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Recensione: M. BUSCEMA & SEMEION GROUP, Reti neurali artificiali e sistemi sociali complessi: Teoria – Modelli – Applicazioni; Vol I: Teoria e modelli

Los progresos en la investigación básica de las ciencias-punta pasa la mayor parte de las veces desapercibida en muchos sectores de las ciencias humanas y sociales, no digamos de la teología, que con demasiada frecuencia vive ajena a la evolución de tantas esferas del conocimiento humano. Si el reclamo al ejercicio de la interdisciplinariedad es algo más que un slogan puramente retórico o que un desideratum en general poco operativo, entonces habrá que tomarse en serio el desarrollo de las ciencias, y no permanecer atrapados en viejos paradigmas o en modelos de pensamiento ya obsoletos en el dinámico panorama científico contemporáneo.

Una de las impresiones más vivas en una reciente intervención del filósofo americano John R. Searle, fue su convicción de que asistimos a un tiempo en el que “el conocimiento prospera” y se percibe claramente el resultado de dicho progreso, frente a otras épocas en las que estaba estancado y dependía de depósitos de saber anteriores. Frente a quienes siguen apuntados a la idea de la “postmodernidad” y a su resignada debilidad, la mayor parte de los especialistas en todas las disciplinas trabajan para construir un “pensamiento fuerte” y seguro de sus propias prestaciones y logros. Haríamos mal en ignorarlo o en seguir con una práctica poco constructiva en algunas ciencias humanas: seleccionar la información disponible sólo desde el prejuicio que filtra los discursos fáciles o más ajustados a nuestras expectativas, creando así una redundancia negativa.

El volumen que presentamos es una muestra de la ambición teórica que se registra en algunas áreas, en especial en las ciencias cognitivas y de lo “artificial”. Sus aportaciones no se quedan en el albur de lo abstracto, sino que encuentran ya numerosas aplicaciones prácticas, y demuestran una fecundidad sorprendente a la hora de desentrañar y comprender fenómenos muy complejos y hasta hace poco impenetrables. De hecho muy a menudo la atribución a un proceso social o de otra naturaleza del calificativo “complejo” era sinónimo de irresolvible o de nuestra incapacidad de modelizarlo y comprenderlo. Las nuevas teorías, como la de las “redes neurales artificiales” (RNA) ofrecen una sintaxis y una metodología en grado de penetrar el funcionamiento de muchas de esas regiones del comportamiento y de la vida social.

Conviene hacer algunas consideraciones previas. La teoría de las RNA surge dentro del programa que intenta acceder a la lógica o al funcionamiento de la inteligencia humana a partir de su misma constitución neuronal; es decir intenta reconstruir a través de una “lógica de conexiones” la capacidad cognitiva de aprendizaje, de recoger y procesar información, de llegar a decisiones. Para ello se concibe una red de elementos que interaccionan, que recibe estímulos o inputs y ofrece respuestas o outputs. Esa red está formada por nudos con una capacidad de transformación propia o que ejercen una función.

El modelo que presenta Buscema y su grupo se construye en tres niveles: el elemental que integra a los nudos y conexiones; el intermedio o de redes; y el complejo o de organismos (conjuntos de redes), cada uno de ellos con su propia semántica y sintaxis, es decir con una lógica similar a otros tipos de lógica formal. La presentación de esta lógica ocupa la primera parte del libro (hasta la p. 175), ofreciendo una especie de manual sobre el estado de conocimientos disponibles, excepto en lo que concierne al tercer nivel, que tiene un carácter más ensayístico y, por tanto, más original.

La segunda parte se refiere a los “modelos” o aplicaciones y áreas en las que el método de RNA se proyecta de forma más consistente y se estructura en categorías o modos de comprensión más definidos. A menudo encuentra una correspondencia con campos como el estadístico, matemático, filosófico y social. Son en total una ventena de modelos presentados por diversos autores. En estas páginas se revisa y se evidencia el alcance de la teoría que en la primera parte era expuesta a un nivel sólo formal. Dichos modelos recogen el desarrollo más significativo y útil del método RNA. Una muestra de los mismos puede incluir: la retro–propagación, el vector de aprendizaje, la resonancia adptativa, las redes de probabilidades, los mapas de autoorganización, las redes de re-circulación, los autoreflexivos…

Las aplicaciones concretas se reservan para un segundo volumen y comprenden campos como la desadaptación social, la drogodependencia, la pedagogía, la movilidad laboral, las dinámicas sindicales y los problemas urbanísticos. En general se trata de utilizar un instrumento que consiente comprender y preveer fenómenos que de otro modo escapan de otras formas de proyectualidad.

Para quienes estamos familiarizados con la teoría de los sistemas sociales la conceptualización presentada en este libro resulta algo familiar, también sus pretensiones y algunos ámbitos de aplicaciones. Cabría afirmar que puede tratarse de una extensión o prolongación de una teoría ya clásica y que ha ofrecido también mucho juego a la hora de analizar comportamientos complejos. La voluntad de saber o una especie de “nuevo iluminismo” es común a ambas orientaciones, como puede verse en las tres introducciones a la obra, en especial la de Stanley Einstein, quien no esconde su ambición e incluso su presunción de recorrer la “vía del conocimiento” que arrojó a Adán del paraíso, pero le abrió un mundo mucho más rico y estimulante. En la formulación de tales ambiciones teóricas se hace patente un espíritu un tanto sospechoso de arrogancia cientifista, casi una promesa de “piedra filosofal” que seguramente estamos muy lejos de obtener. Seguramente la ciencia se cualifica tanto por su ambición como por su modestia. Por otro lado la pretensión de dar un contenido más seguro a la hipótesis de la “auto-producción” y del auto-aprendizaje, o de poder contar con un paradigma que prácticamente rompe la idea de incabamiento de Gödel, es decir en grado de ofrecer una lectura acabada del conocimiento, serían poco creíbles en tiempos en los que la ciencia se vuelve más consciente que antes de sus propios límites, algo que seguramente no la inmoviliza sino que la hace crecer de forma más segura. Ciertamente se trata más de una salida de tono de ese autor, frente al estilo moderado que exhibe Buscema.

En conclusión las ciencias humanas, y también la teología que acepta el desafío de la interdisciplinariedad, harían bien en prestar atención a estas contribuciones en el campo de las ciencias cognitivas, donde seguramente pueden recogerse motivos e inspiraciones de gran calado, y que esperan su aplicación práctica a la hora de pensar los problemas humanos de siempre o los contenidos de la fe revelada. Seguramente la lógica aristotélica o la dialéctica no son los únicos modelos en los que puede agotarse la reflexión, a menos que nos contentemos con una hermenéutica que acepta como axioma la imposibilidad de una expansión del pensamiento creyente.