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Agente adaptable, aprendizaje y estructura del ambiente: Un enfoque
alternativo.
Arturo Lara Rivero
“Somos como marineros que tenemos que
reconstruir siempre nuestro barco en un mar
abierto sin anclar nunca en un dique seco”
Quine (1960)
Introducción1
Uno de los fundamentos de la teoría económica evolutiva se encuentra en el concepto
de “rutina”. ¿Cuán fecundo ha sido este concepto, delineado en el libro “An
Evolutionary Theory of Economic Change” de Nelson y Winter de 1982? ¿A propósito del
pasado, tiene futuro el concepto de rutina? Una de las respuestas a esta interrogante
la formulan Nelson y Winter, y otros autores, más de 20 años después (Becker,
Lazaric, Nelson, Winter, 2005). Es una respuesta que identifica las debilidades y
fortalezas del concepto. Becker, et al. (2005) identifican dos problemas críticos. El
primero, que el concepto no ha estimulado trabajo experimental riguroso que
permita refinar la teoría, y el segundo, la ambigüedad del concepto. Otros autores,
cercanos a la teoría económica evolutiva, frecuentemente admiten las dificultades de
su definición (Cohen, Burkhart, Dosi, Egidi, Marengo, Warglien and Winter, 1996); la
anarquía terminológica y perdida de coherencia (Dosi, Nelson, Winter, 2000b,
Becker, 2004, Felin and Foss, 2004); las persistentes dificultades teóricas del
programa de investigación y el estatus empírico (Murmann, Aldrich, Levinthal and
Winter, 2003; Winter, 2003; Becker, 2004ª, 2004b) ¿Es posible que estas
dificultades estén asociadas a la representación del agente a la que dio lugar el
concepto de “rutina”?
¿En qué medida el comportamiento del actor económico está gobernado por
rutinas? Existen diferentes respuestas a esta pregunta. La teoría económica
neoclásica concibe al agente como un demonio, con propiedades míticas, con una
capacidad de cómputo inmensa; en particular con habilidades refinadas de un
extraordinario matemático. En la teoría económica evolutiva, domina una concepción
del agente gobernado por rutinas; mucho más limitado, miope; torpe si lo
1 Agradezco las valiosas sugerencias a este trabajo de Alejandro García, Bruno Gandlgruber;
Salvador Estrada, Eunice Taboada y Carlos Sampere.
2
comparamos con el agente de la teoría económica neoclásica. La teoría económica
evolutiva ha desarrollado un modelo de agente atrapado en la vecindad de su
conocimiento local, que aprende de la experiencia del ensayo y del error. Marco de
explicación que, por lo demás, no encaja sino sólo incidentalmente con la evidencia
científica actual. ¿Es posible sostener aquella concepción del agente que postula la
teoría económica evolutiva? El debate debe resituarse y erigir una imagen del agente
más como sujeto, que como un autómata. El agente está programado, pero también
tiene capacidades racionales para enfrentar la incertidumbre construyendo modelos
internos y expectativas acerca de la estructura y dinámica del mundo.2 Es necesario
representar al agente con imaginación, voluntad y conciencia. Utilizando el marco
teórico de Darwin – lo que Hodgson (2007, 2004, 2001) y Hodgson y Knudsen
2004) ) denominan “darwinismo universal”3 -, y a partir del concepto de práctica,4 se
busca reconstruir los procesos de aprendizaje del agente adaptable (Simon, 1969;
Holland, 2004, Nooteboom, 2000).
Las preguntas centrales del presente trabajo son las siguientes:
1.- ¿En la reconstrucción de la conducta de los agentes adaptables es necesario
combinar la perspectiva racional con la programada?
2.- ¿Cuáles son los principales mecanismos de aprendizaje que debemos
atribuirle al agente adaptable? ¿Es posible estudiar estos procesos utilizando
el marco teórico desarrollado por Darwin?
3.- ¿Por qué es necesario considerar la estructura del mundo, y en qué medida
interacciona con las restricciones cognitivas del agente adaptable?
Resulta ineludible rescatar la tradición de Simon (1957), Cyert y March (1963) para
reconstruir el concepto de racionalidad limitada. Gegirenzer y Selten (2001) ofrecen una
revisión y propuesta rica en implicaciones en torno a este debate; abren una de las vías más
fecundas de reflexión sobre racionalidad limitada, muy en sintonía con la tradición teórica
profunda de Simon.
3 El “darwinismo universal” afirma que los principios teóricos desarrollados por Charles
Darwin, pueden ser extendidos para explicar los sistemas complejos adaptativos, ya sean
biológicos, económicos, institucionales, etc. Estos principios explicativos son: mecanismos de
variación (mutación), mecanismos de orden (herencia) y mecanismos de selección (Hodgson,
1999, 2007). Para Kauffman (1995) si se desea explicar los distintos regimenes de
complejidad existentes en la naturaleza, se requiere agregar al programa darwinista, el
principio de la auto-organización.
4 El concepto de práctica, desarrollado por Philip Kitcher (1993) y Sergio Martínez (2003),
permite explicar el progreso de la ciencia de una manera realista y coherente. Considero que
se puede extender este concepto desde la filosofía de la ciencia, a la teoría económica; toda vez
que permite examinar con precisión la evolución de los agentes adaptables. Otra razón, que
justifica esta integración, es que tanto el programa teórico de Philip Kitcher (1993) como el de
John Holland (1998; 2004), Holland, et.al. (1989) y Jeffrey Hodgson (1999, 2007) buscan
explicar los procesos evolutivos desde una perspectiva darwiniana.
2
3
4.- ¿Es necesario un nuevo concepto que integre: i) el aprendizaje ex ante y el
aprendizaje ex post; ii) lo cognitivo y lo emocional, así; iii) como los procesos
automáticos y controlados?
El trabajo está dividido de la siguiente manera. En la sección 1, se pone en debate dos
imágenes: Agente programado vs. Agente complejo adaptable. En la sección 2, se
examina y desarrolla una nueva visión relacionadas con el aprendizaje y la estructura
del agente. La sección 3, amplia el análisis introduciendo el papel
de la
retroalimentación en los procesos de aprendizaje. La sección 4 apunta a construir una
imagen del agente a partir de los conceptos de modelo interno y práctica, así como de
aprendizaje ex ante y el aprendizaje ex post. En la sección 5, se describe cómo la
resolución de problemas está sujeta a restricciones, por ello se considera el
aprendizaje con arreglo a medios y fines. Finalmente se concluye.
1.-
Agente programado (basado en rutinas) VS Agente complejo
adaptable.
Con la “rutina” como concepto fundamental, la teoría económica evolutiva despega
después de la publicación de Nelson y Winter (1982). Cohen, Burkhart, Dosi, Egidi,
Marengo, Warglien and Winter (1996) definen a la rutina como “ (A)n executable
capability for repeated performance in some context that has been learned by an
organization in response to selective pressures” (Cohen, et.al., 1996:683) Concepto
que se convierte en la unidad de análisis de la teoría económica evolutiva (Becker,
2004). Y, en torno del concepto de rutina se desarrollará /derivará en la literatura de
administración estratégica, los conceptos de capacidades (Teece et al., 1997),
competencias (Henderson and Cockburn, 1994) y capacidades dinámicas (Eisenhardt
and Martin, 2000).
Nelson y Winter (1982:72) establecen, como analíticamente equivalentes, las
habilidades individuales y las rutinas organizacionales. Por habilidad (skills)
entienden: “… a capability for a smooth sequence of coordinated behavior that is
ordinarily effective relative to its objectives, given the context in which it normally
occurs” (Nelson and Winter, 1982:73). La equivalencia conduce a los autores a
enfatizar dimensiones de los procesos de aprendizaje que implican: especialización y
pérdida
de
flexibilidad;
replicación
del
conocimiento
que
resultan
en
comportamientos estereotipados y mecánicos. El concepto de rutina, en Nelson y
Winter (1982) adicionalmente se sobrecarga de otros significados como: variedad de
comportamientos (heurísticas y estrategias); dimensiones cognitivas (memoria
4
organizacional) e incentivos y motivaciones (tregua organizacional). ¿Cuáles han sido
las consecuencias de esta forma de caracterizar a las rutinas? Primero, la ambigüedad
del concepto5. En segundo lugar la supresión del agente y su substitución por la
“organización”; Nelson y Winter (1982) apuestan por la primacía del colectivismo
metodológico (Hodgson, 2007), diluyendo la necesidad de una teoría tanto del agente
como de la organización, como realidades no reductibles6. En tercer lugar, la ausencia
de una explicación darwiniana de las rutinas y de las habilidades; Nelson y Winter
(1982) no explicitan cuáles son los mecanismos y propiedades evolutivas de las
rutinas y mucho menos de las habilidades del agente individual. Y por último no
plantean una pregunta clave que vincula la racionalidad limitada del agente con la
estructura del ambiente: ¿cómo, desde el punto de vista cognitivo, interacciona el
agente (individuo) y la estructura del ambiente?
¿Cuándo se trata de estudiar a los agentes adaptables, tiene sentido tomar
como unidad de análisis la rutina, tal y como lo proponen Nelson y Winter (1982)?
Desde la perspectiva de la biología evolutiva y de la historia, se argumenta en esta
sección y en lo que sigue, una respuesta distinta.
Durante millones de años nuestra especie ha construido programas,
seleccionados mediante la selección natural. ¿Tiene sentido el que la naturaleza haya
programado de manera exhaustiva el comportamiento? ¿El agente es un simple
autómata programado? Tomar decisiones mientras se conduce un vehículo a elevada
velocidad, aprender un idioma nuevo, interactuar con grupos humanos a través de
internet, etc., plantean requerimientos nuevos, no hay posibilidad alguna de que la
5
Como lo expresan Becker, M., N. Lazaric; R. Nelson; S. Winter (2005: 784) :“(R)esearchers
often chosen different terms and definitions for describing routines, contributing to making
accumulation of our knowledge on routines difficult. Even within the Nelson and Winter
(1982) inspired literature, convergence to a widely agreed-upon conceptualization and
terminology has not yet taken place”
6 Desde esta perspectiva la teoría de Nelson y Winter se separa de la tradición de Herbert
Simon. Mientras que Simon se concentra en el proceso de toma de decisiones del agente
individual caracterizado por formas de racionalidad semifuertes: los agentes económicos son
“intencionalmente racionales, sólo en forma limitada” (Simon, 1988, P. xxv); Nelson y Winter
(1982) desplazan el foco de atención del individuo a la organización, para dar la primacía a
esta última. Para Simón, a diferencia de la explicación evolutiva, señala es necesario darle “un
lugar al comportamiento racional” (Simon, 1988, p. xxv).
De esta manera se entiende que, Williamson (1989:56) considere que, Nelson y Winter (1982)
asumen formas de racionalidad débil u orgánica. Débil si se compara con la forma fuerte de
racionalidad – maximizadora - del enfoque neoclásico, y orgánica, debido a que la teoría
evolutiva atribuye formas de racionalidad, en primer lugar, no a los agentes individuales,
sino a la organización.
Optar por reducir el actor individual en el actor colectivo tiene serías implicaciones
metodológicas, aspecto sobre la que Hodgson (2007) ha desarrollado tanto la crítica como la
alternativa teórica. Es necesario reconocer la doble causalidad entre el individuo y la
organización. Ambos niveles de la realidad social, con formas de existencia y propiedades
diferentes, que es necesario estudiar.
5
evolución haya tenido tiempo para preprogramar el comportamiento. Resultaría
incomprensible que la evolución tenga la capacidad de construir un vasto número de
programas y sobre todo, anticipar las contingencias o situaciones insólitas que en la
práctica del agente emergen. Sería un programa que consumiría demasiada memoria,
y cuya “pérdida de flexibilidad resultante sería catastrófica” (Ehrlich, 2005:235) Lo
que es contraintuitivo y antinatural. Para refutar la explicación reduccionista, es
necesario tener en mente que:
“(E)xisten unos 100 000 genes en el genoma humano, mientras que hay entre
100 y 100 000 billones de conexiones(sinapsis) entre las más de un billón de
células nerviosas que hay en nuestros cerebros. (..) (E)xisten al menos 1000
millones de sinapsis por gen (…). Es claro que las características de esta red
nerviosa sólo puedan ser parcialmente especificadas por la información
genética; el ambiente y la evolución cultural deben desempeñar un papel muy
grande, con frecuencia dominante, en el establecimiento de las complejas
redes nerviosas que modulan la conducta humana. (…) Podemos decir que
tenemos una “escasez de genes”, (Ehrlich, 2005:233).
Los genes no tienen capacidad para programar una respuesta apropiada para cada
evento posible de conducta. En el transcurso de la historia evolutiva, nuestra
capacidad cognitiva sólo ha registrado una pequeña parte de los potenciales
estímulos existentes en el ambiente. Existen miles de miles de millones de
posibilidades de conectarnos y representar el mundo. Esta misma reflexión puede
extenderse al análisis de comportamiento programado7 versus comportamiento
basado en el libre albedrío.
“La enorme complejidad de nuestros cerebros puede también, (…), explicar el
“libre albedrío”. Ninguna computadora moderna, aún si hubiera comenzado a
trabajar cuando inició la vida en la Tierra (quizá hace unos 4000 millones de
años), podría calcular con la suficiente velocidad para especificar todas las
posibles ramificaciones de interacciones (…). (E)n la práctica los cerebros de
los seres humanos han evolucionado de forma que pueden escoger
deliberadamente opciones reales. ‘Cablear’ el cerebro para que almacene
instrucciones específicas sería un grave ‘error de diseño’. La información del
ambiente humano es muchísimo más extensa que la del genoma humano, y
7
Programados, ya sean por los genes o por la cultura.
6
mucho de ella ha sido creada por acciones humanas.” (Ehrlich 2005: 233234-235)
Estas consideraciones pueden extender a todos los agentes complejos adaptables, no
sólo humanos. Margulis y Sagan (2005:178), señalan que, “quizás todos los seres
vivos compartan nuestro sentido del libre albedrío”.
Desde el punto de vista
evolutivo, no tendría viabilidad un agente sustancialmente programado, y por lo
tanto que esté impedido de generar y elegir opciones.
La naturaleza ha creado organismos hábiles para enfrentar situaciones
complejas, variables e inciertas. La selección natural nos ha provisto de capacidad
para construir, actualizar y refinar modelos internos del mundo, en contextos de
acción
inéditos
ó
mundanos
(Selten,
2001).
Los
agentes
que
producen
comportamientos estereotipados, tienen menor probabilidad de sobrevivir que los
agentes con comportamiento más flexibles. Tiene mayor probabilidad de sobrevivir,
el agente que construya un sistema cognitivo flexible - como para no caer en una
situación caótica - y lo suficientemente estable, para retener estructuras exitosas de
conocimiento – sin caer en la rigidez -. Esto es, programas conductuales
parcialmente cerrados y abiertos. Mientras que el primero, establece con precisión la
conducta del agente - que le permite explotar el conocimiento exitoso -, el segundo
deja abiertas alternativas – que le permite adaptarse y explorar el ambiente
cambiante. Desde esta perspectiva el agente esta comprometido en dos tipos de
actividades cognitivas de explotación y, exploración. (Cf. Tabla No.2)
•
Las actividades de explotación buscan utilizar el conocimiento
existente. Su principal objetivo es el explotar el conocimiento local,
dentro de los límites de lo conocido. Este tipo de actividad se orienta
más a la selección y estandarización de las prácticas exitosas. Por esta
razón la actividad de explotación no genera novedad, sino estabilidad
y reforzamiento de las rutinas
•
Las actividades de exploración, transforman el espacio de búsqueda de
soluciones; buscan abrir nuevas oportunidades de aprendizaje,
eliminando rutinas y creando otras; generando nuevos problemas e
incertidumbre. Las actividades de exploración transforman o amplían
el espacio de posibilidades de solución.
7
Una de las funciones centrales de la historia evolutiva del agente es la de ayudar a
crear valores y hechos, que le permitan: combinar actividades de explotación y
explotación; simplificar y focalizar el espacio de soluciones; representar la realidad de
una forma acotada y manejable, y; dotar de significado la práctica del agente. La
historia del agente, contribuye tanto al establecimiento de restricciones de la
atención, como a la creación de recursos cognitivos, organizacionales y materiales
que potencian su práctica. La historia constriñe pero también permite.
Tabla No. 2.
Actividades de exploración/explotación
Exploración
Explotación
Se asocia con el aprendizaje que transforma el espacio
de posibles soluciones.
Se relaciona con el aprendizaje y la obtención de alguna
ventaja en la disputa por la competencia de recursos
escasos.
Es requerida para sobrevivir en el largo plazo.
Es requerida para mantenerse en el corto plazo.
Involucra desarrollo de nuevas capacidades o cosas.
Involucra el uso eficiente de las capacidades existentes.
Se asocia con situaciones que implican: riesgo,
variación, experimentación, juego, flexibilidad,
descubrimiento e innovación.
Se asocia con términos como el refinamiento, opción,
producción, eficiencia, selección, implementación,
ejecución.
Los agentes adaptables que se comprometen en
actividades de exploración en detrimento de la
explotación, probablemente obtienen bajos beneficios y
presentan ideas subdesarrolladas con pocas
capacidades distintivas.
Los agentes adaptables que se introducen en la
explotación en detrimento de la exploración es probable
que se encuentren atrapados en un equilibrio subóptimo.
Se asocia con la creación de nuevas prácticas, productos
y procesos
Se asocia con la estandarización de prácticas, productos
y procesos.
Incrementa la probabilidad de lograr niveles de
desempeño por arriba o debajo de la tendencia de la
trayectoria histórica.
Es probable que mantenga la línea de tendencia
histórica.
Cuestiona lo establecido, pueden implicar una pérdida
de control y coordinación.
Requiere conservar la identidad, conocimiento y
prácticas existentes con cierta cantidad de control y
coordinación,
Fuente: Elaboración propia con datos de Nooteboom (2000); March (1991); Dijksterhuis, Van den Bosch y
Volberda, (1999); Lewin, Long, y Carroll (1999); Abernathy y Utterback, (1978), Moreno y Lara, (2007) ;
Croguennec y Lara (2007).
¿Con qué recursos cuenta el agente para explotar /explorar problemas
complejos? Es posible identificar un conjunto de componentes – recursos - de la
práctica individual, que permanecen relativamente “estables” durante un periodo.
¿Qué es una práctica individual? Los componentes de la práctica individual son: i) El
lenguaje que utiliza para resolver problemas; ii) las preguntas que reconoce como
problemas importantes; iii) los enunciados (imágenes, diagramas); iv) el conjunto de
patrones (o esquemas) – buenos y defectuosos - que subyacen en sus explicaciones;
8
v) los ejemplos estándar; vi) los paradigmas de experimentación y observación, viii)
junto con los instrumentos y herramientas. 8
Estos componentes son fruto de: i) las interacciones sociales (entre agentes),
y; ii) las interacciones asociales (interacción agente – objeto). Como resultado de
estas interacciones, se generan al interior de cada componente, como entre los
componentes de las prácticas, tensiones y conflictos. La característica de la práctica
es que, es específica, diversa, dinámica y multidimensional.
Utilizando este marco analítico, en la sección siguiente se describen, de
manera estilizada, los procesos implicados en la evolución de un agente complejo
adaptable.
2.- Mecanismos, Propiedades y Estructura del agente
Muy extendido en la ciencia de la inteligencia artificial, el concepto de agente
complejo adaptable, nos ayudará a contar con una nomenclatura y con una
representación más precisa. Este concepto designa a elementos de la naturaleza que
tienen la capacidad de adaptación. Un agente puede ser una persona, una ameba, etc.
El agente es complejo, porque está integrado por un número elevado de elementos,
que interaccionan de una forma no-lineal. La manera en la que el agente responde a
su ambiente y persigue sus objetivos, puede incluir deliberación o nula deliberación.
A estas características se debe agregar la dimensión física del agente. Para Herbert
Simon, es necesario:
“llamar la atención sobre la importancia crítica del interfaz entre el medio y el
sistema inteligente: los órganos sensoriales y motores que el último posee.
Este interfaz plantea algo que de diferentes maneras es el problema más
delicado del diseño de un sistema adaptativo.(...)”(Simon, 1987:32)
Resulta útil por esta razón, identificar los componentes que definen al agente
adaptable. Se entiende por arquitectura del agente, tanto los sensores físicos –
medios que le permiten recoger información del mundo -, como los actuadores físicos
– medios que le permiten transformar el mundo objetivo-. Los sensores y los
actuadores, funcionan como interfaces entre el medio interno y el ambiente. Se
entiende por “programas” al conjunto de reglas que orientan al agente. La función
del programa es: i) interpretar el flujo de información que ingresa al sistema
En nuestro trabajo, integramos en el concepto de práctica, dos dimensiones básicas ausentes
en Kitcher (1993) el de aprendizaje ex ante y aprendizaje ex post. Conceptos esenciales para
entender la naturaleza de la exigencia de adaptación en condiciones de incertidumbre.
8
9
cognitivo del agente; ii) insertar esa información en la secuencia histórica del agente,
y; iii) orientar sus acciones. Así, se define:
AGENTE = ARQUITECTURA + PROGRAMAS
Un agente complejo adaptable tiene la habilidad de interactuar con su ambiente,
utilizando una arquitectura específica y programas o modelos internos específicos.
Holland (2004) identifica un conjunto de mecanismos y propiedades, comunes a los
sistemas complejos adaptables, las cuales se sintetizan a en la tabla 1.
Tabla 1: Mecanismos y Propiedades de
los Sistemas Complejos Adaptables
Propiedades
Mecanismos
Agregaciones. Se considera esencial, el
despliegue de comportamientos complejos a
partir de interacciones agregadas de agentes
menos complejos. Cuando los agentes se
agregan se los considera como meta-agentes.
Marbetes o etiquetas. Facilita la visibilidad
de propiedades (internas y externas)
facilitando así, la interacción selectiva. Es un
arma útil para la especialización y la
cooperación.
No-linealidad. Son sistemas altamente
sensibles a las condiciones iniciales. La
interacción no puede ser explicada por la
simple suma de las actividades individuales
de los agentes. Se requiere representar la
trayectoria histórica del agente.
Modelos internos. Un agente que tiene
capacidad de representar – con muestras
limitadas de - su medio ambiente, puede
anticipar
las
consecuencias.
Las
oportunidades de supervivencia del agente
serán mayores cuánto mas precisas sean las
predicciones producidas por sus modelos.
Flujos. Los agentes están conectados con el
ambiente,
para
intercambiar
energía,
información o materia. Los agentes son nodos
– procesadores – en tanto, que los conectores
determinan las posibles interacciones.
Bloques de construcción. El agente tiene
la capacidad de descomponer en partes una
escena
compleja,
y
reagrupar
los
componentes en distintas combinaciones.
Para,
posteriormente,
reutilizar
esas
La diversidad. En la lucha competitiva por combinaciones
en
una
variedad
de
la sobrevivencia, los agentes aprenden y situaciones. De esta forma se crean las
transforman el mundo, generando nuevos jerarquías.9
recursos. Estos recursos permiten la
emergencia de nuevos agentes. La diversidad
es el producto de la adaptación.
Fuente: Elaboración propia a partir de Holland (2004)
¿Cómo se han conformado estos distintos mecanismos y propiedades?. La
explicación darwinista considera la capacidad cognitiva del agente, como una red
neuronal plástica y en blanco, que la historia evolutiva marcó y configuró (Dennet,
9 Por ejemplo, la naturaleza tiene en los quarks uno de sus bloques de construcción
fundamentales. A partir de ese elemento y de su combinación se forman la secuencia:
quark/nucleón/ átomo/molécula/organelo/ célula, etc. (Gell-Man, 1995, Holland, 2004)
10
1999; Dawkins, 1993).10 El agente ha evolucionado en un mundo que tiene estructura,
y por ende su capacidad cognitiva representa en gran medida la estructura del mundo
(Smith, 2003; Simon, 1956, 1969). Su forma de organizar el mundo no es arbitraria.
La teoría y los experimentos efectuados por la neurociencia y por la
neuroeconomía, establecen que, el ser humano, combina procesos cognitivos y
emocionales, distribuidos en diferentes subsistemas, organizados de manera
jerárquica y, con propiedades y mecanismos no reductibles. Esta nueva imagen,11 se
presenta en la Tabla 3.
Tabla 3
Dos Dimensiones de Funcionamiento Neuronal
Cognitivo
Afectivo
I
II
III
IV
Procesos controlados
•
Serial
•
Mucho esfuerzo
•
Deliberadamente evocado
•
Buen acceso introspectivo
Procesos automáticos
•
Paralelo
•
Sin esfuerzo
•
Reflexivo
•
Sin acceso introspectivo
Fuente: Camerer, et.al. (2005: 16)
La tabla 3, tiene como objeto identificar dos dimensiones claves del funcionamiento
neuronal. El proceso controlado procesa la información de manera serial, y;
cuando hay problemas tiende a ser evocado de manera deliberada, asociada con un
10 Esta concepción tiene raíces filosóficas dentro del empirismo ingles de Locke y el
“asociacionismo” de Mill; así como dentro del conductismo que dominó desde los años veinte
hasta los sesenta del siglo XIX. Locke así como pensadores de la ilustración sostenían, en
contra de la iglesia y de la monarquía, la primacía de la experiencia en contra de
explicaciones de diferencias innatas. Escuela representada por Skinner y Pavlop (Pinker,
2003).
11 Esta nueva cartografía de la capacidad evolutiva del agente, se apoya en resultados
experimentales asociados a la neurociencia. La neurociencia informa de sus resultados a la
psicología cognitiva y ésta a la economía. Y recientemente, y sobre todo a partir de los trabajos
de Camerer, et.al. (2005), la neurociencia informa directamente a la economía, si mediación
alguna; campo convergente que se denomina neuroeconomía.
11
sentimiento de esfuerzo.12 En tanto que el proceso automático, que es el modo
normal de funcionar del pensamiento, opera de manera paralela, sin esfuerzo y no es
accesible a la conciencia.
“Because of the massively interconnected “network” architecture of neuronal
systems, computations done in one part of the brain have the potential to
influence any other computation, even when there is no logical connection
between the two”. (Camerer, et.al. 2005:21)
La posibilidad de procesar información en paralelo facilita la respuesta rápida;
permite efectuar de manera masiva multitareas, y; provee redundancia.13 El proceso
automático se interrumpe cuando el agente se enfrenta a eventos inesperados, o
situaciones emocionales fuertes. Particularmente durante las crisis, se requiere
modular la pugna que se produce entre sus propensiones automáticas y sus
necesidades de deliberación. ¿En este proceso, qué papel juegan las emociones? Para
Herbert Simon (1989) un programa teórico que busque explicar la racionalidad como
adaptación evolucionista, debe explicar el papel de las emociones:
“(A) fin de contar con algo similar a una teoría completa de la racionalidad
humana, (tenemos) que comprender el papel que juega la emoción. (…) Una
teoría conductual de la racionalidad, interesada en el foco de atención como
principal determinante de la elección, no disocia la emoción del pensamiento
humano; tampoco, bajo ningún concepto, subestima los poderosos efectos de
la emoción al establecer la agenda para la resolución de problemas humanos.
(Simon 1989:44-45)
Para la mayoría de los científicos estudiosos de las emociones, la función central de
las emociones no reside en los estados afectivos asociados, sino en su papel en la
La herramienta clásica de la teoría económica como la programación dinámica y del árbol
de decisión, pueden ser vistas como representaciones estilizadas de este proceso controlado
(Simon, 1970).
13 Aunque fue uno de los primeros en reconocer el papel del comportamiento programado,
subconsciente, y rutinario, Herbert Simon, examinó el proceso de resolución de problemas
desde la perspectiva del conocimiento experto, explícito, secuencial y conciente. Tanto sus
modelos de inteligencia artificial, como la resolución de problemas lógicos y criptoaritméticos
por parte de seres humanos – que tanto le gustaba -, son explicados siguiendo las pautas que
los expertos expresaban verbalmente. Para Herbert Simon, la inteligencia no es sino el
conocimiento extraído de los expertos a través de “protocolos verbales”. Estas reglas del
pensamiento –conocimiento experto - no evolucionaban, sólo se combinaban sin dar lugar a
la evolución y emergencia de verdades nuevas y significativas. No logró establecer una
explicación de la inteligencia coincidente con la explicación darwiniana. Una crítica interna al
modelo de Simon y su alternativa en Holland, et.al. (1989), y Holland (2004).
12
12
motivación, y en la formación de tendencias de acción, necesarias para sobrevivir
(Frijda 1986; Berkowitz 1999).
“ (C)oncentrar la atención – señala Herbert Simon - es una de las funciones
principales de los procesos que llamamos emociones. (…) Nuestra habilidad
para arreglárnoslas con esa limitación y sobrevivir a pesar de ir paso a paso
depende de los mecanismos, particularmente emotivos, que garantizan a los
nuevos problemas de gran urgencia una suprema prioridad en la agenda”
(Simon 1989: 33-34)
Las emociones tienen valencia: ellas son de signo positivo o negativo. Los estados
emocionales producen interrogantes del tipo “go/no-go”, que motivan la adopción o
el rechazo de determinados comportamientos (Zajonc 1998). En contraste, los
procesos cognitivos generan respuestas tipo: verdadero ó falso. El sistema cognitivo
por si mismo no produce acción; para influir en el comportamiento humano requiere
del concurso del sistema afectivo - aunque es necesario reconocer que no están
perfectamente correlacionados-.(Camerer 2005) Una gran parte del sistema
cognitivo – percepción y lenguaje - y emocional – hambre, sed, dolor, pasión, deseo
sexual - operan de manera automática (Buck 1999).
¿De qué manera la selección natural elige a los agentes? Los agentes que no
han sido capaces de conectarse causalmente y emocionalmente con el mundo,
perecen;14 los agentes que sí, se reproducen ó se apropian de más recursos. De esta
manera, la naturaleza se convierte en un mecanismo de “selección natural” de la
conducta.15 Representación que resulta coherente con los nuevos resultados de otros
campos disciplinarios, e ilustra bien el interés de la comunidad científica - biólogos
evolutivos, neurocientíficos, inteligencia artificial, psicología cognitiva, matemáticos
y economistas - por explicar las capacidades de los agentes adaptables.
14
Por razones de brevedad, de aquí en adelante, cuando se aluda a “cognición” se incluye en
el concepto tanto la dimensión cognitiva, como la emocional.
15 El conductismo establece la primacía de la experiencia y del mundo exterior sobre el agente.
No le interesa ni el fondo genético, ni la historia evolutiva de la especie, sólo tiene relevancia
el ambiente. No le interesa qué clase de organización interna caracterizan al agente. En esta
teoría lo que cuenta es la capacidad del agente para retener la estructura causal del mundo y
almacenar esa información. La estructura del mundo determina la conducta del organismo.
El conductismo estricto en psicología es sólo motivo de interés histórico; como corriente del
pensamiento está extinta. Esta forma de representar al agente se recupera, aunque no con las
formas extremas del conductismo, en la teoría conexionista de Rumelhart y McClelland
(1986).
Para la teoría conexionista, la realidad y en particular los estímulos son los encargados de
imprimir sobre las redes neuronales del agente, las conexiones causales que luego le
permitirán adaptarse y sobrevivir. Holland (, 1998; 2004) se encuentra cerca del programa
teórico conexionista.
13
3. Aprendizaje, retroalimentación y estructura del ambiente.
Cuando se requiere explorar el espacio de soluciones y no se cuenta con información
alguna sobre las distintas alternativas y consecuencias, no queda otra opción que
buscar de manera ciega.16 En alguna medida todos los procesos de resolución de
problemas se implementan por la vía del ensayo –error. Y, “cuanto más difícil y
novedoso sea el problema, - señala Herbert Simon - más probable será que se
requieran más casos de ensayo error para encontrar una solución.” (Simon; 1969:95)
Se puede estilizar la secuencia evolutiva de aprendizaje ensayo y error, del siguiente
modo. Sea “P” el problema, “TS” soluciones tentativas, y “EE” la eliminación de
errores.
Esquema. 1: Evolución del Conocimiento Básico
TS1
P1
TS2
.
.
.
TSn
EE
P2
Fuente: Popper (1992: 225)
El esquema No. 1, describe cómo al inicio, un problema (P1) dispara el proceso de
generación de soluciones tentativas (TSn), al final del cual, vía selección natural, se
eliminan los errores y se retienen los ensayos exitosos (EE).17 El mecanismo de
selección elimina o fortalece, parcial o totalmente: las hipótesis, o las estrategias, o al
agente (Axerold y Cohen, 2000). Como resultado de la práctica, el agente extrae
información acerca del mundo y de sus recompensas. La naturaleza refuerza
determinados tipos de comportamientos en la medida que cumplen con un conjunto
de condiciones:
Todas las teorías relacionadas con el aprendizaje contienen un componente de ensayo y
error (Campbell 1997: 61). Desde esta misma perspectiva, se puede representar la evolución
de los organismos. “Todo organismo – señala Popper - se puede considerar como un sistema
jerárquico de controles plásticos (…). Los subsistemas controlados hacen movimientos de
ensayo y error que el sistema de control en parte suprime y en parte restringe.” (Popper,
1966:23)
17 La creación de nuevas hipótesis, se puede interpretar como mutación.
16
14
i) Para que el agente retenga la relación entre una acción concreta y su
resultado, es necesario que la relación causal entre la acción y la consecuencia
se “manifieste” claramente;
ii) Cuando el resultado es positivo, el agente debe estar capacitado para
explotar aquellas acciones concretas que tienen una relación causal aparente
con el resultado;18
iii) el agente evitará aquellas acciones que tengan una relación causal
aparente con el resultado indeseable.
El refuerzo instruye acerca de cuáles son las condiciones deseables y las indeseables;
ello presupone que las señales que envía el ambiente no sean ambiguas, y ocurran
inmediatamente después de la acción. ¿Es esta, la manera general en la que los
agentes adaptables adquieren nuevos conocimientos fácticos del mundo, en tanto el
ambiente los va seleccionando? La explicación previa resulta incompleta, se requiere
adicionalmente examinar atributos adicionales, tanto de los problemas, como del
agente. Esto es, depende de la estructura del aprendizaje, sintetizada por Hogarth
(2002) de la manera siguiente:
La tabla 4 busca estilizar dos dimensiones que definen la estructura del
aprendizaje. Una es la consecuencia de los errores – eje vertical - y la otra, la calidad
de la retroalimentación – eje horizontal -. La hipótesis central que sostiene esta
taxonomía es que, el aprendizaje depende, en primer lugar, de la retroalimentación
del ambiente, y del tipo de consecuencias implicadas. Así, si la calidad de la
retroalimentación es ambigua, se retrasa, o es incierta, el agente no cuenta con
indicaciones o pistas para reconocer las consecuencias de sus acciones.
Una
información pobre puede disolver las conexiones y el refuerzo, y crear ruido en la
estrategia del aprendizaje. Una retroalimentación clara, rápida y precisa, permite
corregir y mejorar rápidamente la estrategia de aprendizaje implicada.
En el eje vertical se representa dos tipos de ambiente, uno exigente y el otro
benévolo. Un ambiente exigente se caracteriza por demandar decisiones precisas.
Por ejemplo, las valoraciones y procedimientos de un cirujano, o de un corredor
profesional de vehículos de carrera, son rápidamente expresados por el curso de los
acontecimientos, que puede significar en el caso del médico, la vida o la muerte del
paciente; llegar a la meta o sufrir un accidente con consecuencias fatales e
irreversibles en el caso del piloto de coches de carrera. Existen por otro lado,
Aparente en tanto que puede o no expresar la causalidad del mundo – nivel óntico -; a veces
los agentes infieren causalidad donde no existe, ó, a veces no reconocen nexos causales
cuando si existen, etc.
18
15
ambientes benévolos de aprendizaje, como por ejemplo cuando cometemos errores al
conducir un vehículo y tomamos la calle equivocada, podemos corregir el evento y a
bajo costo.
Tabla 4
La estructura del aprendizaje
Exigente
Consecuencia de los errores
Relevante-exigente
Irrelevante-exigente
Relevante-benévolo
Irrelevante-benévolo
Benévolo
Relevante
Irrelevante
Calidad de la retroalimentación
Fuente: Hogarth 2002: 124
La tabla 4, combina esas dos variables en cuatro cuadrantes con el fin de identificar
las posibles tensiones o exigencias de aprendizaje en cada uno de los distintos
ambientes. El aprendizaje será más fácil cuando la calidad de la retroalimentación
sea relevante, y será cada vez mejor mientras se transite de un ambiente benévolo a
uno exigente, que demanda precisión. Cuando la calidad de la retroalimentación sea
pobre, ambigua o con ruido y el ambiente sea benévolo, el agente puede permanecer
atrincherado en una concepción supersticiosa del mundo, sin consecuencia o costo
alguno. No así cuando la calidad de la retroalimentación es pobre y la consecuencia
de los errores exigentes.
Distintos problemas asociados a diferentes estructuras del ambiente,
plantean la interrogante en torno a ¿Qué estrategias siguen los agentes para
identificar soluciones? Se examina a continuación distintas formas de aprendizaje
que apuntalan formas también distintas de exploración de posibles soluciones.
16
4.- Aprendizaje basado en modelos internos y problemas débilmente
definidos
El agente ha evolucionado, en un mundo caracterizado por problemas débilmente
definidos;19 con mensajes contradictorios ó de múltiples sentidos; con información
incompleta; con circunstancias abigarradas que favorecen la emergencia de familias
de problemas. En este contexto, no busca establecer la “verdad” o la consistencia
lógica, el agente está comprometido continuamente con la solución de problemas con
recursos cognitivos restringidos. La exactitud y las reglas fijas son pobres estrategias
para sobrevivir. La lógica solo funciona si la información es completa.20 Este
ambiente exige velocidad y economía en la construcción de hipótesis. Por ello,
sobrevive aquel que aprovecha los pequeños indicios o pistas que emergen en el
ambiente para luego, amplificar e integrar esos fragmentos de información dentro de
su representación del mundo (Simon, 1956, Selten, 2001).
¿Qué estrategia sigue el agente cuando no cuenta con experiencia ni
conocimientos que le permitan identificar pistas o claves para resolver problemas?
Supongamos inicialmente que es un agente reactivo simple; esto es, sólo responde a
sus percepciones actuales y no guarda memoria de sus éxitos o fracasos. ¿En qué
condiciones objetivas puede tener éxito este tipo de agente? Primero, es necesario
que sea totalmente observable para que pueda representar el problema, las
alternativas
y
las
consecuencias
asociadas.
En
segundo
lugar,
que
la
retroalimentación del ambiente sea rápida, y clara, de tal suerte que el agente pueda
asociar la consecuencia con su acción de una manera clara y temporalmente próxima.
Y, en tercer lugar, que tenga la capacidad de procesar esa información en poco
tiempo y a bajo costo.
Los problemas no son totalmente observables; la respuesta del ambiente no
siempre se desencadena después de la acción, bien puede retrasarse y adicionalmente
no expresar claramente cuál es la consecuencia de la acción. Y finalmente, aún
19 De acuerdo al grado de estructuración de los problemas, Newell y Simon (1977)
identificaron dos clases de problemas: i) problemas bien definidos y; ii) problemas
débilmente definidos. En los problemas bien definidos, el agente puede considerar todos los
elementos del problema. El estado inicial, los operadores, las medidas de promesa y los
estados de solución son no-ambiguos, están bien definidos. De esta manera el agente puede
elegir una solución satisfactoria. A diferencia de los problemas bien definidos en este, los
elementos del problema son desconocidos. Los operadores y los estados de solución están
débilmente definidos o son ambiguos. Requieren la integración de diferentes dominios de
conocimiento. Posee usualmente múltiples soluciones (ó es insoluble), así como también
múltiples criterios para evaluarlas.
20 El agente no sigue las reglas de la lógica o el cálculo de probabilidades – como sostiene la
teoría económica neoclásica -, sino responde a la necesidad de enfrentar, con recursos
limitados, problemas débilmente definidos. (Simon, 1969; Kahneman, Slovic and Tversky,
1982; Gigerenzer and Selten, 2001; Gigerenzer, 2001)
17
contando con información clara y con señales rápidas, los problemas de búsqueda de
complejidad- exponencial no pueden resolverse sin la acumulación de información
previa, salvo en casos pequeños. La forma más efectiva que tienen los agentes de
manejar la visibilidad parcial es almacenar información de las partes del mundo que
no puede ver. ¿Cómo? A través de modelos internos. Se puede imaginar un proceso
de selección natural, en el que los agentes que logren construir modelos internos
congruentes con el mundo, se desempeñan mejor y tengan mayores posibilidades de
reproducirse y de subsistir. Los agentes que no, perzcan.21
El método o heurística del ensayo-error “ciego”, ¿hasta donde puede explicar
el aprendizaje de los agentes adaptables? Desde la perspectiva de Johnson - Laird:
“(El) método puro de “ensayo-error” se parece a la evolución de las especies,
con arreglo a una teoría neodarwiniana. Funcionará sólo si hay una
oportunidad razonable de converger en el programa requerido mediante una
serie de pasos graduales, en cada uno de los cuales exista una probabilidad
razonable de que se produzca por azar, y en los que cada uno podría
mantenerse con éxito con el fin de conducir a la siguiente mejora. Las
oportunidades de adquirir alguna habilidad relevante utilizando un método
neodarwiniano no restringido son prácticamente insignificantes, tal y como
los trabajadores de la inteligencia artificial descubrieron en los años sesenta
cuando fracasaron los programas basados en dicho método” (Johnson-Laird,
2000: 127).
El método de ensayo y error “no opera mediante ensayos azarosos o aleatorios (..)
debe haber al menos una “secuela” (Popper, 1992: 227). La razón de ello es que el
agente construye un modelo del mundo que le permite aprender de sus errores. Para
Simon “(E)l ensayo y error no es completamente azaroso o ciego; de hecho es
altamente selectivo” (Simon, 1969:95). Si bien es cierto que el aprendizaje por ensayo
y error depende de la repetición de la misma tarea, también es cierto que, “(s)in
esperar, pasivamente, que las repeticiones nos impriman o impongan regularidades,
tratamos activamente de imponerle regularidades al mundo” (Popper, 1963: 46).22
El conocimiento acerca de “cómo funciona el mundo” tanto si está implementado con un
circuito booleano simple o con teorías científicas completas se denomina modelo del mundo.
Se reconocen dos tipos de modelos, los modelos internos y los modelos externos. (Holland,
2004)
22 En esta misma dirección, Herbert Simon (1989) expresaba que se debía ser un poco cauto
al aplicar las ideas evolucionistas darwinianas a la sociedad. En particular respecto a las
suposiciones estadísticas de la teoría evolutiva. “(S)i aplicamos las ideas evolucionistas a la
sociedad… tenemos que preguntarnos si es factible la selección estadística por medio de
ensayos repetidos. ¿Cuántas explosiones nucleares se necesitaran para determinar qué
21
18
Esto es posible, en tanto representamos el mundo a través de modelos internos y nos
servimos de esa representación para construir expectativas.23 Como se examina a
continuación.
Aprendizaje Basado en Modelos internos y Aprendizaje ex ante.
El agente aprende de revisar, organizar y mejorar sus modelos internos. Por
ejemplo, el arquero que busca mejorar sus disparos, revisando sus conjeturas. Esta es
una vía privilegiada para mejorar su desempeño, toda vez que, en este caso, el
ambiente provee señales pobres acerca de la complejidad de la trayectoria de cada
disparo. En este ejemplo, el proceso de aprendizaje es fruto de un agente que procesa
el mundo de una manera activa. (Gigerenzer, 2001; Todd, 2001)
El agente procesa la información proveniente de los órganos de los sentidos;
reconoce y correlaciona el estímulo con experiencias previas y elabora una
respuesta.24 El agente a través de la práctica, retiene distintas redes de conexiones
causales mediante la regla “si ⇒ entonces” (condición – acción)25 que, a la postre, se
traducirán en capacidad para el reconocimiento de patrones (Newell y Simon, 1977;
Holland, 2004). 26
Cada vez que el agente se expone a un mismo acontecimiento, fortalece las
viejas conexiones.27 Y cuanto más cercanas y semejantes sean sus experiencias,
mayor será el grado de interacción de las distintas redes de conexiones. Lo cual
contribuye a que, una población de esas conexiones se transforme de memoria de
corto plazo, a memoria de largo plazo (Johnson-Laird, 2000). Lo que se convierte en
memoria de largo plazo, es el núcleo común de las redes superpuestas. Este núcleo
común, no representa una conexión singular, sino un conjunto de propiedades
especies resultan suficientemente aptas para sobrevivir en el orbe?. (…) Si consideramos la
evolución como un proceso de prueba en el que los errores son eliminados por las fuerzas de
la selección, este modelo se vuelve inapropiado cuando sólo hay un ensayo y no hay lugar
siquiera para un solo error.” (Simon, 1989:56)
23 A diferencia de la teoría psicológica conductista, la teoría psicológica cognitiva, considera al
agente como un actor activo.
24 Una cosa es reconocer la importancia de las recompensas y otra muy distinta, buscar
sustituir la explicación del agente por el nexo asociativo de acción – recompensa. Explicación
última asociada al conductivismo.
25 Bloque de construcción del agente complejo adaptable ( Holland, 2004)
26 El cerebro puede ejecutar hasta doscientos billones de operaciones en un segundo y de
manera paralela. La deliberación conciente sólo puede ser una parte diminuta de la
inteligencia. Algunos psicólogos creen que el pensamiento serial y deliberativo representa sólo
el 3% de nuestra inteligencia. El contar con una memoria procedimental, tácita permite que la
parte deliberativa, esté libre para explorar o resolver problemas. Este 3% resulta crítico en la
construcción de modelos internos y en la formación de estrategias con pocos recursos y poco
tiempo disponible.
27 El conexionismo actual, en la psicología cognitiva, combina el programa del conexionismo
de Rumelhart y McClelland (1986) con teorías que reconocen estructuras innatas –
genéticamente programadas - de aprendizaje (Pinker, 2003).
19
compartidas por una clase extensa de circunstancias físicas, sociales o lingüísticas,
anidadas jerárquicamente, útiles para sobrevivir.28 No son las conexiones
individuales, aisladas, lo relevante en este proceso, sino el patrón de interacción29 y
de agregación de los modelos internos.
30
Desde esta perspectiva, un solo modelo
interno, así como una sola neurona no pueden hacer mucho por si solos. La
capacidad de resolución de problemas es una propiedad emergente de los modelos
internos que interaccionan, unos, de manera masiva y paralela, y otros, de manera
secuencial.31
Es interesante notar cómo, los modelos internos, compiten y cooperan32 entre
si, buscando influir en el proceso de decisión y comandar el curso de acción.33 Así
como la experiencia reconfigura continuamente a la población de modelos internos,
así también la población de modelos internos, modifica la forma como el agente
experimenta su trato con el mundo, modificando la realidad y simultáneamente su
propia naturaleza interna.34
Gell-Man (2003) describe, de manera estilizada, la evolución del proceso
cognitivo, mediante el cual el agente procesa información (Cf. Esquema No. 2).35 El
ciclo se inicia cuando el agente, a partir de datos previos - incluido el
comportamiento y sus efectos-, percibe regularidades, condensándolo en un esquema
o modelo interno. Los modelos internos le permiten a su vez anticipar consecuencias
y elegir la mejor alternativa posible. Un recurso cognitivo fundamental es que la
revisión se efectúe “internamente”, simulando las distintas posibilidades prácticas, y
eligiendo ex ante la senda a seguir. De esta forma no pone en riesgo, sus recursos,
La estructura innata tiene la función de reconocer información “crítica” para retenerla.
Esta estructura innata permite la evolución en la conformación de patrones de
reconocimiento a una velocidad mayor que una estructura ciega o no jerárquica.
29 Propiedad de no-linealidad y de flujos del agente adaptable. (Holland, 2004)
30 Propiedad de agregación del agente complejo adaptable. (Holland, 2004)
31 Por ejemplo, a nivel organizacional, una de las maneras de descomponer los problemas en
subproblemas, se efectúa a través de la división del trabajo y la especialización departamental.
La departamentalización tiene varias funciones: contribuye a disminuir la complejidad de la
interacción de la organización con el ambiente; permite simplificar el problema y
comprometer recursos especializados en la solución de los problemas y; utilizar recursos de
manera paralela en vez de forma secuencial.
32 Utilizando mecanismos de marbeteado. (Holland, 2004)
33 Los modelos internos cooperan cuando los modelos internos específicos no pueden
representar el curso de acción, y por ende requieren el concurso de los modelos internos
generales. Y al contrario cuando los modelos generales no son lo suficientemente precisos
para organizar la práctica, emergen los modelos internos específicos, provistos de mayor y
más precisa información (Holland, et.al, 1989; Holland, 2004).
34 Corriente causal de interacción ascendente y descendente (Hodgson, 1999). Carlos Marx
denominó a esta dialéctica, sujeto - mundo, como “praxis.”
35 En lugar de “modelo interno”, Gell-Man utiliza “esquema”, ambos conceptos son
equivalentes.
28
20
tiempo, estrategia o su propia existencia.36 Una vez que una secuencia de modelos
internos toma el curso de la acción, se pone en tensión: la descripción causal del
evento, la predicción y el comportamiento desplegado en el mundo real. El proceso
de retroalimentación, ejerce “presión selectiva” sobre la población de modelos
internos en competencia, conservando los que contribuyan mejor a la resolución de
problemas y, eliminando los incorrectos.
Esquema 2
Funcionamiento de un Sistema Complejo Adaptativo
Consecuencias
(mundo real)
Descripción, predicción, comportamiento
(mundo real)
Efecto selectivo sobre
la viabilidad de
los esquemas
y la competencia
entre ellos
Datos
presentes
Esquema que resume y permite hacer predicciones
(uno de entre muchas variantes en competencia)
Identificación de regularidades
y compresión
Datos previos,
incluido el comportamiento y sus efectos
Fuente: Gell Man (2003: 43)
¿La capacidad de predicción y de elección es un atributo exclusivo de los seres
humanos?, ó, tal y como lo sostiene el darwinismo universal ¿es más bien, en
distintos grados y profundidad, una capacidad universal de los agentes adaptables?
Conviene no creer que la humanidad está organizada en una categoría aparte; que
nuestra especie es única y cualitativamente superior. Somos animales, y por ende no
Considerar el aprendizaje desde la perspectiva de los modelos internos, ayuda a detectar
atributos, que en la tradición de la teoría económica evolutiva, son ignorados, por ejemplo el
papel central de las expectativas, la conexión de las expectativas y el ciclo económico.
Ausencia que tiene implicaciones profundas en el edificio teórico evolutivo.
36
21
estamos por “encima” de la naturaleza. Por esta razón resulta instructiva la manera
cómo, los biólogos, representan a los agentes adaptables, ya sean amebas, ó seres
humanos.37
“Cuando se les ofrecen alimentos variados, las bacterias nadadoras, los
ciliados, los mastigotos y otros microbios móviles eligen, seleccionan. Con sus
pseudópodos
retráctiles,
Amoeba
proteus
encuentra
apetecible
a
Tetrahymena, pero evita a Copromonas. Paramecium prefiere ingerir
pequeños ciliados, pero si no tiene mas remedio se alimenta de Aeromonas y
otras bacterias.” (Margulis y Sagan, 2005:179)
Los agentes adaptables no sólo asimilan nutrientes del mundo que los rodean, sino
que procesan, con diferentes grados y profundidad hechos, experiencias e
impresiones sensoriales (Ehrlich, 2005). Desde la perspectiva de Kauffman (2003),
se puede plantear este problema desde el terreno de la semántica. Por ejemplo un
agente molecular que se introduzca en un agente autónomo puede ser: alimento;
veneno; una señal; un ente neutro; u otra cosa. El agente sobrevive, en tanto cuenta
con una semántica interna – de naturaleza química – que le permita predecir, por
ejemplo, que “hay más glucosa en esa dirección, que en aquella”.
“(E)n un agente autónomo la simple química puede alojar símbolos y signo en
el pleno sentido de estas palabras.”
(Así), “si el receptor es un agente
autónomo, tal como una bacteria, y la molécula entrante es el signo-símbolo
de “paramecio ameba a la vista” y, gracias a ello, la bacteria evita convertirse
en almuerzo nadando lejos, esa secuencia de eventos está cargada de
semántica. (…) (U)n agente autónomo es una cierta conjunción de materia,
energía y organización a la que es posible atribuir propósito en el sentido de
capacidad de obrar en su propio beneficio” (Kauffman, 2003:160)
Desde esta perspectiva la bacteria, representa su mundo, y se sirve de ese
conocimiento para adaptarse. Conocimiento, que se pueden representar bajo la forma
de una regla que establece que, dado una condición específica le corresponde una
respuesta u acción: si A entonces B. Estas reglas, - que Holland (2004) denomina
“modelos internos”, y que se comprimen en los genes o en la cultura - condensan las
El texto que sigue es posible que, un economista de la escuela evolutiva, lo encuentre similar
al esquema explicativo de la teoría económica neoclásica, toda vez que se explica al agente, no
siguiendo rutinas o hábitos, sino “eligiendo” alternativas de acción.
37
22
lecciones de supervivencia aprendidas en el transcurso de millones de años de
evolución. El bioquímico Daniel Koshland reflexiona en torno a las capacidades de las
procariotas:
“Elección”, “discriminación”, “memoria”, “aprendizaje”, “instinto”, “juicio” y
“adaptación” son palabras que normalmente identificamos con procesos
nerviosos superiores. Pero en cierto sentido, se puede decir que una bacteria
posee todas estas propiedades…Sería insensato concluir que las analogías son
sólo semánticas, ya que parece haber relaciones subyacentes en mecanismos
moleculares y funciones biológicas. Por ejemplo, el aprendizaje en las especies
superiores implica sucesos a largo plazo e interacciones complejas, pero
ciertamente la síntesis enzimático inducida debe considerarse uno de los
dispositivos moleculares más probables para la fijación de algunas conexiones
neuronales y la eliminación de otras. La diferencia entre instinto y
aprendizaje se convierten en una cuestión de escala temporal, no de
principio” (Koshland, 1992: 1055-1063)
A través de los modelos internos –sujetos a variación y a presiones selectivas -, los
agentes han desarrollado un mecanismo fundamental de anticipación – implícita y /o
explícita - de las consecuencias de sus acciones, o de las acciones de los otros agentes.
Los procesos evolutivos han creado agentes adaptables con “poder cognitivo” para
predecir estados del mundo, moldeándolo en su propio beneficio (Gell-Mann, 2003).
¿Cuál es la diferencia esencial entre el aprendizaje ex post y el aprendizaje ex
ante? Mientras que en el aprendizaje ex post no hay incertidumbre, los
acontecimientos están consumados; durante el aprendizaje ex ante, el agente debe
tomar decisiones riesgosas contando con poco tiempo, con pocos recursos y elevada
incertidumbre. ¿Qué implicaciones tiene el hecho que los agentes tengan capacidades
de explorar más allá de su experiencia, de simular el futuro? El concepto de
“aprendizaje ex ante”, ayuda a dilucidar la naturaleza del descubrimiento inductivo, y
por ende de la expansión de conocimiento.
Modelos internos, inducción y heurística del descubrimiento
El agente dotado de modelos internos, capaz de simular internamente secuencias
complejas de acción, puede requerir de un solo ensayo para inferir exitosamente, y no
de la acumulación voluminosa de datos o estímulos variados del mundo.38 Todo
Como resultado del proceso de aprendizaje, los agentes generan nuevos órganos
instrumentos, conductas o nuevas hipótesis.
38
23
agente debe resolver problemas, y este proceso lo conduce a explotar lo que sabe; a
extender sus conocimientos a otros dominios. El agente aprende a asociar el evento
A, con el evento B. Este proceso de inducción y generalización, no se debe a ninguna
reducción y comparación lógica de las
distintas conjeturas, sino al proceso
darwiniano de competencia /cooperación de los modelos internos.
“Because people have little or no introspective access to these processes, or
volitional control over them, and these processes were evolved to solve
problems of evolutionary importance rather than respect logical dicta, the
behavior these processes generate need not follow normative axioms of
inference and choice”. (Camerer, 2005:11)
Por esta razón interesa cómo el agente efectúa sus procesos de inducción. Desde este
horizonte teórico, interesa integrar la heurística del descubrimiento de Bart
Nooteboom (2000), en la medida que permite, en primer lugar, reconstruir y explicar
el proceso de expansión del conocimiento y, en segundo lugar, explicar cómo
evolucionan
la
descubrimiento,
práctica
está
de
explotación
constituida
por
las
/exploración.39
siguientes
La
fases:
heurística
del
consolidación,
generalización, diferenciación y reciprocación.40 (Cf. Esquema 3) Las cuales, se
describen a continuación:
Consolidación: Durante la fase de consolidación, tecnología, organización,
conocimiento y lenguaje se consolidan en prácticas estándares, lo cual se
convierte en base para una explotación eficiente. En esta fase los problemas
mal o débilmente definidos se convierten en problemas bien definidos.41 El
producto de la consolidación puede: i) servir como plataforma para la
expansión de nuevas aplicaciones, y por lo tanto la base para la actividades de
generalización, ó; ii) conducir a la repetición ciega e inercial de las prácticas.42
Esta explicación evita los dos extremos metodológicos: agente perfectamente racional
versus agente programado sobre-socializado.
40 De acuerdo con Kitcher (1993) es posible identificar distintas formas de progreso
conceptual, que coinciden de manera significativa con la explicación ofrecida por Nooteboom
(2000), estas formas son: introducción de esquemas incorrectos; eliminación de esquemas
incorrectos; generalización de los esquemas; y extensión explicativa.
41 Lo que se puede interpretar como transición de conocimiento tácito a explicito.
42 El resultado de este proceso puede no ser óptimo y tampoco único. Este proceso requiere
arreglos institucionales adecuados. La emergencia, velocidad y la eficiencia de la
estandarización depende de la presión competitiva.
39
24
Esquema No. 3)
Heurística del descubrimiento
Exploración
CAOS
Combinación
novedosa
Variedad
de
contenido
abierta
Reciprocidad
Consolidación
Diferenciación
Generalización
Variedad
de
contenido
cerrada
INERCIA
Explotación
Abriendo la variedad de
contexto
Fuente: Nooteboom B. (2000:184)
25
Generalización: Una de las vías para probar una práctica es la de buscar su
generalización en contextos nuevos, por ello la consolidación provee la base
para la generalización.43 La práctica de la generalización conduce a
actividades de exploración si: ilumina las limitaciones de las prácticas;
identifica los elementos de las prácticas que deben ser preservadas y; plantea
el uso de prácticas vecinas.
Diferenciación: En la medida en que el agente se mueve en distintos
contextos, la práctica requiere ajustarse a cada ambiente específico. En esta
fase, a diferencia de la consolidación, se requiere elaborar prácticas asociadas
a nuevos contextos.
Reciprocación: En esta fase se adoptan elementos de prácticas ajenas
encontradas en contextos novedosos. O también elementos de prácticas
existentes se transfieren a prácticas externas de otros contextos. La fase de
reciprocación, puede conducir al establecimiento de prácticas novedosas, ó a
la exploración caótica y desorganizada.
La heurística del descubrimiento, condensa una extensa experiencia inductiva
extraída de la práctica; son el resultado de millones de años de procesos analíticos
condensados, acumulados y explotados, generación tras generación, por los sistemas
complejos adaptables. Desde esta perspectiva, este tipo de conocimiento, no se opone
a la experiencia analítica consciente; la heurística del descubrimiento es el resultado
de la capacidad analítica del agente, por ello es postanalítica, y no preanalítica o no
analítica.
Aprendizaje supone procesar activamente la información que se obtiene del
ambiente.44 Esta experiencia está inscrita dentro de la historia del agente y dentro de
una ecología de acciones de otros agentes en los que co-evoluciona. El universo es
creativo y emergente (Kauffman, 1993, 1995, Watts, 2003).
La transición de la consolidación a la generalización, puede producirse o no; no es
automática. Esta fase se beneficia de la explotación de contextos variados.
44 ¿Aprendemos de la experiencia? Existen muchas y distintas respuestas. Una respuesta
frecuente en la literatura es que, aprender de la experiencia depende de la capacidad del
agente de representar el ambiente. En segundo lugar, que el aprendizaje basado en la
experiencia no conduce inexorablemente al establecimiento de prácticas óptimas. En tercer
lugar, la experiencia no necesariamente enviar señales claras, y por ello es un mal maestro. Y
dependerá del agente extraer inferencias correctas. En cuarto lugar los individuos al igual que
las organizaciones tienen limitaciones asociados a: sesgos cognitivos, conflicto, y naturaleza
de la división del trabajo manual / intelectual. (Kahneman, Slovic y Tversky, 1982;
Kahneman, D., A. Tversky, 1979)
43
26
5.- Resolución de problemas y aprendizaje medios /fines
¿Es posible estudiar la resolución de problemas, sin considerar las restricciones del
agente? El proceso de búsqueda está sometido a limitacioes. El agente, dotado de
energía limitada, requiere para sobrevivir, administrar su tiempo y energía
disponible. La magnitud e intensidad del proceso de búsqueda, depende de los
recursos - materiales, energía, información45 - disponibles (Simon, 1956; March y
Simon, 1958 ; Cyert y March, 1963; Gegirenzer y Selten, 2001, Todd, 2001).46 Por
ejemplo, para alimentarse, un animal (ratón, conejo, etc.) necesita explorar el espacio
de posibles soluciones. Suponga que el alimento está localizado al final de cada
camino; distribuido de distintas maneras. El alimento puede estar, concentrado en
un grupo de caminos adyacentes, o, repartido aleatoriamente. Existen tres formas de
explorar el espacio, de manera: i) exhaustiva; ii) aleatoria, ó; iii) selectiva. ¿Cuáles
pueden ser los posibles resultados si, se siguen cada una de estas distintas formas de
explorar el espacio?:
i)
La búsqueda exhaustiva, se puede aplicar con éxito a circunstancias
simples, por lo demás poco frecuentes en la vida. Si el problema se
caracteriza por elevada complejidad temporal y de espacio, esta
estrategia no resulta factible.47
ii)
La exploración aleatoria, contiene promesas y amenazas. En la
medida que depende de la suerte, es una estrategia altamente
riesgosa. Es útil e inevitable cuando: i) no se dispone de
Y también del grado de aversión al riesgo del agente.
Desde el punto de vista organizacional, el mantenimiento de inventarios tiene una doble
función. Cuando no se cuenta con inventarios: las contingencias se vuelven observables de
manera más rápida; los problemas no son ocultados o diluidos por la existencia de
inventarios, y; facilita y convierte en obligatoria la interacción entre los agentes. No tener
inventarios o tener “cero inventarios” contribuye a la creación de estrechos vínculos
organizacionales.
Por otro lado, contar con inventarios, facilita a la organización el diagnóstico de los
problemas, particularmente cuando éstos son problemas débilmente definidos, y se requiere
tiempo para representarlos. Una de las funciones del mantenimiento de inventarios, es
disminuir la presión del tiempo sobre la organización.
Por ello, la existencia de inventarios tiene una doble función: a) facilita la
interpretación de los problemas, y; b) no contar con inventarios permite la detección de
problemas (Cyert y March, 1963).
47 La teoría económica neoclásica se ha concentrado en problemas de optimización, dado un
conjunto finito y computable de operaciones. La programación lineal, por ejemplo, permite
encontrar una solución óptima pero sólo de problemas bien definidos y sencillos, poco
mundanos por lo demás. Para los problemas frecuentes y complejos, con explosión
combinatoria, o problemas débilmente definidos, la teoría económica neoclásica, no cuenta ni
con instrumentos ni con un programa de investigación (Simon, 1998; Hodgson, 1999).
45
46
27
información y experiencia previa; ii) se requiere escapar de una
región sin soluciones, o; iii) se encuentra en un subóptimo bajo.48
iii)
La estrategia de buscar de manera selectiva, aprovechando las
señales o pistas del ambiente, parece ser la más racional, acertada y
plausible para explicar el comportamiento de los agentes
adaptables.49
Si se busca examinar profundamente este proceso, se debe considerar el impacto que
tienen el éxito o fracaso, sobre las expectativas y la intensidad de la búsqueda. El
grado de éxito, puede modificar o sustituir el proceso de búsqueda.
50
De manera
sintética se puede señalar que, el agente responde a los resultados de su acción
dependiendo de: la intensidad de la búsqueda; el nivel de aspiración y de sus recursos
y; la estructura del mundo.51
Conclusión
La teoría de Nelson y Winter (1982) supone que gran parte del comportamiento está
gobernado por rutinas. El excesivo énfasis en las rutinas, ha conducido a construir
explicaciones sobre la naturaleza del aprendizaje, interesantes pero erróneas. Esta
representación del agente ha alejado cada vez más a la teoría económica evolutiva, de
una explicación del comportamiento racional conciente y deliberado. La omisión del
comportamiento racional, deliberado, de las expectativas, de la imaginación y de la
práctica, no son sino la consecuencia del concepto ambiguo de “rutina.”
Desde la perspectiva de la biología evolutiva, a través de las mutaciones genéticas, la
naturaleza explora espacios de posibilidad no adyacentes - no correlacionados con la
trayectoria histórica genética de la especie -. La mutación permite escapar al encierro al que
puede conducir la historia evolutiva del agente (Kauffman, 1993, 1995, 2003; Holland, 2004)
49 En la teoría darwiniana, esta forma de explorar el espacio de posibilidades se asocia con la
reproducción sexual, a la que se considera como una forma de experimentar espacios de
posibilidades de solución estrechamente correlacionados (Holland, 2004). Una de las
capacidades críticas que se reconoce a los agentes adaptables es de construir modelos
mentales que les permiten detectar “señales” o “pistas” en el ambiente, y con base en esa
información crear expectativas.
50 Cyert y March (1963), consideran que, el éxito disminuye la intensidad de la búsqueda,
incrementa el nivel de recursos y amplia los objetivos del agente. El fracaso, intensifica la
búsqueda, al tiempo disminuye tanto el nivel de recursos, como de los objetivos. Debe
considerarse en este proceso, la velocidad con la que se ajustan las aspiraciones, y los
recursos.
Un texto de economía evolutiva – de la tradición norteamericana - que avanza en esta línea de
reflexión es la de Samuel Bowles (2004). Basado en anécdotas, comunes en la teoría
psicológica organizacional, Argyris (2001) ofrece una explicación, sobre la manera en la que,
el grado de éxito o fracaso de los procesos de búsqueda modifican el equilibrio desempeño
/aspiración del agente. Indicaciones, no cabe duda útiles, que llaman la atención sobre la
necesidad de examinar con cuidado la interacción del ambiente con las preferencias del
agente adaptable.
51 Esta visión del agente se corresponde muy de cerca con el concepto de racionalidad
ecológica expuesta por Vernon L. Smith (2003), Gegirenzer y Selten (2001).
48
28
Para la teoría económica resulta extremadamente útil e ineludible examinar e
integrar los resultados experimentales de distintos campos disciplinarios, en
particular de la psicología cognitiva y de la neuroeconomía. Vivimos en una época
intensa y estimulante, en la que las distintas comunidades científicas construyen
puentes para unir sus diferentes programas de investigación y tejer, con hilo más
fino, una explicación coherente y verosímil de la cognición. Lo que nos enseñan estas
ciencias es que debemos considerar la dimensión cognitivo / emocional y los procesos
automático/ controlado de la toma de decisiones. La capacidad cognitiva,
considerada como evolución de la población de modelos internos generales y
específicos que, incrustados en diferentes subsistemas, compiten y cooperan,
siguiendo pautas evolutivas darwinianas. El agente elimina las conjeturas con base en
las señales que envía el ambiente (causalidad ascendente) y con base a la revisión de
los modelos internos (causalidad descendente).
Es necesario sustituir la imagen del agente programado por un agente
complejo adaptable, caracterizado por una arquitectura y programas específicos. Un
agente que aprende de diferentes maneras, vía retroalimentación con el ambiente; vía
ensayo-error; vía aprendizaje medios- fines y vía aprendizaje basado en modelos
internos. Resulta útil integrar todas estas formas de aprendizaje dentro de la
heurística del descubrimiento.
La práctica de los agentes debe ser explicada a partir de los procesos de
variabilidad, orden y mecanismo de selección, siguiendo pautas evolutivas
darwinianas. El concepto de práctica se convierte en la unidad de análisis, porque
permite: i) desagregar en unidades discretas la multidimensionalidad de la práctica;
ii) redimensionar y privilegiar las presiones – asociadas a la estructura del ambiente que enfrenta el agente adaptable, y; iii) la integración del aprendizaje ex post y el
aprendizaje ex ante.
El agente es su historia, pero también es más que eso; es un sistema biológico
que tiene libre albedrío, tiene espacio para explorar dentro de sí y en el ambiente
márgenes de acción no acotados por su historia. El agente es fruto de una historia de
millones de años de logros inductivos. El concepto de práctica, ayuda a representar al
agente como un sujeto hábil, inteligente, imaginativo, creador y anticipador. Esta es
la apuesta teórica del presente trabajo.
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