5.3 Econometric methodology
5.3.1 Macro-panel issues
Como vimos en el apartado dedicado a las ideas de Bergson, según la perspectiva de este autor muchos de los problemas que surgen al tratar la conciencia y el conocimiento son en última instancia resultado de una errónea concepción espacializada del tiempo profundamente arraigada en la ontología sustancialista.
Pese a las diferencias en el planteamiento de base, también en las ciencias cognitivas enactivistas aparece la necesidad de replantear los aspectos temporales y dinámicos de los fenómenos cognitivos. Esta necesidad está en parte implícita en el planteamiento de la indisociabilidad acción-percepción, pero aparece de un modo aún más claro en las teorías (Varela et al, 1993; Thompson, 2007) que se proponen explicar la constitución de mundos de significación como elemento clave en los procesos cognitivos.
Además, es notable el hecho de que ya en dos de las influencias declaradas más importantes en la aparición del enactivismo, la biología del conocimiento de Maturana y Varela y la fenomenología husserliana, la cuestión del tratamiento del tiempo tiene un papel destacado: en el primer caso, por el uso (en especial en Varela) de la teoría matemática de sistemas dinámicos para modelizar los procesos vivientes y cognitivos, pero también por la preferencia por la aproximación a la biología cerebral en términos de oscilaciones y estados de fase (e. g: Thompson y Varela, 2001); en el segundo, por el papel crucial que la cuestión del tiempo reviste
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en los planteamientos más avanzados de Husserl (Thompson, 2007, pp. 323-327). Probablemente debido a estas dos grandes influencias, la problemática del tiempo aparece en el enactivismo a diferentes niveles. Esta preocupación se muestra, por ejemplo, en la tendencia metodológica a sustituir los modelos basados en algoritmos secuenciales por modelos alternativos como los basados en la dinámica de sistemas, y, más en general, en la tendencia enactivista a replantear en términos de procesos fenómenos tradicionalmente tratados como objetos o acciones simples, aunque también en el tratamiento de la cuestión específica de la percepción del tiempo (que trataré en el apartado 3.2.2).
Thompson ha notado el doble aspecto, ontológico y metodológico, de las cada vez más numerosas aproximaciones dinámicas a la cognición:
The central idea of the dynamical approach is that natural cognition—cognition in evolved, living agents—is a dynamic phenomenon and accordingly needs to be
understood from the perspective of the science of dynamic systems. This
perspective includes dynamic-systems theory (a branch of pure mathematics), dynamic systems modeling (mathematical modeling of empirical systems), and experimental investigations of biological and psychological phenomena informed by these tools. (Thompson, 2007, p. 38; énfasis añadido).
Así pues, aunque la literatura enactivista y las aproximaciones dinamicistas en general dedican mucho más espacio a mostrar las virtudes de las modelos basados en sistemas dinámicos, parece existir un compromiso ontológico subyacente con la noción de que la cognición es ella misma (incluso en las instancias en las que permite ser modelizada con herramientas más “tradicionales” como los modelos computacionales clásicos) un fenómeno temporal y dinámico. Esta idea es profundamente consistente con la visión de Bergson, según la cual que las cuestiones sobre la mente deben plantearse fundamentalmente en términos temporales.
Sin embargo, la consonancia entre Bergson y el enactivismo a este respecto va más allá de la consideración de la naturaleza básica de la cognición, y tiene que ver también con las formas en las que esta naturaleza subyacente condiciona qué aproximaciones metodológicas son las más adecuadas para abordar la explicación de los procesos cognitivos.
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Cómo hemos visto en el capítulo segundo, ya en el Essai Bergson distingue dos concepciones de la naturaleza, el “mecanicismo” y el “dinamismo”, caracterizándolas según sus definiciones no solo del realismo, sino también de la
simplicidad explicativa. Para el mecanicismo, la simplicidad debe darse en el cálculo
y la previsión según leyes; en el dinamicismo, la simplicidad debe darse en la aproximación directa a los hechos tal y como aparecen. (Bergson, 1889/2013a, p.104).
Aunque la clasificación utilizada por Bergson proviene de un contexto muy diferente al actual, y muy anterior a la existencia de las herramientas actuales de modelización mediante sistemas dinámicos, es posible establecer una analogía directa entre la división bergsoniana entre mecanicismo y dinamismo y la contraposición hecha en la actualidad por autores como Thompson entre modelos basados en el procesamiento de símbolos y modelos dinámicos. Como sucede en la división propuesta por Bergson, los defensores de los modelos computacionales tienden a apelar a las mayores capacidades predictivas de éstos, a la simplicidad de los cálculos implicados y a la potencia predictiva, mientras que los defensores de los modelos dinámicos sostienen que éstos ofrecen una descripción más completa y cercana a la realidad de los fenómenos cognitivos y sus causas subyacentes12.
Sin embargo, es en la lógica interna misma de la aproximación desde la dinámica de sistemas donde se percibe más claramente la proximidad con las ideas de Bergson. Uns sistema dinámico no es otra cosa que una construcción matemática que describe y predice el modo en que un sistema (en el caso que nos ocupa, el conjunto formado por un agente cognitivo y su entorno) cambia a lo largo del tiempo. Para ello, algunos aspectos del sistema son representados mediante variables cuantitativas, de tal modo que cada combinación de valores de las variables seleccionadas es tomada como definiendo un estado del sistema. El modelo propone, además, procedimientos para determinar los valores de estas variables en un momento dado. Este procedimiento suele basarse en el uso de ecuaciones diferenciales (cuando el tiempo tomado como continuo) o como sucesiones recurrentes o mappings (cuando el tiempo es tomado como discreto).
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Cuando las ecuaciones diferenciales contienen términos no-lineales, y por ello resulta imposible encontrar soluciones para todos los estados futuros del sistema, se utilizan herramientas de análisis cualitativo de las funciones basadas en la geometría y la topología. Mediante este tipo de análisis resulta posible describir y predecir la emergencia de fenómenos complejos como la emergencia de estados metaestables (sucesiones de estados relativamente inestables que no se resuelven directamente en estados de equilibrio) en un sistema. Así pues, éste tipo de modelos depende menos que los modelos computacionales clásicos de una definición a priori de las estructuras funcionales y operativas de un sistema cognitivo, y permite describir la emergencia conjunta del sistema, sus partes y su operación respecto al entorno.
Como hemos visto, la teoría del conocimiento desarrollada por Bergson en la
Introduction y L’évolution parte del reconocimiento de la potencia y utilidad de la
función analítica de la inteligencia, llevada a cabo mediante el uso de símbolos y conceptos estáticos, pero al mismo tiempo se centra en criticar los problemas acarreados por nuestra orientación natural a esta función. Si la inteligencia procede
elaborando conceptos parciales que abstraen y generalizan propiedades de la realidad analizada para luego recomponerla por combinación de aquellos (Bergson, 1907/2013b, pp. 153-165), los problemas de la ciencia para explicar los fenómenos vivientes se deben precisamente al hecho de que la especificidad de de las relaciones temporales de lo viviente tiende a ser eliminada en este proceso de abstracción. En este sentido, la modelización basada en sistemas dinámicos se acerca mucho al remedio propuesto por Bergson, consistente en mantenerse las explicaciones cercanas al fenómeno mismo, corrigiendo los defectos de la abstracción mediante la intuición y su capacidad para abordar lo temporal. En el caso de los sistemas dinámicos, la selección de las variables y la construcción del espacio de estados son procesos dependientes de la perspectiva del científico que aseguran el mantenimiento de una coherencia entre el modelo y los fenómenos descritos. Así mismo, éste tipo de modelización coincide con la solución bergsoniana en el modo en el que se enfoca en modelar la continuidad y complejidad de las interacciones temporales reales:
One of the key points relating to the dynamical approach is its emphasis on time. Traditional computational models are static in that they specify only a sequence of
104 discrete states through which the system must pass. In contrast, dynamic system models specify how processes unfold in real time. As Tim van Gelder states, “Although all cognitives systems understand cognition as something that happens
over time, dynamicists see cognition as being in time, that is, as an essentially
temporal phenomenon” (Van Gelder, 1999a, p. 244; citado en Thompson, 2007, p. 42; énfasis en el original).
De hecho, si comparamos la descripción de van Gelder de los dos tipos de modelos de la cognición, resulta destacable su parecido con los dos aspectos de la vida mental analizados por Bergson al final del último capítulo del Essai (Bergson, 1889/2013a, p. 96). Dadas las grandes diferencias en el estado del conocimiento empírico de los procesos mentales, resulta obvio que este parecido no se debe meramente al avance de los resultados experimentales, sino también a una proximidad en los supuestos ontológicos y metodológicos, cuyo alcance y causas analizaré en la segunda parte de esta tesis.