Límites y posibilidades de la Vida Artificial en la Explicación Evolutiva de la Cognición Off-line
El paradigma clásico de las ciencias cognitivas, inspirado en la metáfora del computador, y basado en una definición de la cognición en términos de la manipulación de entidades simbólicas representacionales, ha sido objeto de duras críticas durante las últimas dos décadas. Una de las objeciones que más impacto ha tenido ha sido la levantada por Rodney Brooks en relación a la confianza de la ciencia cognitiva clásica en las representaciones mentales como unidad básica para el estudio de la cognición. Brooks señala que cuando se examinan los niveles más simples de la inteligencia, entendida como conducta adaptativa, se encuentra que las representaciones y modelos explícitos del mundo “quedan en el camino”, y que en su reemplazo aparece el mundo “como mejor modelo de sí mismo” (Brooks, 1991). En términos evolutivos, los procesos que involucran abstracción del mundo habrían aparecido hace muy poco tiempo como para considerárseles un problema complejo, siendo desarrollados en muy pocos miles o cientos de años, y sobre la base de procesos de bajo nivel (percepción – acción) cuyo diseño previo tomó mucho más tiempo.
En la presente revisión se ensayan líneas de análisis de la contribución que tiene, y puede llegar a tener, la vida artificial como marco para el estudio de la derivación evolutiva de habilidades cognitivas de alto nivel, aquellos procesos que implican abstracción del mundo, a partir de aquellos niveles más simples de inteligencia, o a partir de lo que Brooks denomina inteligencia cambriana (Brooks, 1999). En este sentido se parte del supuesto de que la cognición responde a cierto tipo de adaptación biológica no condicionada a la existencia de símbolos o representaciones mentales, y se asume como tema central la dinámica evolucionaria del desarrollo de los procesos cognitivos de alto nivel, como la planificación y la categorización.
Margaret Wilson entrega una conceptualización bastante clara al respecto, la cual será asumida en la jerga de este trabajo. Esta autora defiende la idea de que la cognición off–line está corporalmente basada, o lo que equivale, que a la base de la cognición off-line estaría la on-line (Wilson, 2002). Los procesos cognitivos on-line serían aquellos que operan acoplados a las demandas ambientales en tiempo real, y en el contexto de inputs y outputs relevantes para la definición de la identidad de dichos procesos. Serían procesos que se dan, fundamentalmente, a nivel de patrones de sensación-acción. Por su parte los procesos cognitivos off-line serían aquellos que operan sobre recursos mentales abstractos como son las representaciones y conceptos, y que se dan en el contexto de inputs y outputs que no son relevantes para la definición de la identidad de dichos procesos. La cognición off-line, en este sentido, refleja un funcionamiento desacoplado del sistema respecto a su ambiente.
En sus aplicaciones a la ciencia cognitiva la vida artificial, definida como “…el estudio de los sistemas realizados por el hombre que exhiben características de los sistemas vivos naturales…” (Langton, 1989), abordó en un comienzo principalmente capacidades tipo on-line como son la percepción, el comportamiento motor, y las memorias sensoriales simples (Parisi, 1997). Por el contrario, la ciencia cognitiva y la inteligencia artificial clásica han prestado atención casi exclusiva a los procesos off-line, y por ende han desatendido el sustrato físico del procesamiento de información. El problema con esta “división del trabajo” es que entrega un panorama en el cual los procesos de bajo y de alto nivel aparecen artificialmente yuxtapuestos, no aclarando la transición evolutiva entre los primeros y los segundos.
Ahora bien, algunos trabajos en vida artificial, referidos principalmente a redes neuronales ecológicas situadas en cuerpos virtuales, situados a su vez en ambientes virtuales, están abordando la evolución de la cognición off-line a través de una metodología que en sus pasos elementales no varía sustancialmente: iniciar una población de criaturas virtuales controladas por redes neuronales definidas genéticamente, hacerlas actuar en un entorno virtual, evaluar la calidad de cada criatura, dar pie a una reproducción selectiva (sexual o asexual) involucrando mutaciones genéticas, y empezar nuevamente el ciclo con una nueva población (Santos & Duro, 2005).
Para comprender adecuadamente los alcances, posibilidades y dificultades de este modo de estudiar la evolución de la cognición off-line, este trabajo describe, en líneas generales, el operar de los algoritmos genéticos y el teorema de los esquemas de Holland, así como la idea de paisaje de calidad. En relación a estos elementos técnicos se analiza una de las principales dificultades de la metodología, referida al sacrificio del nivel de detalle de la simulación, y de exhaustividad en la búsqueda de óptimos, para evitar la explosión combinatoria.
Finalmente, la vida artificial y los métodos de evolución artificial, si bien requieren la generalización cautelosa de sus resultados al mundo real, parecen ofrecer grandes posibilidades para la mejor comprensión de procesos cognitivos tipo off-line específicos como son la predicción de consecuencias por parte de los organismos a partir de sus acciones (cognición con referencias temporales), aprendizaje por imitación, evolución de la categorización y la comunicación simbólica. En la presente revisión se hace referencia a trabajos con interesantes resultados en estas áreas. Otra dirección interesante de explorar, y abordada incipientemente en vida artificial, se refiere al rol del medio social, cultural y tecnológico en la conformación de la cognición típica del hombre moderno.
Brooks, R. (1991). Intelligence without reason. Proceedings of the 1991 International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 569-595.
Brooks, R. (1999). Cambrian Intelligence. The Early History of the New AI. MIT Press, Cambridge, MA.
Langton, C. (editor) (1989). Artificial Life: Proceedings of the Interdisciplinary Workshop on the Synthesis and Simulation of Living Systems, Los Alamos, NM, Sept, 1987. Addison-Wesley: Series of the Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity, Volume VI.
Parisi, D. (1997). Artificial life and higher level cognition. Brain and Cognition, 34, 160-184 Santos, J. y Duro, R. (2005). Evolución Artificial y Robótica Autónoma. RA-MA. Madrid.
Wilson, M. (2002). Six Views of Embodied Cognition. Psychonomic Bulletin & Review, Vol. 9, Issue 4, pp. 625-636.