El regulador centrífugo y los peligros de asumir computación «por defecto»

En un post anterior, explicamos grosso modo cómo funcionaría el cerebro según las teorías computacionales que manejan tanto buena parte de los psicólogos cognitivos, como los neurocientíficos, expertos en inteligencia artificial, etc. Un supuesto básico en la teoría computacional es que puede aplicarse universalmente a cualquier entidad que realice una determinada tarea, si dicha tarea está correctamente definida. La entidad puede ser un ordenador, un termostato, una persona, una bacteria, o una oficina entera. Se especifica cuál es el objetivo de esa actividad, y a partir de ahí se delimitan las operaciones formales que sirven para alcanzarlo.
Os voy a proponer un juego que creo interesante: vamos a hacer un poco de ingeniería inversa. Tomaremos un sistema que realiza una tarea bien definida y aplicaremos la visión computacional para modelar lo que está sucediendo (de hecho, ésta es la estrategia que siguen muchos científicos cognitivos para estudiar el comportamiento y el cerebro). Ahora dejad que os presente a nuestro sujeto de estudio…

El regulador centrífugo.
Muchas máquinas industriales se basan en ruedas o partes móviles que giran sobre un eje. Es de hecho lo que hace el motor de explosión de un coche: hacer girar el eje de tracción donde van sujetas las ruedas. Durante la revolución industrial, estos dispositivos se hicieron muy populares en la industria textil (tejedoras), o en la alimentaria (molinos).
Existen variadas formas de impulsar movimiento giratorio al eje (y con él, a la rueda). Por ejemplo, el viento, el agua, la tracción animal… En el siglo XVIII, probablemente la más innovadora era el vapor a presión. Veamos de manera superficial cómo podríamos hacer girar una rueda de una máquina tejedora, o de un molino, impulsándola mediante un motor de vapor: primero, un tubo conduce el vapor desde una olla con agua hirviendo, hasta salir por una válvula regulable, y entonces el vapor a presión da impulso a la rueda (a través de una biela que transforme ese impulso lineal en movimiento rotatorio). El mecanismo es en realidad muy sencillo.

Sin embargo, los ingenieros de aquellos tiempos tenían un gran problema de control. La fuente de energía para impulsar el movimiento de la rueda requería ser continuamente ajustada para mantener una velocidad constante, uniforme. Si la rueda encuentra más resistencia de lo habitual (imaginemos que es una rueda de un molino, y en su movimiento topa con un grano más difícil de triturar), su velocidad lógicamente disminuye. Entonces, un mecánico debe acudir corriendo para regular la presión de la válvula de salida antes de que la rueda se pare del todo, y estar atento para devolverla a su posición inicial si detecta que la rueda empieza a girar demasiado rápido. Resulta complicado, por no hablar de muy caro, tener a un mecánico pendiente de este dispositivo constantemente. Por eso a los dueños de las fábricas les interesaba automatizar el proceso.
Una ingeniosa solución vino de la mano de James Watt (en 1788). El regulador centrífugo (o péndulo de Watt, como lo llaman a veces) es un dispositivo de control automático de la velocidad de la rueda mediante la regulación del flujo de vapor que no necesita supervisión ni aparatos auxiliares. Observad la figura.

Regulador centrífugo (fuente: Wikipedia)

En principio, tenemos la misma rueda impulsada por vapor que hemos descrito anteriormente: un tubo conduce el vapor hasta una válvula regulable, y desde allí hace girar un eje que lleva soldada la rueda que realiza el trabajo. El elemento novedoso que añadió Watt son esos brazos móviles adheridos al eje, que terminan en esferas metálicas. Cuando el eje gira, también lo hacen los brazos con las esferas. Dado que los brazos están articulados, la fuerza centrífuga hace que estas dos masas de metal se eleven alejándose del eje de rotación mientras aumenta su velocidad giratoria. Por último, y aquí viene lo realmente importante, los dos brazos están conectados a la válvula de salida del vapor, de forma que ésta se abre o cierra según el ángulo que tienen los brazos respecto al eje. Cuando las esferas elevan su posición alejándose del eje, la válvula se va cerrando (y al revés: cuando las esferas descienden, la válvula se abre). Se establece, pues, una conexión directa entre la velocidad a la que gira el eje y el flujo de vapor.
Como resultado, las esferas se mantienen a una altura constante, lo cual implica necesariamente que el eje de la rueda acaba girando a velocidad uniforme, independientemente de la resistencia que encuentre a su paso. Precisamente lo que los ingenieros pretendían. Todo esto ocurre sin necesidad de un operario que vigile continuamente la máquina. El regulador centrífugo controla la velocidad de la rueda y se auto-regula inmediatamente (es por tanto un servomecanismo).

El regulador «computacional»
Avancemos un poco. Este ingenio industrial está sin duda realizando una tarea bien definida cuyo resultado es dotar de una velocidad uniforme al eje de la máquina. Ahora, ¿podríamos plantear esta tarea en términos computacionales? A esto me refería con hacer «ingeniería inversa». Probemos:
Imaginemos que no sabemos nada del regulador, salvo la tarea que realiza. Siguiendo la descripción de la computación que presentamos en un post anterior, vamos a definir una serie secuencial de operaciones abstractas que operan sobre símbolos (variables), dando lugar a un algoritmo que realice exactamente la misma tarea que el regulador centrífugo, un regulador «computacional». Aquí tenemos el resultado (adaptado de van Gelder, 1995):

1.    Input: Medir la velocidad de la rueda (es decir, creamos la variable v).
2.    Comparar la velocidad actual con la velocidad deseada (v–v’).
3.    Si no hay discrepancia entre ambas (v–v’=0), volver al paso 1. De lo contrario (v–v’≠0), hacer lo siguiente:
      a.    Medir la presión del vapor (p).
      b.    Calcular el ajuste necesario en la presión del vapor (Δp).
      c.    Calcular el ajuste necesario en la válvula para obtener el cambio deseado en la presión del vapor (Δx).
4.    Output: Ajustar la válvula según el paso 3.c. (x+Δx).
5.    Volver al paso 1.

Este algoritmo describe las tareas que está llevando a cabo un regulador que controla la velocidad de la rueda a través del flujo de vapor. Como todos los algoritmos, está definido a un nivel abstracto, de modo que no está estrictamente limitado por el «hardware», el soporte físico que implementa estas operaciones. Por tanto, podemos pensar en muchos y muy diferentes dispositivos capaces de implementar el algoritmo. Siguiendo los pasos aquí descritos, cumpliríamos muy eficientemente la tarea requerida, es decir, la regulación del vapor a presión para mantener constante la velocidad del eje. Los ingenieros de la fábrica estarán satisfechos, ¡la tarea se resuelve satisfactoriamente gracias a la computación!

Pero si bien esto último es cierto, resulta que el algoritmo propuesto no describe bien al regulador centrífugo. Resumamos algunas discrepancias entre nuestro regulador «computacional» y el regulador centrífugo de Watt:
a)    Para empezar, nuestro algoritmo requiere aparatos adicionales: hace falta un tacómetro para medir la velocidad de la rueda (paso 1); un medidor de presión para llevar a cabo el paso 3.a., etc. Y todos los aparatos auxiliares tienen que estar debidamente sincronizados y conectados entre sí.
Por el contrario, basta mirar la figura para comprender que el regulador centrífugo tiene un comportamiento muy sencillo y no necesita de aparatos auxiliares.
b)    La división de las operaciones en una secuencia de pasos ordenados simplemente no puede funcionar: en el regulador centrífugo, las variables están ligadas, formando un sistema. Una vez en marcha, no puede alterarse la velocidad del eje aisladamente, sin afectar inmediatamente a la apertura de la válvula (que compensaría el cambio en la velocidad para devolverla a su equilibrio).
c)    Muy importante: esa correspondencia inmediata e inevitable entre las variables que definen el regulador centrífugo no ocurre en pasos discretos en el tiempo, sino a lo largo de un continuo temporal. No hay forma de que nuestro algoritmo pueda hacer algo parecido, porque la naturaleza de estos algoritmos es secuencial y ocurre en tiempo discretizado (pasos separados en el tiempo).
d)    Quizá el punto más interesante (y que requiere más explicación) es el referente a la necesidad de las representaciones para modelar el comportamiento del regulador centrífugo. Si existiera un regulador «computacional», por un lado, sería un objeto innegablemente basado en representaciones. Cuando nuestro algoritmo «mide» una variable, o la «compara» con otra, está de hecho operando con representaciones (con símbolos, como «v», «p»…). Ahora bien, ¿qué utilidad tiene postular la existencia de representaciones para describir un aparato tan sencillo como el regulador centrífugo?
Dada la relación de correspondencia entre el ángulo de los brazos del regulador (los que terminan en esferas) y la velocidad del eje, uno podría caer en la tentación de concluir que ese ángulo representa a la velocidad. Pero esto es potencialmente engañoso. Las dos variables (ángulo y velocidad) tienen una dependencia mutua. No tiene mucha utilidad hablar de una como el símbolo y de otra como su referente, porque son variables correlacionadas, y se afectan mutuamente (discusión mucho más detallada en Chemero, 2000).

En suma, podemos decir que nuestro algoritmo resuelve la tarea solicitada correctamente, ése no es el problema. El problema es que el algoritmo no sirve para representar a un dispositivo que realiza esta misma tarea de forma tanto o más eficiente. Aparentemente, el regulador centrífugo de Watt no es una entidad computacional (ni representacional).

No es computación: es un sistema dinámico.
Algunos lectores estarán preguntándose: ¿cómo describir el comportamiento del regulador, si no es computacionalmente? Sólo vamos a asomarnos tímidamente a esta cuestión. La respuesta pasa por admitir, en primer lugar, que el regulador es un sistema dinámico, y éstos se expresan mediante un determinado lenguaje matemático (Maxwell, 1868).
Si lo entendemos como un sistema dinámico, resulta que el comportamiento de un regulador centrífugo se describe de manera sorprendentemente sucinta, mediante ecuaciones diferenciales. Las ecuaciones diferenciales sirven para especificar cómo cambia el comportamiento de un sistema a lo largo del tiempo. Es decir: vienen a «dibujar» la trayectoria que sigue el sistema navegando por un espacio de estados. Algunos puntos de ese espacio son llamados «atractores» porque designan estados de equilibrio: el sistema acaba aterrizando en esos puntos y quedándose ahí mientras nada lo perturbe. Por ejemplo, el regulador centrífugo se estabiliza en una velocidad determinada, y se autorregula para mantenerla constante. Un aspecto muy importante y definitorio es que, para describir un sistema dinámico, no es útil tratar el tiempo como una variable discreta (como en el algoritmo, donde el tiempo se divide en pasos), y en vez de eso se entiende el tiempo como un continuo.

Conclusión
Echemos la vista atrás y preguntémonos si lo que hemos aprendido de nuestra experiencia con el regulador «computacional» puede enseñarnos algo sobre la manera en la que habitualmente entendemos el cerebro.

Tanto el regulador centrífugo como el regulador «computacional» resuelven satisfactoriamente el problema del control de la velocidad del eje. Sin embargo, la visión computacional resulta ser a todas luces incorrecta si pretendemos usarla para modelar o explicar lo que hace un regulador centrífugo. Simplemente son dos aproximaciones totalmente distintas al problema.

Que una determinada aproximación a un problema sea exitosa no implica necesariamente que sea la única posible. Sí, evidentemente, los ordenadores son capaces de realizar tareas sorprendentemente similares a las que hacemos los seres vivos: cálculo matemático, clasificación de objetos, uso del lenguaje (limitado, por ahora), razonamiento lógico… Y sí, los ordenadores hacen todas estas cosas mediante su capacidad de computación, en unos términos muy similares a los del algoritmo de nuestro regulador «computacional». Pero de ahí no se sigue necesariamente que todas las entidades capaces de realizar esas actividades lo hagan de la misma forma en que lo hacen los ordenadores (o sea, computando). Sin embargo, en el panorama científico, la computación se ha convertido en la explicación «por defecto» de todos los procesos cognitivos que vemos en los seres vivos. Los humanos hablamos, calculamos, caminamos…, y según la mayoría de los científicos cognitivos, lo hacemos computando. En vez de demostrar que el cerebro es un computador, nos encontramos en la extraña situación de asumir de entrada que efectivamente es un computador… y en todo caso estar obligados a demostrar que no lo es.

La fuerte adhesión a esta visión computacional es más sorprendente cuando uno repara en sus limitaciones: por ejemplo, se ignora el soporte físico en el que la computación supuestamente ocurre (el «hardware», en este caso el cerebro); se ignora por completo el factor tiempo, salvo para señalar el orden de los pasos en un algoritmo; se implanta una estructura secuencial del procesamiento de información que no encaja nada bien con la estructura física del cerebro (millones de neuronas interconectadas), que es más apropiada para un procesamiento en paralelo… Problemas de este tipo los hemos ilustrado al intentar imponer (sin éxito) la perspectiva computacional en el caso del regulador centrífugo, pero al parecer dichos problemas no nos detienen al imponer la misma perspectiva computacional a nuestros cerebros.

Para terminar, tal vez hay dos motivos clave para la adhesión entusiasta a la visión computacional del cerebro:
Primero, con el tiempo se han planteado «parches», modificaciones de la visión inicial que palían alguno de los problemas mencionados sin abandonar de golpe todos los supuestos básicos de la teoría de la computación. Por ejemplo, los modelos conexionistas (que no son puramente computacionales, pero según algunos autores son lo bastante flexibles como para entrar en esa categoría) hacen más justicia a la estructura física del cerebro.
En segundo lugar, aún nos faltan buenas alternativas para explicar cómo funciona el cerebro sin recurrir a la computación tradicional. Existen opciones prometedoras, no lo ignoro: el conexionismo, los sistemas dinámicos. Pero, siendo justos, reconozco que no se ha llegado muy lejos con ninguna de esas opciones. Tal vez es cuestión de tiempo, de relevo generacional, o de esperar un avance crucial en alguna de las ciencias implicadas (matemáticas, ingeniería, psicología experimental, neurociencias…). Al fin y al cabo, si hemos encontrado una teoría adecuada para explicar cómo funciona el regulador centrífugo (la teoría de los sistemas dinámicos), podríamos encontrarla también para el comportamiento de los seres vivos. ¡E incluso podría ser la misma teoría para ambos!

Para leer más:

• Chemero, A. (2000). Anti-Representationalism and the Dynamical Stance. Philosophy of Science, 67(4), 625.
• van Gelder, T. (1995). What might cognition be, if not computation? The Journal of Philosophy, 91, 345-381.
• van Gelder, T. (1998). The dynamical hypothesis in cognitive science. The Behavioral and Brain Sciences, 21(5), 615-628; discussion 629-665.