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UN MODELO DE LA MENTE1
Luis Carlos Torres Soler
Matemático
MSc. Ingeniería de Sistemas, MA. Ciencias de la Educación
Profesor Asociado Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Colombia
e-mail: lucas@ing.unal.edu.co
Abstract
It seems that since human beings knew their mind capacity they have asked themselves about
the structure of mind. In the late 30 years they have used artificial systems as a mirrow to
understand our mind; among this systems we have artificial intelligence and evolutive
computation. Based on psychology, neurophysiology, artificial intelligence, mathematics,
physics, philosophy, linguistics, complexity science and cognitive sciences, researchers try
from several points to discover what is mind, how it works and what could be its model. This
essay presents fundamental aspects for a model of mind from the view point of complexity.
Key Words: complexity, mind, systems.
Resumen
Al parecer, desde que el ser humano conoció la capacidad de su mente se ha preguntado cuál
es la estructura de ésta. En los últimos treinta años se han utilizado sistemas artificiales como
espejo para comprender nuestra mente: inteligencia artificial, computación evolutiva. Con
base en la sicología, la neurofisiología, la inteligencia artificial y de otras como la
matemática, la física, la filosofía, la lingüística, la ciencia de la complejidad, las ciencias
cognitivas, los investigadores se nutren para atacar desde todos los ángulos el problema de
descubrir qué es mente, cómo funciona y cuál sería un modelo de ella. Este ensayo plantea
características fundamentales para un modelo indicando aspectos trascendentales a fin de
entender la mente considerando el enfoque desde la ciencia de la complejidad.
Palabras clave: complejidad, mente, sistema.
¿Realmente es tan complicado autoobservarse sin prejuzgar,
sin identificarse, sin aceptar ni rechazar lo que se ve?
Introducción
Abordar una reflexión entorno a un modelo de la mente se asemeja a la construcción de una
piedra exquisita, estructurar lo que habla la mascota con su dueño, un niño. Pero seguro que
de estos pensamientos, quizá sin relación alguna y sin base experimental, surgen algunas
ideas simples y complejas y extrañamente articuladas.
No hay duda que el cerebro y la mente son sistemas extremadamente complejos2, y por tanto
1
II Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas-Perú. Trujillo (Perú). Junio 26-29/2003.
Las posturas reduccionistas consideran, en general, que la distinción entre la mente y el cerebro se debe a la
insuficiencia actual del conocimiento acerca de los procesos cerebrales, pero el mismo desarrollo científico
permitirá reducir los fenómenos mentales a fenómenos puramente físicos o biológicos que tienen lugar en el
cerebro. El conductismo trata de reducir todos los fenómenos sicológicos en términos de estímulo respuesta. Los
procesos que ocurren en la caja negra de la mente entre el estímulo y la respuesta no tiene ningún interés para la
investigación sicológica, ya que es posible explicar la totalidad de la conducta sin referirse a supuestos estados
mentales. Para el conductismo lógico, la mente no existe propiamente y el cerebro es irrelevante para el estudio
2
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2
caen dentro de aspectos que estudia la ciencia de la complejidad. La pregunta real es: ¿tendrá
capacidad la ciencia de la complejidad para modelar un sistema complejo como el cerebro o
la mente? ¿Hay matemática para analizar el comportamiento y evolución de los procesos en
la mente? ¿Hay aspectos sicológicos desconocidos de la mente? ¿Cuál es la relación mente cerebro? La respuesta no es simple; sin embargo, seguramente, con los avances de la ciencia
de la complejidad, se presentarán modelos simples para entender la mente fácilmente.
Modelar la mente es un proceso simple, pero, fundamentalmente, hay que realizarlo de forma
diferente del modelamiento de otros sistemas complejos. Antes de iniciar con una descripción
detallada, se enumeran las principales claves para el modelo en forma concisa, teniendo
presente que muchos de los términos no se han explorado aún:
1. La mente es un sistema mágico residente en grafos.
2. Los mágicos del modelo están en procesos y patrones mágicos.
3. Pensamientos, percepción, creencias, emoción y otras entidades mentales son
tramas de estructuras, es decir, sistemas autopoieticos dentro del sistema mágico
mente.
4. Las tramas de estructuras en la mente forman una red compleja de atractores,
metaatractores, etcétera.
5. La red de atractores se aproxima a una estructura fractal llamada red dual, la cual
se estructura de acuerdo con la asociatividad y la jerarquía.
Por ahora, el énfasis está en plantear hechos generales del modelo en sí y de sus principales
abstractos.
Creemos ser capaces de conocer algo sobre el mundo externo,
sin tener capacidad para decir si ese conocimiento es verdadero,
ya que deben realizarse relaciones que no podemos hacer.
Sistemas mágicos
Los sistemas mágicos consisten, en forma simple, de una colección de entidades mágicas, las
cuales actúan una en otra, tienen la potencia para crear cooperativamente nuevas entidades
mágicas. Algunas entidades mágicas se aparean con entidades antimágicas, que son entidades
mágicas con la potencia de aniquilar.
La mente es un sistema de procesos y patrones mágicos3. Es un sistema mágico cuyos
mágicos son parte fundamental para reconocer y formar patrones. La mente es en sí absoluta
y posee caos. Justamente un grupo de mágicos actúan sobre otros, reconociendo los patrones
que están en ellos.
Algunas cosas esenciales se ignoran en este análisis: el fenómeno de intercreación mutua, la
autopoiesis.
Los sistemas mágicos interproducen. Es decir, Z puede producir Z, mientras X produce Z; o
Z y X combinarse para producir W, mientras X y W combinarse para producir Z, y Z y W
combinarse para producir X. Este posible tipo de sistemas es totalmente incomprensible
de los fenómenos sicológicos. La mente es sólo la aptitud y disposición para hacer un determinado tipo de cosas.
Para el funcionalismo, los procesos mentales son estados funcionales del organismo cuyo órgano no es
necesariamente el cerebro. Como solución a las dificultades del monismo, del dualismo y otros, se ha propuesto
la teoría emergentista, según la cual los estados mentales no son idénticos a estados físicos del cerebro ni pueden
reducirse a ellos, pero no son tampoco independientes de los mismos. La más importante de estas teorías es el
naturalismo biológico de John Searle. Los procesos mentales ya sean conscientes o inconscientes están causados
por procesos cerebrales, pero no se reducen a estos sino que son fenómenos o propiedades autónomas que
emergen de los sistemas neurofisiológicos en el curso del largo proceso evolutivo de la especie.
3
La estructura mental está ensamblada, es decir, es el producto de la unión de un repertorio de subprocesos
más elementales. Las diferentes capacidades se componen de subcapacidades más elementales. Estos elementos
constituyentes de la mente se relacionan entre sí por leyes de la asociación. Esos elementos son los reflejos, las
ideas, los pensamientos, los símbolos.
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según teorías diferentes a la ciencia de la complejidad. Pero si un sistema de mágicos está
mutuamente interproduciendo, entonces, seguramente sobrevivirá al continuo flujo de
interacciones dinámicas, también mágicas. Aunque cada mágico perece rápidamente,
igualmente, será recreado por su conspiración. Crea autopoiesis autoperpetuando orden en el
flujo.
Algunos sistemas de mágicos son inestables; algunos decaen o mueren cuando algún mágico
externo empieza a interferir con ellos. Pero otros son más robustos y sobreviven a pesar de
las perturbaciones externas. Esos sistemas mágicos robustos son llamados sistemas
autopoieticos. Esto es la idea crucial para un modelo de la mente: los pensamientos,
percepciones y creencias son autopoieticos. Son sistemas de patrones y procesos de
interprodución. En la lógica del caos (LC), patrones y procesos de los sistemas mágicos son
llamados estructuras conspiradoras4. Este término refleja lo contrario de la naturaleza,
naturaleza conspiradora de la autopoiesis, como las bases de la autopoiesis para
reconocimiento de patrones en sicología. Las estructuras conspiradoras son procesos de
inicio. En sistemas sicológicos el orden es global. En los sistemas autopoieticos la parte
central de la mente es que, para formar un pensamiento funcional, las estructuras deben
espontáneamente autoorganizarse en mayores y mejores estructuras autopoieticas. Y los
propósitos de esas superestructuras es definir atractores5 extraños formando una red dual6.
La red dual, nombre propuesto, es una red de patrones y procesos que están simultáneamente
estructurados de dos formas: (1) en una estructura jerárquica. Esta estructura simple está
construida de estructuras complejas, las cuales se construyen sobre estructuras aun más
complejas, y así sucesivamente; y la estructura más compleja explícita o implícita gobierna la
formación de sus estructuras componentes; (2) una estructura multijerárquica; conformada
por estructuras diferentes conectadas a otras estructuras las cuales están relacionadas por un
suficiente número de patrones y procesos. Hablando de procesos sicológicos, la red jerárquica
se identifica con estructuras que son comandos de percepción y control, y las redes
multijerárquicas se identifican con estructuras de memoria asociativa7.
Las redes duales son, completamente, simples. Dar una definición rigurosa requiere algunas
construcciones complejas y decisiones arbitrarias.
Un pensamiento, entonces, es un sistema mágico el cual se halla en estructuras de una red
dual. Luego la estructura, en vez que dé algo dinámico, hace de la red dual que sus
componentes mágicos sean procesos. La idea central de plantear un modelo de la mente es
porque lo síquico es necesario y suficiente para el pensar8. Y la idea que la red dual es
autopoietica hace que los patrones y los procesos sean mágicos dinámicos.
4
Una estructura conspiradora es un sistema mágico autopoietico cuyos componentes son patrones y procesos
mágicos.
5
Atractor es la singularidad en el "espacio de acción" donde ocurre un fenómeno, hacia el cual convergen las
trayectorias de una determinada dinámica. El atractor de los sistemas orientados a satisfacer una meta es la meta
misma. El atractor de algunos sistemas complejos coincide con su estado de autoorganización. Para Hopfield,
cada unidad de memoria asociativa es un atractor multidimensional desde el punto de vista de su energía de
cómputo.
6
Una red dual es una red que tiene un desarrollo a nivel local y global. Hay dos redes: la red hidrológica
(asociándose al nombre empleado en ecosistemas) y la red de infraestructura. La primera establece la cohesión
ecológica gestionando la cantidad y el flujo de pensamientos (flujos de información en los sistemas de
información, flujos de agua en los ecosistemas). La segunda ofrece posibilidades para potenciar los sistemas y
procesos que actúan en la mente (procesos en un sistema de información, sistemas y procesos en un ecosistema).
7
Las facultades mentales son sistemas de creencias; son mecanismos sicológicos, como funciones. Existen
facultades como la memoria, la percepción, la atención, la sensibilidad, el entendimiento, etcétera, y cada una
tendría su jerarquía. Estas facultades son independientes de los contenidos del pensamiento. Pero existen
facultades directamente relacionadas con contenidos, como propensiones, disposiciones, cualidades, aptitudes,
capacidades; están en la misma jerarquía.
8
La misma mente crea sus propias complejidades, sus asociaciones, sus estructuras, su autoorganización,
etcétera, y para entender la mente hay que buscar eliminar la dualidad que existe entre las mismas, sean
dinámicas o estáticas, posean orden o desorden, sean conscientes o inconscientes.
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4
Análisis sicológico
Concebir la red dual indica construir una estructura extremadamente abstracta, inconexa para
hechos sicológicos concretos. Lo anterior conduce a que las redes jerárquicas y las
multijerárquicas serían obicuas en sicología teórica y neurociencia cognitiva.
Por ejemplo, la teoría de la percepción visual se estudia en jerarquías; cómo las estructuras
con procesamiento lineal construyen estructuras de procesamiento dinámico, las cuales
construyen escenas en estructuras de procesamiento mágico, y así sucesivamente.
Igualmente, es cierto en un estudio del control motor: un fin general es generar ideas
específicas de movimiento para diferentes partes del cuerpo, las cuales se convierten en
comandos para los diferentes músculos. Claro que hay una jerarquía perceptual/motor en
acción en el cerebro humano. Son investigaciones planteadas en inteligencia artificial y
robótica, en las cuales se busca hallar formas completas para estructurar los sistemas de
percepción y movimiento9. La jerarquía se emplea al definir jerarquías en un motor
perceptual. La jerarquía en un motor perceptual se crea en estructuras de abajo-arriba
(bottom-up). Algunas investigaciones recientes dan mayor importancia al desarrollo de
estructuras arriba-abajo (top-down) que a estructuras abajo-arriba (bottom-up) en la
transmisión de información por medio de sistemas visuales, y para determinar conexiones a
todos los niveles de las regiones no visuales del cerebro. Pero esas observaciones no son
problema para la estructura fundamental jerárquica de percepción y acción; rara vez, se
trabaja en la ecología del pensamiento.
La estructura multijerárquica ha sido analizada para implementarla en el estudio de la
memoria. La asociación de términos en memoria es algo común en los seres humanos
[Kohonen, 1988], y ha sido simulada en diferentes modelos matemáticos: redes neuronales.
Los enlaces o encadenamientos asociativos entre hechos almacenados en memoria forman
una clase de red. Las clases de asociaciones involucradas son extremadamente variables, pero
se dice: si dos cosas se asocian en memoria, entonces hay algún proceso mental que produce
un patrón de conectividad entre ellas. Éste es el principio de la red asociativa.
La idea clave de la red dual es que la red de asociaciones en memoria (red multijerárquica)
debe emplearse para la percepción y el control (red jerárquica). Como una primera
aproximación, se dice que la percepción se encarga fundamentalmente del paso de
información hacia arriba en la jerarquía; la acción, del paso de información hacia abajo en la
jerarquía; y el acceso a memoria, de la explotación de encadenamientos asociativos, es decir,
es una red multijerárquica.
De acuerdo con la asociatividad, la red multijerárquica queda asociada a una red jerárquica;
sin embargo, es necesario que la asociación de la red se estructure en diferentes niveles o
grupos: grupos de procesos, grupos de grupos de procesos, y así sucesivamente. Esto sería
una estructura fractal en la mente. Al conocer estadísticas del tipo de estructura (árbol, lista,
pila, …) que define la red jerárquica, la dimensión fractal de la jerarquía del grupo podría
estimar muy bien, argumentándose la relevancia neurobiológica de este tipo de estructura
fractal10, y se construiría un número de interesantes simulaciones por redes neuronales usando
tipos geométricos de red.
Finalmente, hay que enfatizar que ni la red jerárquica ni la multijerárquica son entidades
estáticas; ambas están en constante evolución, y las dos están constantemente coevolucinando
9
El enfoque sirve para construir módulos de bajo nivel que puedan desarrollar tareas simples de percepción y
movimiento, y sólo entonces construir módulos residentes en el nivel próximo de la jerarquía, los cuales regulan
las acciones de los módulos de bajo nivel.
10
La geometría fractal está en contraposición a la geometría diferenciable, euclidiana, no pierde la perspectiva
del objeto en cada escala de observación, realiza el análisis local del objeto sin necesidad de suavizar el mismo;
esto es, aproximar la forma geométrica compleja mediante otras más simples como rectas, planos, …, perdiendo
la perspectiva global del objeto geométrico al realizar un análisis localizado.
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5
juntas. Uno de los puntos clave del modelo de red dual es que la estructura alienada de esas
dos redes (jerárquica y multijerárquica) implica la necesidad de lo dinámico. En otras
palabras, mientras la red multijerárquica guarda así mismo los ajustes, debe adaptarse
finalmente, y la red jerárquica guarda así mismo los arreglos; de otra forma, las dos redes son
extrañas constantemente así mismo. La razón para que las dos redes sean extrañas, es que no
hay fundamentos básicos para existir una interacción armoniosa entre las dos; de lo contrario,
nunca evolucionaría la red dual.
Un día supe que algo que era verdadero ya no lo era.
No recuerdo qué día, sí las consecuencias.
El conocimiento está lleno de incertidumbre e imposibilidades.
Autopoiesis11 y evolución
La dinámica en la red dual puede entenderse como un balance de dos fuerzas. La fuerza para
la evolución, la cual crea nuevas formas, moviéndose a diferentes estados. Y la fuerza
autopoietica, la cual retiene cosas. Si alguna fuerza es dominante, la red dual se rompe, y
empieza a ser excesivamente inestable, o excesivamente estática y no responde.
A propósito, cada una de esas fuerzas están, de manera diferente, buscando simples sistemas
mágicos dinámicos. La autopoiesis está implícita en todos los atractores de mágicos
dinámicos, y la dinámica evolutiva es un caso especial de mágicos dinámicos, los cuales
envuelven atractores para converger con la posibilidad de existir complejos atractores
extraños.
La vida tiene sus bemoles aun llevándola pausadamente,
esto sucede porque el entorno desarrolla dinámicas
que los seres humanos desconocemos.
La evolución de la memoria
Muchos expresan que, en algún sentido, las ideas en la mente evolucionan por selección
natural12. Un modelo de la mente debe proveer, en primer término, un análisis riguroso de la
evolución a través de conexiones.
El mayor obstáculo al buscar aplicar la teoría de la evolución a la mente es definir medida,
calidad, adecuación. Selección natural es supervivencia del adecuado, del mejor. Al
considerar casos específicos, los biólogos plantean medidas a partir de su propio sentido
común. Si el animal A seguro es un depredador y el animal B no, entonces todo animal igual
a A es adecuado como depredador. No se requiere una definición formal para determinarlo.
El problema es dar, en general, un tipo de aptitud. Sin embargo, no se puede definir aptitud
de cualquier manera en los procesos reproductivos; entonces: ¿cuál sería la medida para
considerar la supervivencia de individuos? Pero si no se define aptitud de forma general,
habría que entenderse caso por caso, y entonces la teoría de la evolución no podría fácilmente
generalizarse para diferentes contextos.
Para suavizar este problema se propone una medida de aptitud en términos de patrones
emergentes. En la evolución de la mente (EM), aptitud estructural de un organismo se define
como el tamaño del conjunto de patrones los cuales sinergéticamente emergen cuando el
organismo y su ambiente se consideran en conjunto. Si hay patrones que surgen a través de la
combinación de los organismos con su ambiente, los cuales no son patrones en el organismo
o el ambiente individual, entonces la aptitud estructural es mayor. Quizás una ilustración
simple es camuflarse, cuando la apariencia del organismo se parece al ambiente, generando
de forma simple una posible emergencia de patrones: repetición. Pero la simbiosis es el
11
La autopoiesis es la organización particular que identifica, caracteriza, manifiesta y determina la existencia
de los sistemas vivos, así como sus interacciones e interrelaciones (Humberto Maturana).
12
Una buena exposición la da Gregory Bateson en Mind and Nature (1980).
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6
ejemplo más convincente. La función de dos organismos simbióticos concordando uno con el
otro sería efectivamente algo que facilita predecir la naturaleza de uno a partir del otro.
La reinvidicación no es aptitud estructural, es una aptitud biológica; la aptitud estructural es
el componente más importante de aptitud biológica. Digamos que el sistema evoluciona por
selección natural si, entre los individuos que continúan, los sucesos reproductivos están
positivamente correlacionados con la aptitud. Entonces, se afirma que la aptitud estructural es
un componente importante de aptitud.
Según esto, puede verse que los ecosistemas son sistemas inmunes que evolucionan por
selección natural. Y, de acuerdo con los principios presentados, el modelo de la mente es
bueno, considerando el ambiente de un proceso en el modelo de la mente como el conjunto
de sus vecindades en la red. Así, la aptitud estructural de un proceso en el modelo de la mente
es la cantidad de patrones que emergen de él y sus vecindades. Pero, en cualquier tiempo, la
probabilidad de que un proceso no empiece a actuar en la red está positivamente
correlacionado con el grado de conveniencia para una memoria asociativa. Este grado de
conveniencia es precisamente la aptitud estructural. De este modo, la supervivencia, en
estado corriente, está correlacionada con aptitud estructural respecto al ambiente inmediato, y
así, de acuerdo con la definición dada, la mente evoluciona por selección natural.
Teniendo presente este argumento, los pensamientos, que sobreviven diferencialmente
basados en la aptitud son, en el nivel bajo, entidades mágicas, procesos mentales
individuales. Con la misma lógica, grupos de mágicos también evolucionan por selección
natural. Esta observación conduce al sentido en la cual la lógica evolutiva de la mente es
diferente de los ecosistemas o sistemas inmunes. Esto es, en la mente, cada proceso o grupo,
en el tiempo actúa de acuerdo con una selección natural, ciertos procesos en el nivel alto
empiezan a cruzarse o a mutarse.
En la evolución de ecosistemas, la existencia de selección de grupos, evolución de
poblaciones, especies, es una manera dinámica. En la mente, la evolución, por la presencia de
la red jerárquica, no tendría controversia. Pensamientos en alto nivel pueden explícitamente
representar y controlar grupos, así que la distinción entre grupos y pensamientos no existe.
En este sentido, puede observarse que la mente usa selección natural de manera más eficiente
que los sistemas evolutivos, tal como ecosistemas o sistemas inmunológicos. Mientras
ecosistemas para mejorar pueden poseer un orden alto de evolución en pequeñas escalas, la
mente puede tener bajo nivel y evolución de alto orden simultáneamente. Esto conduce a una
investigación matemática y computacional13.
Toda la vida tiene eventos aleatorios y atractores
que cuando más se evita que ocurran, aparecen,
como sucede con la muerte.
Evolución y creatividad
La evolución tiene como significado mantener la estructura de red de la memoria asociativa14.
Sin embargo, la evolución es diferente como función sicológica. Esto es, al observar la
creatividad en los procesos mentales, los experimentos computacionales son intuitivamente
13
A lo largo de la historia de la ciencia se visualiza que gran cantidad de ideas han sido descartadas por su
apariencia absurda, por el contexto del momento, pero se ha demostrado que pasan a ser válidas cuando se
cambia de paradigma. La línea del pensamiento pitagórico basada en la naturaleza matemática del universo que
culminó con la frase de Platón "Dios geometriza", mostró a los objetos geométricos como constituyentes del
orden supremo del macrocosmos. La estructura de la mente y su interacción con el mundo podría tener una base
matemática mucho mayor de lo que posiblemente ni el mismo Platón, Fermat, Leibtniz, Turing, Russell, Minsky,
… hubiesen imaginado.
14
En las organizaciones complejas, la creatividad y el aprendizaje pasan no sólo en las estructuras establecidas
(jerarquía), sino también en las redes. Las redes son estructuras flexibles, no jerárquicas, espontáneas,
adaptables y por eso favorecen la creatividad (imaginación, generación de ideas, identificación y solución de
problemas, etcétera)
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7
irrelevantes; sería la creatividad computacional, la capacidad de un algoritmo genético15 para
producir nuevas formas interesantes. Típicamente, los procesos (simulaciones) con
algoritmos genéticos buscan una respuesta correcta a algunos problemas matemáticos. Pero
es imposible determinar en la mente la evolución de pensamientos intrínsecos y el caos que
forman16. Las formas complejas creadas por evolución de procesos mentales son amplios y
más complejos que las simples figuras o melodías que se generan o evolucionan por
diferentes procesos computacionales, en un nivel abstracto; sin embargo, el principio es el
mismo17.
Un algoritmo genético, en el contexto sicológico, debe entenderse como una aproximación de
la actividad de las subredes en la red dual. Las subredes estarían constantemente mutando,
como sus componentes en procesos de cambio. Y ellas estar constantemente cruzándose, y
los componentes individuales intercambiando interacciones de manera que causen
subsubredes para cambiar su fidelidad de una subred a otra.
¿Y cuál es la relación entre un algoritmo genético y la creatividad, en la red jerárquica, y
entre la reorganización evolutiva de una red multijerárquica y la memoria asociativa? La
respuesta es muy simple: cuando los hechos en memoria se mueven de un lugar a otro,
buscando adaptabilidad, automáticamente reorganizan la red jerárquica, causan subredes
(programas mentales) para cruzarse y mutarse. De otra manera, cuando el proceso cambia su
fidelidad de una subred a otra, por un proceso de cruce, el patrón de cambio de interacción
constituye un ambiente cambiante, los cuales cambian su aptitud dentro de la red
multijerárquica. Porque las dos redes son una, las dos formas de evolución son una. La
evolución del estilo de los algoritmos genéticos y la ecología son fronteras muy herméticas,
más herméticas que en el caso de evolución de las especies.
La educación debería enseñarnos a conocer la mente;
sin embargo, los que enseñan, tampoco conocen la mente.
Autopoiesis y pensamientos
Pero evolución no es sólo dinámica de formas en la red dual. En busca de un modelo de la
mente, se plantea la red dual no simplemente como una red jerárquica o multijerárquica de
procesos mentales, sino también como una jerarquía/multijerárquia de evolución de procesos
en sistemas autopoieticos, donde cada sistema considerado consta de una asociación y
relación de ideas y procesos. Cada sistema puede relacionarse con otro sistema de una de tres
formas diferentes: puede estar contenido en otro sistema, puede contener al otro sistema o
puede coexistir al lado con otro sistema. La red dual, así mismo, es el gran padre de todos
los sistemas autopoieticos.
La autopoiesis desempeña un papel importante en la dinámica de la red dual porque permite
pensamientos (creencias, memorias, sensaciones, etcétera), que persisten cuando el estímulo
original desaparece. Así, una colección de pensamientos sobreviven en la red dual por dos
razones:
-- un excesivo uso relativo al control de la estructura jerárquica, es decir, proceso
continuo hacia las metas corrientes del organismo;
-- autopoiesis.
15
El algoritmo genético consta de una población de entidades, las cuales repetidamente se mutan y cruzan para
producir nuevas entidades. Las entidades adaptadas se seleccionan para reproducirlas; así la población tiende a
asumir determinadas formas según el criterio de aptitud definida.
16
Sin la presencia del caos no habría sorpresa y no existiría la posibilidad de irrumpir en nuevos estados
ordenados de ideas complejas para describir dentro del macroorden de la naturaleza, el microcaos del proceso
íntimo de formación de ideas fascinantes, llenas de sorprendentes patrones. En la mente se hallan fenómenos tal
vez más complejos, mágicos emergentes de los que en un primer momento cabría imaginar.
17
La complejidad es fuente de error (errare complexus est); pero también el error cribado por la evolución
individual, colectiva o biológica es la vía más efectiva para encontrar soluciones óptimas.
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8
Como se muestra en la lógica caótica (LC), esta línea de razonamiento puede usarse para
llegar a muchas conclusiones observando sistemas de pensamiento, particularmente sistemas
de creencias.
Para propósitos de ilustración, dos conclusiones de utilidad se mencionan aquí:
-- que muchos sistemas de creencias considerados pobres o irracionales tienen la
propiedad que ellos se sustentan primariamente por un último método. De otra manera, muy
útiles y sensibles son los sistemas de creencias forzados para sostener así mismo autopoiesis
para ciertos períodos buenos. La teoría de sistemas clarifica pero no soluciona el problema de
distinguir bueno de pobre en sistemas de creencias;
-- que uno de los papeles clave de los sistemas autopoieticos en la red dual es servir
como sistema inmune sicológico, protegiendo niveles superiores de la red dual de numerosas
consultas enviadas desde los niveles inferiores.
Ser estable significa que un sistema es capaz de absorber la presión ejercida en los niveles
inferiores, en lugar de constantemente pasar cosas a través de ellos mismos. Gran paralelismo
existe entre la dinámica de clases anticuerpos en los sistemas inmunes y la dinámica de
creencias en sistemas autopoieticos, pero no exploraremos esos paralelos por ahora.
Conclusión
Después de pensar acerca de una red dual como estructura de la mente, esta necesariamente
es emergente e inevitablemente debe considerarse dinámica. Se observa que el mundo de la
red dual es justamente otro sistema autopoietico, el cual sobrevive por dos posibles métodos:
estructura conspiradora y utilidad externa. Cada uno empieza con muchos pensamientos,
procesos y sistemas con información estándar en la mente. Quizá son de una red maestra.
Eventualmente hay que husmear el punto de vista que los sistemas sean autopoieticos, esto
hace se una idea grandiosa de un sistema de pensamientos, para perpetuarlos y usualmente
poseer capacidad de crearse así mismo.
Sólo han sido un conjunto de ideas base para definir más adelante un modelo de la mente
mediante matemática adecuada que facilite plantear simulaciones utilizando el computador y
entender el comportamiento y la producción de pensamientos.
Bibliografía
Bateson Gregory (1980). Mind and Nature: A Necessary Unity. Bantam, New York.
Bohn David (1988). Ciencia, orden y creatividad. Kairos, Barcelona.
Kohonen Teuvo (1988). Self-Organization and Associative Memory. Springer-Verlag, New
York.
Minsky Marvin (1984). The Society of Mind. Simon & Schuster, New York.
Morin Edgar (1977). El método. La naturaleza de la naturaleza. Cátedra-Teorema.
Priest Stephen (1991). Teorías y filosofías de la mente. Cátedra-Teorema.
Turing Alan M. (1950). Computing Machinery and Intelligence. Mind, LIX (236), pp.433460.
Luis Carlos Torres Soler