En los días pioneros de la radio, el trabajo de mi abuelo era enseñar a los jóvenes ingenieros que se iban a unir a la compañía de Marconi. Para ilustrar que cualquier onda compleja puede dividirse en una suma de ondas simples con frecuencias distintas (algo importante en la radio y la acústica), cogió ruedas de distintos diámetros y las conectó a un cordel para tender la ropa mediante unos pistones. Cuando las ruedas comenzaban a girar, el cordel era sacudido de arriba a abajo, provocando ondas de movimiento a lo largo de él. El meneo del cordel era un modelo de una onda de radio, que daba a los estudiantes una imagen más vívida de la suma de ondas que la que podría haberles dado cualquier ecuación matemática.
Ésta fue mi primera exposición a un modelo en el sentido científico ordinario: un modelo que se asemeja a la cosa real en algunos aspectos importantes, aunque no se parezca necesariamente, a los ojos humanos, a una réplica de la cosa real. Un tren de juguete es un modelo, pero también lo es el horario de trenes. Los ingenieros construyen modelos de aviones para probarlos en los túneles de viento; los meteorólogos hacen uso de modelos informáticos dinámicos muy elaborados del clima terrestre.
Los biólogos también utilizan modelos para expresar lo que piensan que ocurre en el interior de los organismos y los ecosistemas. Pero quiero decir algo del todo más radical. Un animal es un modelo. Cualquier organismo es un modelo del mundo en el que vive. Una manera de entender esto es imaginar a un zoólogo al que se le presenta el cuerpo de un animal que jamás ha visto. Si se le permite examinar y diseccionar el cuerpo con suficiente detalle, un buen zoólogo debe poder reconstruir casi todo lo que concierne al mundo en el que vivía el animal. Para ser más precisos, podría reconstruir los mundos en los que vivieron los ancestros del animal. Digo esto porque un animal nunca puede adaptarse estrictamente a su entorno actual. Siempre está adaptado a una suma de los entornos pasados en los que sobrevivieron sus ancestros. Más estrictamente todavía, la suma es una suma ponderada, en la que los pesos van disminuyendo hacia atrás en el tiempo.
Todas estas afirmaciones se apoyan en la suposición darwiniana de que los cuerpos de los animales están muy moldeados por la selección natural. Si la teoría de Darwin es correcta, un animal es el heredero de atributos que permitieron a sus ancestros ser ancestros. Si no hubieran tenido esos atributos exitosos, no habrían sido ancestros, sino los rivales sin hijos de los ancestros.
Entonces, ¿cuáles son los atributos que otorgan éxito como ancestro, los atributos que esperaríamos encontrar en el cuerpo de nuestro animal cuando lo inspeccionáramos? La respuesta es cualquiera que ayude al animal individual a sobrevivir y reproducirse en su propio entorno –no sólo uno o dos atributos, sino cientos, miles de ellos. Es por esto que, si se le presenta el cuerpo de un animal, aunque sea una especie nueva desconocida por la ciencia, a un zoólogo instruido, debe poder “leer” el cuerpo y decir en qué tipo de entorno habitó: desierto, bosque húmedo, tundra ártica, bosque templado, o arrecife de coral. También debe poder decir, leyendo sus dientes y sus intestinos, de qué se alimentaba. Dientes planos y molares indican un herbívoro; dientes agudos y afilados, un carnívoro. Intestinos largos con complicados callejones sin salida indican un herbívoro; intestinos cortos y simples sugieren un carnívoro. Leyendo los pies, los ojos y otros órganos sensitivos del animal, el zoólogo podría decir cómo encontró su comida. Leyendo sus rayas o adornos, sus cuernos, cornamenta, o crestas, podría decir algo acerca de su vida social y sexual.
Pero la ciencia zoológica tiene un largo camino por recorrer. Leyendo el cuerpo de una especie recién descubierta, ahora sólo podemos obtener una opinión aproximada de su hábitat más probable y estilo de vida –aproximada en el mismo sentido que lo era la predicción del tiempo antes de los ordenadores. La zoología del futuro informatizará muchas más medidas de la anatomía y la química del animal que se estudia. Y más importante, no estudiará separadamente los dientes, intestinos y la química del estómago. Perfeccionará técnicas para combinar las fuentes de información y analizar sus interacciones, dando como resultado inferencias de gran fuerza. El ordenador, al incorporar todo aspecto que se conozca del cuerpo del extraño animal, construirá un modelo del mundo del animal que rivalizará con cualquier modelo del clima terrestre. Esto, me parece a mí, es equivalente a decir que el animal, cualquier animal, es un modelo de su propio mundo o del mundo de sus ancestros. Y sus genes son una descripción codificada de los mundos en los que sobrevivieron sus ancestros.
En algunos casos, el cuerpo de un animal es un modelo de su mundo en un sentido literal. Un insecto palo vive en un mundo de tallos, y su cuerpo es una réplica exacta de un tallo. El pelaje de un cervato es un modelo del patrón moteado de rayos de sol filtrados a través de los árboles sobre el suelo del bosque. La polilla de abedul es un modelo del liquen que hay sobre la corteza, que es el mundo de la polilla cuando ésta descansa. Pero los modelos, como hemos visto, no se quedan en meras réplicas.
Los modelos pueden ser estáticos o dinámicos, y a veces las dos cosas. Un horario de trenes es un modelo estático, mientras que un modelo climático en un ordenador es dinámico: se actualiza continuadamente –en sistemas avanzados, continuamente– con nuevas lecturas de todo el mundo. (Aun con la ayuda de sofisticados ordenadores y la información actualizada de satélites, globos, barcos, aviones y estaciones meteorológicas, la predicción sólo es posible para unos pocos días, como mucho). Algunos aspectos del cuerpo de un animal son un modelo estático de su mundo –la parte plana del molar de un caballo, por ejemplo. Otros aspectos son dinámicos. A veces el cambio es lento. Un poney de Dartmoor desarrolla un lanudo abrigo en invierno y lo muda en verano. El zoólogo al que se le presente la piel de un poney puede leer no sólo el tipo de lugar que habitó, sino también la temporada del año en el que fue capturado. Muchos animales de latitudes muy septentrionales, como el zorro ártico, la liebre polar, y los lagópodos alpinos, son blancos en invierno y pardos en verano.
Pero los animales también son dinámicos en escalas de tiempo mucho más cortas –escalas de tiempo de segundos y fracciones de segundo. Son las escalas de tiempo del comportamiento, que puede verse como un modelo dinámico del entorno a alta velocidad. Piense en una gaviota argéntea surcando la corriente ascendente de aire de un acantilado. Puede que no esté batiendo sus alas, pero esto no significa que los músculos de sus alas estén ociosos. Junto con los músculos de su cola, están constantemente haciendo pequeños ajustes, adaptando sensitivamente las superficies de vuelo del ave a cada pequeña variación,cada arremolinamiento del aire que hay alrededor. Si le suministráramos a un ordenador la información del estado de todos estos músculos, momento a momento, el ordenador podría, en principio, reconstruir todos los detalles de las corrientes de aire a través de las que planeaba el ave. Supondría que el ave está bien diseñada para planear y, sobre esa suposición, construiría un modelo del aire alrededor del ave. De nuevo sería un modelo en el mismo sentido que el de un meteorólogo. Ambos son revisados continuamente con nuevos datos. Ambos pueden extrapolarse para predecir el futuro. El modelo del clima predice el tiempo de mañana; el modelo de la gaviota podría “aconsejar” al pájaro sobre los ajustes anticipados que podría realizar a los músculos de sus alas y de su cola para planear durante el siguiente segundo.
Aunque ningún programador humano ha construido por ahora un modelo informático que pueda aconsejar a las gaviotas sobre cómo ajustar los músculos de sus alas y cola, casi con seguridad tal modelo se ejecuta continuamente en el cerebro de la gaviota y cualquier pájaro en vuelo. Modelos similares, preprogramados a grandes rasgos por los genes y la experiencia pasada, y actualizados continuamente por nuevos datos sensoriales, milisegundo a milisegundo, se ejecutan en el interior del cráneo de cualquier pez que esté nadando, cualquier caballo que esté galopando, cualquier murciélago que se guíe por ecos.
No deseo, al utilizar la metáfora del ordenador, sugerir que los cerebros funcionan como las modernas computadoras electrónicas digitales. Probablemente no. Lo que quiero recalcar es el principio de obtener información sobre el mundo real simulándolo internamente, y las modernas computadoras electrónicas digitales resultan ser una herramienta familiar y poderosa para la simulación. Pero hay otras herramientas concebibles que no son ni digitales ni electrónicas, y puede que el cerebro se parezca más a ellas. Antes de que surgieran los ordenadores digitales, los ingenieros utilizaban una variedad de dispositivos para simular la realidad. El cordel de mi abuelo es un simple ejemplo. También se utilizaban, y se utilizan todavía, otros dispositivos “analógicos” para resolver problemas matemáticos complicados. Una función matemática, por ejemplo, puede representarse como una curva de una forma particular.
Tan recientemente como en la Segunda Guerra Mundial, las ecuaciones diferenciales se resolvían con complicadas computadoras analógicas mecánicas, compuestas por una sucesión de barras y levas curvadas matemáticamente, que se deslizan unas sobre otras. Incluso hoy, la manera más sencilla de resolver ese juego matemático –el “problema del viajante” (encontrar la ruta óptima para un viajante que tiene que visitar una lista particular de ciudades)– es anudando trozos de cuerda juntos.
Lo mismo es cierto para otros problemas de optimización. El cerebro, obviamente, no hace nudos en una cuerda, pero el psicólogo y filósofo Kenneth Craik y el biólogo John Manyard Smith han conjeturado (no en estas palabras) que los modelos del cerebro tienen más en común con una cuerda con nudos que con las computadoras digitales. Para nuestros propósitos no importa. Es suficiente con que el cerebro haga modelos de simulación del mundo exterior. Pienso en términos de ordenadores electrónicos digitales porque estoy familiarizado con ellos, pero ni su calidad de digitales ni su calidad de electrónicos son importantes para la analogía.
¿Puede el modelo mental que un animal tiene de su mundo adentrarse en el futuro y así simular eventos futuros, como hacen los modelos informáticos con el clima del mundo? Suponga que organizamos un experimento. Encuentre un risco abrupto en un área montañosa de Etiopía que esté habitada por papiones sagrados y coloque un tablón de manera que asome por el borde del precipicio, con un plátano en su extremo más alejado. Que el centro de gravedad del tablón esté justo en el lado seguro del borde, de manera que no se caiga por el barranco de abajo, pero de manera que si un mono se aventura hasta el final del tablón, baste para decantar la balanza. Ahora nos escondemos y observamos lo que hacen los monos. Están claramente interesados por el plátano, pero no se aventuran por el tablón para cogerlo. ¿Por qué?
Podemos imaginar tres historias, de las que cualquiera podría ser cierta, que expliquen la prudencia de los papiones. En las tres historias, el comportamiento cauteloso es fruto de una especie de ensayo y error, pero de tres tipos diferentes. De acuerdo con la primera historia, los papiones tienen un miedo “instintivo” a las alturas abismales. Este miedo se ha edificado en sus cerebros directamente por selección natural. Los contemporáneos de sus ancestros que no poseían una tendencia genética a temer a los barrancos no consiguieron ser ancestros porque se mataron. Por consiguiente, ya que todos los papiones modernos descienden, por definición, de los ancestros con éxito, han heredado la predisposición genética a temer a los barrancos. Hay, ciertamente, cierta evidencia experimental de que las crías recién nacidas de varias especies tienen un miedo innato a las alturas. En experimentos con “barrancos visuales”, se coloca una lámina de vidrio sobre una mesa, que se proyecta sobre el borde de ésta. Luego se colocan animales recién nacidos sobre el vidrio, cerca del borde, para ver si se apartan del borde o se muestran indiferentes a él. La primera historia, por tanto, implica ensayo y error del tipo más crudo y drástico: la selección natural darwiniana jugando a los dados con la muerte y la vida ancestrales. Podemos llamarla la historia del Miedo Ancestral.
La segunda historia habla de las experiencias pasadas de los papiones individuales. Todo papión joven, en su crecimiento, experimenta caídas. Lo más probable es que tenga suficientes encuentros con pequeños barrancos para aprender que las caídas pueden ser dolorosas. (Por supuesto, si cae por un gran barranco, esa será su última experiencia). El dolor, en el aprendizaje por ensayo y error, es el análogo a la muerte en la selección natural. La selección natural ha edificado cerebros con la capacidad de experimentar como dolor aquellas sensaciones que, en una dosis mayor, supondrían la muerte del animal. El dolor no sólo es el análogo a la muerte; también es una especie de sustituto simbólico para la muerte, si pensamos en los términos de la analogía entre el aprendizaje y la selección natural. Los papiones han edificado en sus cerebros, mediante la experiencia del dolor que se sufre al caer por pequeños barrancos (quizá mediante la experiencia de que cuanto mayor sea el barranco, mayor es el dolor), una tendencia a evitar los barrancos. Ésta es la segunda historia, la historia de la Experiencia Dolorosa, de cómo los papiones han conseguido resistirse a su tendencia natural a lanzarse por el tablón para apoderarse del plátano.
La tercera historia es a la que todo esto nos conduce. De acuerdo con esta historia, todos los papiones tienen un modelo de la situación en su cabeza, una simulación de realidad virtual del barranco, el tablón y el plátano, y pueden ejecutar la simulación hacia el futuro. Igual que un ordenador arcade simula un coche de carreras pasando al lado de un árbol, el ordenador del papión simula su cuerpo avanzando hacia el plátano, cómo se balancea el modelo del tablón, para ceder y precipitarse por el abismo simulado. El cerebro lo simula todo y evalúa los resultados de la ejecución del ordenador. Y, por eso, de acuerdo con nuestra historia de la Experiencia Simulada, es por lo que el papión no se aventura en la realidad. Obviamente, si se posee un ordenador lo bastante potente, es preferible el ensayo y error en la cabeza que el ensayo y error de verdad.
Ahora que ha leído estas historias, no tengo ninguna duda de que Vd. posee una representación imaginaria de la escena. “Vio” el barranco, “vio” el tablón y “vio” a los papiones. Los detalles de todas nuestras representaciones imaginarias son, sin duda, muy diferentes. Pero todos hemos montado una simulación de la escena que era adecuada para la tarea de predecir el futuro del papión. Todos sabemos, desde el interior, lo que es ejecutar una simulación del mundo en nuestras cabezas. Lo llamamos imaginación, y la estamos usando todo el tiempo para dirigir nuestras decisiones en la dirección juiciosa y prudente.
El experimento con los papiones y el plátano nunca se ha llevado a cabo. Si se hubiera realizado, ¿podrían los resultados decirnos cuál de las tres historias era cierta, o si la verdad era alguna combinación de las tres? Si la historia de la Experiencia Dolorosa fuera verdad, podríamos averiguarlo observando el comportamiento de los papiones jóvenes o inexpertos. Uno que haya sido protegido durante toda su vida de las caídas no debería mostrarse temeroso cuando eventualmente se enfrente a un barranco. Si tal inocente papión en realidad se mostrase temeroso, esto todavía dejaría abiertas las otras dos historias. Ha heredado un miedo ancestral o puede tener una imaginación muy viva. Podríamos intentar decidir el asunto con otro experimento. Pongamos que colocamos una pesada roca en el extremo cercano del tablón. Al menos nosotros, los humanos, podemos ver con nuestra simulación mental que es seguro aventurarse por el tablón: obviamente, la roca es un seguro contrapeso.
Pero ¿qué harían los papiones? No lo sé. Pero sé que, por muy seguro que esté, mediante mi modelo mental, de que la roca será un firme contrapeso, no andaría por el tablón ni por una vasija llena de oro. No soporto las alturas. La historia del Miedo Ancestral suena muy plausible en mi caso. Es más, tan poderoso es este miedo, que se mete dentro de mi Experiencia Simulada. Cuando me imagino la escena, experimento un estremecimiento de miedo por mi espinazo, por muy vivamente que pueda simular una roca de diez toneladas atornillada firmemente al tablón. Como sé que las tres historias son ciertas para mí, puedo creer fácilmente lo mismo para los papiones.
La imaginación, la capacidad de simular cosas que no están (todavía) en el mundo, es una progresión natural de la capacidad de simular cosas que están en el mundo. El modelo del clima se actualiza continuamente con información de los vehículos y las estaciones meteorológicas. Hasta este punto, es una simulación de las condiciones tal y como son realmente. Esté o no diseñada originalmente para adentrarse en el futuro, su habilidad para hacerlo, para simular cosas, no sólo como son, sino como pueden llegar a ser, es una consecuencia natural, casi inevitable, de que es un modelo. El modelo informático de un economista de la economía de Gran Bretaña es, por ahora, un modelo de las cosas como son y como han sido. El programa casi no necesita ser modificado para que dé ese paso adicional en el futuro simulado, para proyectar tendencias futuras probables del producto interior bruto, el tipo de cambio y el balance de pagos.
Así fue la evolución de los sistemas nerviosos. La selección natural construyó la habilidad de simular el mundo tal y como es, porque era necesario para poder percibir el mundo. No se puede percibir que un patrón de líneas bidimensionales en dos retinas equivale a un cubo sólido a menos que se simule, en el cerebro, un modelo del cubo. Habiendo construido la capacidad de simular modelos de las cosas tal y como son, la selección natural descubrió que tan sólo estaba a un paso de poder simular las cosas como todavía no son –de simular el futuro. Esto resultó tener consecuencias valiosas, porque permitió a los animales beneficiarse de la “experiencia”, no la experiencia por ensayo y error de su propio pasado o de la muerte y vida de sus ancestros, sino una experiencia vicaria en el interior seguro del cráneo.
Y, una vez que la selección natural había construido cerebros capaces de simular ligeras desviaciones de la realidad en el futuro imaginado, automáticamente floreció una capacidad más. Ahora había otro pequeño paso hasta el desbocado alcance de la imaginación revelada en los sueños y en el arte, una evasión de la realidad mundana que no posee límites evidentes.
© Dawkins, 1995
Traducción: Gabriel Rodríguez Alberich
Fuente: https://bit.ly/3WJQHX5
Foto: John Carey
No hay comentarios.:
Publicar un comentario