«En Margate Sands. No puedo conectar nada con nada.
Las uñas rotas de manos sucias.
Mi gente sencilla gente que no espera nada»La tierra baldía (1922), T.S. Eliot (1888-1965)
Iniciar 12.30′
1. Aprender explicando y aprender pensando
Todavía respirábamos los aires renovadores de la primavera alfonsinista cuando se empezaron a regularizar las cátedras de la UBA. Ingenuamente (no podíamos creer que esos neonatos concursos también estuvieran amañados de entrada) me presenté como adjunto a la cátedra de Filosofía de la Ciencia en FyL.
No llegué a rendir el oral, porque en la entrevista impugnaron mis antecedentes y publicaciones aduciendo que no era del palo. Pero llegué a recoger los temas de la defensa oral que oscilaron entre la Teoría de los descriptores rígidos de Kripke (que casualmente había sido el tema de doctorado de uno de los postulantes) y temas bastante mas pedestres (es decir no pre-regalados) como Ciencia e Ideología, Las idealidades matemáticas y Ta teoría de la explicación científica, que en esa época estaba bordada a partir de los textos de Mario Bunge, Charles Hempel o Ernst Nagel,
A lo mejor fue una suerte porque hablar de la explicación en términos tan formalistas quizás no le hubiese servido a nadie para mucho -nada sabíamos entonces de las Implicaciones de la psicología de la explicación para una filosofía naturalizada de la explicación– sobretodo cuando hoy 40 años mas tarde recién empezamos a entender que el aprendizaje no tiene que ver (solamente) con adquirir nueva información y que una de las mejores maneras de aprender no es a partir de observaciones, ni a partir de testimonios sino a partir de pensamiento (como podemos apreciar en la obra de Tanya Lorenzano) y que una de las formas mas interesantes de aprender es explicando.
2. “Todavía puedo detener esto», recuerda haber pensado Ben Bernanke
Estas reflexiones fueron disparadas el viernes pasado precisamente cuando tuvimos como desafio de nuestro tercer encuentro La Pauta que conecta. Desobediencia Pedagógica, desmenuzar el capitulo 3 Causalidad. Somos máquinas de sacar conclusiones cáusales y a menudo nos equivocamos pero no pasa nada, del maravilloso libro de Cukier et al Framers. La virtud humana en la era digital. Porque no se trataba tanto de contar lo que Cukier había escrito, descubierto o encontrado, sino de reconstruir sus hallazgos con vistas a aprender a hacer lo que el mismo hizo en su libro (lo cual supuso peinar finamente su bibliografía y conectar puntos hacia adelante y hacia atrás).
Para ello partimos del reframing que Ben Bernanke habría hecho de la crisis financiera de 2008. Su premisa fue cuestionar la falsa física heredada de los economistas pioneros como William Stanley Jevons y Léon Walras quienes dibujaron sus diagramas imitando el estilo de Newton e, inspirados por la forma en que la gravedad atrae un objeto que cae hasta el reposo, asumieron entusiastamente el papel de las fuerzas y mecanismos del mercado para equilibrar una economía.
Pero como la crisis del 2008 -y muchas anteriores y posteriores demostraron, las personas y el dinero no son tan obedientes como la gravedad, por lo que no existen tales leyes.
Sin embargo, sus falsos descubrimientos se han utilizado para justificar políticas que priorizan el crecimiento. En lo que respecta a la desigualdad, ésta debería empeorar para poder mejorar, y un mayor crecimiento la mejoraria ineluctablemente. Así, la Curva de Kuznets se convertiria en la justificación perfecta para la economía del goteo y para la austeridad actuales, con el objetivo de que todos mejoren su situación algún día (nada casualmente Keynes se jactaba de que en el largo plazo todo estamos muertos).
Si la economía no se concibe mejor como un mecanismo que vuelve al equilibrio y sigue leyes fijas de movimiento, ¿cómo deberíamos pensarla?
Como el mundo vivo: que es complejo, dinámico y en constante evolución. Y para los economistas, eso significa que es hora de cambiar de metáfora crucial pasando de concebir a los economistas como ingenieros y empezar a imaginarlos como jardineros -como sostiene Kate Raworth
Para Cukier y para movimientos económicos actuales como el desarrollo sustentable y el paradigma de las 3 P (Prosperidad, Personas y Planeta), que busca ir más allá del crecimiento ilimitado del PIB el modelo regenerativo y distributivo no debe generar contaminación ni desgaste de recursos planetarios.
Pero con lo interesante que son estos planteos mucho no parece tener que ver con la venta que hace Cukier de Ben Bernanke como un Framer.
Es cierto que uno de sus principales hallazgos fue que el derrumbe del mercado de 1929 habría devenido en la Gran Depresión no por el desplome en sí, sino por la respuesta recesiva del Banco Central, y que lo que podría haber sido una recesión se convirtió en una depresión que duró una década y puso en cuestión de los cimientos del capitalismo -por lo menso por un rato.
Pero este reframing de Helicopter Ben 🙂 debe ser revisada la luz de la triple lectura Expired/Tired/Wired [¿reframing del reframing?] como bien queda expuesto en este video. Que no niega el carácter de Framer de Bernanke pero cuestiona la idea de Framers a secas (especialmente en economía) sin escrutar mas detenidamente a quienes benefician sus reemmarques y porque la narrativa riene tanto peso en la determinación del reframing como las teorías específicas subyacentes..
3. Percibimos relaciones causales dondequiera que miremos
Sea que consideremos a un Framer (como bueno o malo según de que lado de la polarización ideológica nos encontremos), al reaccionar a las estructuras causales que percibimos a nuestro alrededor perfeccionamos nuestras decisiones. En un mundo tan lˆquido (o gaseso) como en el que vivim,os resulta estratégico tomarnos en serio a la causalidad. Nos ayuda como organismos a buscar alimento, evitar depredadores y encontrar pareja (la Euglena un protista unicelular bien lo sabe). Pero en el plano de la noosfera nos ayuda a muchas otrts csoas mas.
Los humanos hemos adquirido la capacidad de generar abstracciones y convertir nuestras inferencias causales en marcos. Estos modelos mentales ofrecen plantillas reutilizables para comprender el mundo causalmente. Estas plantillas son mucho más versátiles que los instintos animales básicos. Al poder aplicarlas a nuevas circunstancias, son flexibles y fungibles. Con los marcos ya no tenemos la necesidad de hacer el experimento una y otra vez (o al menos no deberíamos que la mayoría de las veces no es el caso tanto en política como en economíaa y educación).
Los aportes mas que interesantes de la primatología, la paleoantropología y la historia de la cognición y de la conciencia revelan que cuando algunos de nuestros antepasados desarrollaron esta capacidad, ésta se extendió mediante la selección natural y la comunicación cultural convirtiendo al razonamiento causal de una excepcionalidad en un rasgo definotiro de nuestra humanidad (lamentablemente muy mal entendido y estudiado hasta ahora).
El cerebro humano es experto en reconocer patrones, especialmente los visuales. En esencia, el reconocimiento de patrones consiste en generalizar a partir de lo específico. Inducción, deducción, pero sobretodo abduicción, son el nombre del juego.
4. Pinker y el niche cognitivo
Según el afamado psicólogo cognitivo de Harvard Steven Pinker (cuyo esperado próximo libro esWhen Everyone Knows That Everyone Knows . . . Common Knowledge and the Mysteries of Money, Power, and Everyday Life Scribner, 2025) lo que nos hace humanos (y posibilita que devengamos framers) son:
– nuestra capacidad de usar las habilidades cognitivas para el pensamiento abstracto
– el desarrollo del lenguaje gramatical
– las tendencias sociales humanas que nos permiten compartir ideas.
Para Pinker las metáforas pueden considerarse expresiones de los marcos humanos. Reflejan relaciones causales que captan una situación concreta y pueden abstraerse para aplicarse a otros ámbitos. El hecho de que podamos pensar y comunicarnos mediante metáforas perfecciona nuestras habilidades para enmarcar, y viceversa.
Nos enfrentamos constantemente a una multitud de situaciones indefinidas, que se entremezclan y se arremolinan. La función de nuestro cerebro es intentar dar sentido a este caos impredecible y enjambre de estímulos. ¿Cómo lo hace? El flujo incesante de información desencadena un sinfín de analogías, ayudándonos a identificar el corazón de lo que sucede.
La respuesta a todas estas preguntas, por supuesto, está en la creación de analogías: la búsqueda incesante e inconsciente de fuertes vínculos analógicos con experiencias pasadas. La creación de analogías, lejos de ocurrir en intervalos raros, ocurre en todo momento, definiendo el pensamiento de pies a cabeza, desde los pensamientos más sutiles y fugaces hasta las ideas científicas más creativas.
5. Tomasello y el nicho cultural
Pero no alcanza con el nicho cognitivo. Para Michael Tomasello psicólogo comparativo y lingüista la pulsión por hablar, codificar y categorizar la realidad en conceptos provino de la necesidad de cooperar exigiendo la representación abstracta de interacciones sociales complejas para organizar las acciones de cada miembro del grupo hacia un objetivo común.
La humanidad se ha desarrollado combinando las ventajas de ambos nichos. Y ejercicios diseñado ad hoc para explorar las ventajas y necesidad de la invención colectiva (de la rueda) -como el de Maxime Derex et al., lo corroboran
Contrariamente a la concepción renacentista y romántica del inventor solitario la tecnología humana es demasiado compleja como para ser producto exclusivo del genio individual, sino que surge de la acumulación de mejoras a lo largo del tiempo comunicadas por otros (necesitando de una filogenia de la innovación).
El aprendizaje cultural mediante ensayo y error es demasiado lento para explicar la asombrosa velocidad del cambio tecnológico que la humanidad ha experimentado en los últimos dos siglos.
Como bien dicen Cukier et al la humanidad nunca habría pasado del primer vuelo de los hermanos Wright al programa Apolo en tan solo sesenta años sin la ayuda de marcos y patrones causales sobre el mundo físico.
La filosofía antigua, el auge de la lógica, la era de la razón y la exploración, la Ilustración, la revolución científica y la expansión masiva del conocimiento en el siglo XX se basan en el hecho de que los humanos nos hemos convertido en sofisticados creadores de modelos causales. Dondequiera que miremos, todo lo que hacemos, cada idea que concebimos, se logra con la ayuda de modelos mentales causales, aunque muchas veecs debamos destruirlos después de habrlos construidos meticulosamente.
6. De porque la explicabilidad es imprescindible
La sociologia de la ciencia actual le debe casi todo a Thomas S Kuhn. Pero las teorías de Kuhn se lo deben casi todo, a su vez, al desconocido médico, biólogo y sociólogo polaco Ludwig Fleck, autor del ignoto Génesis y desarrollo de un hecho científico (1935) cuyo único lector en Harvard fue el mismísimo Kuhn.
Fleck utiliza el descubrimiento y la resistencia que enfrentó el trabajo de Ignaz Semmelweis sobre la importancia del lavado de manos para reducir la fiebre puerperal como un estudio de caso para demostrar cómo los nuevos hechos científicos luchan por ser aceptados cuando desafían los «estilos de pensamiento» establecidos
El marco causal de Ignaz Semmelweis era causal en varios niveles.
Como desmenuzan Cukier et al
Primero, Semmelweis comprendió que la enfermedad causaba las muertes; que era contagiosa.
Segundo, comprendió que lavarse las manos disminuía la incidencia de la fiebre puerperal.
Tercero, pero su razonamiento sobre la causa inicial de la fiebre puerperal —las «partículas cadavéricas»— no solo era vago, sino erróneo. No era una partícula mortal la que causaba la enfermedad en las mujeres. Era que las bacterias que causaban la fiebre puerperal y permanecían en las manos de los médicos se transmitían a mujeres sanas.
El marco causal de Semmelweis era erróneo, a pesar de que su propuesta de lavarse las manos era correcta. El marco no logró imponerse a pesar de funcionar. La explicabilidad es esencial para el éxito de un marco causal; da sentido a nuestra existencia y a lo que experimentamos. Por eso e s mas probable que probemos con una causa errónea que con ninguna causa.
7. Aprendizaje, agencia y control
Uno de los principales aspectos de la teoría del conocimiento de Fleck es el carácter colectivo de la investigación científica. Toda hipótesis, todo conocimiento y toda teoría científica emergen, según él, en el seno de lo que llama un «estilo de pensamiento» (Denkstil). Este «estilo de pensamiento» corresponde al conjunto de normas, de principios, de conceptos y de valores propios a una época o a una corriente artística (¿si estos no son marcos mentales qué si los es?)
Por otra parte queda claro a partir de los interesantes aportes de Tania Lombrozo que la explicabilidad inherente a los marcos causales nos permite hacer mucho más que meramente generalizar: nos ayuda a aprender. ¿Por qué intentamos explicar ciertas cosas y no otras? ¿Cómo nos llevan las explicaciones a alcanzar objetivos y cómo nos desvían del camino correcto?
Explicarle el mundo a otros (y a nosotros mismos) lleva a comprenderlo mejor. Nuestra facultad de clasificar y reordenar se basa en nuestra capacidad de abstraer y generalizar. Y aquí viene lo mejor: la explicabilidad basada en marcos causales tiene consecuencias mucho mayores que las de simplemente ordenar el mundo. Es la base de la acción, la responsabilidad y el control humanos.
Solo si nuestras acciones (y esto le da una buena patadita a la IA o a quienes las programan) tienen consecuencias —solo si podemos predecir cómo nuestras decisiones moldearán la realidad— podemos realmente elegir -mas allá de si creamos (o podemos demostrar) que existe el libre albedrío.
8. Habilitación manual de los hiperparámetros
En el cierre del capítulo Cukier et al, hacen lo propio, comentando que en 2019 OpenAI en San Francisco (faltaba 3 años para que la compañia se hiciera mundialmente famosa y temida con el lanzamiento no-testeado previamente de ChatGPT), construyó un sistema que impactó al universo de Dota al aplastar a los mejores jugadores humanos de Dota 2 .
A primera vista, parecia como que el sistema podría adivinar la causalidad, generalizar a partir de la experiencia y, con esas abstracciones, aplicar frames a nuevas circunstancias. Pero un análisis más detallado revela que siempre hay un ser humano tras la cámara (como había un enano jugando al ajedrez dentro del autómtaa El Turco» enel siglo XVIII, construido por Wolfgang von Kempelen).
El sistema utiliza «aprendizaje de refuerzo profundo«. Al jugar contra sí mismo millones de veces, mediante ensayo y error, identifica los mejores conjuntos de acciones y se otorga una «recompensa» estadística para reforzar el comportamiento. Sin embargo, en sus áreas más críticas, el sistema no aprende qué constituye una recompensa: necesita que los humanos lo codifiquen manualmente.
Por ejemplo, los desarrolladores de OpenAI aprendieron de los expertos en Dota 2 que los jugadores diseñaban las batallas en tres fases, por lo que el concepto se codificó. Esto activó la función de recompensa. y a priorizar diferentes estrategias según la etapa del juego.
A continuación, los desarrolladores se dieron cuenta de que necesitarían fomentar el espíritu de equipo entre los bots, quienes, de lo contrario, luchaban de forma egoísta. Al ajustar manualmente este «hiperparámetro», como lo llamaron, los humanos… todo funciono muy… humanamente .
9. Comportamiento supersticioso en los humanos
El experimento de Koichi Ono profesor de psicología de la Universidad Komazawa de Tokio de la década de 1980 sobre Comportamiento supersticioso en los humanos lo deja mas que claro. El estudio demuestra de forma contundente que las personas no solo tienen una fuerte necesidad de explicarse utilizando la causalidad, sino que su comprensión causal está directamente relacionada con su agencia y sus acciones.
La responsabilidad es la otra cara de la autonomía; es parte integral de la toma de decisiones. No debería sorprendernos que algunos de nuestros marcos causales sean erróneos. La necesidad de que los humanos aprendamos sobre el mundo y, por lo tanto, ajustemos nuestros modelos mentales, no es una crítica a la idea de los marcos, sino un estímulo para mejorar la práctica de encuadrar.
Los repetidos y frecuentes fracasos del marco causal han llevado a muchos a sugerir que todo el proyecto del razonamiento causal es inútil. Declararon esas preguntas “vedadas» (como lo hizo en 1866, la Sociedad de Lingüística de París al prohibir la discusión académica. sobre El origen del lenguaje), explica Judea Pearl, el padre moderno de la «revolución causal» en informática.
10 Bienvenidos al mundo Flux
Aunque estas problemática parecen muy abstractas, están atravesando el corazón de la IA, y consiguientemente nuestra definición que nos (des)hace humanos, obligándonos a abandonar el constreñíos paradigma antropocentrista y abrirnos al maravilloso mundo de las antropología de la inteligencias como vienen explorando meridianamente muchos investigadores y especialmente uno desconocido para nosotros como es Pascal Picq a quien debemos rendirle debido tributo.
Mientras hace exactamente un siglo T.S. Elliot lamentaba en su Tierra Baldia que era imposible conectar nada con nada, nosotros nos encontramos en un mundo simétrico, donde es posible conectar casi todo con todo. Ese extremo tampoco sirve y habrá que afinar el conectoscopio para enhebrar puntos significativos. Para eso necesitamos de las habilidades Framers que presuponen un rediseño de la didáctica y pedagogía siguiendo estas fracturas y tensiones, muy alejadas de las discusioens y prácticas actuales .
Es cierto que en nombre de la causalidad en estos momentos se están cometiendo (literalmente) innumerables crimenes, pera de los que trata no és de ignorarla sino de afinarla lo mejor posible. La potencia brutal de la IA asociada a la heurística y la abducción humana (como fue el caso de la Halicina descubierta por Regina Barzilay y su equipo) asi lo demuestran (volver a ver desde el minuto 12.30′ el video de Kenneth Cukier del comienzo).
El encuadre causal no puede ser rechazado por quienes se jactan de un racionalismo extremo (con los LLM a la cabeza). Incluso cuando se construyen sistemas que nos «superan» a los humanos, la tecnología funciona solo porque ha incorporado el elemento humano de los marcos causales. Del mismo modo, quienes instan a volver a una visión más emocional del mundo (y siguen acunados en su Freud o Lacan de bolsillo) se perjudican a sí mismos al reducir sus opciones de decisión. Una alternativa es no renunciar al desarrollo de modelos mentales con plantillas causales, sino adoptarlas, testearlas y eventualmente desecharlas.
Referencias
Derex, Maxime et al., Causal Understanding Is Not Necessary for the Improvement of Culturally Evolving Technology. Nat Hum Behav . 2019 May; 3(5):446-452
Hofstadter. Douglas & Sander, Emmanuel Surfaces and Essences: Analogy as the Fuel and Fire of Thinking. Basic Books, 2013.
Lahens, Reginald Tania Lombrozo Shares the Benefits of Brief Explanations, Brown and White, September 30, 2018.
Lombrozo, Tania The Instrumental Value of Explanations Philosophy Causes, 08 August 2011
Oliveto, Guillermo Pensar en el nuevo mundo Flux. La Nación 25 de agosto de 2025.
Pearl, Judea and Mackenzie, Dana The Book of Why: The New Science of Cause and Effect New York: Basic Books, 201).
Picq, Pascall L’intelligence artificielle et les chimpanzees du futur. Pour une anthropologie des intelligences. Odile Jacob, 2019.
Pinker, Steven The cognitive niche: Coevolution of intelligence, sociality, and language PNAS | May 11, 2010 | vol. 107 .
Raworth. Kate Old economics is based on false ‘laws of physics’ – new economics can save us . The Guardian 6/4/2017
Zugasti, Eduardo El placer de explicar. Por qué las explicaciones tienen valor en sí mismas 13/4/2012/
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