Mismo lugar, día diferente. Knut vuelve a sentarse en su escritorio, mirando un papel en blanco frente a él, mientras juega nerviosamente con un bolígrafo en la mano derecha. Apenas le quedan unas horas a la mano en su ensayo y no ha escrito una palabra. De repente golpea la mesa con el puño y grita: “¡Necesito un plan!”
Esa cosa a la que se enfrenta Knut es algo que todos nosotros encontramos en su vida diaria. Tiene un problema —y realmente no sabe cómo resolverlo. Pero, ¿qué es exactamente un problema? ¿Existen estrategias para resolver problemas? Estas son solo algunas de las preguntas que queremos responder en este capítulo.
Comenzamos nuestro capítulo dando una breve descripción de lo que los psicólogos consideran un problema. Posteriormente vamos a presentar diferentes enfoques hacia la resolución de problemas, comenzando por psicólogos gestálticos y terminando con estrategias de búsqueda modernas conectadas a la inteligencia artificial. Además también consideraremos cómo los expertos sí resuelven problemas y finalmente veremos más de cerca dos temas: El trasfondo neurofisiológico por un lado y la pregunta qué tipo de papel se puede asignar a la evolución respecto a la resolución de problemas por el otro.
La definición más básica es “Un problema es cualquier situación dada que difiera de una meta deseada”. Esta definición es muy útil para discutir la resolución de problemas en términos de adaptación evolutiva, ya que permite entender cada aspecto de la vida (humana o animal) como un problema. Esto incluye temas como encontrar comida en inviernos duros, recordar dónde dejaste tus provisiones, tomar decisiones sobre qué camino tomar, aprender, repetir y variar todo tipo de movimientos complejos, y así sucesivamente. Aunque todos estos problemas fueron de crucial importancia durante el proceso evolutivo que nos creó tal como somos, de ninguna manera son resueltos exclusivamente por los humanos. Encontramos una increíble variedad de diferentes soluciones para estos problemas en la naturaleza (solo considere, por ejemplo, por qué medios un murciélago caza a su presa, en comparación con una araña). Para este ensayo nos centraremos principalmente en aquellos problemas que no son resueltos por los animales o la evolución, es decir, todo tipo de problemas abstractos (por ejemplo, jugar al ajedrez). Además, no consideraremos esas situaciones como problemas que tienen una solución obvia: Imagine Knut decide tomar un sorbo de café de la taza junto a su mano derecha. Ni siquiera tiene que pensar en cómo hacer esto. Esto no es porque la situación en sí sea trivial (un robot capaz de reconocer la taza, decidir si está llena, luego agarrarla y moverla a la boca de Knut sería una máquina altamente compleja) sino porque en el contexto de todas las situaciones posibles es tan trivial que ya no es un problema nuestro la conciencia necesita ser molestado con. Los problemas que discutiremos a continuación todos necesitan un esfuerzo consciente, aunque algunos parecen estar resueltos sin que podamos decir exactamente cómo llegamos a la solución. Aún así encontraremos que muchas veces las estrategias que utilizamos para resolver estos problemas también son aplicables a problemas más básicos.
Los problemas abstractos no triviales se pueden dividir en dos grupos:
Problemas bien definidos
Para muchos problemas abstractos es posible encontrar una solución algorítmica. Llamamos a todos aquellos problemas bien definidos que pueden ser debidamente formalizados, lo que viene junto con las siguientes propiedades:
- El problema tiene un estado dado claramente definido. Esta podría ser la alineación de un juego de ajedrez, una fórmula dada que tienes que resolver, o la puesta a punto del juego de las torres de Hanoi (que discutiremos más adelante).
- Hay un conjunto finito de operadores, es decir, de reglas que puedes aplicar al estado dado. Para el juego de ajedrez, por ejemplo, estas serían las reglas que te indican a qué pieza puedes moverte a qué posición.
- Por último, el problema tiene un estado objetivo claro: Las ecuaciones se resuelven a x, todos los discos se mueven a la pila derecha, o el otro jugador está en jaque mate.
No es sorprendente que un problema que cumpla con estos requisitos se pueda implementar algorítmicamente (ver también el pensamiento convergente). Por lo tanto, muchos problemas bien definidos pueden ser resueltos de manera muy efectiva por computadoras, como jugar al ajedrez.
Problemas mal definidos
Aunque muchos problemas pueden ser debidamente formalizados (a veces sólo si aceptamos una enorme complejidad) todavía hay otros donde no es así. Buenos ejemplos de ello son todo tipo de tareas que involucran creatividad, y, en términos generales, todos los problemas para los que no es posible definir claramente un estado dado y un estado meta: Formalizar un problema del tipo “Por favor pinta un cuadro hermoso” puede ser imposible. Aún así este es un problema a la que la mayoría de la gente podría acceder de una forma u otra, aunque el resultado pueda ser totalmente diferente de persona a persona. Y si bien Knut podría juzgar que la imagen X es preciosa, podrías estar completamente en desacuerdo.
Sin embargo, los problemas mal definidos a menudo involucran subproblemas que pueden estar totalmente bien definidos. Por otro lado, muchos problemas cotidianos que parecen estar completamente bien definidos implican -cuando se examinan en detalle- una gran cantidad de creatividad y ambigüedades.
Si pensamos en la tarea bastante mal definida de Knut de escribir un ensayo, no podrá completar esta tarea sin antes entender el texto sobre el que tiene que escribir. Este paso es el primer sugol que Knut tiene que resolver. Curiosamente, los problemas mal definidos a menudo involucran subproblemas bien definidos.
