1ie:1:o de la acción que :1os inte:::-esa. El coccci:r.:::ie:r:to reside en el ser que nos sitúa en el mu..TldO y no en u..."'la representación reflexiva. El Capitulo 2 describía los esfuerzos realizados para crear una '
discurso popular conveniente sobre cuestiones tales como {(¿pueden pensar los ordenadores?)> necesita una reorientación.

6.2.

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CONOCIMIENTO Y

111

HACIA UNA NUEVA ORIENTACIÓN

7

REPRESEN~ACION

Nuestra comprensión del ser está unida estrechamente a nuestra comprensión del conocimiento. La pregunta de lo qué significa conocer es u...~o de los temas más antiguos y centrales de la filosofía y uno de los que están en el corazán del reto de Heidegger. El Capítulo 2 ha ¿escrito un ' que es prominente dentro de la tradición racionalista. Como se ha apuntado allí, esta no es una consecuencia lógica de la tradición (:y no es aceptada por todos los filósofos dentro de ella), sino que es U...""'la par::e del trasfondo penetrante que sigtJ.e la tradición e:r: nuestra comprensión cotidiana. En su mÚdo más simple, la visión racionalista acepta la existenci<:l. de una reahdac. OOJetlva_Jormada por cosas que coñllevan prootecades Vcue entabla.~ relaciones. Un ser cognithro < e «infor:nación:>. Heidegger comienza con destar-en-el-mundo. observando que emergen objetos presentes-a-mano desde un estado mas ftlndamental dt::: estar en el q_ue la disponibilidad-a-mano no distingue objetos o propie¿ades. Para Heidegger, las < saltan hacia un rornpimie!1to cua..Tldo la indisponibilidad-a-mano las descubre como tema de preocupación. ·--..-N!atur.a.na....Y.eJa. pres~xt<::i.ª d~_Q_Qj.e_tos_:x-p.r:.Qpj_e__Qades como relevante soc..-lam_ente en u_n..dominiP_de_distincjones hecl}gt5_par ,.R~n el dominio de los mecanismos biológicos, no existen. AmbOS autores-reconocen que estamos situados en un mundo que no es de nuestra propia factura. Su visión central es que este mundo. constituido como un m un-

l. Esta suposición que umbi¿n se ha llamado hipótesis de se discute con amplitud en d Capítulo S.

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de simbolos fisicos

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HACIA L~ CO.MPRENSIÓN DE Lo\ L'IF0&\1ÁTICA Y L"\ COGNICIÓN

I{ACB. UNA NUEVA ORIENTACIÓN

ración es el de los criterios utilizados a menudo para distinguir la inteligencia artificial de otras áreas de la informática. La cuestión del conocimiento y la representación es un eje central en el diseño de dispositivos basados en ordenadores, destinados a ser herramientas para la <(amplificación del conocimiento}>. Se podrian buscar medios para la manipulación del conocimiento en el sentido que un tratamiento de textos nos permite manipular textos. Podríamos intentar construir sistemas que <s esfuerzos y sus limitaciones, así como se caracterizarán los tipos de dominios sistemáticos que pueden tratarse con éxito en términos de representación.

6.3.

PRECO.MPRENSION Y TRASFONDO

EI Ca,:eg!:J:~O 3 ~.~:§.~fa~is en g~uestra apertur~~a ~ e~fundada en una precomprensión sin la cuál la comprcnsiQv.._~si

ñliSm;nose-na-póSTble. LaprecQrñpreñ'Sión éie'UñlleiTVi~s resulta-

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áo de experiencias dentro de una tradición. Todo lo que decimos se dice en relación con el trasfondo de la experiencia y la tradición. y tiene sentido únicamente con respecto a dicho trasfondo. El lenguaje (al igual que otras acciones con significado) necesita expresar sólo aquello que no es obvio y que puede suceder únicamente entre individuos que comparten en gran medida el mismo trasfondo. El conocimiento ~s siempre ~ti_t~_?J.:.}Jg_dq~d-~J~ _ipr::;rp~.29_I?::._ s_~~ d~E~,nde=d€-l-a-~0t;'tidaci .de la 0= ,.per::iencia.~pt~rior d~~, i~t¿"J)'rete y ~§la ~-~tU.,?-S:}.Q.:r:..-aJi.d_a_9_ . ~.r--..!-!P~_tra¿i­ ci_.ón. No es ni «Subjetivo)> (¡SartiC:i..ibr an-ndividuo) :li «Obje!:lVOJ> (Independiente del :individuo). Nlaturana describe un fenómeno estrechamente relacionado que explica cómo la estr..1c:ura previa del sistema define su dominio de perturbaciones. El organismo no· existe en un espacio definido externamente. Su historia de acoolamiento estructural genera un esnacio cambiante continuamente de. posibles perturbacio;es que se s;leccionará entre sus diversos estados. Los sistemas interaccionantes se engarzan en acoplamiento estructu..-ral mutuo en donde la estructura de-cad'a:uno juega un papel al seleccionarse entre perturbaciones de los otros (y por lo tanto la secuencia de estructuras).

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Nuestra presentación de la teoria del acto lingüístico ha hecho resaltar el papel del trasfondo y la interpretación, a la par que retiene el foco cent.~do sobre el compromiso engendrado por los actos del lenguaje. En esta teoria nos alejamos de la aproximación centrada en el individuo de mirar hacia el estado mental (intenciones) del orador y del oyente, c;iescribiendo en su lugar los modelos de interacción que ocurren en un trasfondo compartido. Como se mostrará con detalle en el Capítulo 12, la importancia tan penetrante del trasfondo compartido tiene consecuencias de peso para el diseño de sistemas informáticos. La inteligencia artificial es un intento de constr. lir una descripción de la cognición humana dentro de un sistema formal (un programa de ordenador). El ordenador ooera con un trasfondo, solamente hasta el punto en que d trasfondo ;e articule y se englobe en sus programas. Pero la articulación de lo no hablado es un proceso interminable. Al objeto de describir nuestra precomprensión. es preciso hacerlo en un lenguaje y en un trasfop.do que refleje en sí una precomprensión. El esfuerzo de articulación es importante y útil pero no puede ja:nás ser completo. Esta limitación acerca de la oosibilidad de articulación también afecta a cuestiones más concretaS en el diseño de herramientas informáticas. Si comenzamos con el objetivo implícito o explícito de producir un lenguaje objet:lvo, libre de trasfondo para la interacción con un sistema infcr:nático. e::1tonces debemos limitar nuestro dominio a aquellas áreas en las que la articulación puede ser completa (para los propósitos perseguidos). Esto es posible pero no para el amplio espectro de propósitos para los que se aplican los ordenadores. Nluchos de los problemas que se atribuyen popularmente a la «computarización» son el resultado de forzar nuestras interacciones en d estrecho molde proporcionado por un dominio formalizado limitado. En el otro extremo se halla el intento de construir sistemas que nos permitan interactuar como si estuviéramos conversando con otra persona que comparte nuestro trasfondo. El resultado puede. fácilmente, conducir a confusión y frustración cuando el rompimiento revela las rutas complejas en las que el ordenador fracasa en encontrar nuestras suposiciones no habladas acerca de lo que habremos de comprender. El objetivo de crear ordenadores que comprendan el lenguaje natural debe reinterpretarse (tal corno se comentará en el Capitulo 9) a la luz de esto. Debemos ser especialmente cuidadosos al tratar los así denominados «Sistemas expertos)>. llide~e un experto -~jetiv~~ente conocedor debe sustituirse DOr el reconoc1m1ento de la imoortanaa-~a:e1·--

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6.4.

H.-\Cg L\ COMPRENSIÓN DE L-1.. L.WOR..Vl4.TICA Y LA COGl-.1.-:ICIÓN

HACL' UNA NUEVA ORIENTACIÓN

LENGUAJE Y ACCION

siones por ordenador». En cada caso, hay una fuerte incomprensión basada en el fallo en reconocer en el lenguaje el papel del compromiso. Por ejemplo, un programa de ordenador no es lliJ. experto aunque puede ser un medio altamente sofisticado para la comunicación entre expertos o entre un experto y alguien que necesita ayuda en un dominio especializado". Este entendimiento nos conduce a re-evaluar las actuales d:recciones investigadoras y sugerir alternativas. Una posibilidad que se describirá con cierto detalle en el Capítulo i 1 es el diseño de herramientas que facilitan la comunicación hurriana por me¿'io de la aplicación explícita de la teoria del acto lingüístico. Como se aountaba en la introducción, los ordenadores son herramientas lingüísticas. Sobre la base de nuestra comprensión del compromiso, se pueden crear dispositivos cuya fonna de disponibilidad-a~mano conduce a una comunicación más efectiva. Discutimos una familia particular de dispositivos llamaCos ' que nos ayudan; reconocer y crear estructuras de compromiso en nuestros actos lingüísticos. Al u::ilizar dichas herramientas.la gente será llevada hacia un mayor ape:-dbirnier..to de las dimensiones soci::tles de un lenguaje y des~..: papel en la acc:ió:c efec:iva.

Las descripciones populares dd lenguaje a menudo lo presentan como un medio de comunicación mediante el cual la información se traspasa de una persona (o máquina) a otra. Una consecuencia L.-nportante de la critica prese!!tada en la primera parte de este libro es que el lenguaje no puede entenderse como transmisión de información. __ ._El.kng1J?-j~_es una -form~ de acción social humana dirigida hacia la G~~ción..de:l?-~Iat~anana-ma-;o~éñtación mutua». EStaoae~-t?F c1on no esta runaamentada r.m-u~otrespondenc1a entre el lenguaJe y

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el mundo, sino que existe como un dominio consensual, corno modelos de actividad entrelazados. El desplazamiento desde el leng>.1.aje como descripción hasta lenguaje como acción es la base de la teoría del acto lingüístico, la cual ipSiste en el acto de lenguaje más que en su papel de representación. ' En nuestra discusión sobre el leng-.1aje hemos insistiCo especialmente que los actos lingi..iísticos crean compromisos. Al revelar el comportamiento como base para el lenguaje, lo situarnos en una estructura social más que en la actividad mental Ce los individuos. Nuest:-a razón de esta insistencia es contrarrestar lo olvidadizo del compromiso C1Ue se introduce en buena parte de la disc-:..1sión (tanto teórica como de lugares comunes) alrededor delleng'.laje. La..t:;:_?dición racionalista toma al ~~guaj_~""11o representación por"t:~9.~ª-cle jl}fQr~.~~~-~~!?:~~_Q~;.rlta su / / p~el centraiO:e n¡)OSOCial-:-Ser :fiú.ina.no es ser el tipo de individuo c;:.1e geñera CCYroproiñiS-cs·a-rravés del habla y de la escucha. Sin nuestra capacidad para crear y aceptar (o declinar) compromisos estarnos actuando en una fonna humana incompleta. a la vez que no estamos utilizando plenamente el lenguaje. Esta dimensión no está desarrollada explícitamente en el trabajo sobre he:-me:;.éut:ca (.incluyendo a Heidegger) o e!l la descripción de !via:urana de los dominios lingüísticos. Se desarrolla en la teoría Cel acto l:i:r:g-Jístico (;~specialmen-:e en t:-abajos posteriores como el de Habermas) y es un demento cr..1cial e:1 nuestros análisis de los :.ISOS de la tecnología informática. Este papel cbve se desarrolla a partir del reconocimiento de aue los ordenadores sen ft:.ndame:ntalme:1te hc-rramientas para ~a :::.cciÓn humana. Su potencia como herramie!ltas para la accióc lingfiistica se deriva de Si.! capacidad para manipular sigB.os formales de las clases que constitu.yen los elementos estn.1cturales de los lenguajes. Sin embargo, son incapaces de hacer cm:npromisos y a la vez que no pueden por sí mismos e.."1.trar en el lenguaje. Los caPítulos siguientes- introducen discusiones acerca dtt'las ·posibilidades de los y «la toma de deci-

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6.5.

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ROMPIMIE:N10 Y O:N10LOGIA DEL DISEÑO

Las secciones precedentes han discutido el trasfondo y el compromiso. La tercera discusión importante de los capítulos precedentes fue sobre el «rompimiento)) el cual es especialmente relevante para la cu~stión del diseño. Al diseñar nuevos artdactos, herramientas, est:rJCt:.J.ras organizadonales, prácticas de direccióc, etc. ur:a aproximación estándar es hablar acerca de <
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:a,\CIA UNA NUEVA ORIENTACIÓN

HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA L'lFO~\LÜICA Y LA COGNICIÓN

Aquí, como en algún otro lugar, deseamos romper con la tradición racionalista, proponiendo un lenguaje diferente para situaciones en donde . Siguiendo a Hddegger, preferimos habl?r de «rompimientos,}. Con esto queremos significar el momento interrumoido de nuestro «estar-en-el-mundo)> habitual, estándar v confortable. Los rompimientos sirven para una función del conoci~iento extremadamente importante, revelándonos la naturaleza de nuestras prácticas y equipamiento, y h_aciendolos presentes-a-la-mano ante nosotros, quizá por primera vez. En este sentido funcionan de un modo positivo en vez de negativo. Se puede crear e implantar un nuevo diseño sólo en el espacio que emerge en la estructura recurrente del rompimiento. Un diseño constituye una interpretación de rompimiento y un compromiso, intenta anticipar rompimientos futuros. En el Capítulo 10 se discutirán los rompimientos en relación con el diseño de s:istcmas expertos, y en d Capítulo 11 se discute d papel en la dirección y en la toma de decisiones. Más importante. aún, es el papel fundamental del rompimiento en crear el espacio de lo que puede decirse y el papel del lenguaje en la creación de nuestro mundo. La clave de mucho de lo cue he~os esw.do diciendo en los caoitulos anteriores reside en el reco~ocimiento de l::t importancia funda~ ental del desplazamiento desde ur..a concepciór.. de la comprensión centrada en el individuo a otra con base social. El conocimiento y la comprensión (en sentido tanto cognitivo corr:o lingüistico) no aparecen a partir de operaciones formales sobre representaciones mentales de un mundo que existe objetivamente . .l\íiás bien surgen de la participación comprometida del individuo en modelos de conducta orientados mutuamente que se hallan incrustados en un trasfondo compartido de intereses, acciones y creenciaS. ESte desplazamiento desde una perspectiva individual a -otra social, desde la representación mental hacia la interacción modelada, permite fusionar al lenguaje y la cognición. En razón de lo que Heidegger llama «la:1zab:iliCad» hemos olvidado e::1 gran medida la dimensión social de la comprensión y del compromiso que conlleva. Sólo cuando sucede un rompimiento nos apercibimos del hecho que las ((cosas» en nuestro mundo existen no como resultado de actos individuales de cognición sino a través de la oarticivación activa en un dominio de discurso v de interés mutuo. ~ En ~sta 6etica, el lenguaje; manifes~ac_~blic~_del habla y d~Ia es0.tura de e~~!~on~~ta~i~n ~~-y~=:_<:.~~E:!~Ea~~Uñ3lg!Jo...refJ:exivo sino constitutivo. Creamos y damos significado al mundo en que vivimos y comparnmos con otros. Para poner el punto en una fonna más radical. nos diseñamos nosotros mismos (v las redes sociales v tecnológicas en las que nuestras vidas tienen sigr;ificado) en ellen~aje. Los ordenadores no existen en el sentido de las cosas que poseen ca-

!17

racteristicas y funciones objetivas fuera del lenguaje. Ellos se crean en las conversaciones que engarzan a los seres humanos cuando se enfrentan con ellos y anticipan rompimiento. La proclama central de este libro está basada en la mala interpretación de la naturaleza de la cognición y el lenguaje humanos. Los ordenadores diseñados en base a esta concepción errónea sólo proporcionan posibilidades empobrecidas para modelar y agrandar el alcance de la comprensión humana_. Están restringidos a la representación del conocimiento como son la adquisición y manipulación de hechos y la comunicación como transferencia ¿e información. Corno resultado estamos ,asistiendo como testigos de un rompimiento de grandes proporciones en el diseño de la tecnología informática; un rompimiento que revela el trasfondo del discurso orientado racionalisticarnente en el que está incorporada nuestra comorensión habitual. ~ La cuestión que tenemos que tratar ahora es cómo diseñar ordenadores sobre la base del nuevo discurso acerca del lenguaje y el pensamiento que hemos estado elaborando. Los ordenadores no sólo se dise:iS.an en el lenguaje sino que son en sí equipamiento para el lenguaje. Ellos reflejarán no sólo nuestra comprensión C.ellenguaje, sino que, al mismo tiempo, crean nuevas posibilidades para el habla y la escucha qt:.e hacemos; para crearnos nosotros mismos en el lenguaje.

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7 Ordenadores y representación Este libro está dirigido hacia la comprensión de qué es lo que se uuede hacer con los ordenadores. En la Primera Parte hemos desarroilado una orientación teórica hacia el pensamiento y d lenguaje humanos, lo cual sinre como trasfondo para nuestro análisis del potencial tecnológico. En la Segunda Parte· volvemos hacia la tecnología en si misma con atención particular en la revelación de las suposiciones subyacentes a su desarrollo. En este capítulo establecemos en primer lugar un ::ontexto para hablar de los ordenadores y la programación en general, poniendo algunos aspectos básicos que son aplicables a todos los programas, incluyendo los temas de inteligencia artificial que se describirán en capítulos siguientes. Entramos aquí con cierto detalle de tal modo que los lectores que no estén familiarizados con el diseño de sistemas informáticos tendrán una perspectiva clara tanto sobre la riqueza de detalles como sobre la amplia relevancia de unos pocos principios generales. :LVIuchos libros sobre ordenadores v sus irnnlicac:iones comienzan con una descripción de los aspectos fOrmales de la informática tales como los nún:eros binarios. la lógica booleana o las máquinas de Tl!ring. Este tipo de material es nec~sario para disponer de ~na rnaestria t~cnica y puede ser útil pa;-a disipar los misterios de cómo una máquina puede hacer cálculos. Pero ello nos aleja la atención de aspectos más significativos de los sistemas informáticos que surgen de su organización en mayor escala como conjuntos de componentes interaccionan tes (tanto fisicamente como desde el puri.to de vista del cálculo) basados en una formalización de algún aspecto del mundo. En este capítulo nos centramos sobre aspectos fu.ndamentales del lenguaje y la racionalidad que COiñpOñéri er tTaSfoD.dó j_Jára-·eJ diSeñó y-la ptógramación de ordenadores.

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HACIA Lo\ COMPRENSIÓN DE L\ L"l:FOR...\-IÁTICA Y Lo\ COGNICIÓN

ORDEXillORES Y REPR.ESEN"TACIÓN

Debemos tener en mente que nuestra descripción está basada en una idealización en la que se da por sentado el funcionamiento desistemas ir...f9rmáticos de acuerdo con la intención con que se han diseñado. En el uso actual de los ordenadores existe u...'1. dominio critico mo.vor en el que surgen nuevos temas a raiz de los rompimientos («errores):, «gazapos'> y «malfuncionamientos;>) ta..TJ.to del equipo (hardware) como de los programas (so{1:'Nare). Más aún, detrás de estos aspectos técnicos están los intereses de la gente que diseña. consu.-uye y utiliza los dispositivos y la comprensión de la sitllación social y política en la que éstos se diseñan, construyen, compran, instalan y usan. La mayoria de los sistemas informáticos que han fracasado han tenido, relativamente, éxito en el puro y crudo nivel técnico pero fallaron por no tener en cuenta los rompimientos, no habiendo sido diseñados adecuadamente para el contexto en el que debían operar (1). El tratamiento profundo de todos estos temas está f<.lera del alcance de este libro. Nuestra tarea es proporcionar una orientación teórica dentro de la cual poder identificar intereses significativos y preguntar cuestiones pertinentes. Al mostrar cómo la programación depende de la representación estamos poniendo una piedra angular pa:-a la comprensión de los programas, y en particular de los programas c;.ue pretenden ser inteligentes.

7.1.

LA PROGR.~'tlACION COMO REPRESENT ACION

El punto principal y más evidente es que siempre que alguien redacta un programa. es un prógrama sobre algo concreto (2). Tanto si se trata de las órbitas de un satélite. de las facturas, de la nómina de una em-

presa o el movimiento de naves eSpaciales sobre una pantalb de video, existe algún dominio subjetivo al que el programador C:rige su programa. Por el momento (hasta que se reñne esta perspectiva en la sección í .2) podemos considerar la máquina fundamental cor:te:::'liendo un conjunto de celdas de almacenamiento, cada una de las cuales puede gua:::-dar una estr.A.ctura sim.i:;ólica, sea un número o una sec':.lencia ¿e carac-

L La natur::l.lez:;l. e importancia de esta inclusión de los ordenadores se describe por Xliog y Scacchi en «The web of coroputi_ng» (1982).

2. 1gnorare.::nos casos especiales como la construcción de una sec:..:.encia de instrucdo-nes cuyo propósito es simplemente ejexitar la máquina para comprobar la presencia de errores o fullos.

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teres (letras, números y signos de puntuación). Los pasos de un p;:-ograma especiñcan operaciones sobre el contenido de dichas celdas, copiándolas sobre otras celdas, comparándolas y moC.i:ficándolas (por ejemplo. sumando dos números o eliminando un carácter de UI?-a se. ' cuenc1a). Al poner a punto un programa, el programador tiene en mente una correspondencia sistemática por la cual el cOntenido de cier-..as celdas represenra objetos y relaciones dentro del dpminio subjetivo. Por ejemplo_. el conte:lido de tres celdas puede representar la posición de algún objeto físico con respecto a un sistema dt: coordenadas y unidades de medida cartesiana. Las operaciones por las que se modifican estos conteniCos a medida que el programa se ejecuta están diseñadas para corresponder a algún cálculo que interesa acerca de la posición de tal objeto, por ejemplo, en el seguimiento de un satélite. De u.."'l modo similar, la secuencia de caracteres en una celda puede representar el nombre o la dirección de una persona para la cual se preparó -.;n cheque de salario. El éxito e:::1la programación depende del diseño de una representación y un conJc.nto de operaciones que sean ambas ve:ridicas y efecti;;as. Han de ser veridicas hasta el punto que produzcan resultados que sea.t"'l correctos con relación al dominio: proporcionan la posición real del satélite o las deducciones legales de la cuenta de salario. Han C.e ser efectivas en varios grados. dependiendo de cuán eficientertlent~ se puedan llevar las operaciones de cálculo. Buena parte del conteniCo detallado de la informática radica en el diseño de representaciones que hace:1 posible llevar a cabo alguna clase de operaciones de modo eficiente. La investigación en inteligencia artificial ha insistido en el problema de la representación. En los programas típi~os de la i..Titeligencia artificial existe una correspondencia más compleja ent::-~ lo que se ha de representar y la forma correspondiente dentro de la mác~uina. Por ejemplo. para representar d hecho que la posición de :1:::: objeto ~:1 particular es ' o «en alg-.í.""J sitio cerca del sat¿lite orbital)> no ~se puede usar un número simple~ Deben haber convenciones por las que alg'....lnas estructuras (p. ej., sec...:.encias de ca..-acteres) correspondan a tales hechos. Las proyecciones direc:as Czal como el almacenamiento de sentencias inglesas simples) generan proble:::nas insuperables de eficiencia. Las operaciones necesa.t--:as para l:ega.:- a u:::m conclusión ya no son las operaciones fácilmente comprensibles de la aritmética, sino qt.:.e apelan a algún tipo de razona..--niento de alto niveL En general los investigadores en inteligencia artificial hacen uso de sistemas de lógica formal (tal como el cálculo de predica¿os) pa.._ra los cuales- existe una bUena comprenSión de las operaciones dispor.ibles. Ellos establecen correspondencias entre fórmulas en dichos sistemas y

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J 124

HACIA LA CO:MPRENSIÓN DE U INFO&\-L4.TICA Y L\ COGN.l:CIÓN

los objetos a representar de tal modo que las operaciones logran tener la verosimilitud deseada. Existen muchos argumentos sobre las propiedades más importantes de tales sistemas fonnales, pero las suposiciones que subyacen en todas las aproximaciones estándar se pueden resumir como sigue: l.

Existe una estructura de simbolos formales que pueden manipularse de acuerdo con un sistema de reglas definido con · precisión y bien comprendido.

2.

Existe una proyección a través de la cual las propiedades Televantes del dominio se pueden representar por estructuras simbólicas. Esta proyección es sistemática en que una comunidad de programadores puede estar de acuerdo en lo que representa una estructura dada.

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oRDENADORES Y REPRESENTACIÓN

mon. en su discusión de los sistemas simbólicos físicos (<(Computer science asan empirical inquiry)>, 1976) alegan que una característica esencial de los sistemas inteligentes es que algunos símbolos pueden tomarse referidos a operaciones y a otros símbolos dentro de la máquina. no sólo para un observador exterior sino como parte del mecanismo causal. Aun en este caso hay un sentido importante y profundo en el que la relación referencial no es todavía intrínseca. Sin embargo, los argumentos son complejos y no están en el centro de nuestra discusión. Estarnos interesados primordialmente en cómo se usan los ordenadores en un contexto práctico, donde la cuestión es la reoresentación del mundo externo. La capacidad de los ordenadores representar coherentemente sus propias instrucciones y estructura intema es una consideración tt!cnica importante e interesante. pero que no afecta nuestra perspectiva.

Para

Hay operaciones que manipulan simbolos de tal modo que producen resultados verídicos para derivar nuevas estn.Icturas que representan el dominio de tal modo que los programadores los encontrarán como representaciones precisas. Se pueden escribir programas que combinen estas operaciones para producir los resultados deseados.

7.2.

NIVELES DE REPRESENTACION

En la sección previa los ordenadores se: describen de modo bastante difuso como capaces de ejecutar operaciones sobre estructuras simbólicas de varias clases. Sin embargo, esto no es una descripción directa de su estructura y funcionamiento fisico. Técnicamente, se puede describir la operación de un ordenador digital puramente en términos de impulsos eléctricos. sin tratar estos impulsos como símbolos de cualquier cosa. Al igual que un número particular en el ordenador podría representar algún objeto de dominio relevante (como puede ser la posición de un satdite), un análisis más profundo indica que el número en si mismo no es un objeto en el ordenador, sino que algún modelo de imoulsos o estados elictricos. en contraoartida, revresenta el nú.mero. Una de las propiedades únicas del o:rde;_ador digital es la posibilidad de construir sistemas que forman una cascada de nivele_s de representación uno encima de otro hasta llegar a un gran nivel de profundidad. El programador o el teórico de ordenadores no empieza con ur..a visión del ordenador corno máquina física con la cual se interactúa, sino lo considera como a 'ostracción (formalismo que describe modelos de comportamiento). Al programar, se comienza con un lenguaje cuyos componentes individuales describen actos y objetos simples. Utilizando este lenguaje, construimos descripciones de algoritmos para llevar a cabo la tarea deseada. Como programador, se obser..ra que el comportamiento del sistema esd. diiermina"do en su totalidad por el programa_. La implantación dellen~..1aje es opaca en el sentido que la estructura

El problema es que la representación está en la me~te del que lo contempla. No existe nada en el diseño de la máquina o en la operación del programa que dependa de alguna manera hecho que las estructuras simbólicas se visionen como representaciones de nada (3). Hay dos casos en que no es obvio de modo inmediato que la significación de lo que se almacena en la máquina se atribuya externamente: uno el caso de máquinas similares a robots con sensores y efectores operando en el mundo físico, y el otro es el caso de símbolos con referentes inteinos tales como acuellos aue renresentan nosic:ones e instrucciones dentro de la máqufna. Se liscuti;.á la significación de los robots en el capitulo 8, y por el momento enunciaremos simplemente que para las clases de robots que se construyen en inteligencia artificial, ningtmo de los aspectos significativos difieren de los que se han discutido aaui. Ei problema de la «meta-referencia)> es rnás complejo. Nevvell y Si-

3. Este punto se ha seiíalado por diversos filósofos. t::des como Fodor en «Methodological solipsism considered as a research strategy in cognitive psychology» (1980). y &o.rl
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HACIA U. COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

oRDEN.illORES Y REPRESE.J.-...."'TACIÓN

en detalle de los sistemas i:n.fonnáticos que realmente llevan a cabo la tarea no son relevantes en el dorÍlinio de comportamiento conSiderado por el programador. Si se observa un ordenador ejecutando un programa típico de inteligencia artiñcial podemos analizar un comportamiento en cualquiera de los siguientes niveles:

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como lógicos conducen a otros modelos de acuerdo a las reglas de la lógica). En cualquier máquina real, esta representación será incompleta en las primeras etapas de la depuración. Habrá un comportamiento causado por los fenómenos tales como voltajes irregulares o sincronizados con fallos que no representan con precisión la máquina lógica. En una máquina que trabaja correctamente, todo el comportamiento ñsico relevante se puede caracterizar en términos de la lógica que representa.

La máquina física

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La máquina abstracta

La máquina es una red compleja de componentes tales como cables, circuitos integrados y discos magnéticos. Estos componentes operan de acuerdo eón las leyes de la física, generando caminos de actividad elécL-rica y niagnética. Naturalmente, cualquier descripción comprensible se ha de basar en una descomposición de la máquina en componentes como un todo, cada uno de los cuales puede describirse en términos de su estr..rctura interna y su interacción con otros componentes. Esta descoC1posición es recursiva (el componente único de una estr..1ctura es a su vez un compuesto formado por estructuras más pequeñas). En la base de esta ¿escomposición se encuentran los elementos .ñsicos básicos, tal como pueden ser los hilos de cobre o superficies de ma:erial semiconductor depositado sobre una oblea de cristal de silicio. Es importante dist.ing-..::i.r este tipo de descomposición jerárquica en compone::J.tes {a un nivel simple) a paniÍ' del análisis de los niveles de representación.

La máquina lógica es todavía una red de componentes con actividad distribuida desde el principio hasta el fin. La mayoria de los ordenadores actuales se describen en térmb.os de un procesador secuencial único que pasa a través de una serie de instrl.rcciones. Es a este nivel de representación que un patrón lógico (patrón de verdaderos y falsos) se interpreta como representador de un símbolo de alto nivel comopodria ser :.m número o un carácter. Cada instrucción es una ooeración simule de carga o almacenamiento de un símbolo o u.""J.a ejecu~ión de una oPeración lógica o a::itmética, tal como es una comparación. una suma o una multiplkación. La activ:idad ¿e la máquina lógica no puede segmentars~ en lapsos de tiempo disJ~ntos que representan los pasos o ciclos de la máquina abstracta. En una máquina moderna en cl,¿alquier momento los circuitos lógicos completarán simultáneamente un paso (almacenando los resultados, llevando a cabo el siguiente p. ej., haciendo una operación aritmética), y_ comenzando el siguiente, analizándolo para ver desde dónde se cargan s:us datos. Otras partes de la circuitería pueden estar realizando tareas necesarias para el funcionamiento ininterrumpido (p. ej .. enviando señales que impidan que los datos decaigan de las celdas de- memoria), que son independientes de los pasos de la máquina abstracta. La wayoria de las descripciones de los ordenadores están al nivel de máquina abstracta, ya que éste es. generalmer:te, el nivel más bajo en el que d programador tiene control sobre los Cetalles ¿e la activi¿ad (4).

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La máquina lógica El diseñador de ordenadores no empieza, en general, con un concepto de la máquina corno una colección de componentes fisicos, sino como una colección de elementos lógicos. Los componentes a este nivel son abstracciones lógicas tales como puertas «Ül), inversores o biestables (o_. en nivel más alto de descomposición, multiplexores, unidades lógico-aritméticas o decodiñcad.ores de dirección). Estas abstracciones se-representan por actividad en los componentes fisicos. Por ejemplo, ciertos rangos o recorridos de voltajes se interpretan representando un esta¿o lógico de {(verdad» y otros rangos se representan como {(falso». El curso de los cambios a lo largo del tiempo se interpreta como unas secuencias de ciclos discretos, con .la actividad considerada estable al fin de cada ciclo. Si la máquina se diseña adecuadamente_. la representación en este nivel es verídica (modelos de actividad interpretados

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4_ Incluso t!Sta hi!:><:oria ~demasiado simple. Fue cierta hac~ una dect::na de años pero la mayoria de los ordenadores actuali!S tienen un nivd adicional denominado «mic::-o-código» d cual implanta las instrucciones de la m;iquina abstracta en términos de instru.cciones par.t una máquina abstracta más simple la cual, en cambio, est;i definida como una m;iquina lógica.

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HACIA U COMPRENSIÓN DE L.\ INF0&\1ÁTICA Y L~ COGNlCIÚN

oRDENADORES Y REPRESENTACIÓN

Un lenguaje de alto nivel La mayoría de los programas actuales se escriben en lenguajes como FORTRA.c'<, BASIC, COBOL y LISP, los cuales proporcionan operaciones elementales a un nivel más adecuado para representar dominios del mun¿o real. Por ejemplo. un paso único puede procesar una operación-matemática compleja corno puede ser «X= (y+ z)*3/z)>. Un compilador o un intérprete (3) convierten una fórmula como ¿sta en una secuencia de operaciones para la máquina abstracta. Un lenguaje de alto nivel se puede basar sobre estructuras simbólicas complejas tales como listas, árboles y cadenas de caracteres. En LIS?, por ejemplo, el contenido de un número de celdas de almacenamiento en la máquina abstracta fundamental pueden interpretarse juntas como representación de una lista de elementos. Para el programador de:! LISP, la lista «(MANZANAS NARANJAS PUDDING TARTA), es una estructura simbólica para la que se pueden hacer operaciones tales como «RE\!ERSO)). Nuevamente, no es preciso que haya correspondencia simple entre una operación a un nivel más alto y aquellos que la representan que están a nivel más bajo. Si hay varias fórmulas que contienen el término ,.(y+ z)ll, el compilador puede producir una secuencia de pasos de máquina que hagan la suma una sola vez, después se guardarán los resultados para su uso en todos los pasos que contengan aquellas fórmulas. Si se hace la pregunta« ¿Qué fórmula se está calculan¿o ahora?» la respuesta puede no ser un único paso de alto nivel.

Un esquema de representación para los «hechos» Los programas que utilizan la inteligencia artificial manejan es-tructuras simbólicas de un lenguaje de nivel superior para representar hechos acerca del mundo. Como se ha mencionado antes, hay una serie de convenciones diferentes para realizar esto, pero para cualquier programa debe haber una organización uniforme. Por ejemplo, una operación que un programador describirá como «Almacene el hecho que la persona llamada "Eric" vive en Chicagol> puede calificarse en d lenguaJe de alto nivel como una serie de maniDulaciones en una base de d.at~s o como la adición de una nueva prop~sidón a una colección de axiomas. Habrán números o secuencias de caracteres especiñcos aso-

5. La diferencia O!:.ttre compilar e interpreur es muy sutil y no es c."1tica disC"-LSión.

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ciados con «Eric» o (. Habrá una· convención para organizar esto para que represente sistemáticamente el hecho que es Eric quien vive en Chicago, y no viceversa. A este nivel, los objetos que se manipulan caen nuevamente en el dominio de la lógica, pero aquí en lugar de variables booleanas (de dos valores) simples, son fórmulas que favorecen las proposiciones. Los operadores relevantes son aqcellos de inferencia lógica que desarrollan una instancia proposicional general para un individuo en particular o bien usan reglas de ii".Jerencia que desarrollan una nueva proposición a partir de las ya existentes. Al diseñar un programa para llevar a tdrmino alguna tarea el programador piensa en términos del dominio subjetivo y en el más alto de estos niveles que existe para el sistema de programación, tratando con los objetos y operaciones que la hacen posible. El hecho que estos se representen a un nivel inferior es sólo de relevancia secundaria_. tal como se discute en la siguiente sección. Para alguien que diseñe un programa o pieza de equipo (ordenador) en uno de les niveles inferiores el dominio subjetivo es el siguiente nivel superior. La forma exacta de esta to~ de niveles no es crítica y puede cambiar a medida que nuevos tipos de equipo se diseñan y a medida que evolucionan nuevos conceptos de programadón. Este detalle se ha presentado para dar algún sentido de la complejidad que cae entre uno. oper:::tción que un programador hab:ía de mencionar al describir qu¿ hace u.Tl programa y la operación del dispositivo físico de cálculo. La gen!-:: que no ha programado ordenadores no ha tenido, en general, experiencias que proporcionan intuiciones similares acerca de los sistemas. Vn hecho evidente es que para un programa de ordenador típicamente complejo, no hay correspondencia inteligible entre operaciones a niveles distantes. Si se pregunta a alguien que caracterice la actividad de los circuitos fisicos cuando el programa está decidiendo, por ejemplo, dónde está el satélite, no hay respuesta que pueda darse excepto para construir la descripción nivel por nivel. l\tlás aún, al saltar de nivel a nivel no hay conservación de la modularidad. Un único paso en un lenguaje de alto nivel (que se escoge a partir de muchos tipos diferentes disponibles) puede compilarse a un código que utilice las dife~ rentes instrucciones de la máquina y, además, la determinación de lo que se compila dependerá de las propiedades gJobo1es del código de nivel superior.

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7.3.

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HACIA LA CO!V!PRENS!ÓN DE LA !NF0&\1ÁTICA Y LA COGNJC!ÓN

¿PUEDEN LOS ORDENADORES HACER MAS DE LO QUE SE LES DICE QUE HAGAN?

Los lectores que han tenido experiencia con ordenadores habrán notado que la historia que se ha contado en la sección anterior es demasiado simple. Enfatiza la opacidad de implantación, que es tL.J.a de las contribuciones intelectuales clave de la i11..formática. En la consti'llCción de sistemas fíSicos constituye una rara c:xcepción el tener un nivel de diseño de coherencia completo en el que las considerac:ior..es de implantación fisica a un nivel inferior son irrelevantes. Por otro lado, los sistemas informáticos pueden ex..l:ribir muchos niveles Ce representación cada uno de los cuales se comprende independientemente de los que están debajo. Se define un algoritmo como una colección de comándos para manipular fórmulas lógicas. pudiénCose entender su comportamien~o sin tener ningu..J.a noción de cómo se escribirá esta noción en u.."'llenguaje de alto nivel, de cómo el programa se conveni:::á en una secuencia de instr.J.cciones para la máquina abstracta. de cómo éstas se interpretarán como secuencias de instruccior:es en micro-có¿igo, de cómo aquéllas causan la conmutación de circuitos lógicos o de eón o aquellos se implantan utilizando propiedades :fisicas de componentes electrónicos. Teóricamente, la máquina estructurada en cualquiera de estos niveles puede ser sustituida por una totalmente diferente sin afectar la conducta vista desde cualquier nivel que sea más alto. Hemos simplificado las cosas, sin embargo, al decir que todos los . aspectos relevantes de lo que ocurre en un nivel se pueder:. caracterizar en términos de lo que representan en el siguiente nivel superior. Esto no tiene en cuenta varios aspectos: ,

Rompimientos En primer lugar, la descripción por estratos dada anteriormente se basa en la suposición de que cada nivel ope=-a como una representación exactamente según lo anticipado. Esta es. rara.-rnente, la situación. AJ describir el paso desde los circuitos electrónicos hasta los circuitos lQ.. gicos, hemos apuntado que se requiere una depuración c..J.idadosa para garantizar el que el comportamiento de la máquina se pueda describir con precisión en términos de lógica. Existe un problema similar en cada articulación, y wJ.a persona que escriba un programa a cualquier nivel necesita, a menudo, entender (y potencialmente modificar), cómo se representa en el nivel inmediatamente inferior. El dominio de rorn-

oRDENADORES Y REPRESENTACIÓN

131

pimientos generados por los niveles inferiores debe reflejarse en él dominio de comprensión de los superiores. Este tipo de interdependencia se ve universalmente como un defecto en el sistema; se d~dican grandes eSfuerzos y sinsabores intentando evitarlos, pero no se pueden e':'itar completamente.

Uso de recursos Aun suponiendo que resulta adecuada Üna deScripción -a nivel más alto (la representación es veridica) puede haber propiedades de la máquina que se pueden describir sólo a un nivel inferior pero que son relevantes en la eficacia con la que se llevan a cabo las operaciones de alto nivel. Por ejemplo, dos operaciones que son a la vez primitivas en un lenguaje de alto nivel pueden tomar espacios de tiempo o cantidades de memoria muy diferentes para ejecutarse sobre una mác;.t:ina dada con una implantación dada (representación de un lenguaje de alto nivel sobre una máquina abstracta). Aun.que esto puede no ser relevante al especiñcar cuáles deberían ser los resultados, sí lo será para el proceso de obtenerlos. En los sistemas de tienpo real la velocidad de ejecución puede ser critica cuando el ordenador activa los dispositivos físicos e:c. tiempos que tie:1en relevancia en el dominio subjetivo (p. ej., un controlador para un proceso industrial, o un sistema de evitación de colisiones para aviación). En la utilización del almacenamiento, existen limites, a menudo sobre la capacidad má'Xima· pudiéndose describir sólo en los niveles más bajos los detalles acerca de cuándo se alcanzarian estos límites. Se adoptan actitudes diferentes para cn.rzar las dependencias entre niveles que gestionan los distintos recursos. Algunos prograr:1adores considera:l at:e siemDre aue ha va recursos significativos v suficientes. el programa~se debe ~red;ctar e;_ el nivel en ci"ue se puede~ desc:::ibir directamente; más bien que, por sistema, en alto nivel. Por ejemplo, puede!": señalar q-~e los prccesos de cont:-ol en tiempo real deben :-edactarse en lenguaje ensambla¿or (lenguaje que se corresponCe estrechameate con la r:1áq_uina abstracta) más que en un lenguaje de más al:o nivet ya qt.:e los :recursos conectados con los objetos y operaciones de la máqt::.ina abstracta se pueden especificar directamente. Otros argumentan que el programa debe diseñarse únicamente en alto nivel y que los sistemas de más bajo nivel deben proporcionar operaciones de nivel superior de eficiencia tal que no haya necesidad de preocupa:-se. En la práctica los programas se diseñan inicialmente s:in tener e!l. cuenta el bajo nivel modificándose posteriormente para mejorar su eficacia.

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA L.'lF0&\1..\TICA Y LA COG1-l"ICIÓN

Representación accidental

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Hay algunos casos en los que existen descripciones útiles de alto nivel acerca del comportamiento, que no corresponde a una :representación del programador. Como ejemplo simple, se han desarrollado diversos programas de -«instrucción de pantalla)> que generan diseños geométricos sobre una oantalla de ordenador. 1\rluchos de ellos nacen de programas creados originalmente para realizar operaciones simbólicas que no tienen relación con figuras visuales. Cuando el contenido de algunas de sus celdas de almacenamiento interno se interpretan como números que representan puntos en una pantalla de visualización, surgen trazos curiosamente regulares que el programador no había previsto. Un programa de este tipo conteniendo formas circulares podria describirse adecuadamente como < aun cuando el concepto de círculo no juega un papel en el d.isef:o Ce sus rr..ecanismos en ningú.T1 nivel. En estos casos, la descripción del programa como representación de algo es una descripción hecha por al~.ln observador fruto del hecho, más que fruto del diseño. Si no fuera por esta última posibilidad podríamos afirmar que cualqu.ier programa de ordenador construido correctaillente está relacionado con u..TJ. dominio subjetivo únicamente a través dr.:! relaciones de representación dirigidos por sus programadores. Sin embargo . permanece la posibilidad lógica de que un ordenador pueda terminar funcionando con éxito en un dominio totalmente inintencionado por S<.lS diseñadores o por los programadores que construyen sus programas. Esta posibilidad está relacionada a los temas de acoplamiento estructural e interacción instruccional mencionadas por l\!aturana. El dice que las estructuras en el sistema nervioso no representan el mundo en el que vive el organismo. De un modo similar, uno puede decir del programa de instrucción de pantalla que sus estr.1cturas no representan los objetos geométricos que dibuja. Es posible que pudiéramos dotar a una máquina de cualidades que no están previstas. E~ la se-::ción 8.4 se discutirá la relevancia de esta observaCión a la cuestión de si los ordenadores pueden pensar.

8 Cálculo e inteligencia

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Las preguntas de los usos futuros del ordenador se entremezclan con cuestiones acerca de si llegarán a ser algún día inteligentes. La existencia de un campo lla:nado «inteligencia artificial» estudia esta posibilidad y, tal como se apuntaba en la introducción, ha habido mucha especulación sobre el impacto social de dichos desarrollos. Los principios teóricos desarrollados en capítulos anteriores nos conducen a la conclusión de que uno no puede programar ordenadores pa:-a que sean inteligentes a la vez que necesitamos mirar en diferentes direcciones para el. diseño de una tecnología informática potente. El objetivo de este capítulo es fundamentar esta conclusión en un análisis y una critica de las pretensiones acerca O.e la inteligencia artificial. Se comienza examinando el fondo en el que se destapa la cuestión de la inteligencia de las máquinas.

8.1.

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¿POR QUE PREGUNTAMOS?

la primera cuestión que uno se preguntaría sería considerar que los ordenadores podrían ser inteligentes. Un ordenador, al igual que un reloj o una máquina de sumar, es un dispositivo físico complejo que precisa modelos de actividad que represente algún mundo externo. Sin embargo, no parece útil apenas preguntar si un reloj o una máquina de sumar son inteligentes. ¿Qué es, pues, diferente en los ordenadores? No hay una respuesta sencilla a esta pregunta; no hay distinción clara que_s_epa~e los _reloj_e:s_p_e_lq~ord~nadq_r~~ pgniendo a estos últimos en una clase de pensadores en potencia. Todas las diferencias son de grado (aunque grandes), en una serie de dimensiones:

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C..iLCULO E L.'ITEI1GENCIA.

F-ACL' LA COMPRENSIÓN DE LA INFOR.\1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

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cuado) sufre un cambio que puede causar que actúe de modo diferente en el-f
Autonomía aparente Se ha afirmado que el reloj ha jugado un papel importante en la comprensión de nuestros sistemas físicos debido a que presentaba un tipo de autonomía que no es compartida por la mayoría de herramientas mecánicas. Aunque se construye para un propósito, una vez que se está ejecutado puede continuar durante largo tiempo (o inch..:.so indefinidamente) sin necesidad de intervención humana. Esta característica de operación autónoma hace posible para el reloj el proporcionar un modelo de determinados aspectos del mundo físico tales como el movimiento de los planetas o de los organismos biológicos. El ordenador presenta este tipo de autonomía en grado mucho mayor. Una vez que ha sido programado puede llevar a cabo secuencias complejas de operaciones sin intervención humana.

Complejidad de objetivos

Impredecibilidad

Un reloj puede ser complejo en los detalles de su const:ru.cción pero st.:. estructu..-a global se determina por un propósito claro y comprensible. Todas las panes y sus actividades se pueden explicar en términos de su contribución a la rotación regular de sus ma:1ecillas. La complejidad se puede romper en una forma modular. Por otra parte, un sistema informático no necesariamente debe tener un propósito único. Las actividades de un gran sistema moderno de tiempo compartido se puede entender sólo revisando toda la gama de servicios proporcionados a los usuarios. No hay manera de asignar u..Tl propósito único u objetivo global a cualquiera de los detalles de su construcción u operación. Cada detalle pue¿e ser el resultado de un compromiso desarrollado entre muchas demandas en conflicto. A veces, la única explicación de la forma corriente del sistema puede ser una apelación a esta lüstoria de modificaciones.

Como cor..secuencia de la complejidad y la plastici6d, ia actividad del ordenador (aun cua:cdo funcione sin errores) es, fr.ecuentemente, impredecible en u:r:a z:nediCa impor:ante. Naturalmente, es predecible ~r: el nivel f:::sico; :.L."'la simulación completa de la c.áqu:l:1a eje(:utando d programa conducirla a predicciones de les mismos resultados. Pero :::sto es como decir que la actividad de un organismo es predecible hacie::J.do una simulación de sus células físicas. La simulación es un orden de complejidad que lo hace poco interesante como mecanismo predictivo. De modo similar, en un sistema ii?forinático diseñado y funcionando correctamente a u..."1 nivel superior, a menudo, no hay manera de predecir cómo va a act:.rar un programa, si no se ha rodado (o simulado paso a paso, lo que es de la misma cornpiejiCad). AJ interactua:- con z..:n sis-::e:na de este tipo te:;.demos a tratarlo de la misma ma..r1era que tratames a los organismos: operamos perturbán¿olos y obsenrar:do los r¿:suhadcs, construyendo así u..""J.a comprensión de su comportamiento. El efecto neto de estas diferencias ::uantitativas es la creación de un salto C'..Ialitativo evidente, desde las propiedades < de las máquinas de sumar y les relojes a las cualidades ~ del ordenador. Es importante anotar que las diferencias no surgen del hecho que los ordenadores utilicen simbolos (igual lo hace la máquina de sumar) o que contengan procesadores de propósito general (igual lo hacen los hornos de microondas acruales). Las diferencias se destacan de las propiedades de los sistemas globales dentro de los cuales funcionan los ordenadores.

Plasticidad estructural La mayoría de mecanismos fisicos (incluyendo los relojes) no sufren cambios estructurales a lo largo del tiempo. Sus cambios dinámicos (el movimiento de las partes) dejan constante la est..-uctura básica. Los sistemas ip..:formáticos, por otra p3.J..-te, pueden sufrir constantemente cambios estructurales. Cada vez que se·ejecuta un programa, se escribe un archivo. o se añade un programa nuevo al siStema (visto en el nivel ade-

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA L."XF0&\1ÁTICA Y L~ COGNICIÓN

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LA INTELIGENCIA COMO SOLUCION RACIONAL DE PROBLEMAS

2.

Diseño de una representación formal

Una restricción importante en la caracterización del entorno de las tareas es la necesidad de una representación simbólica formal en la que se pueda establecer explícitamente todo aquello que sea: relevante. Esta representación formal puede no parecer como lógica matemática, pero necesita formalizarse en el sentido que es posible asentar reglas totalmente explícitas para aquello que constituye Una representación bien formada, y en que debe ser manipulable en fonnas que correspondan al entorno de la tarea. Una de las mayores actividades en inteligencia artificial teórica ha sido el intento en diseñar sistemas formales los cuales puedan representar adecuada y consistentemente hechos acerca del mundo.

En el Capítulo 2 se describía cómo se desarrolló la inteligencia anificial a partir de los intentos de formalizar d comportamiento en la resolución de problemas, bajo la influencia de los trabajos de Simon sobre la toma de decisiones racional. Un problema o tarea se analiza en términos de un «espacio de problema)> generado por un conjunto finito de propiedades y operaciones. Una <'solución'> es un punto particular en este «espacio que tiene las propiedades deseadas. La resolución de problemas es un proceso de búsqueda de una secuencia de operaciones que conducirá a un punto de solución. Aunque este modelo se aplicó inicialmente, en un sentido muy directo_. en el diseño de programas tales como el GPS (el «General Problem Solver» (1) se puede aplicar a la mayor parte de los trabajos de inteligencia artificial en un sentido más general. Podemos empezar a percibir las limitaciones de esta aproximación a la inteligencia observando con cuidado por dónde se debe continuar ct:.ando alguien constr.1ye un programa de ordenador. Se necesitan l1evar a término varias tareas distintas (aunque no necesariamente aisladas unas de otras o en el orden particular dado aquí). Pueden asignarse, a veces, a personas diferentes con titulaciones profesionales tales como «analista de sistemas)>, o ~. Por razón de simplicidad nos referiremos a un ~> único.

1.

137

CÁLCULO E L"'TEUGENCIA

3.

Incorporación de la representación en el sistema informático

Una representación formal es una abstracción. En orden a utilizarla en una constn..1cción, se necesita predisponer sus estructuras en correspondencia con las estructuras disponibles en el ordenador a algún nivel. Una representación formal en particular se puede incorporar de muchos modos diferentes, cada uno de ellos teniendo propiedades diferentes con relación a los cálculos que se puedan llevar a término. La cuestión critica es que la incorporación sea fiel al sistema formal; es decir. que las operaciones llevadas a cabo por el sistema informático sean consistentes con las reglas del sistema formal (2).

Caracterización del entorno de la tarea

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4.

En primer lugar, el programador debe hacer un análisis cbro de lo que constituye la tarea y el conjunto potencial de acciones del programa. La tarea no se puede describir con vaguedades del estilo de ' o '~asimile las historias de la prensa~> sino que debe establecer los términos de los objetos relevantes del entorno y las propiedades particulares que deben entrar en consideración. Como disct:.tiremos in €-T.::.enso más adelante_. esta tarea es la más critica. Ello conduce a la generación de un dominio sistemático que engloba la interpelación del programador acerca de la situación en que funcionará el programa.

Finalmente. el programador diseña un procedimiento que opera sobre las estructuras de repn~sentación incorporada al objeto de llevar a cabo la t'area deseada. Como se mencionó antes_. el proc:.:::dimiento pueLos pro.cticant~s d~ la intdigt!ncia :trtifici:~.l h:tn de est;:¡r ;:¡dvertidos qu
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H..~CIA L.;.. COMPRENSIÓN DE IA Thl""FOR.:.\1A.TICA Y LA COGNICIÓN

CALCULO E L"'TEUGENCL\

de o no estar caracterizado directamente como una bú.squeda. Su propiedad critica es_su fidelidad al sistema fonnaL tanto si este sistema es lógica matemática, razonamiento proceduraL lógica difusa, concordancia de moddos u otros sistemas. Para cada uno Ce estos hay reglas formales subyacentes que, aunque puedan diferir de la lógica deductiva estándar, determinan lo que constituye una representación válida y lo que puede hacerse con ello. Sin un entendimiento preciso de estas reglas, no ha'l?ría manera de diseñar un programa de ordenador.

8.3.

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EL FENOMENO DE LA CEGUERA

El resumen de la sección anterior nos prepara para interesarnos por la cuestión de la inteligencia de las máquinas e!l relación con. la notación de Heidegger de ((ceguera e>. Corno se señaló en el Capítulo 3, Heidegger dice que la base dd entendimie!!to de la cognición es estar-en-elmundo. Gra..'"'l parte de la capacidad para tratar nuestra experiencia ql!e implica objetos y propiedades presentes-a-mano se deriva de ur..a ~xpe­ riencia preconsciente de ellos como disponibles-a-mano. La eser..c:ia de nuestro Ser es la experiencia pre-reflexiva de ser lan::.ado a wla situación de actuar, sin la oportunidad de desengancharse y fur:cionar como obsenradores separados. La reflexión y la abst:-acción son fenóme:c.os importantes, pero no son la base de nuestra acción cotidiana. Siempre que tratamos una situación corno presente-a-mano, analizándola en términos de objetos y sus propiedades, creamos una ceguera. Nuestra visión es limitada a aquello que se puede expresar en términos de lo que hemos adoptado. Esto no es un defecto a evitar al pensar; al contrario, es necesario e ineludible. El pensamiento reflexivo es impOsible sin el tipo de abstracción que produce ceg.1era. Sin embargo, debemos estar precavidos sobr::: las limitaciones que se imponer... Al escribir t.
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cluye comportamientos que parecen inteligentes. Por ejemplo, muchos juegos pueden tratarse con aplicación de las técnicas descritas en la sección previa para producir programas que son superiores en juego a sus oponentes humanos. No hay razón a priori para dudar que esto será verdad incluso en juegos de elevada complejidad corno es el ajedrez. Hay también dominios en los que se pueden constr...J.ir con éxito los llamados "sistemas expertos)>, tales como manipuladores de sistemas algebraicos, a.lalizadores de espectrogramas de interés en química o reconocedores de anomalías en electrocardiogramaS. Igual que con los juegos, ¿stas son áreas en las que la identificación de las caracte::isticas relevantes es directa y la naturaleza de las soluciones es muy precisa. No obstante, si se considera la inteligencia en un espectro más amplio empiezan a aparecer las inadecuaciones de un programa con ceguera incorporada permanentemente. La esencia de la inteligencia es actuar ordenadamente cuando no hay una predefir:ición .simple del problema o del espacio de estados en donde realizar la búsqueda para encontrar una solución. No es posible la búsqueda racional denrro ¿e un espacio de problema hasta que el propio espacio se haya creado siendo útil sólo en la medida que la estructura formal corresponda efectivamente a la situación. No debe resultar sorpren¿ente. pues, que el área en que la ir..tdigencia artificial ha tenido mayores dificultades radique en la programación co:c sentido común. Se reconoce desde anto.ño que es mucbo más fácil escribir un programa capaz de ejecutar operaciones formales abstracta~ que describir el sentido común de un perro. Esta es una consecuencia obvia de la percepción de Heidegger de que es precisamente en nuestra <'cotidianeidad ordinaria» en donde estamos inmersos en una disponibilidad-a-mano. Una metodologia por la cual se pueden realizar tareas Cefinidas formalmente presentando representaciones diseñadas cuidadosamente (haciendo las cosas presentes-a-mano) no teca d problema de la c:::!guera. Acusamos a la gente de estar faltes de sentido común precisamente cuando alguna representación de b situación la ha cegado en un espacio de acciones relevantes en potencia. Ha habido cierta dosis de discusión en la literatura de inteligencia artificial sobre la posibilidad de que un programa sea capaz de conmutar entre diferentes representaciones o que cree otras nuevas. Si esto ftlera posible se podría aliviar la ceguera inherente :::n cualquie:- representación. Aunque si observamos cuidadosamente lo que se propone en realidad, no hav confrontación verdaderamente. En algunos casos el programador c;nstruye una pequeña cantidad de caract~rizac:iones diÍerentes (en. vez de una.sola)_siendo el programa capaz de alternar entre aquéllas. En otros, la así llamada creación de representacior..es no afecta a la caracterización del entorno (y es aquí donde nace el problema)

140

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HACIA U COMPRENSIÓN DE L-l.. L"'FOR.\1ÁTICA Y L-l.. COG.NlCIÓN

sino simplemente a los detalles de las estructuras formales por las cuales es representado. En cualquier caso, queda inalterado el problema de la ce~..1era tal como se creó en la programación. En la investigación actual en inteligencia artificial se establece frecuentemente que el problema clave es la «adquisición del conocimiento'). Los investigadores buscan la construcción de herramientas que permitan a los expertos en un dominio de tareas (como puede se:::- la diagnosis médica) traspasar su conocimiento de expertos a un sistema informábco. Debería resultar evidente de la discusión anterior que éste es un objetivo inalcanzable. Se ha supuesto, generalmente. que la dificultad de tener expertos que hagan explicitable su conocimiento es de tipo comunicacional; que la representación adecuada está de alguna manera en la mente del_experto, pero no accesible a la introspección o verbalización. Si tomamos con seriedad el trabajo de Heidegger y 1\-Iaturana, vemos que los expertos no necesitan tener representaciones formalizantes al objeto de poder actuar (3). Ellos pueden manipular representaciones, a veces, como una parte de actividad con éxito aun<;ue no es fructífero buscar una formalización completa de la pre-comprensión que subyacen al pensamiento y a la acción. Como recuerda Gadamer no podemos nu.""'lca tener un apercibünie!J.to completo explicito de n¡¡estrcs prejuicios. Esta es una condición esencial del pensa.."''lientc y el lenguaje humanos, y no un fallo de herramientas de comunicación. Pero uno podría estar tentado de argumentar algo así como: ¿No estamos siendo demasiado prematuros al excluir de las TI).áquinas capacidad inteligente debido a la ceguera que conllevan? ¿No esta.."iamos, igualmente, comprometiendo a la «falacia hombre-superhombre» negando inteligencia al pensamiento humano ordinario? La respuesta a esta objeción fue presentada en capítulos anteriores. Heidegger demuestra que la esencia de nuestra inteligencia está en nuestra lanzabil:idad, no c:n nuestra reflexión. De un modo similar, lY1aturana muestra que los sistemas biológicos cognitivos no operan manipulando representaciones de un mundo externo. Es el observador q1.:e describe una actividad que representa a algo. La cognición humana incluye el uso de representaciones, pero no se basa en la representación. Cuando se aceptan (a sabiendas o no) las limitaciones impuestas por una caracterización panicular del mundo en términos de objetos y propiedades, se hace sólo a titulo provisional. Siempre queda la posibilidad de rechazar, reestructurar o trascender tal ceguera particular. Esta

3. Dreyfus y Dreyfus en Mind Over Machine O 985), ::u-gument::m o. lo !.argo de lineo.s muy similares a las nuestns que la experiencio. no se puede capturo.r en ninguna colección de re-gl:ls formales.

cA.LCULO E

141

L"'TELIGENCL~

posibilidad no está bajo nuestro control; es el rompimiento de una representación y el salto a una nueva, independientemente de nuestro deseo_. como parte del acoplamiento con el mundo que habitamos. En debates concernientes a las posibilidades de la inteligencia artificial, un tema recurrente ha sido la ridiculización de la objeción típica que las máquinas pueden hacer solamente aquello que se les dice que hagan. Evans (The 1\tlicro 1\tlillennium, 1979, p. 157) da una respuesta típica. Cuando se le pregunta «¿Es seguro que sólo puede hacer lo que usted ha programado previamel)te que haga?)) él sugiere una respuesta inesperadamente simple: «Lo mismo es cierto para animales y seres humanos)>. Debe quedar claro que: en esta respuesta (como en toda respuesta similar) se fracasa en distinguir entre dos cosas muy diferentes: los sistemas determinados por la estructura (que incluyen personas, ordenadores y cualquier otra cosa que opere de acuerdo a leyes fisicas), y los sistemas programados explicitamente con una representación escogida. Enunciando las .~os~s con rigor: «Un animal o un ser humano pueden hacer·únicamente aquello que su estructura, establecida previamente, le permitiría hacen>. Pero esto no es de ninguna manera lo mismo que decir <) que corresponda al modo en que se programan en realidad los ordenadores.

8.4.

¿QUE ES DEL APRENDIZAJE Y LA EVOLUCION?

Habiendo seguido el esquema hasta aquí, el lector podría estar tentado a objetar la manera en que hemos enlazado las preguntas: «¿puede·n los ordenadores ser inteligentes?» y<< ¿es posible construir una máquina inteligente?». Se han enfocado dos problemas de: construcción. mostrándose que los requerimientos sobre el programador conducen a limitaciones inevitables. Pero ¿qué ocurre si el programador no determina explícitamente la representación y su incorporación? ¿Qué pasa si algo de esto pudiera desarrollarse por si mismo? Desde el principio de la inteligencia artificial han habido críticos que han sentido que la es.;:ncia de la inteligencia radica en la capacidad de un organismo de aprender de la experiencia, condenando cualquier esfuerzo para crear máquinas inteligentes a base de programarlas. Ha habido muchos intentos para construir programas que aprenden, que comienzan con una estructura mínima y que desarrollan una estructura ulte::ior bien por medio de un proceso de refuerzo modelado sobre teorias conductistas de premio y castigo o bien a través de una especie

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HACIA LA COMPRENSION DE LA INFOR.'IÁTICA Y L' COGNICIÓN

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cALCULO E

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de selección modelada a partir de las teorías de la evolución. Recientemente, ha habido un resurgimiento del interés en los programas que aprenden, incluso entre autores como Niinsky, que habían sido críticos acérrimos de los esfuerzos en ios inicios (4).· . Si se examina la literatura sobre inteligencia artificial en relación con el aprendizaje, se encuent..--an tres aproximaciones diferentes:

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Formación combinatoria de conceptos La segunda clase de progra:nas que aprenden hace lo que se ha dado en denominar «formación de conceptos)> o «aprendizaje de conceptos)>. Esta aproximación (que ha si~o tambi¿n fl.!ente de muchos ::!xperimentos en psicología cognitiva) está motivada por la observación de que la gente puede aprender a agn.1par objetos relacionados en categorías. Por

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4. Véase Minsky, «K~lines: A ~~ry of memory, (1.981). S. Samuel, «Sorne studies in rnacJtine learning using the game of checkers, (1963).

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143

ejemplo, la gente tient! un ~ que permite distinguir a los caballos de los que no lo son. La cuestión es cómo surgen dichos conceptos, ya que en la mayoria de los casos no se enseñan explícitamente sino que se aprenden a través de experiencias en las qUe se etiquetan objetos específicos como miembros o no de la clase. En los programas de ordenador (y también en la mayoría de los ex~ perimentos psicológicos) el problema se caracteriza inicialmente en base a un conjunto de objetos y propiedades, justamente como se ha descrito anteriormente en la metodología típica de la programación. Por ejemplo, en el programa de Winston que opera con un «mundo de bloques» (ó), la formulación inicial incluye objetos no descomponibles (los bloques individuales) y propiedades (como son el color. forma y oric!ntación. o bien si están en contacto o no). El programa entonces intenta encontrar combinaciones estructurales de objetos y propiedades que corresponden a la asignación (por el programador) de ejemplos de categorías. El programa de \Vinston, por ejemplo, produce la combinación que podriamos describir como «dos bloques verticales, no colindantes, con un tercer objeto horizontal sostenido por ambos)) para deflnir el concepto de -:(a:-co~> tal como se incorpora en una secuencia especifica de ejemplos. Otros programas tienen mecanismos más elevados . pero existe una base comiln: el programador comienza creando una representación y el -:capre::1dizaje'> consiste en encontrar (y almacenar para uso pcstericr) combir:aciones de sus dementes que satisfaga:1 cierto criterio. Las limitaciones de esta aoroximación no son tan inmediatamente obvias como las del ajuste de~ parámetros simples, pero se derivan directamente de la discusión de la sección anterior. Ningu..Tla dosis de reajuste y recombinación de los elementos existentes va a trascender las suposiciones hechas al representar a dichos elementos, En general. los programas de este tipo hacen referencia solamente con los tipos de ejerr:olos más simDles v con ,(conceotos:> que carecen de natl!ralidad v gene;alidad ....V ob]eto de bus.:::ar ce~ binaciones para tener alguna pr¿:_ babil.idad de ~xito. la representación inicial debe desmenuzarse e:1 un pequeño :1úmero de propiedades -::scogidas cl!.idadosamentt::: que se convenirán en relevantes. Como 'VVinston observa con cautela (7): <{el pequeño número de propiedades asociado con cada objeto puede ser causa de algún desasosiego. ¿Es posible que los .::jemplos funcionen solamente en razón a una disposición cuidadosa de las rendijas y de su pequeño número? Podria ser. Naturalmente, una cuestión importante a

Ajuste de parámetros La aproximación más simple (y una de las que ha producido mayor número de resultados publicados) es limitar las capacidades de aprendizaje del programa al ajuste de parámetros que operan dentro de una representación fijada. Por ejemplo, el programa de Samuel que juega a las damas (5) contiene una colección de funciones de evaluación. las cuales calculan las ventajas de una posición propuesta. Estas funciones (tales como apilar el número de piezas o ver cuántos sal:os son posibles) daban resultados diferentes paro. situaciones diferentes. El problema obvio era decidir qué peso debe darse en la elección de una jugada. El programa de Samuel iba cambiando los pesos gradualmente adoptando entonces el peso modificado en el caso de que las jugadas nuevas escogidas tuvieran éxito. Se han desarrollado aplicaciones más sofisticadas de esta técnica, pero la idea general es la misma: una estructura fijada está en un lugar, y el aprendizaje consiste en ajustar algún tipo de peso para alcanzar una cota más alta de eficacia. Aunque puede haber algunos tipos de tareas de programación para las que esta técnica es útil, claramente ello no evita el problema de la ceguera puesto que proporciona solamente un ligero ajuste sobre una representación preprogramada.

INTELIGE~CL'

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6. 7.

Winston. ,,Lcarning structurn.l desc:1ptions from ~xamples» (1975). Winston. ·-
144

P..ACIA U. COMPRENSIÓN DE Lo\ INFOR.\IIÁTICA Y L\ COGl-t"'CIÚN

tener en cuenta a medida que el trabajo avanza es la de qué grado de complejidad puede manipularse antes de que el sistema se descomponga)).

Evolución de estructura El tercer tipo de aprendizaje, y el más ambicioso, es aquel en que el sistema inicial no tiene una estructura di!-ectamente relaCionada con la tarea según lo ve el diseñador. Las máquinas de aprender de principios de los 60 (8) y los intentos de «evolución artificial)) (tales como en Fogel, Owens y Walsh, Artificial Intelligence Through Simulared Evolurion, 196ó) caen en este grupo. En estos programas se aplican a nivel microscópico las técnicas de las dos clases anteriores. Se aplica el ajuste de parámetros o la busca combinatoria, pero al nivel de los elementos individuales conectados en un tejido global cuya estructura no ha sido diseñada como una representación. Se llegó a expresar que un dispositivo diseñado sobre principios generales (a menudo por analogía con modelos simples del sistema nervioso) podría aprender una amplia gama de comportamientos como resultado de un acoplamiento es-::~c­ tural en una serie de ensayos de aprendizaje. Esta aproximación es compatible con la visión de N1aturana del acoplamiento estructural. Se obtiene una perspectiva de los ordenadores muy diferente si, en vez de mirar hacia el problema de su programación, se les mira como sistemas plásticos determinados por la estructura. Un sistema informático no necesita tener una estructura fija construida por un programador sino que debe tener una estructura que evoluciona conformada por las interacciones. lYluchas de las características de los sistemas autopoyéticos se cumplen para cualquier sistema cuya estructura interna puede cambiar como resultado de perturbaciones, y los programas de ordenador comparten esta cualidad. La aproximación evolutiva a la inteligencia artificial es teóricamente posible, pero esencialmente no ha tenido éxito en su puesta en funcionamiento. Las técnicas que se han vislumbrado para el cambio estrl.lctural a nivel microscópico y las estructuras organizacionales nt!cesarias para la conectividad de elementos han resultado inadecuadas para obtener siquiera comportamientos de interés rudimentario (9). Después de un breve deslumbramiento en los años 50 y al principio de ,l· Para una buena introducción general v¿:l.Se Nilsson, Learning .V!achines (1965). «The Cha.ostron» de Ca.dwallader-Cohen, Zvsicz..~ v Donnellv (1961) ~s una critica satírico de lo c:mdidez evidente en algunos intentos ·picne~s. S.

9.

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cALCULO E Tht"TEUGENCL-\

145

los óO, se abandonan casi completamente todos los trabajos de este estilo, para ser sustituidos por el tono de la investigación de la inteligencia artificial descritos con anterioridad. Este fracaso no es sorprendente si se miran los supuestos hechos por aquellos que lo intentaron. Suponían que el sistema subyacente tenía una estr..rctura relativamente simple, y que su complejidad provenía del gran número de interconexiones que habían aprendido. La imagen dire::viz era la de un gran número de neuronas esencialmente uniform<::':S con potencial esencialmente amplio y uniforme para las interconexiones. El trabajo a lo largo de los años en neuroanatomía y neurofisioJogía ha demostrado que los organismos vivos no encajan en esta image;. Incluso, un organismo tan pequeño como es un gusano con unos Pocos cientos de neuronas está altamente estructurado y buena parte de su comportamiento es el resultado de la estructura que incorpora y no cid aprendizaje. Por supuesto, la estructura del sistema nervioso entra en el ser por medio de la evolución. Pero si se intenta duplicar la evolución más que el cambio estructural que ti e !le lugar a lo largo de la vida del individuo, nos enfrentamos con aún menos conocimiento de los mecanismos de cambio. Este se mantiene cierto a nesar de los avances recientes en gen¿!ica molecular la cual revela, más aún, la complejidad de las caPas superpuestas de los !nt)Canismos involucrados incluso en el nivel más microscópico. Existe :ambién e:l hecho obvio que la escala de tiempo de la evolución biológica va oor t!Docas: los cambios suceden como resultado del acoplami~nto a l~ Iario de millones de años. En las disC"..lsiones de la evolución artificial se afirma, a veces, que no hay necesidad de que un sistema artificial evolucione a ritmo tan lento, ya que sus operaciones internas son mucho más rápidas que las correspondientes de los sistemas nerviosos orgánicos. Podrían producirse en un solo día millones de millones de . Esto es erróneo por dos razo:ces. La prime~a: la Naturaleza no hace las cosas secuencia1mc::!1te. Au!1que cada generación de un organismo superior tarda días o años, hav millones de organismos individuales que todos ellos sufren los proce~os s:imultáneam~nte. Este devado grado- de paralelismo anula más que de sobra la velocidad adicional de cálculo. Segunda. y más importante: la visión de que la evolución puede ir a la velocidad de la máquina ig_..:.J.ora el proceso fundamental del acoplamiento estructural. Para que los cambios sean relevantes y sobrevivan en el medio en donde habita el organismo, debe haber tiempo suficiente para que aquellos cambios tengan efecto sobre el funcionamiento del organismo. El ciclo evolutivo debe ir a la velocidad del acoplamiento y no a la velocidad a la que ocurren los cambios internos. A menos que se reduzca la noción del medio a aquellas cosas que se puedan calcular

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con rapidez (en cuyo caso se cae en todos los problemas discutidos por ene~ma de las representaciones simplistas de pequeño tamaño), un sisterri3. artificial no puede evolucionar más de prisa que cualquier otro sistema que deba sufrir el mismo acopla:niento. I;._s muy improbable que se pueda construir ningún sistema capaz de su±n;r el tipo de cambio evolutivo (o de aprendizaje) que le permita acerCarse a la inteligencia de un pequeño gusano, y mucho menos a la de-un ser humano. "El asunto del cambio estructural está también ligado estrechamente 31 problema de la incorporaciór.. de_los ordenado~es a los robots. Se ha señalado que la relación de represer..tación entre un ordenador y el mundo aue describen sus estructuras será diferente cuando se construyan rob¿ts con sensores visuales, táctiles y de otro tipo, y con efectores motrices que operen en el dominio físico. Como han apuntado una serie de. filósofos ( 1O) un ordenador conectado a una cá:nara de televisión :10 es diferente, en principio, de otro conectado a un tdctipo. Las propiedades releva:J.tes y su representación están fijadas por d dise:C.o del equipo. Una escena de video que ha sido digitalizada y procesada en una matriz de puntos gráficos (pixels) es exactamente ig'.la} a la larga lista de sentencias cada una de la forma ,da cantidad de luz q1.:e golpea la retina en d punto [x. y] es z,>. Al diseñar una correspondencia ·fija entre parámetros Ce los receptores (o efectores)_ y los deme:ntos de la representación, d programador está incorporando exactamente la suerte de ceguera de _la que se ha estado hablando. De nuevo, esto no se aplica a sistemas que, más que estar diseñados para implantar una representación partkular, evolucionana través de-acoplamiento estructural. Sin embargo. las posibilidades para los ordenadores cuya estructura física evolucione de esta manera son todavia más remotas que aquellos que se prog:
8.5.

L

HACL' L' COMPRENSIÓN DE LA INFORMATICA Y L' COGNICIÓN

¿PUEDEN LOS CERDOS TENER ALAS?

Los lectores bien entrenados en la t:-adición analitic:l habrán cor> cluido e::-1 est;;: punto que el a:;:-gumento de que los orCe~2.cicres no pueden ser intdigentes tiene varios "agujeros lógicos)>: · l. En primer lugai, no hemos dado una definición precisa de inteligeÍ1cia. La discusión de Heidegger ha sugerido varias cate-

cALCULO E INTEliGENCIA

147

gorías de inteligencia humana, pero no da la clase de criterios claros necesarios para diseñar experimentos ojetivos para determinar si un si-:;tc:ma dado era inteligente. 2. Se: ha aicho explícitamente que los ordenadores pueden realizar algunas tareas (tales corno jugar con juegos complejos) igual que un ser humano. Algunos investigadores tomarían esto corno constituyente de comportamiento inteligente. ¿Cómo, entonces, excluir este comportamiento_del dominio de la inteligencia? 3. Finalmente, hemos dejado abierta la posibilidad de que alguna máquina o. secuencia de máquinas diseñadas convenien-· temen te pudiera ser capaz de sufrir un acoplamiento estructural adc:cuado y, por tanto pudiera pretender tener inteligencia como cualquier organismo, incluyendo el ser humano. Ya que aceptamos la visión de que una persona es un sistema determinado por la estructura no podernos estar seguros que un sistema sim1la:I- ~ hecho de silicio y metales no podría ser equivalente a uno compuesto de protoplasma. A la h:z de estos puntos ¿no seriamos ilógicos o inconsisten.tes en la afirmación de que los ordenadores no pueden ser inteligentes? Para responder a este reto, se necesita volver a recordar la teoría del lenguaje des.arroUa6 c:n d Capítulo 5. Las ser..!endas en u.:1. léngu:1je humano no pueden tratarse. de hecho, como enunciados alrededor de un mundo objetivo sino que deben serlo como acciones en un espacio de compromisos,-Si esto se aplica a la pregunta ,,¿Hay agua en li nevera?;> también debe aplicarse con el mismo derecho a esta otra: {<¿Pueden los ordenadores ser inteligentes?» Si se supone que la person;_ que pregunta lo hace con seriedad, hay U."'1 fondo de propósito y de comprensión subyacentes (el , el que respondiera dentro de la tradición analítica podria tener dificultades porque aunque la idea está desvergonzadamente agarrada por los pelos, los trabajos actuales en ingeniería genética dejan abiertas posibilidades lógicas de crear una bestia cor: las caracte:r:isticas deseadas. Se admite que podria haber algún amparo al desafiar al que pregunta si la monstruosidad construida podria llamarse todavia con propiedad «cerdo» (11) invalidando, por tanto, la pregunta. Pero si la pregunta fuera hecha seriamente ni lapo-

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Véase:. por c:jc:mplo, Sc:arlc: «Minds. brains and programs». 1980.

11. Vease. por c:jemplo. la discusión de P....1tnam sobre clases naturales en «!::; sernantics possible?» (19i0).

148

H..~Cl.-\

lA COMPRENSIÓN DE L\ INFOR.\1ÁTICA Y LA COGl't"'ICIÓN

sibilidad lógica ni el significado preciso de <, <) se está adoptando una· orientación hacia el objeto referido por el sujeto de la sentencia como agente autónomo. La cuestión no es si es realmente autónomo; la cuéstión del libre albedrío se ha debatido durante siglos y la inteligencia artificial no ha proporcionado soluciones nuevas. Nl:is bien, aJ utilizar términos mentales nos comprometernos a una orientación hacia ellos como agente autónomo. Hay muchas razones por las que uno se puede sentir incómodo con tendencia a adoptar la misma orientación hacia las personas (a las que se toma como seres autónomos) y hacia las máquinas. No es cuestión de tener o no razón, de ser preciso o no, sino más bien de una pre-comprensión que guía nuestro discurso y nuestras acciones. Al aw.-ibuir inteligencia a las máquinas u..."'lc está haciendo más que simplemente tomar lo que Dennett en «Mechanism and responsability» (1973, p. 24ó) llama la «instancia intencional». Señala que al tomar una insta..'"l.cia intencional hacia los ordenadores todo lo que uno pretende es que «en ocasiones, un sistema puede ser tan complejo y aun así tan organizado que podemos hallar conveniente, explicativo, pragmá· ticamente necesario para la predicción, el tratarlo corno si tuv:iera creencias, deseos y f..lera racionah. Tratar un sistema como si fuera racional (en el sentido formal de racionalidad) es muy diferente de tra:arlo como si tuviera creencias y deseos, lo que aporta un grado s:igniñcat:ivo de confusión. Tratamos a los demás seres humanos no como meros ~~seres racionales)> sino como «seres responsables». Una parte esencial dd ser humano es la capacidad de entrar en compromisos y ser responsable del curso de las acciones que él anticipa. Un ordenador no puede entrar jamás en un compromiso (aunque puede ser un medio en el que convergen los compromisos de sus diseñador=-...s), al igual que no puede entrac~~~t=:_=.: como participante en el dominio del discurso humano. En capitules an- ~ ~ teribres se apuntaba a la idea central de compromiso para aquellos as-

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c\LCULO E INTEUGfu'ICIA

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pectos de comportamiento inteligente que parecen inicialmente basados sobre ideales más objetivos de racionalidad. Incluso, la capacidad de expresar una <(sentencia verdadera)> emerge del potencial para el compromiso, siendo la ausencia de este potencial lo que da a los ordenadores un tipo de ser totalmente diferente. No tratamos la cuestión de si los ordenadores pceden ser inteligentes como instancia pura. con una u otra elección a tomar en razón de los argumentos. Existimos dentro de un discurso, el cual a la vez prefigura y es constituido por nuestras expresiones. El significado de cualquier pregunta o enunciado reside en el papel dentro de este discurso. Nuestra respuesta a la pregunta de si las 'máquinas pt:.eden ser inteligentes se debe entender en el contexto de las cuestiones desenterradas en los otros capítulos y en la orientación que estas cuestiones proporcionan para la acción.

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La comprensión del lenguaje

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E:Cste una conexión íntima entre la inteligencia y el lenguaje. ~lu­ chas de las técnicas de representación descritas en los capítulos precedentes se desarrollaron al principio intentando procesar elleng'..J.aje natural (1) con ordenadores. Nuestra posición, de acuerdo con los capít~­ los preceder.. tes, es que los ordenadores no pueden entender d lenguaje. Se pueden hacer alg-..1nas observaciones importantes a lo largo del camino hacia esta conclusión; en este capítulo se revisarán los trabajos de investigación sobre este tema con cierto detalle. Estamos involucrados aquí con los detalles tt!cnicos debido a que la investigación dellengt:.aje natural ha sido el contexto para muchos de los esfuerzos de:ctro de la inteligencia artificial que han ido tratando con los aspectos teóricos que ponemos a colación. 1\t!ecanismos tales como «tramasl>, <'guiones» o <,razonamiento de recursos limitados)> se han propuesto como vías para constwir máquinas que, en algún sentidó, se relacionan con la «Comprensión» y la ,d:lterpretación)). Es precise examinarles con cuidado para evaluar tales pretensiones.

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9.1.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y COMPRENSION DEL LENGUAJE

A mediados de la década de los años 60, la investigación del lenguaje natural con ordenadores se desarrolló al despertar de la gran desilul. En la_discusión de: los ordenadores y los sistemas formales. d t¿rroino «lenguaje natur.lh se utiliza par:l. designar los lenguajes hum::mos ordinarios. para distinguirlos de: los lenguajes for:no.les consu--..üdos. tales como d cilcUlo de predicados o FORTR.AJ.'I .

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H.o\CH. L\ COMPRENSIÓN DE L.l. INFOR..\tlÁTICA Y LA COGNICIÓN

sión causada por el fracaso de los proyectos de traducción automática que habían sido acompañados de gran propaganda y nucha financiación. Existía el sentimiento de que los investigadores fracasaron al tener demasiado optimismo acerca de la capacidad de los ordenadores para tratar las complejidades del lenguaje. Los investigadores en in te~ Egenc~a artificial tomaron otra aproximación, yendo más allá del mezclador de palabras sintáctico que dominaba la traducción automática. Estaba claro que para el tratamiento automático eficaz .del lenguaje. tanto fuera para la traducción, la respuesta a preguntas o la recuperación sofisticada de información, no era suficiente el análisis de las estnlcturas sintácticas y la identificación de los aspectos del léxico. Los programas tenían que tratar de algún modo con lo que significan las palabras y las sentencias. En las primeras colecciones de artículos sobre inteligencia artificial se han descrito una serie de programas en esta nueva veta (2). Cada programa trabajaba en algún dominio muy limitado (tal como escrutin:i.os de béisbol, árboles genealóg.i:cos o problemas de álgebra) dentro del cual era posible establecer estru.cturas de representación formal correspondientes al significado de las sentencias. Estas estructuras podían utilizarse en un oroceso de razonamiento sistemático como una simulación parcial de ~omprensión del lenguaje. El modelo de comprensión de lenguaje implícito en dichos programas (y desde entonces er: la mayoría de e!los) descansa sobre algunas suposiciones básicas acerca del lenguaje y la representación que hemos elaborado en los anális.i.s anteriores de la tradición racionalista: l. Las sentencias en un lenguaje natural corresponden a hechos acerca del mundo. 2. Es posible crear un sistema de representación formal tal que:

a) Para cualquier hecho relevante acerca del mundo ex:ste una estructura cor:-espondiente en el sistema Ce representación. b) Existe un modo sistemático de correlacionar sentencias en lenguaje natural con estructuras en el sistema de representación, de tal manera que la estructura correspondier:te establece el mismo efecto que la se:ltenda. e) Las ooeraciones "formales sistemáticas sobre estnzcturas de represent~dón pueden vislumbrarse como capaces de realizar un razonamiento válido. 2. Fdgenbaum y Feldman, Compurer and Thoughr (1963); Minsky. Semanric Jnformation Processing (1967).

L.l. COlVlPRENSIÓN DEL LENGUAJE

!53

Esta formulación algo simplista necesita mayor elaboración para ser comprensible. Por ejemplo, está claro que una pregunta o un maD.dato no corresponde a los hechos de la misma manera que lo hace una sentencia y que un sistema de razonamiento basado justamente en la lógica es improbable que sea suficiente. Discutiremos algunas de estas elaboraciones más adelante. pero ahora, no juegan un papel esencial para una comprensión preliminar. El elemento crítico en esta aproximación es la manipulación sistemática de una representación formal. Las operaciones que se llevan a cabo sobre las estructuras de representaci9n no se justifican por los hechos alrededor del lenguaje, sino por la correspondencia entre la representación y el mundo que se está describiendo. Es en este sentido que se dice que dichos programas «entienden)> las palabras y las sentencias que ellos tratan, mientras que los programas primitivos de traducción automática (u o-tros progra:::nas que manejan texto utilizando reconocimiento de palabras clave, o que operan con métodos estadísticos) sólo (cooeran sin comnrender». ÁSe han hecho Ámuchas afirmaciones acerca de que el '> es nuevo y s~perior a aproximaciones filosóficas al lenguaje más antiguas. No obstante, con pocas y notables experiencias (que se discuten más adelante), éstas han demostrado ser bastante vacías. Fodor, en <). El programa podía responder preguntas, ejecutar comandos e incorporar hechos nuevos acerca cie su mundo. Hada la presentación dd mundo simulado sobre una pantalla de vídeo, mostrando las actividades que llevaba a cabo a medida que movía los objetos a su alrededor. El diálogo siguiente (3) ilustra algunas de sus capacidades (lªs líneas en minúsculas se escriben por el ser humano y las que están en mayúsculas por d ordenador): 3.

Reimpreso dt: Winograd. Understanding Natural Language (19i2). pp. S-15.

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!54

HACIA U COMPRENSIÓN DE U INFORMÁTICA Y U COGNICIÓN

-toma un bloque rojo gra..l"lde

OK -agarra la pirámide NO ENTIENDO QUE PIRAJ.V!IDE QUIERE USTED DECIR -encuentra un bloque mayor que el que estás haciendo y ponlo en la caja.

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-¿qué contiene la caja? LA PIR.Auv!IDE AZUL Y EL BLOQUE AZUL -¿por qué objeto está sostenida la pirámide? POR LA CAJA -¿cuántos bloques están fuera de la caja? CUATRO -¿es al menos uno de ellos más estrecho que el que te he dicho que tomes? SI, EL CUBO ROJO -¿está sostenido? SI, POR LA MESA -¿puede la mesa agarrar bloques? NO -¿has tocado alguna pir:ámide antes de que pongas la verde en el cubo pequeño? SI, LA VERDE. -¿Cuándo la has agarrado? MIENTRAS APILABA EL CUBO ROJO, UN BLOQUE GRANDE ROJO Y UN Cwl30 GRANDE VERDE -¿por qué? P A.T<..'. DEJARL'..

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Además de dar respuestas que bvocan al razonamiento acerca del dominio (el mundo de los bloques de juguetes), el sistema saca conclusiones acerca de la estructura de la conversación v acerca del conocimiento hipotético del otro participar..te. Para analizar una frase como 'da nirárnide:>, se debe considerar el contexto. El mandato ..:(agarra la pirá'"mide,> casi al principio del diálogo está especificado insi..lficientemente ya que hay varias pirámides en el mundo del robot. Pero la pregunta posterior ((¿por qué objeto está sostenida la pirámide?» se entiende referida a la pirár:lide especifica mencionada en una respuesta -----;-;::::--prev}a. Manteniendo un registro de la conversación, SHRLDU podía, a· ·-···-4---·--menudo, determ"inar el referente de una frase. También mantenía re-

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LA COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE

!55

cistro de parte del conocimiento implícito en las expresiones de una Persona, por ejemplo, al hecho que un bloque haya sido referido por u.Tl color. Podía utilizar esto para a:y"Udar a elegir entre interpretaciones alternativas. Por ejemplo, si un bloque ha sido referido poi la persona corno ((bloque verde'>, no seria considerado como referente plausible de «ello» en una pregunta posterior del tipo '<¿qué color tiene?». E::l SHRLDU este razonamiento referente a la conversación no hacía uso del mismo formalismo de representación qt!e en el mundo de los bloques, sine que.era hecho con un estilo ad hoc. Sin embargo, no era esencialmente diferente de cualquier otro proceso realiz2do sobre estructuras de representación. Una serie de programas posteriores han refinado y extendido la aproximación, dentro del mismo fondo teérico.

9.2.

EL PROBLEMA DEL TR<\SFONDO

La aproximación racionalista al significado que sustentan sistemas como SHRDLU se fundamenta en la suposición de que el significado de las palabras de las sentencias y las frases formadas por ellas se pueden caracterizar independientemente de la interpretación dada por los individuos inmersos en una situación. Hay, naturalmente, asp~cros del significado que apelan a una cualificación de esta suposición. Ur..a sentencia puede incluir indicadores (palabras como «YOJ>, ((tú» o ,) cuyos referentes son elementos de la sit"!.lación de conversación, o puede::J. tener efectos connotativos (corno en el impacto de una metáfora poética) que dependen de la comprensión plena y de la empatía del escucha. Esto se ve como un añadido a un núcleo central de significado que es independiente del contexto. Aun aquellos que tienen actitudes críticas hacía la inteligencia artificial están propensos a aceptar esta separación del «significado literah de otros efectos ling:ü:fsticos. Por ejemplo, VVeizenbaum. argumenta contra la posibilidad de la comprensión de los ordenadores por este camino: Puede ser posible ... construir una estructura conceptual que corresponda al significado de la sentencia •< ¿Vendrás a cenar conmigo esta noche?,>. No obstante, es dificil ver ... de qué manera [tales] esquemas poCrian po::>iblemente entender que 2a ~isma sentencia significara la impaciencia de un joven por su amor. Weizenbaum, Computer Power and Human Reason (197 ó), p. 200. En su recer...sión del libro de YVeizenbaum, McCart..~v resvonde se.f..alando -que hay diferentes tipos de comprensión y sugie"'re q~e se pcdria esperar de un ordenador la comprensión litera} del signif..cado incluso

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HACIA L' COMPRENSIÓN DE U INF0&\1.ÜICA Y L' COGN1CIÓN

aunque no estuviera abierto a las connotaciones y sutilezas emocionales de un significado completo: Este buen ejemplo despista cuestiones interesantes y parece advertir sobre algunas distinciones. Una comprensión" completa de la sentencia redunda_. naturalmente. en conocer acerca cid deseo amoroso del joven. pero podría parecer que existe un nivel inferior útil de comprensión en el que la máquina conocerla solamente que él queria simplemente que ella fuera a cenar con él. McCarthy, .,.
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Gadamer, Heidegger, H~bermas y otros autores aseveran que el objetivo de reducir, incluso, los significados < podía entenderse solamente en relación al propósito y al trasfondo. Observando los programas de ordenador, vemos este tipo de problemas escondié':ndose a cada momento. Al objeto de que un sistema informático extraiga conclusiones del uso de una palabra o combinación de palabras, debe identificarse con una colección finita de predicados lógicos (sus condiciones de verdad) o de procedimientos a aplicar. Surgen complicaciones, incluso,-en-casos aparentemente simples~ En discusiones clásicas de serriántica la palabra ((soltero (bache~- ----'"'i--lor)>> ha sido colocada como una palabra que se define con claridad en

LA COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE

157

términos más elementales: < (4). Sin embargo, cuando alguien se refiere a una persona como ((soltero>~ en una situación convencional ordinaria, se pone en juego mucho más. «Soltero)~ es inapropiado si se utiliza para mencionar al Papa o a un miembro de· una pareja monógama homosexual y podria utilizarse para describir a una mujer de carrera e independiente. El problema no es que la definición de soltero es compleja e implica más términos que los que se llevan anotados en la definición clásica. No hay una «lista de comprobación)> coherente tal que aquellos objetos que cumplen todas las condiciones puedaif ser llamados 'e solteros» de modo consistente y aquellos que no cumplen uno o más de ellas no podrán serlo (5). La pregunta ((¿es X soltero?» no se puede contestar sin considerar las respuestas potenciales a ((¿por qué lo· quiere saber?)~. Esto es lo que Gadamer entiende por «detrás de cada enunciado está una pregunta que da inicialmente su significado)~. Es posible crear «definiciones estipulativas)~ artificiales, como en un texto de matemáticas o en el establecimiento del uso de términos en documentos legales, pero éstos no describen d uso normal del lenguaje. Cuando dejamos los ejemplos filosóficos y miramos hacia las palabras que aparecen en el lenguaje de cada día, el problema se hace aún más evidente. Cada nombre en la sentencia > despierta un problema significativo de definición. Está claro que el propósito y el contexto juegan un papel crucial al determinar qué se ha de llamar «crisis», ,ecorrupción>> o «régimen,>. Surgen otros problemas al intentar manipular palabras como «eh e «y» las cuales parecen las más próximas a los opeTadores lógicos. En SHRDLU, como se describió anteriormente, el programa para determinar el referente de una frase de sustantivo definido tal como «el bloque>~ hace uso de una lista de objetos mencionados previamente. El objeto mencionado más recientemente que se ajuste a la descripción se suponía ser el referente. Pero esto es, apenas, una aproximación gruesa. A veces da una respuesta errónea y otras no deja pistas de ningú.n tipo. Considérese el texto: )

4. Actualmc::ntc:, 6ta es una de sus dcfinicionc:s posiblc::s. Otras ddiniciones como se apunta en la descripción de: L:t s.emóntica de: Katz y Fodor( «The structurc: of a s.emantic theory». 1964), se relacionan con las focas y con la caballeria. 5. Para discutir ejemplos como este v¿ase, c::ntre otros. Fülmore "An alterna ti veto checklist th~ries of mc:aning» (1975) y Winograd, «Toward a procedur::U understanding ofsema.ntics» (1976).

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H.ACB. L~ COMPRENSIÓN DEL<\ INFOR.i\iATICA Y U COGNICIÓN

L<\ COMPRENSIÓN DEL LENGU/0E

No existe mención de lo que había en la caja, no hay pistas acerca de qué es la caja. Pero una persona que lea el texto hace la suposición inmediata de que es la caja la que contiene el conjunto de bloques. Se puede hacer eso porque se conoce que los artículos nuevos vienen, a menudo, en cajas y que la apertura de la caja es una operación lógica a hacer. Más importante aún, se supone que se está recibiendo un mensaje relacionado. No hay raZón para que la caja tenga que estar conectada con los bloques pero si no fuera así, no se podría mencionar sin una introducción más profunda. Winograd. <(i.-Vhen will computers understand people?)> (1974), p. 75.

La extenswn oermite consideraciones tales corno el grado de secuencia, el foco y conocimiento del oyente para contribcir al análisis del significado de una expresión. La tercera suposición es necesaria o si no la seg-
el

El problema, entonces, es describir el trasfondo de conocimiento y las expectativas que conducen a la interpretación. Al construir sistemas de inteligencia artificiaL ello ha conducido a la adición de aspectos a la representación. Además de razonar acerca del tema subjetivo, el programa intenta modelar aquellos aspectos de los procesos de pensamiento interno del orador y del oyente que son relevantes para la inteQretación. Ha habido una buena cantidad de trabajos siguiendo estas líneas (6) que descansan en una versión extendida del modelo básico y en una extensión correspondiente a las suposiciones asumidas anteriormente: 1. Hay una vía sistemática para correlacionar sentencias en lenguaje natural con las estructuras representativas del sistema. 2. La correlación se puede analizar en términos de: a) Significados básicos fijos de los elementos más pequeños (palabras o morfemas). b) Reglas nara la comnosición de éstos en significados de frases y se;.te¡)~ias en dond~ estas reglas pueden to~ar en cuenta propiedades especificas del estado actual del orador y del oyente (incluyendo la memoria del texto precedente).

9.3.

La lite:-atura en intelige:1cia artificial de los años 70 aban¿eraba un movimiento de alejamie~to de la orientación tradicional de la resol u-

6. Véose. por ejemplo. Schank y Abelson, Scri.pts Plans Goals and Understarr.ding (1977):--~-== --·Hobbs. «Coherence and Coreference» (1979); Grosz, ,, L'tterance and Objec:ive: Issues in na] turallanguage communication» ( 1980).

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COMPRENSION Y RECONOCIMIENTO DE FORl\-lAS

3. Existe un conjunto fijo de propiedades relevantes que constituyen el estado psicológico de un utilizador del lenguaje, al igual que hay un conjunto bien definido de reglas que describen cómo se modifica este estado en una expresión cualquiera.

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7. Se <;::ncuentrn una excepción parcial en Barwis.: y Perry (Situations arr.d Attitudes. 198.3) que intento.n situar estas complejidades en la tradición de la filosofía analítica dd lenguaje. Winogr:ld .:=:n su obra <
1 1ó0

HACH L.l. COMPRENSIÓN. DEL>\ INF0&\1ÁTICA Y L>\ COGNICIÓN

Ll. CONIPRENSIÓN DEL LENGUAJE

ción de problemas y de acercamiento hacia uno nuevo centrado alrededor de '> o '>, Una serie de programas basados en las ((estru:cturas beta'> (?vioore y Newell. 1973), en «tramas>> (Minsky, 1975)_. «guiones [scripts]» (Schank y Abelson. 1977), «esquemas)> (Bobrow y Norman_. 1975)_. y prototipos y perspectivas (Bobrow y \Vinograd, 1977) todos ellos trataban el cómo una estructura existente previamente guia la interpretación de nuevas entradas. El acento se ejercía sobre el reconocimiento más que sobre la solución de problemas. Se ha pretendido decir que estos sistemas evitaban las limitaciones de aproximaciones anteriores acerca de la representación y que sustentaban tipos de razonamiento ((no lógico)) que se aproximan más estrechamente a la inteligencia humana. Examinaremos estas pretensiones a la luz de nuestra discusión sobre el trasfondo·. ?v1insky resume la idea global:

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co al significado de las palabras en un lenguaje natural, asociamos a ca¿a palabra un «prototipo)> similar al entramado. Este prototipo, al igual que una definición, incluye una descripción de los objetos a los que se aplica la palabra. Sin embargo, a diferencia de una definición. esta descripción extendida no se considera necesaria o suficiente para determinar la aplicabilidad de la palabra. Puede incluir cosas que son típicas (aunque no siempre es el caso) o que sólo son relevantes en algunos contextos. Al Cecidir si una palabra se aplica a la representación de un objeto. el sistema de razonamiento compara estas descripciones con lo que se conoce acerca del objeto. Al hacer ~sto se puede tratar preferentemente con alguna parte de la descripción eligiendo el qué hacer sobre la base del contexto. Podría parecer que un proceso de este tipo tiene el potencial de tratar los significados de las palabras en la vía abierta por la discusión del ejemplo anterior acerca del «Soltero». Aunque el prototipo «soltero» incluye descripciones adicionales es dependiente del contexto. Se pueden vislumbrar estrategias para decidir cuáles de éstas se deben examinar, dependie!1do de alguna caracterización del contexto y de los propósitos reales. Además de estas expectativas referentes a propiedades típicas. los sistemas de enmarcado se han reoresentado también como un medio de razonar y entender por analogí~.

Aquí está la esencia de la teoría: cuando alguien encuentra una situación nueva (o hace el cambio sustancial en la vis:ión de cada cual sobre el problema presente) uno Selecciona de la memoria una estn.J.Ctura denominada (> o ((marco~>. Este es un marco memorizado que ha de adaptarse a la realidad a base de cambiar los detalles que sean necesarios ... Una vez se propone una trama para que represente una situación, un proceso de ajuste intenta asignar valores a los terminales (las características detalladas) de cada trama consistentes con los marcadores en cada lugar ... La mayor parte de la potencia fenomenológica de la teoría cuelga de la inclusión de expectativas y otros tipos de presupuestos. Los terminales de una trama se hallan ya llenos con valores por omisión. Así, una trama puede contener una gran cantidad de detalles cuya suposición no está garantizada específicamente por la situación. Estos tienen diversos usos en la representación de la información general, en casos :m:is probables. en las t¿cnicas de «rodeo lógicOl> y en los medios de hacer generalizaciones de utilidad. Minsky, «A framework for representing knowledgel> (1975), pp. 212-213. El ejemplo est:indar de l'vlinsky es un marco para la representación visual de una habitación. Una vez se ha decidido (quiz:is_. en base a ver la entrada) que se est:i mirando hacia una habitación, nuestra interpretación del resto de la escena está sesgada por suposiciones de que se hallan presentes otros elementos{coiilo son la_s ventanas). Se ap~ican suposiciones ·a la comprens~lóri de Ulla s-erlteilcüi, en la Ciue se contrastan expectativas previas en relación al contenido. Al aplicar la idea de mar-

1ó1

Una cosa que recuerda la gente es una experiencia particular, frecuentemente. con algún detalle. De este modo_. postulamos un nivel de memoria que contiene remembranzas específicas de situaciones particulares ... Comprender es encontrar la estructura de alto nivel más cercana que se halle disponible para explicar una entrada y crear un nuevo nodo de memoria para que dicha entrada se dé en t¿nninos de la estructura de alto nivel estrechamente relacionado con el antiguo nodo. Comprender es un proceso que tiene base en la memoria, particularmente la memoria para las eXperiencias muy relacionadas, accesibles a través del recuerdo y expresables por analogía. Schank, ,(Language and memory» (1981). pp. 121, 129.

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En cierto sentido_. los sistemas de cómputo basados en entramado se aprox:lman a} significado partiendo de una dirección hermenéutica. Estos no se concentran en la pregunta: «¿Cómo un programa puede reflejar con precisión una situación?)> sino más bien en la sigu.iente: "¿Cómo el preconocimiento del sistema (colección de entramados) afecta a la interpretación de la situación?)> El significado de una sen-

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162

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F...ACL.l. U COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y L<.\. COGNICIÓN

tencia o de una escena radica en b. ÜJ.teracción entre su estru.ctura y las estructuras preexistentes en la máquina. El entusiasmo, muy extendido, de los enmarcados fue la respuesta de un apercibimiento compartido pero desarticulado de b inadecuación de la aproximación de la resolución de problemas. Pero la solución no ha resuelto los problemas. Consid¿rese de nueVo la tarea de un programador intentando crear un programa inteligente, esta vez utilizando d enmarcado. En primer lugar, está la caracterización del entorno de la tarea. Esta es, esencialmente, la misma. Es necesario, todavía, distinguir los objetos y propiedades relevantes antes de hacer ninguna representación. La diferencia aparece en una segunda etapa, al diseñar el sistema formal utilizado para representar la situación. En programas más tradicionales,, tanto usen o no, lógica formal de modo explícito, existe una suposición de que las fórmulas representan proposiciones del tipo que asigna valores de verdad, tales como «el perro es un animab. Un objetivo principal de los formalismos de entramado fue la de representación «por omisión, o <(por defecto>}, es decir, los modos de cómo son las cosas típicamente, pero no siempre. Por ejemplo, podríamos desear el incluir el hecho de que «los perros ladran)> sin excluir la posibilidad de un perro mudo. La intuición de la trama se puede implantar Ú..TJ.icamente en un sistema que realiza razonarr-.iento informal, que es aquel que llega a conclusiones basadas en evidencia parcial. hace suposiciones acerca de lo que es relevante y de lo que se espera en casos ti picos dejando abierta laposibilidad de equivocación y de contradicción. Puede ser , esto es, puede extraer una conclusión y luego invertirla en base a mayor información (8). Por supuesto, el problema es saber cuándo algo se debe tratar como «tíDiCO» v cuándo las diversas partes de la trama se deben tomar como rel~vant~s. Aquí, si se analiza la literatura sobre siste:nas de marco se encuentra una mezcla de tejido a r:1ano y silencio. Las reglas simples no funcionan. Si se usan, por ejemplo. las formas por omisión de modo previo cuando no hay información explícita en cor..tra (desarrollada con anterioridad). er..tonces se supone que es aplicable aun cuando una deducción simple podrfa contraCecirlas. Si se tratan ]as analogias demasiado simplemente, hacer::cs el intento de trasladar las propiedades detalladas de un objeto a otro para el que no son apropiadas. Debe quedar claro que la respuesta no puede estar en extender los

S. Par.l analizar varias afirmaciones al razonamic:nto no-monótono. véase los articulas de Bobrow (ed.), .• Special issue on non-monotonic logic» (1980).

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LA COMP:RE!.'iSIÓN DEL LENGUAJE

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detalles de las reglas dentro del dominio del sujeto. Si se admite por defecto que el caso en que las habitaciones tienen ventanas debe aplicarse con precisión en los casos en que <(aquellas habitaciones que ... y no aquellas otras que ... » entonces esto ya no es por defecto. Simplemente. se ha reñnado nuestra descripción del mundo para distinguir ent:-e ow.-as propiedades que puedan tener las habitaciones. Otra aproximación ha sido el postular un «tratamiento con recursos limitados)> como base de razonamiento (9). En cualquier acto de interpretación o de razonamiento, un sistema .(biológico o informático) posee una canti¿ad limitada de recursos a g2:5tar para el procesamiento. La naturaleza de estos recursos estará afectada por los detalles del procesador, su entorno, y su historia previa. El producto de este proceso vie::J.e determinado por la interacción entre la estructura de la tarea y la localización del procesamiento. La capacidad para tratar información parcial o imprecisa proviene de la capacidad de efectuar una cantidad finita de procesamiento, y luego saltar a una conclusión en la base de lo que haya ocurrido hasta entonces, incluso aunque dicha conclusión pueda no ser deducible o incluso no ser verdadera. Esto es a lo que se refiere ?vlinsky cua:1do habla de la necesidad de ~. Desde un cierto punto de vista, un sistt:!ma con recursos limitados es un sistema puramente lógico: opera con reglas precisas sobre estruct:..:ras bien definidas, como lo hace un programa de cualquier ordenador. Desde otro punto de vista el sistema está llevando a cabo un razonamiento informaL La clave de esta paradoja reside en el uso de reglas formales que son relativas a la estructura del sistema informático c;.ue incorpora el formalismo (1 O). Al razonar acerca de cierto entorno de tareas, un sistema basado en tramas puede llévar a conclusiones no sólo sobre la base de enunciados acerca del mundo sino, además, en base a la forma de la representación y de los procesos que manipula:J. (por ejemplo, Sacar la conclusión de que algo es falso porque se halla represer.tado como habit:J.almente falso, teniendo, incluso. algur:a parte de deducción sobre ello, no puede conducir a la conclusión de que se2 cier:a). De nuevo, la intuición se r2:laciona con el trabajo que hemos es~ado presentando. La descripción de los sistemas determinados por la es-

9, ?ara una discusión gen!!r.ll dd tratamiento con recursos limitados a la psicología exp!!rimental. véasl! Norman y Bobrow. «On data-límited and resource-limited processes" (1975). 10. Hofstadter. en Gótkl, Escha. Bach (1979) dabora con claridad y amplitud este punto.

164

HACL-\ L~ COMPRENSIÓN DE LA INFO&'vlÁTICA Y L4.. COGNICIÓN

tructura atiende directamente a cómo la estructura del sistema deter~ mina su espacio de operación (más que a una estructura del entorno ob~ servada externamente). Sin embargo, existe una diferencia significativa en que la aproximación del tipo marco o trama suponga un mecanismo que opere sobre representaciones, aunque sea de una manera limitada. Aunque la idea general de los marcos de razonamiento con recursos limitados tienen cierta plausibilidad, ésta no ha generado sistemas informáticos con un grado cualesquiera de generalidad. El problema radica en tener en cuenta cómo la estructura detallada del sistema conduce a los resultados deseados. Sólo se han dado ejemplos muy simples de lo que podría ser este tipo de estructura, no pudiéndose extrapolar estos ejemplos de una manera evidente. Los programas que se redactan en la actualidad utilizando sistemas de marco tienden a caer en dos clases distintas. O bien las estructuras se redactan con unos pocos ejemplos en mente y funcionan bien sólo para dichos casos con variaciones de tasa menor (11), o no hac:.::n uso especial de las ideas de marco (adoptando sólo una notación de estilo de marco) y son equivalentes a program-as más tradicionales (12). . . . Ñlás aún, incluso si se pudiera construir un sistema contenedor de tramas con estructuras adecuadas, no hay tampoco escapatoria a los problemas de ceguera deScritos en el Capítulo 8. El programador es responsable de la caracterización de los objetos y propiedades con los que debe tratar al utilizar marcos o entramados, exactamente en el mismo grado que lo hace el programador de cualquier sistema de representación. El programa comienza con una caracterización de los posibles objetos y propiedades. No se puede mover o modificar la consideración detallada de su estn1ctura interna (tanto de los procesos y representaciones sobre ellos) más allá de esta articulación inicial. Ningún esfuerzo en el tratamiento con recursos limitados no monótonos. en este dominio. puede conducir a dotar al programa de un trasfondo en el sentido de precomprensión tal como insiste Heidegger o en d sentido del acoplamiento ~structural que propugna Nlaturana.

11. Véase, por ejemplo, los progr:::I.Ina:; descritos en Schank, «Lmguage and memory, (J%1\ ·~ 12. Esta fue la <:xper:iencia habida con KRL, tal como se describe en Bobrow y otros. «Expe:ience wíth KRL~Q, (1977).

L~ COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE

9.4.

ló5

¿QUE SIGNIFICA COMPRENDER?

A la luz de esta critica, alguno podría sentirse confundido cuando }e::: en Ne"vvsweek. un informe que indica que «los ordenadores pueden ... extraer analogías entre las obras de Shakespeare y entender cosas que impliquen la amistad o el adulterio'' (13) o bien que Schanky Riesbeck afirman que su programa S&V1 «ha sido un gran avance ... porque su manipulación de los guiones le permitió entender historias·de la vida reah (14). Estas pretensiones ¿son ciertas o falsas? El responder a esta pregunta en sus propios términos violaría nuestra teoría del lenguaje. Si no es posible establecer condiciones de certeza al concepto «agua,,, ¿cómo lo sería posible para la palabra ~>? En lugar de esto, debe analizarse el tejido de compromisos en los que hemos entrado cuando se expresa una sentencia con la forma «X comprende Y)). Comenzaremos por ilustrar algunos programas simples de <, <(dial,, «mes)> o <(año>>. Imprime la respuesta a cada palabra e ignora toda secuencia que no se ajusta a este modelo. Programa 3. Tiene una colección de modelos que se contrastan respecto á la entrada. Para cada uno de éstos existe una forma correspondiente de representación en donde cada tipo de salida puede incluir fragmentos del modelo que se ha entrado. El programa encuentra un modelo que se ajusta a la entrada e imprime la respuesta asociada. Por ejemplo, si se proporciona el patrón «Mi nombre es ... )) con la cor.siguicnte respuesta del estilo <(Hola, ... ¿cómo esta Ud. hoy?>>, en el caso de la entrada d'vl:i nombr~ es Josb> la respuesta podría ser <
13. Bl!gley y otros. «How smart can cornputers get?» (1980), p. 52. 14. !nside Computa Understanding (1981). p. 6.

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LA COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE

HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA Il'lFOR.,L-I.TICA Y LA COGNICIÓN

programa 3 como ELIZA (15). Este programa se llegó a ejecutar con el nombre de DOCTOR con una colección de modelos y patrones que simulaban la conversación de un siquiatra no directivo entrevistando a un paciente. Por ejemplo, respondía a "Yo estoy ... :-> con .;c¿Cuánto tiempo ha estado Ud .... ?». Si se le decía «yo espero ... » respondía <(¿Qué le signiñcaria a Ud. si...?» y dada la expresión « .•. todo el mundo ... J> respondía .;e ¿Está usted pensa,."1do en alguien en particular?;>. El comportamiento del programa DOCTOR resultaba curioSamente casi humano. Weizenbaum señalaba ento.D.ces: «Yo estaba maravillado al ver cuán rápida y prof..1ndamente las personas que conversaban con DOCTOR se iban involucrando emocionalmente con el ordenador y le iban dando dimensión antropomórfica inequivoca ... Otra reacción muy extendida, y para mí, sorprendente, respecto al programa ELIZA era la creencia común de que demostraba una solución general al problema de la comprensión del leng'.J.aje natcral por los ordenadores)>. Weinzenbaum, Computer Power and Human Reason (1976), p. 6. ;:!'

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Programa 4. Este tiene una colección de , Cada uno correspondiente a un tipo particular de secuencia de eventos. Por ejemplo, podria haber un guión para indicar lo que pasa cua.'ldo una persona va al restaurante: -da persona entra, se sienta g-uiado por un recepcionista, el camarero le presenta un menú, ordena lo: comida, el camarero se la trae, come la comida, se le trae la cuenta, paga y se marcha». Cuando se introduce una entrada que coincide con el '. del guión (es decir, menciona el ir a un restaurante), el programa compara entonces cada entrada subsiguiente con uno de los patrqnes dé sucesos en el guión y rellena valores basados en la entrada (al igual que EUZA llenaba los huecos en los ejemplos anteriores). Si la entrada :::;.o coi~cide con el siguiente suceso de la línea, salta dicho suceso y lo compara con el siguiente. Una ve:z: que la entrada está completada, el prog:::-ama puede usar los valores rellenados de las entradas para responder a preguntas simples. Por ejemplo, dada la secuencia de entradas: ·duan fue a un restaurante. Juan comió una ha.üburguesa~ se puede usar el guión para responder a la pregunta «¿Qué pidió Juan?» con el término de ,. Nuevamente, esta es una descripción (ligeramente simplificada aunque no de un modo esencial) de un programa ya existente: el pro-

15. We!zenbaum,

«ELiz.~,_

{1966).

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167

grama SA.\11 que Schan...\ y Riesbeck describieron como de '. Ha servido como modelo de una serie de programas más elaborados hechos por Schank y su grupo, tal como se describe en Scha.;...1c y Riesbeck, Inside Computer Understanding (1988). Con estos ejemplos en mente, volvamos a la cuestión de lo que deberla ser para un ordenador la comprensión del lenguaje. Se podria decir que el ordenador comprende cuando responde con propiedad. El problema obvio está en determinar qué constituye una respuesta apropiada. En cierto sentido el programa simple del reloj, responde s:iempre adecuadamente. Preguntado por ¿Qué hora es? él imprime b hora. Pero naturalmente, se podria haber diseñado igualmente bien para responder con la hora al teclearse ¿Por qué el cido es azul? o simplemente <.Lo adecuado de una respuesta es relativo a un trasfondo de otras cosas qUe se podrian haber dicho. En el caso del registrador del tiempo (o el programa 2 más elaborado que permite cierta variabilidad en los modelos) este recorrido es demasiado limitado como para garantizar ser llamado comprensión. · Pero a medida que nos movemos en complejidad hacia ELIZA y SA.lVI, el terna esencial no cambia. El conjunto de patrones aume!1ta aún más y. tal como señala Weizenbaum, puede resultar dificil para una perscna el reconocer las limitaciones del programa. No obstante, el programa responde en base a un conjunto fijo de patrones proporcionados nor un programador aue anticipa ciertas entradas. Esta anticipación~puede Ser inteligente (como en~la respuesta de DOCTOR a sentencias que mencionan a «todo el mundo}>) aunque representa todavía una estructura pennanente de ceguera. Esta limitación no es debida a una capacidad deductiva insuficiente. Se aplica, igualmente, a programas como el SHRDLU que incluyen n¡tinas para razonar con representaciones y se cumple, igualmente, para sistemas de razon:J.miento de '. Radica en la naturaleza del proceso mediante el cual se fijan represem:aciones en un programa de ordenador. Es impor:a:nte reconocer qt:e esta limitación no depende de la e::J.vergadura aparente del tema. SHRDLU opera en un micrornundo en el que el conjunto de objetos, propiedades, y relaciones están fijadas y limitadas de un mo¿o obvio. El programa DOCTOR trata. aparentemente, con todos los aspectos de la vida humana, pero realmente trabaja con un conju:r:to de objetos y propiedades aún más limitado. según se especifica en sus patrones. Dada la sentencia <'YO eStoy ingiriendo veneno}>, el sistema respondería '<¿cuánto tiempo hace que está Ud. ingiriendo veneno?~> en vez de responder como lo haria una persona a las implicaciones que no se anticiparon al crear los patrones. La pretensión de que los ordenadores «entienden cuentos que involucran la amistad y el adulterio)> se basó en un programa llamado BO-

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HA.CU LA COMPRENSIÓN DE L4.INFORL\1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

LA COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE

RlS ( 16) que es una versión más elaborada de SA.c\1. En lugar de operar sobre, por ejemplo, la frase «Juan fue a un restaurante. El odia las hamburguesas,>, BORIS opera sobre historias que contienen sentencias como «cuando Pablo entró en el dormitorio y encontró a Sara con otro hombre, por poco le da un ataque de corazón. Entonces se ·dio cuenta de que era una bendición,>; responde preguntas como <<¿qué le sucedió a Pablo en s'U casa?» o« ¿cómo se sintió Pablo?» con frases como «Pablo cazó a Sara en adulterio'> o <, respectivamente. Si se examinan los trabajos de BORIS se encuent..T'3 una colección de representaciones parecidas a un guión (llamados MOPS, TOPS. TAUS y META-.MOPS) que se utilizan para preparar el sistema para una narración o historia determinada en la que pueda responder a preguntas concretas. Por ejemplo, se activa una secuencia TAU-ROJO-CONDUCIDO «Cuando un objetivo que viola una nonna, que requiere secreto para el éxito, falla durante la ejecución del plan por motivo de un testimonio)). Se caracteriza el sentimiento de testimonio como <'sorprendido)). Con objeto de aplicar esto a la historia especifica existen NIOPS como M-SEXO (que se aplica siempre que dos personas están juntas en un dormitorio) y M-t'..DULTERIO (que incluye la estructura necesaria para contrastar los requerimientos de TAU-ROJO-CONDUCIDO). La amplitud aparentemente humana del programa es como la de ELIZA. Una regla en la que ''si dos personas están juntas en un dormitorio se infiere que están haciendo el amor)> es, a lo sumo, una inferencia en un micro-mundo como en el siguiente: {. Las ilusiones descritas por W eizenbaum se alimentan por cuestiones que hacen aparentar que se está produciendo una comprensión sutil y compleja. En una linea similar, el programa que puede
Lady Nlacbeth es una mujer -tiene la propiedad ansiosamente ambiciosa. · Duncan es un rev. Macdu:ff es un n.;ble -tiene la propiedad leal enojado. Las hermanas fantásticas es un grupo de hechiceras -tiene la propiedad de viejo feo sobrenatural- número 3. Las hermanas fantásticas predicen (.Nlacbeth mata a Duncan). Macbeth desea (Macbe.th rey). (causa [Macbdh mata a Duncan]) Lady Macbeth persuade (Macbeth ,mata a Duncan). lVIacbeth mata a Duncan (co-agente Lady Macbeth -instrumento cuchillo). Lady Macbeth mata a Lady Macbeth. Macbeth mata a Duncan (causa [Macdu:ff mata Macbeth]).

(Macbeth es un noble) antes que (Macbeth es un rey). Macbeth se casó con Lady Macbeth. 16. L~hnert y Otros «BORIS: An·expiriment in in-depth understa.nding of naÍTa.tiVei,; (1983). 17. W:inston, ,,L~arning :md re:lsoning by nnalogy» (1980).

169

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El programa incluye reglas simples como «Siempre que una persona persuada a otra de ejecutar una acción la acción es causada por la persuasión y la persona persuadida tiene "control" de la acción». Al igual que con todos los otros ejemplos, la pretensión del programa de tener capacidad de comprensión se basa en el hecho que los dominios lingüísticos y experiencia! es que el programador está intentando representar son complejos y requieren una amplia gama de comprensión hurr..ana. Cor:::1o en otros ejemplos, el programa, sin embargo, opera dentro de un micro-mundo estrecho que refleja la ceguera de dicha representación. Pero se podría alegar ¿es que no está también la gente sujeta a esta ceguera? Si no se desea describir estos programas como capaces de > ¿cómo _es posible adscribir coherentemente la comprensión a cualquiera? Para tener una respuesta debemos retornar a la teoria del lenguaje presentada en el Capítulo 5. Allí se argumentaba que la esencia del lenguaje como actividad humana no radica e::1 su capacidad de reflejar el mundo, sino en su característica de crear compromiso. Cuando se dice que una persona comprende algo, se implica que la persona ha entrado en el compromiso implícito de dicha comprensión. Pero ¿cómo puede un ordenador entrar en un compromiso? Como se aDuntaba en d Caoítulo 8, el uso de términos mentales como y encontrar eSta manera de hablar eficaz en la explicación de la conducta. En este caso, «entender un mandato» significa

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HACIA Lo\ COMPRENSIÓN DE LA INFOR..\1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

realizar aquellas operaciones que alguien intenta invocar al dar un mandato. Pero el ordenador no está forzado a comportarse de esta manera; no está comprometido a nada. Yo no le atribuyo el tipo de respoD.sabilidad que le dará a una persona que ofreciera (o no fuera capaz de obedecer) las mismas palabras. Naturalmente. existe un compromiso pero es del programador, no del programa. Si una persona escribe algo y se lo envía a otra, el receptor no está tentado en considerar el papel como un elemento que exhibe el comportamiento del lenguaje. Es simplemente un medio de interacción entre las dos personas. Si alguien redacta un programa complejo de ordenador que responde a las palabras que se teclean, la situación sigue siendo la misma; el programa es todavía un medio a través del cual se transportan los compromisos de una persona hacia otra. Esta función intermediaria no es trivial.: en el Capítulo 12 se describirán los papeles que pueden jugar los ordenadores como ((medio activo de comunicación estructurada,>. No obstante se debe insistir que estarnos abocados a una forma de ceguera particularmente peligrosa si se ve al ordenador como realizador de la comprensión, en lugar de provenir de las perso:cas que lo programan. Esto se aplica, igualmente, a sistemas como TEIRESIAS (18) que puede responder a consultas sobre los Cetalles de la representación en sí misma y en el modo que se ha utilizado en una situac:i.ón particular. El <<meta-conocimiento'' programado en un sistema de este tipo es una representación exactamente del mismo tipo del que hemos estado hablando a lo largo de este libro. Puede jugar un papel útil en la operación del programa pero más bien refleja una elección predeterminada de objetos. propiedades y relaciones, estando limitado en su descripción del programa del mismo modo en que el programa se halla limitado en su descripción de un dominio. Hofstadter señala en Godel. Escher. Bach (1979) que estas limitaciones pueden no ser aplicables a un sistema que permite niveles múltiples de dicho conocimiento, e:1 el que incluyen < en donde un nivel de descripción se aplica a si mismo. No obstante, él admite que ésta es una intuición sin base y no es capaz de ofrecer explicaciones de justamente por qué debemos esperar que tales sistemas sean realmente diferentes. Como se ha señalado en caoitulos anteriores una persono. no se halla atrapada permanentemente ~n·el mismo tipo de ce'guera. Tenemos el potencial para responder al rompimiento con un desplazamiento de

sión no es una relación fija entre una representación y los objetos representados, sino que \:!S un compromiso para llevar a término un diálogo dentro de horizontes amplios tanto del orador coreo del oyente ¿e una ma."lera que permita hac;;!r emerger nuevas distir..ciones. ¿Qué significa todo esto en relación a las aplicaciones prácticas del tratamiento del lenguaje en ordenadores? Nuestra crítica no es una condena del trabajo técnico que se ha realizado de las técnicas (representaciones, lógica deductiva, marcos, meta-descripción, etc.) que se han ido desarrollando. Niás bien es un desafio a la comprensión corriente de cómo estas téc::licas se relacionan a.l uso del lenguaje por los seres humanos. El Capitulo 10 describe algunas aplicaciones prácticas de programas de ordenador en los que las estructuras lingüísticas (p. ej. palabras y sintaxis en lengua inglesa) proporcionan un medio útil para construir o acceder a representaciones formales. Las técnicas deductivas ¿esar:-olladas en inteligencia artificial (incluyendo d razor..amiento de estilo de trama o marco que se discute en este capitulo) puede bien servir en la producción de respuestas útiles por parte de tales programas. Lo importante es que las personas que usen d sistema reconozcan (como aquellos engatusados por ELIZA no lo hicieron) dos cues:ior:es criticas. Prime:ra, que es:án utilizando las estruc:uras de un lenguaje natural para interactuar con u:1 sistema que no entien¿e d lenguaje pero que es capaz de ma:1ipclar alg-...1nas de S'-lS es:r-.J.C'!:i.lras. Segt:ncia, que las respuestas refleja:1 una representación particular que fue creada por alguna persona o por un gr..rpo, que incorporan una ceguera de la que incluso sus diseñadores y constructores pueden no ser plenamente conocedores.

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Davis, «Interactive tr::msfer of expertise» ( 1979).

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10 Tendencias actuales en inteligencia artificial Existe una contradicción patente entre nuestra visión critica acerca del potencial de la inteligencia artificial (IA.) y la euforia actual de expansión optimista que domina la investigación y el desarrollo en este área. Durante los últimos años la IA se ha desplazado ·¿e ser una curiosidad de laboratorio, a estar a la búsqueda de un papel primordial en la política tecnológica y en el mundo de las invenciones. Feigenbaum, en 1987, en un discurso presidencial a la Asociación America:1a de inteligencia Artificial (.AAAi), describía esta fiebre de entusiasmo:

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Ninguno de los que asistieron el pasado Agosto en Stanford a la Primera Conferencia de la AA.AI pudo dejar de impresionarse por el volumen y calidad de esta reunión científica y la fuerza de las ideas allí presentadas ... Mil cien científicos, inger..ieros, directores de I + D, estudiantes, capitalistas de_ riesgo y periodistas todos reunidos ... Junte a las ponencias científicas habituales hubo discusiones sobre aplicaciones industriales de aparición inminente, así como exposición de motivos de las empresas (poderosas y pequeñas) que entran en este campo dado el potencial de aplicación. F~igenbaum <
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Inclusive, dentro de la comunidad empresarial, tradicionalmente conservadora, ha habido campañas para estimular el optimismo y poner interés financiero en aventuras en inteligencia artificial:

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«ETID~do se halia el umbral de una segunda era del ordenador. La nueva tecnología está saliendo del laboratorio· y empie-

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HACIA U CO!vlPRENSIÓN DEL\ INFOR.:.\1ÁTICA Y L4. COGNlCIÓN

TENDENCIAS ACTUALES EN L"l:TELIGENCIA ARTIFICIAL

za a cambiar al ordenador desde ser una máquina de calcular fantásticamente veloz hacia el ser un instrumento que emula los procesos del pensamiento humano, dotando a las máquinas con capacidad de razonar, hacer juicios e, incluso, aprender ... Los expertos están convencidos que ahora es sólo cuestión de tiempo para que estos ordenadores "pensantes" abran nuevas aplicaciones estremecedoras en la oficina, la fábrica y el hogar.» Business "Hleek, <(Artificial Intelligence: The second computer age beginsl> (1982), p. 66.

una d~cisión estratégica de corta vida, dirigiéndose en última instancia hacia una síntesis. En los últimos pocos años, se ha puestp en cuestionamiento esta visión. Hay una aceptación tácita del enfoque que hemos dado en este libro: esto es, que las técnicas de la L~ actual no son adecuadas para compre::1der el pensamiento y el lenguaje huma."10S. Como resultado, existe t:.na separación clara entre los «ingenieros del conocimiento>}, que aplican las tecnologías bien desarrolladas de la L.:\ a problemas prácticos, y los <
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objeto de mecanizar los proc~sos de conve;sión de datos cr..J.dos

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175

en información que los seres humanos podrían comprender y utilizar en la toma de decisiones. Actualmente estamos entrando en la era en la que convierten la información en conoc:imie~to, mostrándonos cómo diseñar nuevos ordenadores, hallar depósitos de minerales, y, en general, realizar nuestros propósitos. Quizá llegue el dia en que logren convertir e] conocimiento ~n sabiduría, aconsejándonos sobre aquellos propósitos y objetivos que vale la pena perseguir.» Alexander, «Compu.ters on the road to self-improvement» (1985), p. 160 .

Robótica ,_,

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Estas aseveraciones podrían tomarse corno pura fantasia. El aconsejar sobre «aquellos propósitos y objetivos que vale la pena perseguin} están tan fuera· del alcance de la informática que indican una interpretación enormemente equivocada de lo que hacen los ordenadores. Sin embargo, este tipo de discusión tiene un efecto significativo sobre nuestro trasfondo compartido de comprensión de los ordenadores por lo que necesitamos ser capaces de distinguir la fantasía del potencial genuino para el desarrollo. Este capítulo analiza más estrechamente d estado actual de 1a investigación en intdlgencia artific:al y el inten!s incipiente en aplkaciones comerciales.

10.1.

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En los primeros años de la inteligencia artificial, el L.-abajo en robétic:< hacía hincapié en la investigación de los principios generales de la inteligencia subyacente en la percepción y acción humanas. El t..-abajo de abstracción en la resolución simbólica de problemas estaba moth.-·ado por el desarrollo de planes para que un robot operara con una '' m~no)} o maniobrara en un cierto entorno vecino. Las tareas att..mles de la robótka aplican algunas técnicas desarrolladas en aq::ellos pri:neros t:-abajos, aunque se consideran, m:is ::,len. como -:.1:::12. <2:x:ensión ¿e les 'Qrocesos de autorr:atización aue se iniciaron ur..a.s cléc3.¿as antes. Lo~ ordenadores Juegan ya un Papel fundame:1tal en las operadc:l.CS fisicas de la industria. controlando, por ejemplo_. los complejos procesos de una ref:neria de petróleo o guiando moli..'"los con con:rcl :::lt:.....~é­ rico ..AA ::ned:C.a qt!e el material del ordenador (hardware) se hace más barato, e:npieza a resuhar práctico automatizar nuevas ac-t:~.ridades:

LA BIFURCACION DE LAS RUTAS

Hasta mediados de la dt:!cada de 1970 los investigadores en inteligencia artificial creyeron, generalmente, que podían trabajar simultáneamente sobre dos objetivos: extender las capacidades de los ordenadores y moverse hacia la comprensión _de la inteligencia humana. Podían hacer hincapié en uno u otro aspecto, eligiendo denominar su trabajo «inteligencia artificial» o ~, au.l1que esto fue

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFOR.c,LÜ!CA Y LA COG,1IC!ÓN

TENDENCIAS ACTUALES EN INTELIGENCL-\ ARTIFICIAL

especializados. Los últimos tipos de robots controlados por ordenador son considerablemente más versátiles que sus predecesores de enfoque simple de hace, apenas, dos años. Está saliendo a la luz, desde los laboratorios, una nueva generación de robots que "ven" y "sienten'' e, incluso, "piensan"». Business Week, <
({Cognitive Systems, Inc. crea y comercializa programas de ordenador que están revolucionando el proceso de datos, gener_ndo beneficios enormes en términos de productividad de los empleados y accesibilidad a la información. Nuestros programas comprenden o entienden el idioma inglés, no un lenguaje de programación que parece inglés sino el inglés convencional cotidiano (el ¿nfasis está en el original) (o francés o alemán o cu;tlquier otro idioma que usted desee) ... Los programas en lenguaje natural de Cognitive Systems, Inc. son únicos en el sentido que son inteli: gentes ... Damos a nuestros programas de ordenador el mismo tipo de conocimiento que utiliza la gente comúnmente, por lo que nuestros programas comprenden una sentencia justamente de la misma manera que lo hace una persona y responden en inglés convencional.)>

De nuevo aqui es preciso ser cauto con palabras tales como «pensan> (incluso aunque estén entreComilladas). No obstante, es plausible que la automación continúe desarrollándose_. incluyendo manipuladores programables de propósito general y la coordinación visión-manual. No está dentro del alcance de este libro analizar el potencial c:conómico de tales sistc:rnas o ·debatir los efectos sociales de la generalización de su USO'. Sin embargo, es importante separar el poten~ial real de todos estos artefactos de las implicaciones que emanan al denominarlas aplicaciones de «inteligencia» artificial o, incluso. en el uso de lapalabra <. Las limitaciones de reorescntac.ión y programación basadas en. una caract.::rización for:nal de propiedades y acciones son igualmente fuertes (si no más) al tratar con robots físicos. La percepción es mucho más que codificar un mundo externo en una representación y la acción es mucho más que la operación de ((sistemas motrices,>. No obstante, los dispositivo_s robóticas que operan en dominios limitados artificialmente pueden ser muy útiles, a pesar de (o a veces debido a) que nO reflejan la naturaleza de la percepción y las acciones humanas.

Aun aquellos que creen en el éxito de la inteligencia artificial ventales pretensiones como una exageración acerca de las capacidades de cualquier sistema existente. Estos son más notables aun por el hecho de que la empresa anU>..'l.cia:lte está dirigida por una de las figuras lideres C.e la investigación en inteligencia artificiat que es, además, jefe del departamento de informática de una importante universidad (2). Otros propugnadores más responsables de la interacción con el lenguaje natural tomar-. nota que los programas no puede:n entender el lenguaje en un sentido significativo y alegan que muchas aplicaciones prácticas pueden no necesitar una verdadera comprensión. En algunas aplicaciones, las estru.cturas del lenguaje natural proporcionan un modo útil para interactuar con un sistema informático que lleve a cabo una tarea limitada. La interacción puede ser por motivos de control (dando por ejemplo, instrucciones a un manipulador) o por interés de recuperación de información (como podría ser la obtención de estadist:icas de una base de datos). Varias empresas y laboratorios de investigación están diseñando ,,frentes interfase;> de lengl!aje natural con bases de datos tanto en grandes ordenadores como en microordenadores personales. Los progr;mas de: este género introducen sentencias c:-n forma de preguntas bien formadas que puedan ser procesadas por la base de datos. Las limitaciones de alcance y de dominio prcvic:nen. naturalmente, de las limitaciones de las propias bases de datos.

Interacción con el lenguaje natural Otra área de desarrollo comey-cial activo es la creación de (
l. Folleto de propag;:mda di! Cognitive Systems, Inc. distribuido en b Conferencia .:-racional de b AA.AI, agosto 1982.

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2. Dd folleto comercial se
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HACL<\ lA CO.MPRENSIÓN DE LA INFOR..\1ÁTICA Y L\ COG1-t'1CIÓN

La posibilidad práctica de los sistemas basados en un lenguaje natural limitado está todavía sometida a debate. Debido a que la naturaleza de las consultas está limitada por la estructura formal de la base de datos puede ser más eñciente para una persona d aprender un lenguaje fonnal especializado diseñado para tal propósito, en vez de aprender por medio de la experiencia, qué sentencias inglesas o de otra lengua se manejarán o no. Cuando se interactúa en lenguaje natural es fácil caer en la presuposición que el repertorio de sentencias que se pueden procesar adecuadamente se ha de aprox)mar a lo que entendería un ser humano con una colección de datos semejante. Ya que esto no es cierto, el usuario termina por adaptarse a una colección de idiomas (patrones fijados que la experiencia demuestra que funcionarán). Una vez eliminada la ventaja de la flexibilidad, no queda claro que los costos adicionales del lenguaje natural (verbosidad, redundancia, ambigüedad, etc.) compensen en lugar de la utilización de un sistema formal más simple. Por otra parte, ex:isten casos en los que la aparición del lenguaje natural puede hacer aparecer al sistema informático menos formidable, animando al uso a personas que se resistirían a una aproximación formalizada más visiblemente. Algunas tecnologias desarrolladas en conjunción con la investigación del lenguaje en inteligencia artificial conduce:1 al desarrollo ¿e sistemas prácticos. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de voz proporcionan una forma de comunicación que está más disponible-amano que el apretar teclas en un teclado. Los clientes estarían insatisfechos si ellos esperasen que el ordenador entienda el lenguaje hablado como lo hace una persona. En cambio, puede identificar secuencias de sonidos y lanzar acciones en base a aquéllos dentro de un dominio limitado. Las máquinas actuales pueden reconocer un vocabulario de unos pocos cientos de .ideas (palabras o frases cortas). En breve se extenderá a vocabularios más extensos y ser3.n capaces de analizar estructl!ras sintácticas artificiales más elaboraCas c;.ue emularán algunas est:-:..rcturas del lenguaje natural. El hecho de que los ordena¿ores no puedo.:1 comprender el lenguaje humano no excluye la utilidad de inte:-actua;con ellos mediant>:! la voz. De hecho, nuestra comprensión teórica de las herramientas nos induce a c:-ee:r que el hacerlo ha de conlJevar muchas ventajas.

Modelización cognitiva La amplia difusión del_ desa..,-oilo de aplicaciones contrasta con la investigación d:irig:ida hacia los aspectos teóricos subyacentes en la cognición humana. Como se ha mencionado antes, los trabajos actuales

TENDENCIAS ACTUALES EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

179

tienen un alcance menos ambicioso aue los intentos anteriores. Por ejemplo, en el laboratorio deL-\ del Instituto Tecnológico de Massachusetts (NUT), los trabajos sobre los detalles de los procesos visuales en la ret:ina han desplaza¿o a los t..-abajos anteriores sobre la visión que operaban con la percepción de objetos y tramas en un nivel suDerior (3). Esto !lO es para decir que en el ~IIT (o en cualquierot..-o lugar)¿ no se realizan investigaciones de estilo clásico de la IA para aplicar técnicas de represent?-ción a las capacidades hl.liD.anas en generaL Pero tales trabajos están en una posición de retag1.1ardia respecto a análisis más específicos sobre capacidades como base de compre:r..s:ión. En ambos disminuyó el énfasis en la L~ de los años 60 y principios de los 70 ya que no eran tratables cor: las técnicas de anáHsis formal y de programación desarrolladas por entonces. L¡l vt:elta as~ reivindicación va pareja con la aceptación de que las técnicas disponibles están demasiado limitadas para fo:nnar la base de una teoría amplia. La alternativa ha sido el desarrollo de descripciones esquemáticas formuladas de modo ·difuso acerca de las estr
3.

V~ .Marr. Vision (1982) para una revisión de ~QS enfoques actuales wbre la v~sión.

180

HACIA LA COMPRENSIÓN DE L.l,. INFORLViA.TICA Y L.l. COGNICIÓN

medio de programas. Programas como EURISKO de Lenat («Computer software for intelligent systems>}, 1984) se activan con un conjunto básico de objetos y propiedades y con heurística para combinarlos de varias maneras y comprobar la efectividad de dichas combinaciones. Como se señalaba en la discusión de la sección sobre aprendizaje en el Capítulo 8, esto no da pie a moverse más allá de las limitaciones de un dominio inicial. De modo similar, se pueden desarrollar teorías detalladas que modelizan de alguna forma el funcionamiento del sistema nervioso y las modificaciones de su estructura a través del tiempo. Hay todavía mucho que descubrir acerca de cómo funciona realmente el sistema nerv·ioso humano aunaue las teorías de IA v las neurofisiolégicas se hallen en dominios difere;.tes. Las teorías det;11adas de los m~c;nis:.. rnos neurológicos no han de ser la base para contestar las cuestiones generales sobre la inteligencia y la comprensión que se ponen a debate en esta obra, en profundidad no mayor que las teorias detalladas de la electrónica del transistor ayudaron a entender las complejidades de los pro~amas de ordenador.

10.2.

LOS SISTEi\-lAS EXPERTOS

El área de la inteligencia artificial que ha despertado mayor interés comercial es d de la creación de sistemas que realicen algtma tarea técnica muy detallada y concreta, tal como puede ser el análisis d~ esp~c­ trogramas químicos (Lindsay y cols. DENDRAL, 1980), la identificación de un tipo específico de infección bacteriana (Shortliffe, Computer Based }v!edica/ Consulrations: MYCIN, 1976) o comprobar una configuración propuesta d~ equipo informático (l'vlcDermott, «Rl: A rule-based configurer of computer systems)), 1982)_ Estos programas se basan en t¿cnicas bastante directas que se desarrollaron en las épocas iniciales de la inteligencia artificiaL No intentan abordar las diñciles cuestiones de relevancia, contexto o !rasfonCo aireadas en capítulos anteriores de esta obra. Se construyen en la suposición que d programador pu~de detenninar una pequeña clasificación clara de objetos y propiedades relevantes junto con un juego de reglas que los relacion~n. Son aplicables solamente a dominios cuidadosamente limitados. Buchanan, (,,New research on expert systems», 1982, p. 33) relaciona alguna de las características de los problemas susceptibles de ser abordados: «dominio preciso y estrecho de experticia; lenguaje limitado para expresar hechos y relaciones; suposiciones limitadas acerca del problema y de los métodos de solución; poco conocimiento del propio alcance y de sus limitaciones.)> Este autor es cuida-

TENDENCL.i.S ACTUALES EN

INTELIGE~CIA

ARTIFICIAL

181

doso en etiquetar estas limitaciones como relativas al <, aunaue sus observaciones son realmente más generales. Tal como se discutió en amplitud en el capitulo 8, estas son . e;actamente. las características que hacen posible crear un programa para «resolver problemas,, dentro de un dominio sistemático, no habiendo razón para creer que cualquier desarrollo futuro será de transparencia. Hay muchas áreas de la tecnología en que se realizan cálculos complejos, en los cuales las técnicas de lA constituyen un tipo especializado. Es de esperar que continúen proliferando dichos usos, como lo han hecho siempre, desde que los ordenadores pioneros se utilizaron para d descifrador de códigos secretos y cálculOs balísticos. Se pueden crear ( que operen con éxito mientras las áreas de actuación se puedan definir bien y se puedan precisar las reglas para ellas. No obstante, se deben hacer dos advertencias importantes. Primero existe un peligro inherente en la etiqueta <>_ El llamar a un programa <' es tan erróneo y confuso como llamarlo <-inteligente'' o decir que <. La representación errónea puede ser útil para aquellos que están tratando de obtener financiación para investigar o para vender tales programas. aunque puede conducir a expectativas inadecuadas por parte de aquellos que intentan utilizarlos. Dreyfus y Dreyfus (i\llind Over Machine, 1985) describen cuatro etapas de experticia progresivamente creciente, de las cuales sólo la primera o ''novicia» puede describirse con el tipo de reglas que se han utilizado por programas que intentan duplicar las capacidades del experto. -El segundo problema en la creación de ' simple para obtener la «respuesta correcta,). Pero en la prensa popular (al igual que en mucha literatura orofesional), los ordenadores se describen ,. -

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HACIA LA CO.MPRENSIÓN DE LA INFOR.J.\iATICA Y L.;. COGNICIÓN

TENDENCIAS ACTUALES EN

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10.3.

«La expectativa optimista de hace 20 años de que la tecnología informática llegarla a jugar u..J. papel importante en las decisiones clínicas, no se ha realizado y existen pocas situaciones, si existe alguna, en que los ordenadores se utilicen_ de modo n.J.tinario para apoyar la diagnosis médica o la elección de terapia ... En el mundo real es necesario que,_ el médico compiencta-np sólo las relaciones estadísticas de signos y sistemas de las diversas enfermedades posibles sino también que tengan la sabiduria y el sentido .común derivado de la comprensión y la experiencia de la exist~ncia humana de cada día. Este último requerimiento es el que representa la mayor debilidad (y quizá la limitación última) de la tecnología informática al abordar de modo comprensivo con el problema de la diagnosis clínica.» Barnett, <
ARTIFICIAL

183

EL SISTEM.<\ DEL ORDENADOR DE LA QUINTA GENERACION

Hasta fechas rec:ientes, la investigación en inteligencia artificial se fue desarrollando casi con exclusividad en Estados Unidos y en Gran Bretaña, con una pequeña dispersión de trabajos en Europa y otros lugares. Los científicos japoneses siguieron con interés el tema pero produjeron poca investigación original. Ahora están tratando de cambiar esta imagen con el proyecto del ordenador lla..--nado de <(quinta generación,), que se ha difundido abundandetem.ente, e iniciado en 1984 (4). Su intención es producir sistemas informáticos para los años 90, haciendo uso de los últimos desarrollos en inteligencia artificial y extenderlos a nuevos usos y capacidades. Después de un estudio de dos a.._~os que implicó a docenas de investigadores, el Ministerio de Comercio Internacional e Industria del Japón (i\t!ITI) decidió patrodnar un ambicioso proyecto de diez afios en un centro de investigación de reciente creación en Tokyo, llamado Inst:ituto para la T ecnologia Informática de Nueva Ge!leración. Se ha estimado que el proyecto global de diez años va a implicar una inversión de, al menos, 500 millones de dólares y quizá sea varias veces dicha cantidad (5). El anur..cio de este compromiso para impulsar la tecnología ir..formática en J.;.Da nueva dirección se produjo cua..""1.do Estados Uni¿os y Eu:-opa se hallaban en un periodo de crisis y de inseguridad en su. productividad y su desarrollo eficaz de tecnología. El éxito del Japón en los mercados mundiales (especialmente en productos de alta tecnología) ha sido encomiado, denundado, y escudriñado hasta la saciedad. Como se podía esperar, el proyecto de quinta generáción ha creado una

Al objeto de producir un conjunto de reglas para un sistema
4.

El nombre «quinta g..::neración» esta basado


una d..a$ilioción utilizada .con f:re..

c~c::ncia sobre las primc::ras tecnologías infor::::n:.iticas. La primera generación. desarrollada

en los años 40, utilizaban v:.ilvulas de vado como dementes de cilctllo. L:t segunda gener.lción, de mc::diados de los 50. sustituyeron aquéllas por los tr::msistores. aumentando enorme-mente su fiabiiidad y reduciendo los costes. La tercera generación. de los años 60 y mediados de lO$ 70, utilizaba "circuitos integrados» que combinaban el equivalente de ::nuci:los transistores y conectores en una sola ?astilla (ci-..ip). L:l cuarta generación. de los aiios 70 y SO. utiliza int:=pción a ::nuy elevada esc:1la (VLSI) en donde decenas de miles de elementos y circuitos oc
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~.....LIGE.l~CIA

184

HACL' U COMPRENSIÓN DE U INFORMÁTICA Y U COGNICIÓN

~.gran dosis de interés. Ha habido reacciones de diversas naciones, r..er· vi osas por no quedarse atrás. En Gran Bretaña, un comité dirigido por lord A.lvey (1982) ha abogado con éxito por un plan de inversiones importantes en investigación en informática. En el continente, el Mercado Común (CEE) ha creado un programa llamado ESPRIT para patrocinar esfuerzos de investigación multinacional dentro de la Comu.."'1idad Económica Europea~ Un-informe francés (CNSRS, 1983) sobre la necesidad de un Programa de Desarrollo de la Inteligencia Artificial resumía: (
«Se espera que los ordenadores de quinta generación funcionen con eficacia extrema en todos los campos de la sociedad ... Se desarrollarán campos de aplicación totalmente nuevos, la productividad social aumentará y se eliminarán las distorsiones de los valores ... Cualquiera será capaz de conversar con ordenadores incluso sin un conocimiento profesional de ellos. incluso si se utilizara el lenguaje natural de uso cotidiano, los ordenadores ser3.n capaces de entender nuestros pensamientos y damos respuestas adecuadas ... Al promover el estudio de la inteligencia artificial y construir robots inteligentes, será posible una mayor y mejor comprensión de los mecanismos de la vida. la realización, aproximadora hacia la interpretación y la traducción automáticas han de servir para ayudar a la mutua comprensión de las gen-

6. P:lra un an:ilisis y una critica de este progr:1ma. vé::J.Se D:::~.vis. «Assessing !h~ Str:ltl!gic Computing Initiative» (1985).

TENDENCIAS ACTUALES EN INTEUGENCIA ARTIFICIAL

185

tes de diferentes lenguas, reduciendo los problemas originados por la mala interpretación y la ignorancia, y conduciendo a un mayor crecimiento basado en el entendimiento mutuo de las culturas. Con la construcción viable de una base de conocimiento, el conocimiento que la Humanidad ha acumulado puede almacenarlo y utilizarlo con eficacia de tal modo que puede promover con rapidez el desarrollo de la cultura como un todo.'> .Moto-oka, << K::!ynote speech: Challenge for knowledge information processing systems~> (1982), p. 23-24. La primera página del estudio relaciona cuatro áreas sociales prioritarias en las que los ordenadores de quinta generación jugarán <•papeles activos en la resolución de cuellos de botella sociales anticipabl.es de antemano)>: l. Aumento de la productividad en áreas de baja productividad como son la agricultura, pesca, distribución de mercan das y ser-..·icios públicos. 2. Alcanzar competitividad de nivel internacional y contribuir a la cooperación internacional a través dd desarrollo de industrias intensivas en información. 3. Apoyo al ahorro de energía y otros recursos mejorando la eñciencia del uso de los recursos y desarrollando industria intensiva en conocimientos (más que intensiva en recursos). 4. Hacerse cargo de una sociedad que envejece, por medio de avances tales como sistemas de información médica y afines, sistemas de gestión de la salud y sistemas de educación permanente~

Todos estos han de sufrir avances importantes en la tecnología, caracterizados en t¿rminos de tipo <, o «USO de su vasta capacidad de almacenamiento de información para alcanzar nuevas capacidades para juzgar por sí mismo)> o <<(aumento del) n:vd de inteligencia de los ordenadores ... hasta el punto en que puedan comprender el entorno». Debe hacerse va obvio cómo nuestra critica de la inteligencia artificial es aplicable ;, est-= pla..'"'l. Es ingenuo decir que los ordenadores de cualquier generación han de ser capaces de «Comprender nuestros pensamientos') o «comprender el entorno», siendo poco realista esperar que van a tener un impacto positivo de gran envergadura sobre la vasta variedad de problemas identificados por Moto-oka~ Sin embargo, los planes más detallados que aparecen en el mismo

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HACIA U CO.MPRENSIÓN·DE L'\ INF0R.\1ÁTICA Y L\ COGNICIÓN

TENDENCIAS ACTUALES EN L'ITELIGENCIA ARTIFICL.U.

estudio presentan una perspectiva algo diferente. El proyecto r..o supone un impulso monolítico hacia un único objetivo, sino U...Tl intento de promover y coordinar la investigación sobre tecnología informática avanzada de un modo bastante general. Aunque los aspectos de inteligencia artificial obtienen la mayor parte de la atención en las- informadones y descripciones públicas, son únicamente un componente dentro de todo un espectro de investigación en informática. En la medida en que existe un tema común que actúa de hilo conductor del proyecto, se podria resumir en una serie de compromisos de investigación:

1.

187

¿Puede la tecnología informática jugar un papel crucial en la solución de problemas sociales?

Como en cualquier tecnología, existen aspectos benéficos e:r: potencia. No hay duda que los ordenadores tendrán efectos de gra.."l sirificación sobre la sociedad, tal como ya lo han hecho hasta ahora. Nlientra.S que esto proporciona una motivación importa1"1.te para el desarrollo técnico, no se debe caer en la trampa de suponer que la tecnología va a detener los probleinas. En el caso de los ordenadores hayu...'"1.3 doble te::J.tadón ya que si la aplicación directa de la. tecnología informática a los problemas no es la respuesta. se podría esperar que fueran prog:ra.._-:nas < los que nos digan qué hacer. Como se ha apu:c:tado en el Capítulo S, éste es un sueño vano.

L La tecnología informática puede jugar un papel fundamental en la solución de problemas sociales. 2. El problema técnico más importante es el aumentar la efectividad del uso humano de JOs ordenadores. 3. Esto se ha de lograr por medio del desarrollo de sistemas «inteligentes» siguiendo las líneas actuales de los sistemas exper. tos y de la investigación en inteligencia artificial. 4. Los sistemas ex:oertos se harán mucho más avanzaCos cuando se construyan u~ilizando máquinas especializadas y len. ~...Iajes de programación especialmente adecuados para ellos. 5. Estas nuevas máquinas han de hacer uso del procesamiento paralelo {capacidad de llevar a cabo muchos cálcuJos simultáneamente) en mucha mayor medida que los orden,adores actuales.

2 .. ¿El mayor problema técnico es el aumento de la efectividad con la que la gente usa los ordenadores? Acui, estamos bastan!~ de acuerdo con la :idea Oásica ::;e::-c ::e -::or.. .:>-.:. expre~ión. Natura~mente, es de importancia capital el ;,_ocio en q_<..:e la ge::1te utilizará los avances más significativos en infor.r:át:ca ~::..la :;;réxi.:na década para facilitar esta interacción. No obsta.YJ.te. en las discusiones públicas del proyecto, los investigadores asociaban Ia mejora de la interacción con el desarrollo de sistemas similares a los huma.~os. Nloto-oka dice (1982, p. 27): <{Su mayor prestación será el que la interfase entre el hombre y el ordenador se va a aproximar·enon:r:emente al nivel humano ... El hombre será capaz de comunicarse con los crd.e:::::.adores usan¿o la voz. leng-.1ajes naturales, figuras o imágcr:.es ... :> El i.-:.for:ne predice que las máquinas de la quinta ge:1e:-acién sc:rá:::. capaces de entender el habla nonnal con t::.n vocaDula:rio ¿e más de l 0 r::.il_:palaOras para 1990. Existe un error al suPoner aue el se::J.Cero del éxito s~ halla ;;:::::. la ir:teligencia artificial. La ~lave d~l diseño reside en }a corr¡pre::s:.én C.e la d:sponibiEdad a rr:o.::o de las herramientas a coc.strJ.ir a.'1t:c.!?a..."'1Co los rompimientos que sucederá::1 en su utilización. TJn sistema qt:e proporcione una imitación limitada de las posibilidades hum.a.."'las se intrc¿ucirá con rompimientos aparentemente irregulares e incomprensibles. Por otra parte, podemos crear herramientas que se diseñan para hace:::un iná..··diño Uso de la percepción y comprensión huma..."'"laS sin proyec-"'...2.!"" capacidades humanas en el ordenador.

6. La construcción de tales máqu-inas han de requerir técnicas VLSI avanzadas.

:!\·luchas etapas de esta cadena pueden mantenerse por sí mismas. No es ninguna novedad decir q1.:.e la interfas-e hombre-ordenador supone un área principal de investigación o que los nuevos avances provendr:in de arquitecturas de máquinas paralelas.l\tluchos temas de investigación específica tienen que ver con uno u ot:ro de los puntos mencionados anteriormente y su éxito o fracaso será independiente de la cadena de razonam]ento. El proyecto producirá resultados útiles aun cuando no aumente la product:iv:ldad de la agricultura o mejore significativamente la caUdad de vida de los ancianos. Analicemos cada uno de estos puntos anteriores con mayor detalle:

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188

3.

HA.CIA L\ C01-'!.PRE.NSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y L~ COGNICIÓN

El desarrollo de sistemas <
He aquí el eslabón más débil de la cadena. Habrá muchos casos especializados de los sistemas expertos pero que no constituyen la base para manipular la interfase hombre-ordenador. En gran medida, el informe de la quinta ge_neración usa la palabra <ánteligenteJ> de una manera difusa en frases como «terminales i~teligentes>>. Se encuentran menciones de "funciones de interñcie inteligentes)>, <>, «orozrarnación inteligente>,, ce diseño de VLSI inteligente>>, «SisÍema de ZrtilÍdad inteligente),: «herramientas de programación inteligentes)) y «Sistemas de comunicación inteligentes)>. A menudo esta fraseología es ur..a cadena de simples eslogans publicitarios para señalar productos de versión más avanzada y completa de lo que hay disponible en el momento. A medida que el proyecto a'.rance, las técnicas modernas de inteligencia anificial encontrarán su vía en una va..-iedad de nichos, pero noSerán centrales en el objetivo global de hacer la máquina más accesible. Otros objetivos de IA más ambiciosos se habrán de descartar, corno es la traducción automática de interés general.

4.

¿Pueden los sistemas expertos hacer uso efectivo de máquinas especializadas?

Gran parte del interés académico en el proyecto se ha generado con el intento de hacer uso de lenguajes de programación de alto nivel basados en lógica formal (7), y la integración de éstos con mecanismos de inferencia lógica y de acceso eficaz a grandes bases de datos. Dichos lenguajes y mecanismos son notoriamente ineficaces en los ordenadores actuales. siendo llna de las mayores pretensiones técnicas dd proyecto el que los diseños de los nuevos ordenadores romperán este cuello de botella. Esta obra no es el lugar para presentar en detalle argumer..ros técn.!cos en este nivel. Parece verosímil que los investigadores .irán desarrollando dispositivos mas eficaces para realizar ciertos tipos Ce manipulación simbólica, especialmente cuando manipulen grandes volúmenes de archivos de datos. Estos dispositivos serán útiles para el desarro7. Inicialmente, los investigadores _japoneses pl.::me::tn utilizar d lenguaje PROLOG (contncción de PROgramación en LOGic.:1), desorrollado en Europa. Estt! se considera un punto de partida dd que se desarrollarán nuevos lenguajes y sistemas.

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TENDENCVI.S ACTUALES EN L'JTELIGENCIA ARTIFICl-\L

189

}lo de sistemas especializ3.dos de L.:\, y más generalmente, en la construcción de programas que operen en dominios sistemáticos tal como se discutió en el Capítulo 12. Sin embargo, no serán una panacea qUe junte el resto de los objetivos de la cadena, no siendo obvio que las selecciones particulares anticipadas en este punto vayan a ser las má.s correctas para unos objetivos más limitados.

5.

El procesamiento paralelo ¿es critico para las nuevas máquinas?

Esta es nuevamente una cuestión técnica, y una sobre las que hay amplio acuerdo dentro de la comunidad científica. No es evidente que ]a aproximación vislumbrada actualmente por el proyecto sea la mejor, pero no resultará sorprendente si los esfuerzos de la envergadura prevista lanzados en esta dirección conducen a avances importantes en este área.

6.

¿Resulta crucial el desarrollo de técnicas avanzadas de VLSJ?

Igual que en el aspecto ante:::ior, este es difícilmente discutible. Todos los fabricantes más imoortantes de ordenadores v laboratorios de informática se hallan trab~jando en este área, y es ;azonable pensar que el proyecto de la quinta generación podrá participar efectivamente en esta linea de investigación. El punto importante es que es muy probable que estos dos últimos aspectos conduzcan a resultados de éxito que tendrán una relación muy pequeña con los objetivos de más alto nivel. Los objetivos grandiosos, pues. no se alcanzarán, pero lograrán subproductos útiles. A largo plazo, las ambiciones por llegar a conseguir sistemas informáticos verdader:liilente inteligentes, tal como se refleja ~n este proyecto y en otros similares en todo el mundo, no van a constituir un factor de importancia en d desarrollo tecnológico. Todos ellos están demasiado enraizados en la tradición racionalista y se hallan demasiado ligados a sus presupuestos sobre la inteligencia, el lenguaje y la formalización.

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11 Dirección y conversación

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Los capítulos precedentes han analizado la comprensión moderna de los ordenadores y las predicciones sobre «máquinas)} inteligentes y sus usos. Hemos afirmado que la inteligencia artificial está fundada en suposiciones que limitan su potencial para generar nuevos diseños. La cuestión básica que volvemos a traer a estos capítulos de conclusión es: <<¿Qu.¿ puede hacer la gente con los ordenadores?)}, y para empezar: «¿Qué hace la gente?» No hay una sola respuesta a esta-pregunta. <{Hacer'} es una interpretación dentro de un fondo y un conjunto de intereses. Las personas hablan, caminan, respiran y mueven sus manos. Viven, aman y buscan la aprobación. Sin una orientación más específica, la pregunta <<¿qué hace la gente?>) carece de significado. Estamos interesados en el diseño de nuevas herramientas basadas en ordenadores y esto nos induce a preg-untar qué hace la gente en un dominio de la acción lingüística. Como primer ejemplo nuestro consideremos lo que hace la gente en su trabajo, tomando la oficina como d lugar de trabajo prototipo. Los aspectos concernientes a la acción coordinada que destacan en este escenario son vitales en todos los tipos de interacciones de trabajo al igual que en la '
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HACL~ LA CmviPRENSIÓN DE LA L.WOR.MÁTICA Y L<\ COGNICIÓN

DIRECCIÓN Y CONV'ERSACIÓN

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como directivo, solicitando e iniciando acciones que afectan el trabajo de otros. Demostraremos más adelante cómo una parte esencial de todo el trabajo en las organizaciones es la dimensión de la «Coordinación» que se destaca en las tareas del directivo. Nosotros empezamos, por tanto, nuestro análisis acerca de lo que hace la gente observando a una persona en particular: un directivo en su despacho. La pregunta: <<¿Qué está haciendo esta persona ahora?:-> se puede responder en varios dominios:

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..

- está sentado en un escritorio bebiendo sorbos de café y moviendo un lápiz sobre Ul12. hoja de papel. - escribe un texto en inglés. - busca una palabra adecuada para terminar una frase. - redacta un informe de uso interno. - recuerda a un ayudante administrativo que en la reunión de la próxima semana hay ciertos detalles sobre un contrato de programas de ordenador (software). - decide si el director de mercado (m~keting) debe asistir a la reunión. - trabaja en la preparació:c de en nuevo contrato. - trata de aumentar la eficacia del modo de manipular contratos por esta oficina. Todas estas son descripciones apropiadas, generadas, cada una en un dominio particular de acciones y rompimientos. Como se demostró en la discusión del tratamiento de textos del Capít'..1lo 1, los diseños actuales en «automatización de oficina» (ofimática) se basan en dominios que tratan con la preparación de texto y la manipulación de «p~pel electrónicO>>, cómo puede ser un memorándum. Es posible diseñar nuevas herramientas para operar en el dominio de los actos lingüísticos y de la conversación, en dor:de son relevantes términos como «recordan>, «solicitar» o «acordar>. Hemos de dec:ir que este es el dominio más f:rtlctífero para comprender y facilitar la dirección. Todo directivo está preocupado primordialmente con la generación y el mantenimit:!nto dt:! una red de convenciones para la acción; conversaciones en las que las peticiones y los compromisos conducen a la finalización con éxito dd trabajo.

11.1. DIRECCION Y TOMA DE DECISION."ES

.,1

Al hablar de los direCtivOs, evitamos deliberadamente la etiqueta-·-·---+que se utiliza habitualmente de «decisores)>. Los directivos (y por ex-

tensión, otros trabajadores) que describimos podrian denominarse ,¡decisores)> pero este término conlleva una precomprensión partict:lar de lo qt:e hace dicha persona. Deseamos desafiar dicha precomprensión. Primero, vamos a prese:1tar los rasgos de la tradición de la ''toma de decisiones)> y se mostrará cómo puede ser una vía restrictiva y equívoca de comprender lo que verdaderamente hacen los directivos. En el Capítulo 2 se hizo una revisión breve de la aproximación a la tomo. de decisiones desarrollad.a por Simon y otros autores, la cual ha sido un punto de partida clave en el terreno de la inteligencia artificial. Simon caracteriza la toma de decisiones como una búsqueda heurística entre alternativas en un espacio de proble'ma de cursos de acción posibles, con la intención de conseguir un conjunto deseado de consecuencias. Es un proceso de racionalidad delimitada en el que se hacen elecciones aplicando reglas formales a una información parcial de modo preciso pero que no se basan en un modelo simple de deducción y de comprobación. Dichos procesos han sido tomados por investigadores en inteligencia artificial corno base para una amplia variedad de actividades mentales humanas tal como se vio en el Capitulo 8. No resulta sorprendente. pues, que la comprensión teórica desarrollada e-a capítulos anteriores debería ser aplicable a los problemas ¿e dirección así como también a los de toma de decisiones. Es nt:!cesario preguntar diversas cuestiones c:u.ciales acerca Cel rr:oddo de torna de decisiones: ¿es ésta la única manera de se-:- rocion;::¡l? y ¿qu¿ sucede con otras vías de resolv!.:!r titubeos o dudas. como es el -:cmprender o d comportarse de acuerdo a la autoridad, las normas o la institución? También aparecen en mente una serie de preguntas secundarias: ¿de dónde vienen las alternativas?, ¿no es posible que un modo equivocado de abordar los problemas nos pueda llevar a encontrar soluciones qu.t:! obscurezcan la comprensión limitada de las situaciones? La suposición, dada por sentada, que identifica la toma de Cecisiones racional con b elección es muv restrictivo.. No nos lleva a detectar ir:-acionalidad en una situación, t;l como se manifiesta en alternativas o preferencias erróneas. Aunque a menudo es útil d uso cie mdoCos para t:!valuar y elegir entre altenativas, estos son nocivos cuanCo r..os ciegan dominios de mayor interés en la conducta hu.w.ana. A la vista saltan inmediatamente dos cuestiones: la lanzabilidad en una situación y la importancia Cel t:::-asfon¿o. Vamos a examinarlas a continuación. En primer lugar, la descripción de la torna de decisiones como una bésqueda heurística en un espacio de posibilidades no se ajusta a lo observado en las situaciones de dirección. Keen y Scott-?v!orton (Decision Support Systems, 1978, p. 15) afirman que <
19ó

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HACIA Ll.. COMPRE~SIÓN DE LA L.WOR.iVlA.TICA Y L.l.. COGNICIÓN

DL.ltECCIÓN Y CONVERSACION

sobre cómo se producen verdaderamt::!nte las decisiones))_ Ellos presentan una analogía:

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Supóngase un día claro, conduciendo un automóvil por una calle de suburbio a 30 krn/h, observamos un niño pequeño que cruza corriendo la calle frente al automóvil. El problema es diáfanO: se debe tornar alguna decisión o el niño va a ser atropellado. Probablemente hay cuatro alternativas: 1) apagar el motor; 2) poner el automóvil marcha atrás; 3) dar un golpe de volante: o 4) aplicar los frenos. La elección entre estas alternativas ya se ha <> dentro de nosotros y en condiciones normales aplicaríamos los frenos de modo automático. Cambie las condiciones de conducción y sitúese en un carril de autopista con lluvia, a 80 km/h con tráfico por ambos lados cuando de pronto aparece un oerro cruzando la calzada inmediatamente ddante de nosotros; el atropello del perro podría producir que el automóvil diera unas volteretas, dar un volantazo podría producir un choque con alguno de los vehículos vecinos, el frenar podría hacer derrapar y asi sucesivamente. La evaluación cuidadosa de estas alternativas, por ejemplo, midiendo la cercanía entre los vehículos es sólo una posibilidad, teóricamente, si se dispusiera de tiempo suficiente, pero la alta velocidad del vehículo excluye todas ~:!Stas actividades de recopilación de información. Así, exlste una situación en la que se conocen todas las variables pero no hay tiempo suficiente para hacer la valoración. :g_n tal caso se dice au~ el cg~Q_hace que el problema esté sin estructura. Los directivos se irritan a ñieñuOOpur:ta----ren---dc:ncia-dFloscienrfficos de la dirección a enfocar la estrJctura inherente que la hace irrelevante. Keen y Scott-Nlorton. Decision Support Systems ( 1978), p. 94.

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partido. Como en el lenguaje general, no se puede mirar hacia nociones simpl;!s de verdad y dedt:cción. La > que exista un problema_. sino _que com2!omisos se generan (para el hablante y para el escucha) por los actos lmguisncos que 19_ crearon v cómo estos compromisos crene_ra,n el espacio ae aéc10nes posibles. ___.----· -·--------·--

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- Este conductor es un eje::nplo par excellence de la'lflnz~d que Heidegger señala en nuest:-a vida cotidiana. No actuaiños como resultado de una consideración si::10 como un modo de ser. La reacción del conductor en esta situación no se ouedt! describir adt!cuadarnente en términos de racionalidad, inch..:so ~quella que qut!da delimitada. Sus hábitos o su experiencia de accidentes anteriores puede ser mucho más importante que C'..lalquiera de sus co:r..ceptos o valoraciones de riesgo. Los directivos se «irritan)> porque el proceso de toma de decisiones se basa en la suposición de que estas «limitaciones de capacidad de respuesta)) son algo periféricas o evitables, y que un directivo debe ser capaz de actuar sin ellas. Los teóricos pueden tener éxito en convencernos_ de 'lOs efectos benéficos de la evaluación sistemática de alternativas, aunque la experiencia le dé la razón a Heidegger.

l

El problema no es sólo de limitaciones. La visión de la dirección como la solución racional de problemas y la toma de decisiones falla al abordar la cuestión del trasfondo. Decir que un directivo está optimizando algún valor mediante la elección de alternativas para actuar es como considerar la comprensión del lenguaje corno un proceso de elección entre definiciones formales. La parte dificil es cómo surgen las alternativas relevantes en un contexto dado. La parte critica de la resolución de problemas reside en formular el problema. La aproximaCión a la racionalidad deliinitada no presupone que un decisor pueda evaluar todas las alternativas, sino que da por supuesto un espacio de problema bien definido en donde se halla localizado. No está claro para un observador que exista este espaciO de alternativas. Al describir el comportamiento de un directivo, nosotros (observadores) podemos formalizar la situación describiéndola como un conjunto de alternativas con propiedades asociadas. Al hacerlo así imponemos nuestra propia precomprensión para crear distintas alternativas a la situación globaL Para redactar un programa de ordenador estarnos forzados a hacer a priori este tipo de análisis. Keen y Scott-Morton (1978. p. 58) señalan: «la mayoría de las decisiones clave de los directivos. si no todas, tienden a ser oroblemas difusos, no bien compre:ndi¿os por ellos o por la organizaciÓn. siendo esencial un juicio personah. Un problema se crea por los actos liDgüísticos en el que aquel se identifica y se categoriza. Naturalmentt::. hay alguna situación previa a la formulación aunque su existencia como un problema particular (el cual restringe el espacio de soluciones posibles) se genera por el compromiso en el lenguaje de aquellos que hablan de ella. Esta conversación existe en una tradición dentro de su trasfondo com-

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11-2.

TOMA DE DECISIONES Y RESOLUCION

En lugar de hablar de , se podría hablar de }
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H.-\.CIA LA CO.MPRENSIÚN DE Lo\ INFOR.\1ÁTICA Y L\ COGNICIÓN

una respuesta a la pregunta: <<¿qué es preciso hacer?'> Si alguien contrata un nuevo ern. . oleado . o firma un nuevo contrato puede haber o no <_ El proceso de alcanzar una resolución se inicia, típicamente, por alguna petición que genera un tono de irresolución. Las peticiones pueden ser de muchas clases y orígenes: una evaluación interna de rutina, algún hecho externo o contingencia. o una n.ueva propuesta, que nos plantea el tema de nuestras posibilidfOLdes. La irresolución consiguiente no es un proceso en que se toman en consideración, únicamente, alternativas lógicas. En general, hav una insatisfacción sobre <(a dónde van yendo l;s cosas)), ~xpresada de modo más o menos a..-ticulado. Está involucrada con el pasado como un modelo de actuaciones y con el futuro como un potencial de acciones posteriores. La pregunta <<¿qué es preciso hacer?>) surge en un rompimiento en donde el curso de la actividad se interrumpe por algún tipo de <ándisponibilidad)), A menudo se manifiesta en duda y corJUsión, y está siempre ya orientada hacia cierta dirección de posibilidades. Esta preorientación de posibilidades se presenta como un sesgo excluyente, revelando un espacio de acciones posibles y, simultár..eamente. ocultando otros. Ilustraremos esto con un ejemplo simple:

DIRECCIÓN Y CONVERSACIÓN

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Usted ha estado viajando para llegar al trabajo en un viejo automóvil Chevrolet. Recientemente ha tenido que arrancarlo tres veces y se ha escuchado un r<.lido chirriante cada vez que se aplican los .frenos. Una mañana cuando iba camino del trabajo no puede enclavar la primera marcha. Contacta con un mecánico que dice que hay un problema importante en la transmisión. Existe aquí una clara situadón de irresolución. Usted habla con su esposo y decide que hay varias alternativas; puede hacer reparar d viejo automóvil o puede comprar un vehículo nuevo o de segunda mano. Si usted desea un automóvil usado puede intentar encontrarlo por medio de amigos, por anuncios en los periódicos. o puede ir a un distribuidor. Si usted quiere un vehíc:1lo nuevo puede querer una ranchera para ir de excursión, pero usted no está seguro que podrá comprarlo y ade::nás hacer }as vacaciones que tenía planeadas. De hecho usted no está seguro que pueda comprarlo de todos modos ya que tiene que hacer frente, además, a los pagos y al seguro del automóvil de su esposo. Desde el punto de vista de la teária clásica de la decisión. la tare3. ·_ consiste en desplegar el espacio de alternativas y asignar valoraciones. Esto incluye tratar con incertidumbre, cómo puede ser no conocer

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cuánto costará la reparación, cuán complicado será encontrar un buen vehículo usado y cómo será su situación financiera en el futuro. Además. requiere comparar factores que no son comparables directamente. ¿Cuán importante es ir al camping en condiciones confortables? ¿Cuán penoso es estar atado a los pagos de los plazos del vehículo que drenan el presupuesto me!lsual? ¿Qué significa reaunciar a las vacaciones? ¿Qué valor tiene el evitar las preocupaciones crecientes acerca de los problemas técnicos que conlleva un automóvil usado? ¿Cómo se siente ante la eventualidad de ser visto al volante de un viejo trasto? El proble:ma no es s_2lo oue resulta imposible aplicar técnica~cie.­ c~f(;+J ce modo automático, sino que hay un sesgo Inherente en la formulación de la situacwn como ae deccwn entre ~tas altern_?!JV"'S. r~se que al d1a siguiente (ya que usted no puede conducir para ir al trabajo) usted llama y se informa de los servicios de autobuses y encuentra uno adec:.1ado. Después de unos pocos días de ir en autobús. usted se da cue:cta que, en realidad, no necesita automóvil. El problema de "¿cómo puedo yo conseguir un automóvil para ir al trabajo? no se ha resuelto sino que se ha disuelw. Usted se da cuenta que d problema que verca¿.::ramente deseaba resolver era: «¿cómo puedo yo i:;:- al trabaio?:) ~ ~at:J.::.-alx.ente, alguien podría argur.J.er..tar que usted no supo identificar el espacio real de alternativas aunque ¿ste ya existía. Pero imagine un escena::::io ligeramente Cisti:nto. El viaje en autobús tarda demasiado y usted Sé--'Ett..--eja de ello con un amigo del trabajo. El se lamenta con usted y se solidariza ya que él va en bicicleta y esto es incómodo cuando llueve. Los dos desarrollan la idea de proponer a la empresa la compra de una furgoneta para hacer un servicio de transporte para los empleados. En este caso la resolución queda cristalizada en la creación de una nueva alternativa. El tema no es de elegir sino de generar. Por otra parte. se podria haber robado un vehículo, o haber tao .;~. Ci\.·ir en una t1er:¿J. d.e cJ.wpaila en la oficina. o suicidarse. Cada cual. asumar.era ,,.r~;,;c-he el Droblema.'>. Nos hallamos muv mal encam.ina¿os si consideramos co~o espacio relevante de altern;tivas d espacio de :odas las posibilidades lógicas. La rdevancia siempre viene de una preorientación dentro de un trasfondo. Vst~d ;-¡abb con u:r: amigo que acaba de adquirir un automóvil en una tie::da de vehículos. El escucha su historia y expresa sorpresa por el asunt:o. A ~1 nunca se le habria ocurrido hacer otra cosa que arreglarlo, corno lo habia hecho siempre. Para ¿11a resolución de repararlo no fue una decisión. No ocurrió n:ingún rompimiento por ·irresolución. Esta característica excluyente es el elemento principal de la resolución. Se articula. en ocasiones, en forma de razones o argumentos en los que se pueden señalar algunas de las rutas excluidas («YO no puedo asumir

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HACIA L\ C01-1PRENSIÓN DE LA L."iF0&\1ÁTICA Y Le\ COGNICIÓN

el comprar un automóvil nuevo»). Pero hay siempre UT"..a parte mayoritaria que no está articulada, retrocediendo al trasfondo sin fantasmas de lo evidente. Este tipo de compromiso excluyente está presente, incluso, en situaciones que no experimentan irresolución; nosotros, simplemente, actuamos, ordenamos, prometernos, declaramos o declinamos comprometernos a ciertos actos. Resulta ingenuo creer que éstas no son acciones racionales sobre la base de que falta el proceso de deliberación (en el sentido de elegir entre alternativas). El Compromiso para la acción, con exclusión de otras posibilidades, es la característica común de los procesos que preceden a la acción. Al pro "' "'· desde la irresolución a la resolución se le denomina aquí <(áeliberació . La caracteristica principal de la deliberación es que e e conversación (en-la que pueden participar uno o variq.s actores) que está guiada por cuestiones que conciernen al modo de dirigir las acciones. A veces se pueden especificar condiciones uJteriores de consulta para lograr una resolución. En otras ocasiones la resolución vendrá de una duda, titubeo o de un detalle más prolongado. Vnicamente, en algunos de estos casos se oroducirá un fenómeno de elección entre alternativas siendo todavía ffienos frecuente un proceso de valoración y gradación de acuerdo a cierta métrica o a otro criterio. Se puede describir la conversación que constituye deliberación en los términos siguientes: 1. En algún momento del proceso de articulación de peticiones, se pueden discernir algunas proposiciones parciales incipientes ya que diferentes personas dan opiniones, sugerencias. contra-ofertas, detracciones, etc. En, esta conversación se descartan las distinciones entre medios y fines, o partes y todos en favor de interpretaciones sobre posibles nexos causales, resultados potenciales e inconvenientes. 2. En algún momento puede empezar a aparecer una opinión sedimentada sobre posibles caminos de acción para evaluar y tener en cuenta; aquí es cuando puede considerarse el proceso llamado ((elección,). No obstante, el nombre ((elección)) es inadecuado, porque sugiere procedimientos algorítmicos para seleccionar el curso de la acción. / Es importante hacer notar que gran parte de lo que se llama solución de problemas no hace frente a situaciones de irresolución aunque tiene lugar dentro del estado de resolución. Por ejemplo, cuando se utiliza un modelo de programación lineal para planificar las operaciones en una ref..nería, el {(problema» a resolver no pide una resolución. La

201

DIRECCION Y CON'lERSACIÓN

resolución implica la exploración de una situación y no la aplicación de medios habituales.

11.3.

LAS ORGANIZACIONES COMO REDES DE COMPROMISOS

Al <(preguntar)) ¿qué hacen los directivos?» se debe mirar hacia lo que ocurre en una organización como un toQ.o. En la Primera Parte se vio que cierto tipo de «recurrencia» o de pauta repetitiva de acciones penetra nuestra vida a medida que las pautas de rompimiento también se repiten. Una organización procura explotar esto por medio de la división del trabajo al objeto de encontrarse a punto para tratar un rompimiento corno algo ya conocido. Variando nuestro ejemplo simple del automóvil, imagínese que se trata de un camión de reparto y no de un vehículo personal. En este caso. la compañia tiene un procedimiento estándar de reparación por lo qt:.e la resolución de la situación se halla predeterminada: llevarlo al garaje de b empresa y conseguir un recambio temporal. Otras pautas de acción en la organización se diseñan para anticipar. más que remediar, un rompimiento, en este caso, obviamente. el mantenimiento preventivo rutinario de los camiones. Los conceptOS de rompimiento y recurrencia son, igualmente, aplicables cuando se mira más allá de áreas tales como el mantenimiento de vehículos en donde resulta obvio ya en la superficie. Los rompimientos no son sólo situaciones problemáticas sino que surgen según como aparezca su interés para cada miembro de la organización~ 1\lluchos se anticipan ya en forma de especialización del trabajo: impresos normalizados para cumplimentar, normativas para solicitar créditos, políticas sobre los niveles de los inventarios y así sucesivamente. Estar en los r:egocios significad conocer cómo abordar rompimientos y estar preorientado para anticiparse a ellos. La recurrencia que se: da por sentada en una organización incluye. por ejemplo. las definiciones acerca de qué productos y servicios se han de ofrecer y a quien. así como qué tipos de peticiones se han de tener en consideración. Resulta necesaria la rigidez que implica esta recurrencia, aunque también supone un peligro, inercia o sesgo, con un campo de posibilidades que tit!nde a angostarse y cerrarse. Esta rigid:ez es, a menudo, evidente en actividades de apoyo, tales como mantenimiento o proceso de_dat_os. El desarrollo de medios para alcanzarlas puede llegar a ocultar los objetivos a los cuales debería servir. La cegue~a puede adquiri..r proporciones inmensas cuando la supervivencia

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H.\CIA LA COMPRE~SION DE LA L"l:FORlvlATICA Y LA COGNICIÓN

DIRECCIÓN Y CONVERSACIÓN

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una reinterpretación continuada de la actividad pasada. vista no como una colección de peticiones, promesas, y hazañas pasadas en conversaciones.para la acción, sino como interpretaciones que llevan una preorie!ltación hacia nuevas posibilidades para el futuro. Como en d diseño del automóvil de nuestro ejemplo, el directivo necesita estar continuamente abierto a oportu...···üdades que van más allá del horizonte previo.

de una organizac10n quc:da asegurada mediante alguna declaración pública, como sucede con las burocracias públicas o los ejércitos en tiempos de paz. Se queda adosada a programas y proyectos, asistiendo a peticiones recurrentes con poca sensibilidad a las consecuencias e implicaciones de su actividad o a los compromisos declarados de la organización. La toma de decisiones, según se ha descrito en la primera sección de este capítulo, forma parte! de la actividad recurrente. La disciplina profesional dd ' se ha centrado en los procesos estructurados n1tinarios. abordando frecuent~mente problemas de volumen y rutina más bien que problemas de comunicación. Si se observa con cuidado d proceso de resolución dt!scrito anteriorment~, se nota que los elementos clave son la conversación entre las partes afectadas y el compromiso para la acción que surge al alcanzar la resolución. El éxito en la toma de decisiones no puede atribuirse a una persona determinada, sino sólo a la calidad de realización colectiva. Los observadores perspicaces de lo ctue hacen los directivos que tienen éxito (como, por ejemplo. l\t1intzberg en The .Nature of i\llanagerial \A;'ork, 1973) han remarcado que sus actividades no están bien representadas por el estereotipo de una mente solitaria y reflexiva que estudie alternativas complejas. En lugar de ello. los directivos parecen est2.r absorbidos en muchas interacciones cortas. la mayoria de ellas de duración entre dos y veinte minutos. Ellos m.3.nifiestan gran preferencia por la comunicación oral. por teléfono o cara a cara. Se puede decir qt:e los directivos se ocupan en conversaciones en donde crean, tienen en cuenta e inician nuevos compromisos dentro de una organización. La palabra ~ transporta el. sentido de implicación activa con la acción y, especialmente, con d asegurar acciones cooperativas eficaces. En un nivel más alto, la dirección se halla también involucrada en la generación de contextos en los oue se nuede realizar una acción efica; de modo consistente. . ~ En la comp¡;-ensión de la din:cción como que torna a su c<.:idado la articulación y la activación de una red de compromisos. producidos principalmente a través de promesas y peticiones. se cubren muchas actividades directivas. No obstante. se necesita, además, incorporar las resuonsabilidades más esenciales de los dirizentes: ser abie:::-tos, esc-:J.ch~r. y demostrar. ser la autoridad con relaciÓn a las actividades y compromisos que van a ser tratados en la red. Estas se pueden caracterizar como la participación en «conversaciones de posibilidades» que abran nuevos fondos en las conversaciones para la acción. El aspecto clave en las conVersaciones de posibilidades es la pregunta de cuestiones como: «¿qué es posible hacer?~> y <<¿cuál será el dominio de las acciones en que nos vamos a ver envueltos?)> Esto requiere

11.4.

SISTEMAS DE APOYO A LA TOMA DE DECISIONES

Aquellos que predicen sobre el desarrollo de ordenadores inteligentes propugnan que éstos sean utilizados para aumentar la capacidad de . toma de decisiones de los humanos a base de sugerir al terna ti vas, predecir consecuencias integrando la información que entra en la toma de decisiones: ... en el futuro, la inteligencia artificial podrá producir a:;.'udantes potentes que gestionen la infor:nación por nosot:-os. lea:;. libros, periódicos, revistas. informes, que preparen resúmenes evitando aquellas cosas que el ordenador sabe que no nos va a interesar, manteniéndose al tanto de todo lo que pasa en el mundo, viendo que no se nos escape nada que debamos realmente conc~r. Estos ordenadores inteligentes podrían analizar las decisiones con laS que nos enfrentamos, buscar bibliotecas de conocimiento para extraer hechos que ayudarán a tomar una decisión y despwSs nos presentarán sugerencias sobre posibles caminos de acción y sus consecuencias probables. Podrían entender conocimientos especializados y experiencia para ponerlos a operar en alguna de las áreas de alta capacitación en las que funcionamos los seres humanos (por ejemplo, leyes o medicina). Stockton. «Creat.L.""lg computers to thin.k like humans)> (1980), p. 41. Debe quedar claro en este punto que un ordenador no puede '. Sir.. embargo, la pretensión más moderada de que un ordenador puede ayudar a explorar conjuntos de alternativas restringidos previamente ha sido la base para el desarrollo de una familia de hei7amientas conocidas como «Sistemas de apoyo para la toma de decisiones». Al igual que con los.«sistemas expertos)> hay, a la vez, un dominio adecuado de actividades para dichas herramientas y un peligro en verlos como haciendo demasiadas cosas. Los describiremos aquí como un potencial y des~

204

HACIA L<\.COMPRENSIÓN DE LA INFORM:.ATICA Y Lo\ COGNICIÓN

pués los contrastaremos con los tipos de herramientas adicionales que se vislumbran para apoyar d trabajo en d domi_nio de conversación:

No se intentará examinar aquí en detalle los sistemas de apoyo a la torna de decisiones. Esti claro que en la dirección cotidiana existen áreas en las que pueden ser útiles dichas herramientas, habiendo habido numerosas ideas para su diseño. No obstante, es irnportinte señalar algunos peligros que merodean alrededor .~.e su uso.

Los sis~:emas de apoyo para la toma de decisiones (de siglas DSS en inglés) representan un punto de vista sobre el papel del ordenador en los procesos de gestión de la toma de decisiones. El apoyo a la decisión implica el uso de los ordenadores para:

Orientación pa:r:a escoger

Ayuda a los directivos en sus procesos decisionales en tareas semiestructuradas. 2. Apoyar, más que Su~T:ituir, el juicio de dirección. 3. Mt!jorar la eficacia de la toma de decisiones más· que la eficiencia. Keen y-Scott-IV!orton, Decision Supporr Systen-r..s (1978), p.l. . l.

En su cuidada definición de dichos sistemas, Keen y Scott-Nlonon introducen términos que requieren mayor explicación. Ellos se refieren a «tareas semiestructuradas)> y distinguen «eficacia)> de . Prácticamente todos los autores que escriben sobre la dirección y toma de decisiones trazan una dicotomía entre dos tipos de situaciones de dirección: < (Bogu.slaw, The Ne"vt-· Utopians, 1965). Por una parte, existen tareas obviamente recurrentes como es la planificación de tareas en las máquinas de un taller. Por otra parte, existen las acciones innovadoras abiertas introCucidas en conversaciones de posibilidades. En las tareas estructuradas es, posible a menudo, crear un juego de reglas y hacer que los ordenadores las apliquen a la situación. En tareas no estructuradas no se pueden formular dichas reglas. No obsta~­ te, existe un área intermedia de tareas «Semiestructuradas)> con cierto grado de recurrencia pero no tanta que uno pueda especificar completamente las recias relevantes. Keen v Scort-lV1orton ven esto como el · área relevante que tienen los ordenadores para auxiliar en la toma de 1 decisiones de los seres humanos. Ellos se:D.ala..11 que su objetivo no es la «eficiencia» sino la <(eficacia», medida en términos de productos gleba- ____ ¡ les más que en velocidad de toma de decisiones o en rendimientos inmediatos. Un sistema es ineficaz si una organización que lo utiliza se _ muestra a sí misma en mejor posición. Un sistema puede ser ineficaz .-. 1 peTo ser altamente-eficiente a. la hora de_tomar decisiones_que__so_p, ~-11.......::::.:--=-l_ ____ _ efecto (debido a la ceguera particular inherente en su fonnulación) l irrelevantes o dañinas para la emnresa. • __ _J

La frase «apoyo para la toma de decisiones» lleva con dla una orientación particular hacia lo que hace un director, que ya hemos criticado. El énfasis en esta aproximación sirve para reforzar la perspectiva decisional y para apoyar un status quo rígido en las organizaciones, negando la validez de aproximaciones más sociales, emotivas, intuitivas, y personalizadas de los procesos complejos para llegar a una resolw:;ión.

Suposición de relevancia Una vez se ha instalado un sistema informático es dificil evitar la suposición de que las cosas que tratan son más relevantes para los intereses de un directivo. ün sistema de información dedicado a recopilar datos y a responder cuestiones predeterminadas, incluso si está diseñado de la mejor manera posible, será nocivo si no se complementa con prácticas heterodoxas y con una actitud permanente de apertura a escuchar.

Transferencia no intencionada de poder En el diseño de un sistema que se ha de usar en una organización. se realizan muchas elecciones que tendrán consecuencias significativas para la vida dentro de dicha organización. Como Boguslaw se:5ala: Un diseñador de sistemas que tiene la prerrogativa de facto para especificar el rango de fenómenos que será capaz de distinguir un sistema. se halla, claramente, en posesión de un enorme grado de poder ... No es, en absoluto, necesario que se normalice por __ medio deJa asig.;.ación de una autoridad específica ... Es en este sentido que los programadores 61:-denador, los diseñadores de equipamiento informático, y los que desarrollan lenguaje

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de ordenador poseen poder. En la niedida en que las decisiones hechas por estos partícipes en el proceso de un diseño actúen para reducir, limitar o eliminar totalmente alternathras de acción, están aplicando fuerza y poder manipulador con el significado sociológico preciso de estos términos. Boguslaw, The Ne-.A/ Utopians (1965), p. 190.

datos es mucho menos grave que aquellos que se derivan del simple conocimiento del individuo de que el ba..J.co de datos existe, apercibimiento c.ue tiene un efecto sutil pero inevitable sobre cómo se comporta. VVessel, Freedorns's Edge (1974), p. 30.

Oscurecimiento de la responsabilidad

A menudo, aquellos que poseen poder invisible tienen una orientación global no comparjda con otros deritro de la organización. Los profesionales entrenados en tecnología informática tienden a poner valores altos en la eficiencia y en lo predecible a la par que devalúan la necesidad por la discreción, y la innovación. El diseño resultante puede erosionar la eñcacia de la organización mientras se concentran en su eficiencia. En un caso ejemplo, la planificación de trabajos en un taller con máquinas ('necho previamente por un jefe que ha ido hablando con cada operario) se automatizó con un sistema de comunicación informatizado. Sólo después de muchos rompimientos se cayó en ~a cuenta que el jefe en sus conversaciones había hecho mucho más que simplemente asignar tareas. Su apertura a nuevos intereses (tanto por sus charlas como por sus obser,;-aciones del lugar de trabajo) jugaron un papel crítico en la anticipación de rompimientos los cuales ::o c;.uedaron reflejados en el diseño del sistema informático.

Efectos no anticipados Cada avance tecnológico conlleva efectos no anticipados previamente, siendo algunos deseables y otros no. En esta época de concienciación ecológica. es apenas necesario dar ejemplos de efectos nocivos no intencionados de artefactos aparentemente beneficiosos como pueden ser un automóvil o una planta de energia nuclear. La tecnología informática comporta ta;::J.bién sus propios tipos de problemas. Por ejemplo, al intentar proporcionar mejor información a los directivos acerca de cómo van las cosas en un almacén de comestibles. se instaló un siste:ma que hizo posible controlar la actividad de cada operario minuto a minuto. Los trabajadores fueron a la ht:.dga exigiendo la eliminación del sistema debido a la tensión que les producía y el consiguiente deterioro de las condiciones de trabajo. Puede ser dificil formular o ensayar con precisión efectos de este tipo. Por ejemplo, al evaluar los peligros de los grandes bancos de datos, Wessel comenta: Naturalmente, el daño resultante dd mal uso potencial de los

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una vez que se diseña el sistema informático y se instala, se tiende a t::-atarlo como una entidad separada. La· comprensión que se ha ido desa.-rollando nos conduce a reconocer el papel del ordenador no como el de un experto subcontratado, sino como un intermediario, esto es. un medio sofisticado de comunicación. Un grupo de personas (que incluye normalmente tanto al especialista en informática como a expertos en el domirjo de interés) coP...struyen un programa incorporando una representación formal de algtlnas partes de un discurso. El ordenador transmite consecuencias de sus enunciados a los usuarios del sistema, combinando de modo típico dichos em..:nciados. El hecho de que estas combinaciones impliquen lógica deductiva compleja. aplicación de reglas }1eurís:icas o análisis estadistico no altera la estn..:.c-:ura básica de los actos corr:.unicativos. l.' na vez reconocida la mácuina corno intermedia:::io, resulta claro que d comprol7.!.iso inherente e; el uso del lenguaje se hace por aquellos que producen el sistema. En ausencia de esta perspectiva resulta rn'..ly fácil cometer el error peligroso de interpretar que la máquina es capaz de atender compromisos, ocultando, por tanto, la fuente de responsabilidad por aquello que hace. Un buen ejemplo lo proporcionan los programas de diagnosis médica. Imagínese un programa redactado por un equipo de especialistas que trabajan con un grupo de expertos médicos, incorporado por la administración de un hospital y utilizado por un miemOrc dd equipo médico en la elección ¿e tratamientos. Si el diagnóstico fue errór:.eo y el paciente rest:.lta perjudicado ¿quiér: es el :-espensable? El problema puede no ser de conocimientos médicos erróneos sino, más bien. de suposiciones de trasfondo. Una respuesta cor:-ecta en un contexto puede ser inadec;.::ada en otro. Por ejemplo, si el prog:-a:::1a f..:.e escrito con pacientes ambula torios en mente, podria no ser adec;Jado para un inválido crónico postrado en cama. Una persona que escribe un programa (o que contribuye a su «base de conocimientos)>) lo hace dentro de un trasfondo de sunosiciones acerca de cómo se utilizará el programa y cómo se interpret;rán sus respuestas. Parte de esto se puede explicitar en la documentación. aunque parte constituye un trasfondo implicito de lo que puede entenderse normalmente. Excepto para siste-

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HACIA L~ COMPRENSIÓN DE LA INFOR.\1ÁTICA. Y LA COGNICIÓN

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mas que operan dentro de dominios fuertemente restringidos, inevitablemente se aboca a un rompimiento debido a que el sistema se utiliza de una manera que no se ajusta aios presupuestos. En un sistema mediatizado por ordenador (en contraposición a la interacción personal directa), es difícil mantener los compromisos implicitos y el potencial de diálogo al afrontar un rompimiento.

sesgados, son ecuánimes. D' Amate, Canlschould computers replace judges? (1977), p. 1300. Nuevamente, esta es una insensatez absoluta. Para que un programa esté sesgado no es necesario que el programador introduzca conscientemente sus prejuicios o que haga esto verosímilmente. Al objeto de comenzar la tarea de preparación de un programa, un programador (o experto legal que trabaje con el programador) debe· operar dentro de su propio trasfondo de prejuicio. Esto no es una equivocación que pueda evitarse sino una condición esencial para adquirir conocimiento de cualquier clase. Repitiendo una cita central de Gadamer:

Falsa creencia en la objetividad Una consecuencia inmediata en la ocultación de compromisos es una ilusión de objetividad. Ya que los ' almacenados en un ordenador no se pueden asociar fácilmente con un compromiso hecho por un individuo que lo sustenta, es fácil estar ciego a la naturaleza de su origen. Evans, por ejemplo, señala al describir las proyecciones de la economía mundial del futuro hechas por d Club de Roma (The limits to Growth, 1972):

· Nuestro ser no está constituido tanto por nuestros juicios corno por nuestros prejuicios ... la historicidad de nuestra existencia transmite la :idea que los prejuicios, en el sentido literal de la palabra, constituyen la direccionabilidad inicial de nuestra capacidad integral de tener experiencias. Los prejuicios son distorsiones de nuestra capacidad de apertura al mundo. Ellas son simpleme:J.te, condicioneS por las cuales experimentamos algo, por las cuales aquello que encontramos nos dice algo. Gadamer, Phi!osophical Henr.eneutics (197ó), p. 9.

Quiérase o no, aún en los más ardientes enemigos del ordenador, tendrá que admitir que el ordenador carente de emociones, malas artes y prejuicios, es sólo generador de los datos secos de la materia en cuestión. Evans, The }.;fiero /vlillennium (1979). p. 92. P.::ro todo esto no tiene sentido. Los ordenadores ni consideran ni generan hechos. Manipulan representaciones simbólicas que alguien genera en la creencia de que correspondían a hechos. Ha habido un notable volumen de análisis a posteriori sobre los desastrosos resultados para los militares norteamericanos en Vietnam producidos por la fe de los jefes militares en el análisis de los ordenadores basados en ••hechos>~ y «datos>> muy distorsionados o inventados. la cuestión, sin embargo, no está sólo en la naturaleza de todo «hecho>> que se halla sustentado por un individuo en un contexto. basado en un trasfondo de precomprensión. D' Amate ilustra la falacia de ignorar este aspecto en su discusión sobre los apoyos del ordenador en cuestiones legales: Otro posible benc::fi.cio es que la ley poC.ria parecer más imparcial a la vista del hombn:: de la calle si los ordenadores tomaran a su cargo vastas áreas actualmente asignadas a los jueces. Hay, verdaderamente, cierto grado de creencia por parte del público de que los jueces no pueden escaparse de sus propias deformaciones y prejuicios y que no pueden librarse por sí mismos-de suposición de clase, relativamente privilegiada en la sociedad. En cambio, los ordenadores, a menos que se programen para estar

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DIRECCIÓN Y CONVERSACIÓN

Para concluir, se ve a los sistemas de acovo a la toma de decisiones, igual que a todos los sistemas basados en ¿rd~enador, que ofrecen un potencial para nuevos tipos de acción humana. Con este potencial vienen acompañando peligros y ceguera particulares. La cuestión no es si estos sistemas son buenos o malos sino cómo nuestra comprensión y el uso de ellos determinan lo que hacemos y lq que somos. -. ~

11.5.

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DE CONVERSACION

S.e ha estaCo argumentando que el dominio de la ((ayuda para la wma de decisiones)> que trata de alternativas, valoraciones y elección, ,[

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no constituve el dominio más valioso sobre el cual construir herram:ie:J.tas :inf~rmáticas para la dirección. En esta sección se delineará otro tino de herr3m:ienta informática fundamentada en la teoría de la dirección y la conversación qt:.e hemos desarrollado. Empezaremos por revisar los puntos básicos de la teoria, tal como se desarrolló en este capítulo y en el Capítulo 5. 1. Las org3.J.-llzaciones existen comq redes de categorías directivas y comprom:isorias. Las directivas incluyen órdenes, peti-

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HACH. L>\ COMPRENSIÓN DE L\ INFOR.t\1.4-.TICA Y LA COG~J:CIÚN

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cienes, consultas y ofertas; las compromisorias incluyen prome~ sas, aceptaciones y rechazos. 2. Inevitablemente sucederán rompimientos y la organización necesita estar preparada. Al tratar los rompimientos se generan nuevas redes de directivas y compromisorias. · 3. Las personas de una organización emiten expresiones, ha~ blando o escribiendo, para desarrollar las conversaciones que se requieren en la red organizacional. Participan en la creación y mantenimiento de un proceso de comunicación. En d núcleo de este proceso se halla la ejecución de actos lingüísticos que producen diferentes tipos de compromisos.

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Al atender los compromisos externos de una organización, el personal se involucra en una red de conversaciones. Esta red incluye peticiones y promesas para cumplir los compromisos, inforrÍ'les sobre las condiciones de atención a los compromisos, informes sobre las circunstancias externas, declaraciones de nuevas políticas, etc. La organización localiza las peticiones y otras contingencias externas que pueden tratar a base C. e r~aliza::- compromisos que se puedan satisfacer por activación de ciertas redes de conversaciones recurrentes en las aue sólo difieren determinados detalles del contenido de las conversaci~nes y no su estructura gene:-a2. Estas redes de conversaciones recurrentes son d n-0cleo de la organización. Estas se hallan incorporadas en formo. de ofid.r.as intercomunicadas, cada una especializada en satisfacer ciertos tipos de compromisos. Una persona que trabaje en una organización está siempre interesada por cuestiones del tipo: «¿qué falta?», «¿qué es preciso hacer?'> o «¿dór..de estoy con respecto a mis obligaciones y oportunidades?'> En situaciones en las que debe actuar mucha gente conjuntamente, el pro~ bkma de la coordinación se hace crucial. Para muchas organizaciones es una cuestión C.e supenrivencia. Las ::-edes di:! comprom:sos y las conversacior:cs ;!TI las qu~ partic.ipa la ger:tc se van haciendo cada vez más grandes y más conplejas, habiendo llegado la complejidad¿;! las organizaciones más allá del punto en que puedan controlarse sin herramit::ntas aCecuadas. La nu:~v::t tec:1ologia de comunicaciont::s basadas en ordenadores puede ayudar a anticipar y a evitar rompimientos. Es imposible :;;!VÍtar totalmente rompimientos por medio del diseño, ya que es en la naturaleza de todo proceso de diseño que se debe seleccionar un conjunto finito de anticipaciones a partir de la situación. A pesar de ello, es posible anticipar parcialmente interacciones dónde es probabie la ocurrenci_a: de rompimientos (por anotación de su recurrencia) y también es posible dotar a la gente cor.. herramientas y procedimientos que necesitan

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para abordarlos. Nlás aún, es posible diseñar nuevas redes conversacionales que dan a la organización la capacidad de conocer y realizar nuevas posibilidades. Muchos sistemas diseñados por profesionales de la informática están orientados a facilitar la actividad de un individuo que trabaja en solitario. Aunque dichas he~amientas (que incluyen procesadores de texto. sistemas de archivo, ayudas para la creación de programas, etc.) son de utilidad, dejan fuera la dimensión e~encial del trabajo colectivo. En la mayoría de los ambientes de trabajo resulta de importancia central la coordinacién de la acción. La dimensión conversacional traspasa todos los dominios de la actividad coordinada, sea en programación de ordenadores, atención médica, o venta de zapatos. Los detalles difieren en cada área pero existe una base teórica común así como una estructura regular común. Las herramientas basadas en ordenadores pueden ser ~sacias para solicitar, crear y controlar compromisos. Pueden proporcionar respuestas relevantes a la cuestión ''¿qué necesito hacer?)> o si se prefiere <~¿cuál es el srarus de mis compromisos activos?» Las rezlas de conversación no son conversaciones arbitrarias como pue~en se-;. las reglas del ajedrez. sino que reflejan la naturaleza básica del lenguaje y la acción humanas. La taxonomía de los actos lingüísticos y el diagrama de una estructura conversacional presentado en el Capítulo 5 hacen referencia a la ontología fundame:1tal de los actos ling"Uisticos. Proveen la base pa:r3. d diseño de herramientas q:;e operen en un dominio lingüístico. No estamos -proponiendo que un ordenador pueda «entender)> actos lingüísticos mediante el análisis de las experitmcias del lenguaje natural. Es imposible formular una correspondencia precisa entre combinaciones de palabras y la estructura de los compromisos que se escuchan en u."la conversación. Lo que proponemos es hacer que el usuario se aperciba de esta estructura y proporcionar herramientas para trabajar explícitamente con ellas. Esto se est:i hade:1Co expe:irnentalmente en un prograrea de ordena¿or llamado ' (1) diseñado para construir y controlar redes de conversaciones en sistemas electrónicos de gran escala de comunicación distribuida. Un coordinador t:!S parte de ~na red de comunicación inforG"1:itica (que podria esta;- basada en redes locales. tiempo compartido. o centralitas telefónicas avanzadas) a los que tienen acceso todos los participantes por medio de algún tipo de estaciones de trabajo. Su objetivo es hacer transparentes las in-

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l. P:1ra una descripción m:is desarrollada de los coordinadores, ve:.l.Se Flores y Ludlow, «Doing and speo.king in the off:ice" ( 1981) y Flores, «Management :1nd communic:J.tion in the office of the future» (1982).

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA L'iFORM.ÜICA Y LA COGNICIÓN

teracciones que proporcionan herramientas disponibles-a-mano que operan en el dominio de conversaciones para la acción. Sorprend_entemente, existen unos pocos bloques constructivos básicos de conversación (como son petición/promesa. oferta/aceptación, o informe/acuse de recibo) que se producen con frecuencia de modo recurrente en una conversación para la acción. El desarrollo de una conversación requiere una selección entre cierto conjunto finito definido por la categoría directiva de apertura y las respuestas subsiguientes. Es como una danza que da alguna iniciativa a cada participante en una secuencia específica. Un coordinador sustenta una serie de operaciones:

Generación del acto lingüístico Un individuo ejecuta un acto lingüístico usando el coordinador mediante: selección de la fuerza de ilocución a partir de un pequeño conjunto de alternativas (los bloques constructivos básicos mencionados arriba); indicación del cor..tenido nrooosicional en un texto; e introducción explícita de las relaciones t~rn:Porales con otros actos (pasados y anticipados). Especificando directamente. por ejemplo. que una expresión es una ~~petición)> que conlleva una fecha especifica para ser satisfecha, la escucha se restringe en mucha mayor mediCa que lo es para una sentencia tal como «¿seria usted capaz de ... ?» La fuerza del acto lingüístico proviene de una escucha interesada y haciendo una declaración explícita de esta fuerza se puede evitar confusión y rompimientO debido a diferencias (intencionadas o no) en la escucha de los participes implicados. Además de tener una especificación directa de su fuerza; un acto lingüístico está relacionado con otros, por ejemplo, como respuesta a una petición, o como una petición hecha para satisfacer algún compromiso previo. Estas relaciones se hacen explícitas de un modo tal que un ·acto lingüístico entra en la estación de trabajo. la necesidad de relacionar entre alternativas preestructuradas para las fuerzas ilocuc.ionarias posibles sirve como una especie de «adiestramiento)> que revela d espacio de posibilidades y la est:-uctura de los diferentes actos dentro de él.

Control de finalización Gran parte del interés, momento a momento,. del-lenguaje va dlngl--~::::=:t do hacia la finalización de las conversaciones para la acción. Las preguntas «¿qué debo hacer ahora?)> y ~(¿qué tengo que comprobara conti-

DIRECCIÓN Y CONVERSACIÓN

213

nuación? )} son cuestiones realmente acerca del movimiento de conversaciones hacia sus estados de tenninación (que pueden incluir satisfacción o no de la petición inicial) tal como se describió en el Capítulo 5. El coordinador puede llevar cuenta de dónde se mantienen las cosas y cuándo van a cambiar. Esto puede usarse para ·generar recordatorios y alertas así como proporcionar un cuadro claro de lo que está ocurriendo y en dónde pueden surgir rompimientos potenciales más adelante.

Mantenimiento de relaciones temporales El coordinador puede llevar nota de las relaciones temporales dentro de la red y usarlas para ayudar a anticipar y abordar rompimientos. El tiempo no es una condición incidental, sino un aspecto critico de todo acto lingüístico. l:na promesa no es realmente tal a menos que exista una mutua comprensión en el tiempo de su satisfacción. :0/Iás sutilmente. una petición no está formada completamente a menos que haya un tiempo especificado para la respuesta y la terminación. En condiciones sociales no estructuradas, estas condiciones de tiempo se entienden por los participantes a través de su trasfondo compartido. y no pueden nunca hacerse explicitas. En las organizaciones estructuradas se establecen directament~ y en situaciones como pueden ser negociaciones contractuales se especifican en los aspectos legales. Al realizar los actos lingüísticos utilizando el coordinador, el usuario está conducido a representar explícitamente las relaciones tempor3.les que son centrales a la red de compromisos. Estas relaciones se pueden usar para controlar qué es preciso hacer y advertir los rompimientos potenciales.

Examen de la red Un individuo puede presentar parte de la red de conversación, mostrando las conversaciones y sus estados, los compromisos y peticiones individuales, y sus relaciones con otros. Por ejemplo. es posible hallar qué peticiones se generan en anticipación a un rompimiento al satisfacer un compromiso en particular o qué peticiones están todavía esperando respuesta de un individuo determinado. Los detalles de la interacción (por ejemplo, el uso de una pantalla gráñca) son importantes para hacer la herramienta disponible-a-mano aunque no teóricamente para tener un protagoriismo central. La clave es que la red se observa en el espacio generado por la estn.lctura de la conversación.

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HACIA L~ COMPRENSIÓN DE L.1.. INFOR..t\.iATICA Y lA COGNICIÓN

Aplicación automatizada de recurrencia

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Todas las organizaciones tratan situaciones que recurren y se manejan de un modo tipificado. Por ejemplo, si cierta petición (para el caso de un pago) no se ha satisfecho al cabo de cierto tiem?O, entor..ces se hacen otras peticiones (al mismo participante o a otros). Se puede dotar al coordinador de esta pauta y lanzar las actuaciones correspondientes sin intervención directa. Es importante recordar que d orderiador nunca hace una p~tidón o compromiso. Alguien puede especificar una petición o compromiso recurrente a instancia de la cual se generan automáticamente.

Recurrencia del contenido proposicional Hasta ahora no se ha descrito el contenido proposicional de los actos lingüísticos. Esta es una estrategia intencionada en la que la dimensión crucial de la conversación parad coordinador es el contenido de ilocución y sus relaciones temporales acompañantes. Sin embargo, ta:nbit:!n hay recu:-rencias de contenido proposicional. Un impreso de ''orden de compra)> o t:.na : de este tipo pueden utilizarse en un coordinador, dentro del marco proporcionado por la conversación básica. Un sistema coordinador va existente (Cashman v Holt. "A communication-oriented aooroach ...-to structuring the soft~vare maintenance environment>>, 1980) ~forma parte de un a~biente de programación distribuido para el mantenimiento de grandes colecciones de programas. A medida, que los programas en esta colección se dist:i:,uyen y usan. los programadores necesitan depurar errores, hacer mejoras y producir versiones actualizadas. Este proceso éra de manejo extremadamente dificultoso. conduciendo a grandes retrasos y fallos en ::::l ct:.mplimiento de las necesidades de los usuarios de los orogramas. Dotando al orCenador de una herramienta para manter:.e~ la-est:r...J.ctura de las peticiones y los compromisos, se pudo mejorar grandemente b productividad. Existen en desarrollo otros sistemas similares en diversas instituciones (2). 2. Véase, por • (1983). y Sluzi
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DIRECCIÓN Y CONVERSACIÓN

215

Al utilizar un coordinador el individuo se enfrenta con un conjunto restringido de posibilidades. No es lo mismo que una conversación cara a cara, una llamada telefónica o. incluso, un mensaje electrónico. Debido a que las fuerzas de ilocución y la temporalidad se especifican explícitamente, es necesario ser consciente de ellas y tener una manifestación de ellas visible mutuamente. Esto es valioso en una gran variedad de comunicaciones cotidianas dentro de las organizacio;;_es pero no es un dispositivo universal de comunicación, aplicable a todas las situaciones. En muchos contextos este tipo de explicitación no se menciona y puede ir en detri:nento del sistema. El lenguaje no puede reducirse a una representación de actos lingüiSticos. El coordinador interviene con una di:nensión de la estructura del lenguaje, aquella que es sisteCJ.ática y crucial para la coordinación de la acción pero que es parte qel dominio mayor y más abierto de la interpretación. Se concluye aqui recalcando que las herramientas en sí mismas son sólo parte del cuadro. Las ventajas en aplicar la teoría de la conversación en organizaciones tiene que ver con el desarrollo de buena competencia comunicativa, de normativa y reglamentos de la organización, incluyendo el entrenamiento para desarrollar la comprensión aó:cuada. Esto incluye la terminología correcta, las habilidades y los procedimientos pa:;:a reconocer aquello que falta. está deteriorado. u obstaculiza (p. ej., lo que está estropeado o averiado) así como la capacidad de tratar la situación. La gente tiene experiencia diaria en d trato con otros y con situaciones diversas. No obstante, existen diferentes niveles de competencia. Competencia aquí no significa la utilización gramatical o de dicción correctas, sino el trato con el mundo con éxito, buenas capacidades directivas y la responsabilidad y atención por los otros. La competencia comunicativa significa capacidad para expresar las intenciones de cada cual y tomar responsabilidades en las redes de compromisos q1..:.e las expresiones y s<..:.s interpr-=tacior..es traen al mundo. En el cst2r de cada día, la gente no se percata de lo que está haciendo. Simplemente trabaja, habla. etc .. más o menos ciega a la penetración de las dimensiones esenciales del compromiso. Consec:.rentemente existe, un dorr..inio para la educación en la comnetencia comunicativa: la relación fundawental entre el lenguaje y la á"cción con ¿xito. El conocimiento consciente ¿e las personas sobre su participación en la red de compror:üsos puede reforzarse y desarrollarse, mejorando su capacidad para actuar en el dominio del lenguaje.

12 Utilización de los ordenadores: Una dirección para el diseño Este libro trata de diseño de sistemas informáticos que faciliten el trabajo y la interacción humanas. En este capítulo final se sugieren direcciones para el futuro trayendo el discurso desarrollado en la Primera Parte para reexaminar algunos aspectos básicos acerca de lo que significa diseñar. El diseño más importante es ontológico (1). Ello constituye una intenrención en el trasfondo de nuestra herencia, que nace de nuestros modos preexistentes de estar en el mundo y que afectan enormemente los tipos de seres que somos. Al crear nuevos artefactos, equipos. edificios y estructuras organizacionales, se inténta especificar por adelantado cómo y dónde van a aparecer rompimientos en nuestras prácticas cotidianas así como las herramientas que utilizamos, abriendo nuevos espaci,os en donde trabajamos y actuamos. El diseño orientado ontológicamente es, necesariamente, tanto reflexivo como político, mirando hacia atrás a la tradición que nos ha formado pero también mirando hacia adelo.nte a las transformaciones pendientes de creación de nuest:"as vidas conjuntas. Por medio de la emergencia de nuevas herramientas. llegamos a un apercibimiento cambiante sobre la naturaleza y la acción humanas, que, a la vez, conduce a nuevos desarrollos tecnológicos. El proceso de diseño es parte de esta «danza,> en la cual se genera nuestra estructura de posibilidades.

l. No se usa aqui la palabra «diseño» en d sentido estrecho de una metodologla ~speci· fica para crear artefactos, sino que s~ est:i implic::mdo en una teoria amplia dd diseño como él vishiriib?adO en- d-trabajo de arquitectos reflexivos como es Alexander (Notes on the SynthesisofFonn,l964).

218

HACIA L; COMPRENSIÓN DE U h'1FOR.\1ÁTICA Y U COG!'..-JCIÓN

UTILIZACIÓN DE LOS ORDENADORES

Las secciones de conclusiones de este capítulo discutirán la significación óntico-ontológica, es decir, cómo nuestras herramientas forman parte del trasfondo en el que podemos preguntar qué es ser humano. Primero, vamos a considerar la relevancia directa de nuestra orientación teórica hacia el diseño de sistemas informáticos. Utilizaremos sistemas convencionales como el coordinador descrito en el Capítulo 11 como ;::jemplo primario. Pero nuestro alcance es más amplio englobanCe otros sistemas informáticos y, en última instancia, a toda la tecnología.

12.1.

UN TRASFONDO PARA EL DISEÑO DE ORDENADORES

En la literatura popular sobre ordenadores, se suden encontrar términos como «amistoso)), o «autoexnlicado)>. Son términos vagos y quizá, sobreutilizados, pero reflejan inÍereses reales, intereses que no se han comprendido adecuadamente dentro de la tradición racionalista y para los cuales resultan de relevancia las visiones fenomenológicas sobre la disponibilidad-a-mano, los rompimientos o la ~eguera.

Disponibilidad-a-mano Una visión popular del futuro indica que los

ordenadore~

se harán

más sencillos de uso a medida que se vayan pareciendo más a las personas. AJ trabajar con gente, establecemos dominios de conversación en

los cuales nuestra precomprensión común nos permite comunicar con míT~..imo de palabras y esfuerzo 90nsciente. Nos apercibimos explícita:::::lente de la estructura de U:.'"1a conversación solamente cuando hay algún tipo de rompimiento que persigue una acción correctiva. Si las máqt:inas pudieran comprender en el mismo sentido que lo hace la gente. las interacciones con los ordenadores serían igualmente transparentes. Esta trruJ.sparencia de interacción es de la máxima importancia en el ¿iseño de herramientas, que incluyen a los sistemas informáticos, au..J.que esto no se logra de la mejor forma intentando la emulación de las facultades humanas. Al conducir un automóvil, la interacción de control es normalmente transparente. Uno no piensa ((¿qué giro debe dá...rsele al. volante para entrar en tal cur\ra?J> _.De heCho no se es consciente (a menos que algo se interpongá) de la utilización del volante~ Fenomer:ológicamente, uno está conduciendo un vehículo, no manipu1.:::1

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lando unos controles. La larga evolución del diseño de automóviles ha conducido a esta disponibilidad-a-mano. Esta no se tiene- haciendo que un vehículo se comunique como una persona, sino proporcionando el 3.coplamiento preciso entre el conductor y la acción en el dominio relevante (movimiento a lo largo de la carretera). Al diseñar herramientas informáticas la tarea es más dura pero las cuestiones son las mismas. Un aparato dedicado a tratamiento de textos que tenga éxito permite que una persona opere sobre palabras y párrafos que se presentan en la pantalla, no estando consciente en formular y dar comandos. A nivel superficial de .;. El usuario opera en un dominio constituido por personas y mensajes que se envían entre ellos. Este dominio incluye acciones (tales como el enviar un mensaje y examinar la corresponde:J.cia) que genera. a su vez_. posibles rompimientos (como es la incapacidad de enviar un mensaje). los servidores de buzones, son programas que, aunque pueden ser una parte crítica de la implantación, son una intrusión desde otro dominio. aquel que es territorio de los diseñadores e ingenieros de sistemas. En este ejemplo simple se puede producir un mensaje de error diferente tal como ((no es posible enviar el mensaje a ese usuario. Por favor, inténtelo de nuevo dentro Ce cinco r:::ünutos~). los const:ru.ctores de sistemas que funcionan con éxito aprenden a considerar el dominio de comprensión del usuario después de ver las frtlstraciones de la gent;;;: qt..:.e usa sus programas. Empero. hay otro principio sistemático en riesgo aqui. El programador diseña el lenguaje que cread rnundo en el cual ope::-a d usuario. Este lenguaje pt:.ede ser 'uede ser un embrollo d~ dominios relacionados~ la base de es~a simPlicidad que hace que los sistemas sean utilizables es una ontología organizada clara y conscientemente. Cuando intentamos entender el atractivo de los ordenadores como el Apple !vlacintosh (y su predecesor el x~rox Star), podemos ver exactamente el tipo de disponibilidad-a-mano y la simplicidad ontológica que hemos descrito. En los dominios que se circunnave-

220

HACIA LA CON1PRENSIÓN DE LA INFOR:\1ÁTICA Y L-\ COGNICióN

gan, manipulación textual y gráfica, el usuario está «conduciendo)> no <>. El reto que existe para la siguiente generación de diseño es mover esta misma efectividad más allá de los dominios generados por aquellas personas que lo hacen cuando manipulan dichas estructuras.

Pero es más importante, si cabe, el papel fundamental de los rompimientos en el diseño. Corno se ha señalado en la última sección, los objetos y propiedades que constituyen el dominio de acción para una persona son aquellos que emergen en un rompimiento. Volviendo a nuestro ejemplo simple dd sistema de mensajería electrónica, nuestro «aviso» dejó ·a alguien ante ciertos caminos para actuar en el caso de un rompimiento. Se puede, simplemente, dejar de enviar el mensaje previsto o esperar un rato e intentar enviarlo de nuevo. Pero también se podría intentar enviarlo a otro <> para su en-' vio en diferido. Si se hace esto, es Dreciso crear un dominio que contemple la existencia de servidores d~ correspOndencia y sus propiedades corno narte del espacio relevante en donde existe el usuario. Al diseñar sisÍ:emas informáticos y los dominios que generan, se d¿:be anticipar el margen de ocurrencia que sale fuera del funciona· miento normal y proveer los medios tanto para entenderlos como-para actuar. Esta es la base de una metodología heurística que es seguida, a menudo, por buenos programadores («al escribir un programa trato de pensar sobre todo en aquello que pudiera funcionar mal))), pero, nuevamente, esto es más que un aforismo vago. El análisis de un contexto humano de actividad puede comenzar con un análisis de los dominios de rompimiento que pueden, a su vez, utilizarse para generar los objetos, acciones y propiedades que componen el dominio.

Anticipación del rompimiento Nuestro estudio de Heidegger ha revelado d papel central del rompimiento en la comprensión humana. Un rompimiento no es una situación negativa a evitar, sino una situación no obvia, en la que el reconocimiento !le que falta alguna pieza conduce a revelar (generándose por medio de nuestras declaraciones) algún aspecto de la red de herramientas con las que nos hallamos relacionados por el uso. Un rompimiento revela el nexo de las relaciones necesarias para poder cumplir la tarea. Este crea un objetivo claro para el diseño: anticipar las formas de rompimiento y proporcionar un espacio de posibilidades para la acción cuando acuéllos suceden.-Es imposible evitar totalmente la frecuencia de rompi:r:n_ientos por medio de~l diseño. Lo que puede diseñarse son ayudas para aquellos que viven en :un dominio particular de rompimientos. Estos apoyos incluyen entrenamiento, el desarrollo de una comprensión adecuada del dominio en el que se producen los rompimientos y también el desarrollo de habilidades y procedimientos necesarios para reconocer lo qúe se ha roto y cómo resolver la situación creada. Las herramientas informáticas pueden ayudar a anticipar y corregir rompimientos que no son en sí mismos rompimientos informáticos sino que se hallan en el dominio de la aplicación. Las posibilidades para el seguimiento de compromisos en un coordinador son ejemplos de este tipo de sistemas, aplico.dos al dominio de conversaciones para la acción. En el diseño de sistemas de apoyo para la toma de decisiones, U..i.a consideración primordial es la anticipación de rompimientos poten.ciales. Un ejemplo clásico de un sistema de este tipo fue Cybersyn (2), que se utilizó para controlar la producción de un sector de la economía chilena. Este sistema permitía a grupos locales el describir el margen de comportamiento normal de variables económicas (como puede ser la producción de una factoría en particular) y el estar informado de modelos de variación significativos que puedan señalizar posibles rompimientos.

4

La ceguera creada por el diseño Toda apertura de nuevas posibilidades cierra otras, siendo especialmente cierto en la introducción de tecnología. Como ejemplo, considérese la posibilidad de una < en la que se puedan buscar ite::ns utilizando técnicas de catalogación sofisticadas basadas en i:c.forrnación sobre la publicación (como sería el autor, el editor o el titulo) y clasificaciones temáticas (como podrian ser las categorías de la Biblioteca del Congreso norteamericano y los sistemas de palabras clave utilizados en muchas revistas). Si se acepta como relevante el dominio generado por dichas clasificaciones para localizar libros, el sistema es '.J.til y apropiado. No obstante, ésta podria no ser la elección acertada. La posibilidad puede hacer más fácil pa:"a un lector hallar un libro sobre un tema puntual especifico, pero. en cambio, le reduciría la facilidad de «ojear)> por las estanterías de material relacionado de

modo difuso. Si se reconoce la importancia del fondo y de la lanzabili-

2.

Cybt:rsyn

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describe en Beer, Plarform for Charzge (1975).

221

UTILIZACIÓN DE LOS ORDENADORES

dad, queda claro que el encuentro inesperado y no intencionado que se tiene cuando" se \iá a <
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UTILlZACION DE LOS ORDENADORES

HA.CH. Lo\ COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y L\ COGNICIÓN

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rente sienta esto, el paso siguiente típico sería ir a una empresa de venta de ordenadores para estudiar qué tipo de < están disponibles y qué ventajas le reportarían disponer de uno. El espacio de posibilidades est:i determinado por la oferta en particular y las «prestaciones)> que presentan. No obstante, podremos comenzar con un ru.Lálisis más radical de lo que hay por las tiendas y qué tipos de herramientas son hoy posibles.

12.2.

Como primer paso buscaremos las redes de conversaciones que constituyen la empresa. lJno se pregunta «¿quién hace peticiones y promesas y a quién, y cómo se llevan a término estas conversaciones? l> En un primer nivel se considera a la compañía como una unidad, examinando sus conversaciones con el mundo exterior (clientes. nroveedores y suministradores de servicios). Existen algunas cor..versitc:iones centrales qt:.e sor.. obvias, abiertas por una petición de (u oferta de) ropa a ca.:nbio de dinero. Las conversaciones secu4darias tratan con las condiciones de satisfacción de las iniciales: conversac:ión sobre desverfectos en la ropa, otras concernientes a pago (facturación, pago an~ticipado. cn~dito. etc.) y otras para la prevención de rompimientos de las condiciones fisicas iniciales (preparación de expositores, servicios de portería, etc.). Si se toma a la empresa como un conglomerado podemos examinar aún más las redes conversacionales en sus elementos constituyentes: departamentos y trabajadores individuales. Hay conversaciones er.tre el administrativo y el almacén, e:1tre el administrativo y el departamento contable. entre el almacén y la sección de compras, etc. Cada uno de estos ~ipos de conversación tiene su propia estructura recurrente y juega algúr: papel en el mantenimiento de las conversaciones básiC2..s de la compañía. A título de ejemplo simple, considérese la conversación en la qt:.e el empleado de almacén solicita el envío de órdenes de compra a los proveedores. Los hitos de esta conversación o bien se disparan por una conversación en la que un vendedor al solic:itar un artículo halló que no estaba disponible o bien cuando el empleado del almac~n se anticipa a la posibilidad de dicho rompimiento. Otras conversaciones son parte de la estructura subyacente que hace posible la participación-de individuos-en la red(salarios, planificación del trabajo, evaluación de calidad de servicio, etc.). Cada conversación tiene su

Una empresa (como cualquier organización) está constituida por una red de conversaciones recurrentes

UN EJEMPLO DE DISEÑO

Volvamos a un ejemplo concr~to de cómo nuestro fondo teórico guía el diseño de un sistema informático en una posición práctica. Este no es un análisis completo de un caso especifico, sino un vehículo para sugerir posibilidades y clarificar los pt.:.ntos de estos dos capítulos de conclusión. Hemos escogido un ejemplo de negocio munda::1o ?e:-o les mismos principios son aplicables al uso de los ordenadores ~n :odo tipo de organizaciones. -¡: !

Posicionamiento: usted ha estado dirigiendo con éxito una tienda de ropa a lo largo de varios años y d año pasado se expansionó a una cadena de tres tiendas. Usted no ha hecho uso de ordenadores, pero recientemente ha sentido que podrían serle de alguna ayuda. Los beneficios no son los que debieran. pues usted está perdiendo algunos clientes que parecen insatisfechos con el servicio que tienen. y el personal empleado sier:te es:ar con ,.::x::eso de trabajo.

No existen problemas claros a resolver: la acción tiene que tomarse en una situación de irresolución Este es un caso típico en el que surgen preguntas acerca de qué hacer, tal como se describió en el Capítulo 11. No hay un «problema)> claro a resolver sino un sentido de irresolución que abre oportunidades para la acción. Los ordenadores no son pero pueden ser útiles para tomar acciones que mejoren la situación. Una vez que el ge-

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HACIA L\ COMPRS.'l:SIÓN DE U IN"FOR..\1ÁTICAY L<;. COGNICióN

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UTILIZACIÓÑ DE LOS ORDENADORES

propia estructura de tenninación y de los estados intennedios con res-

tricciones asociadas de tiempo.

·' Las conversaciones están ligadas en pautas regulares de disparo y de rompimiento El objetivo al analizar estas ·conversaciones consiste en una descripción en la que se explicitan los nexos entre las conversaciones recurrentes. Estos nexos incluyen actividades normales (p. ej. la petición de un cliente lanza una petición de almacén) y otras que tratan con rompimientos (p. ej., si una petición de modificación de unas prendas no llega a tiempo puede lanzarse una petición para hablar con el gerente por parte del cliente). Una vez compilada esta descripción podemos ver posibilidades para reestructu.rar la red en base a ver dónde fallan las conversaciones para que puedan tenninar satisfactoriamente. Por ejemplo, podemos notar que la insatisfacción del cliente proviene de que las modificaciones no han llegado a tiempo (quizá debido a que las modificaciones de las prendas hay que hacerlas de modo combinado entre las t:-es tiendas y los sastres no están disponibles de inmediato). Las acciones a tomar podrian contemplar la imposición de un calendario rígido para las modificaciones (p. ej., no prometer nunca nada para antes de u...11.a semana) de tal modo qt:.e los compromisos se pueda:1 cu::nplir a tiempo, incluso, si los calendarios prometidos son menes flexibles. También podría pensarse en la introducción de mejores herramientas de coordinación. tal como podría ser un sístema informático para seguir la pista de las peticiones de modificación de prendas dando a las más urgentes prioridad más alta.

y otras, perjudiciales. Hay muchos casos de sistemas orientados a actividades corno la asignación de tareas, que se introdujeron para hacer las cosas más eficaces, pero como resultado de la modificación de la estructura conversacional, de hecho ocultan el trabajo. Frecuentemente, éste es el resultado de tomar una parte de la red de conversaciones (la parte .: o .:) e incorporarla en la estructura del sistema informático, haciendo, por tanto, imposibles otros tipos menos frecuentes de peticiones y promesas que son cruciales para anticipar y abordar los rompimientos. Cuando estamos apercibidos del impacto real del diseño podemos diseñar más conscientemente estructuras conversacionales que funcionen. Como ejemplo, existe un potencial de sistemas de coordinación capaces de reducir la necesidad de planes de trabajo rígidos. Gran parte de la estn.J.ctura temporal de lo que acontece en las organizaciones está dirigido por la necesidad de ser capaz de anticipar la finalización. Si el dirigente sabe que cierta tarea se hace cada viernes, entonces puede hacer un compromiso para hacer algo que pueda hacer uso de los resultados al lunes siguiente. Para muchas tareas rutinarias ésta es la mejor via para garantizar UJ."""la coordinación eficaz. Pero también puede ser un corsé inflexible que reduzca el espacio de posibilidades abiertas a los trabajadores o usu.arks para organizar sus actividades. Si se pudiera regula:::- la coordinación eficaz en base a conversación por conversación, se podria. entonces . relajar la rigidez alternando la estructura conversacional para dar mayor prodt:.ctividad a los trabajadores.

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El diseño incluye la generación de nuevas posibilidades

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En la creación de herramientas estamos diseñando nuevas conversaciones y conexiones Cuando se hace un cambio, la innovación más significativa es la modificación de la estructura conversacional v no los medios mecánicos por los que la conversación se lleva a cabo~(p. ej., u...TJ. sistema informático versus uno manual basado en impresos). Al hacer todos estos cambios se altera el modelo global de conversación, introduciendo nuevas facilidades o mejoras en la capacidad de anticipación de rompimientos en las ya existentes. Esto, a menudo, pasa desapercibido debido a que los cambios de los dispositivos y de la ·estru.ctura ·conversado-·- ----¡-nal pasa..""! de mano en mano. A veces, los cambios pueden ser benéficos !

Ningún análisis de las estn.1cturas recurrentes da cuenta comoleta de posibilidades. Las redes existentes representan un punto parti~ular de acoplam:ie:n.to estn.:tctural de la organización con el mundo en el cual existe. Las acciones pueden alterar radicalmente la estructura. En nuestro ejemplo, la tienda podria parar, simplemente, de hacer modifi::aciones. O t-od..ria contratar más sastres, o subcontratar la realización de las modiñcaciones_. o contratar ml!chos más sastres y entrar en el negocio de hacer arreglos. En algunos casos, la empresa como un todo puede tener una nueva interpretación. El propietario de una pequeña tienda de dulces y golosinas nota e1 éxito de los videojuegos en la trastienda y decide finalmente que el negocio está en tener una sala de videojuegos y un mostrador de golosinas. Ninguna metodología puede

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HACIA L-\ COMPRE~SIÓN DE LA lli"'FOR.i\1ÁTICA Y L,l,. COGNICIÓN

UTILIZ.~CIÓN DE LOS ORDENADORES

garantizar que se van a hallar todas las posibilidades, au..-r¡que un análisis cuidadoso de la estructura conversacional puede ayuda:::- a revelar conversaciones con un potencial de expansión. Al diseñar dispositivos basados en ordenadores, no estamos en posición de crear un. <(sistema» formal aue cubra el funcionamiento de la organización y las personas que estfu;. en ellas. Cuando se intenta hacerlo el sistema resultante (y el espacio de acción potencial para las perso· nas que están dentro) es inflexible e incapaz de abordar nuevos rompimientos o potenciales. En su lugar, diseñamos adiciones y cambios en la red de equipamiento (parte de él, basado en ordenadores) dentro del que trabaja la gente. El ordenador es similar a una herramienta en el sentido que se usa por personas que están implicadas en algún dominio de acción. El uso de la herramienta conforma el potencial para el que están dadas dichas acciones y la forma en que se conducen. El ordenador es diÍerente de otras herramientas en su convectividad con una red superior de equipamiento. Su potencia no reside en te:1er un propósito único, como un banco de ca..-pintero, sino en su conexión a la red de equipamiento de nivel superior (electrónico, telefónico o basado en papeles) en la que opera la organización.

dar y así, la mayoria de impresos y bases de datos relacionados distinguen entre <(dirección de envío)} y relevante a asociar con la persona se determina por el papel que juega en una acción. Este basamento de descripción en la acción traspasa todos los intentos de formalizo.r al mundo en una est!"'Jctura li::1gü.istica de objetos, propiedades y eventos. Esto nos dirige también a reconocer que el desarrollo de cualquier sistema informático va a avanzar en un dclo espiral desde el diseño hasta la experiencia y de nuevo va a retroceder. Es imposible anticipar todos los romoimientos v sus dominios. Estos, en la tienda, emergen g!'adualmente~ Las metodologías de Cesarrollo de sistemas deben te';er esto en cuenta como condición fundamental para generar dominios relevar. tes y así facilitarlos por medio de técnicas tales como la construcción de prototipos ya en etapas tempranas del diseño y su aplicación en sit:.¡aciones lo más cercanas posible a aquellas en que, eventualmente, se hayan de utilizar.

Los dominios se generan por el espacio de rompimiento potencial de acción Si nuestro propietario de la tienda de prendas de vestir decide instalar un ordenador para tratar algunas conversaciones, el análisis continúa con el examen (y generación) de los dominios apropiados. Gran parte de la informatización trata dominios derivados de tipo estándar como es la nómina, la facturación o la planificación de tareas de los empleados. Ya se ha generado previamente un dominio de objetos, propiedades y acciones relevantes por medio de prácticas típicas y se refuerza por la necesidad de satisfacer conversaciones externas basadas en ellas (como aquellas que tienen que ver con los Servicios de Hacienda). Pero aun en estos casos sedimentados es importante reconocer que en última instanciad mundo de objetos prese:1tes-a-mano está basado siempre en el rompimiento de la acción. Como ejemplo obvio, podríamos preguntar cuál es la :e dirección)> de un cliente. La respuesta inmediata seria ) Hav dos respuestas diferenciadas. Algunas conversaciones con clientes ini'··) plican peticiones para el transporte físico de las mercancías mientras ___ _¡ __ que otras implican correspondencia. Condiciones diferentes de satis- -~-~-rfacción requieren diferentes tipos de dirección. Este es un caso están! 1

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El rompimiento es una interpretación; todo existe como interpretación dentro de un fondo Como un ejemplo algo más interesante de cómo se genera el mundo a través de un lenguaje, considérense las condiciones de satisfacción asociadas con el «ajuste» o ~(sentar bien)>. El cliente está satisfecho sólo si una prenda determinada gusta o entalla y se ha generado un dominio lingüist:Co complejo (d ¿cminio de las tallas de la ropa) para proporcionar medios para anticipar y prevenir rompimientos. Pero d «ajuste:) o ' no se puede definir oOje'ti"lament..;:. Una persona puede sentirse contenta con un. articulo que otra persona de la misma enve:-gadura y contorno podría haber rechazado. La historia d.:: la meda y las diferencias culturales dejan claro qt.:.e la palabra <<.::ntal.iado)> es u:!a ir..te;:pretación dentro de uiJ. hcrizont~ particular. ?~:ro al n;.ismo tiempo_. no es una cuestión precisamente individual. El fondo compartido por una comunidad es lo que hace que sean posibles los < puede parecer .::xtremo pero toda con-

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HACL-\ LA COi\IPRENSIÚN DEL\ LWOR.:.\1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

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UTILIZACIÓN DE LOS ORDEN.IDORES

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dición de satisfacción descansa en una declaración de un individuo dentro del fondo de una comunidad. Los casos que parecen «objetivos:.> son aquéllos en los que existe una gran regularidad, para los que las conversaciones posibles alrededor de la satisfacción tambien se han regularizado (quizá, formalmente en el sistema legal). Un tipo de innovación radica en la generación de nuevas interpretaciones y los correspondientes dominios nuevos para atender las condiciones de satisfacción. De hecho. se podría ver esto como la primera empresa de la industria de la «moda» (y de todo dirigente emprendedor).

Los ordenadores son una herramienta para conducir la red de conversaciones La mayor parte de lo que se ha comentado en esta sección e·s independiente de los ordenadores. Se aplica a las empresas y organizaciones, tanto operen con el equipo más moderno o con fichas contables y plumillas. Tampoco es una prescripción de lo que deben hacer, sino que es un análisis de lo que ya están haciendo. Si se examina lo que hacen hoy los ordenadores en condiciones como las de nuestro ejemplo, se les encontrará incorporando posibilidades para la acción dentro de un conjunto de conversaciones recurrentes. Tanto se trate de un sistema de nómina, un sistema de facturación o un sistema de control de inventario, el equipamiento y los programas son un medio en donde se hacen y se controlan peticiones y promesas. Hay una amplia gama de posibilidades, que incluye a paquetes estándar ahora populares en aplicaciones comerciales, sistemas de apoyo a la toma de decisiones y coordinadores descritos en d Capítulo 11, así como a los sistemas < que se promocionan profusamente en la actualidad. En cada caso, b. cuestión a preguntar no es de tipo abstracto como: <1¿qué clase de sistema se necesita?)> sino una más concreta acerca de cómo herramientas diferentes han de conducir a nuevas conversaciones y, al final, a nueVas maneras de trabajar y ser. En su sentido peyorativo la «informatización)> se produce con dispositivos que fueron diseñados sin una consideración adecuada de las estructuras conversacionales que ¿stas engendran (y aquellas que ·excluyen consecuentemente).

Los dominios de anticipación son incompletos El dominio de las tallas de la ropa se generó para anticipar rornpi:nientos en la satisfacción de consideraciones en las que las prendas se están vendiendo. Es un intento útil, pero incompleto. Dada la naturaleza interpretativa dd entallado ningún sistema de tallas puede garantizar el ¿xito. Nuevamente. este es un ejemplo claramente visible de un fenómeno más universal. Cada intento de anticipar un rompimiento refleja un dominio particular de anticipación. Esto no lo hace inútil, sino que significa que debernos dis..::ñar con flexibilidad para encontrar otros rompimientos (siempre no anticipados). Como otro caso, considérese el control de inventarios. El empleado de almacén trata de mantener un suministro a mano que disminuya la posibilidad de quedar sin existencias a la par que se mantenga la inversión global en inventario lo más baja posible (y por tanto, anticipando rompimientos en el flujo de caja). Los pedidos se envían con tiempo más que suficiente para anticipar retardos de envío; los recuentos de lo que se ha vendido se utilizan para llevar nota de lo que está disponible. Naturalmente, hay rompimientos en todo esto. Un proveedor puede, simplemente, fallar en los envíos que había prometido. Un recuento de inventario basado sobre siruaciones anteriores de inventario y con las ventas puede estar equivocado al no tener en cuenta los articulas perdidos debido a robo. Esto no significa que sea imposible la anticipación o que no se puedan construir sistemas para corregirlo. La parte critica es el reconocer claramente cuáles son los dominios reales. Un recuento de almacén no es una afirmación de un hecho, sino se puede tratar corno si, no obstante, fuera el <- aunque las conversaciones que dependen sobre esta suposición fracasarán al tratar casos imprevistos.

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Las innovaciones tienen sus propios dominios de rompimiento

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No hemos intentado tratar en nuestro ejemplo de tienda de ropa c!..lestiones concretas sobre dispositivos infor:náticos. En la práctica se necesitan muchas elecciones basadas en la disponibilidad, la utilidad y el coste de los diferentes tipos de equipo: ordenadores, paquetes de programas. redes, impresoras, etc. Al hacerlo así, resultan aplicables las mismas consideraciones teóricas. Como los usuarios de ordenadores saben muy bien, el rompimiento es una preocupación fundamental. Es importante reconocer en este área que los rompimientos se deben entender, asimismo, dentro de una red mayor. El tema no es sólo si la máquinas~ va a detener de trabajar, sino si_ existe una red de conversaciones áuxiliareS aceicá. dé la disponibilidad ael sistema, soporte, entrenamiento, modificaciones, etc. La mayor parte de los fallos de los

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UTILIZACIÓN DE LOS ORDENADORES

HACB. Lo\ CO.MPRENSIÓN DE L4. L.'IF0&\1Á.TIC...i.. Y LA COGN"1CIÓN

12.3.

grandes sistemas informáticos que se publican profusamente no han sido causados por rompimientos simples en su funcionamiento, sino por rompimientos en esta <
DOMINIOS SISTEMATICOS

Las secciones previas apnnta."Tl al papel central que juega la creación a través delle!!g'..laje de los dominios en los que actuamos. El lenguaje es la creación de las distinciones: los nombres distingu.en los objetos en grupos, los verbos distinguen los tipos de accior:es, etc. Esto no es algo que escojamos hacer, sino que es una condición fundamental del uso del lenguaje. Ivlás aún, las palabras son constitutivas de los objetos entre los cuales se hacen las distinciones. Como se mostró e:xtensamente en el Capítulo 5, el lenguaje no describe un mundo preexistente, sino que crea el mundo acerca del que se habla. Existen dominios completos, como pueden ser los implicados en mercados financieros que implican {(acciones)>, «Oficios» o "futuros)>, cuya existencia es puramente ling.üistica, esto es, está basada en expresiones de compromiso de un individuo a otro. El uso de una distinción es muy diferente de su articulación formal explícita. El hecho que nosotros usemos ccr:1únmente u.T1.a palabra no significa que haya una manera formal no ambigua para identificar las cosas que denota o determina sus propiedades. Pero siempre que haya un modelo recurrente de rompimiento, podemos elegir el especificar explícitamente un dominio sistemático para el cual se articulan definiciones y reglas. Los capít:.:los precedentes han co:ctrastado, en repetidas ocasiones. la manipulación computacional de las representaciones formales ccn el estar en el mundo del pensamiento y la comprensión humanas. En cada caso hemos mostrado cuán difusa se halla la proyección de las capacidades humanas sobre los dispositivos computacionales. No obstante, hay un lado positivo para esta diferencia. Los ordenadores son máquinas maravillosas para la manipulación de representaciones formales gobernadas por reglas, existiendo numerosas áreas del esfuerzo humano en las que resultan cruciales dicllas manipulaciones. En la aplicación apropiada de los ordenadores a dominios sistemáticos, desarrollamos herramientas efectivas. Naturalmente, el desar:-ollo de dominios sistemáticos no es r:ada nuevo. Las matemáticas son eje:nplo prototipo de dicho dominio y d desarrollo de un cálculo de forma lógica. tal como se inició por filósofos como Frege y RusselL hizo posible aplicar técnicas matemáticas a representaciones más generales de objetos y sus propiedades. El trabajo en informática ha añadido una nueva dimensión: el diseño de mecanismos que pueden llevar a cabo secuencias complejas de manipulaciones simbólicas automáticamente, de acue:rdo con un conjunto fijado de reglas. Hay muchos dominios en los que tales manipulaciones son un lugar

El diseño está produciéndose siempre Imagínese usted en la situación dibujada al principio de esta sección. Usted resuelve tomar acciones que van a conducir a la adquisición e instalación de un nuevo sistema informático. ¿Qu¿ tiene que ofrecer nuestro análisis? ¿Es que los sistemas informáticos actuales no son suficientemente buenos? ¿Qué orientaciones existen para determinar qué hacer o comprar? Nuestra primera respuesta es que no estamos proponiendo alguna respuesta nueva al «problema del proc~so de datos)>. Gran parte de nuestro análisis teórico se aplica a sistemas existentes y muchos de éstos operan en modos tales que logran lo qt:e nos proponemos. Esto no es sorprendente ya que aquí es aplicable una situación de selección natural; aquellos sistemas que trabajan son los que sobreviven en última instancia. Pero éste no es el cuadro completo. No -;;:s ~ecesario maltratar lo que todo el mundo conoce a través de la experiencia: los sistemas informáticos son frustrantes, realmente no trabajan bien y pueden ser tanto un gran estorbo corno una gran ayuda en muchas situaciones. No ofrecemos una solución mágica, sino una orientación que conduzca a responder cuestiones significativas. El resultado de un análisis corno el mencionado arriba bien podría conducir al propietario de la tienda a hacer cambios en las conversaciones a medida que van ocurriendo (por vía oral o escrita) sin necesidad de compra::- un ordenador. O bien, podría servir corno fondo desde el cual generar criterios para decidir entre equipos de fabricantes distintos y crear nuevas interpretaciones para los sistemas disponibles dentro de la situación particular. También, podría ser la base para traer herra:::nientas enteramente nuevas que abran nuevas posibilidades para la acciór:.. El diseño avanza siempre, con o sin una teoría articulada, pero poC.err:os trabajar para mejorar su curso y sus resultados.

3. Est;:¡, :;:xpresión provi~n~:: d~:: Kling: y Sc;:¡,cchi. «Th~ web of computing» (1982), y SI! basa en estudios empiricos de experiencias con sistemas informáticos d~ gr.1n escala puestos en un contexto social.

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UTILIZACIÓN DE LOS ORDENADORES

HACIA U COMPRENSIÓN DE U INFORMÁTICA Y U COGNICIÓN

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herramientas de cálculo que hacen algunas tareas hechas previamente por los profesionales. Pueden ser también la base de herramientas que a:yuden en la comunicación cooperativa del conocimiento. Un dominio orientado profesionalmente hace explícitos aspectos del trabajo que son relevantes a las herramientas asistidas por ordenador pudiendo, en general, ser suficientes para manejar una amplia gama de aquellas cosas que se realizan en una profesión, en contraste con los dominios muy especializados generados en el diseño de un sistema informático en particular. Un dominio sistemático es una representación formal estructurada que trata con temas que el profesional ya sabe como tratar, proporcionando dt:!scripción y manipulación precisa y no ambigua. La cuestión critica es su correspondencia con un dominio que está disposnible amano para aquellos que lo han de utilizar. Ya existen ejemplos de dominios sistemáticos orientados a profesiones. Una de las razont!S dd gran éxito de Visicalc es que da a los contables acceso transparente a un dominio sistemático con el cual ya tienen una gran dosis de experiencia: la hoja electrónica. Ellos no necesitan trasladar sus acciones en un dominio no familiar como es el de las estrtlcturas de datos y algoritmos de un lenguaje de programación. En el ft1turo se verá el desarrollo de muchos dominios, cada uno de ellos adecuado a la experiencia y habilidades de los que trabajan en un área particular, como la tipografía, los seguros o la ingeniería civil. En alguna medida. el contenido de cada dominio orientado profesionalmente ha de ser único. Empero, hay elementos que cruzan las fronteras. Una de éstas, el papel del lenguaje en acciones coordinadas, ya se ha discutido en extensión. El ordenador es, en última instancia, un medio de comunicación dinámico estructurado que es cualitativamente diferente de otros medios más primitivos como es el caso del te}¿fono o la imprenta. La comunicación nó es un proceso de transmisión de simbolos o de información. sino que es un proceso de compromiso y de interpretación. Una sociedad humana opera por medio de la expresión de peticiones y promesas entre sus miembros. Existe un dominio sistemático relevante a la estructura de esta red de compromisos. un dominio de «Conversación para la acción» que puede representarse y manipularse en el ordenador. Otro dominio de amplia aplicación es la especificación de mecanismos como aquellos que se hallan en la electrónica del ordenador y en sus programas. Estos mecanismos implican sistemas incorporados físicamente que se pueden comprender llevando a cabo procesos directos (procesos que proceden en pasos identificables individualmente). Hay clases de objetos, propiedades y relaciones adecuadas para describirlos y que se pueden incorporar en un dominio sistemático. Los lenguajes de programación son una aproximación a la formalización de este do-

común. Uno de los más obvios es el de los datos numéricos que repre~ sentan entidades y transacciones financieras. Todo programa de contabilidad, de nómina, o de facturación opera dentro de un dominio siste~ mático de contabilización que ha evolucionado a lo largo de siglos de experiencia comercial. El advenimiento de los ordenadores no ha teni· do todavía un impacto muy fuerte sobre la estructura de ese dominio, pero, en cambio, ha hecho posible realizar rápida y eficientemente lq que antes era penoso y costoso. Nadie argumentaría que un programa de contabilización como Visicalc (4) ' acerca del negocio, aunque es u..J.a herramienta vital debido a la correspondencia clara adecuada entre su dominio y las actividades que genera el mundo del comercio. Otro ejemplo muy extendido es el «tratamiento de textos)> tal como se ilustró en el capítulo introductorio. Su dominio es el material superficial del lenguaje: letras, signos de puntuación, palabras, sentencias y párrafos. Un procesador de textos no «entiende)> el lenguaje pero puede usarse para manipular estructuras textuales que tienen significado para aquellas personas que los crean y los leen. El impacto viene no porque los programas sean «inteligentes)> sino porque permiten que la gente opere con eficacia en un dominio sistemático relevante para las tareas humanas. Podemos entender mejor la creación de sistemas expertos como la creación de dominios sistemáticos que resultan ser relevantes y útiles para una profesión en particular. Al desarrollar un sistema de" este estilo. existe un periodo inicial de <
4. Visic:Uc es un programa de microordenador que permite a una persona manipular una «hoja dectrónica» con filas y columnas de datos relacionados. Es una de las piezas de prognmación que han tenido m:l.yor t!xito comercial de todos los tiempos. y se le concede! que da motivación para la compra de m:is ordenadores p¿rsonales parad hogar o para la <:m preso. que ningún-otro programo. suelto.

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minio, pero en general, no están bien preparados para la comunicación de estructura conceptual y cuidada. Ellos están demasiado orientados a la estructura de la máquina más bien que a la estructura de un comportamiento. Esta1nos comenzando a ver el desarro:llo de ( global o el proporcionar un análisis coste-beneficio de actividades (corno, p. ej., la investigación) cuyos '(prodt:.ctos» no son medibl. Pero, natur::dmente, éstos descansan en 12. comprensión Ce térmicos cO:r:l.O <(prer:1editadón'> qt:e requiere:J. interpretación coctex:ual. Los programas de ordenador pueden ayudar a un abogado a manipular estructuras formales v las deducciones oue ouedan ser hechas desde ellas, mientras que deja abiertas las ({cue;tio~es duras'> a la interpretación humana. (ó)

S. V.!ase Winogro.d ..~Beyond progr::tmming languages» (1979). 6. Vease, Gardner. An Arri(r.ci.al Intelligence Approach to úgal Reasorzirzg (en prensa) para un ejemplo y una discusión general de estos temas.

UTILIZACIÓN DE LOS ORDENADORES

12.4.

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TECNOLOGIA Y TRANSFOR:viACION

Nuestro libro se ha enfocado sobre el diseño de herramientas informáticas corno parte de una perspectiva más amplia del diseño ontológico. Estamos interesados con lo que ocurre cuando se crean nuevos artefactos y también en cómo surgen las posibilidades de innovación. Hay aqui una circularidad: el mundo determina lo que podemos hacer y lo que hacemos determina nuestro mundo. La creación de un nuevo dispositivo o dominio sisten;ático puede tener una' significación de gran alcanc:::: pue¿e crear nuevas maneras de ser que no existían previamente y un fondo para acciones que anteriormente no habrían tenido sentido. Como ejemplo, las técnicas sistemáticas de contabilidad no sólo hacen más sencillo el llevar control de los detalles financieros del negocio. Se hacen posibles nuevas maneras de hacer negocios (de hecho, empresas enteramente nuevas que tratan transacciones financieras), y la actividad financiera en su totalidad ha evolucionado de acuerdo con la estructura dd nuevo dominio. La orientación hermen¿utica del Caoítulo 3 v las teorías biológicas del Capítulo 4 ncs dan una visión profunda del~ proceso. En el ac!o de diseño se producen los objetos y las regularidades en el mundo de interés. Estamos comprometidos a una actividad de interpretación que c:-ea tanto posibilidades como ceguera . .i'v1ientras trabajamos en el dominio que her:1os definido. estamos ciegos al contexto desde el que se ha excavado, y se ha abierto a las nuevas posibilidades que genera. Estas nuevas posibilidades crean una nueva apertura para el diseño y el proceso se repite en un círculo sin fin. En términos de I\tlaturana, la clave de la cognición es la plasticidad del sistema cognitivo, que le da la fuerza del acoplamiento estructural. A medida que se modifica el dominio de interacciones, la estructura del slstema interactuante cambia de acuerdo con aquél. No podemos imponer directamente una nt:eva estructura sobre ningún individuo. sino que siempre que diseñarnos cambios al espacio de interacciones, desencadenamos cambias en !a estructura individual; cambios al horizonte que supone la precondición para la comprensión. Los ordenadores tiene::J un impacto particularmente poderoso debido a que son máquinas que actúan en el lenguaje. Al utilizarlos nos empeñamos en un discurso generaC.o en el conjunto de disti::J.ciones frecuentadas por sus programadores. Los objetos, propiedades y actos que podemos distinguir y ejecutar se organizan de acuerdo a un fondo y a una precomprensión particulares. En la mayoría de los casos esta precomprensión es reflejo de la tradición racionalista que hemos criticado a lo largo de la presente obra. Ello incluye sesgos acerca de la objetividad, acerca de la naturaleza de los «hechos)) (o < o
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ción)>) y su origen, y también acerca del papel del individuo que interactúa con el ordenador. Hemos afirmado que las herramientas basadas en esta precomprensión va a conducir a importantes tipos de rompimiento en su utilización. Pero además, existe otro problema más importante. A medida que se trabaje con instrumentos cuyos dominios de acción se basen en la interpretación de «datos», .:cobjetivos)), <>, etc., se irán desarrollando modelos de lenguaje y acción que reflejan estas presunciones. Estas pasan por la comprensión de nosotros mismos y pbr la manera en que conducimos nuestras vidas. Nuestra critica de las descripciones del pensamiento humano tales como < y comprensión del lenguaje, como la manipulación de representaciones es no sólo una predicción de que ciertos Iipos de programas van a fallar. Ello refleja una preocupación más profunda con el discurso y las acciones que se generan por una interpretación racionalista de la acción humana. Los sistemas infonnáticos pueden fácilmente reforzar esta interpretación y trabajando con ellos se pueden reforzar pautas de actuaciones consistentes (7). Por otra parte, donde haya un peligro existe una oportunidad. Podemos crear sistemas informáticos cuyo uso conduzca a mejores dominios de interpretación. La máquina puede transportar una especie de «enseñanza)) en la que emerjan nuevas posibilidades para la interpretación y la acción. Por ejemplo, les sistemas coordinadores han nacido de la investigación sobre cómo entrenar a la gente para mejorar su eficacia al trabajar con otros. Este entrenamiento en <(comunicación para la acción}> (8) es revelador para la gente que ve cómo sus actos lingüísticos participan en una red de compromisos humanos. Este entrenamiento no supone usar ordenadores, pero descansa' en el desarrollo de un nuevo dominio lingüístico: nuevas distinciones y descripciones que sirven como base para la acción. El coordinador puede ayudar a desarrollar y reforzar esta nueva comprensión. Incluso, en el nivel simple de proporcionar posibilidades iniciales para «hacer una petición>> y «hacer una promesa>> en lugar de (
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ger en el diseño de ordenadores: el dominio creado por un diseño es un dominio en el que vive gente. Los ordenadores, como cualquier tecnología, son vehículos para la transformación de la tradición. No podemos escoger cómo efectuar una transformación: como diseñadores y usuarios de tecnología estamos ya permanentemente comprometidos en aquella transformación, independientemente de nuestro deseo. No podemos escoger cuál será la transfonnación: los individuos no pueden determ.inar el curso d~una tradición. Nuestras acciones son las perturbaciones que disparan los cambios, pero la naturaleza de dichos cambios no está abierta a nuestra predicción o a nuestro control. No podemos estar completamente apercibiÜOs de la transformación que pueda estar teniendo lugar: como portadores de una tradición no podemos ser observadores objetivos de ésta. Nuestro trabajo continuado para revelarlo es, al mismo ti_empo, fuente de encubrimiento. No obsta.."1te, podemos trabajar hacia el descubrimiento y podemos dejar que nuestro apercibimiento de los potenciales de transformación guíen nuestras acciones en la creación y en la aplicación de tecnologia. En el diseño ontológico, hacemos más que preguntar lo que se puede construir. Estamos comprometidos en un discurso filosófico acerca del yo (acerca de lo que podemos hacer y lo que puede ser). Las herramientas son fundamentales para Ja acción, generándose el mundo a través de nuestras acciones. La transformación en la que estamos preocupades no es de tipo t::!cnico, sbo una evolución continuada acerca de cómo entendemOs nuestros alrededores v nosotros mismos {acerca de cómo continuarnos siendo los seres que somos).

7. Este efecto se describe en Turkle, The Second Self(1984). 8. El entren:.uniento se ha desarrollado por F. Flores en conjunción con Hermenet, Inc. de San Francisc'o.

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HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

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BIBUOGRABA

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Indice alfabético de autores Abelson. Robert, 48n, 158n, 160. Alexander, Christopher, 217n. Alexander. Tom. li4. Allende. Salvador, 16. Apel. KarL 31. Aristóteles, 57, 153. Austin, J. L., !ó, 32. 90, 91, 92, 107. Bamberger, Jean. 19. Barnett, Octo, 182. Barwise, Jon. 104n, 159n. Beer, Stafford. 16. 220n. Begley, 165n. Bell, Chauncey, 19. Betti, Emilio, 54n. Bobrow, Daniel. 19, 48. lóO, 162n, 163n, ló4n. Eogusbw, Robert. 44. 204, 205. 206. .Buchanan, Bruce. ISO. Cadwallader-Cohen, J. B .. 14J.n. Cashman. Paul. 214. Cicourel, Aaron, 19, 55n. Collins, Allen, 4Sn. Cherubini, Ralph, 19. Chomsk.")', Noam, 68, 68n. D' Amato. Anthony, 208, 209. Dantzig, George. 19.

~-·~------

Davidson, Donald. 41n. Davis, Randall, 170n. 184n. Dennett. Dan. 148. Descartes, René. 57. Dewey, John, 31. 97n. Donnel!y, R. R .. 144n. Dreyfus. Hubert, 19, 31n, 39, 59n. 140n, 181. Dreyfus. Stuart, 140n, 181. Erhard. Wemer. 19. Evans, Christopher, 24, 141, 208. Fagen, Richard, 19. Feigenbaum. Edward, 152n. 173, 133n. Feldman. Julian, 152n. Fillmore, Charles. 157n. Flores. Fernando, 16. 19,211n. 236n . Flovd, Robert, 19. Fodor, Jerry. 42n, 124n. 153. 157n. Fogel, Lawrence. 144. Frege. Gottlob, 41n. 231. Frenk. Samy, 70. Freud, Sigmund. 27. Gadamer. Hans-Georg, 16, 31. 54-53, 95, 107, 140, 147, 156-157,209. Galileo, 57. Gardner. Anne, 19, Sin. 234n.

250

Garfinkd, Harold. 55n. Gerson, Elihu. 19. Goffman, Erving, 55n. Graves, Michad, 19. Grice, H. P., 90. Grimes, J. D .. 214n. Grosz, Barbara. 15Sn. Haber"m:tS. Jürgen, 31, 32, 93, 96, 114. 156. Harman, Gilbe:rt. 41n. Haugeland. John, 3ln. Hayes. Pat. 137n. Heidegger, Martin. 16, 31, 34, 53, 5768, 95, 107-111, 114-116. 138-140, 146, 156. 164, 196,220. Hintikka, Jaako, 41n, 102n. Hirsch, E. D., 54n. Hobbs, Jerry, 158n. Hofstadter, Douglas, 163n, 170. Holt; Anatol. 19, 214. Husserl. Edmund . 31, 58.

Johnson.~ark,

Palmer, Richard. 53n. Pask, Gordon, 82n. Peirce, Charles, 97n. Perry, John, 104n, 159n. Pitts, Walter, 70. Platón, 37, 57. Putnam, Hilary, 9ón. 147n.

Kant, Immanuel, 57, 59. Katz, J. J., 42n, 157n. Keen. Peter, 195-197, 204. Keenan, Edward, 41n. Kling, Rob, 19, 122n. 230n. Kóhler, \Alolfwang, 82. Kuhn, Thomas, 48.

La.\atos. Imre, 48, 49, 88n. La..\off, George, 19, 103n. Land, Edwin, 71n. Leech. Gcoffrey, 42n. Lehnert,VVendy, 168n. Lenat, Douglas, 180. Lettvin, Jerry, 70, 71. Lindsay, Robert, 180. Linsky, Leonard, 41n. Ludlow, Juan, 19, 211n. Lyons,Johnn,42n.

Tarsk.i, Alfred. 41n. Tatter, Paul. 97n. Trachtman. Paul, 19. Tudde, Shen-¡, 236n.

Newell,Allen.47, 124, 136n, 137n. 160. Nilsson, Nils, 137n. 144n. Norman, Donald, 19, 4Sn, 160, 163n. Og!e, Richard, 19. Owens, Alvin, 144.

103n.

Searle, John, 19, 32, 87-92, 107, 124n, 146n. Shakespeare, William. 165_, 168. Shortliffe. Edward, 180. Simon. Herbert. 44-47, 50. 124-125. 136, 195, 204. Sluzier, Suz::mne, 214n. Smith, Brian, 19. Stockton, VVilliam, 24, 203. StokOt!, Pt=ter, 19. Suppes. Patrick. 41n, 78n.

Marr, David, 179n. Maturana, Humberto; 16, 19. 31. 32, 38-39, 67-85, 95, 96, 99, 102. 107, 108, 109, 110, 111, 112. 114. 132, 135, 140, 144, 164, 235. McCarthy. John, 155-156. McCorduck, Pamela. 183n. McCulloch, Warren. 70. McDermott, John, 180. Mead, George Herbert, 31, 97n. Merleau-Ponty, Maurice, 31. Meyer, Charles, 19. Min~ky, Marvin, 142, 152n, 160, 163, 179. Mintzb.crg, Henry, 202. Moore, James, 160. Moravcsik, Julius, 41n. 90. Moto-ob., Tohru, 185, 187.

Jackendoff. Ray, 42n. Jastrow, Robert, 24. John-Steiner, Vera, 97n.

251

íNDICE ALFABÉTICO DE AUTORES

HACIA L' COMPRENSIÓN DE LA L"lFORMATICA Y U COGNICIÓN

Ramsey, H. R .. 214n. Ricoeur, Paul, 31. Riesbeck, Chris. 165, 167. Rosch, Eleanor, 90. Rumdh3rt. David, 48n. Russell, Bertrand, 41 n. 231. Samuel, Arthur, 1·+2. Sartre, Jean Paul. 31. Scacchi, Walt. 122n, 230n. Schank, Roger. 48n, 158n. 160, 161, 164n, 165, 167, 177n. 179. Schon, Donald, 19. Scott Morton. Michael, 195-197,204.

J

Uribe, Gabriela, 70. Uttal, Bro. 183n.

Vareb, Francisco, 19, ó7n. 69, 74, 75n. Von FOt!rster, Heinz, 19, 67n, S2:n. Vv·alsh, Michael, 144. Weizenbaum, Joseph. 155, lóó-168. VVessel. Milton, 206-207. Winograd, Terry, 16, 19, 42:n. 104n, 153, 15/n, 158, 159n, 160,234n. Winston, Patrick. 143, 168n. Wittgenstein. Ludwig, 31, 102n. Ze!eny, M .. 74n. Zysiczk, W. S .. 144n.

Indice de materias A

AAAl (véase American Association for .-'~rtificial Intelligence). Acabado (véase Conversación). Acción, 109. y autopoyesis, 77. conversacxon paro. b (véase Conversación para la acción). y existencia, 104. como interpretación, 194. y lanzabilidad, 61-62. 108. y lenguaje (véase Lenguaje). en la resolución de problemas, 47. rompimiento de la, 226-227. Acoplamiento estr:..lctural, 75-81, 108109. 112-113. y aprendizaje, 144-146. y di$eño, 85. en la evolución, 145. Actividad concerniente. 61, 65. 104, 11!. Acto (véase Acto lingüístico, Acto de habla) de habla (véase Acto lingüístico). lingilistico, 89, 91-94, 100, 113, 197. aplicación en el diseño informático, 113. en el coordinador. 211-215.

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generación de. 200 (véase también Toma de decisiones). Alucinació-n. -72. A..."'lerican Association for Artificial In-

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HACIA U COMPRENSIÓN DE U INFORMÁTICA Y L' COGNICIÓN

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telligence (Asociación Americana de Inteligencia Artificial), 173, 176n. Amigable. 109, 218. Amnistía Internacional. 19. Análisis informático del conocimil!nto del avente, 159. Analíti~. filosofía (véase Filosofia). Analogía, 103, 161~163. Anticipación (v¿ase Rompimiento). Apple (véase Macintosh). Aprendizaje, 74-79. - por ordenador, 141-146, 178-180. Aproximación conexionista. 179. Aproximación formalista a la direc~ ción:44. Arco. como ejemplo de concepto. 143. Argumento, estructura del. 102~103. Asertivo, acto de habb. 92, 100, I 02. Asignación de tareas, por ordenador, 225. Automación, automatización. 175. Autonomía. de un dispositivo, 13.!. Autopoyesis. 69, 74-76, 97. y dominio consensuaL SO.

B

Banco de datos. 207. Basamentos, del acto lingüístico, 102103. Base de datos, 128, 178. Base social del significado. 60-61, 9498. 102-103, 114. Biblioteca electrónica. 221 ~222. Biología. 67-85, 111. Biological Compute:r Laboratory (Laboratorio de Ordenadores Biológicos), 67n. Boris, 168. Bucle extraño, 170. Búsqueda procedimiento para la, 137-138. en la resolución de problemas. 4647.

~ .. ~

e Cálculo de predicados, 42. Cambio estructural, 74-79. evolucionarlo. 145. - de primer orden, 134-135. - de segundo orden. 134-135. Ceguera. 138-141. apercibimiento de la. 207. en la comprensión humana, 170. al compromiso, 215. creada por diseño, 221-222. inevitabilidad de la. 222. de los programas, 138-141, 142. 167. 169, 182. y recurrencia, 201-202. en representación. 138~ 139, 170. en un sistema de apoyo para la toma de decisiones. 204, 209. de la tradición racionalista. 40, 108. Cemer for the Study of Langu:1ge :1nd Information (Centro oara el Estudio de! Lenguoje y· b Información), 19. Ce!"!eza (véase Verdad). Cíber.1etica, 67n. 82, 179. Ciencia, 37--40, 48, 102. - cognitiva, 48-50, 111. Circularidad (véase Círculo herme~ m!utico, Bucle extraño). Círculo hermenéutico, 56, 59. Circuito integrado, 183n. Clase natural. 147n. Clasificación. objetivo, 104. Clausur:1 (véase Sistem:1 nervioso). Clausura operacion::tL 75n. CNSRS. 184. Cognición. 48-51.67-85, 107-110. ~v renresento.ción. 111, 140 (véase ~ambien Cit:::ncia cognitiva). en la tradición racionalista. 39, 60. 109. Cognitive Science, revista. 48. Cognitive Science Society (Sociedad de Ciencia Cognitiva), 48. Cognitive Systems, Inc., 177. Color. percepción del, 70-73.

t.\TDICE DE MA.TERIAS

Comisivo (compromisorio), tipo de acto lingüístico, 92, 97, 209-210. Comité Alvey, 184. Competencia, óS. - comunicativa, 215. Compilador, 128-129. Complejidad. 131, 135. Componente - de máquina, 125. - de unidad autopoyéti"ca. 74-75~ ComportamientO aprendido vs. instintivo, íó. - racional, 44--48. - orientador, 80. Compra de un automóvil. coino ejemplo de decisión. 198-199. Comprensión. 53-61. 159-171. y au'!:onomia, 169. como compromiso, 169-171. y memoria. 161. y ontología. 57-61. por ordenador, 113. 151-171. 176178. 185.211-212. práctica , 59-60. pr.ictica vs. teórica. 59-60. como reconocimiento, 159-161. de Shakespeare por ordenador, 165, 168-169. teórica, 59-60. (véase también Interpretación, Precomprensión). Compromiso, 114-115. 201-215. en el acto lingüístico, 93. como base del lengo..1aje, 91-94, 114-115. 236. en !a conversación, 100-101, 209210. encubrimiento (ocultación) del. 208. exduye!!te, 199-200. y humanidad, 114, 148-149. lo olvidadizo del, 114. en la organización, 201-202, 210211. y temporalidad (véase· también Acto de habla), 213. Computador, 23-27, 121-149.

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comprensión por (véase Comprensión). y compromiso, 148, 170, 207 . y contexto social, 122, 184-187. diseño de, 15-18, 84-85, 113, 115117,217-237. como dispositivo lógico. 126-127. efectos no anticipados del, 206207. como estructura evolutiva, 144146. como herramienta. 108-109, 115. 224-225 {véase también Coordinador). e inteligencia (véase Inteligencia Artificial). interacción con. 187-139,219-220. como máquina abstracta, 127. como máquina física, 126. como medio de comunica<;ión. 114, 207,211-212. y representación. 123-132, 231234. y :-ompimiemo (véase Roopirr.:iento). como sistema ol:istico de est:ruc:;..¡ra determinad;, 134-135. 144. (véase tambi¿n Inteligencia A.."'tificial, Robot). Computarización. 113, 229. 231-232. Comunicación, 114-115, 233. Conciencia. 83. - (conocimiento) de si mismo, 55. 207. Condición de oportunidad, del ac::o lingüístico. 89, 92. Condición de satisfacción. 93. 100101, 226-227. Condición de sinceridad. 94. Condición de verdad. 43. 87. 90. 15ó. Conducción (de automóvil). como ejemplo de toma de decisiones. 196-197. Conductismo, 78-79. Conocimiento, 76-79, 110-113. adquisición (véase Adquisición del conocimiento). de expertos, 180-182.

25ó

HACIA LA COMPRE>!SIÓN DE LA INF0&\1ÁTICA Y LA COGNICIÓN

e interpretación, 112-113. manipulación informática del, 111-112. y trasfondo compartido. 11 ó. (véase tambi¿n Cognición, Epistemología, Representación). Contabilidad, como dominio sistemático orientado, 226-227, 232-235. Contenido de las palabras, 41. Contenido proposicional, 92, 212, 214. Contexto del 'acto de habla, 89. análisis en SHRDLU. 154-155. del dominio sistemático, 234. y enmarcado, 161. e interpretación. 54-55. de resnuesta, 207. en se~ántica, 42-43, 89, 157-158. y significado literal, 42-43. y significado textual, 56. en sistemas expertos. 180-182. en la toma de decisiones, 196. Contraoferta, 1OO. Control de finalización, 212. Control de inventarios, como ejemplo de anticipación de rompimiento, 228. Conversación, 98-103, 209-215, 223230. como danza, 212. finalización de, 101, 212-213. herramientas infonnáticas de, 209-215, 228-230. par:J.la-acción, 99, 202, 212-214. de posibilidades. 202. recurrente, 223. 228-230. Coordinación en la organización. 194, 210-211. - herramientas para (véase Coordinador. Conversación). Coordinador, 209-215, 234, 236. pa.rala programación, 214. - para reducir la rigidez del trabajo, 225. Correo electrónico, 219. Correspondencia semántica, 41. Cotidianeidad, 61. 139.

Cosas, realidad subjetiva formada por, 110-1!1. Creencia - atribuida al ordenador, 148-149. - formalización exnlícita de la. 59. Crisis de la energía:197. Cybersyn, 220.

como ejemplo de distinción, 226??--1.

como generación de contextos, 202. como implicación con la acción,. 202. y redes de compromisos, 201-203. como solución de problemas, 197. y toma de decisiones, 194-197, 203-209. Directivo, tipo de acto lingüíst:ico, 92, 210. Diseñador, poder del, 205-206. Diseño, 25-28, 115-117,217-237. y acoplamiento estructural, 84-85, 218, 235. y anticipación (véase Rompimien-

CH Chaostron, 144n. Chile, 19, 220.

D

to).

Dasein, 58. Decisión óptima, 45-47. Decisión programada. 204. Decisión programada vs. no progr::tmada, 204. Decisión no progra:::nad::t, 204. Decisor. 194-195. Dt!claración, tipo de acto lingüístico.

de dominio, 219. de estructuras conversacionales, 211, 224-225. como generación de nuevas posibilidades, 225-226. ontológico. 217, 235-237. de rePresentación formal. 137-138. com¿ resolución de problemas. 115. de sistemas informáticos (véase Ordenador). Disolución, de un problema. 199. Disparo - en la conversación. 224. - por perturbación. 79-81. Disponible-a-la-mano, 59. 6-i-65, 109111,212,218-220. - (véase también Presente-a-lamano. Indisponible-a-la-mano). Distinción en d lenguaje, 104, 231. por d observador. 81. 110. sujeto/objeto. 57-58 (vé:J.se tambit!n Objetividad). Doctor, lóó-167. Dominio, 76-85, 226-237. de acción, 85. 220. de anticipación. 228~ cog.."litivo, 111. de comportamiento determinado

92.

Definición estioulativa. 157. Delibt.ración, · como conversación. 200. Dendral, ISO. Denotación, 41. Desafortunadas (resouestas). SS. Descomposición (d~l ordenador e::1 componentes), 126. Descomposición jerárquica. 126. Descomposición modular. 126. 129. Descomposición recursiva. 126. Descontextualización. 54. Dt!scubrimiento (véase Tradición). Descripción, 81-83. - funcional, 68-69. Deseo, atribuido al ordenador, 148. Desintegración, de un sistema autopoyético, 74-75. Diagnóstico,..por ordenador, 130-182. Dirección, 193-215. - como conversación. 209-215. ~~

~!'!-~--~

257

íNDICE DE MATERIAS

por la estructura, 77, 111. consensual, 79-81, 114. cooperativo, 81. creado por el diseño, 237. creado por el lenguaje, 231. diseño de un, 219. de distinciones, 110. de explicación, 83-85. de los fenómenos, 77. lingüístico, 82. orientado profesionalmente. 182, 232~233.

de perturbaciones, 72, 85, 112. de recurrencia, 98-100. de rompimiento, 220, 226-228. sistemático, 136, 181, 2.3"1-234. de tareas y ceguera. 138-139. Dualismo, 57, 68, 78. E

Efecto no anticipado. de la tec:1ologia, 206-207 .. Eficacia de= las operaciones informáticas. 131. de representación. 123. vs. eficiencia, 204. Elección (véase Alternativa). Eliza. 166-171. Empirismo, 40n. Encubrimiento (véase Tradición). Enmarcado, 159-164, 179. Entallado, como ejemplo de conóción de satisfacción, 227-223. Entorno, 72n, 74-76, 78-79. - de tareas, 47-48, 136. Entrada, al sistema nervioso, 72. Entramado (véase Enmarcado). Epistemolog:fa. 74. 110. Equipamiento (véase Red de equipamiento). Escándalo de la filosoña, 58. Escucha, 87-91,97-98, 101 (véase también Interpretación). Espacio de problemas, 136, 197. Especificación de estado. 73.

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258

HACIA L' COMPRENSIÓN DEL' INFORMÁTICA Y U COG>HCIÓN

en la tradición racionalista, 37-40. (véase también Dualismo, Epistemología, Ontología, Fenomenolo-

Esquema, 160. aitiacional. 90. Esquimal. 104. -

Estado inte:ncional, del orador, 94. Estado psicológico, 158. Estar-en-el-mundo, 58, 107-110, 138. Estrategia, 44. Estructura Beta, 160.

-

conversacional. 100, 224-234. simbólica, 47, 122-125.

Estructural, plasticidad (véase Plasticidad).

Etnometodologfa. 55n. EURJSKO, 180. Evolución como

íNDICE DE MATERL-\S

acopbmiento

est:r-.1ctural.

Historia, incorporada a la estructura,

77. Historicidad de dominios, 99. - de lo individual, 55. - y tradición, 28. Hoja electrónica, 232n, 233. Hor.zonte. 54, 56 (véase también Hermenémica, Interpretación, Precomprensión).

gía).

Finalización (véase Conversación). Formación combinatoria de conceptos (véase Formación de conceptos). Formación de conceptos. 142-144. Formaliza.ción y recurrencia, 98-103. Frente de lenguaje natural. 176. Fuerza de ilocución. 93. - en el coordinador, 212-214. Fundación para el Desarrollo de Sistemas, 19. Fundamento formal del significado, 102.

I

IA (véase Inteligencia Artificial). Idealismo, 92-93. Implantación de un lenguaje de programación. 125-126. de un mecanismo fundonal. 68. de un programa de ordenador, 131. Impredicibilidad, de un dispositivo determ.inisto.. 135. Incorporación ñsica dd ordenador, 125-126. 146. Indicador, 43n. 155. Indicativo. 43. Indisponibilidad, 26n. 198. Indisponible-a-la-mano, 64, 109, 11 O (véase tambi¿n Disponible-a-lamano). Individuo, 55, 60. Infer-encia (vease Razonamiento). Información. 30. 110. 114. Infor:no.tizo.ción (véase Corr.pc.ta:rizo.ción). lngenieria dd conocimiento. 112, 136, 175, 232 (véase también Sistema experto). biciati·Ja d::: C:ilc-..:.lo Est:-atégico, 184. Instancia intencional. 148. Instituto para la Tecnologia Informática de la Nueva Generación, 183. Instrucción de pantalla, 132. Instrucción, de ordenador, 127. Inteligencia, 133-149. - y aprendizaje. 141.

75. artificial, 141-146.

biológica, 74-76. escala de tiempo de b. 145. y programas de aprendizaje, 14114í. Existencia, 103-105 (véase tambit!n Ser, Ontología). Expectativa (vCa.se Er.tnmado). Experiencia!. fundamento dd significado, 102. Experto, 181. y representación del conocimiento, 140-141. y significado. 96n. Exnlicación (véase Dominio). ExPresivo, tipo de acto lingüístico, 92. F

Falacia - hombre/superhombre, 140. - de 1a inte!"3.cc:ión instructiva, 73. Fenómeno isomorio, 38. Fenomenología. 30, 53, 53. Filogenia. 74. Filosofía analítica, 53. e inteligencia artificial. 153. dd lenguaje, 41, 153-139.

G

General Problem Solver, 136. Genética molecular, 145. Gestalt Psychology, 82. GPS (véase General Problem Solve:-). Gnvedad, como ejemplo de presentea-la-mano, 64. Guion, 166, 168. H

Hacer, como interpretación. 193-194. Hardware, 122. Hermenet, Inc., 236n. Hermenéutica, 53-56. y compromiso, 114. escuda objetivisu. 54. y tramas. 161. (véase también Interpretación). Herramienta {véase Or::!enador, Diseño, Red de equipamiento, Tecnología).

Heurística (véase Búsqueda). Hipótesis en la ciencia, 38. de representación, 43, 111. Sapir-Whorf, 55n.

.::·i

-~.:..:-:

-

259 artificial, 23, 133-189. aplicaciones, 173-181. y cognición, 29,49-50. 113, 173180. críticas de la, 39. desarrollos actuales_ de la. 173189. y lógica formal, 123. logros, 23, 203-204. como paradigma, 153. programación para la, 125-129. representación, 122-125, y 137n, 139. como resolución de problem:tS, 46-48, 136-138. y sentido común. 139. y trasfondo, 112-113, 158. (véase también Sistema experto, Quinta Generación, Heurística, Aprendizaje, Pensamiento, Comprensión). y ceguera, 138-141. de máquina (véase Inteligencia Artificial). de los ordenadores. 14.5-149 (véase también Inteligencia Ar:ificio.l). como resolución racional de problem:J.S, 136-138, 140. teorias de, 48-51, 180. véase tambi¿n Cognición, Racionalidad. Pensamiento. Comprensión). Interacción instructiva. 73. 1.'1terlase hombre-orde:1ador, 18ó-187. 219. !nte::-pretación. 53-61. 63. 155-159. en b conversación. 1Ol. y diseño, 235. y existencia. 57-61. en la ley, 234. y ronpimiento. 2.27-228. de textos, 53-54. v trama, 159-161. (véase también Trasfondo, Hermenéutica. Lenguaje, Precomprensión, Comprensión). L"'ltérprete, del lenguaje de programación, 128.

260

Investigación operativa, 44-45. Irracionalidad, 29, 195. Irresolución, 197, 222.

J Japón (véase Quinta Generación) .. Jerarquía de niveles, 134-135. Juego de las Damas, 142. lingüístico, 102. como modelo de lógica, 102. programa para jugar,.139.

K

K-Lines (Líneas K), 179. KRL (Lenguaje de representación del conocimiento), 164n.

L Lanzabilidad, 61-64, 108, 116, 195197. - dentro del lenguaje, 103. Lenguaje, 40-43,55-56,80-81,87-105, 114-115, 151-17], como acción, 63-64, 114-115, 236 (véase también Acto lingüístico). de alto nivel (véase Lenguaje de Programación de alto nivel). arbitnriedad del, 80. y cognición, 80-81. comprensión por el ordenador (véase Comprensión).

como compromiso, 91-94, 147, 1ó9. como dominio consensual. 80-81. e:1samblador, 131. de especificación. 233-234. de especificación de sistemas, 234. y existencia, 103-105, 116-117, 231. interno, 43. de máquina, 131. natural. 151n.

261

ÍNDICE DE MATERL\S

HACIA LA COMPRENSIÓN DE LA INFORMÁTICA Y LA COGNICIÓN

Medicina, inteligencia artificial en, 181-182.207. Medio, 73-79. ~1edio dinámico estructurado, 233. Memoria, 158, 160. Mental, representación (véase Representación). Monte-cuerpo. dualismo (vé:lSe Dualismo). Metáfora. 103 (véase también Analogia). Meta-conocimiento, 170. META-MOPS, 1ó8. Meta-referencia, 124. Método científico. 38-40. Metodología para el desarrollo de sistemas. 227. Microcódigo. 127n. 130. Micromundo, 167-171. Microordenador, 1S3n. .YI.I.T. (vé:lSe .'tlassachusetts Institute ofTechnology). M.I.TJ, 133. :Vlodebdo de la mente, en Inteligencia artificial. 175. Modelización cogr.itiva. 50, 178-130. Modelo cognitivo. 173-180. mentaL 11 O (véase también Representación). en progra.mas de lenguaje natural, 165-171. para la simubción. 44. Mundo de bloques. 143. 153-155. MYCIN, 180.

en aplicaciones informáticas, 176-178. comprensión informática dd (véase Comprensión). frente interface de, 177. en la quinta generación, 184185, 188. como orientador del comportamiento, 80. de programación, 125-129, 219, ?"

-~~-

- de alto nivel, 123-131, 137n. como relación social, 95. y ser, 55. como tradición, 55. y traSfondo compartido, 112-113. v verdad, 40-B. (véase también Distinción, Información, Interpretación, Escucha, Significado, Precomprensión. Comprensión). Ley, 208-209, 234. Limitación de capacidad de respuesta, 196. LISP, 128, Lista de comprobación, pa..-a b. definición, 157. Lógica argumental, 102. en informática, 126-131, 137n. como juego, 102n. no monótona. 162. rodeo lógico, 160, 163.

o Objetividad de la ciencia, 102. ilusión de, en un ordenador, 208. de la realidad, 57-ól. 71, 81-83, 110-112,116-117, de significado. 54, 94-98. Objetivos, en la resolución de problemas, 46-47, 84-85. Obsen·ación, en ciencia, 38-39, 102. Obseivador, 81-83. - descolocado, lOS. - estándar, 101-102. Ocultación (véase Tradición). Oficina, 193-194,210. Ojeo, 221. Ontogenia, 74, 76. Ontología,41.57-?L64, 110-112. y diseño, 115-117,217-222. - (véase también Ser. Existencia, Interpretación). Ontológico, diseño (véase Diseño). Opacidad de implantación, 125, 130~ 132. Operación primitiv:~., del lenguaje de ordenador. 131. Orador/oyente, modelo informático del, 158-159. Ordenador (véase Computador). Organización, como red de conversa~ ciones, 201-203, 209-215, 223-225. Orientación mutua, 114. Orientación racionalist:.l, 37-40.

M

p

lvlacbeth, 168. Macintosh. 219. Mapa de carreteras, como analogia para el significado, 95. Máquina abstracta. 127. Máquina ultrainteligente, 24. Martillo, como ejemplo de disponibilidad-a-la-ma.."lo, 60, 64. Massachusetts Institute ofTechnology (Instituto Tecnológico de Massachusetts), 16, 179.

N

Neoconductisrno. 78. Neuroanatomía, 145. Neurofisiologí::~., 145, 180. Niño. como ejemplo de sistema cognitivo, 83-84. Nivel de representación (véase Represent:.lción).

-i -·-'

Para.digma, 43. - de la inteligencia artificial, 153. P:lrale!ismo, en la evolución. 145. Pensamiento, 39, 108, 110-111 (véase también Cognición. Inteligencia, Racionalidad, Razonamiento, Comprensión). Percepción, 70-73. - por robot, 175-176. Perspectiva, 160.

>¡

262

HACIA L\ COMPRENSIÓN DE U INFOR..\IÁTICA Y U COGl'UCIÓN

Perturbación, 72-81. - esnacio de, 112-113. Plasticidad, del ordenador, 134-135. Poder. transferencia no intencionada de, 205. Posibilidades (véa.se Conversación par:a posibilidades). Pragmática, 42. 90. Pragmatismo, 97n~~ Praxis, 60. Precomprensión, 28, 54-56, 108. y entra."!lados. ló4. en programación, 138-139. y trasfondo, 112-115. (véase .también Trasfondo, Hermenéutica. Prejuicio). Predicado mental, 78, 148, 169. Predicción, 38-39, 62, 135. Pregunta. detrás de cada enunciado, 156. Prejuicio, 54-56. 58. en un progra..."TTa de ordenador, 208-209. y ser, 58, 209. (véase también Precomprensión).

Preorientación en la toma de decisiones, 197-201. Presente-a-la-mano, 64, 108, 110, 133139 (véase también Rompimiento, Accesibilidad-a-la-mano). Pretensión de validez. 93. Principio conversacional. 90. Principio de racionalidad, 47. Problemas de espacio, 46-47. estructur:tdos, 204. estructur:tdo vs. no estructurado. 204. generación de, 197. interpretación de, 115. no estructurado, 204. (véase también Decisión). Procesador secuencial, 127. Procesamiento paralelo, 186, 189. Proceso de ajuste, de un entramado, 160. Programa

-

de investigación, 48.

Ú't"DICE DE MATERIAS

de ordenador, 121-129. y cambio estructuro!, 134-135. y ceguera, 138-141. para un dominio sistemático, 231-234. y dominio de tarea, 136. evolució"n de, 144-146. y representación, 122-125, 137n, 139-140. y sesgo, 208-i09. como teoría del comportamiento. 50. Programación (véase Progra...-na de ordenador). PROLOG, 188n. Promesa, como metáfora de un enunciado, 93. Propiedad. 110-112, 227. Proposición, 129. Prototipo, 160. 227. Proyección, en la representación. 123. Psicología cognitivo.. 48-49, 60, 153159. Psicología del tratamiento de la información,' 50. Pt:.nto de iloc...:.ción, 92-93.

informal, 162-163. limitado en recursos, 154-155. no lógico, 160. no monótono, 162. en SH..~LU, 155. (véase también Lógica, Representación, Pensamiento). Realidad (véase Existencia, Realismo ingenuo, Objetividad, Ontología). Realismo ingenuo, 104n, 1-10. Realizativo, 92. Reconocimiento - corno comprensión, 159-164. de formas, como paradigma para la comprensión, 159-164. de palabras clave, 153. R.ecu..-rencia "'- en la ciencia, 39. de contenido proposicional, 214215. en la converso.c.ión, 101-103, 214215, 223-225. y distinc:ión, 104. en la organización, 201. 210, 214215. y sig:1i5.cado, 94-103. de tareas. 204. Recursos. en un sistema informático. 131. R•d de compromisos, 201-203, 215. de conversación, 98-103, 209-215, 223-225. 229. de equipamiento, 65, 109. 226. neuror-...al (vease Sistema Nervio-

Q

Quinta generac1on. sistema de ordenadores de la, 183-1 89. R

so).

R1 (sistema experto), 180.

Referencia - en SHRDLU. 154-155, 157. - de simbólos en el ordenador, 125. Reflexión desagregada, 108. Re!e•Ja.'"lcia - de alternativas, 199. - de un sistema informático. 204. Reloj, 134-135. Reoresentación. 60, 110-112, 122-132. ~accidental. 132. en el aprendizaje, 64-65, 142-146. y ceguera, 138-141.

Racionalidad, 29, 45-43. atribuida al ordenador. 148. delimitada. 46, 196. objetiva. 45. principio de, 47. Racionalismo, 40n. Rana, sistema visual de la, 71, 76. Razonamiento, 38. 42. 123. en el análisis informático del significado, 152, 159. y entramados, 1ó0-162.

....c.;l ...

263 y cognición, 111. y conocimiento, 110-112. formalismo, 123-124, 137n. de hechos. 128-129. como interpretación, 63. y lengtmje. 152. niveles en el ordenador, 125-132. en el ordenador, 122-132, 137-141. en la !"""....solución de problemas, 4748. en el sistema nervioso. 70-79, 110-

111. también EntramaCos, Guión). Resolución, 197-201. 202. - de problemas, 44-48, 136-138, 181182, 196-20 l. Responsabilidad y competencia comunicativa. 215. de ser comprendido, 98. como esencial al ser humano, 148. en sistemas infonnáticos, 170, 207208. (véase tal?bién Compromiso). Rcstaura."lte, ejemplo de guión, 166. Robot. 124, 146, 175-176. - simulado en SHRDLU, 153-155. Rompimiento, 64-65. 101-105, 115I 17,221-230. anticipación del, 116, 201, 20ó, 210, 220-221,223, 227-228. en la conversación, 93, 101, 223224. y diseño, 115-117,221-226. y disponibilidad-a-la-mano, 64-65. como inte-=7retación, 227-228. y lengu:aje, 93, 101-105, 116. en el ordenador (caida, desmoronamiento), 25, 65, 113, 116, 122, 130-131,221-226, 229. en lo organización. 201, 21ü. recurrencia de un, 101-105, 201, 210. y toma de decisiones, 198-199. (véase

S Salida. del sistema nervioso, 72.

~:r

264

H.'\CL.l.. Lo\ COMPRENSIÓN bE L\ INFOR.\1ÁTICA Y Lo\ COGNICION

SAl'>
Selección, 75, 142. Semántica, 41. estructural, 42. lingüística. 41. de la situación. 104n. teórica de la verdad. 41-43. (véase también Significado). Semiótica, 97n. Sentido común conformado por el lenguaje técnico. 28. 235, 236. dificultad de programación con. 139. Sentido de la palabra, 88-89. Ser, 55, 57-61 (véase también Existencia. Ontologb). Sesgo, del ordenador, 208-209. Sexo. 168. SHRDLU. 153-155. 157, 167. Significado, 40-43, 87-98, 151-159. -absoluto vs. liter~li. 155-156. an:ilisis informático dd. 151-171. base social del. 60-61. y compromiso. 91-94,97. 102-103. como distinción. 104. formalización del, 42-43. 152-153. literal. 43.87-91, 155-159. objetivo (véase Objetividad). subjetivo (v¿ase Subjetividad). (véase también Hermenéutica. Intc:rpretación. Escucha. Acto lingüístico, Comprensión). Simubción. 44-45, 135 (véase también Modelo). - psiqui:itrica, 166. Sistc:ma de apoyo para la toma de decisiones. 203-209, 220. autopoyético (véase Autopoyesis). cognitivo, 50, 77. determinado por la estructura. 707ó. 84. LOS. 141, 1ó3-164. experto, 130-189. como dominio sistemático. 231-232 (véase también Quinta

Generación). limitaciones. 131-183. nervioso, 70-79, 111. 144-145. como generador de fenómenos, 72. modelos del. 130. como sistema cerrado. 70--73, 11 o. plástico, 75, 79. simbólico. 50. de símbolos físicos. llln. 125. de tratamiento de la información. 44-48. viviente. 74-79. Situación como conjunto de alternativas. 19ó. establecida, 204. establecida vs. emergente. 204. hermenéutica, 56. de in-esolución. 197-20 l. del orador/oyente, 153. en b resolución de problemas. 4647. Situaciones emergentes. 204. Sof[.,t·a;e, 122. Solipsismo. 57. 82. Soltero, como ejemplo de definición de palabra, 156-157. SSD (véase Sistema de apoyo para b toma de decisiones). Stanford Universitv, 16. 19". Subjetividad del significado, 54-56.

T T::dlas de ropa. como ejemplo de dominio. 227-223. Tarea estructura vs. semi-estructurada. 204. T:1rea semi-estructurada. 204. TAU. 168. Taxonomía de los actos lingüísticos. 92-93, 21l. Tecnología. 235-237 (véase también Diseño). TEIRESIAS. 170.

265

íNDICE DE M-\TER.IAS

Telaraña de cómputo, 230. Temporalidad, 213. en el acto lingüístico, 212-213. - en el coordinador. 211-213. - en b organización, 225. Teoria de la correspondencfa del significado, 40-43. de juegos, 44. como programa de ordenador, 50. relevancia para el diseño, 17. Terminal. de entramado, 160. Texto (vt!ase Interpretación. Comprensión). Tiempo (véase Temporalidad). Tienda de ropa, como ejemplo de diseño. 222-230. Toma de decisiones, 44-48, 194-201. y preorientación. 198. yracionalidad, 195. vs. resolución. 197-203. (viase tambiin Dirección, Resolución de oroblemas). Toma racio"'nal de decisiones, 44, 136. Topográfico, mapa, como analogía para el significado. 95. TOPS. 168. Tradición, 28-29, 94-93. descubrimiento de, 25. 237. encubrimiento de, 28, 237. y lenguaje, 69, 95. y objetividad, 94-98. y precomprensión, 112. racionalista, 23-35, 37-51. y ciencia, 38. y ciencia cognitiva, 49-51. v diseño informático, 235. )romologia, 110-112. v toma de decisiones, 46. Tradu~ción automática, 152, 184-185. 188. Trama (vt!ase Enmarcado). Transformación y diseño, 235-237. Transparencia de la interacción. 218. Trasfondo, 87-91, 110-112, 156-159. 195-200. 207-209. articulación del. 102, 112-113, 199200.

de compromiso, 97. y escucha, 87-91. e interpretación, 158, 227-223. y marcos, 164. en programación, 207, 235-236 (véase también Interpretación, Precomprensión, Tradición). y significado. 87-91, 93-94, 157. en sistema experto, 130-132. Tratamiento con recursos limitados, 1ó3-1ó4. Tratamiento de textos como dominio sistemático, 231. como ejemplo de equipamiento, 25-28,65,84,219.

u Unidad. 74. Universidad de Yale, 1i7n.

V

Valor por omisión, en una trama. 160, 162. Valor, en la toma de decisiones, 44-47. Veracidad. de la representación. 123. Verdad, 40-43. 88-9!. y basamentos, 101-102. como acuerdo cultural (Habermas), 96. vs. adecuación (Austin). 90. Visicalc, 232. 233. Visión color, 70-73. - por ordenador, 146, 179. - en la rana, 67, 70. Visión del mundo, 29, SSn. VLSI (Very large sc:1le integration), 183n, 186-188. Volante, 218. Voz, reconocimíento por el ordenador, 173.

266

HACIA B COMPRENSIÓN DE LA INFORMATICA Y L' COGNICIÓN

X Xerox Palo Alto Research Center (Cen-

--

tro de Investigación de Xerox en Palo Alto), 16. Xerox Star. 219.

1 r