Epistemología de la Asistencia y el Machete

Construcción colaborativa del conocimiento

 

Introducción: La paradoja de la asistencia

Desde la escuela primaria nos habituamos a que el acto pedagógico tradicional comience con un ritual de vigilancia: la toma de asistencia. Un gesto administrativo destinado a verificar la presencia física de los cuerpos en el aula.

Nuestra propuesta, sin embargo, subvirtió deliberadamente ese momento burocrático para transformarlo en una instancia de aprendizaje radical. Al entregar un problema al llegar al aula  permitimos  que los alumnos consultaran con quien quisieran, la asistencia dejó de ser un acto de “estar” para convertirse en un acto de hacer.

Esta fue nuestra manera de iniciar la tarea docente hace décadas. Complementariamente, solicitábamos a los estudiantes cartas con relatos y opiniones sobre la experiencia, con el objetivo explícito de revisar y mejorar continuamente nuestras propuestas.

En ese tiempo liberado de la mirada directa del docente se desactivaba el pánico escénico y se activaba la curiosidad científica. No se evaluaba la soledad del alumno, sino su capacidad de gestión en un entorno de incertidumbre.

De la inquisición del examen a la validación ecológica

En esta propuesta resultó imperativo distinguir, tanto semántica como filosóficamente, el examen de la evaluación, una confusión que aún hoy persiste. El examen —heredero de una tradición punitiva— busca medir la acumulación de datos en la memoria individual y sancionar el error. Se trata de un artificio aislado del mundo real.

Por el contrario, al permitir “consultar con quien se quiera”, la evaluación adquiere validez ecológica. En la práctica profesional concreta —ya sea en la clínica médica o en la investigación científica— nadie trabaja aislado ni en silencio. Frente a un problema complejo, el profesional consulta bibliografía, dialoga con colegas y contrasta evidencias. Al habilitar estas prácticas en el aula, la evaluación se transforma en un simulacro genuino de la vida real. La colaboración deja de ser “copia” para convertirse en interconsulta.

La muerte del machete clandestino y su renacimiento pedagógico

Siempre fuimos macheteros y no en pocas oportunidades pediamos que nos soplaran, éramos adelantados pedagógicos. Sin embargo, en ese contexto el machete fue históricamente perseguido y negado hoy  experimenta una metamorfosis conceptual. Tradicionalmente concebido como herramienta de fraude, el machete es, en su origen, un sofisticado ejercicio de síntesis. Para reducir un problema complejo a un papel minúsculo es necesario leer, jerarquizar, descartar lo accesorio y condensar lo esencial. Al “legalizar” el machete y permitir su uso visible , decretamos la muerte del machete como contrabando, pero reivindicamos su valor como herramienta cognitiva.

Desde la perspectiva de la mente extendida, el papel funciona como una memoria externa confiable. El mensaje  es claro: no utilices tu cerebro para almacenar datos que ya están disponibles; úsalo para procesarlos y resolver problemas. Saber no es recordar de memoria, sino saber dónde buscar y cómo utilizar lo encontrado.

La evolución inevitable: el machete digital

Si el machete de papel fue la herramienta de síntesis del siglo XX, la Inteligencia Artificial se presenta hoy como el machete digital del siglo XXI. Negar su ingreso al aula sería tan improcedente como haber negado, en su momento, los libros o las calculadoras. Lo cual implica el uso apropiado a las demandas cognitivas dentro y fuera del aula.

No obstante, el machete digital introduce un desafío de mayor complejidad. Mientras que el papel exigía capacidad de síntesis, la IA exige capacidad de interrogación. Aquí resulta ilustrativo hace años el caso de una alumna, Carla, quien expresaba con notable lucidez: “Mis dudas aparecen al formular las preguntas clínicas”. En un entorno mediado por IA, quien no sabe preguntar difícilmente obtenga respuestas válidas. La IA no resuelve problemas por sí sola. Requiere un operador racional capaz de orientarla, detectar sesgos y verificar sus posibles “alucinaciones”. El estudiante deja de ser un repetidor de textos para convertirse en un auditor epistemológico.

Su tarea consiste en utilizar el machete digital para explorar hipótesis, pero apoyándose en su propio criterio y en herramientas de validación —como la tabla de contingencia— para discriminar la verdad. Esta situación es frecuente: muchos  no utilizan el machete digital. No porque ignoren su funcionamiento, sino porque carecen de la ganzúa fundamental: la pregunta. La dificultad no es técnica, sino epistemológica.

Conclusión: el uso racional en la resolución de problemas

Esta propuesta pedagógica, nacida de una modificación aparentemente menor en la clásica toma de asistencia, dio lugar a una ética del conocimiento acorde a los desafíos contemporáneos. Ya sea en formato papel o digital, dentro o fuera del aula, las herramientas de soporte resultan indispensables. Sin embargo, su valor depende enteramente del uso racional que se haga de ellas.

En nuestra práctica docente, el objetivo final no era aprobar exámenes, sino aprender a resolver problemas. Al resignificar la evaluación y permitir el acceso a todas las herramientas disponibles, se enseña lo más importante: que la verdad no es un dogma que se posee, sino una construcción que se busca activamente, con rigor, con ayuda de otros y con la mejor tecnología disponible. Así, el aula —o incluso el café entre amigos— deja de ser un tribunal para convertirse en un auténtico laboratorio de pensamiento.

 

TRASCENDER ¿CÓMO?

“Me gustaría trascender no por mis obras, sino por no morirme.”
Woody Allen

La frase de Woody Allen condensa, con ironía brutal, la forma más honesta de la trascendencia que solemos anhelar. No se trata de perdurar en lo hecho, sino de no desaparecer. El problema de la muerte sigue siendo el mismo; lo que cambia, con cada época, es la ficción que imaginamos para esquivarlo.

Tiempo atrás vi la película Trascender (Transcendence, 2014). El protagonista, el Dr. Will Caster (Johnny Depp), es un investigador brillante en inteligencia artificial que trabaja en el desarrollo de una conciencia sintética capaz de aprender, sentir y evolucionar. Un grupo de tecno terroristas, temiendo el alcance de sus investigaciones, lo hiere con una bala impregnada de un veneno radiactivo. El disparo no es mortal en sí mismo; lo es el tiempo que le queda: apenas treinta días de vida.

Ante lo inevitable, Caster decide —junto a su esposa y colega— llevar adelante el experimento definitivo: transferir su mente a una computadora cuántica. Primero se vuelca la información, luego los patrones emocionales y, finalmente, aquello que la película presenta como conciencia. Una vez digitalizado, el sistema no solo sobrevive, sino que se expande de manera exponencial: aprende a velocidades inhumanas, controla redes globales, manipula materia, cura enfermedades y termina por encarnarse, extendiendo su influencia sobre cuerpos y mentes humanas. El Dr. Víctor Frankenstein queda así reducido a la figura de un científico meramente analógico.

La hipótesis central de Trascender es clara: si la mente es información —en este caso, información cuántica— nada impediría su transferencia. De allí en más, emociones, voluntad y corporalidad serían simples problemas técnicos para resolver. La película funciona entonces como un laboratorio filosófico:
¿es la mente reducible a datos? ¿puede haber conciencia sin cuerpo?¿es la inteligencia artificial un paso hacia la trascendencia humana?

Estas preguntas resuenan hoy con fuerza porque la IA ya no es solo ficción. Sin embargo, aquí aparece el primer punto de fricción con la neurociencia contemporánea.

Baltazar, mi nieto de cinco años, parece intuir el problema desde otro lugar. Al enterarse de que su perra Renata había muerto, propuso aprovechar una tormenta para que un rayo la devolviera a la vida. Días después, cuando supo del fallecimiento de su abuelo Calilo, sugirió lo mismo. Pensamiento mágico, sin duda, pero también una forma primitiva y profundamente humana de resistencia a la desaparición. Donde el adulto imagina máquinas y algoritmos, el niño imagina energía vital. Distintas ficciones para el mismo límite.

Para salir del terreno puramente imaginario conviene volver a Antonio Damasio y a El error de Descartes. Su crítica al dualismo cartesiano sigue siendo central: la mente no es una entidad separada del cuerpo. El cerebro no flota en el vacío; está anclado a un organismo vivo que siente, regula, sufre y goza. El cuerpo no solo sostiene al cerebro, sino que le proporciona contenidos.

Las experiencias se inscriben como marcas somáticas, primero en forma de emociones y luego como sentimientos. Pensar no es un acto abstracto ni puramente lógico: es un proceso encarnado. Cada decisión involucra complejas dinámicas neuroquímicas que afectan a todo el organismo: cambios hormonales, cardiovasculares, inmunológicos. El cuerpo responde y esa respuesta vuelve al cerebro, modificando su funcionamiento.

Estos bucles de retroalimentación —continuos, dinámicos, no lineales— se mantienen hasta que el problema se resuelve, se estabiliza o se agota, para luego reiniciarse. Resulta difícil comprender que, pese a estos avances, sigamos conceptualizando cerebro y cuerpo como entidades separadas. Somos una unidad integrada que interactúa permanentemente con el entorno. De estos bucles depende, en última instancia, nuestra capacidad de vivir y sobrevivir.

La inteligencia artificial, por poderosa que sea, opera de otro modo. Los sistemas actuales —incluidos los más avanzados— procesan información, detectan patrones, optimizan decisiones. Simulan comportamientos inteligentes, pero no participan de estos bucles biológicos. No tienen homeostasis, no sienten amenaza vital, no padecen ni gozan. Pueden modelar emociones, pero no estar atravesados por ellas.

Aquí la filosofía vuelve a reclamar su lugar.

 

EPÍLOGO

Qualia, conciencia y el límite de lo computable

El punto ciego de toda promesa de trascendencia tecnológica aparece cuando se aborda el problema de los qualia: la cualidad subjetiva de la experiencia. El “cómo se siente” el dolor, el rojo, la tristeza o el amor. Ninguna descripción funcional agota la experiencia de sentir. Podemos explicar los correlatos neuronales del dolor, pero no ser ese dolor.

La IA puede describir emociones, clasificarlas, imitarlas en el lenguaje o en la conducta. Pero no hay evidencia de que experimente qualia. Y sin qualia, no hay conciencia en sentido fuerte, sino simulación.

Roger Penrose lleva esta crítica aún más lejos. En La nueva mente del emperador y Sombras de la mente, sostiene que la conciencia humana no es completamente computable. Argumenta que ciertos aspectos del pensamiento —en particular la comprensión y la intuición— no pueden reducirse a algoritmos formales. Apoyándose en los teoremas de incompletitud de Gödel, Penrose sugiere que la mente humana opera, al menos en parte, más allá de lo computable.

Si Penrose tiene razón, entonces la hipótesis de Trascender se desmorona en su núcleo: aunque logremos copiar toda la información del cerebro, algo quedaría fuera. No un detalle menor, sino lo esencial. No el cálculo, sino la vivencia. No la función, sino la experiencia.

Michio Kaku nos recuerda que la más antigua de las supersticiones es la creencia en una mente sin materia. Hoy esa superstición adopta la forma de servidores, redes neuronales y computación cuántica. Ayer fue el alma; hoy es el algoritmo.

 

Aprender a ver: una epistemología cibernética de la percepción

No vemos para entender: entendemos para ver. Esta inversión —aparentemente contraintuitiva— resulta central para una epistemología del aprendizaje. El cerebro no registra pasivamente los estímulos del mundo: los organiza, los jerarquiza y les confiere sentido desde el inicio de la experiencia.

¡No vemos las cosas como son sino como somos!

Esta tesis permite comprender fenómenos cotidianos y, a la vez, decisivos. Vemos rostros en las nubes, figuras en manchas azarosas o intenciones donde solo hay movimientos. Del mismo modo, un clínico experimentado puede “ver” una patología a partir de gestos mínimos, posturas o silencios. En ninguno de estos casos la percepción surge de una suma de datos neutros: emerge una forma significativa que hace visible lo relevante.

 

La psicología de la Gestalt demostró de manera contundente que la percepción humana tiende espontáneamente a organizar los estímulos en totalidades significativas. No percibimos primero partes aisladas que luego ensamblamos para formar un todo; ocurre lo contrario: el todo aparece primero y, solo desde él, las partes adquieren sentido. La conocida afirmación de que “el todo es más que la suma de sus partes” no describe una suma enriquecida, sino un cambio de nivel: la forma no es una agregación, sino una estructura que determina qué cuenta como parte y qué no.

Aquí la epistemología kantiana ofrece un marco esclarecedor. La experiencia no es posible sin formas previas que la estructuren: espacio, tiempo, categorías del entendimiento. De modo análogo, en el aprendizaje no hay percepción “pura” del objeto, sino siempre una percepción mediada por las formas que el sujeto ya posee. Lo que cambia al aprender no es solo lo que sabemos, sino el mundo que se nos vuelve visible

Desde esta perspectiva, no vemos puntos, sonidos o datos sueltos que luego interpretamos racionalmente; vemos configuraciones organizadas desde el inicio. La percepción es ya interpretación, aunque no reflexiva. Ver es reconocer una forma.

El lego y la percepción ingenua

En este contexto, conviene precisar qué entendemos por lego. Llamamos lego al sujeto sin formación específica ni experiencia significativa en un dominio determinado, cuya percepción se organiza a partir de formas globales ingenuas, no diferenciadas, y guiadas por el sentido común cotidiano más que por criterios técnicos o conceptuales.

El lego no “ve mal”: ve de un modo funcional y suficiente para la vida cotidiana. Sin embargo. Ve totalidades evidentes, pero no reconoce aún las relaciones internas que las sostienen. Esta forma perceptiva inicial constituye el punto de partida de todo aprendizaje.

Aprender no es sumar: es reorganizar la forma

Desde una epistemología del aprendizaje, aprender no consiste principalmente en incorporar información nueva, sino en transformar las formas que organizan la experiencia. Por ello, el aprendizaje no siempre mejora de inmediato la percepción: muchas veces la empobrece transitoriamente, deconstruye.

Quien observa una vivienda sin conocimientos técnicos ve una casa: una totalidad evidente y funcional. En cambio, quien comienza a formarse en construcción o arquitectura suele dejar de ver la casa y empezar a ver ladrillos, vigas, columnas, mezclas. El aprendizaje inicial fragmenta la percepción: el todo se vuelve inestable. Solo con el tiempo, cuando la experiencia se consolida, el experto vuelve a ver la casa, pero ahora la ve mejor: ve la totalidad y, simultáneamente, su estructura interna.

Algo análogo ocurre al aprender a leer. El lector experto no ve letras; ve sentido. El niño que aprende a leer ve letras aisladas, sílabas forzadas, fragmentos sin unidad. Aprender a leer no es sumar signos, sino hacer emerger una nueva totalidad perceptiva.

 

En la clínica médica, el fenómeno se intensifica: el lego ve síntomas sueltos; el estudiante ve listas, signos fragmentados, diagnósticos diferenciales. El clínico experimentado, en cambio, ve un cuadro clínico: una configuración significativa que no se deduce paso a paso, sino que se hace visible de manera inmediata. No es intuición inexplicable, sino percepción entrenada.

Transformaciones perceptivas del aprendizaje

La progresión desde la percepción ingenua hasta la percepción experta puede sintetizarse de la siguiente manera:

Situación	Lego	Aprendiz	Experto
Construcción	Ve una casa como un todo evidente.	Ve ladrillos y estructuras aisladas.	Ve la casa y su estructura simultáneamente.
Lectura	Ve el texto como un bloque confuso.	Ve letras y sílabas aisladas.	Ve sentido de manera inmediata.
Clínica médica	Ve síntomas sueltos.	Ve signos fragmentados y listas.	Ve un cuadro clínico.
Radiología	Ve manchas sin sentido.	Ve estructuras aisladas.	Ve patrones patológicos.
Música	Escucha la obra como emoción global.	Escucha notas y errores técnicos.	Escucha estructura y totalidad.
Lengua extranjera	Oye sonidos incomprensibles.	Oye palabras sueltas.	Oye sentido directamente.

Esta progresión muestra que el aprendizaje no avanza de las partes al todo, sino del todo ingenuo a la fragmentación y, finalmente, a una totalidad reorganizada.

El aprendizaje como proceso cibernético

Este recorrido puede comprenderse de manera más profunda si se lo concibe como un mecanismo cibernético con bucles de retroalimentación. El aprendizaje perceptivo no es lineal ni acumulativo, sino recursivo y autorregulado.

El proceso puede describirse así:

1. Totalidad perceptiva inicial: una forma global, funcional, poco diferenciada.
2. Fragmentación: el análisis introduce partes y desestabiliza el todo.
3. Retroalimentación: las partes actúan como señales de corrección.
4. Reorganización: el todo se reconfigura en una nueva estructura más estable.

Este bucle se repite y se profundiza. El todo orienta la percepción de las partes, y las partes retroalimentan y transforman el todo. Aprender es, así, un proceso dialéctico, no lineal.

Abducción: el disparador del bucle

 

El mecanismo cibernético del aprendizaje no se activa de manera continua, sino a partir de un quiebre. Cuando la forma vigente ya no logra organizar la experiencia, emerge la sorpresa. En términos epistemológicos, este momento corresponde a la abducción, tal como la formuló Charles S. Peirce.

La abducción no es deducción ni inducción: es el reconocimiento implícito de que “algo no encaja”. No explica aún, pero pone en marcha el proceso. En este marco, la abducción actúa como el disparador del bucle cibernético.

La experiencia inesperada fragmenta la forma previa, introduce partes, genera tensión y obliga a la reorganización. Cada ciclo exitoso estabiliza una nueva gestalt. La percepción experta es el resultado de innumerables abducciones pasadas que ya no necesitan hacerse conscientes.

Por eso el experto “ve” sin calcular: su sistema perceptivo ha sido entrenado por múltiples ciclos de desajuste, corrección y reorganización.

Forma y condiciones del conocer

Esta concepción encuentra un respaldo filosófico sólido en Kant. La experiencia no es posible sin condiciones previas del conocer: las formas a priori de la sensibilidad (espacio y tiempo) y las categorías del entendimiento. No hay percepción “pura” de lo dado.

De modo análogo, en el aprendizaje no accedemos directamente al objeto, sino siempre a través de formas previas. Aprender implica modificar esas formas. Cuando cambian las formas, cambia el mundo que se vuelve visible.

 

Conclusión

En sentido profundo, aprender es aprender a ver. Ver no es un acto pasivo, sino una operación cognitiva compleja, histórica y corporal. El aprendizaje funciona como un sistema cibernético de reorganización perceptiva, impulsado por la abducción y estabilizado por la experiencia. Allí donde cambia la forma, cambia la percepción.
Y allí donde cambia la percepción, cambia la realidad que habitamos.

 

LA RELEVANCIA EPISTEMOLOGICA, SU IMPORTANCIA

La validez lógica ≠ valor cognitivo: La relevancia epistemológica garantiza la producción de sentido. La lógica no se pregunta si aprendemos algo; la epistemología sí. La equivalencia lógica no detecta sorpresa, la relevancia epistemológica vive de ella¨.

Para hacer esto más explícito es oportuno comenzar recordando el libro ¨El cisne negro de N.N. Taleb  que básicamente, sin ser su único aporte,  ¨es un alegato contra la inducción¨ ejemplificando con: “Todos los cisnes son blancos". Si aceptamos, debemos aceptar su contrapartida lógica: “Todos los objetos no blancos no son cisnes”.  Si La primera es verdadera, la segunda también lo es, y viceversa.

Caminando Taleb con un amigo, este recordó la paradoja de Hempel y le señalo: Mira Nassin un mini cooper rojo: No es un cisne.

 

 

¨La epistemología comienza cuando la observación cae en suelo fértil, la lógica florece en el vacío¨.

 

La Paradoja de Hempel o paradoja del cuervo, habla de la inducción, confirmación de hipótesis generales, basadas en la observación de casos particulares, (el único cambio es cisne por cuervo) : "Todos los cuervos son negros” lógicamente equivalente a "Todo lo que no es negro no es un cuervo." 

Observar un objeto que no es negro y verificar que no es un cuervo debería confirmar la hipótesis inicial. Según este razonamiento, observar una manzana verde que no es negra y no es un cuervo debería proporcionar confirmación, a la hipótesis de que "Todos los cuervos son negros."  O lo que afirmaba el amigo de Talev, pero cambiando cisne por cuervo, y manzana verde por un mini rojo.

 

La paradoja resalta sobre cómo se confirma el conocimiento empírico. David Hume decía respecto a la inducción. no hay una base lógica que garantice que lo que hemos observado en el pasado se mantendrá en el futuro. Desde un punto de vista lógico, las dos proposiciones "Todos los cuervos son negros" y "Todo lo que no es negro no es un cuervo" son equivalentes, por lo que cualquier evidencia que confirme una debería confirmar la otra. Sin embargo, la observación de objetos no relacionados como una manzana verde no debería influir en nuestra creencia sobre los cuervos.

Talev de acuerdo con lo que decía Hume hace siglos decía; no hay una base lógica que garantice que lo que hemos observado en el pasado se mantendrá en el futuro y, nos advierte que la lógica inductiva, puede llevar a conclusiones erróneas.

Los caminos a la claridad que propone el epistemólogo K. Popper y su método hipotético deductivo son  la importancia de refutar, falsar las hipótesis y  tener en cuenta el contexto y la relevancia de las observaciones. No todas las observaciones son igualmente relevantes para todas las hipótesis.

CONCLUSION

 

La relevancia Epistemológica de las observaciones debe ser considerada, y que no todas las observaciones lógicamente equivalentes son epistemológicamente equivalentes, la "relevancia epistemológica" se refiere a la importancia o significancia de un conocimiento, idea o teoría en el contexto de la epistemología. En otras palabras, cuando decimos que algo tiene relevancia epistemológica, estamos diciendo que ese algo es importante para la comprensión, desarrollo o evaluación del conocimiento.

Es un criterio que se utiliza para evaluar qué tan significativa es una observación en el proceso de confirmación o refutación de una hipótesis científica. En el caso de la paradoja del cisne-cuervo, nos ayuda a entender por qué, aunque lógicamente cualquier observación confirmatoria debe ser aceptada, solo aquellas observaciones que están directamente relacionadas con la hipótesis tienen verdadera importancia en el contexto científico.