Projected situation

En primer lugar, es conveniente indicar la materia sobre la que versa la Teoría de los Tipos Lógicos: la teoría afirma que ninguna clase, en un discurso formal lógico o matemático, puede ser miembro de sí misma; que una clase de clases no puede ser una de las clases que son sus miembros; que un nombre no es la cosa nombrada; que "John Bateson" es la clase de la cual ese niño es el único, miembro, y así sucesivamente. Estas aserciones pueden parecer triviales y hasta obvias, pero veremos después que de ninguna manera es inusual que los teóricos de las ciencias de la conducta cometan errores que son precisamente análogos al error de clasificar el nombre junto con la cosa nombrada —o comerse el menú en lugar de la cena—, lo que constituye un error en la asignación de tipos lógicos.

Algo menos obvia es la aserción que viene luego en la teoría, que una clase de clases no puede ser uno de los ítems clasificados correctamente como, sus no-miembros. Si clasificamos juntas las sillas para formar la clase de las sillas, podemos pasar a comentar que las mesas y las pantallas son miembros de una clase más amplia de "no-sillas", pero cometeremos un error en el discurso formal si contamos la clase de las sillas entre los ítems que están dentro de la clase de no-sillas.

En la medida en que ninguna clase puede ser un miembro de sí misma, la clase de no- sillas manifiestamente no puede ser una no-silla. Simples consideraciones de simetría pueden bastar para convencer al lector sin formación matemática de: a) Que la clase de las sillas es del mismo orden de abstracción (es decir, del mismo tipo lógico) que la clase de no- sillas; y además, b) que si la clase de sillas no es una silla, entonces, correspondientemente, la clase de no-sillas no es una no-silla.

Por último, la teoría afirma que si se contraviene esta sencilla regla del discurso formal, se generará una paradoja y el discurso quedará viciado.

La teoría, pues, versa sobre cuestiones sumamente abstractas, y se la concibió inicialmente dentro del mundo abstracto de la lógica. En este mundo, cuando, se puede demostrar que una serie de proposiciones genera una paradoja, toda la estructura de axiomas, teoremas, etcétera, que participan en la generación de esa paradoja quedan por ello mismo negados y reducidos a la nada. Pero en el mundo real (o al menos en nuestras descripciones de él), está siempre presente el tiempo, y nada que haya existido puede jamás ser totalmente negado de esta manera. La computadora que se topa con una paradoja (debido a una programación

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A. N. Whitehead y B. Russell, Principia Mathematica, 3 volúmenes, 2» edición, Cambridge, Cambridge University Press, 1910-1913.

defectuosa) no se esfuma por ello.

El "si... entonces..." de la lógica no incluye el tiempo. Pero en la computadora, la causa y el efecto se emplean para simular el "si... entonces..." de la lógica; y todas las secuencias de causa y efecto incluyen necesariamente el tiempo. (Inversamente, podemos decir que en la explicación científica el "si... entonces..." de la lógica se emplea para simular el "si... en- tonces..." de la causa y del efecto.)

La computadora nunca se topa verdaderamente con paradojas lógicas, sino sólo con la simulación de paradojas en secuencias de causa y efecto. Por ello, la computadora no se disipa en la nada. Simplemente oscila.

De hecho, existen importantes diferencias entre el mundo de la lógica y el mundo de los fenómenos, y estas diferencias deben tomarse en cuenta cada vez que basamos nuestros argumentos sobre la analogía parcial, pero importante, que existe entre ambos.

La tesis del presente ensayo es que esta analogía parcial puede brindar una guía importante a los especialistas en ciencias de la conducta para su clasificación de los fenómenos relacionados con el aprendizaje. Precisamente en el campo de la comunicación animal y mecánica es donde se aplica algo semejante a la teoría de los tipos.

Sin embargo, las cuestiones de esta clase no se analizan con frecuencia en los laboratorios zoológicos, en los campamentos de las expediciones antropológicas o en los congresos psiquiátricos, y por ello es necesario demostrar que estas consideraciones abstractas son importantes para los científicos de las ciencias de la conducta.

Consideremos el siguiente silogismo:

a) Los cambios en la frecuencia de los elementos de la conducta de los mamíferos pueden

describirse y predecirse en términos de las distintas "leyes" del refuerzo.

b) La "exploración", tal como se observa en las ratas, constituye una categoría, o clase, de

conducta propia de los mamíferos.

c) Por consiguiente, los cambios en la frecuencia de la "exploración" tendrían que poder

describirse en términos de las mismas 'leyes" del refuerzo.

Digamos desde un principio: primero, que los datos empíricos muestran que la conclusión c) no es verdadera; y segundo, que si la conclusión fuera demostrablemente verdadera, enton- ces o a) o b) no serían verdaderas.129

La lógica y la historia natural se beneficiarían si se llegara a una versión corregida y ampliada de la conclusión c), formulada aproximadamente en los siguientes términos:

c) Si, según se afirmó en b), la "exploración" no es un ítem de conducta propia de los

mamíferos sino una categoría de tales ítems, entonces ningún enunciado verdadero respecto de los ítems de conducta puede ser verdadero respecto de "exploración". Pero, en cambio, si los enunciados descriptivos verdaderos sobre los ítems de conducta son también verdaderos respecto de la "exploración", entonces la "exploración" es un ítem y no una categoría de ítems.

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Es concebible que las mismas palabras puedan usarse para describir tanto una clase como sus miembros, y ser verdaderos en ambos casos. La palabra "onda" es el nombre que designa una clase de movimiento de partículas. Podemos decir también que la onda misma "se mueve", pero entonces nos estaremos refiriendo a un movimiento de una clase de movimientos. Bajo la acción de esta fricción, este metamovimiento no per- derá velocidad, como le sucedería al movimiento de una partícula.

Toda la cuestión gira en torno de si la distinción entre una clase y sus miembros es un principio ordenador de los fenómenos de conducta que estudiamos.

Empleando un lenguaje menos formal: podemos reforzar a una rata (positiva o negativamente) cuando está investigando un objeto extraño en particular, y la rata aprenderá adecuadamente a acercarse o apartarse de él. Pero el propósito mismo de la exploración es obtener información acerca de a qué objeto puede aproximarse y cuáles debe evitar. El descubrimiento de que determinado objeto es peligroso constituye por consiguiente un éxito en la tarea de obtener información. El éxito no desalentará a la rata respecto de la futura exploración de otros objetos extraños.

A priori puede argumentarse que toda percepción y toda respuesta, toda conducta y todas las clases de conductas, todo aprendizaje y toda genética, toda neurofisiología y endocrino- logía, toda organización y toda evolución —cualquier objeto de estudio en su totalidad— tiene que considerarse de naturaleza comunicacional, y por consiguiente sujeto a las grandes generalizaciones o leyes" que se aplican a los fenómenos de comunicación-. Estamos, pues, advertidos le que esperablemente encontraremos en nuestros datos aquellos principios de orden que propone la teoría fundamental de la comunicación. La Teoría de los Tipos Lógicos, la Teoría de la Información y análogas, serán, así es de esperar, nuestras guías.

EL "APRENDIZAJE" DE LAS COMPUTADORAS, LAS RATAS Y LOS HOMBRES

La palabra "aprendizaje" indudablemente denota un cambio de alguna clase. Decir qué clase de cambio, es un asunto delicado.

Sin embargo, del máximo denominador común, "cambio", podemos deducir que nuestras descripciones del "aprendizaje" tendrán que tomar en cuenta las mismas variedades de tipos lógicos que se vienen tomando en cuenta como cosa de rutina en la ciencia física desde los días de Newton. La forma más simple y familiar del cambio es el movimiento, y aun si trabajamos en este nivel físico muy simple, tenemos que estructurar nuestras descripciones en términos de "posición o movimiento cero", "velocidad constante", "aceleración", "tasa de cambio de aceleración", y así sucesivamente.130

Cambio denota proceso. Pero los procesos mismos están sujetos a cambio. El proceso puede acelerarse, puede retardarse, o puede sufrir otros tipos de cambios tales, que tendremos que decir que en cierto momento se trata de un proceso "diferente".

Estas consideraciones indican que tendríamos que iniciar el ordenamiento de nuestras ideas acerca del "aprendizaje" en el nivel más simple posible.

Consideremos el caso de la especificidad de la respuesta o aprendizaje cero. Este es el caso en el cual una entidad manifiesta., un cambio mínimo en su respuesta a un ítem reiterado de insumo sensorial. Los fenómenos que se acercan a este grado de simplicidad tienen lugar en distintos contextos:

a) En los encuadres experimentales, donde el "aprendizaje" es completo y el animal da aproximadamente el cien por ciento de respuestas correctas a un estímulo repetido.

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Las ecuaciones newtonianas que describen los movimientos de una "partícula" se detienen en el nivel de la "aceleración". El cambio de aceleración sólo puede darse si se deforma el cuerpo en movimiento, pero la "partícula" newtoniana no estaba hecha de "partes", y por ello (lógicamente) no era capaz de deformación o cualquier otro cambio interno. No estaba, por consiguiente, expuesta a la tasa del cambio de aceleración.

b) En casos de (habituación, cuando el animal deja de dar respuesta manifiesta a lo que anteriormente era un estímulo perturbador.

c) En casos en que el patrón de la respuesta está mínimamente determinado par la

experiencia y máximamente determinado por factores genéticos.

d) En casos en que la respuesta pase a estar sumamente estereotipada.

e) En circuitos electrónicos simples, donde la estructura del circuito no está ella misma sujeta a un cambio que resulte del pasaje de impulsos dentro del circuito, es decir, cuando

los nexos causales entre "estímulos" y respuestas, están, como dicen los ingenieros, "soldados dentro del circuito".

En el habla ordinaria, no técnica, la palabra "aprender" se aplica con frecuencia a la que aquí denominamos "aprendizaje cero", es decir a la simple recepción de información pro- cedente de un acontecimiento externo, de tal manera que un acontecimiento similar en un momento posterior (y adecuado) portará la misma información: "Yo 'aprendo' de la sirena de la fábrica que son las 12 del mediodía".

Es también interesante observar que dentro del marco de nuestra definición muchos dispositivos mecánicos muy simples muestran por lo menos el fenómeno del aprendizaje cero. La cuestión no es: "¿Pueden aprender las máquinas?" sino qué nivel u orden de aprendizaje logra una máquina. Vale la pena examinar un casa extremo, bien que hipotético.

Un "jugador" de un juego de Von Neumann es una ficción matemática, comparable a la línea recta euclidiana en geometría o a la partícula newtoniana en física. Por definición, este "jugador" es capaz de todos los cálculos necesarios para resolver cualesquiera de los problemas que los acontecimientos del juego puedan presentarle; es incapaz de dejar de llevar a cabo esos cálculos cada vez que corresponde hacerlo; siempre se ajusta a los hallazgos de sus cálculos. Tal "jugador" recibe información de los acontecimientos del juega y actúa adecuadamente a partir de esa información. Pero su aprendizaje está limitado a lo que aquí llamamos aprendizaje cero.

Un examen de esta ficción formal contribuirá a nuestra definición de aprendizaje cero. 1) El "jugador" puede recibir de los acontecimientos del juego una información de tipo lógico superior o inferior, y puede usar esta información para formar decisiones de un tipo superior o inferior. Es decir, sus decisiones pueden ser estratégicas o tácticas, y puede identificar y responder a indicaciones tanto de la táctica como de la estrategia de su opositor. Sin embarga, es verdad que en la definición formal de un juego adoptada por Von Neumann, todos los problemas que este juego pueda presentar están concedidos como calculables; es decir, por más que el juego puede contener problemas e información de muchos tipos lógicos diferentes, la jerarquía de estos tipos es estrictamente finita.

Pareciera, pues, que una definición de aprendizaje cero no dependerá de la asignación de tipo lógico a la información recibida por el organismo, ni tampoco de la asignación de tipo lógico a las decisiones adaptativas que el organismo pueda efectuar. Un orden muy alto (pera finito) de complejidad puede caracterizar la conducta adaptativa basada en algo que no sea superior al aprendizaje cero.

2) El "jugador" puede calcular el valor de la información que lo beneficiaría y puede calcular que le resultará beneficioso adquirir esta información dedicándose a jugadas "exploratorias".