(Mdulo 5, Introduccin al conocimiento cientfico, Material de lectura, UBA XXI, EUDEBA, 2da

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(Mdulo 5, Introduccin al conocimiento cientfico, Material de lectura, Sistema UBA XXI, EUDEBA, 2da. ed., 1987, Buenos Aires. Texto preparado sobre la base de Ciencia, Ciberntica y Sistemas, de Ricardo V. Guarinoni, Ricardo A. Guibourg.)

NUEVOS ENFOQUES METODOLGICOS:

CIENCIA, CIBERNTICA Y SISTEMA.

5.0. Introduccin

(presentacin de los temas de la unidad)

Luego de cursar las cuatro primeras unidades, el estudiante tiene ya conciencia de la herramienta lingstica y conceptual, tiene una idea clara del conocimiento, de los modos en que se lo adquiere y de los requisitos necesarios para integrarlo al cuerpo cientfico. Ha pasado revista a los mtodos de las ciencias formales y a los de las ciencias empricas, de modo que sabe ya como se hace la ciencia en sus distintas variedades. Y por ltimo, ha analizado la evolucin de las ciencias y examinado con alguna prevencin el concepto mismo de progreso.

Pero el panorama no estara completo si esta visin epistemolgica no incluyera un esbozo de los ltimos avances en materia de enfoque cientfico. Es curioso comprobar que quienes se ocupan de epistemologa o filosofa de la ciencia omiten generalmente referirse a la ciberntica y a la teora general de sistemas. Es ms: estas disciplinas son percibidas por el hombre de la calle como un mejunje tecnolgico que gira en derredor de las computadoras y al que se accede normalmente comprndose un microordenador y concurriendo a uno de esos cursos tan publicitados donde se ensea lenguaje Basic para principiantes. En muchos rostros se lee la sorpresa cuando se insiste en que el enfoque sistmico es mucho ms que la computacin, y que tiene mayor relacin con la filosofa (va epistemologa y metodologa) que con la mera tcnica.

Existe para esta ignorancia una razn histrica: la ciberntica y la teora general de sistemas no fueron elaboradas por los filsofos, sino por especialistas de ciencias particulares que enfrentaban problemas comunes y se unan para analizarlos mediante un anlisis interdisciplinario. Los autores de ciberntica y sistemas no desdearon la filosofa: por el contrario, numerosas obras muestran su empeo en destacar su vnculo con ella. Pero no hubo una reaccin simtrica de los filsofos, que rara vez se sintieron dispuestos a examinar estos temas que, aunque de alto inters, provenan de la ingeniera, de la biologa o de la conduccin empresaria.

Nuestro curso de Introduccin al Conocimiento Cientfico se propone tender para el nuevo estudiante universitario y para la comunidad en general el necesario puente entre epistemologa y ciberntica; y hacerlo, como hasta ahora, a partir de la experiencia cotidiana y de los conceptos previamente estudiados.

Comenzaremos por examinar las dificultades de la ciencia actual y el modo en que los nuevos enfoques metodolgicos, unidos a los recientes adelantos de la tcnica, contribuyen a dar la respuesta necesaria. Para esto, en la seccin 5.1 se examinarn la diferencia y las relaciones entre computacin e informtica, por un lado, y ciberntica y teora general de sistemas por el otro.

En la seccin 5.2. se hablar de las computadoras, pero no para centrar el inters en ellas sino para mostrar el tipo de razonamiento y de clculo que subyace a su funcionamiento, desarrollar la importante nocin de modelo y desmitificar el concepto de inteligencia artificial como contrapuesto al de inteligencia natural.

En la seccin 5.3. hablaremos de la informacin: cmo se la transmite, cmo se la mide, cul es su relacin con la incertidumbre y de qu modo el concepto de informacin: excede el mbito periodstico o discursivo para integrarse al anlisis de la naturaleza.

Por ltimo, en la seccin 5.4. examinaremos el concepto de sistema y la constelacin de nociones que gira en su derredor: all veremos cmo cualquier sector de la realidad que nos interese puede examinarse de acuerdo con un nuevo esquema de interpretacin y ser estudiado con una tcnica particularmente fructfera.

5.1. RESPUESTAS PARA LA CIENCIA DE HOY

5.1.1. Las dificultades de la ciencia actual

El siglo XIX se consideraba a s mismo una revolucionaria sntesis de los conocimientos humanos. Sin perder de vista el panorama de las artes ni renegar de la cultura clsica, el hombre explorara los ocultos rincones de la tierra, dominaba la fsica, sistematizaba la qumica, perfeccionaba las matemticas, reinterpretaba la historia y fundaba las ciencias sociales; pona a trabajar el vapor, el gas y la electricidad; construa automviles, ensayaba aeroplanos y soaba, en fin, con un progreso permanente que continuase en lnea recta el camino hasta entonces recorrido.

En lugar de ese progreso lineal y paulatino, el siglo XX provoc una verdadera explosin. La expresin no vale slo por las derivaciones blicas de la nueva tecnologa, sino tambin por el aumento brusco y la creciente dispersin de los conocimientos. La produccin de saber cientfico se increment en forma exponencial, al punto que ni siquiera los especialistas en cualquier disciplina puedan jactarse de estar al tanto de las ltimas novedades en su materia. La proliferacin de trabajos cientficos, de revistas y de libros dedicados a las ciencias es tal que se hace imposible obtener una visin de conjunto. Los tratados se desactualizan durante su redaccin, y las nuevas ideas aparecen, dispersas y relativamente inconexas, en multitud de comunicaciones y artculos cuya cantidad abruma a quien pretenda leerlos y que pronto son cubiertos por una nueva oleada de trabajos cientficos. Estos parecen ser, segn el psiquiatra James Miller, "catlogos de repuestos para una mquina que nunca se construye". Entre todos los hombres de ciencia que alguna vez han existido, nueve de cada diez viven hoy. Su tarea, crecientemente especializada y a menudo duplicada por falta de comunicacin entre ellos, se abre como la copa de un rbol, cuyos tallos perifricos se encuentran cada vez ms alejados unos de otros a medida que la planta crece.

Esta forma de evolucin del pensamiento cientfico, que ha proporcionado a nuestro siglo una masa do conocimientos y de aplicaciones tcnicas jams soada antes, no se halla empero exenta de dificultades y peligros. Entre estos inconvenientes, tres pueden citarse corno los ms importantes:

a) La cantidad de Informacin tericamente disponible sobre cada sector de la ciencia es tan grande que su disponibilidad real (es decir, la posibilidad de que un mismo cientfico o grupo de cientficos llegue a abarcarla) tiende a disminuir. A este resultado contribuye tambin la circunstancia de hallarse la informacin que interesa en cada momento extremadamente dispersa en un mar de otras informaciones que no interesan en el mismo contexto.

b) Las investigaciones que se emprenden a partir de ciencias diferentes, aunque se refieran a temas relativamente conexos, carecen de puntos orgnicos de contacto; y los cientficos que las encaran usan a menudo cdigos lingsticos (lenguajes tcnicos) de aplicacin reducida a pequeos grupos, lo que impide que los resultados de una investigacin, aunque se hallen tericamente al alcance de los protagonistas de otra, incidan fcilmente en el desarrollo de sta.

c) En otras pocas un hombre de ciencia (Aristteles, Leonardo, Leibniz) poda abarcar todos o casi todos los conocimientos de su tiempo. A partir del siglo XVIII esta universalidad del cientfico se ha tornado imposible, y en nuestra era asistimos a una creciente especializacin que, al decir de algn humorista, hace que el hombre de ciencia sepa cada vez ms acerca de cada vez menos, hasta llegar al punto en que sepa todo acerca de nada. La observacin no pasara de ser una broma si fuese fcil unir luego los fragmentos (dispersos entre una multitud de personas) para reconstruir la imagen de la realidad. El problema reside en que los fragmentos no siempre encajan entre s, como las piezas de un rompecabezas; y en que la especializacin, modalidad que integra el actual paradigma de la investigacin cientfica, hace que cada estudioso pierda de vista el conjunto por su tendencia a considerar con especial detenimiento el sector de la ciencia que le es propio. Muchos problemas que nacen de la complejidad de ciertos objetos (una sociedad, un sistema econmico, un ser viviente) escapan entonces al examen minucioso del especialista, habituado a analizar lo complejo para transformarlo en pluralidad de partes simples y a detener (siquiera idealmente) lo que se halla en movimiento para examinarlo con mayor calma.

Tales dificultades han sido advertidas desde tiempo atrs, y nuestra poca forja hoy nuevos instrumentos para superarlas. El manejo y el tratamiento de grandes cantidades de informacin es el tema de la informtica; el auxilio tecnolgico para cumplir este fin es encarado por la computacin; la visin integradora de la realidad que permita describir y comprender lo complejo y lograr de este modo una mayor eficacia en la accin es el contenido de la ciberntica y de la teora general de sistemas.

Estas disciplinas se hallan relacionadas entre s, pero sus lmites no suelen ser cabalmente establecidos en el lenguaje cotidiano. La ciberntica y la informtica se entienden casi siempre como campos de actividad que tienen por centro a las computadoras, y la teora general de sistemas no siempre se distingue de la ciberntica. Algunos expertos usan estas dos ltimas expresiones como sinnimas, y otros consideran peyorativamente a la ciberntica, a la que describen como el nombre que los cientficos poco serios otorgan a la teora de sistemas. Entre los que las distinguen, unos piensan que la ciberntica es una parte de la teora general de sistemas y otros sostienen la tesis inversa. No tomaremos partido por ninguna de estas opiniones, ya que ellas versan sobre una disputa clasificatoria.

5.1.2. La ciberntica

Si hubiera una definicin clara y acertada de "ciberntica", el principio de nuestro estudio sera demasiado fcil. El pensamiento de nuestro tiempo (como ya vimos) es ms complejo de lo que quisiramos y las palabras que cada uno emplea no siempre son interpretadas del mismo modo por los dems. En la medida en que la autoridad paterna valga en materia cientfica, puede citarse la definicin del creador de la ciberntica, Norbert Wiener: es la ciencia del control y la comunicacin en el animal y en la mquina". Otros la definen como "la ciencia que estudia las formas de organizar la accin''. Todos, en cambio, recuerdan que la palabra "ciberntica" proviene del vocablo griego kybernetes, que significa timonel, hasta el punto de que ya en la obra de Platn aparece kybernetike como arte de conducir navos (y, por analoga, hombres).

La moderna ciberntica tiene su origen en la dcada del treinta, cuando Norbert Wiener, que enseaba matemtica en el MIT (Instituto Tecnolgico de Massachussets) emprendi estudios interdisciplinarios con el neurofisilogo Arthur Rosemblueth. En 1940, durante la guerra, Wiener trabajaba con un joven ingeniero, Julian Bigelow, en el desarrollo de un aparato de control automtico de tiro para los caones antiareos. Este aparato meda la distancia entre la lnea de tiro y la trayectoria del objetivo y correga en su consecuencia el prximo tiro. Wiener observ que la mquina tena un comportamiento semejante a algunas actividades cerebrales, ya que, por as decirlo, "aprenda de su propia experiencia". As surgi uno de los conceptos fundamentales de la ciberntica: la retroalimentacin (o feed-back), principio que vale para controlar una accin, sea sta de una mquina o de un ser viviente.

El descubrimiento de ste y de otros conceptos bsicos llev a Wiener a publicar en 1948 el primer texto integral de ciberntica, llamado Ciberntica, o la ciencia del control y la comunicacin en el animal y en la mquina. Luego sus investigaciones se orientaron hacia la aplicacin de los conceptos cibernticos a las ciencias sociales.

El nacimiento de la ciberntica y de las disciplinas conexas propone un cambio de paradigma de la ciencia. Las ciencias del siglo XIX y de la primera mitad del siglo XX se hallan dominadas por la visin cartesiana del mundo y tienen por arquetipos a la fsica y a la qumica: los problemas deben analizarse (dividirse) y describirse con la mayor precisin posible. El nuevo enfoque opta por romper el acento en la apreciacin de la totalidad, por lo que recibe a veces el nombre de holismo, y su paradigma gira en torno a la biologa, ya que tiende a estudiar las realidades complejas y dinmicas al modo en. que los bilogos estudian los organismos. Esta influencia biolgica es tan grande que, para algunos autores, la ciberntica es la disciplina que estudia la base fsica de algunos procesos biolgicos, especialmente la inteligencia humana, con el fin de reproducirlos mediante mquinas.

5.1.3. La teora general de sistemas

Hacia 1920 un bilogo austriaco luego radicado en los Estados Unidos, Ludwig von Bertalanffy, haba avanzado la idea de una teora general tendiente al estudio de las organizaciones complejas. En 1950 redonde su propuesta: una Teora General de Sistemas (TGS) abarcara el estudio de los sistemas en todos los campos cientficos, lo que llevara a reunificar la ciencia por la va de un mtodo integrador.

En 1954 se cre la Sociedad para el Estudio de los Sistemas Generales (Society for General Systems Research), Una buena muestra del enfoque transdisciplinario de la investigacin consiste en advertir que en la lista de los principales fundadores se encuentran el bilogo von Bertalanffy, el matemtico A. Rapoport y el economista Kenneth Boulding. Entre sus primeros colaboradores se destacan la antroploga Margaret Mead, el psiclogo y epistemlogo Jean Piaget, el economista Herbert Sinion y los Psiquiatras James Miller y W. Ross Ashby.

El objetivo fundamental que agrupa a cultores de tan diversas disciplinas es elaborar una serie de conceptos comunes que permitan realizar el viejo ideal de la unidad de la ciencia. Rpidamente se obtuvieron. algunos resultados: el concepto de sistema y otros con l relacionados (como el ya citado de retroalimentacin.) se revelaron muy fecundos, especialmente en su aplicacin a la biologa y a las ciencias sociales; y aun la fsica y la qumica los utilizaron con provecho.

A partir de 1965 se produjo una gran proliferacin de trabajos en torno a la TGS, y hoy en da se pueden sealar aplicaciones en casi todas las disciplinas conocidas. En realidad, la TGS se encuentra actualmente en pleno desarrollo y abarca una serie de teoras particulares, Todas tienen en comn el enfoque holstico, frente a los sistemas, as como la posibilidad de aplicacin a campos diversos del conocimiento humano.

5.1.4. Computacin e informtica

Como veremos ms adelante, la segunda mitad de nuestro siglo asiste al nacimiento y al desarrollo de la computadora. Los expertos en esta nueva tcnica acuaron pronto una expresin no exenta de humor para referirse a la parte puramente fsica de su especialidad: hardware, expresin que podra traducirse entre nosotros como los fierros" o la ferretera". Pero las mquinas deban ser puestas a trabajar, y para esto era necesario idear programas y disear lenguajes especiales en los que estos programas pudieron expresarse e insertarse en la memoria de las computadoras. Corno, en ingles, lo contrario de hard (duro) es soft (blando), los pragmticos norteamericanos combinaron un juego de palabras e inventaron un nuevo vocablo: software, expresin que se ha universalizado para designar a los programas en general o, ms especficamente, a los programas necesarios o convenientes para hacer el mejor uso posible de determinado hardware.

Pues bien, suele llamarse computacin al conjunto de conocimientos cientficos y tcnicos relativos a la construccin y al funcionamiento de las computadoras, y el vocablo se extiende tambin habitualmente para abarcar el manejo de las mquinas y el conocimiento y el diseo del software.

Esta segunda parte de la computacin puede entenderse superpuesta con el contenido de la informtica, en tanto sta se considera primordialmente referida al tratamiento de la informacin mediante computadoras; pero la informtica abarca un campo ms amplio, fundado en la teora de la informacin y estrechamente relacionado con sta. Ella ha sido definida como la disciplina que tiene como objeto de estudio los procesos que se ejercen sobre datos de informacin, por ejemplo: generacin, obtencin, registro, depuracin, concentracin, filtrado, ordenamiento, validacin, codificacin, almacenamiento, integracin, clculo, acceso, recuperacin, visualizacin, interpretacin, anlisis, difusin, etc.''. En este sentido ms amplio puede hablarse tambin de Informtica sin computadoras: la bibliotecologa o la tcnica de fichado, por ejemplo, integraran la versin manual de una disciplina que nuestro tiempo slo concibe como tributaria de la electrnica.

Pero, a todo esto, cul es la relacin entre computacin, informtica y ciberntica? Entre estas disciplinas existe un doble vnculo. En primer lugar, la construccin y el funcionamiento de las computadoras se basa generalmente en los principios de la ciberntica, por lo que es adecuado llamarlas mquinas cibernticas, como en un tiempo se haca, En segundo lugar, la informtica constituye una auxiliar inapreciable en la tarea de comprender los sistemas complejos propuesta por la ciberntica y por la TGS.

5.2. COMPUTADORAS, MODELOS E INTELIGENCIA

5.2. l. Cerebros electrnicos

Un autor norteamericano de origen holands, Hendrik W. van Loon, escribi una Historia de las invenciones en la que los avances tcnicos del hombre se describan y clasificaban como prolongaciones del cuerpo humano. As, del pie se pasaba al carro, a la bicicleta, al ferrocarril y al automvil o al avin; de la mano a la gra o a la excavadora mecnica, de la piel a la vivienda moderna; del ojo al telescopio y al microscopio. Van Loon muri en 1944, sin imaginar el camino que emprenderan los prolongadores del cerebro.

5.2.2. Brevsima historia de las computadoras

La idea de mquinas que ayudasen las funciones del cerebro no era nueva. El baco con que los nios aprendan a contar contiene un rudimento de memoria: las bolillas que quedan a un lado son las que ya hemos sumado, y permanecen a la vista para que, volviendo a contarlas, averigemos el total de la suma.

En 1641 un joven de diecinueve aos, Blas Pascal, construy la primera mquina de sumar, fundada en el movimiento de ruedas combinadas de tal suerte que una vuelta completa de cada una de ellas hiciese girar la anterior en un dcimo de vuelta. Otro filsofo, Gottfried Wilhelm Leibniz, busc a partir de 1671 construir una mquina que pudiese multiplicar. No lo logr plenamente, pero sus estudios fueron de invalorable utilidad para los desarrollos posteriores.

El francs Joseph-Marie Jacquard invent en 1801 un telar capaz de tejer automticamente distintos dibujos, segn las instrucciones contenidas en una tarjeta perforada: haba nacido la memoria programable. Este adelanto fue aprovechado por el matemtico ingls Charles Babbage, que proyect en 1834 una calculadora (llamada Mquina Analtica) capaz de resolver problemas matemticos segn el programa contenido en tarjetas perforadas y de realimentarse con las soluciones obtenidas para resolver con ellas problemas ms complejos. Era la primera computadora.

La mquina de Babbage no lleg a construirse, ya que los limitados recursos tcnicos de su poca no lo permitan. Su funcionamiento era puramente mecnico, y dependa de una enorme cantidad de ruedas, engranajes y bielas que la hacan prcticamente inoperable. Pero la concepcin de Babbage sirvi ms tarde para la construccin de las modernas computadoras, una vez reemplazadas las piezas mecnicas por otras electrnicas.

Esto ocurri un siglo ms tarde, entre 1939 y 1944, cuando el norteamericano Howard Aiken, fundado en la obra de Babbage, proyect un computador universal compuesto por rels electromagnticos y alimentado por instrucciones contenidas en cintas perforadas. La mquina se llam Mark 1, y era capaz de concluir una sencilla operacin matemtica en tres dcimas de segundo. A partir de aqu, la historia de las mquinas capaces de amplificar el poder del cerebro humano se acelera cada vez ms; y cada etapa de avance recibe el nombre de generacin.

En 1946 los rels fueron reemplazados por vlvulas electrnicas (como las lmparas de las antiguas radios): el funcionamiento de la mquina no dependa ya del movimiento de los interruptores electromecnicos sino del flujo de electrones, y la velocidad de respuesta ya no se meda en segundos, sino en milsimas de segundo. Tal fue el resultado del ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), construido en Pennsylvania por J. Presper Eckert y John W. Mauchly, punto inicial de la primera generacin de computadoras.

Estas mquinas, por cierto, estaban lejos de la practicidad a la que hoy estamos habituados. La computadora ENIAC pesaba treinta toneladas, y sus vlvulas generaban tanto calor que requeran, para no quemarse, un sistema de refrigeracin casi tan voluminoso como la misma mquina. Estos problemas se mantuvieron en otras computadoras ms avanzadas de la misma generacin, como la EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer), concebida en 1945, o la EDSAC (Electronic Delay Storage Automatic Calculator), de 1949. En esta etapa salieron al mercado las primeras mquinas construidas en serie con programa interno.

La segunda generacin aparece en 1954 con la introduccin del transistor en reemplazo de la vlvula. El transistor es mucho ms pequeo, no genera calor y tiene menor costo, con lo que las computadoras dejaron de ser prohibitivas. Comenzaron, adems, a operar en microsegundos (millonsimas de segundo).

La tercera generacin prescinde a su vez de los transistores, y los sustituye por circuitos integrados. Estos, construidos sobre pequeas partculas de silicio, son capaces de desempear diversas funciones: las computadoras redujeron radicalmente su tamao y su precio y el tiempo de operacin empez a medirse en fracciones de microsegundo. Muchas mquinas de esta generacin se hallan hoy en uso.

La cuarta generacin mantiene el principio de los circuitos integrados, pero emplea circuitos de alto nivel de integracin: si un microcircuito era capaz en un principio de desempear unas 30 funciones diferentes, ahora pueden cumplir ms de mil.

La quinta generacin est en pleno desarrollo. Se funda en el paralelismo extensivo; es decir, en la ejecucin concurrente de instrucciones mediante procesamiento paralelo, a travs de una cantidad de procesadores asociados a almacenamientos parciales de informacin. Se busca de este modo instrumentar en mayor medida la inteligencia artificial: el desarrollo de comportamientos basados en el aprendizaje o capacidad de generar relaciones entre conceptos y transferirlas a nuevas situaciones. Se espera que las nuevas computadoras podrn leer cualquier tipo de escrito y dialogar oralmente con el usuario en lenguaje natural, lo que dar impredecible impulso a la robtica.

Van ya, pues, cinco generaciones de computadoras en el espacio de una sola generacin humana. A lo largo de ese tiempo, su precio y su tamao se han hecho accesibles de tal modo (y su capacidad se ha ampliado hasta tal punto) que casi no hay actividad humana en la que no se las emplee o proyecte emplerselas.

5.2.3. El s y el no

Cmo funcionan estas mquinas maravillosas? Cul es el ntimo secreto que les permite secundar al hombre de tantas maneras y superar en mucho su capacidad de clculo en las operaciones a las que son aplicadas?

Esta pregunta, como tantas otras, tiene ms de una respuesta porque tiene ms de una interpretacin. Un ingeniero electrnico se deleitara explicndonos los vericuetos de los circuitos integrados y las hazaas de las partculas de silicio, el modo de construccin y la configuracin de los sistemas informticos en unidades centrales y perifricas. Un analista de sistemas o un programador nos hablaran con los ojos brillantes acerca de los lenguajes de programacin y de los ltimos avances del software. Se trata, sin duda, de temas fascinantes; pero cada uno de ellos corresponde a alguna especialidad del conocimiento humano. Por el momento, nosotros no pretendemos tanto: nuestra aproximacin a estas materias es epistemolgica antes que tecnolgica, y slo buscamos comprender la base ms sencilla del funcionamiento de las computadoras, aquello que pueda servir para interpretar tambin otros sectores de la realidad a nuestro alcance.

Pues bien, en este sentido el secreto de la computadora reside en una alternativa tan sencilla como la que se encierra en la perilla del velador: por cada uno de sus circuitos una corriente elctrica puede pasar o no pasar.

En efecto, imaginemos una persona privada del habla, que slo tuviere a su alcance el interruptor de una lmpara. Si le formulamos una pregunta que pueda contestar por s o por no, el interrogado encender la luz para afirmar y la apagar (o no la encender) para negar. Claro est que semejante lenguaje deja mucho que desear: las preguntas deben ser cuidadosamente escogidas para que las respuestas sean inequvocas, y el dueo de la perilla se ve impedido de contarnos por su propia iniciativa sus meditaciones metafsicas o el ltimo partido de ftbol que vio por televisin. La situacin, empero, puede mejorarse algo si multiplicamos las lmparas y las perillas y convenimos un cdigo en el que la cantidad y el orden de las lmparas encendidas o apagadas tenga asignados ciertos significados.

Cuanto mayor sea la cantidad de lmparas y cuanto ms complejo sea el cdigo, tanto mayor ser la capacidad de comunicacin de nuestro ruido interlocutor. Desde luego, a partir de cierto punto podernos hallar una solucin muy satisfactoria: un nmero limitado de lmparas (cinco, para ser exactos) nos permitira asignar a cada configuracin el valor de una letra del alfabeto, y a partir de all el hombre de las perillas podra expresar cunto se le antojara dentro del amplsimo cdigo lingstico natural. Este modo de expresin tambin se halla al alcance de las mquinas; pero la fuente de lo que haya de expresarse, que es el pensamiento, tiene para ellas una limitacin: por complejo que sea su programa, en la base de cada decisin debe haber tambin un nmero finito de alternativas que puedan responderse por si o por no.

De este modo las computadoras reproducen, tanto en su comunicacin con el hombre cuanto en su funcionamiento interno, el problema de nuestro amigo mudo; pero la cantidad de combinaciones que contiene su cdigo es tal que los resultados obtenidos nos hacen olvidar a menudo la sencilla alternativa que les sirve de base.a) La lgica como esquema binario del razonamiento

Dijimos hace un momento que el pensamiento (si as puede llamrsele) de la computadora se halla limitado por el esquema ntimo del funcionamiento de la mquina: cada decisin ha de depender de un nmero finito de alternativas "si-no". Pero se trata realmente de una limitacin? Para comprender mejor esta pregunta -y tal vez imaginar una respuesta- sera bueno que examinemos por un momento las decisiones humanas.

El pensamiento del hombre, como fenmeno real, es en muchos aspectos un misterio an no resuelto. La psicologa y la biologa intentan, por diversos caminos, explicar los mecanismos por medio de los cuales discurre efectivamente la actividad mental del ser humano. Pero, desde mucho antes que tales intentos iniciaran un desarrollo serio, el hombre desarroll acerca de su propio pensamiento una disciplina que pronto alcanz notable perfeccin formal: se trata de la lgica.

La lgica no estudia los mecanismos reales del pensamiento, ya que no es una ciencia emprica; pero -como ya sabemos- propone modelos de razonamiento vlido, lo que equivale, hablando mal y pronto, a establecer ciertos patrones que el pensamiento debe satisfacer si pretende cumplir sus propios fines.

Por cierto, no existe una sola lgica sino muchas; pero la primera en formularse y la ms extendida supone que para una proposicin descriptiva cualquiera existen dos y slo dos posibilidades, excluyentes entre s: la proposicin puede ser verdadera o falsa. Estas dos posibilidades se llaman valores de verdad, y una lgica que reconoce dos valores de verdad recibe el nombre de lgica bivalente, o binaria.

Este carcter binario de la lgica ms difundida se halla en el origen de principios comnmente aceptados, como los de no contradiccin (una proposicin no puede ser a la vez verdadera y falsa) o del tercero excluido (una proposicin no puede ser sino verdadera o falsa).

A partir de all la lgica elabora otros conceptos ms complejos para combinar proposiciones: la conjuncin (funcin en que ambas proposiciones son verdaderas), la disyuncin (no son las dos falsas) o el condicional (no se da el caso en que la primera sea verdadera y la segunda falsa). Y estos conceptos (y otros) pueden a su vez combinarse entre s para dar lugar a la construccin de los ms complicados razonamientos.

Recapitulemos, pues. El hombre no sabe con exactitud cmo piensa, pero s sabe cmo quiere pensar. Su imagen del razonamiento deseado, en su aspecto ms difundido, se basa en una lgica bivalente. Y el funcionamiento de la computadora depende, a su vez, de la formulacin de un programa en trminos que puedan traducirse a combinaciones de dos y slo dos estados: positivo y negativo. Por esto la mquina se ha convertido con tanta facilidad en una prolongacin multiplicadora de la capacidad de razonamiento del hombre: no de su razonamiento real, que incluye virtudes y defectos extralgicos, sino de su razonamiento ideal, ajustado a un esquema binario. La computadora razona, pues, como el ser humano quiere l mismo razonar.b) El sistema numrico binario

El razonamiento que el hombre desea imprimir a la computadora no depende tan slo del manejo de conceptos lgicos: tambin (y en medida muy grande) Se requiere que la mquina maneje conceptos numricos y efecte clculos matemticos. Pero estas operaciones, del mismo modo que los razonamientos y las comunicaciones, deben reducirse, para uso de la mquina a combinaciones de la alternativa binaria. Esta circunstancia provee amplio campo de aplicacin a una idea que comenz a desarrollarse a partir de Leibniz el sistema numrico binario.

Todos estamos habituados a manejar nuestro sistema numrico decimal. Consta de diez dgitos, de 0 a 9, con cuyas combinaciones pueden expresarse todos los nmeros. Por qu son diez? El nombre que se les da (dgitos) sugiere ya la explicacin ms aceptada: el ser humano tiene diez dedos en las dos manos, y se habitu desde el principio a contar con ellos. Cada vez que se le terminaban los dedos deba empezar de nuevo, por lo que se vea obligado a numerar las "vueltas'' en que empleaba todos sus dedos. Cada una de estas vueltas era una decena, y al sumarse diez vueltas era preciso pasar a otro nivel: la centena, o "vuelta de diez vueltas". As es como el nmero 14, por ejemplo, muestra que ya se ha empleado una vuelta de diez y que vamos por el cuarto dedo de la segunda.

Para algunos fines, sin embargo, el sistema decimal es inadecuado: su base (10) slo es divisible por dos y por cinco. aparte de la unidad y de s mismo. Tal vez para nuestra vida cotidiana nos ira mejor con un, sistema de base 12 (como en la feria, donde muchos productos alimenticios se venden por docena), ya que 12 es divisible por 2 por 3, por 4 y por 6. Cmo sera semejante sistema? imaginemos dos dgitos nuevos, que llamaremos A y B. La primera vuelta se contara as: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B y 10 (donde "10" significara 12 de nuestra notacin habitual). Las docenas sucesivas se numeraran como 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, A0, B0 y 100, donde "100" equivaldra a nuestro 144 (una gruesa, como suele decirse en el lenguaje duodecimal de los mercaderes) Puede observarse as que cada vuelta o secuencia no debe necesariamente contener diez unidades: el nmero de unidades que ella contenga depender del sistema que hayamos adoptado.

Pues bien, el sistema binario opera sobre la base 2, de modo que slo consta de dos dgitos: 0 y 1 . Y los nmeros se cuentan: 1, 10, 11, 100, 101, 110, 111, 1000. 1001, 1010, 10115 1100, 1101, 1111 ... y as sucesivamente.

Existe un procedimiento relativamente sencillo para traducir un nmero de la notacin decimal a la binaria, que consiste en dividirlo sucesivamente por dos y anotar los residuos. Tomemos como ejemplo algo de lo dicho precedentemente. Al tratar acerca de las lmparas necesarias para expresar todas las letras del alfabeto sealarnos que se requeran cinco de ellas. Por qu?

Veamos. El alfabeto castellano tiene 27 letras (sin contar las dobles: ch, ll, rr). El nmero 27, dividido por 2, da 13 con un resto de 1. La mitad de 13 es 6, con resto de 1. La mitad de 6, 3, con resto de 0. La de 3 es 1, con resto, de 1, Y la unidad es indivisible, por lo que constituye un nuevo residuo. De este modo:

271

131

60

31

11

Por lo tanto, leyendo de abajo hacia arriba, en sistema binario el nmero 27 se escribe 11011, expresin que consta de cinco cifras. Pero cada una de estas cifras puede expresarse (y calcularse) en trminos de la alternativa bsica: s-s-no-s-si.

Para traducir una expresin binaria a otra decimal hay que proceder del modo inverso, multiplicando cada cifra por dos y agregando la siguiente en forma sucesiva, del modo que aqu se muestra:

1x2=2

+1

3x2=6

+0

6x2=12

+1

13x2=26

+1

27

La notacin binaria es de difcil lectura para nuestros ojos, habituados al sistema decimal: pero es preciso recordar que las mquinas son capaces de ''leer'' a una velocidad muchas veces superior a la de la mente humana, de modo que la traduccin de un sistema al otro y las operaciones numricas en general son prcticamente instantneas, como podemos comprobar en una simple calculadora de bolsillo.

Pero las computadoras no se conforman con leer rpidamente las instrucciones concebidas en un lenguaje binario puro, como el que acabamos de mostrar: despus de todo, las grandes cantidades requieren para su expresin un nmero bastante alto de dgitos binarios. Aparece entonces un sistema mixto, que combina la sencillez expresiva del binario con la base ms amplia del decimal. Esta solucin consiste en utilizar el sistema numrico decimal, pero expresar cada uno de los dgitos decimales al modo binario. De esta manera, un nmero como 379 puede expresarse representando separadamente el 3, el 7 y el 9:

0011 01111001

Con cuatro caracteres, pues, puede indicarse cualquier dgito decimal; y un nmero determinado se expresanen tantas combinaciones de cuatro caracteres como dgitos decimales tenga.

Claro est que las mquinas no slo utilizan nmeros: tambin manejan palabras. Y, como en el ejemplo del mudo con las perillas elctricas, se ven obligadas a expresar tambin las letras en sistema binario. Aumentando, pues, el nmero de caracteres, una combinacin de stos puede representar un dgito decimal o una letra determinada. Por esta razn los expertos en computadoras hablan de caracteres alfanumricos: un caracter alfanumrico es un conjunto de dgitos binarios (generalmente ocho de ellos) capaz de representar un caracter numrico o alfabtico.

5.2.4. Realidad y modelo

El funcionamiento de las mquinas es un tema en verdad fascinante, pero si nos internamos en sus vericuetos corremos el riesgo de perder de vista nuestra propia aventura, que comprende y supera a aquella materia: la aventura del pensamiento cientfico.

Bastar pues, por ahora, recordar que las computadoras utilizan para su funcionamiento un razonamiento binario, fundado en el s y el no; y que, por lo tanto, slo pueden acceder a los sectores de la realidad que les sean presentados bajo esta forma. Si slo se trata de recordar y de reproducir palabras (como en el caso del tratamiento de textos o en el almacenamiento y recuperacin de datos) bastar con que tales palabras sean traducidas (por la misma mquina, desde luego) en caracteres alfanumricos. Pero si se trata de razonar (es decir, de calcular), cada paso del razonamiento ha de ser expresado con tal claridad que pueda traducirse, en ltima instancia, a decisiones por s o por no, aunque se trate de muy complejas combinaciones de decisiones binarias.

Puede observarse de este modo que la utilidad de las computadoras se halla limitada por la capacidad del hombre para presentarles la realidad de un modo que ellas puedan comprender. Y este modo ha de ser preciso y explcito.

Pero -lo sabemos- la realidad abarca el universo entero; y aun cualquier sector de ella que delimitemos idealmente, por pequeo que fuere, encierra infinitas caractersticas, de tal modo que su descripcin completamente explicita es imposible.

Cmo resolver este problema? No hace falta invencin novedosa alguna: la solucin existe desde siempre, y slo se requiere tomar conciencia de ella.

Pidamos, en efecto, a un gegrafo que nos diga qu forma tiene Amrica del Sur. Tomar un papel y trazar un mapa, ms o menos aproximado. Pongamos en duda su exactitud, y nos mostrar una carta cuidadosamente trazada, que forma parte de un atlas. Aun en ellas podemos encontrar defectos: si observamos con una lupa las pequeas islas y los detalles de la costa encontraremos las lneas dibujadas con trazo grueso, detrs del cual se esconden no pocas inexactitudes: la Drsena Norte del puerto de Buenos Aires, por ejemplo, no se distingue siquiera.

Nuestro gegrafo nos propondra entonces un mapa en escala mayor, donde los accidentes que nombramos se observan con toda claridad. Pero nosotros insistimos: si el mapa ha de ser un fiel reflejo de la realidad, cada anfractuosidad de la costa, cada guijarro de la ribera, cada grano de arena de la playa deben hallarse representados. El atribulado interlocutor menear entonces la cabeza: para satisfacernos hara falta un mapa que tuviese, por lo menos, el mismo tamao del continente; y aun as la representacin sera imperfecta, ya que permanecera igual a s misma cuando el contorno del continente vara a cada instante con las olas, con las mareas y hasta con el capricho de un nio que arroja una piedrecilla al agua.

No es posible, pues, trazar un mapa de todo; pero cualquier accidente que nos interese, por pequeo que sea, puede ser representado en un mapa si lo deseamos. Esa representacin de un sector de la realidad, que no pretende reproducir todos sus accidentes pero s aquellos que, por una razn o por otra, consideramos relevantes, es un modelo de la realidad a la que nos referimos.

Un modelo, pues, es una imagen deliberadamente empobrecida de la realidad. Un modelo puede trazarse segn diversas tcnicas, algunas ms precisas que otras. El territorio de un pas se representa por un mapa; el rostro de un ser humano, por un retrato o una caricatura; las relaciones de autoridad en una empresa, por medio de un esquema que llamamos organigrama; una operacin matemtica mediante una ecuacin; y una ecuacin -si as lo deseamos- por una curva trazada en papel milimetrado. El ms preciso de estos lenguajes es el matemtico; y as nuestra modelizacin de la realidad ser tanto ms perfecta (se entiende: no ms completa, sino ms precisa en cuento a las caractersticas que deseamos destacar) cuanto mejor pueda ser expresada en el lenguaje matemtico (que es, por cierto, el que mejor comprenden las computadoras).

Esta reflexin no debe llevarnos a pensar que ningn modelo es til a menos que se exprese matemticamente; tampoco que todo sector de la realidad puede, de hecho, modelizarse a la manera matemtica, y menos an que los modelos existan gracias a las computadoras o slo sirvan para ser utilizados por ellas.

Las computadoras -lo dijimos antes- no son otra cosa que un instrumento particularmente til, tanto para el trazado de modelos cuanto para su empleo fructfero; pero la modelizacin es muy anterior a la invencin de la computadora y por completo independiente de sta. El objeto de nuestro ejemplo inicial -el mapa- es una tcnica de modelizacin que existe desde la antigedad y que sobrevive lozanamente a la introduccin de las mquinas cibernticas. Lo mismo puede decirse -valor artstico aparte- del dibujo y la escultura, del teatro o de la novela.

Vale la pena, sin embargo, que nos concentremos ahora en una idea expresada hace un momento: el lenguaje matemtico es el que la computadora mejor comprende, y los modelos matemticos son los que mejor maneja.

El uso de computadoras, que es cada vez ms intenso y abarca un creciente nmero de sectores de la actividad humana, constituye por lo tanto un factor que alienta fuertemente el perfeccionamiento y la matematizacin de los modelos en uso. Pero, como ya hemos visto, ocurre que muchos de los modelos que hoy emplea el hombre se encuentran muy lejos del grado de precisin requerido por el uso fructfero (y no meramente rutinario) de las tcnicas informticas. Pensemos en la sociologa. Podemos usar una mquina para procesar con rapidez numerosos datos estadsticos en auxilio de nuestros propios razonamientos; pero si queremos emplearla para multiplicar esta misma capacidad de razonamiento ser preciso que tracemos modelos ms exactos y confiables acerca del comportamiento de los grupos sociales. En materia de derecho, es hoy bastante comn utilizar computadoras para almacenar y recuperar datos sobre leyes o sentencias judiciales; pero si deseamos sacar a la informtica todo su provecho tendremos que establecer modelos formales de razonamiento jurdico que la mquina pueda comprender y manejar. Cada uno de estos cambios importar una verdadera revolucin cientfica; no tanto ni tan slo por las ventajas proporcionadas por la informtica, sino en especial por el rigor que el hombre tendr que exigir de s mismo a fin de acceder a esas ventajas.

No existe ciencia completamente imparcial; pero algunas ciencias (las humanas y sociales) son tal vez demasiado tolerantes con su propia parcialidad, ya que los conceptos que manejan caan demasiado hondo en el campo afectivo (sea del hombre en general, sea del hombre como integrante de ciertos grupos o sectores). El resultado de esto es que emplean a menudo modelos autocomplacientes y manejan lenguajes teidos de emotividad. La eliminacin (hasta donde se pueda) de estos defectos -y aun la propia percepcin de tales caractersticas como defectos, actitud que no todos comparten- podra llevar a esas ciencias al nivel de evolucin y utilidad que hoy tienen otras, abrir insospechados campos de tecnologa y, en definitiva, modificar nuestra vida cotidiana de un modo radical y tal vez placentero.

5.2.5. Inteligencia artificial, inteligencia natural

Los expertos en informtica hablan hoy, como cosa corriente, de un concepto que hace algunos aos habra puesto piel de gallina a mucha gente y que an hoy suscita no poca desconfianza: la inteligencia artificial. Los tcnicos mencionan estas palabras con orgullo, pero el hombre es un animal sumamente susceptible y a menudo ve en ellas un desafo, cuando no un disparate casi sacrlego.Acaso pueden las mquinas pensar? se pregunta el ser humano mientras se pavonea frente a un espejo intelectual.

Quienes se han habituado a replantear los problemas a la luz del anlisis del lenguaje advertirrpidamente que la pregunta -aparte de estar cargada de un fuerte contenido emotivo que preanuncia una respuesta determinada- sencillamente no puede ser contestada por un observador eventualmente imparcial. En efecto, parece claro que las mquinas hacen ciertas cosas que los hombres tambin hacen, y en cambio no hacen otras. La cuestin reside en cules sean las caractersticas definitorias que asignemos al concepto pensamiento. Y, si estamos empeados en asegurar que las mquinas no piensan, bastar que definamos persuasivamente "pensamiento" por referencia a caractersticas reservadas a la mente humana.

Claro est que este malabarismo lingstico (que no es otra cosa que blindar un argumento) tiene su inconveniente: a medida que la tecnologa avanza, cada vez son menos las facultades reservadas al hombre. En efecto hace unos diez aos era comn el siguiente argumento: las computadoras son expertas en calcular rpidamente un gran nmero de variables, pero aun en esto sern siempre superadas por el hombre. La prueba esten que una mquina, cargada don las reglas del ajedrez y con la ciencia de los grandes maestros de ese juego, apenas alcanza el nivel de un jugador mediano. Pas el tiempo y, en cualquier negocio y por poco dinero, podemos adquirir una mquina de bolsillo capaz de jugar en diferentes niveles, burlarse de nosotros cuando hacemos una jugada equivocada, ensearnos las correctas, sealar las consecuencias posibles de cada una y, en definitiva, servir de contrincante vlido a jugadores avezados.

Hay en todo esto una constante evolucin. Las mquinas empezaron por ser calculadoras rpidas pero bastante tontas, ya que habla que indicarles en cada caso las operaciones a realizar. Luego fueron capaces de seguir instrucciones muy complicadas, de modo que pudiesen reconocer seales (incluso derivadas de sus propios resultados) que les indicasen la ndole de las operaciones a realizar, a lo largo de una prolongada secuencia, para arribar a cierto objetivo propuesto. Pero lo que hoy se llama inteligencia artificial implica tambin la capacidad de generar relaciones entre conceptos y transferir esas relaciones a nuevas situaciones: es decir, la facultad de aprender. Las nuevas computadoras aprenden a resolver problemas (simplemente observando cmo son resueltos problemas semejantes). Tambin son capaces de reconocer configuraciones, es decir advertir la semejanza entre cierto modelo que mantienen en su memoria y cierta realidad que se les presenta, teniendo en cuenta para ello la flexibilidad de la semejanza entre ambos trminos de la comparacin como resultado de los casos antes examinados.

Pongamos esto ltimo ms en claro mediante un ejemplo. El individuo que aprende a leer tiene en su mente uno o varios modelos de cada letra del alfabeto; maysculas, minsculas, de imprenta o manuscritas. Pero existen siempre tipos y tamaos de letra que jams hemos visto. Sin embargo, cuando los vemos los reconocemos como nuevos modelos de las mismas figuras familiares. Porqu lo hacemos? Porque estamos habituados a observar variaciones, y hemos internalizado un modelo de variacin, si as quisiramos llamarlo. Tenemos una idea de hasta qu punto puede variar una misma letra segn la fantasa del letrista o del escribiente, y dentro de esos lmites aproximados somos capaces de comprender el nuevo garabato que se nos presenta, Pues bien, se espera que las computadoras de la quinta generacin podrn hacer esto mismo, lo que les permitircomprender, en forma directa, las expresiones lingsticas comunes, habladas o escritas.

Pero, ms all del asombro que pueda provocarnos el avance tecnolgico, el tema puede ser motivo de una seria reflexin, En efecto, el hombre no slo razona de un modo lineal (cosa que las mquinas hacen desde tiempo atrs dentro de los lmites de sus programas): tambin es capaz de asociar ideas y crear entre ellas ciertos vnculos que, a lo largo del tiempo, terminen motivando su propia conducta. S una computadora puede hacer tambin esto (base del aprendizaje y del reconocimiento de configuraciones), una nueva barrera entre el pensamiento natural y el artificial ha cado.

Una de las actividades fundadas en la asociacin de ideas (y en proponer asociaciones novedosas, profundas y sutiles) es la poesa. Hay que reconocer que las computadoras no son poetas. Aclaremos: no es que no lo hayan intentado. Una vez una mquina llamada A.B. compuso en ingls el siguiente poema:

Todas tas chicas sollozan como nieves,

Cerca de un lecho, esa chica no llorar.

Las lluvias son amantes tontas, pero yo no soy tmido.

Tropieza, gime, ve,

esta chica podra zarpar en el escritorio.

Los besos fatuos, sordos y fros son muy hmedos.

Esta chica es muda y suave.

La composicin titulada "Chicas"', dependa de un programa bastante pre, que clasificaba un vocabulario de 3.500 palabras en cuatro clases y estableca ciertos ordenes sintcticos para formar frases aceptablemente construidas, a la vez que dispona un cierto porcentaje de aparicin a ciertas palabras (como "chica") para aparentar cierta unidad temtica.

El resultado, claro est, es abominable. Pero difcilmente pudiera esperarse otra cosa de un programa semejante.

El ejemplo de "Chicas" se inscribe como argumento tributarlo de una lnea de pensamiento antropocntrico. Otro tanto cabe decir de un conocido chiste que corra hace unos aos sobre el manejo del lenguaje en las traducciones. El cuento consiste en que un grupo de cientficos norteamericanos inventan una computadora capaz de traducir mensajes del ingls al ruso, y deciden probarlo mediante un experimento: darle una frase en ingls, pedirle que la traduzca al ruso y que luego vuelva a traducirla al ingls. La expresin propuesta era: "El espritu est dispuesto, pero la carne es dbil". La mquina echa a andar, emite algunos gruidos electrnicos y, luego del viaje de ida y vuelta al idioma de Tolstoi, entrega su resultado: "La vodka es fuerte, pero la carne est podrida".

Es bueno rer de tanto en tanto, pero a veces los ecos de la risa tienden a apagarse con el tiempo. El poema "Chicas" es de 1962, y el chiste de la mquina traductora corresponde a la misma poca. Hoy en da vemos en las vidrieras pequeas calculadoras de bolsillo capaces de traducir frases enteras de un idioma a otro (hasta condescienden al castellano). No hacen de la traduccin un arte, por cierto; pero cumplen ciertas funciones prcticas.

No tenemos noticias acerca de la evolucin de las aptitudes poticas que pueda exhibir una computadora, pero acaso cabe suponer que hayan mejorado en los ltimos veinte aos.

5.2.6. El modelo mecanicista

Bajo el ttulo El hombre mquina, un mdico y filsofo francs, Julien Offray de La Mettrie, public un librito que horroriz a las almas bien pensantes del siglo XVIII. En l se sealaba que el cuerpo humano reacciona frente a cada necesidad por medios empricamente verificables y de conformidad, como se deca en ese entonces, con la organizacin de sus partes (u rganos). Como el siglo XVIII se asombraba ante los complicados e ingeniosos avances de la relojera, La Mettrie comparaba al hombre con un reloj: era una modelizacin fervientemente imbuida del paradigma newtoniano, y se inscriba en una orientacin filosfica que dio en llamarse mecanicismo.

Pero las ciencias -y sobre todo las ciencias del hombre- se hallaban an muy atadas al paradigma medieval, y no admitan fcilmente que las investigaciones o explicaciones empricas se metieran con algo tan delicado como las relaciones entre el cuerpo y el alma. En resumen, el libro termin quemado por mano del verdugo.

No se trata aqu de discutir los aciertos o errores de La Mettrie ni de otros mecanicistas, sino de examinar nuevamente su planteo a la luz de los conocimientos de hoy. Y en este contexto puede advertirse que las preguntas piensan las mquinas? y es el hombre una suerte de mquina?, son dos caras de una misma moneda o, si se quiere, el positivo y el negativo de una misma imagen fotogrfica.

Podemos, en efecto, contestar estas preguntas como mejor nos parezca, y trazar el lmite entre el hombre y la mquina de un modo acorde con ese parecer. No vale la pena presentar la tesis mecanicista como ms o menos verdadera que otras interpretaciones de la realidad, ni afirmar o negar que el hombre es una especie de mquina o la mquina una especie de hombre. Ya sabemos que cada cosa es lo que es, y que las clasificaciones slo valen en la medida en que sean tiles para los fines que nos propongamos en cada caso. Pero, a veces, la comparacin entre clasificaciones alternativas sirve para abrirnos el entendimiento y nos permite encontrar similitudes que hasta entonces se nos ocultan, hallar nuevas dimensiones para viejos problemas o archivar como intiles controversias que antes nos apasionaban, para reemplazarlas por otras ms fructferas. Podemos aceptar o desechar la comparacin entre el hombre y la mquina, segn resulte ms caro a nuestro pensamiento. Pero si el mero hecho de planternosla nos ha servido para clarificar en algo nuestras ideas, si con ello hemos dispuesto nuestra mente para examinar nuevos problemas con actitud ms abierta, el esfuerzo de nuestra imaginacin ha valido la pena.

5.3. LA INFORMACIN

5.3. l. Comunicacin, mensaje y codificacin

Estamos escuchando la radio. El locutor del informativo dice: El ministro de economa no renunciar". Tomamos nota mentalmente de lo que omos y lo agregamos a nuestro propio sistema de creencias acerca de la composicin del gobierno y de su funcionamiento en el futuro inmediato.

Lo que acaba de suceder ha puesto en funcionamiento una cantidad de mecanismos de los que habitualmente no cobramos conciencia, ya que estamos habituados a emplearlos. Convendr, pues, que los examinemos.

Lo que hemos recibido es un mensaje. El mensaje tiene un emisor (el locutor radial) y un receptor (nosotros). Pero no nos llega por arte de magia, sino por medio de un soporte (las ondas hertzianas). La recepcin del mensaje puede verse dificultada por el ruido (interferencias radiales, mal funcionamiento de nuestro receptor, la voz de alguien que nos habla mientras escuchamos la radio). El mensaje, contenido en su soporte, corre por un canal, que es la va o medio fsico por el que se traslada la informacin. En el caso del ejemplo, el canal es la atmsfera (o tambin el espacio, si se tratara de una emisin por va satelital); y, en ciertos puntos del camino, tambin el micrfono, el aparato transmisor y el receptor de radio forman parte del canal.

Veamos otro ejemplo: recibimos carta de un amigo. Emisor y receptor son fciles de identificar. El soporte es el papel (y, en rigor, tambin la tinta). El canal es el correo, con toda su organizacin. El ruido podra consistir en la equivocacin del cartero que deja el sobre en otro domicilio, o el descuido que deja caer la carta en un charco, cuya agua borra parte de lo escrito.

Y un tercero: en una comunicacin telefnica somos alternativamente emisores y receptores; el canal es el cable telefnico (junto con los dos aparatos y el conmutador central) y el soporte est compuesto por los impulsos elctricos que corren por el cable. El ruido... bueno, no es necesario explicar qu es el ruido en el telfono.

A los elementos citados hasta ahora debe agregarse otro: el cdigo. Este concepto tiene, en la teora de la comunicacin, dos aspectos, dimensiones o niveles, que podramos llamar material y semitico.

La voz, por ejemplo, se expresa en sonidos. El micrfono de nuestro aparato telefnico transforma el sonido en otra seal ms apropiada para recorrer el canal: los impulsos elctricos. Esta tarea se llama codificacin, ya que consiste en traducir las seales a otras propias del sistema de comunicacin de que se trata. En la otra punta de la lnea, el receptor telefnico vuelve a transformar la seal elctrica en seal sonora: en esto consiste la decodificacin. En la televisin la cmara toma la imagen (seal luminosa) y la descompone en un nmero finito de puntos discretos, en cada uno de los cuales se establece el grado apropiado de luminosidad y de intensidad para cada Lino de los colores primarios utilizados en el sistema (verde, rojo y azul). Esta informacin es codificada mediante su transformacin en modulaciones de ondas radioelctricas, y lanzada al aire mediante la antena. El receptor, a su vez, decodifica el mensaje y lo traduce nuevamente a seales luminosas mediante la pantalla.

Ese es el nivel material de la codificacin y de la decodificacin, ya que en los casos mencionados se trata siempre de transformar un tipo de seal en otro tipo de seal.

Pero existe tambin un nivel semitico, tal vez ms cercano a nuestra experiencia cotidiana. Por bien que funcione el canal de transmisin, la comunicacin resultar frustrada si emisor y receptor no hablan el mismo idioma. El emisor codifica sus ideas en castellano (pongamos por caso), pero el receptor, que slo habla japons, es incapaz de decodificar el mensaje. No se trata aqu de tipos de seal, sino del valor o significado que se asigne a cada seal o a cada conjunto de ellas.

Supongamos, en efecto, que dos personas hablantes de lenguas diferentes se comunican por medio de un intrprete. Cada una de ellas emite seales sonoras, que son perfectamente recibidas por la otra; pero la comunicacin no puede establecerse en el nivel semntico hasta que el intrprete no ejerza, ante cada frase, una tarea de decodificacin y codificacin que le permita reformularla de un modo comprensible para el otro interlocutor.Grfico 5.1.

Esquema del proceso de comunicacin

El emisor genera un mensaje, pero este mensaje debe ser codificado (material y semnticamente) de acuerdo con el cdigo propio del emisor. Se convierte as en seal, que viaja en su soporte a lo largo del canal de comunicacin. Al fin de su viaje debe ser decodificado (segn el cdigo propio del receptor) y es recibido por el receptor como mensaje, Que el mensaje sea comprendido por el receptor (esto es, que le llegue tal como fue emitido) depende del grado de coincidencia entre los cdigos de receptor y emisor. Si ambos cdigos son distintos (por ejemplo, se trata de diferentes idiomas) la coincidencia entre ambos debe incluir un adecuado mecanismo de traduccin. Durante el trayecto, la seal puede ser afectada por el ruido.

a) Variedad y constriccin

Abandonemos por un momento el nivel semntico (luego volveremos a l) para considerar especialmente los smbolos en s mismos, como unidades integrantes de un cdigo determinado. Advertiremos entonces que la aparicin o ausencia de cada smbolo, as como las diferentes combinaciones entre smbolos, pueden construir estados diferentes de un mensaje.

Lo que acabamos de decir parece oscuro? No desespere el lector: siempre habr algn ejemplo capaz de acercar la teora a la prctica. Aqu vamos, pues, al rescate.

En el pargrafo 5.2.3. imaginamos el caso de un individuo mudo, que slo poda darse a entender mediante la perilla de una lmpara, que encenda o apagaba a voluntad ante cualquier pregunta que se le formulase.

En este cdigo un mensaje slo poda tener dos estados: luz u oscuridad. Este conjunto de los estados posibles de un mensaje en un cdigo determinado se llama variedad de dicho cdigo. Nuestro mudo, pues, dispone de un cdigo cuya variedad es igual a 2.

Con dos lmparas, la variedad sera de 4, y con tres, de 8. En rigor, es posible calcular fcilmente la variedad de cualquier cdigo semejante mediante la frmula en, donde n sea igual al nmero de lmparas a emplear. Por qu la base de la potencia es siempre 2? Porque dos son los estados posibles de cada smbolo bsico (en este caso, de cada lmpara). Este tipo de cdigo funciona como un lenguaje que slo tuviera dos letras y cuyas palabras contasen con tantas letras como lmparas existan al alcance de nuestro amigo mudo.

Supongamos ahora un cdigo algo diferente. En lugar de lmparas, el individuo del ejemplo utiliza su brazo derecho, que muestra en alguna de tres posiciones: alzado sobre su cabeza, extendido horizontalmente o pegado a su cuerpo en direccin vertical. El mensaje, transmitido mediante un solo smbolo bsico (el brazo), puede tener tres estados diferentes, por lo que la variedad de este sencillo cdigo es igual a 3. Y si nuestro amigo puede usar los dos brazos? las combinaciones posibles sern 9, segn esta otra frmula: 3n, donde n es igual al nmero de brazos que pueden usarse y la base 3 corresponde a los estados posibles del smbolo bsico. Traducido a un lenguaje alfabtico, sera un cdigo de tres letras que slo admitiese palabras de dos letras: AA, AB, AC, BA, BB, BC, CA, CB y CC. De este modo, segn sea el nmero de estados posibles de cada smbolo (nmero que usaremos corno base) y de acuerdo con el nmero de smbolos (o, para ser ms exactos, de posiciones o apariciones de smbolos) que admita cada mensaje (nmero a cuya potencia elevaremos aquella base), podemos determinar la variedad de un cdigo dado.

De acuerdo con estas pautas, pues, cul es la variedad del sistema numrico decimal? Es infinita, porque la base es 10, pero la potencia es infinita (no existe un lmite a la cantidad de dgitos que puede tener un nmero).

Y la variedad del idioma castellano?

Aqu debemos andar con ms tiento. El nmero de letras (simples) del alfabeto castellano es 27, de modo que tal sera nuestra base. Pero cuntas letras admite una palabra? Hay vocablos cortos, como "y", y otros largos, como "otorrinolaringologa". Pero no hay reglas acerca de cul sea el nmero mximo de letras a utilizar, de modo que nuestra frmula no puede usarse, no por defecto de la frmula sino por imprecisin del cdigo a analizar. Supongamos -por va de hiptesis- que nuestro idioma slo contuviese palabras de cinco letras. En ese caso su variedad sera de 275, que es igual a 14.348.907 estados distintos de una secuencia (es decir, ese nmero de palabras). Claro est que, si admitimos que un mensaje puede tener varias palabras (como de hecho las tiene), el problema se reproduce: el nmero de palabras admisible en un mensaje sera la potencia a la cual deberamos elevar aquel resultado de 14.348.907, y el nuevo resultado sera el nmero total de estados posibles de un mensaje.

No vayamos, sin embargo, tan lejos y quedmonos por ahora con las palabras de cinco letras. Tratemos de enumerar las primeras: aaaaa, aaaab, aaaac, aaaad, aaaae, aaaaf... Un momento! Parece que hay aqu algo que no funciona: el idioma castellano tiene muchas palabras de cinco letras (aunque, claro est, tambin tiene otras palabras con ms o menos letras); pero ninguna de ellas coincide con las que acabamos de enumerar, que ms parecen los gemidos de un paciente en el silln de un dentista.

Ocurre, en efecto, que el idioma castellano (y lo mismo pasa con muchos otros cdigos) no emplea toda su variedad. Esta reduccin del nmero de las seales vlidas respecto del nmero de las seales posibles se llama constriccin.

En este punto uno podra pensar que la constriccin es un defecto de los lenguajes naturales, motivado, como la ambigedad y la vaguedad, por el hecho de que tales lenguajes fueron modelados por el habla de la gente comn a lo largo de los siglos y no por medio de. aspticas estipulaciones deliberadas.

Tal vez la constriccin sea un defecto en relacin con algunos usos y respecto de ciertas expresiones lingsticas; pero en otros aspectos relevantes entraa una gran ventaja, y esta ventaja tiene que ver con la redundancia.b) Redundancia

La palabra "redundancia" significa sobra o exceso de abundancia, y en relacin con el lenguaje hablado o escrito designa un defecto de estilo. Muchas veces omos expresiones como "un lapso de tiempo" o "subir arriba". Se !as considera incorrectas porque incurren en repeticiones innecesarias: lapso" significa espacio de tiempo, por lo que no hace falta agregar las palabras "de tiempo"; y "subir" significa suficientemente que el movimiento se dirige en sentido ascendente, sin que sea preciso aclarar "arriba".

Sin embargo el lenguaje que hablamos y escribimos, aun cuando lo hagamos con la mayor perfeccin estilstica, est lleno de redundancia en un sentido ms tcnico (el que le da la teora de la informacin). Supongamos, en efecto, que recibimos un telegrama fuertemente afectado por ruido (en el caso, un telegrafista novato y apresurado). El mensaje dice:

Wstarj en Czrdob dxs mses. Nt me molstn. Eugqnqo.

Con un poco de imaginacin (y tal vez con otro poco de conocimiento acerca de las costumbres del remitente) podemos reconstruir el mensaje y eliminar las consecuencias del ruido: "Estar en Crdoba dos meses. No me molesten. Eugenio".

Este anlisis comparativo y reconstructivo se hace en menos tiempo que el necesario para describirlo, pero es posible porque el mensaje, pese a sus distorsiones, contiene an suficiente informacin para que podamos entenderlo en su totalidad. De aqu se desprende que, en cierto sentido, la parte del mensaje que pudo reconstruirse era innecesaria. Y, por lo tanto, el mensaje en s era redundante.

En cambio es fcil advertir que la comunicacin de cantidades mediante lenguaje numrico (que no tiene constriccin ni, por lo tanto, redundancia) encierra siempre el peligro de un ruido inadvertido. Si el remitente escribi Llego en el vuelo 609" y el mensaje dice "llego en el vuelo 689", el receptor no puede advertir el error, ya que la combinacin "689" es tan aceptable como "609". Por esto es comn que al transmitir cantidades se busque la redundancia por medio de la repeticin del mensaje o aun de su traduccin a palabras: "seis-cero-nueve".

La redundancia, pues, es un resultado de la constriccin del cdigo o de la repeticin del mensaje, y proporciona mayor seguridad frente a los ruidos que puedan distorsionarlo o mutilarlo.

Sera un error, sin embargo, suponer que la redundancia es una caracterstica privativa de los mensajes lingsticos. La naturaleza proporciona notables ejemplos de redundancia, como el de la transmisin de mensajes genticos. Cada especie tiene sus caractersticas registradas en el cdigo de las molculas de ADN, y la reproduccin requiere la trasmisin del mensaje de la especie a la generacin siguiente. Pero la semilla que cae de un rbol puede tener algn defecto o -como es muy probable- quedar en condiciones que no le permitan germinar. Si cada rbol generase una sola semilla, pronto la especie desaparecera. Aqu es donde aparece la redundancia: el rbol arroja decenas o centenares de semillas en cada ao, y de este modo la probabilidad de que la especie se perpete se incrementa, aunque la mayora de las semillas no llegue a germinar. Algo semejante ocurre con numerosas especies animales, que son tanto ms prolficas cuanto mayores sean las dificultades para la supervivencia. Grfico 5.2.

Variedad, constriccin, incertidumbre

El crculo completo representa la variedad de un cdigo: es decir, la totalidad de las combinaciones posibles de sus elementos (letras, palabras, seales). El sector sombreado representa la constriccin, que es el conjunto de las combinaciones inaceptables dentro de las posibles. Cuanto mayor sea la constriccin tanto mayor ser la redundancia de las combinaciones aceptables. El conjunto de stas constituye el mbito de la incertidumbre. Dentro de este mbito, los sectores de magnitud desigual representan las distintas probabilidades de cada uno de los estados posibles y aceptables del mensaje.

5.3.2. Informacin

Hemos examinado hasta ahora el vehculo de la informacin, que es el mensaje. Distinguimos sus elementos (emisor, receptor, soporte), sus circunstancias (canal, ruido) y su presupuesto (el cdigo). Tambin pasamos revista a ciertas condiciones propias de cdigo o de su uso en el mensaje (variedad, constriccin, redundancia). Es hora de que prestemos atencin al centro y objetivo de todo este instrumental, que es la informacin misma.

Recuerda el lector a nuestro amigo, el mudo de las lamparitas? Hemos de pedir su ayuda una vez ms para mejor comprender el concepto de informacin y la manera en que esta se mide.

Cuando llegamos a su casa lo hallamos algo molesto: un imprevisto corte de corriente elctrica lo ha privado de usar su arsenal de lmparas y perillas. Nos recibe, pues, con una linterna de mano, que usa para las comunicaciones ms elementales. Le preguntamos si quiere dar un paseo con nosotros. "S", nos responde, mediante un destello de la linterna.

Analicemos esta respuesta que, pese a su extrema simplicidad, tiene su miga. Nosotros no preguntamos al mudo su edad ni su opinin sobre la inmortalidad del cangrejo: compadecidos de su dificultad para dar respuestas complejas, le hicimos una pregunta que pudiera contestarse por s o por no. Y l poda elegir una cualquiera de las dos respuestas (que lo hiciera con sinceridad o no es un problema aparte, que carece de relevancia en este punto). De aqu resulta que nuestra incertidumbre inicial inclua dos alternativas, y la contestacin despej esa incertidumbre al escoger una de ellas: nos dio una informacin.

Pero la cantidad de la informacin proporcionada por el escueto mensaje del mudo (elegir una entre dos posibilidades, o estados posibles del mensaje) ha sido adoptada como unidad de medida de la informacin. Y, como puede ser aportada por un simple dgito binario (0 1; ver prrafo 5.2.3. b), fue llamada bit (contraccin de las palabras binary digit).

Iniciamos, pues, el paseo prometido y, como para entablar conversacin, le decimos: "-De todas las estaciones del ao, yo prefiero el otoo. A vos, cul te gusta?" El mudo nos mira con cierta reprobacin, y ah caemos en la cuenta de que la pregunta no puede ser respondida tan sencillamente con la linterna. En efecto, la incertidumbre planteada es igual a 4, ya que cuatro son las estaciones elegibles. Hacemos un rpido clculo, y vemos que: 22 = 4

Para despejar nuestra incertidumbre, pues, hacen falta 2 bits de informacin (es decir, el equivalente de dos respuestas por s o por no). Y decidimos reformular nuestra pregunta: "La estacin de tu preferencia est entre el otoo y el invierno?". La linterna permanece apagada: "-No", interpretamos. -Es la primavera?", "-No", de nuevo. Y la respuesta ha sido dada: nuestro amigo, ms bien friolento, prefiere el verano.

Algo entusiasmados los dos con el sistema, decidimos jugar a un juego de preguntas y respuestas. Proponemos a nuestro amigo que elija un nmero cualquiera entre 1 y 4.096 y le aseguramos que averiguaremos cul es ese nmero mediante preguntas por s o por no. El mudo nos mira con desconfianza: no sern demasiadas preguntas? Podramos estar todo el da... Pero, implacables, comenzamos:

1) El nmero est entre 1 y 2.048?

No

2) Est entre 2.049 y 3.072?

Si

3) Est entre 2.049 y 2.560?

No

4) Est entre 2.561 y 2.816?

No

5) Est entre 2.817 y 2.944?

Si

6) Est entre 2.817 y 2.880?

No

7) Est entre 2.881 y 2.912?

No

8) Est entre 2.913 y 2.928?

No

9) Est entre 2.929 y 2.936?

Si

10) Est entre 2.929 y 2.932?

No

11) Est entre 2.933 y 2.934?

No

12) Es 2.935?

No

Ya conocemos el nmero: es 2.936. Y no debemos sorprendernos por haberlo logrado en tan pocas preguntas. Despus de todo, 212 = 4.096

Con 12 bits de informacin hemos despejado una incertidumbre de 4.096 posibilidades diferentes.

Con 13 bits alcanzaramos 8.192 posibilidades (213 = 8.192); con 14, 16.384; y as cada bit adicional permitira duplicar el nmero de estados del mensaje sobre los que pudiese elegir nuestro interlocutor.

De todos modos, como hemos visto, el bit es una unidad muy pequea de informacin: un dgito decimal comn contiene ms de tres bits de informacin, y una letra del alfabeto ms de cuatro. Por esto las computadoras manejan la informacin por grupos de bits, llamados bytes (contraccin de binary term). El byte ms comn es el de ocho bits, u octeto, que permite identificar una entre 256 posibilidades (28 = 256). La memoria interna de las computadoras (es decir, la capacidad de almacenar la informacin contenida en un programa) se mide en mltiplos del byte: suele decirse "tengo una computadora de tantos K". Un K ( Kb) es un kilobyte y equivale en la prctica a unos mil bytes (210 bytes). Pero los equipos grandes tienen una memoria medida en "rnegas" (Mb): se trata del megabyte, unidad prcticamente equivalente a un milln de bytes (220 bytes).

Existen otros mltiplos: el gigabyte (230 bytes) y el terabyte (240 bytes), pero su uso se halla menos generalizado.

Tal vez estemos dando ya demasiadas vueltas en torno a los aspectos matemticos de la teora de la Informacin. Volvamos a examinar los aspectos cualitativos del tema que tratamos, y advertiremos un insospechado parentesco entre informacin, materia y energa.

5.3.3. Informacin, energa, entropa

Haba una vez, hace muchos siglos, un pas cuyos habitantes eran muy belicosos. Se llamaba Hostilla. Este pas limitaba con otros tres: Masilla, Ergilla y Bitilla, cuya principal preocupacin era protegerse contra los ataques hostillos. Los masilios construyeron una slida muralla a lo largo de la frontera. Los ergillos mantenan un poderoso ejrcito que, bien que mal, rechazaba las constantes agresiones. Los bitillos parlamentaron con los hostillos, los convencieron de las ventajas de la cooperacin y concluyeron con ellos un tratado de paz.

No es difcil identificar el Instrumento principal utilizado por cada uno de los pases de esta imaginaria historia. Los primeros usaron materia: grandes bloques de piedra cuya presencia impeda fsicamente las invasiones. Los segundos, energa: la desplegada por los soldados en cada batalla. Los ltimos, informacin: un Ir y venir de mensajes que tuvieron por efecto la eliminacin -o al menos la reduccin- de los motivos que los hostillos pudiesen tener para lanzar un ataque. Hablamos, desde luego, de instrumentos principales, ya que cada una de las tres lneas de defensa ha requerido, en parte, de las otras dos. As, la construccin de la muralla requiri planos (informacin) y el trabajo de una multitud de obreros (energa); la accin de los guerreros requera armas (materia) y entrenamiento (informacin); y las conversaciones de paz requeran el traslado de embajadores (energa) y tal vez algn regalo para el jefe hostillo (materia).

Materia y energa constituyen un continuo que ha sido expresado en la famosa frmula de Einstein: E = mc2 (la energa es igual a la masa multiplicada por el cuadrado de la velocidad de la luz). De modo que masa y energa son lo mismo; o, para decirlo con mayor rigor, la masa es uno de los estados posibles de la energa. Este descubrimiento ha abierto el camino a la produccin de energa atmica, que consiste simplemente en transformar la energa de un estado en otro.

La energa, a su vez, puede transformarse en calor o en movimiento; pero tambin puede servir para transmitir informacin.

En efecto, producir informacin o transmitirla cuesta cierto gasto de energa, en tanto el uso adecuado de la Informacin permite lograr resultados que de otro modo exigiran una cantidad apreciable de energa (recurdese el ejemplo de los bitillos y su eficaz diplomacia, y compreselo con el del ejrcito ergillo). Y, lo que es muy importante, gastar energa para producir o transmitir informacin est lejos de ser una inversin improductiva, ya que los efectos que se obtienen mediante el uso de la Informacin suelen ser muy superiores a los que pueden lograrse con la simple energa (por ejemplo, bajo la forma de movimiento o calor).

La estrecha relacin entro informacin y energa se manifiesta especialmente frente a un concepto de vital importancia para la ciberntica: la entropa.

En una primera aproximacin, podemos caracterizar la entropa como el desorden, y a su contraria, la neguentropa, como el orden. La neguentropa requiere informacin, y por lo tanto energa. Cuando el aporte de energa cesa, crece la entropa. Este mecanismo no puede explicarse completamente sin introducir conceptos sistmicos y termodinmicos que se examinarn en el capitulo prximo; pero, por ahora, podemos afirmar que todo sector de la realidad tiende a la entropa a menos que reciba aportes energticos.

Tratemos de comprender esto mejor mediante un ejemplo. Un da se decide construir un hospital. Cuando se lo Inaugura, es un hospital modelo: relucientes salas, pisos brillantes, instrumentos suficientes, aparatos de la mejor tecnologa. Pero luego un programa de economas empieza a retacear los fondos, con lo que se suspende el mantenimiento. Pasa el tiempo y las paredes se descascaran, los pisos estn quebrados y sucios, los Instrumentos se rompen o se pierden y los aparatos no funcionan. Qu pas? Que el hospital fue privado de nuevos aportes de energa (repintado de paredes, mantenimiento y limpieza de pisos, reparacin de instrumentos y aparatos) y qued librado a los destructivos efectos de la entropa.

Supongamos que desde antes de su Inauguracin el hospital es confiado a un director experimentado (es decir, que ha acumulado en su cerebro buena informacin -en cantidad y calidad- acerca de la administracin de hospitales) Y enrgico (la palabra habla sola, verdad?). Aun con independencia de los medios materiales con los que se cuente al principio, el hospital marchar como un engranaje bien aceitado y aprovecharaquellos medios del modo ms econmico y eficaz. Pero luego el director se jubila y el cargo permanece vacante (o cubierto por un interino perezoso y despreocupado) durante un par de aos. Al cabo de es te tiempo ya nada funciona bien: los mdicos (salvo casos de especial vocacin profesional) aparecen de cuando en cuando, las enfermeras se dedican a charlar mientras los pacientes se quejan hasta desgaitarse, la comida es escasa y mala, los medicamentos faltan y la atencin en general es desastrosa. Qu ocurri aqu? Que el hospital fue privado del aporte de informacin (bajo la forma de normas y de control constante de su cumplimiento) y la entropa hizo de las suyas.

El orden, pues, es un estado menos probable que el desorden, ya que la realidad tiende hacia ste cada vez que deja de recibir suficiente energa o informacin. Si queremos llevar a un sector de la realidad hacia el orden (o mantenerlo en l) es indispensable que le inyectemos energa, y que parte de esta energa, al menos, produzca o transmita informacin.

Energa e Informacin, pues, producen neguentropa. Su adversaria comn, la entropa, es el desorden para la termodinmica, pero adopta, para la teora de la informacin, el rostro de la incertidumbre, concepto que ya hemos examinado. En efecto, la incertidumbre es el desorden de la comunicacin. Si volcamos sobre una mesa una sopa de letras, lo ms probable es que (enchastre aparte) las letras aparezcan agrupadas o desparramadas sin orden ni concierto. Esta mxima entropa (desorden) no contiene mensaje alguno incertidumbre). La probabilidad de que las letras caigan formando una estrofa del Mart1n Fierro es nfima y, en la prctica, despreciable. Este estado altamente improbable (neguentrpico) puede por lo tanto contener un mensaje y disipar la incertidumbre.

5.3.4. Informacin, informtica, ciberntica

La mayor parte del contenido de este capitulo se inscribe en una disciplina que suele llamarse Teora de la Informacin. Esta teora fue lanzada en 1948 por el matemtico Claude Shannon bajo el nombre de "Teora matemtica de la comunicacin", casi al mismo tiempo que Norbert Wiener presentaba al mundo su primer libro sobre ciberntica.

Las relaciones entre la teora de la informacin y la informtica dependen del alcance que se da a este ltimo trmino. Generalmente se entiende la informtica como el estudio de las computadoras y de sus aplicaciones, o como el estudio del tratamiento lgico y automtico de los sistemas de informacin. En este caso, la informtica presupone la teora de la informacin y se nutre de ella para perseguir sus propios objetivos particulares. Si prefiriramos caracterizar la informtica como el estudio de la Informacin, de su transmisin y de su tratamiento, incluso por medios automticos, la teora de la Informacin sera parte integrante, y ciertamente fundamental, de la informtica. En cualquier caso, debe quedar en claro que la informtica no es posible sin la teora de la informacin.

Pero la informtica -al menos en su acepcin o parte ms relacionada con las computadoras- tampoco sera posible sin la ciberntica, como hemos visto en el pargrafo 5.1.4. Pues bien, el nexo principal entre informtica y ciberntica se halla en la teora de la Informacin, que es tambin parte integrante de la ciberntica y de la teora general de los sistemas en la medida en que permite explicar y medir la transmisin y los efectos de la informacin entre los distintos elementos de un sistema o entre un sistema y su entorno, a la vez que la ciberntica permite englobar dentro de conceptos ms amplios varios de los elementos que maneja la teora de la informacin. Pero el uso de palabras como sistema y entorno requiere que nos introduzcamos ya en el campo de los conceptos sistmicos. En esto nos ocuparemos ahora.5.4. ALGUNOS CONCEPTOS SISTMICOS

5.4. l. Sistema

Hablamos mucho acerca de sistemas, o al menos empleamos con gran frecuencia la palabra sistema". Solemos referirnos a sistemas polticos o filosficos, al sistema nervioso, a un sistema de aire acondicionado o de calefaccin, a sistemas deductivos, a sistemas de produccin, distribucin o venta, a sistemas para aprender dactilografa o corte y confeccin. Y en los ltimos tiempos, claro est, se oyen muchas menciones acerca de los sistemas informticos o de computacin. Tal parece que vivimos rodeados de sistemas.

Semejante afirmacin es cierta, pero peca de timidez. No slo vivimos rodeados de sistemas: tambin formamos parte de sistemas, y adems nosotros mismos somos sistemas, integrados a nuestra vez por multitud de subsistemas, que es como se llama a los sistemas que forman parte de otros sistemas mayores en relacin con stos.

La palabra "sistema", que tanto tiene que ver con nosotros y con lo que nos rodea, est lejos de representar un concepto nuevo, introducido por la ciberntica o la T.G.S.: lo que s es nuevo es la importancia que se asigna a esta idea como herramienta para interpretar la realidad, el anlisis de las relaciones entre las cosas que forman el sistema, del orden que preside esas relaciones y del vnculo entre cada sistema y el resto del universo.

Este vnculo y esta diferencia entre lo viejo y lo nuevo acerca de los sistemas -conviene que aclaremos esto ahora- ha llevado a acuar un neologismo. Todo lo perteneciente o relativo a un sistema, en la concepcin clsica, se llama sistemtico (decimos que es sistemtico lo que sigue un sistema o se ajusta a l, como cualquier actividad escrupulosamente metdica o regida por principios); pero para designar lo relativo al moderno enfoque de la Teora General de Sistemas se usa el adjetivo sistmico": hablaremos as de conceptos sistmicos, de anlisis sistmico de la realidad, de enfoque sistmico de los problemas.

Comencemos, pues, nuestros estudios sistmicos por indagar sobre el concepto mismo de sistema.

Por lo pronto, un sistema es un conjunto de elementos (seguir llamndolos cosas podra traer algunas dificultades clasificatorias). Estos elementos pueden ser de muy diversas clases: proposiciones (como en un sistema filosfico), objetos (como en una mquina), seres humanos (como en una familia), elementos combinados de cada una de dichas clases (como en un sistema industrial) o animales, vegetales y minerales en general (como en el sistema ecolgico).

Claro est que no cualquier conjunto o coleccin de elementos (como la Biblia junto al calefn que imaginaba Discpolo) es un sistema: se requiere que tales elementos estn relacionados entre s de tal modo que el conjunto funcione organizadamente como un todo.

Una definicin que, con sus ms y sus menos, puede satisfacer nuestras necesidades es la que proponemos aqu: un sistema es una unidad en interaccin con otras o dentro de la cual se distinguen elementos en interaccin.

No todos los aspectos implcitos en esta definicin pueden explicarse ahora: los advertiremos a medida que avancemos en el estudio de los sistemas. Pero uno, muy importante, merece ser analizado en este momento.

Distinguir un conjunto de elementos de otro conjunto de elementos es materia de decisin antes que de observacin, ya que cualquier elemento puede pertenecer a infinitos conjuntos, segn se nos ocurra imaginar stos. Es ms: distinguir un elemento de otro elemento (an cuando se trate -para hacerlo fcil- de objetos materiales) tambin es materia de decisin (personal, convencional o tradicionalmente aceptada): somos nosotros quienes subdividimos la realidad en segmentos que Individualizamos y eventualmente nombramos en funcin de nuestros intereses, de nuestros temores, de nuestra historia o de nuestro mero capricho.

Por esto definimos "sistema" como una unidad: esta palabra es poco comprometida. Si queremos pensar en las unidades como cosas-que-estn-all, santo y bueno. Si preferimos afirmar (como lo hacemos ms arriba) que cada unidad depende de una decisin individualizadora, tanto da. La palabreja no prejuzga acerca de la posicin filosfica de la que se parte, y sirve a tirios y troyanos. Lo mismo ocurre con el verbo "distinguir": puede ser que distingamos las cosas porque son distintas o que ellas sean distintas porque las distinguimos. Cada cual con su idea, y todos en el estudio de los sistemas, que no es una filosofa sino un mtodo.

De un modo parecido debe interpretarse la palabra "interaccin", ya sea como una accin efectiva, ya sea como una disposicin a la accin. Despus de todo, cuando decimos que Carlos y David estn en contacto epistolar (lo que implica la idea de comunicacin interactiva) no queremos afirmar que ambos se escriben cartas veinticuatro horas por da, sino que estn dispuestos a escribirse, tienen la posibilidad de hacerlo y de hecho lo hacen cuando les parece conveniente.

Con todo lo dicho no hemos resuelto la controversia acerca del concepto de sistema (ni mucho menos), pero disponemos de un punto de apoyo para ir ms all. Consideremos, pues, las distintas clasificaciones que suelen trazarse para distinguir unos sistemas de otros.

5.4.2. Sistemas abiertos y sistemas cerrados

Quedamos en que uno de los motivos que pueden llevarnos a individualizar un segmento de la realidad como sistema es el deseo de analizar su interaccin con otros segmentos. Esta interaccin del sistema con el medio que lo rodea (llamado entorno) consiste en un ir y venir de energa (entendmonos: de materia, de energa o de informacin, o de cualquier combinacin de las tres). Un automvil (el sistema automvil) recibe energa cuando se le llena el tanque, materia cuando suben pasajeros o se carga el bal e informacin proveniente del manejo o de su conductor; y entrega materia cuando bajan los pasajeros o se descarga el bal, as como por el cao de escape; energa mediante el movimiento de las ruedas y otros mecanismos (como el limpiaparabrisas) o el calor despedido por el motor, e informacin mediante los indicadores de su tablero y las luces de posicin y de giro.

En este sentido, el automvil es un sistema abierto.

En el mismo sentido, un sistema cerrado es el que no intercambia con su entorno materia, energa ni informacin (y, para hablar con mayor rigor, carece de entorno, ya que lo exterior al sistema slo se llama entorno por su relacin con ste).

Los sistemas "reales" (es decir, aquellos sectores de la realidad que nos tomamos el trabajo de analizar sistmicamente) son abiertos, pero no completamente; o cerrados, pero selectivamente. De hecho, son sistemas abierto-cerrados: reciben influencia del resto del universo, pero slo a travs de ciertas vas especficas llamadas entradas, y ejercen influencia sobre el resto del universo, pero slo a travs de ciertas vas especficas llamadas salidas. En el ejemplo del automvil, la boca del tanque de combustible es una entrada, las ruedas y el cao de escape son salidas y las puertas y la tapa del bal son tanto entradas como salidas. Los indicadores del tablero son salidas; el volante y la palanca de cambios, entradas. Por las entradas el sistema recibe sus ingresos (inputs) de materia, energa o informacin. Por las salidas emite sus egresos (outputs) de los mismos elementos. El resto del sistema opone cierta resistencia a ingresos y egresos: tal es la nocin de frontera entre sistema y entorno (por ejemplo, la chapa que recubre la carrocera del automvil).

Grfico 5.3.

Sistema y entorno

5.4.3. Sistemas estticos y dinmicos

Solemos llamar esttico a lo que est quieto, y dinmico a lo que se mueve. Como el universo real se mueve y evoluciona constantemente, un sistema esttico slo puede concebirse en el plano de lo abstracto.

En efecto, llamamos sistema esttico a un conjunto de enunciados que poseen entre s ciertas relaciones lgicas. Una clase de sistemas estticos particularmente importantes para la ciencia es la de los sistemas axiomticos, en los cuales, a partir de determinadas proposiciones admitidas de antemano, llamadas axiomas, se infieren lgicamente otras proposiciones, llamadas teoremas. En pocas modernas se han desarrollado los sistemas deductivos formales, en los que la estructura lgica se ha desligado del contenido por medio del uso de smbolos arbitrarios, con lo que los sistemas adquieren un alto grado de abstraccin.

Todos los sistemas que hemos mencionado aqu se componen de un conjunto de enunciados vinculados entre s por ciertas reglas (la exactitud y la precisin de estos vnculos se han incrementado notablemente a partir del desarrollo de la lgica moderna y de la creacin de sistemas abstractos). Como se trata de conjuntos de enunciados que responden a ciertas reglas de agrupacin, estos sistemas son atemporales. Esto no significa que hayamos de ser indiferentes a la poca en que se construyen, ni que su elaboracin no responda a las necesidades, creencias, prejuicios o condicionamientos del momento histrico en el que aparecen. Como obra humana tienen un principio y pueden ser abandonados, rechazados u olvidados; pero como sistemas tienen algo de eterno, de ajeno al tiempo. Los enunciados de la geometra o de la lgica no estn referidos a un momento determinado: los ngulos interiores de un tringulo equ