5.15: Las raíces de la ingeniería hacia adelante

La metodología más típica que se encuentra en la ciencia cognitiva clásica es la ingeniería inversa. La ingeniería inversa implica observar el comportamiento de un sistema intacto para inferir la naturaleza y organización de los procesos internos del sistema. La mayoría de las teorías cognitivas se producen utilizando una metodología llamada análisis funcional (Cummins, 1975, 1983), que utiliza resultados experimentales para tallar iterativamente un sistema en una jerarquía de componentes funcionales hasta alcanzar un nivel básico de subfunciones, la arquitectura cognitiva.

Un problema práctico con el análisis funcional o la ingeniería inversa es el problema del marco de referencia (Pfeifer & Scheier, 1999). Este problema surge durante la distribución de la responsabilidad por la complejidad del comportamiento entre los procesos internos de un agente y las influencias externas de su entorno. La ciencia cognitiva clásica, un gran practicante del análisis funcional, avala el sándwich clásico; sus análisis funcionales tienden a atribuir complejidad conductual a los procesos internos de un agente, al tiempo que ignora las posibles contribuciones del entorno. Es decir, el problema del marco de referencia es ignorar la parábola de la hormiga de Simon (1969).

Los científicos cognitivos encarnados suelen adoptar una metodología diferente, la ingeniería avanzada. En la ingeniería de avance, se construye un sistema a partir de un conjunto de funciones primitivas de interés. Luego se observa el sistema para determinar si genera un comportamiento sorprendente o complicado. “Solo alrededor de 1 de 20 'lo capta', es decir, la idea de pensar en problemas psicológicos inventando mecanismos para ellos y luego tratando de ver lo que pueden y no pueden hacer” (Minsky, comunicación personal, 1995). Este enfoque también se ha denominado psicología sintética (Braitenberg, 1984). Los ingenieros inversos recopilan datos para crear sus modelos; en contraste, los ingenieros avanzados construyen sus modelos primero y los utilizan como fuentes primarias de datos (Dawson, 2004).

Señalamos en el capítulo 3 que la ciencia cognitiva clásica ha descendido de la filosofía racionalista del siglo XVII de René Descartes (1960, 1996). Se observó en el capítulo 4 que la ciencia cognitiva conexionista descendió del empirismo de principios del siglo XVIII de John Locke (1977), que en sí misma fue una reacción contra el racionalismo cartesiano. El enfoque sintético busca “entender construyendo” (Pfeifer & Scheier, 1999), y como tal nos permite vincular la ciencia cognitiva encarnada con otra reacción del siglo XVIII contra Descartes, la filosofía de Giambattista Vico (Vico, 1990, 1988, 2002).

Vico basó su filosofía en el análisis de los significados de las palabras. Argumentó que el término latino para verdad, verum, tenía el mismo significado que el término latino factum, y por lo tanto concluyó que “es razonable suponer que los antiguos sabios de Italia entretuvieron las siguientes creencias sobre lo verdadero: 'lo cierto es precisamente lo que se hace'” (Vico, 1988, p. 46). Esta conclusión llevó a Vico a su argumento de que los humanos sólo podían entender las cosas que hacían, razón por la cual estudió artefactos sociales, como la ley.

El trabajo de Vico proporciona una motivación temprana para la ingeniería hacia adelante: “Saber (scire) es armar los elementos de las cosas” (Vico, 1988, p. 46). El relato de Vico sobre la mente fue una desviación radical de la desencarnación cartesiana. Para Vico, los latinos “pensaban que toda obra de la mente era sentido; es decir, todo lo que la mente haga o suprima deriva del contacto con los cuerpos” (p. 95). En efecto, el principio verum-factum de Vico se basa en la mentalidad encarnada. Debido a que la mente está “inmersa y enterrada en el cuerpo, naturalmente se inclina a tomar nota de las cosas corporales” (p. 97).

Si bien las raíces filosóficas de la ingeniería avanzada se remontan a la filosofía del siglo XVIII de Vico, su práctica real, en lo que respecta a la ciencia cognitiva, no surgió hasta que surgió la cibernética en la década de 1940. Uno de los primeros ejemplos de psicología sintética fue el Homeostat (Ashby, 1956, 1960), que fue construido por el cibernético William Ross Ashby en 1948. El Homeostat fue un sistema que cambió sus estados internos para maximizar la estabilidad entre las interacciones entre sus componentes internos y el ambiente. William Grey Walter (1963, p. 123) señaló que era “como un gato o perro junto a la chimenea que solo se agita cuando se le molesta, y luego metódicamente encuentra una posición cómoda y se va a dormir de nuevo”.

Ashby's (1956, 1960) Homeostat ilustró la promesa de la psicología sintética. La retroalimentación que le interesaba a Ashby no se pudo analizar matemáticamente; se estudió con éxito sintéticamente con el dispositivo de Ashby. Recuerde, también, que cuando se creó el Homeostat, las simulaciones informáticas de retroalimentación aún estaban en el futuro.

Además, fue más fácil producir un comportamiento interesante en el Homeostat que analizarlo. Esto se debe a que el secreto de su éxito fue un gran número de estados internos potenciales, que proporcionaron muchos grados de libertad para producir estabilidad. Al mismo tiempo, esta variabilidad interna fue un obstáculo para el análisis tradicional. “Aunque la máquina está hecha por el hombre, el experimentador no puede decir en ningún momento exactamente cuál es el circuito de la máquina sin 'matarla' y diseccionar el 'sistema nervioso'” (Grey Walter, 1963, p. 124).

Las preocupaciones sobre esta característica del Homeostat inspiraron el estudio de los primeros robots autónomos, creados por el cibernético William Grey Walter (1950a, 1950b, 1951, 1963). Las dos primeras de estas máquinas fueron construidas en 1948 (de Latil, 1956); comprendiendo excedentes de materiales de guerra, su creación fue claramente un acto de bricolaje. “El primer modelo de esta especie fue amueblado con piñones de relojes antiguos y medidores de gas” (Grey Walter, 1963, p. 244). Para 1951, estas dos habían sido reemplazadas por seis máquinas mejoradas (Holanda, 2003a), dos de las cuales actualmente se exhiben en museos.

Los robots llegaron a llamarse Tortugas por su apariencia: parecían ser tractores de juguete rodeados de una concha parecida a una tortuga. Grey Walter los veía como una forma de vida artificial que clasificó como Machina speculatrix. Machina speculatrix fue una reacción contra la variabilidad interna en el Homeostat de Ashby. El objetivo de la investigación robótica de Grey Walter era explorar el grado en que se podía producir un comportamiento complejo a partir de dispositivos tan simples (Boden, 2006). Cuando Grey Walter modeló el comportamiento “estaba decidido a empuñar la navaja de Occam. Es decir, apuntó a postular un mecanismo lo más simple posible para explicar comportamientos aparentemente complejos. Y simple, aquí, significaba simple” (Boden, 2006, p. 224). Grey Walter restringió los componentes internos de una Tortoise a “dos elementos funcionales: dos tubos de radio miniatura, dos órganos de sentido, uno para la luz y el otro para el tacto, y dos efectores o motores, uno para gatear y el otro para la dirección” (Grey Walter, 1950b, p. 43).

El interesante comportamiento de las Tortugas fue producto de simples reflejos que utilizaron luz detectada (a través de un sensor de luz montado en la columna de dirección del robot) y obstáculos (a través del movimiento de la carcasa del robot) para controlar las acciones de los dos motores del robot. Actividad motora controlada por luz de la siguiente manera. Con poca luz, el motor impulsor de la Tortoise movería al robot hacia adelante, mientras que el motor de dirección giraba lentamente la rueda delantera. Así, en tenue luz, la Tortoise “exploró”. Con luz moderada, el motor de accionamiento continuó funcionando, pero el motor de dirección se detuvo. Así, en luz moderada la Tortuga “se acercó”. En condiciones de luz brillante, el motor de accionamiento continuó funcionando, pero el motor de dirección funcionaba al doble de la velocidad normal, provocando marcados movimientos oscilatorios. Así, en luz brillante la Tortoise “evitó”.

Los motores se vieron afectados por el sentido del tacto de la carcasa de la siguiente manera. Cuando el caparazón de la Tortuga fue movido por un obstáculo, se generó una señal oscilante que primero provocó que el robot condujera rápido mientras giraba lentamente, y luego condujera lentamente mientras giraba rápidamente. La alternancia de estos comportamientos permitió a la Tortuga escapar de los obstáculos. Curiosamente, cuando el movimiento del caparazón Tortoise desencadenó dicho comportamiento, las señales de la célula fotoeléctrica quedaron inoperantes por unos momentos. Así, Grey Walter empleó una versión simple de lo que más tarde se conocería como la arquitectura de subsunción de Brook (1999): una capa superior de procesamiento táctil podría inhibir una capa inferior de procesamiento de luz.

De acuerdo con la ingeniería de avance, después de que Grey Walter construyera sus robots, observó su comportamiento registrando los caminos que tomaron en una serie de entornos simples. Conservó un registro visual de su movimiento mediante la fotografía de lapso de tiempo; debido a las luces montadas en los robots, sus caminos fueron trazados literalmente en cada fotografía (Holland, 2003b). Al igual que los caminos en la playa trazados en la parábola de la hormiga de Simon (1969), las fotografías registraron un comportamiento de Tortoise que era “notablemente impredecible” (Grey Walter, 1950b, p. 44).

Grey Walter observó los comportamientos de sus robots en diferentes entornos. Por ejemplo, en un estudio el robot se colocó en una habitación donde una luz estaba oculta a la vista por un obstáculo. La Tortuga comenzó a explorar la habitación, se topó con el obstáculo y se involucró en su comportamiento de evitación. Esto a su vez permitió que el robot detectara la luz, a la que se acercó. Sin embargo, no colisionó con la luz. En cambio, el robot lo rodeó con cautela, desviándose cuando se acercó demasiado. “Así la máquina puede evitar el destino de la polilla en la vela” (Grey Walter, 1963, p. 128).

Cuando el ambiente se complicó, también lo hicieron los comportamientos producidos por la Tortuga. Si el robot se enfrentara con dos luces de estímulo en lugar de una, primero se sentiría atraído por una, que rodeaba, solo para alejarse y rodear la otra, demostrando una capacidad de elegir: resolvió el problema “del culo de Buridan, que murió de hambre, como hacen algunos animales que actúan tróficamente de hecho, porque dos montones de heno exactamente iguales estaban precisamente a la misma distancia” (Grey Walter, 1963, p. 128).

Si se colocaba un espejo en su entorno, el espejo servía de obstáculo, pero reflejaba la luz montada en el robot, que era un atrayente. La dinámica resultante produjo la llamada “danza espejo” en la que el robot,

perdura ante un espejo, parpadeando, twitteando y jigging como un torpe Narciso. El comportamiento de una criatura así comprometida con su propia reflexión es bastante específico, y sobre una base puramente empírica, si se observara en un animal, podría aceptarse como evidencia de cierto grado de autoconciencia. (Grey Walter, 1963, pp. 128—129)

En ambientes menos controlados o de composición abierta, el comportamiento que se produjo fue real en su complejidad. Las Tortugas produjeron “el comportamiento exploratorio, especulativo que es tan característico de la mayoría de los animales” (Grey Walter, 1950b, p. 43). Ejemplos de tal comportamiento fueron relatados por el cibernético Pierre de Latil (1956):

Elsie se movió de un lado a otro como un animal de verdad. Una especie de cabeza al final de un cuello largo se elevaba sobre el caparazón, como un faro en un promontorio y, como un faro; giraba redonda y redonda continuamente. (de Latil, 1956, p. 209)

El Daily Mail informó que,

los juguetes poseen los sentidos de la vista, el hambre, el tacto y la memoria. Pueden caminar por la habitación evitando obstáculos, pasear por el jardín, subir escaleras y alimentarse recargando automáticamente acumuladores de seis voltios de la luz de la habitación. Y pueden bailar un jig, irse a dormir cuando están cansados, y dar una descarga eléctrica si les molesta cuando no son juguetones. (Holanda, 2003a, p. 2090)

Grey Walter lanzó las Tortugas para mezclarse con el público en una reunión de 1955 de la Asociación Británica (Hayward, 2001): “Las tortugas, con su atracción incorporada hacia la luz, se movieron hacia las pálidas medias de las delegadas mientras evitaban las patas más oscuras de los machos superados” (p. 624).

Grey Walter fue magistralmente capaz de promover su obra al público en general (Hayward, 2001; Holland, 2003a). No obstante, le preocupaba que la recepción pública de sus máquinas disminuyera su importancia científica. La historia ha puesto fin a tales preocupaciones; la investigación pionera de Grey Walter ha influido en muchos investigadores modernos (Reeve & Webb, 2003). Grey Walter's,

los ingeniosos dispositivos fueron pensados seriamente como modelos de trabajo para entender la biología: un 'espejo para el cerebro' que generalmente podría enriquecer nuestra comprensión de los principios de comportamiento (como el complejo resultado de combinar tropismos simples) y ser utilizados para probar hipótesis específicas (tales como como Hebbian learning). (Reeve & Webb, 2003, p. 2245)