Historia de la Lógica Transcursiva (Capítulo 90)
Cuaderno IV (páginas 537 a 542)
(Continuamos con el trabajo de Francisco Varela)
El estado de actividad de los sensores es lo más típico producido por los movimientos de los organismos. En una extensión importante, el comportamiento es la regulación de la percepción. Esto no excluye, por supuesto, las perturbaciones independientes desde el entorno. Pero aquello que es típicamente descrito como 'estímulo', en el laboratorio, una perturbación que es deliberadamente independiente de la actividad continua del animal, es menos pertinente (fuera del laboratorio) para entender la biología de la cognición. [¿?]
La coherencia perceptivo-motora la describimos como un comportamiento enmascarado que surge dentro de la red interneuronal, de un gran subconjunto - un ensamble - de neuronas correlacionadas transitoriamente. Estos ensambles son tanto la fuente como el resultado de la actividad de las superficies sensora y efectora. [de alguna manera, aunque lejana, esta estructura aquí esbozada, se parece a nuestro psicocito.] Lo que cambia es la cantidad de mediaciones interneuronales; más de 106 motoneuronas se correlacionan con 107 neuronas sensoriales distribuidas en superficies receptoras, a través del cuerpo. Esto es una relación 10:100.000:1 de interneuronas mediando entre las superficies sensorial y motora. El crecimiento y caída de la auto-organización neuronal, digamos, en la retracción del sifón de la modesta Aplysia es mucho más válido en los grandes cerebros. En un estudio en el gato, se encontró que una 5-100 millones de neuronas se activaban a través del cerebro durante la simple tarea visuo-motora de presionar una palanca. Tales ensambles neurales surgen en 'retazos' de áreas regionales evidenciando el enorme paralelismo distribuido propio de los cerebros de los vertebrados.
La dinámica neuronal que subyace a una tarea perceptivo-motora es una relación de red; un sistema de doble vía altamente cooperativo, y no una abstracción de información secuencial, etapa por etapa. La densa interconexión entre sus subredes hace suponer que varias neuronas activas operarían como parte de un gran ensamble distribuido en el cerebro, incluyendo regiones locales y distantes. Por ejemplo, si bien las neuronas de la corteza visual presentan distintas respuestas a 'aspectos' específicos del estímulo visual (posición, dirección, contraste, etc.), estas respuestas ocurren 'solamente' en un animal anestesiado con un entorno altamente simplificado (interno y externo). Cuando se permiten condiciones sensoriales más normales, y el animal es estudiado en un comportamiento consciente (despierto), queda cada vez más claro, que las respuestas neuronales estereotipadas a 'aspectos', son altamente lábiles y sensibles al contexto. [esto en muy importante, porque es el primer investigador que nos cuenta la verdad sobre las 'condiciones basales' con que se encaran los distintos experimentos tendientes a comprobar el funcionamiento cerebral.]
Lo anterior también se ha visto, por ejemplo, en la inclinación corporal o en la estimulación auditiva. Por otro lado, la respuesta características de muchas de las neuronas de la corteza visual, dependen directamente de otras neuronas localizadas lejos de sus campos receptivos; aún un cambio en la postura, mientras se preserva la misma e idéntica estimulación sensorial, altera las respuestas neuronales, demostrando que aún, el supuesto burdo 'motorium' está en resonancia con el 'sensorium'.
[El autor sigue dando ejemplos sobre lo anterior, aceptando al final, una arquitectura de subredes paralelas que 'retienen', por así decirlo, distintos 'atributos' de la escena perceptiva, de modo tal que una integración 'coherente' de todas ellas, darían cuenta del panorama perceptual. De todas maneras 'aclara', que esta disposición es contra-intuitiva aunque típica de los sistemas complejos. Es contra-intuitiva, explica, porque son 'usadas' en el modo causal tradicional de direccionalidad: entrada-proceso-salida. 'Nada' de su propuesta, nos dice Varela, sugiere que el cerebro trabaje como una computadora, algo que es muy discutible. Para justificarse dice que esta 'arquitectura de redes paralelas' corresponde a un tipo distinto de operación. La diferencia, según él la ve, está en que la 'vida cognitiva' no es un flujo continuo; ella está puntualizada por patrones de comportamiento que surgen y subsisten en 'trozos de tiempo', lo cual parece ser que 'elimina' el fantasma del agente congnitivo centralizado, de calidad homuncular del comportamiento normal. Debemos aclarar que, aunque la Teoría final propone la 'cuña temporal' como un indicador de que la consciencia no es un fenómeno continuo, y que durante ella se lleva a cabo la actividad cognitiva propiamente dicha, los dos conceptos no tienen nada que ver.]
El cierre operacional del sistema nervioso [aquí, cierre operacional es utilizado en el sentido matemático de recursividad.] conduce a un modo específico de coherencia que está embebido en el organismo. Esta coherencia es un 'self cognitivo', una unidad de percepción/movimiento en el espacio, de invariancias sensitivo-motoras mediadas a través de una red interneuronal. El pasaje a la cognición ocurre desde una unidad de comportamiento, y no, como un 'self celular básico', como una unidad limitada espacialmente. La clave de este proceso cognitivo es el sistema nervioso a través de su neuro-lógica. En otras palabras, el 'self-cognitivo' es la manera en la cual el organismo, mediante una actividad auto-producida, comienza a ser una entidad distinta en el espacio, pero siempre acoplada a su correspondiente entorno, del que permanece separado. Distintos self coherentes, por varios procesos similares de auto-constitución, configura un mundo externo de percepción y acción. [como se puede apreciar, la paupérrima simpleza de esta neuro-lógica no alcanza para explicar, ni el funcionamiento del cerebro, ni cómo es que se estructura la psiquis, a la que ni siquiera hace participar de todo el proceso, ni mucho menos, alcanza para explicar en qué consiste la 'realidad' que percibimos y en la cual actuamos.]
- Self cognitivo y mundo perceptual: la naturaleza de la identidad del self cognitivo ya fue discutida, y similar a ésta, el self celular básico es una 'emergencia' a través de un proceso distribuido. Las propiedades emergentes de una red interneuronal son, sin embargo, bastante diferentes en sus propiedades y por tanto, mucho más rica en sus posibilidades. Se enfatiza aquí la facilidad con la que muchos agentes simples, pueden ser conducidos juntos, aún de una forma fortuita, de origen a lo que aparece como un observador; un todo determinado e integrado sin la necesidad de una supervisión central. Este aspecto de las propiedades emergentes es crucial para el argumento global.
Como particularmente importante se destaca: 1) un sistema puede tener componentes locales separados, con lo cual, 2) no hay un self central o localizado, y todavía el todo se comporta como una unidad y para el observador ésta es como si hubiera un agente 'virtual' coordinador presente en el centro. Esto es lo que quiere significar cuando se dice: 'self desinteresado'. Podríamos también, postular un 'self virtual', un patrón global coherente que emerge a través de los componentes locales simples, apareciendo con una localización central, donde nada se encuentra, pero que es esencial como un nivel de interacción para el comportamiento de la unidad total. [en definitiva, ha dado todo un rodeo para caer en la misma cosa que trata de desestimar. 'Self desinteresado' y 'homúnculo' son lo mismo, aunque con distintos disfraces.]
La importancia de tales modelos actuales, formalismos y casos de estudio de sistemas complejos (por ejemplo, propiedades emergentes a través de elementos simples coordinados) es muy significativa para nuestro entendimiento de las propiedades cognitivas. Esto introduce una alternativa [que no es tal] a la tradición dominante computacionalista/cognitivista en el estudio de las propiedades cognitivas, en donde la idea central es, la de una sintaxis independiente de la materialidad que puede soportar una semántica para un entorno. [todo esto que está preñado de los conceptos chomskianos, sigue siendo la misma postura computacional dura, pero aderezada con algunas atenuaciones engañosas como la que surgiera luego de la mano de Lakoff y compañía, que, no solo no son distintas a la de su maestro, sino que además carecen del ingenio que éste le imprimiera.]
Lo que encontramos en los cerebros es un 'juego promiscuo' de redes y subredes, no dando evidencia de una descomposición estructurada desde 'arriba hacia abajo', como es lo típico de un algoritmo computacional. Correspondientemente, uno de los primeros mensajes del estudio de las redes neuronales artificiales, en los términos modernos del conexionismo, es la ausencia de la primordial distinción entre software y hardware, o más precisamente, entre símbolos y no símbolos. En efecto, todos lo que encontramos en las modernas máquinas de redes neuronales artificiales, son actividades relativas entre los ensambles subyacentes a las regularidades que llamamos su comportamiento o performance; aunque construidos artificialmente, estos ensambles no pueden llamarse 'computación', en el sentido que sus dinámicas no son formalmente especificables como la implementación de algún algoritmo de alto nivel. Las redes neuronales artificiales, aún en sus más finos detalles, no son como un lenguaje de máquina, ya que simplemente, no hay transición entre estos átomos operacionales elementales, con una semántica y el gran nivel de emergencia, cuando el comportamiento ocurre. El comportamiento, durante muchos años, ha mantenido una consecuente tendencia de identificar al self cognitivo con cierto tipo de programa de computadora o una descripción computacional de alto nivel. Esto no es así. El self cognitivo es su propia implementación, su historia y su acción son una sola cosa.
[Lamentablemente, para Varela, quien no tenía mucha idea de lo que es y como funciona una red neuronal artificial, un programa computacional con sus algoritmos y una red artificial, son la misma cosa. La diferencia que trata de hacerla pasar por lo 'no simbólico' del manejo de estas últimas se desvanece cuando advertimos que, si bien no se manejan 'símbolos', si se manejan patrones subsimbólicos, que en definitiva es lo mismo. Luego ampliaremos más sobre este tema.]
[continuará ... ]
¡Hasta mañana!
(Continuamos con el trabajo de Francisco Varela)
El estado de actividad de los sensores es lo más típico producido por los movimientos de los organismos. En una extensión importante, el comportamiento es la regulación de la percepción. Esto no excluye, por supuesto, las perturbaciones independientes desde el entorno. Pero aquello que es típicamente descrito como 'estímulo', en el laboratorio, una perturbación que es deliberadamente independiente de la actividad continua del animal, es menos pertinente (fuera del laboratorio) para entender la biología de la cognición. [¿?]
La coherencia perceptivo-motora la describimos como un comportamiento enmascarado que surge dentro de la red interneuronal, de un gran subconjunto - un ensamble - de neuronas correlacionadas transitoriamente. Estos ensambles son tanto la fuente como el resultado de la actividad de las superficies sensora y efectora. [de alguna manera, aunque lejana, esta estructura aquí esbozada, se parece a nuestro psicocito.] Lo que cambia es la cantidad de mediaciones interneuronales; más de 106 motoneuronas se correlacionan con 107 neuronas sensoriales distribuidas en superficies receptoras, a través del cuerpo. Esto es una relación 10:100.000:1 de interneuronas mediando entre las superficies sensorial y motora. El crecimiento y caída de la auto-organización neuronal, digamos, en la retracción del sifón de la modesta Aplysia es mucho más válido en los grandes cerebros. En un estudio en el gato, se encontró que una 5-100 millones de neuronas se activaban a través del cerebro durante la simple tarea visuo-motora de presionar una palanca. Tales ensambles neurales surgen en 'retazos' de áreas regionales evidenciando el enorme paralelismo distribuido propio de los cerebros de los vertebrados.
La dinámica neuronal que subyace a una tarea perceptivo-motora es una relación de red; un sistema de doble vía altamente cooperativo, y no una abstracción de información secuencial, etapa por etapa. La densa interconexión entre sus subredes hace suponer que varias neuronas activas operarían como parte de un gran ensamble distribuido en el cerebro, incluyendo regiones locales y distantes. Por ejemplo, si bien las neuronas de la corteza visual presentan distintas respuestas a 'aspectos' específicos del estímulo visual (posición, dirección, contraste, etc.), estas respuestas ocurren 'solamente' en un animal anestesiado con un entorno altamente simplificado (interno y externo). Cuando se permiten condiciones sensoriales más normales, y el animal es estudiado en un comportamiento consciente (despierto), queda cada vez más claro, que las respuestas neuronales estereotipadas a 'aspectos', son altamente lábiles y sensibles al contexto. [esto en muy importante, porque es el primer investigador que nos cuenta la verdad sobre las 'condiciones basales' con que se encaran los distintos experimentos tendientes a comprobar el funcionamiento cerebral.]
Lo anterior también se ha visto, por ejemplo, en la inclinación corporal o en la estimulación auditiva. Por otro lado, la respuesta características de muchas de las neuronas de la corteza visual, dependen directamente de otras neuronas localizadas lejos de sus campos receptivos; aún un cambio en la postura, mientras se preserva la misma e idéntica estimulación sensorial, altera las respuestas neuronales, demostrando que aún, el supuesto burdo 'motorium' está en resonancia con el 'sensorium'.
[El autor sigue dando ejemplos sobre lo anterior, aceptando al final, una arquitectura de subredes paralelas que 'retienen', por así decirlo, distintos 'atributos' de la escena perceptiva, de modo tal que una integración 'coherente' de todas ellas, darían cuenta del panorama perceptual. De todas maneras 'aclara', que esta disposición es contra-intuitiva aunque típica de los sistemas complejos. Es contra-intuitiva, explica, porque son 'usadas' en el modo causal tradicional de direccionalidad: entrada-proceso-salida. 'Nada' de su propuesta, nos dice Varela, sugiere que el cerebro trabaje como una computadora, algo que es muy discutible. Para justificarse dice que esta 'arquitectura de redes paralelas' corresponde a un tipo distinto de operación. La diferencia, según él la ve, está en que la 'vida cognitiva' no es un flujo continuo; ella está puntualizada por patrones de comportamiento que surgen y subsisten en 'trozos de tiempo', lo cual parece ser que 'elimina' el fantasma del agente congnitivo centralizado, de calidad homuncular del comportamiento normal. Debemos aclarar que, aunque la Teoría final propone la 'cuña temporal' como un indicador de que la consciencia no es un fenómeno continuo, y que durante ella se lleva a cabo la actividad cognitiva propiamente dicha, los dos conceptos no tienen nada que ver.]
El cierre operacional del sistema nervioso [aquí, cierre operacional es utilizado en el sentido matemático de recursividad.] conduce a un modo específico de coherencia que está embebido en el organismo. Esta coherencia es un 'self cognitivo', una unidad de percepción/movimiento en el espacio, de invariancias sensitivo-motoras mediadas a través de una red interneuronal. El pasaje a la cognición ocurre desde una unidad de comportamiento, y no, como un 'self celular básico', como una unidad limitada espacialmente. La clave de este proceso cognitivo es el sistema nervioso a través de su neuro-lógica. En otras palabras, el 'self-cognitivo' es la manera en la cual el organismo, mediante una actividad auto-producida, comienza a ser una entidad distinta en el espacio, pero siempre acoplada a su correspondiente entorno, del que permanece separado. Distintos self coherentes, por varios procesos similares de auto-constitución, configura un mundo externo de percepción y acción. [como se puede apreciar, la paupérrima simpleza de esta neuro-lógica no alcanza para explicar, ni el funcionamiento del cerebro, ni cómo es que se estructura la psiquis, a la que ni siquiera hace participar de todo el proceso, ni mucho menos, alcanza para explicar en qué consiste la 'realidad' que percibimos y en la cual actuamos.]
- Self cognitivo y mundo perceptual: la naturaleza de la identidad del self cognitivo ya fue discutida, y similar a ésta, el self celular básico es una 'emergencia' a través de un proceso distribuido. Las propiedades emergentes de una red interneuronal son, sin embargo, bastante diferentes en sus propiedades y por tanto, mucho más rica en sus posibilidades. Se enfatiza aquí la facilidad con la que muchos agentes simples, pueden ser conducidos juntos, aún de una forma fortuita, de origen a lo que aparece como un observador; un todo determinado e integrado sin la necesidad de una supervisión central. Este aspecto de las propiedades emergentes es crucial para el argumento global.
Como particularmente importante se destaca: 1) un sistema puede tener componentes locales separados, con lo cual, 2) no hay un self central o localizado, y todavía el todo se comporta como una unidad y para el observador ésta es como si hubiera un agente 'virtual' coordinador presente en el centro. Esto es lo que quiere significar cuando se dice: 'self desinteresado'. Podríamos también, postular un 'self virtual', un patrón global coherente que emerge a través de los componentes locales simples, apareciendo con una localización central, donde nada se encuentra, pero que es esencial como un nivel de interacción para el comportamiento de la unidad total. [en definitiva, ha dado todo un rodeo para caer en la misma cosa que trata de desestimar. 'Self desinteresado' y 'homúnculo' son lo mismo, aunque con distintos disfraces.]
La importancia de tales modelos actuales, formalismos y casos de estudio de sistemas complejos (por ejemplo, propiedades emergentes a través de elementos simples coordinados) es muy significativa para nuestro entendimiento de las propiedades cognitivas. Esto introduce una alternativa [que no es tal] a la tradición dominante computacionalista/cognitivista en el estudio de las propiedades cognitivas, en donde la idea central es, la de una sintaxis independiente de la materialidad que puede soportar una semántica para un entorno. [todo esto que está preñado de los conceptos chomskianos, sigue siendo la misma postura computacional dura, pero aderezada con algunas atenuaciones engañosas como la que surgiera luego de la mano de Lakoff y compañía, que, no solo no son distintas a la de su maestro, sino que además carecen del ingenio que éste le imprimiera.]
Lo que encontramos en los cerebros es un 'juego promiscuo' de redes y subredes, no dando evidencia de una descomposición estructurada desde 'arriba hacia abajo', como es lo típico de un algoritmo computacional. Correspondientemente, uno de los primeros mensajes del estudio de las redes neuronales artificiales, en los términos modernos del conexionismo, es la ausencia de la primordial distinción entre software y hardware, o más precisamente, entre símbolos y no símbolos. En efecto, todos lo que encontramos en las modernas máquinas de redes neuronales artificiales, son actividades relativas entre los ensambles subyacentes a las regularidades que llamamos su comportamiento o performance; aunque construidos artificialmente, estos ensambles no pueden llamarse 'computación', en el sentido que sus dinámicas no son formalmente especificables como la implementación de algún algoritmo de alto nivel. Las redes neuronales artificiales, aún en sus más finos detalles, no son como un lenguaje de máquina, ya que simplemente, no hay transición entre estos átomos operacionales elementales, con una semántica y el gran nivel de emergencia, cuando el comportamiento ocurre. El comportamiento, durante muchos años, ha mantenido una consecuente tendencia de identificar al self cognitivo con cierto tipo de programa de computadora o una descripción computacional de alto nivel. Esto no es así. El self cognitivo es su propia implementación, su historia y su acción son una sola cosa.
[Lamentablemente, para Varela, quien no tenía mucha idea de lo que es y como funciona una red neuronal artificial, un programa computacional con sus algoritmos y una red artificial, son la misma cosa. La diferencia que trata de hacerla pasar por lo 'no simbólico' del manejo de estas últimas se desvanece cuando advertimos que, si bien no se manejan 'símbolos', si se manejan patrones subsimbólicos, que en definitiva es lo mismo. Luego ampliaremos más sobre este tema.]
[continuará ... ]
¡Hasta mañana!