HEURISTICA Y PRODUCCIN DE CONOCIMIENTO NUEVO. En la perspectiva CTS

Carlos Eduardo Maldonado*Profesor-Investigador CIPE

Universidad Externado de Colombia Introduccin

La velocidad del desarrollo del conocimiento humano, y en particular del conocimiento

cientfico, es creciente y a ritmos hiperblicos1. La transformacin del capitalismo

clsico en capitalismo informacional, primero, dando as origen a la sociedad de la

informacin (Castells, 1998), y posteriormente, el surgimiento de la sociedad del

conocimiento, han hecho que en general los temas y problemas del conocimiento

adquieran una relevancia y una importancia cada vez ms agudas. Las reas en las que

confluyen y de las que brotan al mismo tiempo estos temas y problemas son diversas,

configurando generalmente un espectro inter y transdisciplinario. Pues bien,

exactamente en este contexto la heurstica ha venido a cobrar un carisma crecientemente

importante.

Existe, sin embargo, una gran contradiccin. Se trata del hecho de que la sociedad en

general y la comunidad acadmica y cientfica en particular, esto es, la principal

responsable de la produccin de conocimiento- no es an enteramente consciente acerca

de lo que sea la heurstica, sus alcances y posibilidades. En el mejor de los casos, el

trabajo con y a partir de la heurstica queda confinado a crculos estrechos,

generalmente muy especializados, de filsofos, ingenieros y administradores2, y ello

debido a intereses bien determinados.

Pues bien, a fin de clarificar qu es y en qu consiste la heurstica, quisiera partir de una

idea expuesta por uno de los ms grandes tericos y fundadores- de la heurstica.

E-mail: cmaldonado@uexternado.edu.co

1 He considerado este tema en Maldonado, C.E. Ideas acerca de la historia y el futuro de las relaciones entre ciencia y filosofa, en: Autores varios, Problemas actuales de la filosofa, Universidad Libre, pp. 105-196, 2000. 2 Ms adelante tendr la ocasin de sealar por qu razn la heurstica es algo ms conocida entre algunos crculos de ingenieros, administradores y filsofos.

2

Sostena en 1971 R. Leclercq: Consideramos que la heurstica se apoya en dos teoras

fundamentales: la plausibilidad y la teora de los sistemas (1988: 5). A partir de esta

idea, me propongo radicalizar su contenido de un modo que se har evidente

posteriormente.

A comienzos de la dcada de los setenta del siglo pasado no solamente es razonable,

sino tambin agudo, situar dos de las teoras ms recientes la plausibilidad y la teora

de sistemas- como fundamentos de la heurstica. En efecto, surgida en los aos sesenta,

la teora de sistemas alcanza un rpido xito acadmico y empresarial y permea muy

pronto a las ms importantes disciplinas cientficas; por su parte, la teora de la

plausibilidad es una de las reas recientes del pensamiento, igualmente en los aos

setenta, proveniente al mismo tiempo de la matemtica y la lgica. Sin embargo, ms de

ocho lustros despus una de estas teoras ha conducido incluso a pesar suyo- a un

dominio cientfico novedoso: las ciencias de la complejidad3. Me refiero al trnsito de

los enfoques sistmicos hacia la emergencia de las ciencias de la complejidad.

Pues bien, en este texto me propongo una radicalizacin que sirve como justificacin al

estudio de la heurstica, esto es, a la comprensin de su significado, sentido y

posibilidades. En este texto quiero sostener, inspirado en la idea seminal de Leclerq, que

la heurstica se apoya en dos campos fundamentales: de un lado, la plausibilidad y el

desarrollo de las lgicas no clsicas, y de otro, el estudio de los sistemas complejos

adaptativos, conocido como las ciencias de la complejidad. Este ser el hilo conductor

de los pargrafos que siguen a continuacin. Ya tendr la ocasin de ampliar esta tesis.

Inicialmente, quisiera presentar el origen del concepto de heurstica y el origen del

problema mismo de la heurstica. Una observacin se impone de entrada. La heurstica

es ampliamente desconocida entre nosotros y cuando se la trabaja es principalmente en

dominios, puntuales, como la administracin de empresas y las ingenieras.

Oportunamente, tendr la ocasin de decir por qu razn ello es as, y precisar nuestra

posicin al respecto. El marco general de todas nuestras consideraciones acerca de la 3 Debo aqu dejar de lado las relaciones entre la teora o el enfoque de sistemas y las ciencias de la complejidad por cuanto ocuparnos de las implicaciones y diferencias histricas, cientficas y filosficas entre ambas nos desviara enormemente del propsito de este texto. Nos ocupamos ms ampliamente sobre este tema en un libro que me encuentro terminando, como parte de una investigacin en mi Universidad.

3

heurstica puede denominarse, siguiendo a R. Nozick (1993), como heurstica filosfica,

una expresin mediante la cual quiero sencillamente hacer referencia tanto al marco

terico y conceptual de la heurstica, como al estudio de su importancia, significado,

alcances y limitaciones al mismo tiempo sociales, culturales, cientficos y filosficos (es

decir, tericos) de la heurstica. Sencillamente: la comprensin filosfica denota aqu

una aproximacin globalizante al tema de la heurstica.

1-. Origen del concepto de heurstica

El trmino heurstica aparece originalmente en el perodo clsico de la Grecia antigua.

Esto quiere decir que la Grecia arcaica desconoce el concepto y su significado. Pero si

la humanidad occidental nace propiamente con el trnsito de la Grecia arcaica a la

Grecia clsica, luego del perodo conocido como la Tirana de los Treinta y gracias a los

gobiernos de Soln y de Pericles, la heurstica se encuentra entonces en las bases de la

racionalidad occidental.

En torno a este concepto surgen igualmente otros trminos prximos que presentamos,

con la ayuda de Bailly4 y Lyndell-Scott5, a continuacin:

Heuresiloga (, ) designa la habilidad de encontrar razones o palabras; facilidad de palabra. Aparece en Poltica 18, 19; Diodoro de Sicilia 1,

37; y en Plutarco, Morales 1033b; Arriano de Nicomedia, Epiceto 2, 20, 35.

Heursios (, ), que preside los descubrimientos (Zeus), y figura en Denisio de Alicarnaso, 1, 39.

Heursis (, ): invencin, descubrimiento. Platn, Repblica 336e; Cratilo, 436a (y en varios otros lugares).

Heuresitechnos (): inventor de las artes, Orfeo, Himnos, 31, 14. Heurets (): Inventor, Platn, Lacques, 186e; Iscrates, 18b, entre otros

varios otros lugares.

Heuretikos (): inventivo, Platn, Repblica, 455b; Platn, Poltico, 286e, 287a; Diodoro de Sicilia, 3, 69.

4 Dictionnaire Grec-Franais, 1950. 5 Greek-English Dictionary, 1946.

4

Heuretis (): inventora. Sfocles, Fragmento 88. Heurets (): Que se puede encontrar o inventar, Sfocles, fragmento

723; Jenfanes, Memorabilia, 4, 7, 6.

Eureka, el famoso grito de Arqumedes, cuando, segn se cuenta, sali desnudo a la calle gritando luego de haber encontrado el punto de equilibrio que lleva su

nombre.

Heurema (, ): 1) invencin, descubrimiento (debido a la reflexin y no al azar), Hipcrates, Sobre la medicina antigua, 9; Sfocles, fragmento 379;

Eurpides, Las Bacantes, 59; Aristfanes, Las Nubes, 561; Platn, Teetetes,

150c. 2) Hallazgo, descubrimiento imprevisto, Herdoto, 7, 155; Sfocles,

Edipo Rey, 1105; Eurpides, Elegas 606; Tucdides, 5, 46; Herodoto, 7, 19, 4; 8,

109; Eurpides, Las Herclides, 534, Medea, 716.

El recurso a la etimologa, as como al anlisis del lenguaje, se justifica cuando, en un

campo determinado o con relacin a un problema especfico, no hay disponibles

trabajos sistemticos que tienen como pivote un concepto que es el objeto de estudio.

En casos semejantes, la etimologa, la hermenutica, el anlisis del lenguaje y

ulteriormente tambin la filosofa del lenguaje, constituyen herramientas valiosas cuya

misin es la de explorar los sentidos, significados y usos primeros por ejemplo,

originarios, arcaicos, comunes o atvicos y otros-, que un tema, un problema, una

categora o sencillamente una idea hayan tenido en un momento histrico o en la

actualidad, mientras se avanza en un trabajo marcadamente ms lgico; esto es, como

mostraremos seguidamente, un camino lgico (conceptual y categorial), metodolgico,

semitico y heurstico.

La heurstica se introduce y se emplea ampliamente a partir de los principales autores

del perodo clsico de la Grecia antigua, pero no por ello se convierte en un objeto

directo y explcito de tematizacin. De hecho, el concepto mismo de heurstica pasa

desapercibido durante toda la Edad Media e incluso durante buena parte de la Era

Moderna. Para que la heurstica se convierta en un tema directo y explcito de trabajo

habr que esperar a la segunda mitad del siglo XX.

5

Como punto de partida, etimolgicamente los trminos inmediatamente ms relevantes

son los sustantivos heursis y heurets, y el verbo que se encuentra en la raz, heurema,

especficamente en su acepcin primera. La segunda acepcin no tiene importancia por

cuanto no fue el uso que predomin en la Grecia clsica ni, posteriormente, en el

perodo helenstico o tambin en los comienzos de la era romana.

Como se aprecia, etimolgicamente la heurstica consiste en el estudio del

descubrimiento y la invencin; mejor an, de la invencin y del descubrimiento debidos

a la reflexin y no al azar. En consecuencia, todos los factores y elementos

extrarracionales o irracionales que juegan un papel o que pueden jugar un papel en la

invencin y el descubrimiento deben quedar por fuera de la heurstica.

Desde el punto de vista heurstico, no existe en principio ninguna diferencia entre

invencin y descubrimiento, una distincin que tiene mucho ms que ver con el

desarrollo de la ciencia en la modernidad a partir del paradigma newtoniano, y que

consiste en contraponer teora y prctica dndole, sin embargo, un alto reconocimiento a

la experimentacin6. De esta suerte, el hallazgo, la invencin o el descubrimiento

ocupan exactamente el mismo estatuto y nivel y constituyen el objeto de una

tematizacin racional. Tal es exactamente el tema de origen de la heurstica.

Cuando el concepto heurstica aparece como sustantivo se lo identifica con el arte o

ciencia del descubrimiento, pero cuando se encuentra como adjetivo se refiere a cosas

ms especficas como estrategias heursticas. Mi consideracin aqu hace referencia al

primer sentido, mientras que el segundo, el de estrategias heursticas es el que rescatan,

con intereses propios, la administracin y las ingenieras.

La heurstica forma parte, por consiguiente de los mtodos -(hodos, hodoi) en griego; es

decir, de los caminos- del descubrimiento cientfico. Ms ampliamente, la heurstica

forma parte del proceso mismo de descubrimiento y de investigacin terica en el

sentido ms fuerte de la palabra: esto es, la lgica (logos). Es preciso advertir que el

proceso de investigacin que es un proceso eminentemente guiado por la lgica- 6 Este tema ha sido profusamente estudiado por Prigogine y Stengers (1990), en particular en los captulos II y III. De hecho, la separacin entre invencin y descubrimiento, que corresponde efectivamente a aquella entre teora y prctica, es el resultado de la metafsica que nace y se funda en el platonismo.

6

comprende dos momentos principales, as: la invencin de resultados, de

conocimientos, y la demostracin de los resultados. Sin desconocer la importancia del

segundo, de lejos, el ms importante es el primero. Precisamente en este sentido la

heurstica forma parte, de entrada, del cuerpo de la lgica.

Pues bien, desde este punto de vista, podemos decir que la lgica se compone de cuatro

partes7, as:

a) La lgica propiamente dicha, la cual se ocupa de la validez de los

argumentos y razonamientos. Dicho, negativamente, la lgica es

aquello que queda exceptuando a la metodologa y la semitica;

b) La metodologa, que se ocupa del modo como se han de emplear

correctamente en la prctica del discurso cientfico las leyes lgicas;

c) La semitica, que se ocupa del problema de la esencia de la lgica,

por ejemplo interrogndose si las proposiciones son frmulas

idiomticas, estructuras verbales o si tienen fundamento en la realidad;

si son formas psquicas o funciones; cul es el significado de una ley

lgica;

d) La heurstica, que es aquella que aqu nos ocupa, y que consiste en la

ciencia de la investigacin, por tanto del descubrimiento y la

invencin, de manera segura.

A la semitica debe la lgica su fundamentacin; a la metodologa, su

perfeccionamiento; a la heurstica, finalmente, su sentido mismo, puesto que el ejercicio

de la lgica no es otro que el de servir de hilo, marco, criterio o parmetro para la

investigacin cientfica.

Ahora bien, el motor, por as decir, del descubrimiento y la invencin cientficos es, en

el mundo contemporneo, la investigacin cientfica. A su vez, la dnamo de la

investigacin consiste en la capacidad para formular y resolver problemas. Pues bien, la

7 Me inspiro aqu en la presentacin de la lgica que hace I. M. Bochenski (1985). La diferencia consiste en que mientras que para el lgico polaco la lgica tan slo se compone de las primeras tres partes que menciono a continuacin, yo introduzco una cuarta: la de la heurstica. La justificacin de esta introduccin constituye precisamente el objeto de este texto.

7

heurstica puede ser comprendida inicialmente como aquella parte de la lgica8

consistente en la bsqueda de procedimientos adecuados para la solucin de problemas.

Entre estos procedimientos se encuentran los experimentos reales y mentales-, las

teoras, la elaboracin de modelos, muy recientemente el desarrollo de la simulacin, y

finalmente la aplicacin de los experimentos, modelos y teoras para intervenir de

manera directa en los comportamientos de la sociedad y de la naturaleza en general.

Existen tres grandes comprensiones de la heurstica que tienen, sin embargo, una

importancia y reconocimiento social, acadmico y cientfico desiguales. Estas tres

comprensiones son:

a) La heurstica como un enfoque y mtodo propio del pensamiento sistmico,

particularmente interesada en temas como la racionalidad de los agentes y la

elaboracin de estrategias de accin. El marco amplio de esta primera

comprensin es la accin-participacin;

b) La heurstica como la entienden principalmente las ciencias de la

organizacin por ejemplo la administracin de empresas y otras-, as como

la ingeniera notablemente la ingeniera de sistemas- consistente en el

desarrollo de unas reglas precisas especficamente, procedimientos

algortmicos- en la solucin de problemas bien determinados;

c) La heurstica filosfica en el sentido de la elaboracin de una lgica de

reconocimientos, formulacin y resolucin de problemas, dada la

importancia al mismo tiempo cientfica, filosfica y social de los mismos9.

Esta heurstica tiene la paradoja de que siendo la ms importante, como

espero mostrarlo gradualmente, es la menos desarrollada y reconocida.

Las dos primeras son las comprensiones ms extendidas y generalizadas con respecto a

la heurstica (Ulrich (1996a), (1996b); Midgley and Munlo, (1996); Wilby (1996)). No

es en este sentido como trabajar aqu el tema. Por el contrario, quiero especficamente 8 Ms adelante diremos: la lgica de la investigacin cientfica, una expresin cuyos orgenes se encuentran en Popper y en Lakatos, pero que aqu debe ser tomada, por lo pronto, en un sentido amplio. 9 Vale la pena recordar que en Marzo de 1905, el ao ms fructfero de su vida, A. Einstein escribi y public un artculo fundado en la heurstica: Sobre un punto de vista heurstico relativo a la produccin y transformacin de la luz, en el que se ocupa de los quanta de luz y el efecto fotoelctrico. De los artculos escritos ese ao, el nico que no trataba de la teora de la relatividad es ste, y sera el tema con el cual le sera concedido el Premio Nbel de Fsica en 1921, otorgado en 1922.

8

sugerir, a partir de la idea de heurstica filosfica, la nocin segn la cual la heurstica es

una ciencia. No son muchos los autores que se sitan en esta direccin10. Mi tesis es la

de que las ciencias de la complejidad pueden contribuir como basamento para la

heurstica como ciencia o como lgica. O mejor an, existe una slida

correspondencia entre las ciencias de la complejidad y la comprensin de la heurstica

en el sentido de ciencia (o arte) del descubrimiento y de la invencin cientficos y

tericos. Puntualmente dicho: el tema de fondo consiste en el corrimiento de las

fronteras del conocimiento, sin duda, la tarea de mayor envergadura en la investigacin

terica y cientfica.

La heurstica es una ciencia de una radicalidad sin igual. Seguramente por esta razn

permaneci oculta acaso clandestina- a lo largo de la historia de Occidente (es decir,

de la historia de la ciencia y de la filosofa), en el sentido de que no fue nunca objeto

directo de tematizacin y problematizacin. En el mejor de los casos, la heurstica fue

un acto o un ejercicio que, por no explicarse nunca de manera directa y abierta,

permaneci prxima a fantasas cercanas a la irracionalidad. En este sentido, el tema del

descubrimiento y la invencin estuvo alimentado y rodeado de ideas como las

siguientes: las musas, la iluminacin divina, la genialidad y/como locura, el azar, y

cosas semejantes.

Pues bien, el estudio de la heurstica coincide exactamente con el descubrimiento de la

radicalidad y acaso tambin de la libertad que es la empresa cientfica y terica. En

verdad, la radicalidad de la heurstica coincide con la radicalidad misma de los

iniciadores, esto es, de aquellos que no hicieron concesiones a la tradicin, y que por

ello mismo llevaron a cabo una inflexin por as decirlo-, en la historia y la vida del

conocimiento. Esta radicalidad constituye exactamente el objeto de una historia de la

heurstica. En el lenguaje de Th. Kuhn, la radicalidad de la heurstica no es otra cosa

que la efectuacin de rupturas epistemolgicas epistemolgicas, metodolgicas,

lgicas, conceptuales-, que son o que implican, en verdad, rupturas sociales11.

10 En el curso de este trabajo se apreciar cules son los autores que contribuyen en esta direccin. No es mi inters aqu el de elaborar un cuadro de los autores y sus especificidades, que sirven como soporte a la ciencia de la heurstica. 11 Quisiera sugerir otra aproximacin, as: la heurstica constituye el cruce entre la historia interna de la ciencia y la historia externa. El valor de esta observacin radica en poder tomar distancia de cualquier interpretacin psicologista de la heurstica.

9

En su acepcin contempornea, la heurstica es comprendida como la ciencia de la

creacin de sistemas de conocimiento con una determinada plausibilidad y en sistemas

de invencin y descubrimiento bien adaptados. Sin embargo, esta comprensin tiene

una dificultad a la que, por lo dems, ya se refiriera Platn (Protgoras) cuando discute

lo que sea ciencia y lo que no lo es. La ciencia es objeto de conocimiento y de

enseanza; digamos, hoy, de enseanza/aprendizaje. Pero si ello es as, existe la

dificultad grande segn la cual en el mundo no se hace hoy de la heurstica un objeto

sistemtico de educacin, y su importancia es an, cultural y estadsticamente hablando,

bastante secundaria. En el mejor de los casos, relativamente a la caracterizacin

presentada de corte platnico, puede decirse que la heurstica es, tambin, ciencia de

ordenacin de los inventos, hallazgos y descubrimientos. Como veremos, esta idea

adquiere un sentido preciso en el contexto de la sociedad del conocimiento en general y

de la cienciometra en particular.

La idea de corte platnica mencionada ha sufrido, sin embargo, una transformacin

grande con los desarrollos de la epistemologa y la filosofa de la ciencia en el curso del

siglo XX. En verdad, ya no es simplemente cierto que la ciencia sea objeto de

conocimiento y de enseanza, sino adems y fundamentalmente, la ciencia es una

prctica continuada, esto es, investigacin. Desde este punto de vista, ya hoy no es

cierto que la ciencia sea algo que se sabe, sino, por el contrario, la ciencia es algo que se

hace (Chalmers, 1992). Y se hace haciendo investigacin. Pero si ello es as, la

investigacin se revela entonces como el motor o el fundamento del conocimiento y no

ya, como en la antigedad o en el medioevo, la enseanza. Esta idea plantea, sin

embargo, una dificultad: qu es investigar, y cmo se hace (la) investigacin?

(Maldonado, CTS).

2-. Heurstica y mtodo

La comprensin contempornea ms generalizada de la heurstica entiende a esta rama

de la lgica, a mi modo de ver, de forma reduccionista, puesto que asimila sin ms la

heurstica al (o los) mtodo(s) indispensable(s) para el desarrollo del conocimiento

cientfico. La consumacin de esta comprensin se traduce como la creencia en la

inevitabilidad y necesidad de la metodologa, tanto en la formacin de cientficos como

10

en el estudio del trabajo mismo que realizan los cientficos e investigadores. En otras

palabras, se trata de la creencia de acuerdo con la cual el estudio de mtodos de trabajo

e investigacin es una condicin necesaria, sin ms, en la formacin y el trabajo

cientficos.

Existe, sin embargo, una relacin manifiesta entre heurstica y mtodo. En su sentido

etimolgico, la palabra mtodo proviene del griego, y en griego mtodo es la

composicin de dos trminos: -a travs de- y camino-. De esta suerte, el

mtodo no tiene, originariamente, ninguna connotacin normativa ni instrumental, sino,

precisamente heurstica, esto es, de bsqueda de caminos en el proceso mismo de

descubrimiento e invencin. Slo posteriormente, debido especficamente a intereses

determinados durante el medioevo, el mtodo fue convertido por primera vez en un

motivo normativo12. Esta conversin normativa del mtodo dur prcticamente intacta

hasta la segunda mitad del siglo XX, incluso a pesar de las distancias que la modernidad

traz con respecto a la Edad Media. Tan slo en la segunda mitad del siglo XX el

carcter normativo del mtodo y la creencia en un mtodo destacado y prevaleciente

sobre los dems, es el objeto de serias crticas y reformulaciones provenientes desde

diversos ngulos. As, es posible, por derivacin, entender que la heurstica no debe

asimilarse con una comprensin normativa del mtodo (notablemente, con estrategias

consistentes en la identificacin de la heurstica con algoritmos (heursticos)).

No existe an una historia del mtodo. Tampoco, por tanto, existe una teora fuerte una

teora general, digamos-, del mtodo13. Esta segunda dificultad, la inexistencia de una

teora general del mtodo, es mucho ms fcil de explicar. La razn estriba en el

reconocimiento de que no existe un nico mtodo o uno que sea modelo general para

otros. En su sentido originario tal quera ser precisamente el sentido y la idea de la

lgica a la cual, como es sabido, Aristteles denomin organon, esto es, organon para

12 En verdad, la conversin normativa del mtodo es una idea de origen y corte medieval. Dado que es propio del pensamiento medieval creer que existe una ciencia magna de la cual se derivan todos los dems conocimientos y al cual a su vez conducen todas las ciencias y disciplinas, a saber: la teologa, se haca imperativo proponer una va regia hacia aquella ciencia magna. Esta va regia es la filosofa. Por derivacin, la va regia es el mtodo mismo, conditio sine qua non, para el conocimiento ltimo: el de lo unum, bonum y verum. 13 La expresin teora general del mtodo debe ser adoptada en sentido amplio; lo importante aqu es que no debe ser entendida de manera formal, por ejemplo, tal y como se habla de una teora general del derecho.

11

el conocimiento. Buena parte de la epistemologa y la filosofa de la ciencia de los aos

setenta del siglo pasado gir justamente en torno a este debate sobre el mtodo. Los

nombres de Feyerabend, Kuhn, Lakatos, Laudan y otros pueden mencionarse en este

lugar. Aqu radica de manera precisa la distincin entre filosofa de la ciencia y

epistemologa o teora del conocimiento. De acuerdo con un autor, la teora del

conocimiento ofrece una explicacin del origen de la normatividad epistmica desde

una perspectiva en la que el conocimiento es un logro generalizado de los seres

humanos; por su parte, la filosofa de la ciencia () formula un modelo

descriptivamente apropiado de la estructura y dinmica de la ciencia que sirva de marco

para dar una respuesta filosficamente satisfactoria a toda una serie de preguntas

planteadas en el desarrollo de la ciencia y que, en particular, permita explicar el origen y

la estructura de las normas metodolgicas (Martnez, 2003: 5).

El resultado de ese debate en torno al mtodo fue el reconocimiento de la importancia

de un pluralismo de mtodos (pluralismo metodolgico) y el final de la idea de origen

medieval segn la cual hay un mtodo excelso para el conocimiento14. Volvamos

entonces la mirada hacia la historia del mtodo.

Lo que podramos denominar una historia del mtodo sera la historia misma del

proceso de descubrimiento, de invencin y de creacin humanos; notablemente,

concentrados en y como creacin cientfica. Sin grandilocuencias, esta historia coincide,

punto por punto, con la historia misma del espritu humano. Sencillamente, se trata de la

historia de la creacin de conceptos, lenguajes, enfoques, perspectivas, experimentos,

miradas antes que de los objetos de experimentacin y de trabajo. Una historia del

mtodo sera as la tarea de una perspectiva internalista del conocimiento.

El problema grueso al que al mismo tiempo responde la heurstica y que la constituye

consiste, por tanto, en cmo renovar el pensamiento, esto es, cmo modificar las

14 Alrededor de ese debate, por otro camino distinto, se logra una crtica fuerte del individualismo ontolgico que haba prevalecido en toda la ciencia, la filosofa y la cultura occidentales desde la antigedad, y se propone, en contraste, la idea de un individualismo metodolgico. (Propuesto originalmente por J. Watkins). Pues bien, gracias al mismo, posteriormente, puede ser posible avanzar en ideas diversas para la comprensin lgica y metodolgica del mundo social, tales como: la accin-participacin, el constructivismo social, la intencionalidad colectiva y la construccin social de la realidad, en fin, en enfoques ms complejos, y por ello mismo, ms adecuados en la explicacin de las dinmicas sociales. Este estado de cosas es singularmente importante para acercarnos, ms adelante, en este mismo texto, a la idea de que la heurstica es una creacin colectiva.

12

estructuras mentales adquiridas y obtener ideas nuevas. Este es un problema de frontera,

puesto que en l confluyen, tanto como que brotan, a la vez, perspectivas e intereses tan

diversos entre s como la poltica, la filosofa, la educacin, la psicologa, la historia, la

antropologa cultural y comparada, la sociologa de la ciencia, en fin, ms

recientemente, tambin la historia y la filosofa de la tecnologa. En efecto, este

problema tanto interpela como da lugar a la confluencia entre campos perfectamente

distintos, tales como las polticas de investigacin y de conocimiento, la gestin y la

administracin del conocimiento, la psicologa (notablemente la psicologa del

descubrimiento cientfico, aunque tambin la psicologa de la inteligencia y de la

creacin artstica15), la filosofa (en particular de la epistemologa y la filosofa de la

ciencia), la metodologa (no obstante su carcter instrumental y normativo), la historia

de la ciencia y en general de la cultura (por ejemplo la historia de las ideas), la historia

de la tcnica y de la tecnologa, y otras. Pues bien de manera puntual: cmo modificar

las estructuras mentales y renovar el pensamiento constituye, sin lugar a dudas, el

principal problema cientfico, filosfico y poltico del mundo del siglo XXI, y a l estn

dedicados los mejores esfuerzos de la (construccin de la) sociedad del conocimiento16.

El problema de la renovacin del pensamiento se formula, de manera puntual, en

filosofa de la ciencia, como el del progreso del conocimiento. Dos vertientes

principales divergen de este foco. De acuerdo con una, el progreso en el conocimiento

sucede por va acumulativa. Esta es la corriente ms ortodoxa. Por su parte, de acuerdo

con la otra vertiente, el progreso del conocimiento tiene lugar a travs de

discontinuidades, esto es, justamente, procesos creativos, innovaciones, en fin,

revoluciones cientficas. Es en esta segunda vertiente en donde la heurstica encuentra

un terreno ms idneo de comprensin y trabajo.

15 En la lnea de Bachktin. 16 Una expresin social, poltica y cultural de este estado de cosas son las diferentes Conferencias Internacionales que se vienen realizando recientemente Ro, Johannesburgo, Ankara, Pekn, Kyoto, etc.- y tanto traducen como expresan justamente este problema: cmo desplegar o desarrollar ideas nuevas que sirvan para resolver los problemas novedosos y crecientemente complejos, los que la especie humana, y con ella, el conjunto del planeta, vienen afrontando actualmente y de cara al futuro. El origen histrico, cientfico y poltico de este estado de cosas puede hallarse a partir del Informe Brutland al Club de Roma de 1972, elaborado por Meadows et al., Los lmites del crecimiento, Mxico, F.C.E.; este texto es continuado por el segundo informe al Club de Roma (1974) elaborado por Mesarovic M. y Pestel, E., La humanidad en la encrucijada, Mxico, F.C.E., (1975).

13

Es decir, en la base de la heurstica, ulteriormente, se encuentra el tema y el problema

mismo de la vida, as: cmo cuidar y hacer posible la vida? Cmo desarrollar

acciones, teoras y mtodos novedosos que hagan posible la vida, y cada vez ms

posible? Estas consideraciones no son exageradas. En efecto, de acuerdo con Leclercq,

la heurstica es una de las manifestaciones de la vida que se opone al incremento de la

entropa (1988: 5), una afirmacin fuerte que, sin embargo, en el texto del autor

mencionado no tiene ninguna ampliacin ni argumentacin adicional. No obstante la

importancia de este autor belga para el desarrollo de la heurstica contempornea, entre

su obra no hay ningn desarrollo sistemtico, digamos- acerca de la entropa, la

termodinmica clsica o la termodinmica del no-equilibrio, la no-linealidad, en fin, en

torno a los temas y problemas propios de los sistemas complejos no-lineales, que es

donde se inscribe en rigor el tema de la entropa. En una palabra, el estudio de los

fenmenos, comportamientos y sistemas alejados del equilibrio y que con el objeto

propio de la termodinmica del no-equilibrio, este texto, como lo mostraremos

paulatinamente, quiere, adicionalmente, suministrar bases para esta idea fundamental.

En efecto, desde una perspectiva ms amplia, la biologa en realidad la nueva

biologa17- sostiene que la vida y el conocimiento conforman una sola y frrea unidad.

Los primeros en exponer esta idea fueron H. Maturana y F. Varela (1990). Su trabajo

abri una novedosa comprensin y explicacin tanto acerca del conocimiento como de

los sistemas vivos. El conocimiento es una sola cosa con la vida. Toda interaccin

de un organismo, toda conducta observada, puede ser valorada por un observador como

un acto cognoscitivo. De la misma manera, el hecho de vivir de conservar

ininterrumpidamente el acoplamiento estructural como ser vivo- es conocer en el mbito

del existir. Aforsticamente: vivir es conocer (1990: 149). Esta idea ha sido divulgada

ms ampliamente recientemente gracias a F. Capra (1998). Pero desarrollos ms slidos

y consecuencias ms amplias de la idea pionera de Maturana y Varela se encuentra en S.

Kauffman, B. Goodwin, R. Sol.

Pues bien, los organismos vivos afirman la vida y la hacen posible sobre la base de la

invencin y del descubrimiento. Y precisamente por ello el descubrimiento y la 17 Se conoce como nueva biologa aquella que, fundada sobre la teora de la evolucin, incorpora y desarrolla elementos propios de las ciencias de la complejidad. En una palabra, la nueva biologa es el resultado de la conjuncin entre biologa, ecologa y termodinmica del no-equilibrio.

14

invencin se oponen a la entropa. En una comprensin al mismo tiempo ms amplia y

radical, Margulis y Sagan afirman: La capacidad de inteligencia y de tecnologa no

pertenece especficamente a la especie humana, sino a todo el conjunto de la vida

(2001: 56)18.

Como quiera que sea, el conocimiento coincide con y se expresa en su forma ms

acabada en y como ciencia en el sentido ms amplio y desprevenido de la palabra

(legein). Un esfuerzo considerable en el trabajo cientfico y en la formacin cientfica

consiste en la sistematizacin de los mtodos fundamentales de la ciencia. Pues bien, en

esta sistematizacin la invencin desempea, sin lugar a dudas, el papel principal. Se

trata, notablemente del surgimiento de hiptesis, formulacin de problemas, planeacin

y ejecucin de la investigacin, solucin de problemas, resultados esperados, relevancia

de la investigacin.

3-. Concepcin de problemas y tipos de problemas

Ahora bien, desde el punto de vista de la coherencia interna de las teoras,

explicaciones, modelos, simulaciones y enfoques, la plausibilidad cientfica se

encuentra en correspondencia directa con las inferencias; esto es, con el hecho de que

las inferencias sean plausibles. En una palabra, la puerta de entrada a la plausibilidad es

el captulo, de la lgica, sobre las inferencias; pero a su vez, la puerta de entrada a las

inferencias, por as decir, es a travs de las inferencias probables19. El problema de las

inferencias vlidas y, concomitantemente, el problema de la induccin, merecen por

18 Margulis y Sagan Microcosmos-, a propsito de la tcnica, que no es un rasgo distintivamente humano. Una ampliacin de esta idea se encuentra en (Maldonado, BT y BP). 19 Las inferencias son de distinto tipo. De un lado, las inferencias transductivas son aquellas en las que la conclusin tiene el mismo grado de generalidad o de particularidad que las premisas, de tal suerte que la novedad del conocimiento obtenido consiste en transferir las relaciones establecidas entre el trmino medio y los extremos, formulndola como relacin entre los trminos extremos. Esta inferencia comprende a su vez: inferencias por igualdad, inferencias por simetra, inferencias por homologa, inferencias por desigualdad, inferencias por vinculacin, inferencias por referencia, inferencias por analoga. De otra parte, las inferencias inductivas se caracterizan por que las conclusiones obtenidas tienen mayor grado de generalidad que las premisas. Las inferencias inductivas pueden, a su vez, ser de trece tipos, as: inferencia por enumeracin completa, por coligacin, por induccin matemtica, por recurrencia, por reconstruccin, por induccin amplificadora, por muestreo, por estadstica, por concordancia, por diferencia, por concordancia y diferencia, por residuo, por variaciones concomitantes (de Gortari, E., 1965). Como quiera que sea, la forma ms general y al mismo tiempo consistente y desprevenida de acercarnos al problema de las inferencias es el de las inferencias probables. Induccin y probabilidad son los ttulos genricos que abren y fundan a la vez a la investigacin cientfica.

15

tanto un lugar destacado con respecto a la invencin y descubrimiento de resultados en

esa clase de trabajo y de conocimiento que es la ciencia y la teora. Puntualmente dicho:

la novedad del conocimiento cientfico se funda en un tipo determinado de inferencia.

Es claro, sin embargo, que generalmente los investigadores no saben exactamente de

qu clase de inferencia se trata o con qu clase de inferencia han trabajado. Cuando ello

sucede, le corresponde al lgico hacer explcita la clase de inferencia utilizada.

Idealmente, el cientfico o el terico deben ser capaces de establecer el tipo (o tipos) de

inferencia(s) en las que se fundan los descubrimientos y las invenciones tericas y

experimentales.

La induccin constituy el pilar mismo de la racionalidad desarrollada, en contraste con

el pensamiento medieval, por la modernidad a partir de Bacon. Pero fue slo gracias a

Hume que se reconoci explcitamente el problema de justificacin fundamentacin-

de las inducciones. Este problema permaneci sin solucin hasta Popper. En efecto,

como lo observa reiteradamente Popper, ya a partir de la Lgica de la investigacin

cientfica, l ha resuelto el problema de la induccin. Se conoce con el nombre del

problema de la induccin la cuestin acerca de si estn justificadas las inferencias

inductivas, o de bajo qu condiciones lo estn (1977: 27). La solucin popperiana

puede enunciarse de dos maneras, as: la lgica de la induccin corresponde

exactamente a la lgica de la investigacin cientfica, la cual consiste exactamente en un

proceso continuado e inacabado de produccin del conocimiento y de acercamiento a la

verdad. Desde este punto de vista, el problema filosfico de la verdad es resuelto por

Popper en trminos del propio proceso de investigacin, que es esencialmente

adecuado, esto es, aproximativo. Un segundo modo de esclarecer la induccin consiste

sencillamente en reconocer que toda induccin es en realidad una deduccin. Mientras

que la conclusin que se deriva de la primera caracterizacin de la induccin es que la

ciencia es un sistema esencialmente abierto, la consecuencia que se extrae de la segunda

caracterizacin es que el proceso de eleccin de las observaciones y la eleccin de los

mtodos y procedimientos experimentales est de entrada cargado o definido por una

toma de posicin previa por parte del investigador.

Ahora bien, si el tema de la induccin ha quedado resuelto, queda entonces an

pendiente el tema de la justificacin, es decir, la gnesis y validacin de las teoras

cientficas o de los modelos explicativos.

16

A partir del tema de la plausibilidad de las inferencias cabe comprender una idea con

fuertes y serias consecuencias de cara al problema de la produccin de innovaciones es

decir, de la heurstica-. Se trata, en palabras de K. Popper, del reconocimiento segn el

cual las teoras no son nunca verificables empricamente. Pero si ello es as, como es

efectivamente el caso, entonces el tema de las invenciones y descubrimientos, que

constituye, indudablemente el sentido mismo y el significado de la ciencia en su sentido

ms fuerte, surge de manera directa ante la mirada. No existe, en absoluto, un mtodo

lgico de tener nuevas ideas, ni una reconstruccin lgica de este proceso, afirma con

razn Popper (1977: 31).

Vale la pena hacer una observacin puntual sobre esta idea. La lgica en la que piensa

Popper es, evidentemente, la lgica formal clsica. Pues bien, en el marco de esta lgica

es imposible, a todas luces, que una idea nueva pueda producirse, supuesto justamente

el carcter deductivo de la lgica. En efecto, la deduccin no permite, por definicin,

jams nada que no est ya contenido o posibilitado por ella misma. En general, los

sistemas de pensamiento deductivos (o hipottico-deductivos) no permiten, por

definicin, absolutamente ninguna generacin de novedades, y cualquier produccin de

conocimiento nuevo debe estar condicionado y posibilitado por el cuerpo mismo de

dicho sistema deductivo. En una palabra, todos los sistemas deductivos son cerrados y

autorreferenciales20.

Pero no es necesario ni inevitable que la nica lgica de la investigacin cientfica haya

de ser la lgica formal clsica. Notablemente, si se asumen otras lgicas, en particular

las lgicas no-clsicas llamadas en ocasiones igualmente sistemas alternativos de

notacin-, es posible que s podamos obtener ideas nuevas de manera lgica, puesto que

entonces la lgica no se asimila ya a, ni se funda en, la deduccin. Las lgicas no-

clsicas no constituyen dominios cerrados de conocimiento y, por el contrario, ponen de

manifiesto que el mundo es, en realidad, un sistema abierto. Ejemplos de las lgicas no-

clsicas son la(s) lgica(s) del tiempo llamadas tambin lgicas temporales-, las

lgicas polivalentes y en especial un captulo suyo que es la lgica difusa, las lgicas

20 Las consecuencias prcticas de esta idea, en esferas como la sociedad, la cultura, la poltica y otras, es muy fuerte, y da lugar, consiguientemente, a sistemas igualmente cerrados.

17

paraconsistentes, la lgica de la relevancia. Sera til e importante extendernos sobre

estas lgicas, pero para los efectos de este texto, puede ser suficiente esta indicacin.

Una ampliacin de este punto debe quedar para otro momento.

Contra la idea mencionada de Popper, I. Lakatos afirma en Proofs and Refutations, que

aunque, efectivamente, no hay una lgica del descubrimiento en el sentido preciso de

que obtenga resultados con certeza, s hay una lgica falible del descubrimiento, esto es,

del progreso cientfico. Lakatos denomina a sta, lgica de la heurstica21. Es en este

sentido como empleamos aqu este trmino, y por ello mismo es equivalente aqu

hablar, indistintamente, de lgica de la heurstica o tambin de heurstica filosfica.

Gracias a Lakatos podemos acortar el camino hacia la heurstica, dejando, por lo pronto,

en suspenso, una consideracin en profundidad acerca de las lgicas no-clsicas.

El problema nuclear de la heurstica filosfica queda definido en torno a los problemas.

En efecto, la invencin y el descubrimiento cientficos existen y se llevan a cabo, en el

mundo contemporneo, como el sentido y la prctica de la investigacin misma.

Ciertamente que la palabra investigacin ya exista entre los griegos notablemente-:

historia, setemi, con la cual se quera denotar convertir algo en tema; esto es, en objeto

de trabajo y de bsqueda. Pero es apenas en el siglo XX cuando surgir el concepto de

investigacin en el marco de los programas de investigacin cientfica. Tal es,

puntualmente dicho, la contribucin de Lakatos. Pues bien, el ncleo de la investigacin

cientfica consiste en la formulacin y bsqueda de solucin de problemas.

Quisiera mencionar dos caminos de acceso a, y clasificacin de, los problemas de

investigacin en ciencia y en filosofa, como las dos formas fundamentales de la

investigacin.

21 A partir de esta idea de Lakatos se introduce, por primera vez en la historia, el problema difcil al interior de la lgica formal y de la filosofa de la lgica- de la falibilidad o la infalibilidad de la lgica. La idea bsica, formulada inicialmente por Quine, es que la lgica es revisable; esto es, que podramos estar equivocados acerca de las verdades de lo que es la lgica. Pero que la lgica sea revisable exige absolutamente que las razones para su revisin sean slidas, fundadas y bien justificadas.

18

De un lado, los problemas cientficos y tericos se definen en funcin de la complejidad

combinatoria22. De este modo, el lgebra, en su sentido al mismo tiempo lgico,

matemtico y filosfico se constituye en el marco general de clasificacin y estudio de

los problemas. Ahora bien, la incorporacin del lgebra a la lgica tiene que ver con el

desarrollo o la transformacin de la lgica como lgica matemtica, que es la obra de G.

Boole en su El anlisis matemtico de la lgica de 1847 (traduccin al espaol: 1984).

De hecho, Boole, junto con Peirce y Frege son los padres de la lgica simblica que

constituye una de las puertas de acceso a las lgicas no-clsicas. Puntualmente dicho, el

sentido del anlisis lgico no consiste para Boole, como s lo haba sido en la tradicin

hasta l, en la interpretacin de los smbolos usados, sino exclusivamente en sus leyes

de combinacin23. La combinatoria consiste, bsicamente, en la condensacin de

problemas de tipo probabilstico. La solucin de problemas de tipo combinatorio son los

algoritmos.

Pues bien, a partir de la combinatoria distinguimos problemas combinatorios de

optimizacin. Esta clase de problemas se dividen en dos, as: de un lado, los problemas

que se pueden resolver mediante un algoritmo que funciona en un tiempo polinmico se

denominan problemas fciles. Esta clase de problemas se designan como P. Aquellos

problemas para los cuales se conocen algoritmos que necesitan un tiempo polinomial

para ofrecer la solucin ptima, se dice que pertenecen a la clase P. Esta clase de

problemas se considera que son resolubles eficientemente. Por su parte, una clase de

problemas que se presume ms general es aquella que se puede resolver en un tiempo

polinmico no determinista. Se trata de los problemas NP. Esta clase de problemas se

conoce como problemas difciles. El ttulo genrico en el que se inscriben ambas clases

de problemas es el de lgebra de las soluciones.

Ahora bien, la mayora de los principales problemas de optimizacin pertenecen a la

otra clase de problemas, la denominada NP, en la cual estn incluidos aquellos

problemas para los que no se conoce un algoritmo polinomial de resolucin, aunque s 22 En contra de la idea extendida ampliamente por los metodollogos, un problema notablemente: un problema cientfico o terico- no consiste en preguntas ni se formula en la forma de preguntas. Las preguntas se responden, mientras que los problemas se resuelven. Una pregunta no es otra cosa que una proposicin entre dos signos de interrogacin; por su parte, un problema se concibe. 23 Vale mencionar el principal antecedente en este desarrollo de la lgica por parte de Boole. Se trata de la lgica como ars combinatoria de R. Lull.

19

sea posible, dada una solucin, comprobar en un tiempo polinomial si su coste es mejor

que un determinado valor.

Slo los problemas en P son algortmicamente resolubles de manera eficiente pero, si es

as, es natural que P NP. Si lo contrario tambin ocurriera, es decir si P NP, querra

decir que para la mayora de los problemas de inters existen algoritmos eficientes de

resolucin. Sin embargo, hasta hoy, nadie ha podido demostrar ni que la igualdad P =

NP sea cierta, ni tampoco que haya problemas en NP que no estn en P. Esta es una de

las ms importantes cuestiones que actualmente tiene abiertas las matemticas. Con y

desde las matemticas, se trata quizs del ms serio problema relativo a la estructura,

clasificacin y trabajo en ciencia con y a partir de problemas.

En 1971, trabajando sobre los problemas NP, Cook demostr que hay problemas en NP

que son, a su vez, especialmente difciles. Cook los denomin problemas NP-

completos. Esta clase de problemas, que constituyen en realidad la mayora de todos los

problemas verdaderamente relevantes, son aquellos que adems son NP-duros; es decir,

tienen la peculiaridad de que todos los problemas en NP pueden ser reducidos

polinomialmente a ellos, o lo que es lo mismo, que si se puede dar una solucin en un

tiempo polinomial para uno de ellos, se podra dar tambin para todos los de NP. En tal

caso, N sera igual a NP. Sin embargo, el hecho de que nunca nadie haya podido

encontrar algoritmos eficientes para problemas NP-completos lleva a pensar a la

mayora de los investigadores que una vez se demuestre que un problema pertenece a

esa clase, ya no merece la pena tratar de buscar algoritmos eficientes para l, (Adenzo et

al., 1996; Stewart, 1998).

De otra parte, al mismo tiempo, los cosmlogos, tanto como en general tambin la

filosofa de la ciencia, dividen las teoras en dos grupos principales a partir de los

problemas constitutivos de esas teoras. Se trata de los problemas de categora 1 y los de

categora 224. Los primeros, pueden ser trabajados al interior de los contextos corrientes

del estado del conocimiento. Quizs necesitan de nuevos modelos, de nuevos conceptos

y categoras, de nuevos enfoques y metodologas, de nuevas intuiciones incluso y hasta

de nuevos modos de decir las cosas, pero, en cualquier caso, entran dentro de lo que

24 He considerado esta clase de problemas en Maldonado, C.E., Biopoltica de la guerra, Bogot, Siglo del Hombre, 2003, captulo IV: la lgica de contrafcticos y la filosofa poltica, pgs. 155-171.

20

Kuhn denomina la ciencia normal. Es decir, se trata de problemas que pueden ser

abordados con base en la tradicin, el estado de la discusin y las leyes conocidas. Este

grupo de teoras entra dentro de, y da lugar a, lo que conocemos como la corriente

normal de las discusiones tericas (mainstream theories mainstream problems). Por

su parte, los problemas de categora 2, propiamente hablando, se encuentran por fuera

de los lmites y fronteras del lenguaje cientfico y filosfico (episteme), tal y como est

construido actualmente. Este segundo grupo se ilustra particularmente en el hecho de

que hay cosas que no sabemos, y no sabemos muy bien por qu razn, o tambin, que

existen cosas acerca de las cuales no entendemos por qu razn no las entendemos.

Los problemas de categora 1 son problemas fciles y por consiguiente no relevantes, en

tanto que los de categora 2 corresponden a NP, y son, ms exactamente, NP-completos.

En un sentido menos terico, podemos decir que la mayora de problemas reales que

encontramos en la direccin de operaciones, los problemas de punta en el conocimiento,

aquellos que manifiestamente apuntan a, conducen hacia o exigen el corrimiento de las

fronteras del conocimiento, son del segundo tipo.

Todo consiste en, y se reduce, por consiguiente, a establecer si existen algoritmos de

solucin o no. En su sentido ms instrumental, la bsqueda de y el trabajo con

algoritmos se denominan heursticas25. En el estudio de los sistemas complejos no

25 En este contexto, es preciso hacer referencia a las nuevas metaheursticas en la definicin y abordaje en la resolucin de problemas de tipo combinatorio. Estas son: a) Recocido simulado (simulated annealing): hace uso de conceptos originalmente descritos por la mecnica estadstica. Se aplica a la resolucin de complejos problemas combinatorios, as como en el estudio de los comportamientos microscpicos de los cuerpos; se estudian usualmente las propiedades de equilibrio. Se destaca aqu el llamado algoritmo de metrpolis. Sus principales aplicaciones son en el diseo de circuitos VLSI, comunicaciones, teora de grafos, investigacin operativa, fsica y geofsica, biofsica, bioqumica y biologa molecular, redes neuronales y otras aplicaciones; b) Algoritmos genticos: Es posible encontrar soluciones aproximadas a problemas de gran complejidad computacional mediante un proceso de evolucin simulada. Se trata de tcnicas de bsqueda basadas en la mecnica de la seleccin natural y la gentica. Se trabaja en la exploracin de un espacio de bsqueda en paralelo y se trata de encontrar la solucin ptima a problemas de optimizacin combinatoria de gran escala a partir de las caractersticas de la evolucin o de los sistemas evolutivos. Anlogamente a como sucede en la evolucin natural, la evolucin simulada estar diseada para encontrar cada vez mejores cromosomas mediante una manipulacin ciega de sus contenidos. El trmino ciega se refiere al hecho de que el proceso no tiene ninguna informacin acerca del problema que est tratando de resolver, exceptuando el valor de la funcin objetivo; c) Bsqueda tab: Es bsqueda por entornos. Gua un procedimiento de bsqueda local para explorar el espacio de soluciones ms all del ptimo local. Al igual que en la bsqueda local, la bsqueda tab selecciona de modo agresivo el mejor de los movimientos posibles en cada paso. Pero a diferencia de la bsqueda local, la bsqueda tab permite moverse a una solucin del entorno que no sea tan buena como la actual, de modo que se pueda escapar de ptimos locales y continuar estratgicamente la bsqueda de soluciones an mejores. Se basa en la premisa de que para poder calificar de inteligente la solucin de un problema, debe incorporar memoria adaptativa y exploracin sensible (responsive). El uso de memoria adaptativa

21

lineales el trabajo con la heurstica no solamente es muy comn, sino, se ha revelado de

gran ayuda.

4-. Carcter instrumental de la heurstica

La heurstica usualmente propone estrategias (heursticas) que guan el descubrimiento.

Se trata de procedimientos simples, a menudo basados en el sentido comn, que se

supone ofrecern una buena solucin (aunque no necesariamente la ptima) a problemas

difciles, de un modo fcil y rpido. Para ello, el procedimiento consiste sencillamente

en proponer unos algoritmos que satisfagan la solucin de un problema de suerte que

sea posible avanzar, o bien hacia otro(s) problema(s) adyacentes, o bien en la derivacin

y eventual aplicacin de los enunciados contenidos en el problema.

Los procesos de bsqueda de soluciones tienen que ver con las clases de matemticas

empleadas26. Ahora bien, hay muchas clases de matemticas, las cuales se dividen en

tres grandes dominios o estilos. De un lado, estn aquellas que se ocupan de la pura

demostracin de la existencia. Esta clase de matemticas sostienen que hay un objeto

contrasta con diseos desmemoriados tales como los que se inspiran en metforas de la fsica y la biologa, y con diseos de memoria rgida, como aquellos ejemplificados por ramificaciones y acotamiento y sus primos de IA. El nfasis en exploracin sensible en bsqueda tab, ya sea en una implementacin determinstica o probabilstica, se deriva de la suposicin de que una mala eleccin estratgica puede producir ms informacin que una buena eleccin al azar. Es usual aqu trazar la distincin entre memoria de corto y de largo plazo; memoria basada en recencia (eventos recientes) y en frecuencia; d) Grasp (greedy randomized adaptive search procedure) (Procedimientos de bsqueda vidos, aleatorios y adaptativos): Es la ms joven de las metaheursticas. Dirige la mayor parte de su esfuerzo a construir soluciones de alta calidad que son posteriormente procesadas con el fin de conseguir otras an mejores. Consta generalmente de dos pasos: la fase de construccin y el procedimiento de bsqueda local. En el primero, se construye una solucin tentativa, que luego es mejorada mediante un procedimiento de intercambio hasta que se llega a un ptimo local. Este mtodo es a la vez devorador, aleatorio y adaptativo. Aplicaciones: secuenciacin, programacin y planificacin, grafos, cobertura de conjuntos, problemas de localizacin, problemas de transporte, asignacin cuadrtica, lgica; e) Redes neuronales: Intentan conseguir buenos resultados basndose en una densa interconexin de unos sencillos nodos computacionales llamados neuronas. Una red neuronal puede expresarse mediante un grafo dirigido en el que los nodos interconectan dos tipos de enlaces: sinpticos y de activacin. La sinpticos mantienen una relacin de input-output lineal, multiplicndose la seal de entrada por el peso sinptico de la unin para generar la seal de salida. Los enlaces de activacin representan una relacin no-lineal entre nodos incidentes. Hay varias arquitecturas de la red neuronal artificial: redes por capas, redes recurrentes, redes de conexin lateral. Problema de los mltiples viajantes de comercio (multiple traveling salesman problem), problema de las rutas de vehculos. 26 Una observacin importante. Pensar matemticamente equivale exactamente a pensar en trminos de estructuras y segn si esas estructuras se conservan o se modifican. As, las matemticas no consisten en, ni se reducen a, nmeros, frmulas, ecuaciones, etc. Estas son siempre tan slo ilustraciones o compresiones de las estructuras que piensan y con las que trabajan los matemticos. En una palabra, estas estructuras corresponden a lo que los filsofos denominan conceptos.

22

con determinadas propiedades que debe existir necesariamente, pero sin que se ofrezcan

mtodos para hallarlo. De otra parte, encontramos las tcnicas ms o menos

constructivas cuya funcin consiste en aportar una descripcin ms explcita de los

resultados u objetos deseables. Finalmente, en otro lugar, se encuentran los algoritmos,

en el centro de esta bsqueda; son plenamente constructivos, procedimientos

perfectamente definidos, garantizados para calcular con total precisin aquello que se

necesite, a condicin de que esperemos el tiempo suficiente, pero, en todo caso, finito o

limitado (Stewart, 1998). Entre estos ltimos, se destacan, precisamente, los algoritmos

heursticos.

Son varios los factores que pueden hacer interesante la utilizacin de algoritmos

heursticos para la resolucin de un problema (Adenzo et al, 1996):

a. Cuando no existe un mtodo exacto de resolucin o ste requiere mucho tiempo

de clculo o memoria. Ofrecer entonces una solucin que sea slo

aceptablemente buena resulta de inters frente a la alternativa de no tener

ninguna solucin en absoluto.

b. Cuando no se necesita la solucin ptima. Si los valores que adquiere la funcin

objetivo son relativamente pequeos, puede no merecer la pena esforzarse (con

el consiguiente coste de energa, tiempo y dinero) en hallar una solucin ptima

que, por otra parte, no representar un beneficio importante respecto a una que

sea simplemente sub-ptima.

c. Cuando los datos son poco fiables. En este caso, cuando el modelo es una

simplificacin de la realidad, puede carecer de inters buscar una solucin

exacta, dado que de por s sta no ser ms que una aproximacin de la real, al

basarse en datos que no son los reales.

d. Cuando limitaciones de tiempo, espacio (para almacenamiento de datos), etc.,

obliguen al empleo de mtodos de rpida respuesta aun a costa de la precisin.

e. Como paso intermedio en la aplicacin de otro algoritmo. A veces son usadas

soluciones heursticas como punto de partida de algoritmos exactos de tipo

iterativo)

En otras palabras, desde este punto de vista, la heurstica no consiste en la bsqueda de

una solucin exacta. Por lo dems la idea de respuestas y soluciones exactas, tanto

23

como la de medidas e indicadores exactos no se aplica ya en el estudio de los problemas

llamados reales en el mundo, una vez que se considera su carcter complejo en el

sentido preciso de las ciencias de la complejidad; es decir, una vez que descubrimos y

nos ocupamos con rasgos como no-linealidad, sorpresa y emergencia, criticalidad

autoorganizada, equilibrios inestables, y otros semejantes. Exactamente en este sentido,

el trabajo con la heurstica est marcado por incertidumbre, sinergia, no-linealidad. Es

importante observar que una ventaja considerable que presentan las heursticas respecto

a las tcnicas que buscan soluciones exactas es que, por lo general, permiten una mayor

flexibilidad para el manejo de las caractersticas del problema27. As, el tema que surge

ante la mirada reflexiva es el de las correspondencias entre flexibilidad y robustez.

D. Dennett (1995) ha llamado fuertemente la atencin sobre el hecho de que los

procedimientos algortmicos constituyen, por s mismos, una forma de bsqueda

riesgosa dado que no encuentran nada, sino, mejor an, llevan a cabo la tarea especfica

que se les ha encomendado o que permiten, en una cantidad de tiempo establecido; a

saber, un tiempo polinomial. El mrito de los algoritmos heursticos es bsicamente el

de que tienden a un resultado altamente satisfactorio, supuesta la limitacin del

tiempo28. El contexto en el que se sita Dennett y del cual se ocupa es el de la

inteligencia artificial29. As, todo depende, ulteriormente, de la habilidad de

programacin, para lo cual la ayuda de los ingenieros y expertos en sistemas de

computacin resulta siempre indispensable. Los lmites y los alcances de los

procedimientos heursticos coinciden, plano por plano, con los de los programadores de

estos algoritmos.

Recientemente, gracias al mismo tiempo a la dificultad de los problemas y como una

bsqueda de solucin a los mismos, el trabajo de los programadores de computadoras

resulta de una importancia creciente, y ello con independencia del rea del

27 Me he ocupado de este tema en (Maldonado, 2004b). 28 You can bet your life on them, dice no sin humor- Dennett refirindose a los algoritmos heursticos, (1995: 210). 29 Hay dos tipos de disciplinas emparentadas, pero crecientemente especficas. De una parte, est la inteligencia artificial (IA), consistente, desde el punto de vista metodolgico en el trabajo up-down; de otro lado, se encuentra la vida artificial (VA) que, en contraste, trabaja bottom-up. Hay serias implicaciones que se desprenden de cada especificacin. Estas implicaciones se extienden a dominios tan diversos como la computacin, la lgica, la filosofa y la cultura.

24

conocimiento que se adopte. Los programas de simulacin se erigen, as, como clave en

el estudio del lgebra de las soluciones. En este sentido, la medicin de un problema en

funcin del o los tiempos polinomiales constituye la principal gua para emprender

mecanismos de bsqueda de soluciones y dems. H. Pagels (1991) fue uno de los

primeros en llamar fuertemente la atencin acerca de la importancia de la computacin

y los computadores en el trabajo con sistemas complejos no-lineales y, por extensin, en

la sociedad del conocimiento. Las razones para esta importancia es doble: compresin

de la informacin, y computacin/computabilidad de la informacin o del

conocimiento.

El inters por la heurstica ha adoptado una perspectiva preferencialmente instrumental,

y slo hasta muy recientemente, y siempre de manera inacabada, disponemos de los

elementos que permiten el establecimiento de una ciencia heurstica. Sin embargo, el

desarrollo, la formalizacin y la incorporacin social de la heurstica como ciencia es

algo que todava se encuentra, estadsticamente hablando (es decir, en trminos de

incorporacin social y cultural), muy lejos de alcanzar un nivel siquiera satisfactorio.

Afortunadamente, gracias al papel de la simulacin y el desarrollo de las ciencias de la

complejidad, esta distancia puede ser superada en un tiempo relativamente corto. Pero

esta especificidad ha tendido a limitar el desarrollo de la heurstica por cuanto se la

reduce a una comprensin meramente instrumental30. Es importante, por tanto, atender

al tema de los procedimientos algortmicos con cuidado, sin extralimitar sus propias

posibilidades notablemente de cara al desarrollo de la heurstica como ciencia, y que

por lo que precede, coincide con el desarrollo mismo de una teora de fenmenos

sorpresivos, emergentes, no-lineales.

Quisiera insistir en este punto: el sentido y el significado de la heurstica tiene que ver

con el sentido y la finalidad de la ciencia misma. Este es, seguramente, uno de los temas

gruesos ms importantes procedente de la filosofa de la ciencia, tanto como de la teora

del conocimiento. Pero hay que decir, asimismo, que este significado y sentido no se

30 Esta ltima afirmacin tiene que ver con la comprensin ms usual acerca de las ciencias de la complejidad, incluso entre quienes se dedican con seriedad a ellas. Se trata, en efecto, de la idea segn la cual, el trabajo en complejidad es eminente o preferencialmente de simulacin. Esta creencia olvida que ya desde el propio Instituto Santa Fe, en 1994 se evalu la sobreacentuacin de la simulacin y, en contraste, la ausencia y necesidad de una teora de los sistemas complejos (Cowen, et al., 1994). An hoy carecemos de una teora semejante, y sta constituye, a todas luces y sin la menor duda, la punta de trabajo e investigacin sobre las ciencias de la complejidad.

25

reduce tan slo a estas reas, y que, por el contrario, interpelan de manera directa e

inmediata a toda esfera del conocimiento ocupada seriamente con la produccin o

generacin de conocimiento novedoso.

Pues bien, uno de los problemas ms agudos al respecto es y sigue siendo ste: qu es

ciencia, es decir, ms exacta y radicalmente, qu es una buena teora. Una de las

caractersticas, exigencias y supuestos, al mismo tiempo, de lo que constituye una buena

teora tiene que ver con la apropiacin y el despliegue de un pensamiento crtico. Pero si

ello es as, entonces el tema sobre en qu consiste dicho pensamiento y cmo se hace

para tenerlo debe ser objeto de tematizacin directa y abierta, y no puede librarse al

azar. Particularmente de cara a la construccin de la sociedad del conocimiento, este es

un tema que en manera alguna puede darse por sentado ni ser dejado de lado, ni siquiera

provisoriamente.

El ms importante y difcil problema en la investigacin cientfica no tiene que ver tanto

con la construccin formal del proyecto de investigacin y con su realizacin, sino con

el marco y las implicaciones fuertes del mismo. En una palabra, el problema estriba en

la novedad de la investigacin propuesta y lograda. El problema se enuncia, de manera

sucinta, radicalmente as: qu es una buena teora? Cmo hacer para tener buenas

ideas? Cmo hacer para crear? Es ste o aquel, segn el caso, un buen modelo

explicativo y por qu?31.

El tema de base en la investigacin cientfica consiste, sin duda, en la capacidad de

elaborar buenas explicaciones. La finalidad terica de la ciencia consiste exactamente

en este punto: lograr una buena explicacin de los fenmenos, comportamientos y

sistemas estudiados. Pero una buena explicacin es, sencillamente y de entrada, aquella

que logra aportar elementos, visiones, aproximaciones, mtodos y lenguajes novedosos

y slidos32.

31 La traduccin psicolgica de esta pregunta es: cmo hacer para ser inteligentes? Otras preocupaciones de tipo antropolgico, econmico en el sentido de la economa poltica-, poltico y cultural pueden derivarse sin dificultad de este lugar. Pero no es mi inters aqu ilustrar en qu sentido y de qu manera tienen lugar. 32 Resultara banal aqu poner de manifiesto que la forma como ello tiene lugar no es, en absoluto, de manera caprichosa, voluntarista ni arbitraria. El papel de la comunidad cientfica, con todo y sus luchas internas y externas, resulta aqu y siempre, fundamental. Esta es un idea sobre la cual Kuhn puso fuertemente el acento y que, sin embargo, no ha sido reconocido suficientemente.

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De esta suerte, podemos decir que una buena teora es una teora heurstica. Mediante

esta expresin es preciso reconocer aquellas teoras -heursticas! que han sido

formalizadas de manera parcial. La formalizacin hace referencia sencillamente a un

cuerpo argumentativo slido, una sintaxis bsica bien definida, y acaso tambin a un

aparato lgico y/o matemtico formal que sirva ya sea como punto de partida, o bien

como gua para los eventuales desarrollos posteriores de la teora. Hago aqu referencia

expresamente a criterios internalistas.

Una observacin puntual. En esta labor de desarrollo de una buena teora que sea

heurstica33, es importante atender al hecho de que la pregunta moderna ya no es por el

qu, ni el por qu en el sentido causal, sino por el cmo y por los efectos de las causas.

Esta es un llamado sobre el cual la voz y la obra de I. Prigogine es pionera, pero sobre la

cual son numerosas ya las voces.

La racionalidad de la ciencia no puede reducirse a identificar un ideal normativo

distintivo de la ciencia con respecto al cual nuestras acciones y teoras cientficas tengan

que adecuarse. Tal es la idea de ciencia (hipottico-)deductiva. Por el contrario, la

racionalidad de la ciencia surge como la interfase entre los logros propios de la

investigacin cientfica supuestos aspectos tales como el rigor, la coherencia, la

pertinencia, la relevancia, la innovacin, y otros-, y su relevancia y apropiacin sociales.

Pues bien, el hilo conductor entre ambos trminos est tejido por la heurstica.

En efecto, ms exactamente, el basamento de la investigacin cientfica no es otro que

el desarrollo de la actitud positiva y que no consiste en otra cosa que en el problema de

cmo formar un espritu cientfico deliberada y radicalmente libre34. En verdad, este es

33 No toda teora es heurstica. Esto plantea serios cuestionamientos que tienen que ver, por ejemplo, con el carcter ideolgico de una teora, con su aspecto instrumental, con el grado de radicalidad o de normalidad, en el sentido kuhniano de la palabra, o acaso tambin con la universalidad de la misma. Todos estos son temas centrales cuya competencia primera, aunque no exclusiva, es la filosofa de la ciencia y la teora del conocimiento. 34 Es preciso recordar dos hechos filosficos, polticos y culturales al mismo tiempo. De un lado, los representantes del positivismo y sus variantes el neopositivismo y el empirismo lgico- siempre han cumplido un papel crtico de cara a estructuras verticales y dominantes de poder. De otra parte, al mismo tiempo, el positivismo y sus variantes se ha caracterizado por un espritu particularmente abierto. En ambos hechos hay que advertir que la base de la formacin ha sido tradicionalmente un trabajo slido en

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el ms difcil trabajo en ciencia y en formacin cientfica. La forma como, en trminos

genricos, se expresa esta dificultad consiste en los criterios de demarcacin: ciencia -

pseudo-ciencia, sin duda, el ms importante problema, dicho negativamente, de la

epistemologa y la filosofa de la ciencia. El contexto social, espiritual y cultural en el

que estos criterios de demarcacin adquieren un significado particularmente agudo es el

de la sociedad del conocimiento, y la forma ms genrica como se expresa se condensa

en el ttulo del pensar. Esta idea exige, sin embargo, una observacin puntual. Esta

observacin tiene que ver con la manera como se enlazan y se implican recprocamente

dos cosas: la actitud positiva, y el pensar. A fin de mostrar cmo se tejen ambas ideas

vale la pena dirigir la mirada hacia M. Heidegger como a uno de los filsofos

contemporneos que si bien no tiene ninguna afinidad ni proximidad con el espritu

positivo, s puede hacer una importante contribucin con respecto al pensar.

5-. El problema del pensar

En el marco de la heurstica filosfica Heidegger puede ser considerado a pesar suyo,

incluso- como un antecedente importante en el surgimiento de la heurstica. La razn

estriba en la distancia la crtica, en realidad- con respecto a la ciencia y la filosofa

tradicionales, a partir de la Grecia clsica y hasta nuestros das, siendo filosofa y

ciencia las dos formas principales de la racionalidad occidental. Frente a ellas, contra

ellas en rigor, Heidegger postula la necesidad de pensar.

En 1963, con motivo de una celebracin convocada por la UNESCO en torno a

Kierkegaard, M. Heidegger presenta un texto sorprendente a la luz de la investigacin

filosfica, y relevante en el contexto de la ciencia de la heurstica. Se trata de la

conferencia: El final de la filosofa y la tarea del pensar (1963). En realidad, este es el

texto que resume las clases dictadas en 1951-52 en la Universidad de Friburgo con el

ttulo Was heisst Denken? (1952). Frente a la historia de la filosofa, los desarrollos de

la ciencia y la tcnica racionalizacin tcnico-cientfica, la llama Heidegger- es

necesario ocuparnos con y desplegar otro pensar. No es que la efectividad de la

racionalidad cientfica sea cuestionable. Todo lo contrario. Lo que sucede es que la

historia de la filosofa corresponde en realidad a la historia del nihilismo, una idea que

lgica. Por extensin, el papel de los lgicos en el anlisis y crtica de los sistemas cerrados ha sido tradicionalmente conspicuo.

28

Heidegger recupera de sus lecturas sobre Nietzsche35. Y con respecto a la ciencia, sta

ha terminado por convertir todo en dispositivo (Gestell) y, dada la correspondencia

fuerte entre ciencia y tcnica, ha terminado por tomar las preguntas y los problemas ms

fundamentales de una manera puramente instrumental. Se trata, notablemente, de

preguntas en torno, y problemas relativos, a: el tiempo, la verdad, el ser, el ocultamiento

y el develamiento y otras semejantes.

Exactamente en esta direccin, Heidegger plantea una misma tarea, y que puede

traducirse de varias maneras, as: pensar lo impensado, pensar y vivir la libertad,

escuchar la voz de las cosas sin imponer sobre ellas nuestra propia pregunta, atender al

arte como la expresin radical de creacin, en fin, ulteriormente, al final de la filosofa y

a las tareas del pensar que se siguen, consiguientemente, de dicho final36.

La historia de la filosofa, al decir de Heidegger, nos revela la historia del nihilismo, el

olvido de la pregunta por el ser, el olvido de la pregunta por la verdad como

ocultamiento-develacin, la dilucin misma del problema de la libertad. Por su parte, la

historia de la ciencia que coincide en mucho y cada vez ms con los desarrollos de la

tcnica y a la cual se refiere Heidegger con nombre propio como la ciberntica37-,

consiste en un pensar en dispositivos, demostraciones y pruebas que tienen el

inconveniente de hacernos olvidar las preguntas ms fundamentales por sencillas. Todo

es sujeto y reducido a demostraciones, y lo que no sea objeto de una demostracin

cientfica carece de validez. Con esta ltima clase de las cosas que no son susceptibles

de demostracin cientfica, Heidegger se refiere no a aquellos problemas que nosotros

planteamos y buscamos, sino a aquellos problemas que brotan de nosotros mismos y

35 Al respecto, vase Maldonado, C.E., El nihilismo y el pensar de Nietzsche y Heidegger, en: M. Rujana Quintero (compilador), Nietzsche en el horizonte de la contemporaneidad. El diseo de una nueva sensibilidad hermenutica, Bogot, Siglo del Hombre, 2002, pgs. 107-125. 36 Cfr. Maldonado, C.E., Qu significa pensar, fenomenolgicamente?, en: Praxis filosfica, Universidad del Valle, (1999) Qu significa pensar, fenomenolgicamente, en Rev. Praxis Filosfica, No. 10/11, Universidad del Valle, Colombia, pp. 107-124. 37 La razn es que en su momento (1952), la ciberntica constitua, a todas luces, el ms reciente y avanzado paso en la ciencia.

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nos interpelan vivencial, existencialmente. Por ejemplo, la pregunta por el ser, la

pregunta por la libertad, la pregunta por el tiempo38.

Frente a estos dos grandes y fundamentales modos de la racionalidad propios de

Occidente, Heidegger invita a tomar distancia. Tal vez hay un pensar ms sobrio que el

despliegue irreprimible de la racionalizacin y lo que tiene de atrayente la ciberntica

Acaso hay un pensar extrao a la distincin de lo racional y lo irracional, ms sobrio

an que la tcnica cientfica, ms sobrio y, por lo tanto, apartado, sin efecto sobre el

mundo y, sin embargo, poseyendo su necesidad propia (1968: 151). Ya hoy y hacia el

futuro no es ya el asunto de la filosofa, como tampoco de la ciencia y la tcnica. Ms

radicalmente, Heidegger observa que nos hemos olvidado de pensar. Hacer filosofa o

hacer ciencia no es lo mismo que pensar. Por el contrario, pensar es especficamente

- y -.

Desde esta perspectiva, todo pareciera indicar que la educacin y la cultura y que son

aqu en realidad modos genricos de designar un conjunto de factores fsicos y

simblicos de distinta ndole que funcionan como marco o condicionantes de la

existencia misma-, han hecho de la ciencia y la filosofa, en el mejor de los casos,

profesiones, actividades, oficios. Esto es, asuntos de pericia, especializacin e incluso

autorreferencia. As las cosas, nos hemos olvidado de pensar. El ttulo en el que, para

Heidegger, se condensa el pensar lo impensado por Occidente es die Lichtung, el claro

del bosque, el lugar despejado para la presencia y la ausencia. Hasta aqu puede

acompaarnos Heidegger.

Esta observacin acerca del pensar puede ilustrarse igualmente mediante otros

ejemplos, gracias a los cuales cabe mostrar una coincidencia o conflucencia, por decir lo

menos. El rasgo comn a diversos autores y lneas de pensamiento recientes consiste en

el reconocimiento de que no hay ya un objeto de investigacin en el sentido positivista o

38 El texto Qu significa pensar es de hecho el libro publicado ms importante, desde el punto de vista sistemtico de Heidegger, despus de Ser y tiempo.

30

realista de la palabra, sino una construccin de los objetos39. Algunos de los autores y

corrientes de pensamiento son E. Morin, H. Maturana, F. Varela, y Heidegger.

De acuerdo con Morin, en contraste con la historia del conocimiento tradicional, es

indispensable un mtodo cuyo mrito es el de superar las limitaciones y las trabas del

reduccionismo. Este mtodo es el pensamiento complejo, y que expone prolijamente en

los distintos volmenes de El mtodo. Para Morin, su mtodo debe ser visto como el

camino que ayuda a pensar por uno mismo para responder al desafo de la complejidad

de los problemas (1994: 36)40. Por su parte, para Maturana y Varela (1990), el estudio

de las bases biolgicas del conocimiento humano tiene como resultado conocer el

conocer gracias al cual logramos comprender la unidad entre vida y conocimiento. Por

su parte, Heidegger puede ser mencionado aqu a partir de su exhortacin a pensar lo

impensado. Qu significa esta palabra: pensar? Hemos aprendido que significa

memoria, agradecimiento, pensamiento y llamado, concluye el filsofo alemn.

Las indicaciones, ilustraciones y aclaraciones anteriores tienen una finalidad. Se trata de

vertientes distintas que nos conducen hacia las posibilidades, el sentido y las

articulaciones de la ciencia de la heurstica. Tal es el, precisamente, tema que se abre

ante nosotros.

Ahora bien, uno de los componentes y modos propios del pensar consiste en la

especulacin. Un ejercicio cuidadoso, mesurado pero libre y radical de especulacin

puede ser provechoso en condiciones en las que no hay datos (suficientes) disponibles:

datos, evidencias, demostraciones, antecedentes. Pero incluso cuando hay datos

suficientes, la especulacin cumple una funcin determinante, consistente en la

variacin imaginativa de la informacin, datos y hechos a la mano. Este ejercicio es

especfico de la imaginacin. La variacin imaginativa una expresin cuyos orgenes

se encuentra en la filosofa de Husserl-, es aquel proceso mediante el cual podemos

identificar las mltiples caractersticas de un objeto cualquiera, real o mental, o tambin

gracias al cual podemos encontrar en los objetos posibilidades distintas a las que nos 39 Pero la construccin de los objetos de investigacin no debe ser entendida, en este contexto en absoluto, en el sentido del constructivismo, el cual, en rigor, es tan slo la contrapartida del programa reduccionista tradicional. 40 He hecho una evaluacin sinttica del mtodo de Morin en (Maldonado, 2001).

31

sugieren los sentidos o la costumbre. En cualquier caso, la libertad de la especulacin

coincide exactamente con la radicalidad de la imaginacin, una facultad que no ha

ocupado el mejor lugar en el desarrollo, enseanza de la ciencia y la filosofa. La

excepcin ms notable en esta tradicin de olvido de la imaginacin es J.-P- Sartre,

quien hizo del juego y del ejercicio imaginario, particularmente en La imaginacin y Lo

imaginario, un tema de reflexin y trabajo directo mostrando de manera precisa y

directa la gnesis de los procesos conceptuales, argumentativos y representativos que

sirven de gua en general al conocimiento y a la accin humanos.

Un tema que no ha sido suficientemente puesto de manifiesto en el trabajo en y a partir

del conocimiento y que resulta particularmente fructfero en el estudio de la heurstica

es el de la imaginacin, y ms amplia y radicalmente, la fantasa41. Notablemente, en la

discusin en torno a la formacin y el trabajo de los investigadores, el reconocimiento

del papel de la fantasa ha pasado generalmente desapercibido, puesto que se pone el

nfasis en aspectos importantes aunque meramente instrumentales (conocimiento de

idiomas, capacidad de trabajo en equipo, herramientas de trabajo idneas y

preferencialmente de ltima generacin, etc.). Intuitivamente puede reconocerse, sin

dificultad alguna, que en el proceso de generacin de conocimientos novedosos la

imaginacin desempea un papel determinante. La dificultad se encuentra en otros

lugares: por ejemplo, en el reconocimiento social e institucional de los juegos y los

ejercicios imaginativos, o tambin en la aceptacin de la necesidad de crear espacios y

condiciones que no solamente favorezcan el uso libre de la imaginacin, sino, mejor

an, que trabajen con nfasis en la imaginacin. La racionalidad de tipo econmico

suele ser la principal dificultad en este plano. No sin razn, sugerencias en esta

direccin rayan con la utopa.

Ms fructfero es, en el camino y el proceso del pensar, la conjuncin entre imaginacin

y juego. Exactamente en este sentido cabe comprender el juego, de acuerdo con

Gadamer (1977) como hilo conductor de la explicacin de los fenmenos, procesos y

sistemas. Explicacin ontolgica, dice Gadamer. En general, a pesar de que los

41 Un trabajo excelente en relacin con el papel de la imaginacin en el desarrollo del pensamiento matemtico es el de Lizcano (1993). Y en la esfera de la filosofa, quizs el mejor trabajo sobre la fantasa es el de E. Husserl, Phantasie, Bildwewusstsein, Erinnerung. Zur Phnomenologie der anschaulichen Vergegenwrtigung. Texte aus dem Nachlass (1898-1925), The Hague, Dordrecht, 1980.

32

juegos son esencialmente representaciones y de que en ellos se representan los

jugadores, el juego no acostumbra a representarse para nadie, esto es, no hay en l una

referencia a los espectadores. Los nios juegan para ellos solos, aunque representen. Ni

siquiera los juegos deportivos, que siempre tienen lugar ante espectadores, se hacen por

referencia a stos (1977: 152).

A partir de la idea anterior, es posible entonces trazar una analoga. La invencin y el

descubrimiento poseen la radicalidad del juego. La eventual utilidad o la funcionalidad,

la aplicabilidad o la extensin, de lo descubierto y lo inventado nunca se encuentran en

primer plano en el proceso mismo de descubrir e inventar. Lo que salta a la vista es la

pasin: pasin por el juego, en el caso de los nios y los deportistas, y pasin por el

conocimiento y la ciencia (episteme) en el caso de los pensadores y los descubridores

(retomando una expresin de Boorstin).

Si hay un dominio en el cual cabe ilustrar perfectamente esta analoga es justamente en

el contexto y el proceso de la investigacin.

Hay dos clases principales de investigacin cientfica y terica. Una, orientada a fines;

la otra, se lleva a cabo con base en iniciativas, fortalezas e intereses personales y,

eventualmente, de grupo. En el primer caso, la investigacin est condicionada a planes

y programas tcticos y estratgicos. Como es usual, estos planes no son la obra misma

de los cientficos e investigadores, sino de los polticos42. El mejor ejemplo es la

constitucin de los principales programas de investigacin cientfica en el mundo: la

conquista del espacio, la exploracin de los mares, el mapa del genoma humano y la

protemica, la bsqueda y desarrollo de energas alternativas, etc.

Por su parte, la investigacin fundada en intereses, fortalezas e iniciativas personales

tiene el mrito de que la invencin y el descubrimiento, esto es, la heurstica, procede de

la libertad radical de los propios investigadores. La historia de la ciencia y la tecnologa

es prolija en ejemplos. La inmensa mayora de revoluciones cientficas y tecnolgicas

en el sentido ms amplio de la palabra-, obedecen a esta clase de investigacin.

42 Me he ocupado de este tema en Maldonado (2004a).

33

En cualquier caso, sin embargo, es preciso decir que no existe ninguna contraposicin

entre la investigacin orientada a fines y aquella fundada en intereses personales. Slo

que el ejercicio heurstico muestra una libertad mayor y por tanto tambin una

creatividad mayor en el segundo caso, no obstante incluso la efectividad de la primera

clase mencio