-
392
ANTROPOLOGIA Y PROGRAMACION LOGICA
Una propuesta sistemtica
Carlos Reynoso
Universidad de Buenos Aires
I
CONTEXTUALIZACION Y PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
0. SINTESIS
El programador que llega a PROLOG desde un lenguaje clsico,
experimenta una re-
velacin semejante a la del escolar que pasa de la aritmtica a
los primeros
rudimentos del lgebra. Puede representar como incgnitas aquellas
entidades cuyos
valores busca, establecer ciertas relaciones entre estas
incgnitas y, sin tener que
detallarlos, dejar que la mquina considere todos los casos
posibles y aporte todas las
soluciones. Qu ms se puede pedir?
Alain Colmerauer
El trabajo siguiente consta de dos partes. En la primera
(Introduccin y captulo I) se realiza la
presentacin de una herramienta bsica, un algoritmo de clculo
lgico sobre el cual hemos
elaborado formalismos e interfaces que lo adaptan a los
requerimientos de las ciencias sociales en
general y de la antropologa en particular. En estos captulos
iniciales el foco es amplio y el tono es
ms bien didctico, porque se presume que el lector es un
antroplogo sin ms experiencia en
inteligencia artificial que algunas lecturas dispersas y una
cierta sensibilidad a los rumores que
pueblan la atmsfera. Lo que demostramos en esta seccin es la
utilidad de un instrumento que, uni-
do a una perspectiva renovadora en materia formal, es capaz de
transformar profundamente las tcni-
cas de elaboracin y de arrojar enseanzas de un nuevo tipo sobre
la formulacin de teoras y la
comprobacin de hiptesis en el interior de nuestra
disciplina.
En la segunda parte (captulos II-V), que tiene propiamente
formato y textura de tesis, se anali-
zan los aspectos lgicos ms puntuales que se erigen como
prerrequisitos de la implementacin de
esa herramienta, y se sacan consecuencias que conciernen por un
lado a una reformulacin de los
mtodos convencionales de descripcin, explicacin y prueba, y por
el otro a la introduccin de una
instancia axiomticamente fundada en la construccin de modelos.
El foco es en este caso ms
estrecho y el tono es enteramente tcnico, porque se apunta a un
lectorado ms especfico, igual-
mente antropolgico, del cual se supone que domina los
tecnicismos genricos presentados en la
primera seccin. Lo que se busca demostrar en esta segunda parte
es que nuestras propuestas meto-
dolgicas son capaces de plegarse a premisas lgicas divergentes y
a marcos tericos dismiles, sin
-
393
dejar de constituir un punto de referencia operativo en el que
los profesionales pueden encontrarse
para refinar su debate.
Toda la tesis no es ms que el marco que fundamenta, pone en
accin e interpreta los resultados
de una herramienta metodolgica cuya instrumentalidad,
replicabilidad y adecuacin habr que de-
mostrar; sin resultados (programas, modelos, pruebas de
hiptesis, testeo de teoras), el discurso es-
tar condenado a quedar en promesa, de modo que por una vez lo
importante no es lo que se puede
decir del instrumento, sino lo que se puede hacer con l. Toda la
tesis es, al mismo tiempo, el testi-
monio de la construccin de una teora de modelos que sobamos
preexistente y consabida, y que
sin embargo hemos debido construir o esclarecer paso a paso, a
contrapelo de lo que muchos sostie-
nen como verdad consagrada o de lo que algunos sospechan
resuelto.
La bsqueda de una estructura adecuada para la presentacin de
nuestras elaboraciones se ha re-
velado problemtica, dado el carcter fatalmente lineal de todo el
texto encargado de researlas. Por
otro lado, aunque aquello de lo que aqu se habla es un sistema
formal, el metalenguaje que se utiliza
para describirlo no es formal en s mismo. No hay un isomorfismo
perfecto, entonces, entre el rigor
del instrumento propuesto y los desbordes en que pudiera
incurrir la retrica que lo promueve.
De todas maneras, nos ha parecido conveniente adjuntar todo el
material computacional necesa-
rio para probar cada uno de los puntos que pudieran manifestar
ribetes polmicos en forma de pro-
gramas lgicos inmediatamente ejecutables en un procesador comn.
La totalidad de los ejemplos,
incluso los ms contingentes y en apariencia fragmentarios, son
programas susceptibles de
ejecutarse, pequeos o grandes modelos en capacidad de
producir.
En lo que se refiere al texto en s, hemos decidido proceder
mediante acercamientos asintticos
que van fundando el terreno para una expresin plenamente formal
del sistema propuesto, el cual
slo ser patente, en su conjunto, en el momento de las
conclusiones. Estimamos que lo que aqu se
presenta es mucho ms que una herramienta que puede agregarse a
las ya disponibles para arrojar un
beneficio marginal. La exploracin de los recursos formales que
se nos ponen al alcance con la
escalada de la evolucin tecnolgica toca zonas sensibles, pone al
descubierto dilemas insospechados
y seala, con asomos de certidumbre, la necesidad de revisar
algunos de nuestros fundamentos epis-
temolgicos que creamos ms inconmovibles.
La idea bsica es que de ahora en ms podemos calcular
razonamientos, conferir a la ideacin
cualitativa recursos que antes slo eran prerrogativa de los
nmeros, y que esto es posible sin incurrir
en ningn esquematismo, sin axiomatizar la disciplina, sin
sustentar una concepcin mecanicista de
la existencia. Este punto tendr que ser debidamente demostrado,
pues no hay en su expresin la me-
nor traza de metfora; y ninguna duda cabe que esta demostracin
ser difcil. Lo nico que puede
anticiparse a todos estos respectos es que lo que aqu comienza a
proponerse no conlleva ni reafirmar
el ideal de la cuantificacin, ni reiterar la preceptiva
pontificante de las facciones nomolgico-
deductivas de la filosofa analtica, ni reivindicar la necesidad
de emular los mtodos (presuntos o
reales) de las llamadas ciencias duras. Por el contrario, la
presente tesis quiere constituir, desde el
inicio, una cruzada en favor de la formalizacin cualitativa, una
protesta contra el facilismo
positivista que an hoy permea un buen segmento de la
epistemologa acadmica y una bsqueda de
los mtodos propios de una disciplina que, en muchos sentidos, no
puede ni debe dejar de ser lo que
ha sido.
-
394
1. INTRODUCCIN
El reciente auge de las estrategias irracionalistas en
antropologa (bajo las variadas mscaras de
la fenomenologa, la antropologa simblica, la antropologa
interpretativa, la etnografa dialgica, el
posmodernismo) se explicara -segn se argumenta- por el
hundimiento de los programas de inves-
tigacin que buscaban situar la disciplina bajo el auspicio de
los mtodos propios de las ciencias
naturales. El retraimiento relativo de la ecosistmica, de la
cross-cultural anthropology, del neo-evo-
lucionismo y del materialismo cultural demuestra con elocuencia
el descrdito de una concepcin
ms rigurosa que debera haber posibilitado la existencia de una
disciplina consensualmente ms
homognea. Este fracaso parecera ser tan rotundo que los
sofisticados modelos inscritos en la
antropologa matemtica o en la antropologa computacional no
cuentan virtualmente para nada, y no
alcanzan a modificar un pice el balance de fuerzas.
Existen otras razones de fondo, naturalmente, pero aqu haremos
de cuenta que ese diagnstico
es correcto, porque lo es en parte. Trataremos tambin de
clarificar la cuestin y por qu no? de i-
dentificar las causas y revertir las culpas. Este no es, empero,
nuestro objetivo central, sino un coro-
lario que no por ms colateral es menos apremiante. No es
necesario aclarar que el problema es com-
plicado, que las antropologas interpretativas y posmodernas no
constituyen una solucin satis-
factoria ni siquiera en opinin de sus promotores, y que todo el
asunto, en fin, merecera un estudio
especfico.
Sabemos que todo nuestro razonamiento sobre el particular es
hasta cierto punto simplista y que
no hace justicia a la complejidad de los hechos: en el mbito
"cientificista" o "positivista" (que
carece de una denominacin o de un nom de guerre que no entrae un
matiz peyorativo) no existe
una perspectiva unificada sobre los que deberan ser los mtodos
propios de las ciencias naturales,
sino una multiplicidad de paradigmas contrapuestos y una
multitud de cientficos que en su trabajo
habitual pueden no sentirse ni implicados en una causa ni
envueltos en una crisis. Pero cuando ha-
blamos de la oposicin entre ciencias naturales y ciencias del
espritu, o entre ciencias y humani-
dades, o entre explicacin y hermenutica, aunque esas disyuntivas
no apunten siempre a los mismos
referentes, todos sabemos muy bien de qu estamos hablando; y
todos entendemos adems que, en lo
que a la antropologa respecta, estamos aludiendo a la discusin
primordial. Se trata de una polmica
que posterga el tratamiento de otras cuestiones hasta tanto ella
misma no se resuelva: es la
antropologa algo as como una ciencia, o es "otra cosa"?. Esta es
la inflexin esencial que est
implicada en este trabajo, aunque en apariencia distraigamos
energas hablando de otras cuestiones.
Pese a que este ensayo versa principalmente sobre una tcnica
informtica, no es por hipocresa
ni por indiferencia que vamos a declinar en lo que sigue la
discusin (necesaria) sobre las con-
diciones polticas y sociales del advenimiento de las mquinas,
sobre su fascinacin fetichista, su
proliferacin y su repentina necesidad. De pronto la demanda se
ha vuelto comparable a la oferta,
que ya de por s es inconmensurable, a pesar de que pocos saben
con exactitud qu es lo que se
puede demandar. Estamos en la era de las mquinas, y la sociedad
se transforma no slo ms all del
alcance predictivo de las ciencias sociales, sino ms all de la
capacidad que ellas muestran para ex-
plicar lo que est sucediendo; al ignorar lo que tcnicamente
significa todo esto, el cientfico social
promedio est imposibilitado incluso para describirlo.
-
395
No existe, que sepamos, una antropologa de la subcultura
informtica, ni un estudio de los efec-
tos de la proliferacin informacional sobre la sociedad, ni un
anlisis sensato y sistemtico de sus co-
rrelatos ideolgicos1. Esta elaboracin es imprescindible, y tal
vez nos sintamos compelidos a em-
prenderla pronto nosotros mismos, ms an cuando la "revolucin"
informtica apenas ha hecho
sentir sus efectos en nuestra disciplina; pero quede claro que
no lo haremos ni aqu, ni ahora, y que
esta postergacin no implica como su consecuencia lgica que
estemos lisa y llanamente a favor de
las mquinas, de la prdida de la artesana en el desarrollo de los
mtodos o de la automacin del sa-
ber. No propugnaremos, entonces, una "antropologa computacional"
en la cual haya que militar en
contra de tal o cual oscurantismo humanista, sino que
presentaremos una herramienta que, aunque no
presume de neutralidad, puede llegar a servir a todos por igual,
a condicin que se crea que toda
ciencia tiene que basarse en un mtodo y que los mtodos que
nosotros tenemos hasta ahora necesi-
tan perfeccionarse.
El trabajo siguiente es algo ms complejo y diversificado de lo
que es habitual entre los que pro-
ponen innovaciones metodolgicas, porque pretendemos al mismo
tiempo demostrar y persuadir.
Demostrar el valor de recursos computacionales inexplorados
abiertos a la disciplina, y persuadir a
los que (con toda la razn) desconfan del cientificismo a
ultranza, de la cuantificacin forzosa y de
los rigores ilusorios. La persuasin es adems, desde siempre y
tal vez para siempre, el modus
dominante en nuestra clase de ciencia. Pretendemos realizar
ambas tareas en un lenguaje que pueda
tanto concitar el inters de los primerizos como satisfacer el
nivel de especificacin que exigen los
expertos, aunque no dudamos que la lectura sea dificultosa tanto
para unos como para otros. Pese a
que este trabajo no se define como interdisciplinario, los
expertos que tenemos en mente se
encuadran tanto en la antropologa como en la informtica, porque
en aqulla nunca se han
introducido sistemticamente herramientas como las que aqu
describiremos, y en sta no se ha
presentado jams un campo de aplicacin tan alejado de sus
dominios habituales y que ofrezca tantos
desafos.
Sentimos que en el cuadro opositivo que habr de trazarse entre
la informtica y la antropologa,
esta ltima no podra reemplazarse por cualquier otra disciplina
sin perder algo de las tensiones
emergentes de la marginalidad de nuestras conceptualizaciones y
del relativismo escptico inherente
a nuestro modo de pensar. La antropologa no es en ese cuadro una
ciencia cualquiera, referida aqu
slo por el hecho de ser la que incidentalmente practicamos, sino
el saber que opone a los mtodos
propuestos su experimento ms crucial.
La articulacin que se explora en esta propuesta, adems, se
enclava en un espacio del desenvol-
vimiento del mtodo que rara vez o nunca haba sido objeto de
diseccin. Tendremos oportunidad de
verificar que en el desarrollo del trabajo de elaboracin terica
y construccin modlica tal como lo
concebimos, muchas de las problemticas centrales de la
epistemologa (las definiciones categricas,
la cuantificacin, el cisma entre tcnica, mtodo y teora, la
disyuntiva entre induccin y deduccin,
la diferencia entre trminos tericos y trminos observacionales,
las reglas de correspondencia, las
reglas de transformacin de frases bien formadas) se han
desplazado hacia la periferia y que, concu-
1 Aparte de textos apocalpticos y de metodologa precaria o
indiscernible, como los de Roszak, Shore o Michael Shallis,
conocemos un
ensayo bienintencionado pero obsoleto de Paola Manacorda (El
Ordenador del Capital, Barcelona, Blume, 1982), y un lapidario
estudio
de Vincent Mosco (Fantasas electrnicas. Crticas de las
tecnologas de la informacin, Barcelona, Paids, 1986) sobre una
tecnologa
que luego se revel marginal. Estudios relevantes, pero ya
viejos, son los de Walter M. Mathews (ed.), Monster or Messiah?
The
computer's impact on society, Jackson, University of Mississippi
Press, 1980, y Donald H. Sanders, Computers in Society, N.York,
McGraw-Hill,1981.
-
396
rrentemente, asumen cierto protagonismo otras nuevas para las
que no existe an un repertorio de
respuestas consagradas. No es que aquellos interrogantes se
cancelen; simplemente se postergan,
hasta tanto lo ms bsico, lo que permite poner los mtodos en
marcha, resulte esclarecido por
completo.
Nuestro objetivo impone la demostracin de una serie de hiptesis
de las que aqul se deriva
como consecuencia probable. La primera de esas hiptesis es la
que sigue: si las orientaciones forma-
lizadoras en antropologa fracasaron, ello sucedi como producto
de la persistencia de nociones, m-
todos y tcnicas propios de las estrategias interpretativas en el
interior de su entramado referencial y
de sus esquemas de procedimiento, y como saldo de un concepto
demasiado laxo de las operaciones
axiomticas correspondientes a dicha formalizacin. Los
formalistas pensaban que edificar modelos
y endurecer la ciencia resultaba ms fcil de lo que es realmente
el caso, y que slo sera cuestin de
proponrselo. Las experiencias formales de la antropologa se
incrustaban en un tejido discursivo
que no estaba preparado ni para formular adecuadamente las
preguntas, ni para encontrar sentido en
las respuestas.
Ntese, entre parntesis, que hemos identificado en un solo cuerpo
orgnico el proyecto de una
antropologa cientfica y la idea de una ciencia formal. Quien
piense que, por algn privilegio
especial, la antropologa puede llegar a ser una ciencia sin
formalizarse en algn grado, si proyecta
seguir pensando de ese modo har bien en abandonar la lectura en
este punto y en frecuentar
ideologas que le procuren ms placer. Igual exhortacin se aplica,
para ser ecunimes, a quien pos-
tule la formalizacin o la adopcin de las mquinas como
finalidades en s mismas, slo porque ya
ha llegado la hora de comportarse cientficamente. Las mquinas no
han de adoptarse porque s, o
porque son mquinas de escribir magnficas que han tornado
obsoleto al engrudo, sino slo en tanto
y en cuanto a travs de ellas se obtengan soluciones consistentes
e imaginativas a los problemas que
aquejan el mtodo.
La propuesta de cientifizacin de la disciplina est pasando por
un mal momento. Aqu y all el
irracionalismo reclama acciones tan incomprensibles como
absurdas, y hasta han logrado que
algunos cientficos serios se las festejen: la abolicin de la
distincin entre sujeto y objeto, la
supresin del antroplogo como mediador entre culturas, el
reemplazo de la terminologa analtica
por el sentido comn, por la credulidad absoluta en la
perspectiva del actor, por conjeturas que a-
drede no reivindican ningn valor de verdad o por el silencio.
Pero lo que se les responde ni es ms
elocuente ni tiene mucha mayor solidez. En el trayecto de la
tesis tendremos oportunidad de ponderar
algunas aventuras formalistas y cientificistas de la antropologa
en lo que realmente valen, que por
desdicha es muy poco.
Lo que decamos es que no existen, de hecho, estrategias formales
liberadas por completo de
sombras retricas, de lagunas deductivas, de thick description,
de contradicciones en los
fundamentos y de simplismos en los desarrollos. Mal que nos pese
a quienes discrepamos con este
lugar comn de la reciente "etnografa experimental", nuestra
disciplina ha sido, como pocas, lite-
ratura de ficcin. Los antroplogos posmodernos (Clifford 1988;
Strathern 1987) han elaborado esta
circunstancia, haciendo hincapi en los artificios literarios
mediante los cuales la etnografa compro-
metida con una antropologa de pretensin cientfica aspiraba a
legitimarse; a ellos remitimos para
probar este punto, aunque no estemos para nada de acuerdo con la
alternativa que ofrecen y con la
renuncia metodolgica que representan.
Por otra parte, el carcter aproximativo, oscuro y retrico del
discurso antropolgico convencio-
nal quedar de manifiesto por s solo, cuando se ponderen las
cotas de rigor a las que los recursos a
-
397
proponer nos acercan. No ser preciso, por consiguiente,
demostrar axiomticamente este particular;
alcanzar con una simple ostensin comparativa del punto en el que
estbamos y de las posibilidades
que se inauguran. En lo que al rigor lgico concierne, aqu no
reputamos ambiguos e impresionistas
tan slo a antroplogos de la estirpe humanista de Boas, Benedict
o Frazer, quienes deliberadamente
no lo perseguan; cuando decimos que la antropologa convencional
ha estado sumida en la misma
nebulosa, aludimos tambin a profesionales liminales como
Murdock, Goodenough, Radcliffe-
Brown o Marvin Harris, e incluso a los formalistas que (como
Kronenfeld, Douglas White, Harold
Driver o Hans Hoffmann) han descollado en las gestas matemticas,
estadsticas y computacionales
de la disciplina. Cuando se pasa alguna elaboracin antropolgica
formal a clusulas de programa
lgico invariablemente deja al desnudo sus debilidades, y no
precisamente por limitaciones en la
tecnologa que se le aplica; ms adelante tendremos ocasin de
comprobarlo con una regularidad que
tiene algo de fatigosa y que nos habla elocuentemente de los
efectos devastadores de un siglo y
medio de discurso sin control. Pero la realidad, an la realidad
esquemtica de la teora, no se puede
meter en la mquina as como est para ver qu sale del otro lado.
Entre la materialidad de los
planteos empricos y la idealidad de los mtodos formales est
faltando una dimensin; entendemos
que esa dimensin es una teora de modelos, y estamos decididos a
formularla.
Como esta propuesta atae a soluciones metodolgicas, hemos optado
por no predefinir los
problemas que se acomodan a ellos. Creyendo entrever las
respuestas, no sera juego limpio encar-
garse tambin de seleccionar los interrogantes. Esto quiere decir
que en lugar de haber diseado la
totalidad del espacio de la investigacin, desde los problemas
sustantivos hasta la epistemologa,
pasando por la organizacin de las campaas, escogimos un modo de
operar algo menos omnipoten-
te: nos hemos hecho cargo del momento resolutivo y metodolgico
de problemas ya planteados, so-
licitando a los respectivos responsables que se hicieran cargo
de la evaluacin de las soluciones pro-
puestas. Esto nos ha eximido, entre otras cosas, del trabajo de
campo, con toda su cohorte de pro-
blemas contingentes, permitiendo que nos concentrramos en las
articulaciones de inters terico
ms general.
Algunos especialistas que han trabajado con nosotros, y que se
vieron compelidos a definir con
mayor penetracin reflexiva de la que acostumbraban lo que queran
expresar al hablar de rasgo
diagnstico, de estilo artstico, de elemento narrativo, de
indicador, de estructura social, de interac-
cin o de proceso de cambio, pudieron evaluar suficientemente la
distancia que media entre una
pretextacin difusa y un modelo cabal. Y tuvieron que reconocer
tambin que, cuando las variables
son numerosas y su interrelacin es compleja, ese modelo no se
puede construir ni evaluar
literariamente, a pulso y de memoria, y que la pretensin
antropolgica de hacerlo as estaba
radicalmente mal encaminada. Que nuestra ciencia sea blanda no
implica que las relaciones,
entidades y estructuras que en ella se manejan sean menos en
nmero o ms sencillas que las que se
articulan en disciplinas ms respetables, las que confan sus
operaciones sintticas y analticas a los
artefactos que sean menester sin sentirse por ello
menoscabadas.
Si se nos ha permitido el privilegio del trabajo cooperativo,
ello ha sido porque en opinin de los
investigadores que nos han abierto las puertas hacia la
intimidad de su objeto, ninguna pieza del in-
ventario formal preexistente, epistemologa incluida, ha
demostrado alcanzar. La antropologa est
en crisis, y ello poco tiene que ver con que las culturas
exticas se hayan planetizado, o con que
existan ms candidatos haciendo fila que vacantes profesionales.
El problema es esencialmente
metodolgico, y hasta de credibilidad global de la metodologa: en
antropologa sociocultural, por lo
menos, los modelos consagrados de investigacin no funcionan, los
conceptos disponibles no se a-
plican a las situaciones, las tcnicas no arrojan resultados
tiles. En fin, existen razones para creer
-
398
que el modo individualista (o egocntrico) de produccin terica ya
no puede dar ms de s, y que
debe ser reemplazado por otra cosa.
Por otra parte, haber confiado a los filsofos de la ciencia el
esclarecimiento de nuestros dilemas
no parece habernos beneficiado mucho, puesto que las estructuras
discursivas con las que nos afron-
tan poseen tan escasa instrumentalidad como cualquier formulacin
intuitiva que tuviramos antes.
La utilidad de la epistemologa es irrefragable en lo que hace a
ciertos controles del diseo
investigativo, y en ello insistiremos mil veces; pero la
reflexin filosfica en torno del mtodo ha
demostrado ser dbil, a nuestro juicio, como motor de la
construccin metodolgica y como conoci-
miento de apoyo para la elaboracin de modelos que funcionen. La
epistemologa constituida de
Popper, Kuhn o Lakatos y sus descendientes (constituida tambin,
dicho sea de paso, lejos del te-
rreno concreto de la investigacin sociocultural y, por lo que
nos consta, lejos del sudoroso taller de
la tecnologa) no es la solucin a nuestros problemas, ni tampoco
lo es la lgica de los libros de tex-
to, menos ideologizada pero demasiado abstracta, como si las
configuraciones axiomticas no se
pudieran o quiz no se debieran "bajar" al nivel del trabajo
terico estndar.
Originadas en la filosofa de alto vuelo, estas empresas fallan
tanto por su falta de carcter ins-
trumental como por su discursividad idealizadora de la situacin
investigativa. Nos ofrecen pgina
tras pgina de prescripciones, ejemplos y ancdotas, frmulas
impenetrables codo a codo con el
didactismo pueril de los cisnes negros, enumeraciones de
razonamientos acertados e incorrectos y r-
tulos latinos para las falacias recurrentes; pero ni un solo
mtodo conducente a la propia instrumen-
tacin sistemtica de tanta sabidura, ni un estudio severo
-siquiera- de la posibilidad de su a-
plicacin a problemas de la prctica cientfica real. Adems, en lo
que respecta a los procedimientos
de inferencia connaturales a los cnones "deductivos" que
promocionan, la especialidad de la
filosofa analtica y de la paideia epistemolgica,
inadvertidamente o a sabiendas, se sita alrededor
de un artificio que luego demostraremos perimido, incompleto e
inadecuado (el clculo de
proposiciones), que no sirve siquiera para deducir que Scrates
ha muerto.
Decamos que estas construcciones filosficas eran discursivas,
nebulosas, inexactas. En compu-
tacin es pblico y notorio que este aserto no necesita
demostrarse, porque la inteligencia artificial,
pese a sus propios desrdenes, ya lo corrobor sobradamente.
Cuando en 1965 Robinson pretendi
implementar la mecanizacin de la lgica abstracta para la
demostracin automtica de teoremas, los
fantasmas tomaron cuerpo donde menos se los esperaba. Se hall
que las reglas de inferencia tradi-
cionales, tales como el modus ponens, sometidas histricamente a
la necesidad de resultar lo su-
ficientemente asequibles como para permitir el seguimiento
intuitivo de los procedimientos de prue-
ba, eran demasiado dbiles para soportar un clculo verdaderamente
axiomtico. La "intuicin
lgica" que regulaba la admisin de las verdades autoevidentes y
que controlaba la transmisin de
los valores de verdad result estar plagada de supuestos de
sentido comn y de ruido ideolgico. Se
tuvo que inventar una regla ms fuerte, el algoritmo de
resolucin, que si bien es difcil de seguir a
ojo desnudo, resulta eficiente para su tratamiento en mquinas
(cf. Robinson 1965; Malpas 1987;
Thayse 1988; Blsius y Brckert 1989), y se debi modificar
asimismo el nivel y el estilo de tra-
tamiento de las entidades lgicas, abandonando para siempre las
proposiciones en beneficio de los
predicados2, y de cierto tipo muy concreto de predicados
expresados de una forma especial.
2 En la segunda y tercera parte de la Tesis explicaremos
pormenorizadamente cada uno de estos conceptos, conforme a la
significacin que
asumen en este contexto.
-
399
En otras palabras, la lgica necesit ser replanteada, pues en
trminos reales toda ella adoleca
de ambigedad desde su nacimiento, aparte de generar explosiones
combinatorias por poco que se
aplicara al tratamiento de problemas de cierta magnitud o del
mundo emprico. Y an en los escasos
enclaves en los que la sedimentacin y el entrecruzamiento de
experiencias axiomticas garantizaban
la exactitud de los sistemas lgicos, pronto se vio que el
anlisis por s solo no poda llevar muy
lejos: sin heursticas y sin corazonadas aproximativas, sin una
interaccin precisa con un
conocimiento contextual, relativo al objeto, la lgica se
extraviaba en un laberinto infinito de pasos
discretos que ninguna mquina sera (ni siquiera tericamente)
capaz de atravesar. Ninguna lgica
anterior a la computadora habla siquiera de la estructura de
representacin de los conocimientos,
de tiempos razonables de resolucin de un problema, de
procesamiento de masas de datos, de
retrodiccin del objeto por inversin del anlisis o de la
necesidad de podar las ramas de una com-
binatoria mediante una heurstica.
Con los mtodos tradicionales no era posible entonces emprender
genuinamente un clculo lgi-
co, que fuera comparable al clculo matemtico que media desde
siempre entre las entidades de los
universos cuantificables. A escala de la capacidad humana de
clculo, sin embargo, las debilidades
pragmticas de la lgica acadmica rara vez llegan a ser
significativas o perceptibles, aunque sin
duda sus fallos son constantes y su efecto de arrastre puede
llegar a ponerse de manifiesto. El mo-
mento ha llegado (porque la tecnologa ya est en capacidad de
vehiculizarlo) de dictar la sentencia
que corresponde a los veredictos de Church, de Turing y de Gdel
respecto de la computabilidad de
los clculos lgicos y su relacin con la posibilidad de la
prueba.
Partimos de una doble consigna: El simbolismo lgico es
fetichismo puro si no es la notacin de
un clculo. El clculo es pura prdida de tiempo si no discurre
como solucin de un problema. Hay
que llevar a puerto, de una vez, un procedimiento mecnico de
clculo que hasta el da de hoy ha
sido tan slo una figura del lenguaje. Y esta no es una pretensin
desmesurada: una vez que se fijan
las reglas del juego, la inferencia de conclusiones a partir de
premisas, cuantas y cualesquiera sean
stas, no tiene por qu ser menos axiomtica que el uso de las
tablas de multiplicar. De aqu en ms,
mecnico quiere decir menos "ejecutable necesariamente por una
mquina" que "lo suficientemente
explcito, bien definido, operativo y preciso como para que hasta
una mquina lo pueda resolver".
Acordemos que esta implementacin en gran medida est pendiente y
que, hasta tanto no se ma-
terialice, los speros simbolismos de la notacin lgica son ms un
emblema de un rigor difuso que
un mecanismo de desambiguacin. La lgica es bastante menos
majestuosa de lo que aparenta, y no
slo en los mrgenes de la paradoja o en las vecindades de los
lmites. Pero admitamos tambin que
inexactitud o prueba parcial no es lo mismo que catstrofe. La
crisis se nota menos en las bases epis-
temolgicas que en los usos de la ciencia concreta. Se trata, en
ltima instancia, de un problema de
granularidad o de masa crtica: la epistemologa o la lgica, as
como el trabajo cientfico conven-
cional, pueden sobrevivir al razonamiento ocasionalmente
defectuoso. Las ciencias sociales tal vez
no, porque su discurso no se asienta (todava) sobre ninguna
fundamentacin inicial, ninguna lnea
de procedimientos intrnsecamente correcta, ningn consenso
metodolgico, ninguna prueba
taxativa, ninguna certidumbre tangible.
La deplorable trayectoria de los conatos formalistas en nuestra
disciplina es aleccionadora, y se-
gn comenzamos a barruntar no siempre tiene que ver con la
imposibilidad de instrumentar todo lo
que la filosofa de la ciencia nos dicta, porque los trminos de
ese dictado son imprecisos. Lo que
ms nos ofende de la filosofa analtica y de sus exploraciones en
la lgica de la investigacin es,
precisamente, la lejana metafsica de su lgica, su imposibilidad
de articularse con una prctica del
-
400
mtodo, con una heurstica positiva. Podra decirse que la
epistemologa constituida funciona slo en
reversa, avasallando las elaboraciones tericas de nuestras
pobres ciencias y descubriendo falacias
por todas partes, para despus ordenarlas en una matriz que no
pocas veces, en pleno siglo XX,
aparece plena de resonancias escolsticas: esto es una apdosis,
aqullo un a dicto secundum quid ad
dictum simpliciter, y as el resto.
La alternativa a un latn en retroceso son las frmulas
inextricables de la teora de modelos, que
fingen un clculo que en general las mquinas recusan. Se habla de
refutabilidad y de verificacin
como si esas operaciones fueran transparentes, como si entre las
entidades de un discurso cientfico y
las cosas del mundo existiera un mapeado inequvoco. Se ignora
todo lo concerniente a las lgicas
desviadas y todo lo actuado por la lgica despus de Principia
Mathematica, por no decir nada de la
lgica computacional. Bajo pretexto de la historia, la "lgica" de
la investigacin se abisma en
dilemas que no vienen al caso o que tienen que ver con otros
asuntos, fuera de la lgica y de los mo-
delos: la forma en que los paradigmas se suceden, los contornos
de las comunidades cientficas, la
defensa (o la condena) de la subjetividad, la denuncia de los
deslices seudocientficos de las teoras
que un autor aborrece en un momento dado, el colapso (o la
gloria) de la Razn. Todo se agota en
este muestrario teratolgico, en este formalismo sin forma
propia, en este academicismo, erudito
hasta el deslumbramiento pero con escasos destellos de vigor
creativo en lo que al mtodo respecta.
A fuerza de creer en los rigores de los que otros se jactan a
veces sin poseerlos, la crisis de nues-
tra ciencia se comport en algn momento como el antecedente de
una conclusin pragmtica: noso-
tros mismos hemos dictaminado que, ante la mediocridad de
nuestros modelos, debamos rentar los
servicios de los epistemlogos, filsofos analticos, lgicos,
matemticos o computadores cientficos,
intuyendo que en la reflexin especializada de los otros se
encontraba el secreto de la aplicacin de
nuestros mtodos (cf. Reynoso 1990c). Huelga decir que el ardid
no funcion. El error no estuvo en
darle trabajo a otros, sino en creer que al delegarlo quedaba ya
consumado, en abandonar el mtodo a
los metodlogos, en vez de tornarnos metodlogos por nuestra
cuenta. Este es acaso el protocolo de
una versin perversa de la interdisciplinariedad: yo te describo
el contenido del problema, t me
revelas la forma de la solucin.
Lo malo es que ningn filsofo nos dice qu es lo que debe hacerse,
de modo que la forma y el
contenido nunca confluyen. La supervivencia de estas disciplinas
fundamentadoras parece establecer,
en ltimo anlisis, y como condicin misma de su integridad, la
imposibilidad de su apropiacin por
otros, la falta de una genuina e ntima fusin entre lo que la
filosofa o las matemticas exigen y lo
que las manos pueden hacer. Con certeza, la responsabilidad por
el fracaso de las antropologas con
huella y autoconciencia epistemolgica no es slo nuestra, y en el
cuerpo de la tesis tendremos o-
casin de verificarlo: ningn profesional del mtodo confiesa sus
lmites o su apata por la ciencia
emprica, y si lo hace se cuida de no enfatizarlo mucho.
Aunque fuese til (que tal vez lo haya sido en ocasiones y que lo
es sin duda en menesteres filo-
sficos ajenos a la administracin del mtodo), la epistemologa
profesional nos rinde un servicio
fragmentario; siempre que algn epistemlogo o matemtico se
refiere a nuestros asuntos es inevita-
ble sentir que los ha asimilado de apuro, que hay dimensiones de
problematicidad que se le escapan,
que la cosa no es exactamente as (vase v.g. Suppes 1988:203-214;
Bunge 1985), que entre la mate-
rialidad de nuestros problemas y la generalidad de su discurso
hay una discontinuidad (cf. Kemeny,
Snell y Thompson 1966), que a pesar de las intervenciones
transdisciplinares, a menudo locuaces, los
modelos siguen sin funcionar. Nadie explica por qu la
formalizacin de las ciencias sociales, que se
anuncia deseable y posible, siempre se posterga para maana. Las
intenciones pueden ser muy bue-
-
401
nas, y la idea bsica es encomiable en tanto aspira al mayor
rigor. Para salir del atolladero hay que
formalizar, por cierto, pero de qu manera, con qu rentabilidad,
siguiendo el modelo de qu o de
quines? Con veleidades epistemolgicas o sin ellas, nada se
resuelve con meramente imponer la
formalizacin como consigna. Lo que menos nos hace falta son los
modelos cientificistas ingenuos,
las puntillosas mediciones de detalles balades (cf. Chapple
1972), las rotulaciones botanizantes (cf.
Harris 1964), las cuasiciencias sin mtodos o con mtodos
descartables cuyos objetos comprenden el
universo (como la semitica) o los anlisis totales diseados para
desvelar, en un cmulo de informa-
cin heterognea y mediante una simple regla de tres, los
misterios de la determinacin estructural
(cf. Dobbert et al 1984).
Lo que ms nos ha sorprendido en el transcurso de la elaboracin
de la experiencia en que esta
tesis se apoya, ha sido que los rigores ms slidos y convenientes
no estaban all donde creamos,
sino en lugares del saber de los cuales hasta hoy ningn
antroplogo nos ha hablado con palabras
realistas. Espacios donde se sabe desde siempre que la regla de
Gdel en poco nos afecta, que Lvi-
Strauss jams traz un modelo, que Bateson ignoraba todo de la
lgica o que cuando ponderan la
inferencia clnica los antroplogos interpretativos se engaan o
nos mienten; espacios, por
contrapartida, donde nadie cree posible una ciencia de lo
social, donde nada se hace ni se har para
impulsarla y donde los cientficos sociales son aborrecidos tanto
por ser sociales como por no ser
cientficos. Un territorio, en sntesis, en el que muy pocos se
interesan por promover interdiscipli-
nariedades con poetas muertos y en el que son menos an los
talentos creadores dispuestos a
filosofar o a compartir con ciencias deficitarias su supervit de
progreso. Casi nos ha dolido
descubrir que los lmites tampoco estaban donde se supona, y que
ningn libro, ni siquiera
heterodoxo, haba allanado el camino ni adelantado las
dificultades que ha de afrontar (y los re-
quisitos que debe reunir) todo el que quiera construir un
modelo. Si alguien ha desarrollado esas i-
deas, ha sido necesariamente en un lenguaje que ningn antroplogo
podra comprender.
Como podra haber dicho Wittgenstein, si algo no est en lado
alguno y es necesario, entonces
debe ser hecho. Hacerlo tiene hoy por hoy un beneficio incierto
y un precio elevado, pero nadie ms
lo har por nosotros. No hay smosis posible entre las ciencias
blandas y los mtodos duros sin el re-
quisito de una reformulacin metodolgica de aqullas, esta vez de
veras radical. No se trata de im-
portar todos los mtodos que se puedan. Las extrapolaciones de la
ciberntica, la teora de sistemas,
las estructuras disipativas, la sinergtica y la investigacin
operacional han fracasado una tras otra,
porque es ostensible que se refieren a modelos matemticos y
nosotros no cuantificamos las varia-
bles sobre las que ellas se fundan, o porque no estaba preparado
el espacio de recepcin e in-
terpretacin del tipo de resultados que ellas segregan. No nos
resignamos a creer que la sofistera sea
un trance inevitable, derivada de o concomitante a la naturaleza
nebulosa del objeto que se aborda, o
asociada al carcter anxigeno de la investigacin humana. Pero es
obvio que, con los recursos que
tiene, la antropologa no puede desplegar categoras taxativas sin
distorsionar el objeto, ni equiparar
procesos empricos a transacciones lgicas sin idealizar el mundo,
ni cuantificar sus variables y sus
relaciones sin ocuparse de las escasas trivialidades
socioculturales dciles a la enumeracin.
El problema que aqu planteamos afronta estos lmites, bajo la
forma de estas preguntas: Puede
la ciencia (cualquier ciencia, necesariamente formal) proceder
con un mnimo de rigor sin aferrarse
al yugo de las definiciones categricas, sin seguir mentalmente
el trmite pormenorizado de cada uno
de los pasos lgicos que desencadena y sin recurrir a entidades
cuantificables? Se puede contar con
un instrumento que resuelva las conclusiones que se derivan de
cierto juego de premisas, sin
acartonar la representacin ms all de lo admisible y sin jugar el
juego tonto del silogismo? Lo que
aqu pretendemos como macro-objetivo es demostrar que s,
cualificar esa posibilidad con referencia
-
402
a la antropologa, ejemplificarla y sacar de ello las
conclusiones que sea menester. Para ello ser
necesario no slo caracterizar al instrumento, sino disear from
scratch una epistemologa y una teo-
ra de modelos que lo fundamenten.
-
403
2. ANTROPOLOGA Y PROGRAMACIN LGICA
Este objetivo nos lleva a proponer una segunda hiptesis: recin
ahora la ciencia (en general)
dispone de las herramientas necesarias para el desarrollo de
esquemas tericos consistentes. Estas
herramientas son las de la programacin lgica, uno de los pilares
fundamentales de la inteligencia
artificial; y son por cierto nuevas, ya que los desarrollos
esenciales se remontan a bastante menos de
dos dcadas. Expresndolo de otra manera, podramos decir que todo
intento por formalizar la
disciplina previo a la disponibilidad de un instrumento adecuado
para el clculo cualitativo, estaba
en alguna medida limitado a y por las posibilidades de una
tcnica persuasiva, incluso en lo que se
refiere al convencimiento del propio formulante. La
insuficiencia de estas tcnicas, su carcter desca-
radamente retrico, sumado a las consabidas limitaciones de la
categorizacin en ciencias sociales,
alcanza y sobra para explicar la improductividad de los intentos
por rigorizar la disciplina, desde el
mtodo comparativo de Tylor hasta los smiles informacionales de
Geoghegan. Descubrir que recin
en estos das tenemos el instrumento adecuado no asegura el
triunfo: as como ahora se sigue
desconociendo que existe, antes se ignoraba que carecamos de l y
por consiguiente nadie reclamaba
su advenimiento. El problema, como se ver, es mucho ms complejo,
y aunque tenemos los ele-
mentos para el planteo al alcance de la mano, eso no quiere
decir que hayamos dado con la solucin.
Antes que nada, hay que mapear el territorio. Mencionamos recin
a la inteligencia artificial,
pero esa mencin es ambigua: existen innumerables concepciones de
lo que es o debera ser esa
ciencia, especialidad o tecnologa. Una de ellas, por lo menos,
no nos interesa en absoluto en este
contexto: la que establece que el propsito de esta rama de la
investigacin tecnolgica es el de
construir mquinas inteligentes, clones en silicio
(funcionalmente hablando) del cerebro humano, o
el de disear programas que posibiliten esa utopa. Este proyecto
es tan desmesurado que ya nadie lo
alienta, ni siquiera a nivel de artculos de divulgacin (cf.
Shipley 1989). La inteligencia artificial
sufre las consecuencias de una denominacin grotesca, sugestiva
de una esfera de estudios hermtica
y separada de la realidad, de un lujo tecnolgico, una especie de
perversin de la informtica strictu
sensu, representada sta por los sistemas de liquidacin de
sueldos y jornales o por otros utilitarios
igualmente prosaicos.
Nuestra propuesta no tiene nada que ver con las interfaces entre
el hombre y la mquina, ni con
la robtica, ni con las fantasmticas redes neuronales, que imitan
el comportamiento del cerebro
hasta el punto de que se cansan y necesitan dormir. Lo mejor de
la inteligencia artificial es,
pensamos, el poder lgico de sus lenguajes de programacin
descriptiva y sus modelos de
representacin del conocimiento, que la ponen en las antpodas de
la "computacin" tradicional. Ms
tarde volveremos sobre esta dicotoma tecnolgica, cuando
cuestionemos ms a fondo, en un cap-
tulo especfico, las candorosas incursiones computacionales de la
antropologa.
El proyecto entero de la inteligencia artificial, como luego
historiaremos en detalle, tambin co-
menz siendo ingenuo. Tan es as que an en la actualidad la
inteligencia artificial tiene mala prensa.
Los aficionados adictos a la literatura de divulgacin estn al
tanto de sus limitaciones y llevan la
cuenta de sus escndalos, pero no han tomado nota de sus logros.
Saben, por ejemplo, que el proyec-
to de la traduccin automtica sobre la base de un diccionario
magntico result en un fiasco, que el
Resolvedor General de Problemas fue abandonado a medio
construir, que numerosas corporaciones
que pensaban que la inteligencia artificial era un estupendo
negocio acaban de ir a la quiebra, y que
-
404
la presunta revolucin de los perceptrones tuvo que ser
desconstruida por algunos de sus propios im-
pulsores3. Pero prefieren ignorar el hecho de que ahora existen
herramientas no slo capaces de au-
tomatizar la lgica, sino de conferir rigor a los enunciados y
modelos de cualquier disciplina, bajo
los auspicios de cualquier marco terico. Este rigor no es desde
ya absoluto, ni siquiera ptimo, sea
porque subsisten interfaces humanas falibles o interesadas, o
porque la tecnologa no est tan
avanzada despus de todo; pero es mucho ms que mnimo, y la
antropologa, como la concebimos,
est en perfectas condiciones de incorporarlo. Hemos elaborado
una modalidad de trabajo que posi-
bilita establecer discusiones de un elevado nivel de precisin,
as como construir modelos que sirven,
simultneamente, para verificar el funcionamiento de un marco
terico (propio o ajeno) y para
ponerlo a trabajar si es que resulta viable.
No hay a la vista ni panaceas, ni milagros, ni un futuro de
iluminacin instantnea apretando un
pulsador. Conviene no llamarse a engao respecto a lo que
significa contar con estos recursos y no
ser demasiado optimistas en lo que concierne a su eventual
adopcin. En primer trmino, ellos no
son tan fciles de asimilar que puedan ser dominados en el
estrecho margen de tiempo y esfuerzo que
el cientfico social dedica tradicionalmente a la adquisicin de
las herramientas y a la conquista de su
maestra. La programacin lgica es difcil, mucho ms difcil que
cualquier otra actividad que haya-
mos desarrollado, personalmente, en ms de veinte aos de
experiencia informtica; y la fuerza de-
ductiva de un sistema se encuentra por lo general en relacin
directa con la complejidad de su pro-
ceso de programacin. Los logiciales aqu propuestos no son
productos listos para usar que hemos
tenido la fortuna de adquirir en el comercio: son sistemas que
tuvimos que construir clusula por
clusula, a partir de un intrprete lgico abstracto y de una
pantalla vaca.
Lo que es difcil de aprender es an ms difcil de ensear. No
existe tampoco en nuestro medio
un mercado de profesores de inteligencia artificial y
programacin lgica entre quienes escoger; si
asistimos a clase se nos dir a lo sumo lo que dicen los libros,
y ms probablemente diluido que pro-
fundizado. Se nos ensear un lenguaje de computacin con
referencia a otros que no vienen al caso,
ejemplificando las clusulas con algn problema contable o
financiero incapaz de encender nuestra
imaginacin. O se nos instar a analizar los predicados de un
formalismo en orden alfabtico, sin re-
lacionarlos con ningn contenido concreto. No podremos abordar la
inteligencia artificial hasta que
coordinemos sus lgebras abstractas con nuestros problemas
sustantivos, pues ella es una estructura
sin contenidos. La inteligencia artificial no existir plenamente
hasta tanto no haya un campo del
saber fuera de ella que la requiera para perfeccionarse; la
programacin lgica no ha de servir de
mucho si no encuentra, ms temprano que tarde, un mbito de
conocimiento cualitativo y emprico a
modelizar, aparte de la lgica y la computacin misma.
Es preciso que se comprenda que lo que aqu se propone no
consiste en adquirir el paquete de
Prolog, leer el manual de instrucciones y escribir la
antropologa en el diskette para obtener resulta-
dos. Un lenguaje de computacin no ofrece ms que un monitor, un
mecanismo de resolucin oculto
y un cursor que parpadea. Algunas implementaciones, como el
intrprete de Arity Prolog, ofrecen
menos que eso: todos los formalismos de representacin de los
datos, todos los procesos de inferen-
cia, todas las modelizaciones, en suma, corren por cuenta del
estudioso. Los ornamentos que pueda
3 La controversia sobre los perceptrones (que afecta a un buen
fragmento de la investigacin en Inteligencia Artificial) se formula
a partir
de Marvin Minsky y Seymour Papert, Perceptrons, Cambridge, MIT
Press, 1988. La apasionada intervencin de dos prceres de la
disciplina en una crtica negadora de muchas de las ideas que la
imaginacin popular les atribua, signa todo el campo de una
doble
coaccin batesoniana que ha sembrado el desconcierto entre los
especialistas.
-
405
traer un entorno de programacin lgica comercialmente asequible
son chafalona: lo nico axiom-
tico que incluyen son los conectores lgicos (los operadores de
condicionalidad, disyuncin, conjun-
cin y negacin) y un principio genrico que permite realizar
pruebas lgicas, pero que ser ms bien
intil si se ignoran o tergiversan los cnones que rigen a una
formalizacin. Todos los dems e-
lementos son extralgicos y sin duda pueden llegar a ser de gran
ayuda en ciertos contextos de
trabajo, pero no fundamentan en nada. Mirndolo bien, lo nico que
tenemos de nuevo es un
mecanismo para determinar si lo que se construye est bien
planteado y para saber si podemos
plantear ciertas teoras y explicaciones a la luz de lo que ya
sabemos.
Esto es mucho ms de lo que nunca tuvimos, pero las consecuencias
y los alcances de esta nueva
adquisicin sern, durante un tiempo, materia de conjetura. La
lente ms pulida es la que muestra los
detalles ms crueles. Ms que facilitar los procedimientos
metodolgicos, las herramientas que pre-
sentaremos relevan dramticamente la naturaleza y la extensin de
las verdaderas dificultades de la
prctica disciplinar. Resultar patente que para construir un
modelo, as fuere el ms simple, no al-
canza con hablar de "oposiciones binarias" y con definir
confusamente estructuras, sistemas y
teoras. Modelizar la realidad es un ejercicio mayor de
abstraccin, precisin argumentativa y riguro-
sidad. Si en antropologa se quiere disfrutar de los beneficios
potenciales de semejante instrumento,
sin duda alguna se deber modificar adems la relacin de
predominio entre teora y tcnica que ha
prevalecido hasta hoy, o habr que redefinir de raz el
significado y la operatoria de la interdiscipli-
nariedad. Para preservar la esencia de su problemtica, hay que
replantear el estilo de su formulacin
hasta la mdula. Eso no quiere decir que la antropologa tenga que
transformarse al punto de plantear
solamente problemas que la mquina est en condiciones de
resolver: por el contrario, es el mismo
planteamiento de los problemas antropolgicos tradicionales en el
contexto adecuado de compu-
tacin el que nos desoculta la existencia de dilemas bsicos que
hasta el momento ignorbamos, y sin
cuya resolucin ningn progreso cientfico ser posible.
Nuestra propuesta se inicia en el plano tcnico. Tradicionalmente
la tcnica es la hija boba de la
epistemologa, al lado (pero menos alto) que el mtodo y la teora.
Como lo admite Richard Rudner,
En trminos generales, ser consciente de que distintas
disciplinas cientficas utilizan diferentes tcnicas de
investigacin no equivale a ser consciente de algo importante
sobre la naturaleza de la ciencia social. [...]
Defender que existe una diferencia metodolgica entre dos
disciplinas o dos tipos de disciplinas es, por el
contrario, defender un criterio muy radical. Pues hay que tener
en cuenta que la metodologa de una disciplina
cientfica no es algo que concierna a sus tcnicas transitorias,
sino a su lgica de la justificacin (1973:21).
Algo huele mal, sin duda, en una epistemologa que separa tan
taxativamente las etapas y los ni-
veles de trabajo cientfico sin preocuparse por lo que sucede,
precisamente, en las discontinuidades
que se introducen y sin inspeccionar con ojo crtico las razones
que obligan a introducirlas. En el
universo de categoras puras y de transiciones y lmites no
problemticos de la filosofa analtica, la
tcnica se asocia con el trabajo manual, la maquinaria, lo
preliminar, lo contingente, y la metodo-
loga con la elaboracin intelectual, la abstraccin, lo
definitivo, lo necesario. Lo que aqu ofrecemos
como alternativa no es ni una cosa ni la otra, y penetra en el
horizonte del mtodo (si se lo quiere
seguir llamando as) desde varios ngulos, en diversos momentos y
con diferentes propsitos.
La antropologa ha sido -excepto en sus raras cuantificaciones-
virtualmente una disciplina sin
tcnicas, o, quiz mejor, una disciplina en la que las tcnicas se
aplican prevalentemente en las fases
primarias, transductivas, en las que los hechos se convierten en
datos o se acomodan en una
clasificacin: se sacan fotos, se registran voces, se trazan
diagramas, se realizan entrevistas "estruc-
turadas" o "libres", se realiza "investigacin participante" y
finalmente se proyectan fenmenos en
-
406
conceptos ms o menos estructurados en un campo. De all en ms
todo es intangible, espiritual o
intuitivo, al punto que las fases superiores y ms delicadas de
la elaboracin carecen de herra-
mientas que se les apliquen.
Tal como aqu las interpretamos, las tcnicas no son ni apndices
auxiliares de la teora, ni ope-
raciones de clculo restringidas a un momento de bsqueda de
legitimidad adicional, ni una instancia
emblemtica de la cientificidad de la empresa, ni su protagonista
clandestino: son, ms bien, su pre-
condicin. Nos referimos, s, a tcnicas. Pero se trata de tcnicas
de construccin y validacin
terica, cuya incidencia en el trabajo cientfico global podramos
caracterizar como recurrente y re-
cursiva. Ms adelante indagaremos el impacto de las tcnicas aqu
propuestas en la configuracin del
trabajo de elaboracin teortica, impacto que no supone, en modo
alguno, su desnaturalizacin. No
slo se trata de fundar una teora de modelos operativa y
completa; habr que elaborar tambin el
proceso metodolgico integral en el que dicha teora se
inserta.
Pero disponer de una tcnica rigurosa no implica ahora (ni lo har
en el futuro) estar inevitable-
mente del lado de la verdad, en tanto la verdad se establezca
mediante una correspondencia con los
hechos empricos. El esfuerzo mayor que debimos realizar en el
cuerpo de la tesis y en la discusin
pedaggica que la rode fue para desembarazarnos de una
epistemologa obstinada en insinuar que
aspectos por dems contingentes de la investigacin son
susceptibles de una axiomtica, como si los
valores de verdad internos de la lgica se hicieran extensivos a
todas las materialidades aludidas
referencialmente por sus smbolos.
La verdad lgica tiene bastante poco que ver con la concepcin
intuitiva de la verdad. Un ideal
veritativo como el que, por ejemplo, esgrima Marcelo Brmida
(adequatio mentis ad rem), no sig-
nifica gran cosa ni compromete con ninguna filosofa. Es tan
genrico que sirve tanto para
emprender una operacionalizacin de carcter positivista como para
convalidar una concepcin
teolgica; es tan balad como para suponer que la problematicidad
se agota en un nexo simple entre
dos instancias objetivas: el mundo all afuera, el concepto aqu
dentro, como contenido de
conciencia. En todo caso, este criterio deja en penumbras el
significado preciso de esa adecuacin,
por no decir nada de la indefinicin que trasunta respecto de la
mente y del mundo, indefinicin que
puede admitirse en cualquier parte, excepto en un criterio de
verdad que se edifica a partir de ellos
(cf. Bormida 1976:13). Nosotros hemos optado por no hablar de
verdad, sino de consistencia, y en
consecuencia no definimos la lgica como la ciencia que estudia
las presuntas leyes de la mente
humana, o que de algn modo se aduea de alguna verdad objetiva,
sino como la disciplina que se
ocupa de establecer cnones de razonamiento correcto. Cnones que
pueden variar, y de hecho lo
hacen, conforme al modo lgico que se admita como regulando la
conservacin de los valores de
verdad.
La coherencia o consistencia de la articulacin lgica (esto es
importantsimo remarcarlo) no se
predica sobre el mundo, sino sobre el modelo que a partir de l
se construye, teora de por medio; no
decimos pues que la realidad tenga un orden lgico, una
arquitectura inmanente milagrosamente i-
gual a la del intelecto: tan slo afirmamos que el modelo que
construimos para reflejarla no es con-
tradictorio en tanto tal y que ms vale que no lo sea. Un modelo
sistematiza una mirada terica que
ordena una concepcin de la realidad sin trasmutarla, pues es
precisamente funcin de la teora
introducir un orden, ms que mapear lo dado miembro por miembro.
El orden en el modelo nada
tiene que ver con la legalidad o la regularidad del mundo, y
menos todava (a pesar de Gadamer, de
los neoweberianos o de los neotylorianos) con la racionalidad de
las conductas que son su objeto. Y
-
407
a la inversa, el modelo que representa el caos, el desorden o la
complejidad desorganizada no ha de
ser imperiosamente catico4.
Tener un instrumento preciso de clculo cualitativo no implica
ninguna certidumbre global ms
all de la coherencia interna, lo mismo que disponer de una
calculadora aritmtica poderosa no
garantiza los valores de verdad de una teora que, entre otras
cosas, cuantifique. Una teora puede ser
lgicamente perfecta y empricamente falsa, pues la interpretacin
semntica de las entidades a las
que recurre no forma parte de los procesos de inferencia que
desde un punto de vista formal la
constituyen, y las premisas en que la teora se origina pueden
estar equivocadas. Es posible pensar
tambin en seudociencias consistentes, como el trazado de una
carta natal, y en ciencias
metodolgicamente indecidibles, como el anlisis estructural
levistraussiano: nuestro aporte no tiene
nada que ver con tal demarcacin.
En antropologa existe una sola teora axiomtica, la de William
Geoghegan (1970, 1971), que
es perfecta y coherente, pero que es muy probablemente falsa,
porque presume la validez de un
anlisis componencial que los crticos han ridiculizado con
sobrada razn. Seguira siendo falsa an
cuando se la expresara en predicados de Prolog o en frmulas de
LISP en lugar de axiomas
euclidianos. La programacin lgica no modificar este estado de
cosas, que presenta problemas que
no slo afectan a las ciencias sociales. Lo que s puede
garantizarse es que de ahora en ms el rigor
lgico interno de un enunciado terico es algo que puede someterse
a control. Aunque siempre
existirn muchas formas de enunciarlas, en lo sucesivo las teoras
enunciadas podrn ser por lo
menos intrnsecamente consistentes, y su articulacin podr ser
reproducida, documentada, mode-
lizada y verificada en una misma operacin instrumental. Habr que
salir al campo antes, para re-
cabar los datos esenciales, y habr que volver despus, para
corroborar si la interpretacin que se
otorga al educto del modelo corresponde con la realidad. Pero lo
que suceda en el medio ser ntido y
replicable, aunque sigan existiendo infinitas formas de llevarlo
a cabo. Un modelo lgico consistente
no genera verdad, pero mantiene hasta sus conclusiones aquella
verdad que hubiere en sus premisas.
Cuando alguien nos proponga un mtodo (por ejemplo, el mtodo
estructuralista levistraussiano
de anlisis mitolgico, o el mtodo cognitivista de anlisis de
componentes semnticos, o el mtodo
ecosistmico de Rappaport para explicar la funcin del ritual)
podremos en lo sucesivo reproducirlo,
ponerlo en actividad y comprobar en el acto si funciona tal como
se alega que lo hace. La programa-
cin lgica del discurso disciplinar redunda as, a travs de la
clarificacin de los supuestos y de los
procedimientos analticos, en lo que Clifford Geertz llamara el
"refinamiento del debate". Y esto no
es una presuncin utpica, sino una posibilidad palpable: nosotros
mismos hemos incluido pruebas
de la extraordinaria capacidad modelizadora de la programacin
lgica en los apndices que
acompaan este ensayo.
An cuando la realizacin de un programa pueda estar sesgada, an
cuando se puedan malinter-
pretar aviesamente los postulados de una teora a la cual se
recusa escudndose en la "prueba de la
mquina", la expresin formal de los argumentos configura una
instancia sobre la que se puede deba-
tir con harto ms claridad que la que se puede alcanzar con
medios convencionales. Tenemos en ella
una forma pautada de representar el conocimiento, de sacar a la
luz los supuestos ocultos y de visua-
lizar la estructura de toda la construccin conceptual. A
diferencia de Geertz (con quien jams hasta
4 Este nfasis es necesario porque con frecuencia se ha
equiparado la bsqueda de modelos no contradictorios con una
afirmacin
implcita sobre la adecuacin del mundo a la mente, o se ha
afirmado que el carcter paradjico de la realidad impone la
necesidad de
construir modelos contradictorios para dar cuenta de ella (cf.
Feyerabend 1982:36, 226-232).
-
408
hoy hemos coincidido virtualmente en nada), pensamos que el
debate no puede refinarse hasta que el
consenso se perfeccione. Y al contrario de l, tambin, que nos
regal con su descripcin densa un
pretexto para que se sepa poco y para que valga todo, ofrecemos
un mtodo para llevar adelante ese
perfeccionamiento, un mtodo de una naturaleza tal que quien
pretenda impugnarlo deber cargar
con el peso de la prueba y enarbolar una respuesta mejor que la
de llamarnos tecncratas.
Nos parece importante que la programacin lgica est en
condiciones de satisfacer un objetivo
estipulado por un antroplogo que es, acaso, el enemigo
arquetpico de la formalizacin. Tambin es
esencial, en lo que concierne a las posibilidades de
incorporacin y asimilacin de estos recursos,
que los mismos no sean esotricos ni impongan procedimientos
forzados de cuantificacin o de
escritura simblica. Hay que insistir en sto: disponer de una
herramienta de diseo y control terico
no involucra que el antroplogo est de ahora en adelante obligado
a cuantificar o a memorizar las
insulsas tablas veritativas del clculo de proposiciones. Admitir
que la programacin lgica es difcil
no es afirmar que sea artificiosa. La gracia de este juego tiene
que ver con la capacidad de la pro-
gramacin lgica para plegarse al mtodo de las ciencias sociales
sin distorsionar su esencia, an
cuando despus quepa volver sobre esa esencia para discutirla,
alterarla o ponerla en crisis.
Ms todava, la competencia cuantificadora de los modernos
lenguajes de programacin lgica
es apenas discreta, si se la compara, por ejemplo, con la del
venerable Fortran o con la del Algol; y la
sintaxis del lenguaje que escogeremos nada tiene de la
apariencia cabalstica de las ecuaciones
lgicas, carentes (por definicin) de significado. En esta
propuesta, la cosa no pasa por ah: quienes
eternamente confunden rigor metodolgico con cuantificacin o con
el despliegue de lgebras
carentes de ambigedad por su misma falta de denotacin, pueden
bajar las armas. Lo mismo se
aplica a quienes en lugar de vindicar la cuantificacin como
garanta de cientificidad, hacen pasar el
rigor por la posibilidad de las definiciones taxativas, o por la
extrapolacin del imaginario meto-
dolgico de las ciencias naturales.
Lo ms seductor de todo el espectro de posibilidades de la
programacin lgica es que ella opera
eminentemente con smbolos y relaciones, ms que con cantidades y
operaciones aritmticas. Las
teoras antropolgicas pueden introducirse as en la mquina casi
tal cual se las enunciara en
lenguaje natural, aunque sometindose, claro est, a una cierta
convencin notacional. Por aadidura,
las constelaciones de ideas que an no han llegado al estatuto de
verdaderas teoras hallarn en la
programacin lgica el incentivo y el medio para alcanzarlo,
clarificando en el ejercicio interactivo
con el sistema tanto los supuestos y el aparato categorial como
los procedimientos del investigador.
Al igual que el personaje de Molire lograba hablar en prosa sin
esfuerzo, teorizaremos sin notar que
lo hacemos.
Todava ms: se podra decir que lo que en realidad se introduce
primariamente en la mquina
no es tanto una teora (en el sentido ms restrictivo) cuanto una
descripcin ordenada del objeto que
le atae y todo cuanto de l sabemos. La "teora" se va
construyendo despus, interactivamente, y se
constituye como el conjunto de hiptesis que resultan verdaderas
a partir de la informacin de que se
dispone. Esto es as porque la programacin lgica es declarativa
(o descriptiva): un programa l-
gico ideal no consiste en un conjunto de operaciones discretas
realizadas ms o menos
arbitrariamente sobre el material cuya naturaleza semntica se
refiere a la conducta de la mquina,
sino en una descripcin sistemtica de un fenmeno o dominio del
conocimiento. Un programa
lgico slo se denomina "programa" porque se lo sigue
implementando en una mquina y utilizando
un lenguaje computacional que ella puede decodificar; pero un
programa "puro" escrito en Prolog no
hace ms que enunciar un conjunto de hechos pertinentes sobre un
campo acotado del saber, en
-
409
forma de una serie de afirmaciones y reglas que hacen pensar ms
en los axiomas de las matemticas
que en rdenes dadas a un aparato5 . Se realiza entonces una
descripcin de lo que se sabe, inscrita al
comienzo en una exploracin vacilante que luego se sistematiza
casi sin advertirlo, en un nivel de es-
pecificacin que poco o nada tiene que ver con la conducta
binarizante de un sistema clsico de
procesamiento electrnico de datos. El carcter sistemtico de esta
descripcin es, como se ver, un
emergente de la experiencia del estudioso, de su interaccin con
el sistema de programacin y del
enriquecimiento que significan las innumerables exploraciones en
Ciencia Cognitiva, Informtica e
Ingeniera del Conocimiento, cuyas experiencias pueden
incorporarse desde ahora al horizonte
disciplinar.
Por supuesto, las hiptesis que pueden llegar a plantearse sobre
un mbito cualquiera del conoci-
miento pueden llegar a ser infinitas, y en el nivel actual de la
tecnologa la computadora no es (an)
capaz de formular espontneamente ninguna. Resolver dilemas
mediante un procedimiento automti-
co no es lo mismo que proponerlos mecnicamente. Deslindar cul
hiptesis es la ms fundada no es
lo mismo que probar cul es la menos trivial. La iniciativa que
despus de Peirce hemos convenido
en caracterizar como abduccin sigue siendo privativa del
investigador humano, y est perfectamente
bien que as sea. Aunque la abduccin puede simularse mediante una
estrategia de inferencia cono-
cida como encadenamiento hacia atrs (de la que luego
hablaremos), las mquinas siguen siendo
inertes y estpidas: todo lo que el ordenador puede hacer es
determinar si una hiptesis que atraviesa
el conocimiento descripto puede o no verificarse tomando ese
conocimiento como axioma o premisa.
Pero con esto ya es suficiente.
Lo que personalmente nos atrae de la inteligencia artificial no
es la promesa eternamente
diferida de desarrollar mquinas sagaces, sino la posibilidad
actual de modelizar los procedimientos
cientficos, comenzando por la representacin del objeto o de lo
que el estudioso sabe acerca de l.
Habr que programarlo todo, porque los lenguajes de computacin en
s mismos no hacen
absolutamente nada, y habr que desarrollar toda la interface
entre una informtica que no se
preocup por sustentar a una ciencia inexacta y una antropologa
que desde las oportunidades de
aprender el rigor.
El partidario de una antropologa interpretativa y humanstica no
debe sentirse intimidado por la
resonancia cientificista o escolstica de los trminos que venimos
empleando: axioma, premisa,
teora, hiptesis, clculo lgico, inferencia. Despus demostraremos
la forma en que los razo-
namientos cualitativos de la antropologa humanstica, soft, son
tambin, a su manera y mal que les
pese, clculos lgicos a cuyo rigor esta herramienta puede
asimismo contribuir. Y del mismo modo,
ejemplificaremos de qu manera el rigor lgico que puede
alcanzarse en el planteamiento de
hiptesis en programacin lgica puede comprenderse, sin distorsin
alguna, como una versin
enriquecida y precisa del supuesto fenomenolgico e
interpretativo por excelencia que estipula la
"prioridad hermenutica de la pregunta" (Gadamer 1977). De hecho,
en un entorno de programacin
lgica adecuadamente reflexivo, el planteamiento de preguntas,
hiptesis y teoras -en ese orden de
magnitud creciente- ratifica gran parte de las mejores
elaboraciones fenomenolgicas en ese sentido,
sentando las bases de una conmensurabilidad impensada con las
premisas de un "positivismo" meto-
5 La comparacin pertenece a uno de los inventores del lenguaje
Prolog, Alain Colmerauer (1984:1072).
-
410
dolgico que se sospechaba en sus antpodas6. Para expresarlo en
otras palabras, podramos decir
que, a la luz de su enunciacin en predicados lgicos, los mtodos
enraizados en la emulacin de las
ciencias naturales y los mtodos comprometidos con un marco
hermenutico revelan ms de un seg-
mento de coincidencia y una naturaleza si se quiere
complementaria. Ms tarde volveremos sobre
este particular, y sobre la mirada reflexiva que las tcnicas que
hemos desarrollado son capaces de
arrojar sobre la teora.
Recin hablamos de representacin del conocimiento, y luego
veremos la forma en que ese co-
nocimiento se expresa, con una versatilidad an inalcanzable -por
ejemplo- por los sistemas de
gestin de base de datos ms sofisticados. Por ahora digamos que
ni siquiera es imperativo que la
descripcin sea completa, que las definiciones sean taxativas o
que las clusulas se sujeten a
exigentes cnones de sintaxis. Aunque algunos lenguajes (como el
LISP) parezcan enrevesados y
resulten desagradables a la vista, en programacin lgica no hay
formas preestablecidas de re-
presentacin ni contenidos de estipulacin forzosa. Podemos
representar el agua diciendo que corre
por los arroyos cuando deshiela, que es inodora, incolora e
inspida, o que est compuesta por dos
tomos de hidrgeno por cada tomo de oxgeno. Del mismo modo,
podemos referirnos a los mataco
como el grupo bitico que vive a determinada latitud y longitud,
haciando mencin de sus dioses o
computando la poblacin de sus asentamientos: la naturaleza de la
representacin depende de los
objetivos tericos, y no se excluye que stos sean la reproduccin
del pensamiento salvaje, el desve-
lamiento de las estructuras del delirio, la modelizacin ecolgica
o la descripcin pautada de la
poesa. Si hay algo que la programacin lgica no presupone, es que
haya un solo modo (o un modo
completo, u objetivo) de representar los datos, o datos que sean
ms dignos que otros, o ms pro-
clives a la representacin.
El programa lgico puede o bien acoger informacin conceptualmente
dispersa para explorar ul-
teriormente nexos posibles, o concentrar conocimientos
focalizados para construir acabadamente una
teora, con todos los grados intermedios de economa categorial,
recursin, anidamiento o redundan-
cia. Como no hay umbral de simplicidad o lmite de complejidad
que se impongan al diseo del pro-
grama, y como tampoco se prescriben sus contenidos, la tcnica de
la programacin lgica no se res-
tringe a ninguna etapa especfica de la investigacin ni obliga a
establecer modalidades
idiosincrticas de trabajo. Sera una bella propuesta sugerir que
la utilizacin misma de la
herramienta se disimule para evitar que se la endiose, para
impedir que usurpe los primeros planos, y
que se la saque a la luz slo en el caso de que alguien ponga el
trabajo propiamente antropolgico en
tela de juicio, para operar entonces una demostracin an
mejor.
Dado que la esencia de la programacin lgica es la operacin con
smbolos, por primera vez en
la historia de la informtica nos es posible recurrir a las
mquinas para garantizar el juego limpio de
los procesos conceptuales que encadenan nuestras descripciones y
nuestros juicios. El programador
escoge tanto la sintaxis como la interpretacin semntica, y no
est en principio constreido por
ninguna lgica consagrada, sino slo por sus propias necesidades
de organizacin. Las limitaciones
son, en todo caso, las mismas que las del pensamiento, pues la
generacin de teoras no est pres-
cripta de antemano ni se desencadena inevitablemente como
subproducto del mero accionar de las
mquinas. En computacin hay un axioma primario: garbage in,
garbage out, o en buen romance,
"si se ingresa basura, basura es lo que se obtiene". Si de la
informacin que se introduce es imposible
6 En Inteligencia Artificial existen, de hecho, estrategias
ntegramente consustanciadas en el ideal de la fenomenologa y la
hermenutica.
El ms representativo de sus promotores ha sido, quiz, Terry
Winograd (cf. Winograd y Flores 1987).
-
411
deducir genuinamente un orden, la mquina no lo har por nosotros.
A lo sumo, lo podr deducir en
tanto y en cuanto ese orden sea genuinamente deducible, y
siempre que una abduccin creativa, un
acto de la imaginacin, proponga su clculo.
Aunque el humanista sentado ante la pantalla puede darse el lujo
de soslayar los problemas lgi-
cos puntuales e ignorar la mecnica del silogismo, el significado
de las conectivas o la interpretacin
de los cuantificadores, la destreza que confiere el conocimiento
de la lgica no es de despreciar. Si al
programador le place, puede acatar los procedimientos de la
lgica acadmica, que son los que ope-
ran by default, es decir, los que se desenvuelven a menos que se
estipule lo contrario. Con la sufi-
ciente experiencia de programacin, se puede hacer que los
procesos lgicos adquieran matices pro-
pios de una escuela o de una tendencia epistemolgica
determinada, o que alternen, por ejemplo, el
sabor matematizante de Russell o Tarski con las iniciativas de
Church o Quine. Pero si el programa-
dor quiere, puede poner en marcha las premisas de una lgica
polivalente, de la lgica difusa, de la
lgica probabilista o de la lgica chamacoco, en tanto sea
mnimamente capaz de especificarla. Por
aadidura, es posible someter el mismo conjunto de hechos a
interrogaciones e hiptesis derivadas
de premisas lgicas discrepantes, y someter los resultados de esa
inspeccin a una comparacin
formal.
Desde ya, no slo podemos emular un rico repertorio de premisas
lgicas en la base, sino que
tambin podemos plegarnos a los variados conjuntos de principios
tericos que rigen la naturaleza de
los problemas planteados y la forma de hacerlo. Podemos fingir
incluso que nos hemos vuelto mo-
mentneamente estructuralistas, o materialistas culturales, o
hermeneutas, haciendo que la formaliza-
cin se pliegue a todos los matices tericos que correspondan para
iluminar el mismo conjunto de
hechos desde distintos ngulos, o para ver cmo se transforman las
cosas que llamamos hechos cuan-
do cambiamos de premisas.
Esto ltimo quiere decir que, en trminos de la antropologa del
conocimiento o de lo que se ha
dado en llamar ciencia cognitiva, la programacin lgica
constituye un excelente dispositivo de
modelizacin. Pero no est todo dicho: si la descripcin del
fenmeno que se modeliza es
suficientemente densa, conexa y ordenada, la descripcin se
transforma en un mecanismo generador
de (potencialmente) todas las instancias posibles de ese
fenmeno. La misma descripcin es suscep-
tible de comportarse, aadiendo los procedimientos adecuados,
como esquema descriptivo, como
base de datos y como modelo de simulacin conceptual de los
procesos relativos a ese dominio.
Si describimos, por ejemplo, la estructura de una serie de mitos
o relatos como un conjunto de
clases de variables ordenadas de cierta manera y con
determinados contenidos posibles, es factible
realizar la descripcin situndose en un nivel de generalizacin
relativamente elevado y luego
generar los mitos que responderan a la descripcin en base a un
corpus o a un inventario de los
valores que podran asumir las respectivas clases de variables.
El educto o salida de este proceso de
simulacin sera un conjunto de narraciones individuales que nunca
fueron introducidas como tales
en el almacenamiento de la mquina, pero que seran
estructuralmente posibles en funcin de la des-
cripcin general propuesta en forma de reglas combinatorias o de
pautas emic.
Lo mismo podra lograrse, naturalmente, si se tratara de procesos
de cambio social, de patrones
de asentamiento, de modelos de conducta interactiva, de
acumulacin de huesos en un yacimiento o
de paneles de arte rupestre: basta definir los valores de sus
respectivas variables como hechos y su
secuencia o combinatoria posible como reglas. El sistema se
encarga de instanciar los valores con
sus posiciones estructurales, generando as una representacin
dinmica del fenmeno. Si los
"procesos", "tendencias generales" o "estilos" estn
correctamente expresados, obtendremos una re-
-
412
produccin realista de los fenmenos correspondientes; y si esa
re-produccin no es satisfactoria,
tendremos ocasin de revisar la estructura de las reglas
propuestas y de introducir las modificaciones
a que haya lugar. Si se desea, se puede complementar la
resolucin lgica de este proceso con una re-
presentacin figurada o esquemtica expresada en el mismo lenguaje
de programacin, desplegando
rboles esquemticos, grafos, diagramas de flujo, pinturas,
colores, smbolos o secuencias sonoras,
de acuerdo con el fenmeno que se trate.
Aunque la programacin lgica es naturalmente ms productiva cuando
se utiliza para analizar
una articulacin terica precisa, un nudo crucial de los procesos
de razonamiento, una hiptesis
consciente de ser tal, que cuando se la implementa para
formalizar comentarios incidentales, con
toda honestidad no sabemos que exista ningn mbito de la
disciplina imposible de expresar a travs
de ella. Modelizar una teora compleja puede resultar imprctico,
y cuanto menos conexos sean sus
momentos, cuanto menos se crucen los trminos que participan en
sus proposiciones, tanto ms
esculida ser su productividad; pero en principio no es
imposible, y hasta podra ser fundamental si
es que se la modeliza con la intencin de optimizarla. Si se
puede manifestar verbalmente una idea,
luego ser posible tambin expresarla en los predicados que
constituyen la base sintctico-semntica
de nuestra herramienta. Las definiciones taxativas no tienen
nada que ver con sto, pues se refieren al
espacio emprico de la operacionalizacin7 , y no necesariamente
al proceso de formulacin y verifi-
cacin lgica de una teora o a la construccin de un modelo, que es
donde nosotros situamos nuestro
aporte.
Esta observacin es importante, pues se refiere a una instancia
que no ha sido debidamente
esclarecida por la epistemologa de las ciencias. La definicin es
un dilema operacional,
interpretativo o emprico que slo adquiere la apariencia y la
naturaleza de un problema lgico all
donde especfica y explcitamente se lo estipula como tal. Como
problema lgico, la debilidad y la
fuerza de las definiciones radican en la consistencia interna
del modelo del cual forman parte, y ya
no en su aplicabilidad. La coherencia interna de los modelos y
de las teoras puede establecerse sin
mayor conflicto en funcin de definiciones que no tienen por qu
remitir inexorablemente a la lgica
de clases y que slo tienen vigencia en su interior.
Por supuesto, de lo que nada puede decirse lo mejor es callar.
Pero todo lo expresable es desde
ahora pasible de formalizacin. La amplitud de significaciones
que puede ser cubierta por la progra-
macin lgica slo deja de lado a las formulaciones voluntariamente
inefables o a las que se niegan a
reconocer los principios elementales de la identidad y la
contradiccin, cerrndose a la posibilidad de
toda polmica (p.ej Tyler 1986); su exclusin, a decir verdad, no
nos importa demasiado.
7 Es decir, los procedimientos que problematizan las condiciones
necesarias y suficientes que debe satisfacer determinada entidad
del
mundo emprico para calificar como instancia de determinada
categora de la teorizacin.
-
413
3. LOS LMITES ANTROPOLGICOS DE LA COMPUTACIN CONVENCIONAL
Dado que este ensayo no configura un manifiesto de ninguna
"antropologa computacional" que
conciba la tecnologa como un beneficio que se presta a las
ciencias por el solo hecho de que el pro-
greso avanza, debemos poner en claro cules son las diferencias
que median entre una propuesta
como la nuestra, hecha en trminos de programacin lgica, y una
apologa indiscriminada en favor
de las mquinas. Lo que podamos decir ms adelante sobre el
panorama metodolgico que la pro-
gramacin lgica nos abre, no tendra mayor sentido si no dejramos
sentados cules son a nuestro
juicio los lmites de las tcnicas convencionales de programacin
con las que aquella contrasta.
Lmites que explican, por otra parte, el minsculo impacto que la
alardeada revolucin informtica
ha tenido hasta hoy sobre las ciencias sociales renuentes a la
cuantificacin. La pregunta a formular
es sensata: si ocurri verdaderamente una revolucin en el saber y
si es cierto que la sociedad misma
est cambiando por ello cmo es posible que nuestra disciplina no
haya acusado su efecto?
Aqu se superponen dos responsabilidades, una por cada disciplina
involucrada. Por un lado, las
elaboraciones computacionales de la antropologa son, hasta la
fecha, enormemente convencionales,
cuando no de una estremecedora candidez. Por el otro, los
estudios que, desde la informtica, preten-
den ilustrar la utilidad de las nuevas tcnicas de inteligencia
artificial para los diferentes campos del
saber, no acostumbran incluir a las ciencias sociales entre los
candidatos a beneficiarse. Lase un en-
sayo en que se describa el uso de computadoras en antropologa
sociocultural, y se lo encontrar
irremisiblemente trivial, informticamente hablando. Bsquese un
texto importante que ofrezca ge-
nuinas herramientas de inteligencia artificial especficamente
pensadas para las ciencias sociales, y
ser afortunado quien lo encuentre.
Hay que demostrar aquel aserto y aportar una solucin al problema
sealado en ste. Lo primero
es la demostracin, porque para resolver lo segundo es que
elaboramos las interfaces, construimos
los modelos y escribimos este ensayo. En la demostracin que
discurre en los siguientes prrafos
seleccionaremos nuestros ejemplos de la arqueologa, la cual se
precia de mayor rigor metodolgico
que la antropologa sociocultural, quiz porque de tarde en tarde
cuantifica. Debe entenderse que
nuestro dictamen, sin embargo, es extensivo a las aventuras
computacionales de todas las dems o-
rientaciones o mbitos de nuestra profesin.
Como podra esperarse, ni una sola de las aplicaciones
antropolgicas de recursos
computacionales nos resulta satisfactoria. Textos como el de
Richard y Ryan (1985), sobre
computacin y arqueologa, slo cubren unos pocos productos
ready-made sin hacer referencias
tiles a tcnicas de programacin de carcter ms bsico, mencionan
una tecnologa que ya era
obsoleta a la fecha de la publicacin y dedican ms de la mitad
del libro a una introduccin a la in-
formtica absolutamente inespecfica, que no es ms til a un
antroplogo de lo que lo sera para un
empleado bancario. Al margen de ello, Richard y Ryan analizan
paquetes de software escasamente
portables y realizan afirmaciones infundadas, como la que pone
en duda que en los prximos aos se
efecten avances en materia de lenguajes de programacin que
puedan tener incidencia sobre la
disciplina (1985: 201). Este es un aserto que ningn analista
osara suscribir en una era de evolucin
tecnolgica explosiva y al que un trabajo como el presente sin
ningn lugar a dudas recusa. Puede
juzgarse la calidad computacional de este texto a partir del
hecho de que dedica siete pginas al len-
guaje COBOL, construido para satisfacer requerimientos
comerciales, sin acusar siquiera recibo de la
-
414
existencia del Prolog, de los sistemas expertos o de los
lenguajes de programacin orientados al
objeto.
El ensayo de Dan Moore (1978), que versa sobre lenguajes de
simulacin de procesos arqueol-
gicos, ilustra con meridiana claridad la forma en que las
referencias a la computacin como garanta
de exactitud encubren la vaguedad de todo lo que se afirma.
Moore, por ejemplo, comenta dos pre-
suntos "lenguajes compiladores" de simulacin, SIMSCRIPT y
SIMULA, cuya adopcin
recomienda. Ahora bien, ni SIMSCRIPT ni SIMULA son en realidad
lo que una definicin precisa
caracterizara como "lenguajes" de esa naturaleza, ni es en
absoluto verdad que los compiladores
estn "orientados hacia el problema, y no hacia la mquina", como
eventualmente se pontifica
(1978:11).
Existen, de hecho, lenguajes de muy bajo nivel, ntegramente
"maquinsticos" en su semntica,
que son sin embargo compilables, y existen tambin versiones
interpretadas (es decir, no compi-
lables) de Prolog, que es un lenguaje de altsimo nivel: la
diferencia, sencillamente, no pasa por ah.
A diferencia del SIMSCRIPT y del SIMULA, el Prolog no slo es un
lenguaje cabal, sino que al
igual que el LISP, puede llegar a ser su propio metalenguaje: su
gramtica es especificable en Prolog
mismo. Por otra parte, la estructura de las clusulas de
SIMSCRIPT y de SIMULA revela a las claras
que no estamos en presencia de lenguajes, sino de
macro-lenguajes: entidades computacionales de
alto nivel, compiladas sobre un lenguaje verdadero de nivel ms
bajo (tal vez FORTRAN o
ALGOL), pero que carecen de una gramtica BNF completa8 y que lo
mismo podran operarse
mediante "frases" como a travs de planillas, teclas de funcin,
ratones o mens. Ntese que
hablamos de "compilados", no de "compiladores": confundir estos
conceptos equivale a incurrir
(como Moore lo hace) en una gruesa falacia de tipificacin.
En qu medida puede un arquelogo adquirir uno de estos productos,
ponerlo a funcionar y es-
tar seguro de que lo que produce responde a una fundamentacin
rigurosa? Pensamos que en ningu-
na. Lo concreto es que cada clusula en uno de estos
macro-lenguajes compilados dispara una canti-
dad no especificada de pasos, cuya naturaleza tampoco est
especificada. Podemos confiar en la co-
rreccin de los productos, pero en ausencia de un