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Ama­san­do la ca­ja. Re­fle­xio­nes so­bre orien­ta­ción y con­duc­ta
 
Mar­cos Ro­set­ti, Luis Pa­che­co Co­bos
y Robyn Hud­son
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Mu­chos de los or­ga­nis­mos que ha­bi­ta­mos es­te pla­ne­ta nos be­ne­fi­cia­mos de la ob­ser­va­ción de­ta­lla­da de la con­duc­ta de otros. Los de­pre­da­do­res pue­den es­tu­diar aten­ta­men­te los mo­vi­mien­tos de sus po­si­bles pre­sas y de­tec­tar así el mo­men­to apro­pia­do pa­ra ata­car; por su par­te, ellas es­tán pen­dien­tes de los pri­me­ros pa­ra no con­ver­tir­se en víc­ti­mas. El es­tu­dio bio­ló­gi­co de la con­duc­ta com­pren­de un enor­me cam­po de fe­nó­me­nos con múl­ti­ples ni­ve­les de ex­pli­ca­ción. Sin em­bar­go, las uni­da­des bá­si­cas se en­cuen­tran en la eje­cu­ción es­pa­cio-tem­po­ral de mo­vi­mien­tos. Por ejem­plo, pa­ra en­ten­der por qué mi­gran las ma­ri­po­sas mo­nar­ca y de qué ma­ne­ra lo­gran orien­tar­se ha­cia un pun­to en par­ti­cu­lar, de­be­mos ana­li­zar su con­duc­ta jun­to con los es­tí­mu­los am­bien­ta­les que las ro­dean du­ran­te su mi­gra­ción.

En el tiem­po, la con­duc­ta es­tá com­pues­ta por even­tos de de­ci­sión que son de na­tu­ra­le­za dis­cre­ta, un ci­clo per­ma­nen­te don­de el or­ga­nis­mo sien­te, pro­ce­sa y ac­túa; es­ta prác­ti­ca le per­mi­te di­ri­gir y eje­cu­tar sus mo­vi­mien­tos. A ni­vel sen­so­mo­tor se bus­ca de­fi­nir las re­glas que mo­du­lan los even­tos de de­ci­sión en la re­la­ción es­tí­mu­lo-res­pues­ta, ya que una uni­dad sen­so­mo­to­ra re­pre­sen­ta el úl­ti­mo pro­duc­to de la in­te­rac­ción neu­ral y el pri­me­ro con­duc­tual.

El es­tu­dio de las re­la­cio­nes en­tre es­tí­mu­los y res­pues­tas in­ten­ta aso­ciar la pro­ba­bi­li­dad que tie­ne un com­por­ta­mien­to de ocu­rrir ba­jo de­ter­mi­na­das con­di­cio­nes, ex­te­rio­res e in­te­rio­res, per­ci­bi­das por los sis­te­mas sen­so­ria­les de los or­ga­nis­mos. En pro­to­zoa­rios y es­pon­jas la trans­mi­sión de la in­for­ma­ción es de ti­po neu­roi­de; en el res­to de los ani­ma­les es neu­ral, a tra­vés de fi­bras ner­vio­sas y si­nap­sis —unio­nes es­pe­cia­li­za­das en­tre cé­lu­las ner­vio­sas en don­de las se­ña­les eléc­tri­cas o quí­mi­cas se mue­ven de una cé­lu­la a otra. Los que tie­nen sis­te­ma ner­vio­so cen­tral pre­sen­tan agre­ga­cio­nes de un gran nú­me­ro de neu­ro­nas y fi­bras ner­vio­sas, por lo que la eva­lua­ción in­ter­na de in­for­ma­ción, pro­ve­nien­te de los re­cep­to­res, pue­de con­du­cir­se por me­dio de un gran nú­me­ro de ca­na­les y la trans­mi­sión se­guir por ca­mi­nos in­trin­ca­dos y des­co­no­ci­dos. La di­fi­cul­tad de ras­trear la in­for­ma­ción sen­so­rial y mo­to­ra, den­tro de esa enor­me red de co­ne­xio­nes lle­vó a la pro­pues­ta de mo­de­los sim­pli­fi­ca­dos de lo que ocu­rre en el sis­te­ma ner­vio­so cen­tral, re­pre­sen­ta­dos por una ca­ja ne­gra que só­lo con­si­de­ra la con­duc­ta ex­ter­na vi­si­ble, mien­tras que el con­te­ni­do pue­de re­pre­sen­tar­se por va­rios me­ca­nis­mos hi­po­té­ti­cos, sin re­ve­lar la ru­ta o el pro­ce­sa­mien­to que si­gue la in­for­ma­ción, e ig­no­ran­do la vo­lu­bi­li­dad del es­ta­do in­ter­no del or­ga­nis­mo en el mo­men­to en que és­ta re­co­rre el ca­mi­no en­tre la per­cep­ción y la ac­ción.
En­cen­der un ce­ri­llo en la ca­ja ne­gra

Des­pués de mu­chos años de va­lio­sos es­fuer­zos, per­ma­ne­ce el re­to de re­fe­rir con de­ta­lle có­mo se aso­cia el com­por­ta­mien­to ob­ser­va­do a los me­ca­nis­mos in­ter­nos que lo pro­du­cen. Al es­tu­diar la con­duc­ta de un ani­mal, cap­ta­mos una pro­pie­dad emer­gen­te de la in­te­rac­ción de múl­ti­ples fac­to­res. El or­ga­nis­mo re­ci­be es­tí­mu­los si­mul­tá­neos y con­du­ce es­ta in­for­ma­ción por dis­tin­tos fil­tros o am­pli­fi­ca­do­res pa­ra pro­du­cir una res­pues­ta al­ta­men­te mo­du­la­da. Y aun­que es po­si­ble ob­ser­var cier­ta con­sis­ten­cia en la con­duc­ta, an­te con­di­cio­nes li­ge­ra­men­te di­fe­ren­tes, los in­di­vi­duos de una mis­ma es­pe­cie se com­por­tan de ma­ne­ra si­mi­lar al cu­brir de­ter­mi­na­da ne­ce­si­dad, y la ex­pre­sión de la in­di­vi­dua­lidad pre­sen­ta as­pec­tos rí­gi­dos —lí­mi­tes ana­tó­mi­cos, fi­sio­ló­gi­cos y psi­co­ló­gi­cos que de­fi­nen el per­fil de las con­duc­tas que pue­den eje­cu­tar­se. Así, a me­di­da que ana­li­za­mos con ma­yor de­ta­lle un com­por­ta­mien­to, en­con­tra­mos va­ria­cio­nes en­tre in­di­vi­duos o en un in­di­vi­duo, in­clu­so cuan­do las con­di­cio­nes am­bien­ta­les pa­re­cen idén­ti­cas. Es­te ti­po de aná­li­sis pue­de ayu­dar­nos a con­tes­tar pre­gun­tas so­bre có­mo se in­te­gran los es­tí­mu­los du­ran­te los pro­ce­sos lo­co­mo­to­res que com­po­nen la con­duc­ta. Por ejem­plo, ¿exis­ten es­tra­te­gias in­di­vi­dua­les más ven­ta­jo­sas que otras?, o ¿po­de­mos dis­tin­guir a un in­di­vi­duo só­lo por las ca­rac­te­rís­ti­cas de su con­duc­ta?

No es ra­ro es­pe­rar que al­gu­nos in­di­vi­duos ten­gan más éxi­to que otros. La eje­cu­ción de de­ter­mi­na­da con­duc­ta pue­de re­sul­tar en una ven­ta­ja y en la su­per­vi­ven­cia, y si ade­más es adap­ta­ti­va y pue­de ser he­re­da­da, el be­ne­fi­cio es ma­yor. La in­di­vi­dua­li­dad per­mi­te la va­ria­ción en el ti­po y la for­ma de con­duc­ta y la ex­plo­ra­ción de múl­ti­ples es­tra­te­gias y so­lu­cio­nes para un mis­mo pro­ble­ma pro­mue­ve tam­bién la exis­ten­cia de gru­pos más am­plios, pues im­pul­sa la es­pe­cia­li­za­ción de los su­je­tos en pa­pe­les que les son más ade­cua­dos. Ade­más, tan­to el in­di­vi­duo co­mo el am­bien­te son al­ta­men­te di­ná­mi­cos, lo que ha­ce muy im­pro­ba­ble que un mis­mo es­tí­mu­lo sea per­ci­bi­do en es­ta­dos in­ter­nos idén­ti­cos. Por ello, pro­po­ne­mos reem­pla­zar el con­cep­to de ca­ja ne­gra por el de ma­sa ne­gra (Black Blob), en el cual el pro­ce­sa­mien­to de la in­for­ma­ción ocu­rre den­tro de una ma­sa ma­lea­ble que, in­fluen­cia­da por las con­di­cio­nes in­ter­nas y ex­ter­nas, cam­bia cons­tan­te­men­te su con­fi­gu­ra­ción. Un es­tí­mu­lo que lle­gue a su su­per­fi­cie nun­ca en­con­tra­rá la mis­ma for­ma. Ca­da in­di­vi­duo tie­ne su ma­sa par­ti­cu­lar con den­si­dad, ma­lea­bi­li­dad y lí­mi­tes pro­pios. Es­tas pro­pie­da­des son mol­dea­das por pro­ce­sos ge­né­ti­cos, fi­sio­ló­gi­cos, evo­lu­ti­vos y on­to­gé­ni­cos. Las ma­sas de una es­pe­cie man­tie­nen ca­rac­te­rís­ti­cas co­mu­nes a pe­sar de su di­na­mis­mo, por ello se pa­re­cen más en­tre sí que con las de otras es­pe­cies. In­clu­so po­de­mos cons­truir hi­pó­te­sis acer­ca de cuál es la ma­sa óp­ti­ma pa­ra una es­pe­cie an­te de­ter­mi­na­das si­tua­cio­nes o la ma­sa que pue­de re­sul­tar adap­ta­ti­va.

Los enor­mes avan­ces en la tec­nolo­gía de aná­li­sis y re­gis­tro han fa­ci­li­tado el es­tu­dio de la con­duc­ta. La ca­pa­ci­dad téc­ni­ca su­pe­ra nues­tras ex­pec­ta­ti­vas, po­de­mos re­gis­trar en vi­deo las tra­yec­to­rias se­gui­das por los in­di­vi­duos du­ran­te su lo­co­mo­ción y con un pro­gra­ma de cóm­pu­to ana­li­zar­las ca­si au­to­má­ti­ca­men­te, cal­cu­lan­do la ve­lo­ci­dad ins­tan­tá­nea y la po­si­ción del su­je­to en el es­pa­cio. Por es­to, cree­mos que el mo­men­to es pro­pi­cio pa­ra re­to­mar los tra­ba­jos de mi­cro­con­duc­ta, dis­ci­pli­na cu­ya po­pu­la­ri­dad dis­mi­nu­yó en las úl­ti­mas dé­ca­das. El aná­li­sis de­ta­lla­do de la con­duc­ta per­mi­te ela­bo­rar al­go­rit­mos pa­ra des­cri­bir có­mo la in­for­ma­ción sen­so­mo­to­ra es pro­ce­sa­da por el sis­te­ma ner­vio­so, con lo cual pue­den ge­ne­rar­se enor­mes ba­ses de da­tos que son ex­tre­ma­da­men­te úti­les pa­ra mo­de­lar la con­duc­ta uti­li­zan­do mo­de­los ar­ti­fi­cia­les. Con es­to po­de­mos in­cur­sio­nar en las re­glas que ri­gen las in­te­rac­cio­nes den­tro de la ma­sa ne­gra, no pa­ra in­da­gar las cau­sas, si­no las con­se­cuen­cias de las dis­tin­tas com­bi­na­cio­nes de es­tí­mu­lo, las vías que es­tos si­guen y las di­fe­ren­tes res­pues­tas que se pro­du­cen.

Con­duc­ta ro­bó­ti­ca


La idea de uti­li­zar sis­te­mas ar­ti­fi­cia­les co­mo me­tá­fo­ras de los vi­vos tie­ne una lar­ga his­to­ria. Re­né Des­car­tes su­gi­rió que un me­ca­nis­mo ar­ti­fi­cial que si­mu­le la con­duc­ta de uno na­tu­ral con su­fi­cien­te exac­ti­tud se­ría im­po­si­ble de di­fe­ren­ciar. Al­gu­nos de los pri­me­ros ro­bots, co­mo los crea­dos por W. Wal­ter Grey, de­mos­tra­ron es­te pun­to, ya que se ma­ne­ja­ban con tal au­to­no­mía y re­so­lu­ción que lo­gra­ban con­fun­dir al es­pec­ta­dor so­bre la rea­li­dad de sus in­ten­cio­nes y crear du­das acer­ca de su na­tu­ra­le­za ar­ti­fi­cial. Sin em­bar­go, no eran más que mo­to­res y sen­so­res in­ge­nio­sa­men­te co­nec­ta­dos por cir­cui­tos sen­ci­llos, su­fi­cien­tes pa­ra mos­trar nu­me­ro­sas con­duc­tas emer­gen­tes. Pe­ro pa­ra en­ten­der su ex­pre­sión en los sis­te­mas na­tu­ra­les se re­quie­re es­tu­diar la in­te­rac­ción de to­das las par­tes in­vo­lu­cra­das.

La bio­ro­bó­ti­ca es una ra­ma de la ro­bó­ti­ca cu­yo fin es crear ro­bots pa­ra es­tu­diar la con­duc­ta de los ani­ma­les. Con es­ta me­to­do­lo­gía, ge­ne­ra­da en la úl­ti­ma dé­ca­da, se bus­ca re­pre­sen­tar fí­si­ca­men­te las hi­pó­te­sis sen­so­mo­to­ras de con­duc­tas na­tu­ra­les. Cons­ti­tuida por una se­rie de reac­cio­nes mo­­to­ras au­tó­no­mas que res­pon­den a ca­rac­te­rís­ti­cas del me­dio, la con­duc­ta de los ro­bots fun­cio­na a par­tir de la in­te­gra­ción en­tre la en­tra­da sen­so­rial y la sa­li­da mo­to­ra, uni­da­des bá­si­cas ne­ce­sa­rias pa­ra in­te­rac­tuar con el en­tor­no. Las re­glas que la con­tro­lan se ha­llan pro­gra­ma­das den­tro del bio­ro­bot, pe­ro de­bi­do a la es­tre­cha re­la­ción en­tre los cam­bios en el am­bien­te y las cons­tan­tes de­ci­sio­nes sen­so­mo­to­ras to­ma­das por el ro­bot, no es di­fí­cil que se lo­gren ob­ser­var as­pec­tos con­duc­tua­les que no se ha­yan pro­gra­ma­do.

A pe­sar de su al­to con­te­ni­do téc­ni­co, la bio­ro­bó­ti­ca man­tie­ne sus prin­ci­pa­les in­te­re­ses den­tro de la bio­lo­gía y es una al­ter­na­ti­va pa­ra es­tu­diar có­mo los or­ga­nis­mos lo­gran orien­tar­se y re­sol­ver pro­ble­mas en con­di­cio­nes am­bien­ta­les di­ná­mi­cas. Pa­ra de­sa­rro­llar­la es fun­da­men­tal con­tar con una des­crip­ción de­ta­lla­da de la se­cuen­cia de even­tos mo­to­res del or­ga­nis­mo vi­vo, con los po­si­bles es­tí­mu­los in­vo­lu­cra­dos y, en ca­so de que exis­ta, al­gún co­no­ci­mien­to del sis­te­ma neu­ral que re­gu­la la in­te­rac­ción. La re­la­ción en­tre es­tí­mu­los y mo­vi­mien­tos pue­de ser plan­tea­da co­mo un con­jun­to de re­glas sen­ci­llas de in­te­rac­ción o al­go­rit­mo, que re­pre­sen­ta una hi­pó­te­sis so­bre la re­gu­la­ción sen­so­mo­to­ra de una con­duc­ta. Su cons­truc­ción no es ta­rea fá­cil, ya que esa con­duc­ta pue­de ser re­pro­du­ci­da de dis­tin­tas ma­ne­ras. Au­na­do a ello, aun­que el de­sem­pe­ño del mo­de­lo y del or­ga­nis­mo mo­de­la­do sea si­mi­lar, es di­fí­cil con­cluir que los pro­ce­sos son los mis­mos, por­que no exis­ten prue­bas es­tán­dar que va­li­den la si­mi­li­tud de am­bos me­ca­nis­mos. La con­duc­ta del ro­bot de­be so­me­ter­se a dis­tin­tas con­di­cio­nes pa­ra ob­te­ner nue­vas es­ti­ma­cio­nes de su se­me­jan­za con el sis­te­ma na­tu­ral, y pro­bar así el po­der de ex­pli­ca­ción que tie­ne.

Por otro la­do, los ro­bots no sir­ven pa­ra si­mu­lar el fun­cio­na­mien­to de or­ga­nis­mos com­ple­tos, úni­ca­men­te pro­ce­sos sen­so­mo­to­res ais­la­dos y bien de­fi­ni­dos. Por ello es re­co­men­da­ble in­ten­tar abor­dar la com­ple­ji­dad que ca­rac­te­ri­za al com­por­ta­mien­to ani­mal, bus­can­do las re­glas de in­te­rac­ción más sen­ci­llas po­si­bles que lo­gren ex­pli­car la ma­yor par­te del fe­nó­me­no con­duc­tual. En los mo­de­los bio­ro­bó­ti­cos po­de­mos ju­gar con la en­tra­da y sa­li­da de in­for­ma­ción; ma­ni­pu­lar los es­tí­mu­los y las pro­pie­da­des de los sen­so­res, los ca­mi­nos que si­gue el pro­ce­sa­mien­to a tra­vés del al­go­rit­mo, las pro­pie­da­des fí­si­cas y los lí­mi­tes de la con­duc­ta que pro­du­ce. Mo­de­lan­do el pro­ce­so sen­so­mo­tor me­dian­te la mo­di­fi­ca­ción sis­te­má­ti­ca de las re­glas de in­te­rac­ción, po­de­mos crear un am­plio es­pec­tro de va­rian­tes pa­ra una con­duc­ta. Con el con­jun­to uni­ver­sal de po­si­bles res­pues­tas pue­den re­pro­du­cir­se al­gu­nos de los as­pec­tos idio­sin­crá­ti­cos de la con­duc­ta na­tu­ral.

Arries­gar pa­ra ga­nar


La con­duc­ta es un fe­nó­me­no com­ple­jo que re­quie­re mé­to­dos com­ple­jos pa­ra es­tu­diar­la. Con la ob­ser­va­ción de­ta­lla­da de la con­duc­ta in­di­vi­dual po­de­mos di­sec­tar uno a uno sus com­po­nen­tes y cons­truir un sis­te­ma ar­ti­fi­cial que cul­mi­ne en la re­troa­li­men­ta­ción del pro­ce­so de aná­li­sis. Aun­que los ha­llaz­gos que pue­dan de­ri­var­se de es­ta me­to­do­lo­gía se ob­ten­drán a lar­go pla­zo, la bús­que­da de al­go­rit­mos con­tro­la­do­res de la con­duc­ta pue­de con­tri­buir a en­ten­der sus me­ca­nis­mos fun­da­men­ta­les. En Mé­xi­co, los es­tu­dios con­duc­tua­les co­mien­zan a te­ner una im­por­tan­te tra­di­ción de ca­li­dad y es esen­cial man­te­ner el de­sa­rro­llo de nue­vas áreas pa­ra en­con­trar y con­tes­tar pre­gun­tas cen­tra­les pa­ra el es­tu­dio de la con­duc­ta.
 
Mar­cos Ro­set­ti, Luis Pa­che­co Co­bos, Robyn Hud­son
Ins­ti­tu­to de In­ves­ti­ga­cio­nes Bio­mé­di­cas,
Uni­ver­si­dad Na­cio­nal Au­tó­no­ma de Mé­xi­co.
Re­fe­ren­cias bi­blio­grá­fi­cas:
 
Fraen­kel G. y D. Gunn. 1961. The Orien­ta­tion of Ani­mals: Ki­ne­ses, Ta­xes and Com­pass Reac­tions. Do­ver Pu­bli­ca­tions, Nue­va York.
Res­nick M., F. Mar­tin, R. Sar­gent y B. Sil­ver­man. 1996. “Pro­gram­ma­ble bricks: Toys to think with”, en ibm Sys­tems Jour­nal, vol. 35, núm. 3 y 4, pp. 443-451.
Mar­tin P. y P. Ba­te­son. 1986. Mea­su­ring Be­ha­viour: An In­tro­duc­tory Gui­de. Cam­brid­ge Uni­ver­sity Press, Cam­brid­ge.
Webb B. 1996. “A cric­ket ro­bot”, en Scien­ti­fic Ame­ri­can, di­ciem­bre, pp. 94-99.
Des­car­tes R. 1637. Dis­cur­so del Mé­to­do. Po­rrúa, Mé­xi­co, 1974.
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como citar este artículo

Rosetti, Marcos y Pacheco Luis, Hudson Robyn. (2005). Amasando la caja. Reflexiones sobre orientación y conducta. Ciencias 77, enero-marzo, 58-64. [En línea]
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