{"id":23216,"date":"1997-09-01T00:00:00","date_gmt":"1997-09-01T00:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/192.168.1.157\/istmo\/?p=23216"},"modified":"1997-09-01T00:00:00","modified_gmt":"1997-09-01T00:00:00","slug":"computadoras_y_cerebros_familias_distantes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dim-id.com\/pruebaentradas2023\/1997\/09\/01\/computadoras_y_cerebros_familias_distantes\/","title":{"rendered":"Computadoras y cerebros: familias distantes"},"content":{"rendered":"<button class=\"simplefavorite-button has-count\" data-postid=\"23216\" data-siteid=\"1\" data-groupid=\"1\" data-favoritecount=\"0\" style=\"\">Leer despu\u00e9s <i class=\"sf-icon-star-empty\"><\/i><span class=\"simplefavorite-button-count\" style=\"\">0<\/span><\/button><body><p>\u00daltimamente oigo cada vez con mayor frecuencia referencias a sistemas inteligentes. Quienes as\u00ed se expresan, ignoran la diversidad radical entre la forma de funcionar de las computadoras y el cerebro. Sobre este tema Jeremy Campbell, en su libro La m\u00e1quina incre\u00edble, propone una serie de ideas que nos llevan a discernir correctamente sus diferencias.<br>\nLa visi\u00f3n de sistemas limitada a la computadora es lineal, l\u00f3gica y mec\u00e1nica. La otra es no lineal, a-l\u00f3gica y humana. La primera corresponde a pensar como las computadoras lo hacen. La segunda a hacerlo en t\u00e9rminos propiamente humanos.<\/p>\n<p class=\"subtit\"><strong>Lineal vs. paralelo<\/strong><\/p>\n<p>Albert Simon, premio Nobel de Econom\u00eda 1978, dijo que si la econom\u00eda es la ciencia de la distribuci\u00f3n de los recursos escasos, deber\u00eda prestar m\u00e1s atenci\u00f3n a la forma en que la mente utiliza su recurso escaso \u00be la computaci\u00f3n para v\u00e9rselas con la incertidumbre y la complejidad. Y es que, adem\u00e1s del hecho de que ambas procesan informaci\u00f3n, una computadora digital tiene poco parecido con el cerebro.<br>\nLa computadora procesa en serie, con una unidad central de procesamiento. Se atiene a reglas expl\u00edcitas manejadas en c\u00f3digo binario. Maneja unas pocas conexiones por unidad, y hace su trabajo con alta velocidad y precisi\u00f3n.<br>\nEl cerebro, en cambio, tiene tantos procesadores como estrellas la galaxia, pudiendo destruirse millones de ellos sin que se pierda eficiencia. Cada unidad tiene miles de conexiones con otras y consigo misma, y act\u00faa en paralelo. Lleva a cabo 200 billones de operaciones simult\u00e1neas por segundo.<br>\nUna computadora se halla mas c\u00f3moda en un mundo de problemas bien definidos, soluciones claras, descripciones exhaustivas, listas, reglas expl\u00edcitas e informaci\u00f3n perfecta. Y as\u00ed no es el mundo.<br>\nEl cerebro se encuentra a gusto en lo poco circunscrito, lleno de ambig\u00fcedades, problemas no del todo expresados y sin l\u00edmites firmes, m\u00faltiples sentidos, mensajes enigm\u00e1ticos, informaci\u00f3n incompleta o contradictoria, respuestas que engendran preguntas. En el mundo real.<br>\nSeg\u00fan lo anterior, la computadora naturalmente pertenece a la primera categor\u00eda de sistemas, pero no el hombre. \u00c9ste en cambio, se encuentra preparado para enfrentarse a la segunda categor\u00eda, no la computadora.<br>\n<strong>Sentido com\u00fan vs. l\u00f3gica<\/strong><br>\nCon frecuencia se manejan, como intercambiables, los t\u00e9rminos sentido com\u00fan y l\u00f3gica, pero no lo son. La l\u00f3gica pertenece a la primera categor\u00eda de sistemas, y el sentido com\u00fan, a la segunda.<br>\nLa computadora almacena tremendas cantidades de datos pero no desempe\u00f1a ning\u00fan papel activo ni integral en la interpretaci\u00f3n de informaci\u00f3n nueva e imprevista, mientras que el sentido com\u00fan consiste en la posesi\u00f3n de bastas cantidades de conocimientos variables sobre el mundo.<br>\nLa computadora es l\u00f3gica, la raz\u00f3n no. La l\u00f3gica deductiva, desarrollada por Rusell y Whitehead en su Principia Mathematica, es un proceso local, que sigue un paso cada vez y utiliza una peque\u00f1a fracci\u00f3n de la informaci\u00f3n en cada paso. Es un microscopio para diseccionar el valor de verdad de un argumento. La raz\u00f3n natural, en cambio, es hol\u00edstica. Utiliza una fracci\u00f3n tan grande como se pueda del total de la informaci\u00f3n, pega uno o dos saltos gigantes, y si una parte de la informaci\u00f3n es mala, el resto la pone en su lugar.<br>\nLa raz\u00f3n s\u00f3lo es l\u00f3gica en lo superficial. Nuestro razonamiento no se halla gobernado por ella o por las probabilidades, sino por lo que sabemos, por la forma en que la memoria organiza nuestro conocimiento y la forma en que este conocimiento es evocado.<br>\nEl contenido tiene importancia cr\u00edtica al decidir si pensamos racionalmente o no, mientras que en la l\u00f3gica el contenido carece de importancia, y la forma lo es todo.<br>\nLa l\u00f3gica s\u00f3lo funciona con informaci\u00f3n completa, situaci\u00f3n que es rara en la realidad. No es extra\u00f1o que Rusell se haya visto impelido a exclamar: \u00abMe disgusta el mundo real\u00bb.<br>\nPara producir resultados, una computadora utiliza reglas del tipo \u00absi-entonces\u00bb, que son muy malas para generalizar. No saben cu\u00e1ndo dejar de hacerlo. Un poodle, por ejemplo es un perro y un animal. Ahora bien, tiene el pelo rizado y el hocico en punta (des\u00e9chese para generalizar en perro) y tiene cuatro patas, dos ojos, ladra y persigue gatos (des\u00e9chese para generalizar en animal). Pero es necesario saber d\u00f3nde ya no se puede descartar m\u00e1s informaci\u00f3n, cosa que dif\u00edcilmente una computadora podr\u00eda discriminar. Una definici\u00f3n general de la inteligencia es \u00abla capacidad de desechar s\u00f3lo la cantidad y tipo exacto de informaci\u00f3n\u00bb.<br>\nEl cerebro es poco l\u00f3gico, pero excelente haciendo generalizaciones. A Capablanca, gran campe\u00f3n mundial de ajedrez que se caracteriz\u00f3 por la brillante originalidad de sus jugadas, le preguntaron en una ocasi\u00f3n, con cu\u00e1ntas jugadas de anticipaci\u00f3n pensaba, y respondi\u00f3 \u00abgeneralmente s\u00f3lo pienso una, pero es la correcta\u00bb.<br>\nLa reglas fijas, necesarias para la l\u00f3gica y las computadoras, son en cambio malas estrategias de supervivencia. El cerebro evolucion\u00f3 de forma que maneja informaci\u00f3n imperfecta, la generaliza y suple sus lagunas con sentido com\u00fan, hace conjeturas aventuradas, \u00abreconoce\u00bb las respuestas m\u00e1s que deducirlas, se satisface con soluciones r\u00e1pidas y aproximadas y se sirve de indicios para construir historias cre\u00edbles.<br>\n<strong>Para organizar el mundo<\/strong><br>\nNuestra inteligencia est\u00e1 influida por la necesidad de dotar de sentido a un mundo particular y estar en contacto con \u00e9l, pero pagamos un precio por actuar con base en informaci\u00f3n limitada. Extendemos y amplificamos los datos, fi\u00e1ndonos de lo que sabemos del comportamiento normal del mundo, por lo que el prejuicio es parte natural del pensamiento.<br>\nHay cientos de problemas inherentemente insolubles, porque explota su complejidad. El cerebro, evita el peligro de la explosi\u00f3n combinatoria. Las computadoras, no.<br>\nLos estereotipos forman parte de la familia de los esquemas, y evitan la par\u00e1lisis de la explosi\u00f3n combinatoria al seleccionar una fracci\u00f3n m\u00ednima de la nueva informaci\u00f3n de un problema y a\u00f1adirle parte de su propio conocimiento organizado del mundo.<br>\nA diferencia de las reglas \u00absi-entonces\u00bb, que generalizan demasiado o de la l\u00f3gica, donde hay miles de conclusiones v\u00e1lidas y triviales, los esquemas entienden y ampl\u00edan la informaci\u00f3n, pero de manera controlada, ateni\u00e9ndose a reglas de pertinencia y verosimilitud. Los esquemas son gu\u00edas para la acci\u00f3n, ya que disipan la incertidumbre.<br>\nSolomon Asch descubri\u00f3 que cuando encontramos a otra persona, a menudo bastan una mirada y unas cuantas palabras para arreglarnos una historia de algo tan complejo como lo que es el otro. Esta impresi\u00f3n, una vez formada, es muy dif\u00edcil de olvidar. A alta velocidad se pierden los detalles, pero los espectadores aportan informaci\u00f3n basada en generalizaciones.<br>\nLa memoria no hace m\u00e1s que conectar cosas que ya sabe, agrupa al mundo de forma que partiendo de un peque\u00f1o fragmento de informaci\u00f3n, lo convierte en conocimiento y disfraza el proceso de razonamiento l\u00f3gico. Es tan buena d\u00e1ndole sentido a alguna informaci\u00f3n de dudosa calidad que desprecia informaci\u00f3n de mayor calidad. Con esto es estable, pero disminuye su habilidad de aprender con la experiencia.<br>\nPudiera parecer ejemplo contrario a la idea de que la mente no es l\u00f3gica, la implacable l\u00f3gica con que Sherlock Holmes resolv\u00eda sus casos. Ahora bien, \u00bfera l\u00f3gico Sherlock Holmes? Veamos un ejemplo. En la obra Estudio Escarlata, Holmes divisa a un individuo robusto y vestido con sencillez, y declara que se trata de un sargento retirado de la infanter\u00eda de marina. Watson le pregunta al hombre cu\u00e1l es su profesi\u00f3n, y \u00e9ste responde, sargento retirado de infanter\u00eda de marina.<br>\nPero Holmes no lleg\u00f3 a la anterior conclusi\u00f3n por medio de la ciencia deductiva, sino por observaci\u00f3n del individuo que ten\u00eda un ancla azul tatuada, porte de militar, aire de mando, y la forma en que sosten\u00eda su cabeza. \u00abEra m\u00e1s f\u00e1cil saberlo que explicar por qu\u00e9 lo s\u00e9\u00bb, le comenta a Watson.<br>\nLos estereotipos son una estructura de la memoria que puede ampliar la informaci\u00f3n, ubic\u00e1ndola en categor\u00edas. Sin ellos ser\u00eda demasiado complicado relacionarse con una persona o recordarla. Como el mundo es parcialmente uniforme, nuestras generalizaciones con frecuencia son precisas y \u00fatiles, pero no son l\u00f3gicas; son capaces de llevar a la mente hacia una trampa.<br>\nSi se enfrenta en una pregunta la l\u00f3gica y un estereotipo, es probable que la l\u00f3gica pierda. Algunos estudios muestran que si un silogismo invoca a una opini\u00f3n previa en quien trata de resolverlo, se comienza a aplicar m\u00e1s o menos la mitad de la l\u00f3gica con la que se actuar\u00eda si no hubiera ninguna opini\u00f3n. Dice Brehmer: \u00abPara una persona con la firme creencia en el car\u00e1cter determinista del mundo, no habr\u00e1 nada en su experiencia que la obligue a descubrir que la tarea es probabil\u00edstica\u00bb.<br>\nLos estereotipos y las explicaciones pasan por encima de los principios de la l\u00f3gica y las leyes de la probabilidad, inmunizando a la mente contra las sorpresas y por consiguiente bloqueando el camino a la sabidur\u00eda.<br>\nDe lo anterior podr\u00edamos concluir como propiedades de la inteligencia natural, las siguientes:<br>\n* econom\u00eda de recursos<br>\n* razonamiento inventivo<br>\n* vuelve lo extra\u00f1o conocido<br>\n* evita la l\u00f3gica<br>\n* gusto por la informaci\u00f3n de mala calidad<br>\n* aprueba el prejuicio<br>\n* la interpretaci\u00f3n es indispensable para la comprensi\u00f3n<br>\n* la raz\u00f3n no es un agente separado.<br>\nEn resumen, las computadoras son buenas en lo que la mente es mala \u00be la computaci\u00f3n\u00be mientras que la mente es buena en lo que las computadoras son malas: la inteligencia. Unas y otras corresponden a las dos distintas concepciones de sistemas.<br>\nAdem\u00e1s, somos menos l\u00f3gicos de lo que pensamos, los prejuicios son parte inherente de la percepci\u00f3n. Pensamos en el contexto de lo que percibimos y de los esquemas mentales, y la mente interpreta a su manera. Pero \u00e9sas son las caracter\u00edsticas que precisamente le permiten al hombre enfrentarse con \u00e9xito a la misma complejidad que revienta en la explosi\u00f3n combinatoria a la m\u00e1s poderosa de las computadoras. La mente es un sistema evolucionado para enfrentarse a los sistemas complejos.<\/p>\n<\/body><button class=\"simplefavorite-button has-count\" data-postid=\"23216\" data-siteid=\"1\" data-groupid=\"1\" data-favoritecount=\"0\" style=\"\">Leer despu\u00e9s <i class=\"sf-icon-star-empty\"><\/i><span class=\"simplefavorite-button-count\" style=\"\">0<\/span><\/button>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Como buena hija de su padre, la computadora tiene rasgos comunes al cerebro pero una y otro crecen y manifiestan su modo de ser familia de manera singular.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[51],"class_list":["post-23216","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-miscelanea","tag-ejemplar_232"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.2 (Yoast SEO v27.6) - 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