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ANTROPOLOGIA Y PROGRAMACION LOGICA

Una propuesta sistemtica

Carlos Reynoso

Universidad de Buenos Aires

I

CONTEXTUALIZACION Y PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

0. SINTESIS

El programador que llega a PROLOG desde un lenguaje clsico, experimenta una re-

velacin semejante a la del escolar que pasa de la aritmtica a los primeros

rudimentos del lgebra. Puede representar como incgnitas aquellas entidades cuyos

valores busca, establecer ciertas relaciones entre estas incgnitas y, sin tener que

detallarlos, dejar que la mquina considere todos los casos posibles y aporte todas las

soluciones. Qu ms se puede pedir?

Alain Colmerauer

El trabajo siguiente consta de dos partes. En la primera (Introduccin y captulo I) se realiza la

presentacin de una herramienta bsica, un algoritmo de clculo lgico sobre el cual hemos

elaborado formalismos e interfaces que lo adaptan a los requerimientos de las ciencias sociales en

general y de la antropologa en particular. En estos captulos iniciales el foco es amplio y el tono es

ms bien didctico, porque se presume que el lector es un antroplogo sin ms experiencia en

inteligencia artificial que algunas lecturas dispersas y una cierta sensibilidad a los rumores que

pueblan la atmsfera. Lo que demostramos en esta seccin es la utilidad de un instrumento que, uni-

do a una perspectiva renovadora en materia formal, es capaz de transformar profundamente las tcni-

cas de elaboracin y de arrojar enseanzas de un nuevo tipo sobre la formulacin de teoras y la

comprobacin de hiptesis en el interior de nuestra disciplina.

En la segunda parte (captulos II-V), que tiene propiamente formato y textura de tesis, se anali-

zan los aspectos lgicos ms puntuales que se erigen como prerrequisitos de la implementacin de

esa herramienta, y se sacan consecuencias que conciernen por un lado a una reformulacin de los

mtodos convencionales de descripcin, explicacin y prueba, y por el otro a la introduccin de una

instancia axiomticamente fundada en la construccin de modelos. El foco es en este caso ms

estrecho y el tono es enteramente tcnico, porque se apunta a un lectorado ms especfico, igual-

mente antropolgico, del cual se supone que domina los tecnicismos genricos presentados en la

primera seccin. Lo que se busca demostrar en esta segunda parte es que nuestras propuestas meto-

dolgicas son capaces de plegarse a premisas lgicas divergentes y a marcos tericos dismiles, sin

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dejar de constituir un punto de referencia operativo en el que los profesionales pueden encontrarse

para refinar su debate.

Toda la tesis no es ms que el marco que fundamenta, pone en accin e interpreta los resultados

de una herramienta metodolgica cuya instrumentalidad, replicabilidad y adecuacin habr que de-

mostrar; sin resultados (programas, modelos, pruebas de hiptesis, testeo de teoras), el discurso es-

tar condenado a quedar en promesa, de modo que por una vez lo importante no es lo que se puede

decir del instrumento, sino lo que se puede hacer con l. Toda la tesis es, al mismo tiempo, el testi-

monio de la construccin de una teora de modelos que sobamos preexistente y consabida, y que

sin embargo hemos debido construir o esclarecer paso a paso, a contrapelo de lo que muchos sostie-

nen como verdad consagrada o de lo que algunos sospechan resuelto.

La bsqueda de una estructura adecuada para la presentacin de nuestras elaboraciones se ha re-

velado problemtica, dado el carcter fatalmente lineal de todo el texto encargado de researlas. Por

otro lado, aunque aquello de lo que aqu se habla es un sistema formal, el metalenguaje que se utiliza

para describirlo no es formal en s mismo. No hay un isomorfismo perfecto, entonces, entre el rigor

del instrumento propuesto y los desbordes en que pudiera incurrir la retrica que lo promueve.

De todas maneras, nos ha parecido conveniente adjuntar todo el material computacional necesa-

rio para probar cada uno de los puntos que pudieran manifestar ribetes polmicos en forma de pro-

gramas lgicos inmediatamente ejecutables en un procesador comn. La totalidad de los ejemplos,

incluso los ms contingentes y en apariencia fragmentarios, son programas susceptibles de

ejecutarse, pequeos o grandes modelos en capacidad de producir.

En lo que se refiere al texto en s, hemos decidido proceder mediante acercamientos asintticos

que van fundando el terreno para una expresin plenamente formal del sistema propuesto, el cual

slo ser patente, en su conjunto, en el momento de las conclusiones. Estimamos que lo que aqu se

presenta es mucho ms que una herramienta que puede agregarse a las ya disponibles para arrojar un

beneficio marginal. La exploracin de los recursos formales que se nos ponen al alcance con la

escalada de la evolucin tecnolgica toca zonas sensibles, pone al descubierto dilemas insospechados

y seala, con asomos de certidumbre, la necesidad de revisar algunos de nuestros fundamentos epis-

temolgicos que creamos ms inconmovibles.

La idea bsica es que de ahora en ms podemos calcular razonamientos, conferir a la ideacin

cualitativa recursos que antes slo eran prerrogativa de los nmeros, y que esto es posible sin incurrir

en ningn esquematismo, sin axiomatizar la disciplina, sin sustentar una concepcin mecanicista de

la existencia. Este punto tendr que ser debidamente demostrado, pues no hay en su expresin la me-

nor traza de metfora; y ninguna duda cabe que esta demostracin ser difcil. Lo nico que puede

anticiparse a todos estos respectos es que lo que aqu comienza a proponerse no conlleva ni reafirmar

el ideal de la cuantificacin, ni reiterar la preceptiva pontificante de las facciones nomolgico-

deductivas de la filosofa analtica, ni reivindicar la necesidad de emular los mtodos (presuntos o

reales) de las llamadas ciencias duras. Por el contrario, la presente tesis quiere constituir, desde el

inicio, una cruzada en favor de la formalizacin cualitativa, una protesta contra el facilismo

positivista que an hoy permea un buen segmento de la epistemologa acadmica y una bsqueda de

los mtodos propios de una disciplina que, en muchos sentidos, no puede ni debe dejar de ser lo que

ha sido.

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1. INTRODUCCIN

El reciente auge de las estrategias irracionalistas en antropologa (bajo las variadas mscaras de

la fenomenologa, la antropologa simblica, la antropologa interpretativa, la etnografa dialgica, el

posmodernismo) se explicara -segn se argumenta- por el hundimiento de los programas de inves-

tigacin que buscaban situar la disciplina bajo el auspicio de los mtodos propios de las ciencias

naturales. El retraimiento relativo de la ecosistmica, de la cross-cultural anthropology, del neo-evo-

lucionismo y del materialismo cultural demuestra con elocuencia el descrdito de una concepcin

ms rigurosa que debera haber posibilitado la existencia de una disciplina consensualmente ms

homognea. Este fracaso parecera ser tan rotundo que los sofisticados modelos inscritos en la

antropologa matemtica o en la antropologa computacional no cuentan virtualmente para nada, y no

alcanzan a modificar un pice el balance de fuerzas.

Existen otras razones de fondo, naturalmente, pero aqu haremos de cuenta que ese diagnstico

es correcto, porque lo es en parte. Trataremos tambin de clarificar la cuestin y por qu no? de i-

dentificar las causas y revertir las culpas. Este no es, empero, nuestro objetivo central, sino un coro-

lario que no por ms colateral es menos apremiante. No es necesario aclarar que el problema es com-

plicado, que las antropologas interpretativas y posmodernas no constituyen una solucin satis-

factoria ni siquiera en opinin de sus promotores, y que todo el asunto, en fin, merecera un estudio

especfico.

Sabemos que todo nuestro razonamiento sobre el particular es hasta cierto punto simplista y que

no hace justicia a la complejidad de los hechos: en el mbito "cientificista" o "positivista" (que

carece de una denominacin o de un nom de guerre que no entrae un matiz peyorativo) no existe

una perspectiva unificada sobre los que deberan ser los mtodos propios de las ciencias naturales,

sino una multiplicidad de paradigmas contrapuestos y una multitud de cientficos que en su trabajo

habitual pueden no sentirse ni implicados en una causa ni envueltos en una crisis. Pero cuando ha-

blamos de la oposicin entre ciencias naturales y ciencias del espritu, o entre ciencias y humani-

dades, o entre explicacin y hermenutica, aunque esas disyuntivas no apunten siempre a los mismos

referentes, todos sabemos muy bien de qu estamos hablando; y todos entendemos adems que, en lo

que a la antropologa respecta, estamos aludiendo a la discusin primordial. Se trata de una polmica

que posterga el tratamiento de otras cuestiones hasta tanto ella misma no se resuelva: es la

antropologa algo as como una ciencia, o es "otra cosa"?. Esta es la inflexin esencial que est

implicada en este trabajo, aunque en apariencia distraigamos energas hablando de otras cuestiones.

Pese a que este ensayo versa principalmente sobre una tcnica informtica, no es por hipocresa

ni por indiferencia que vamos a declinar en lo que sigue la discusin (necesaria) sobre las con-

diciones polticas y sociales del advenimiento de las mquinas, sobre su fascinacin fetichista, su

proliferacin y su repentina necesidad. De pronto la demanda se ha vuelto comparable a la oferta,

que ya de por s es inconmensurable, a pesar de que pocos saben con exactitud qu es lo que se

puede demandar. Estamos en la era de las mquinas, y la sociedad se transforma no slo ms all del

alcance predictivo de las ciencias sociales, sino ms all de la capacidad que ellas muestran para ex-

plicar lo que est sucediendo; al ignorar lo que tcnicamente significa todo esto, el cientfico social

promedio est imposibilitado incluso para describirlo.

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No existe, que sepamos, una antropologa de la subcultura informtica, ni un estudio de los efec-

tos de la proliferacin informacional sobre la sociedad, ni un anlisis sensato y sistemtico de sus co-

rrelatos ideolgicos1. Esta elaboracin es imprescindible, y tal vez nos sintamos compelidos a em-

prenderla pronto nosotros mismos, ms an cuando la "revolucin" informtica apenas ha hecho

sentir sus efectos en nuestra disciplina; pero quede claro que no lo haremos ni aqu, ni ahora, y que

esta postergacin no implica como su consecuencia lgica que estemos lisa y llanamente a favor de

las mquinas, de la prdida de la artesana en el desarrollo de los mtodos o de la automacin del sa-

ber. No propugnaremos, entonces, una "antropologa computacional" en la cual haya que militar en

contra de tal o cual oscurantismo humanista, sino que presentaremos una herramienta que, aunque no

presume de neutralidad, puede llegar a servir a todos por igual, a condicin que se crea que toda

ciencia tiene que basarse en un mtodo y que los mtodos que nosotros tenemos hasta ahora necesi-

tan perfeccionarse.

El trabajo siguiente es algo ms complejo y diversificado de lo que es habitual entre los que pro-

ponen innovaciones metodolgicas, porque pretendemos al mismo tiempo demostrar y persuadir.

Demostrar el valor de recursos computacionales inexplorados abiertos a la disciplina, y persuadir a

los que (con toda la razn) desconfan del cientificismo a ultranza, de la cuantificacin forzosa y de

los rigores ilusorios. La persuasin es adems, desde siempre y tal vez para siempre, el modus

dominante en nuestra clase de ciencia. Pretendemos realizar ambas tareas en un lenguaje que pueda

tanto concitar el inters de los primerizos como satisfacer el nivel de especificacin que exigen los

expertos, aunque no dudamos que la lectura sea dificultosa tanto para unos como para otros. Pese a

que este trabajo no se define como interdisciplinario, los expertos que tenemos en mente se

encuadran tanto en la antropologa como en la informtica, porque en aqulla nunca se han

introducido sistemticamente herramientas como las que aqu describiremos, y en sta no se ha

presentado jams un campo de aplicacin tan alejado de sus dominios habituales y que ofrezca tantos

desafos.

Sentimos que en el cuadro opositivo que habr de trazarse entre la informtica y la antropologa,

esta ltima no podra reemplazarse por cualquier otra disciplina sin perder algo de las tensiones

emergentes de la marginalidad de nuestras conceptualizaciones y del relativismo escptico inherente

a nuestro modo de pensar. La antropologa no es en ese cuadro una ciencia cualquiera, referida aqu

slo por el hecho de ser la que incidentalmente practicamos, sino el saber que opone a los mtodos

propuestos su experimento ms crucial.

La articulacin que se explora en esta propuesta, adems, se enclava en un espacio del desenvol-

vimiento del mtodo que rara vez o nunca haba sido objeto de diseccin. Tendremos oportunidad de

verificar que en el desarrollo del trabajo de elaboracin terica y construccin modlica tal como lo

concebimos, muchas de las problemticas centrales de la epistemologa (las definiciones categricas,

la cuantificacin, el cisma entre tcnica, mtodo y teora, la disyuntiva entre induccin y deduccin,

la diferencia entre trminos tericos y trminos observacionales, las reglas de correspondencia, las

reglas de transformacin de frases bien formadas) se han desplazado hacia la periferia y que, concu-

1 Aparte de textos apocalpticos y de metodologa precaria o indiscernible, como los de Roszak, Shore o Michael Shallis, conocemos un

ensayo bienintencionado pero obsoleto de Paola Manacorda (El Ordenador del Capital, Barcelona, Blume, 1982), y un lapidario estudio

de Vincent Mosco (Fantasas electrnicas. Crticas de las tecnologas de la informacin, Barcelona, Paids, 1986) sobre una tecnologa

que luego se revel marginal. Estudios relevantes, pero ya viejos, son los de Walter M. Mathews (ed.), Monster or Messiah? The

computer's impact on society, Jackson, University of Mississippi Press, 1980, y Donald H. Sanders, Computers in Society, N.York,

McGraw-Hill,1981.

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rrentemente, asumen cierto protagonismo otras nuevas para las que no existe an un repertorio de

respuestas consagradas. No es que aquellos interrogantes se cancelen; simplemente se postergan,

hasta tanto lo ms bsico, lo que permite poner los mtodos en marcha, resulte esclarecido por

completo.

Nuestro objetivo impone la demostracin de una serie de hiptesis de las que aqul se deriva

como consecuencia probable. La primera de esas hiptesis es la que sigue: si las orientaciones forma-

lizadoras en antropologa fracasaron, ello sucedi como producto de la persistencia de nociones, m-

todos y tcnicas propios de las estrategias interpretativas en el interior de su entramado referencial y

de sus esquemas de procedimiento, y como saldo de un concepto demasiado laxo de las operaciones

axiomticas correspondientes a dicha formalizacin. Los formalistas pensaban que edificar modelos

y endurecer la ciencia resultaba ms fcil de lo que es realmente el caso, y que slo sera cuestin de

proponrselo. Las experiencias formales de la antropologa se incrustaban en un tejido discursivo

que no estaba preparado ni para formular adecuadamente las preguntas, ni para encontrar sentido en

las respuestas.

Ntese, entre parntesis, que hemos identificado en un solo cuerpo orgnico el proyecto de una

antropologa cientfica y la idea de una ciencia formal. Quien piense que, por algn privilegio

especial, la antropologa puede llegar a ser una ciencia sin formalizarse en algn grado, si proyecta

seguir pensando de ese modo har bien en abandonar la lectura en este punto y en frecuentar

ideologas que le procuren ms placer. Igual exhortacin se aplica, para ser ecunimes, a quien pos-

tule la formalizacin o la adopcin de las mquinas como finalidades en s mismas, slo porque ya

ha llegado la hora de comportarse cientficamente. Las mquinas no han de adoptarse porque s, o

porque son mquinas de escribir magnficas que han tornado obsoleto al engrudo, sino slo en tanto

y en cuanto a travs de ellas se obtengan soluciones consistentes e imaginativas a los problemas que

aquejan el mtodo.

La propuesta de cientifizacin de la disciplina est pasando por un mal momento. Aqu y all el

irracionalismo reclama acciones tan incomprensibles como absurdas, y hasta han logrado que

algunos cientficos serios se las festejen: la abolicin de la distincin entre sujeto y objeto, la

supresin del antroplogo como mediador entre culturas, el reemplazo de la terminologa analtica

por el sentido comn, por la credulidad absoluta en la perspectiva del actor, por conjeturas que a-

drede no reivindican ningn valor de verdad o por el silencio. Pero lo que se les responde ni es ms

elocuente ni tiene mucha mayor solidez. En el trayecto de la tesis tendremos oportunidad de ponderar

algunas aventuras formalistas y cientificistas de la antropologa en lo que realmente valen, que por

desdicha es muy poco.

Lo que decamos es que no existen, de hecho, estrategias formales liberadas por completo de

sombras retricas, de lagunas deductivas, de thick description, de contradicciones en los

fundamentos y de simplismos en los desarrollos. Mal que nos pese a quienes discrepamos con este

lugar comn de la reciente "etnografa experimental", nuestra disciplina ha sido, como pocas, lite-

ratura de ficcin. Los antroplogos posmodernos (Clifford 1988; Strathern 1987) han elaborado esta

circunstancia, haciendo hincapi en los artificios literarios mediante los cuales la etnografa compro-

metida con una antropologa de pretensin cientfica aspiraba a legitimarse; a ellos remitimos para

probar este punto, aunque no estemos para nada de acuerdo con la alternativa que ofrecen y con la

renuncia metodolgica que representan.

Por otra parte, el carcter aproximativo, oscuro y retrico del discurso antropolgico convencio-

nal quedar de manifiesto por s solo, cuando se ponderen las cotas de rigor a las que los recursos a

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proponer nos acercan. No ser preciso, por consiguiente, demostrar axiomticamente este particular;

alcanzar con una simple ostensin comparativa del punto en el que estbamos y de las posibilidades

que se inauguran. En lo que al rigor lgico concierne, aqu no reputamos ambiguos e impresionistas

tan slo a antroplogos de la estirpe humanista de Boas, Benedict o Frazer, quienes deliberadamente

no lo perseguan; cuando decimos que la antropologa convencional ha estado sumida en la misma

nebulosa, aludimos tambin a profesionales liminales como Murdock, Goodenough, Radcliffe-

Brown o Marvin Harris, e incluso a los formalistas que (como Kronenfeld, Douglas White, Harold

Driver o Hans Hoffmann) han descollado en las gestas matemticas, estadsticas y computacionales

de la disciplina. Cuando se pasa alguna elaboracin antropolgica formal a clusulas de programa

lgico invariablemente deja al desnudo sus debilidades, y no precisamente por limitaciones en la

tecnologa que se le aplica; ms adelante tendremos ocasin de comprobarlo con una regularidad que

tiene algo de fatigosa y que nos habla elocuentemente de los efectos devastadores de un siglo y

medio de discurso sin control. Pero la realidad, an la realidad esquemtica de la teora, no se puede

meter en la mquina as como est para ver qu sale del otro lado. Entre la materialidad de los

planteos empricos y la idealidad de los mtodos formales est faltando una dimensin; entendemos

que esa dimensin es una teora de modelos, y estamos decididos a formularla.

Como esta propuesta atae a soluciones metodolgicas, hemos optado por no predefinir los

problemas que se acomodan a ellos. Creyendo entrever las respuestas, no sera juego limpio encar-

garse tambin de seleccionar los interrogantes. Esto quiere decir que en lugar de haber diseado la

totalidad del espacio de la investigacin, desde los problemas sustantivos hasta la epistemologa,

pasando por la organizacin de las campaas, escogimos un modo de operar algo menos omnipoten-

te: nos hemos hecho cargo del momento resolutivo y metodolgico de problemas ya planteados, so-

licitando a los respectivos responsables que se hicieran cargo de la evaluacin de las soluciones pro-

puestas. Esto nos ha eximido, entre otras cosas, del trabajo de campo, con toda su cohorte de pro-

blemas contingentes, permitiendo que nos concentrramos en las articulaciones de inters terico

ms general.

Algunos especialistas que han trabajado con nosotros, y que se vieron compelidos a definir con

mayor penetracin reflexiva de la que acostumbraban lo que queran expresar al hablar de rasgo

diagnstico, de estilo artstico, de elemento narrativo, de indicador, de estructura social, de interac-

cin o de proceso de cambio, pudieron evaluar suficientemente la distancia que media entre una

pretextacin difusa y un modelo cabal. Y tuvieron que reconocer tambin que, cuando las variables

son numerosas y su interrelacin es compleja, ese modelo no se puede construir ni evaluar

literariamente, a pulso y de memoria, y que la pretensin antropolgica de hacerlo as estaba

radicalmente mal encaminada. Que nuestra ciencia sea blanda no implica que las relaciones,

entidades y estructuras que en ella se manejan sean menos en nmero o ms sencillas que las que se

articulan en disciplinas ms respetables, las que confan sus operaciones sintticas y analticas a los

artefactos que sean menester sin sentirse por ello menoscabadas.

Si se nos ha permitido el privilegio del trabajo cooperativo, ello ha sido porque en opinin de los

investigadores que nos han abierto las puertas hacia la intimidad de su objeto, ninguna pieza del in-

ventario formal preexistente, epistemologa incluida, ha demostrado alcanzar. La antropologa est

en crisis, y ello poco tiene que ver con que las culturas exticas se hayan planetizado, o con que

existan ms candidatos haciendo fila que vacantes profesionales. El problema es esencialmente

metodolgico, y hasta de credibilidad global de la metodologa: en antropologa sociocultural, por lo

menos, los modelos consagrados de investigacin no funcionan, los conceptos disponibles no se a-

plican a las situaciones, las tcnicas no arrojan resultados tiles. En fin, existen razones para creer

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que el modo individualista (o egocntrico) de produccin terica ya no puede dar ms de s, y que

debe ser reemplazado por otra cosa.

Por otra parte, haber confiado a los filsofos de la ciencia el esclarecimiento de nuestros dilemas

no parece habernos beneficiado mucho, puesto que las estructuras discursivas con las que nos afron-

tan poseen tan escasa instrumentalidad como cualquier formulacin intuitiva que tuviramos antes.

La utilidad de la epistemologa es irrefragable en lo que hace a ciertos controles del diseo

investigativo, y en ello insistiremos mil veces; pero la reflexin filosfica en torno del mtodo ha

demostrado ser dbil, a nuestro juicio, como motor de la construccin metodolgica y como conoci-

miento de apoyo para la elaboracin de modelos que funcionen. La epistemologa constituida de

Popper, Kuhn o Lakatos y sus descendientes (constituida tambin, dicho sea de paso, lejos del te-

rreno concreto de la investigacin sociocultural y, por lo que nos consta, lejos del sudoroso taller de

la tecnologa) no es la solucin a nuestros problemas, ni tampoco lo es la lgica de los libros de tex-

to, menos ideologizada pero demasiado abstracta, como si las configuraciones axiomticas no se

pudieran o quiz no se debieran "bajar" al nivel del trabajo terico estndar.

Originadas en la filosofa de alto vuelo, estas empresas fallan tanto por su falta de carcter ins-

trumental como por su discursividad idealizadora de la situacin investigativa. Nos ofrecen pgina

tras pgina de prescripciones, ejemplos y ancdotas, frmulas impenetrables codo a codo con el

didactismo pueril de los cisnes negros, enumeraciones de razonamientos acertados e incorrectos y r-

tulos latinos para las falacias recurrentes; pero ni un solo mtodo conducente a la propia instrumen-

tacin sistemtica de tanta sabidura, ni un estudio severo -siquiera- de la posibilidad de su a-

plicacin a problemas de la prctica cientfica real. Adems, en lo que respecta a los procedimientos

de inferencia connaturales a los cnones "deductivos" que promocionan, la especialidad de la

filosofa analtica y de la paideia epistemolgica, inadvertidamente o a sabiendas, se sita alrededor

de un artificio que luego demostraremos perimido, incompleto e inadecuado (el clculo de

proposiciones), que no sirve siquiera para deducir que Scrates ha muerto.

Decamos que estas construcciones filosficas eran discursivas, nebulosas, inexactas. En compu-

tacin es pblico y notorio que este aserto no necesita demostrarse, porque la inteligencia artificial,

pese a sus propios desrdenes, ya lo corrobor sobradamente. Cuando en 1965 Robinson pretendi

implementar la mecanizacin de la lgica abstracta para la demostracin automtica de teoremas, los

fantasmas tomaron cuerpo donde menos se los esperaba. Se hall que las reglas de inferencia tradi-

cionales, tales como el modus ponens, sometidas histricamente a la necesidad de resultar lo su-

ficientemente asequibles como para permitir el seguimiento intuitivo de los procedimientos de prue-

ba, eran demasiado dbiles para soportar un clculo verdaderamente axiomtico. La "intuicin

lgica" que regulaba la admisin de las verdades autoevidentes y que controlaba la transmisin de

los valores de verdad result estar plagada de supuestos de sentido comn y de ruido ideolgico. Se

tuvo que inventar una regla ms fuerte, el algoritmo de resolucin, que si bien es difcil de seguir a

ojo desnudo, resulta eficiente para su tratamiento en mquinas (cf. Robinson 1965; Malpas 1987;

Thayse 1988; Blsius y Brckert 1989), y se debi modificar asimismo el nivel y el estilo de tra-

tamiento de las entidades lgicas, abandonando para siempre las proposiciones en beneficio de los

predicados2, y de cierto tipo muy concreto de predicados expresados de una forma especial.

2 En la segunda y tercera parte de la Tesis explicaremos pormenorizadamente cada uno de estos conceptos, conforme a la significacin que

asumen en este contexto.

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En otras palabras, la lgica necesit ser replanteada, pues en trminos reales toda ella adoleca

de ambigedad desde su nacimiento, aparte de generar explosiones combinatorias por poco que se

aplicara al tratamiento de problemas de cierta magnitud o del mundo emprico. Y an en los escasos

enclaves en los que la sedimentacin y el entrecruzamiento de experiencias axiomticas garantizaban

la exactitud de los sistemas lgicos, pronto se vio que el anlisis por s solo no poda llevar muy

lejos: sin heursticas y sin corazonadas aproximativas, sin una interaccin precisa con un

conocimiento contextual, relativo al objeto, la lgica se extraviaba en un laberinto infinito de pasos

discretos que ninguna mquina sera (ni siquiera tericamente) capaz de atravesar. Ninguna lgica

anterior a la computadora habla siquiera de la estructura de representacin de los conocimientos,

de tiempos razonables de resolucin de un problema, de procesamiento de masas de datos, de

retrodiccin del objeto por inversin del anlisis o de la necesidad de podar las ramas de una com-

binatoria mediante una heurstica.

Con los mtodos tradicionales no era posible entonces emprender genuinamente un clculo lgi-

co, que fuera comparable al clculo matemtico que media desde siempre entre las entidades de los

universos cuantificables. A escala de la capacidad humana de clculo, sin embargo, las debilidades

pragmticas de la lgica acadmica rara vez llegan a ser significativas o perceptibles, aunque sin

duda sus fallos son constantes y su efecto de arrastre puede llegar a ponerse de manifiesto. El mo-

mento ha llegado (porque la tecnologa ya est en capacidad de vehiculizarlo) de dictar la sentencia

que corresponde a los veredictos de Church, de Turing y de Gdel respecto de la computabilidad de

los clculos lgicos y su relacin con la posibilidad de la prueba.

Partimos de una doble consigna: El simbolismo lgico es fetichismo puro si no es la notacin de

un clculo. El clculo es pura prdida de tiempo si no discurre como solucin de un problema. Hay

que llevar a puerto, de una vez, un procedimiento mecnico de clculo que hasta el da de hoy ha

sido tan slo una figura del lenguaje. Y esta no es una pretensin desmesurada: una vez que se fijan

las reglas del juego, la inferencia de conclusiones a partir de premisas, cuantas y cualesquiera sean

stas, no tiene por qu ser menos axiomtica que el uso de las tablas de multiplicar. De aqu en ms,

mecnico quiere decir menos "ejecutable necesariamente por una mquina" que "lo suficientemente

explcito, bien definido, operativo y preciso como para que hasta una mquina lo pueda resolver".

Acordemos que esta implementacin en gran medida est pendiente y que, hasta tanto no se ma-

terialice, los speros simbolismos de la notacin lgica son ms un emblema de un rigor difuso que

un mecanismo de desambiguacin. La lgica es bastante menos majestuosa de lo que aparenta, y no

slo en los mrgenes de la paradoja o en las vecindades de los lmites. Pero admitamos tambin que

inexactitud o prueba parcial no es lo mismo que catstrofe. La crisis se nota menos en las bases epis-

temolgicas que en los usos de la ciencia concreta. Se trata, en ltima instancia, de un problema de

granularidad o de masa crtica: la epistemologa o la lgica, as como el trabajo cientfico conven-

cional, pueden sobrevivir al razonamiento ocasionalmente defectuoso. Las ciencias sociales tal vez

no, porque su discurso no se asienta (todava) sobre ninguna fundamentacin inicial, ninguna lnea

de procedimientos intrnsecamente correcta, ningn consenso metodolgico, ninguna prueba

taxativa, ninguna certidumbre tangible.

La deplorable trayectoria de los conatos formalistas en nuestra disciplina es aleccionadora, y se-

gn comenzamos a barruntar no siempre tiene que ver con la imposibilidad de instrumentar todo lo

que la filosofa de la ciencia nos dicta, porque los trminos de ese dictado son imprecisos. Lo que

ms nos ofende de la filosofa analtica y de sus exploraciones en la lgica de la investigacin es,

precisamente, la lejana metafsica de su lgica, su imposibilidad de articularse con una prctica del

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mtodo, con una heurstica positiva. Podra decirse que la epistemologa constituida funciona slo en

reversa, avasallando las elaboraciones tericas de nuestras pobres ciencias y descubriendo falacias

por todas partes, para despus ordenarlas en una matriz que no pocas veces, en pleno siglo XX,

aparece plena de resonancias escolsticas: esto es una apdosis, aqullo un a dicto secundum quid ad

dictum simpliciter, y as el resto.

La alternativa a un latn en retroceso son las frmulas inextricables de la teora de modelos, que

fingen un clculo que en general las mquinas recusan. Se habla de refutabilidad y de verificacin

como si esas operaciones fueran transparentes, como si entre las entidades de un discurso cientfico y

las cosas del mundo existiera un mapeado inequvoco. Se ignora todo lo concerniente a las lgicas

desviadas y todo lo actuado por la lgica despus de Principia Mathematica, por no decir nada de la

lgica computacional. Bajo pretexto de la historia, la "lgica" de la investigacin se abisma en

dilemas que no vienen al caso o que tienen que ver con otros asuntos, fuera de la lgica y de los mo-

delos: la forma en que los paradigmas se suceden, los contornos de las comunidades cientficas, la

defensa (o la condena) de la subjetividad, la denuncia de los deslices seudocientficos de las teoras

que un autor aborrece en un momento dado, el colapso (o la gloria) de la Razn. Todo se agota en

este muestrario teratolgico, en este formalismo sin forma propia, en este academicismo, erudito

hasta el deslumbramiento pero con escasos destellos de vigor creativo en lo que al mtodo respecta.

A fuerza de creer en los rigores de los que otros se jactan a veces sin poseerlos, la crisis de nues-

tra ciencia se comport en algn momento como el antecedente de una conclusin pragmtica: noso-

tros mismos hemos dictaminado que, ante la mediocridad de nuestros modelos, debamos rentar los

servicios de los epistemlogos, filsofos analticos, lgicos, matemticos o computadores cientficos,

intuyendo que en la reflexin especializada de los otros se encontraba el secreto de la aplicacin de

nuestros mtodos (cf. Reynoso 1990c). Huelga decir que el ardid no funcion. El error no estuvo en

darle trabajo a otros, sino en creer que al delegarlo quedaba ya consumado, en abandonar el mtodo a

los metodlogos, en vez de tornarnos metodlogos por nuestra cuenta. Este es acaso el protocolo de

una versin perversa de la interdisciplinariedad: yo te describo el contenido del problema, t me

revelas la forma de la solucin.

Lo malo es que ningn filsofo nos dice qu es lo que debe hacerse, de modo que la forma y el

contenido nunca confluyen. La supervivencia de estas disciplinas fundamentadoras parece establecer,

en ltimo anlisis, y como condicin misma de su integridad, la imposibilidad de su apropiacin por

otros, la falta de una genuina e ntima fusin entre lo que la filosofa o las matemticas exigen y lo

que las manos pueden hacer. Con certeza, la responsabilidad por el fracaso de las antropologas con

huella y autoconciencia epistemolgica no es slo nuestra, y en el cuerpo de la tesis tendremos o-

casin de verificarlo: ningn profesional del mtodo confiesa sus lmites o su apata por la ciencia

emprica, y si lo hace se cuida de no enfatizarlo mucho.

Aunque fuese til (que tal vez lo haya sido en ocasiones y que lo es sin duda en menesteres filo-

sficos ajenos a la administracin del mtodo), la epistemologa profesional nos rinde un servicio

fragmentario; siempre que algn epistemlogo o matemtico se refiere a nuestros asuntos es inevita-

ble sentir que los ha asimilado de apuro, que hay dimensiones de problematicidad que se le escapan,

que la cosa no es exactamente as (vase v.g. Suppes 1988:203-214; Bunge 1985), que entre la mate-

rialidad de nuestros problemas y la generalidad de su discurso hay una discontinuidad (cf. Kemeny,

Snell y Thompson 1966), que a pesar de las intervenciones transdisciplinares, a menudo locuaces, los

modelos siguen sin funcionar. Nadie explica por qu la formalizacin de las ciencias sociales, que se

anuncia deseable y posible, siempre se posterga para maana. Las intenciones pueden ser muy bue-

401

nas, y la idea bsica es encomiable en tanto aspira al mayor rigor. Para salir del atolladero hay que

formalizar, por cierto, pero de qu manera, con qu rentabilidad, siguiendo el modelo de qu o de

quines? Con veleidades epistemolgicas o sin ellas, nada se resuelve con meramente imponer la

formalizacin como consigna. Lo que menos nos hace falta son los modelos cientificistas ingenuos,

las puntillosas mediciones de detalles balades (cf. Chapple 1972), las rotulaciones botanizantes (cf.

Harris 1964), las cuasiciencias sin mtodos o con mtodos descartables cuyos objetos comprenden el

universo (como la semitica) o los anlisis totales diseados para desvelar, en un cmulo de informa-

cin heterognea y mediante una simple regla de tres, los misterios de la determinacin estructural

(cf. Dobbert et al 1984).

Lo que ms nos ha sorprendido en el transcurso de la elaboracin de la experiencia en que esta

tesis se apoya, ha sido que los rigores ms slidos y convenientes no estaban all donde creamos,

sino en lugares del saber de los cuales hasta hoy ningn antroplogo nos ha hablado con palabras

realistas. Espacios donde se sabe desde siempre que la regla de Gdel en poco nos afecta, que Lvi-

Strauss jams traz un modelo, que Bateson ignoraba todo de la lgica o que cuando ponderan la

inferencia clnica los antroplogos interpretativos se engaan o nos mienten; espacios, por

contrapartida, donde nadie cree posible una ciencia de lo social, donde nada se hace ni se har para

impulsarla y donde los cientficos sociales son aborrecidos tanto por ser sociales como por no ser

cientficos. Un territorio, en sntesis, en el que muy pocos se interesan por promover interdiscipli-

nariedades con poetas muertos y en el que son menos an los talentos creadores dispuestos a

filosofar o a compartir con ciencias deficitarias su supervit de progreso. Casi nos ha dolido

descubrir que los lmites tampoco estaban donde se supona, y que ningn libro, ni siquiera

heterodoxo, haba allanado el camino ni adelantado las dificultades que ha de afrontar (y los re-

quisitos que debe reunir) todo el que quiera construir un modelo. Si alguien ha desarrollado esas i-

deas, ha sido necesariamente en un lenguaje que ningn antroplogo podra comprender.

Como podra haber dicho Wittgenstein, si algo no est en lado alguno y es necesario, entonces

debe ser hecho. Hacerlo tiene hoy por hoy un beneficio incierto y un precio elevado, pero nadie ms

lo har por nosotros. No hay smosis posible entre las ciencias blandas y los mtodos duros sin el re-

quisito de una reformulacin metodolgica de aqullas, esta vez de veras radical. No se trata de im-

portar todos los mtodos que se puedan. Las extrapolaciones de la ciberntica, la teora de sistemas,

las estructuras disipativas, la sinergtica y la investigacin operacional han fracasado una tras otra,

porque es ostensible que se refieren a modelos matemticos y nosotros no cuantificamos las varia-

bles sobre las que ellas se fundan, o porque no estaba preparado el espacio de recepcin e in-

terpretacin del tipo de resultados que ellas segregan. No nos resignamos a creer que la sofistera sea

un trance inevitable, derivada de o concomitante a la naturaleza nebulosa del objeto que se aborda, o

asociada al carcter anxigeno de la investigacin humana. Pero es obvio que, con los recursos que

tiene, la antropologa no puede desplegar categoras taxativas sin distorsionar el objeto, ni equiparar

procesos empricos a transacciones lgicas sin idealizar el mundo, ni cuantificar sus variables y sus

relaciones sin ocuparse de las escasas trivialidades socioculturales dciles a la enumeracin.

El problema que aqu planteamos afronta estos lmites, bajo la forma de estas preguntas: Puede

la ciencia (cualquier ciencia, necesariamente formal) proceder con un mnimo de rigor sin aferrarse

al yugo de las definiciones categricas, sin seguir mentalmente el trmite pormenorizado de cada uno

de los pasos lgicos que desencadena y sin recurrir a entidades cuantificables? Se puede contar con

un instrumento que resuelva las conclusiones que se derivan de cierto juego de premisas, sin

acartonar la representacin ms all de lo admisible y sin jugar el juego tonto del silogismo? Lo que

aqu pretendemos como macro-objetivo es demostrar que s, cualificar esa posibilidad con referencia

402

a la antropologa, ejemplificarla y sacar de ello las conclusiones que sea menester. Para ello ser

necesario no slo caracterizar al instrumento, sino disear from scratch una epistemologa y una teo-

ra de modelos que lo fundamenten.

403

2. ANTROPOLOGA Y PROGRAMACIN LGICA

Este objetivo nos lleva a proponer una segunda hiptesis: recin ahora la ciencia (en general)

dispone de las herramientas necesarias para el desarrollo de esquemas tericos consistentes. Estas

herramientas son las de la programacin lgica, uno de los pilares fundamentales de la inteligencia

artificial; y son por cierto nuevas, ya que los desarrollos esenciales se remontan a bastante menos de

dos dcadas. Expresndolo de otra manera, podramos decir que todo intento por formalizar la

disciplina previo a la disponibilidad de un instrumento adecuado para el clculo cualitativo, estaba

en alguna medida limitado a y por las posibilidades de una tcnica persuasiva, incluso en lo que se

refiere al convencimiento del propio formulante. La insuficiencia de estas tcnicas, su carcter desca-

radamente retrico, sumado a las consabidas limitaciones de la categorizacin en ciencias sociales,

alcanza y sobra para explicar la improductividad de los intentos por rigorizar la disciplina, desde el

mtodo comparativo de Tylor hasta los smiles informacionales de Geoghegan. Descubrir que recin

en estos das tenemos el instrumento adecuado no asegura el triunfo: as como ahora se sigue

desconociendo que existe, antes se ignoraba que carecamos de l y por consiguiente nadie reclamaba

su advenimiento. El problema, como se ver, es mucho ms complejo, y aunque tenemos los ele-

mentos para el planteo al alcance de la mano, eso no quiere decir que hayamos dado con la solucin.

Antes que nada, hay que mapear el territorio. Mencionamos recin a la inteligencia artificial,

pero esa mencin es ambigua: existen innumerables concepciones de lo que es o debera ser esa

ciencia, especialidad o tecnologa. Una de ellas, por lo menos, no nos interesa en absoluto en este

contexto: la que establece que el propsito de esta rama de la investigacin tecnolgica es el de

construir mquinas inteligentes, clones en silicio (funcionalmente hablando) del cerebro humano, o

el de disear programas que posibiliten esa utopa. Este proyecto es tan desmesurado que ya nadie lo

alienta, ni siquiera a nivel de artculos de divulgacin (cf. Shipley 1989). La inteligencia artificial

sufre las consecuencias de una denominacin grotesca, sugestiva de una esfera de estudios hermtica

y separada de la realidad, de un lujo tecnolgico, una especie de perversin de la informtica strictu

sensu, representada sta por los sistemas de liquidacin de sueldos y jornales o por otros utilitarios

igualmente prosaicos.

Nuestra propuesta no tiene nada que ver con las interfaces entre el hombre y la mquina, ni con

la robtica, ni con las fantasmticas redes neuronales, que imitan el comportamiento del cerebro

hasta el punto de que se cansan y necesitan dormir. Lo mejor de la inteligencia artificial es,

pensamos, el poder lgico de sus lenguajes de programacin descriptiva y sus modelos de

representacin del conocimiento, que la ponen en las antpodas de la "computacin" tradicional. Ms

tarde volveremos sobre esta dicotoma tecnolgica, cuando cuestionemos ms a fondo, en un cap-

tulo especfico, las candorosas incursiones computacionales de la antropologa.

El proyecto entero de la inteligencia artificial, como luego historiaremos en detalle, tambin co-

menz siendo ingenuo. Tan es as que an en la actualidad la inteligencia artificial tiene mala prensa.

Los aficionados adictos a la literatura de divulgacin estn al tanto de sus limitaciones y llevan la

cuenta de sus escndalos, pero no han tomado nota de sus logros. Saben, por ejemplo, que el proyec-

to de la traduccin automtica sobre la base de un diccionario magntico result en un fiasco, que el

Resolvedor General de Problemas fue abandonado a medio construir, que numerosas corporaciones

que pensaban que la inteligencia artificial era un estupendo negocio acaban de ir a la quiebra, y que

404

la presunta revolucin de los perceptrones tuvo que ser desconstruida por algunos de sus propios im-

pulsores3. Pero prefieren ignorar el hecho de que ahora existen herramientas no slo capaces de au-

tomatizar la lgica, sino de conferir rigor a los enunciados y modelos de cualquier disciplina, bajo

los auspicios de cualquier marco terico. Este rigor no es desde ya absoluto, ni siquiera ptimo, sea

porque subsisten interfaces humanas falibles o interesadas, o porque la tecnologa no est tan

avanzada despus de todo; pero es mucho ms que mnimo, y la antropologa, como la concebimos,

est en perfectas condiciones de incorporarlo. Hemos elaborado una modalidad de trabajo que posi-

bilita establecer discusiones de un elevado nivel de precisin, as como construir modelos que sirven,

simultneamente, para verificar el funcionamiento de un marco terico (propio o ajeno) y para

ponerlo a trabajar si es que resulta viable.

No hay a la vista ni panaceas, ni milagros, ni un futuro de iluminacin instantnea apretando un

pulsador. Conviene no llamarse a engao respecto a lo que significa contar con estos recursos y no

ser demasiado optimistas en lo que concierne a su eventual adopcin. En primer trmino, ellos no

son tan fciles de asimilar que puedan ser dominados en el estrecho margen de tiempo y esfuerzo que

el cientfico social dedica tradicionalmente a la adquisicin de las herramientas y a la conquista de su

maestra. La programacin lgica es difcil, mucho ms difcil que cualquier otra actividad que haya-

mos desarrollado, personalmente, en ms de veinte aos de experiencia informtica; y la fuerza de-

ductiva de un sistema se encuentra por lo general en relacin directa con la complejidad de su pro-

ceso de programacin. Los logiciales aqu propuestos no son productos listos para usar que hemos

tenido la fortuna de adquirir en el comercio: son sistemas que tuvimos que construir clusula por

clusula, a partir de un intrprete lgico abstracto y de una pantalla vaca.

Lo que es difcil de aprender es an ms difcil de ensear. No existe tampoco en nuestro medio

un mercado de profesores de inteligencia artificial y programacin lgica entre quienes escoger; si

asistimos a clase se nos dir a lo sumo lo que dicen los libros, y ms probablemente diluido que pro-

fundizado. Se nos ensear un lenguaje de computacin con referencia a otros que no vienen al caso,

ejemplificando las clusulas con algn problema contable o financiero incapaz de encender nuestra

imaginacin. O se nos instar a analizar los predicados de un formalismo en orden alfabtico, sin re-

lacionarlos con ningn contenido concreto. No podremos abordar la inteligencia artificial hasta que

coordinemos sus lgebras abstractas con nuestros problemas sustantivos, pues ella es una estructura

sin contenidos. La inteligencia artificial no existir plenamente hasta tanto no haya un campo del

saber fuera de ella que la requiera para perfeccionarse; la programacin lgica no ha de servir de

mucho si no encuentra, ms temprano que tarde, un mbito de conocimiento cualitativo y emprico a

modelizar, aparte de la lgica y la computacin misma.

Es preciso que se comprenda que lo que aqu se propone no consiste en adquirir el paquete de

Prolog, leer el manual de instrucciones y escribir la antropologa en el diskette para obtener resulta-

dos. Un lenguaje de computacin no ofrece ms que un monitor, un mecanismo de resolucin oculto

y un cursor que parpadea. Algunas implementaciones, como el intrprete de Arity Prolog, ofrecen

menos que eso: todos los formalismos de representacin de los datos, todos los procesos de inferen-

cia, todas las modelizaciones, en suma, corren por cuenta del estudioso. Los ornamentos que pueda

3 La controversia sobre los perceptrones (que afecta a un buen fragmento de la investigacin en Inteligencia Artificial) se formula a partir

de Marvin Minsky y Seymour Papert, Perceptrons, Cambridge, MIT Press, 1988. La apasionada intervencin de dos prceres de la

disciplina en una crtica negadora de muchas de las ideas que la imaginacin popular les atribua, signa todo el campo de una doble

coaccin batesoniana que ha sembrado el desconcierto entre los especialistas.

405

traer un entorno de programacin lgica comercialmente asequible son chafalona: lo nico axiom-

tico que incluyen son los conectores lgicos (los operadores de condicionalidad, disyuncin, conjun-

cin y negacin) y un principio genrico que permite realizar pruebas lgicas, pero que ser ms bien

intil si se ignoran o tergiversan los cnones que rigen a una formalizacin. Todos los dems e-

lementos son extralgicos y sin duda pueden llegar a ser de gran ayuda en ciertos contextos de

trabajo, pero no fundamentan en nada. Mirndolo bien, lo nico que tenemos de nuevo es un

mecanismo para determinar si lo que se construye est bien planteado y para saber si podemos

plantear ciertas teoras y explicaciones a la luz de lo que ya sabemos.

Esto es mucho ms de lo que nunca tuvimos, pero las consecuencias y los alcances de esta nueva

adquisicin sern, durante un tiempo, materia de conjetura. La lente ms pulida es la que muestra los

detalles ms crueles. Ms que facilitar los procedimientos metodolgicos, las herramientas que pre-

sentaremos relevan dramticamente la naturaleza y la extensin de las verdaderas dificultades de la

prctica disciplinar. Resultar patente que para construir un modelo, as fuere el ms simple, no al-

canza con hablar de "oposiciones binarias" y con definir confusamente estructuras, sistemas y

teoras. Modelizar la realidad es un ejercicio mayor de abstraccin, precisin argumentativa y riguro-

sidad. Si en antropologa se quiere disfrutar de los beneficios potenciales de semejante instrumento,

sin duda alguna se deber modificar adems la relacin de predominio entre teora y tcnica que ha

prevalecido hasta hoy, o habr que redefinir de raz el significado y la operatoria de la interdiscipli-

nariedad. Para preservar la esencia de su problemtica, hay que replantear el estilo de su formulacin

hasta la mdula. Eso no quiere decir que la antropologa tenga que transformarse al punto de plantear

solamente problemas que la mquina est en condiciones de resolver: por el contrario, es el mismo

planteamiento de los problemas antropolgicos tradicionales en el contexto adecuado de compu-

tacin el que nos desoculta la existencia de dilemas bsicos que hasta el momento ignorbamos, y sin

cuya resolucin ningn progreso cientfico ser posible.

Nuestra propuesta se inicia en el plano tcnico. Tradicionalmente la tcnica es la hija boba de la

epistemologa, al lado (pero menos alto) que el mtodo y la teora. Como lo admite Richard Rudner,

En trminos generales, ser consciente de que distintas disciplinas cientficas utilizan diferentes tcnicas de

investigacin no equivale a ser consciente de algo importante sobre la naturaleza de la ciencia social. [...]

Defender que existe una diferencia metodolgica entre dos disciplinas o dos tipos de disciplinas es, por el

contrario, defender un criterio muy radical. Pues hay que tener en cuenta que la metodologa de una disciplina

cientfica no es algo que concierna a sus tcnicas transitorias, sino a su lgica de la justificacin (1973:21).

Algo huele mal, sin duda, en una epistemologa que separa tan taxativamente las etapas y los ni-

veles de trabajo cientfico sin preocuparse por lo que sucede, precisamente, en las discontinuidades

que se introducen y sin inspeccionar con ojo crtico las razones que obligan a introducirlas. En el

universo de categoras puras y de transiciones y lmites no problemticos de la filosofa analtica, la

tcnica se asocia con el trabajo manual, la maquinaria, lo preliminar, lo contingente, y la metodo-

loga con la elaboracin intelectual, la abstraccin, lo definitivo, lo necesario. Lo que aqu ofrecemos

como alternativa no es ni una cosa ni la otra, y penetra en el horizonte del mtodo (si se lo quiere

seguir llamando as) desde varios ngulos, en diversos momentos y con diferentes propsitos.

La antropologa ha sido -excepto en sus raras cuantificaciones- virtualmente una disciplina sin

tcnicas, o, quiz mejor, una disciplina en la que las tcnicas se aplican prevalentemente en las fases

primarias, transductivas, en las que los hechos se convierten en datos o se acomodan en una

clasificacin: se sacan fotos, se registran voces, se trazan diagramas, se realizan entrevistas "estruc-

turadas" o "libres", se realiza "investigacin participante" y finalmente se proyectan fenmenos en

406

conceptos ms o menos estructurados en un campo. De all en ms todo es intangible, espiritual o

intuitivo, al punto que las fases superiores y ms delicadas de la elaboracin carecen de herra-

mientas que se les apliquen.

Tal como aqu las interpretamos, las tcnicas no son ni apndices auxiliares de la teora, ni ope-

raciones de clculo restringidas a un momento de bsqueda de legitimidad adicional, ni una instancia

emblemtica de la cientificidad de la empresa, ni su protagonista clandestino: son, ms bien, su pre-

condicin. Nos referimos, s, a tcnicas. Pero se trata de tcnicas de construccin y validacin

terica, cuya incidencia en el trabajo cientfico global podramos caracterizar como recurrente y re-

cursiva. Ms adelante indagaremos el impacto de las tcnicas aqu propuestas en la configuracin del

trabajo de elaboracin teortica, impacto que no supone, en modo alguno, su desnaturalizacin. No

slo se trata de fundar una teora de modelos operativa y completa; habr que elaborar tambin el

proceso metodolgico integral en el que dicha teora se inserta.

Pero disponer de una tcnica rigurosa no implica ahora (ni lo har en el futuro) estar inevitable-

mente del lado de la verdad, en tanto la verdad se establezca mediante una correspondencia con los

hechos empricos. El esfuerzo mayor que debimos realizar en el cuerpo de la tesis y en la discusin

pedaggica que la rode fue para desembarazarnos de una epistemologa obstinada en insinuar que

aspectos por dems contingentes de la investigacin son susceptibles de una axiomtica, como si los

valores de verdad internos de la lgica se hicieran extensivos a todas las materialidades aludidas

referencialmente por sus smbolos.

La verdad lgica tiene bastante poco que ver con la concepcin intuitiva de la verdad. Un ideal

veritativo como el que, por ejemplo, esgrima Marcelo Brmida (adequatio mentis ad rem), no sig-

nifica gran cosa ni compromete con ninguna filosofa. Es tan genrico que sirve tanto para

emprender una operacionalizacin de carcter positivista como para convalidar una concepcin

teolgica; es tan balad como para suponer que la problematicidad se agota en un nexo simple entre

dos instancias objetivas: el mundo all afuera, el concepto aqu dentro, como contenido de

conciencia. En todo caso, este criterio deja en penumbras el significado preciso de esa adecuacin,

por no decir nada de la indefinicin que trasunta respecto de la mente y del mundo, indefinicin que

puede admitirse en cualquier parte, excepto en un criterio de verdad que se edifica a partir de ellos

(cf. Bormida 1976:13). Nosotros hemos optado por no hablar de verdad, sino de consistencia, y en

consecuencia no definimos la lgica como la ciencia que estudia las presuntas leyes de la mente

humana, o que de algn modo se aduea de alguna verdad objetiva, sino como la disciplina que se

ocupa de establecer cnones de razonamiento correcto. Cnones que pueden variar, y de hecho lo

hacen, conforme al modo lgico que se admita como regulando la conservacin de los valores de

verdad.

La coherencia o consistencia de la articulacin lgica (esto es importantsimo remarcarlo) no se

predica sobre el mundo, sino sobre el modelo que a partir de l se construye, teora de por medio; no

decimos pues que la realidad tenga un orden lgico, una arquitectura inmanente milagrosamente i-

gual a la del intelecto: tan slo afirmamos que el modelo que construimos para reflejarla no es con-

tradictorio en tanto tal y que ms vale que no lo sea. Un modelo sistematiza una mirada terica que

ordena una concepcin de la realidad sin trasmutarla, pues es precisamente funcin de la teora

introducir un orden, ms que mapear lo dado miembro por miembro. El orden en el modelo nada

tiene que ver con la legalidad o la regularidad del mundo, y menos todava (a pesar de Gadamer, de

los neoweberianos o de los neotylorianos) con la racionalidad de las conductas que son su objeto. Y

407

a la inversa, el modelo que representa el caos, el desorden o la complejidad desorganizada no ha de

ser imperiosamente catico4.

Tener un instrumento preciso de clculo cualitativo no implica ninguna certidumbre global ms

all de la coherencia interna, lo mismo que disponer de una calculadora aritmtica poderosa no

garantiza los valores de verdad de una teora que, entre otras cosas, cuantifique. Una teora puede ser

lgicamente perfecta y empricamente falsa, pues la interpretacin semntica de las entidades a las

que recurre no forma parte de los procesos de inferencia que desde un punto de vista formal la

constituyen, y las premisas en que la teora se origina pueden estar equivocadas. Es posible pensar

tambin en seudociencias consistentes, como el trazado de una carta natal, y en ciencias

metodolgicamente indecidibles, como el anlisis estructural levistraussiano: nuestro aporte no tiene

nada que ver con tal demarcacin.

En antropologa existe una sola teora axiomtica, la de William Geoghegan (1970, 1971), que

es perfecta y coherente, pero que es muy probablemente falsa, porque presume la validez de un

anlisis componencial que los crticos han ridiculizado con sobrada razn. Seguira siendo falsa an

cuando se la expresara en predicados de Prolog o en frmulas de LISP en lugar de axiomas

euclidianos. La programacin lgica no modificar este estado de cosas, que presenta problemas que

no slo afectan a las ciencias sociales. Lo que s puede garantizarse es que de ahora en ms el rigor

lgico interno de un enunciado terico es algo que puede someterse a control. Aunque siempre

existirn muchas formas de enunciarlas, en lo sucesivo las teoras enunciadas podrn ser por lo

menos intrnsecamente consistentes, y su articulacin podr ser reproducida, documentada, mode-

lizada y verificada en una misma operacin instrumental. Habr que salir al campo antes, para re-

cabar los datos esenciales, y habr que volver despus, para corroborar si la interpretacin que se

otorga al educto del modelo corresponde con la realidad. Pero lo que suceda en el medio ser ntido y

replicable, aunque sigan existiendo infinitas formas de llevarlo a cabo. Un modelo lgico consistente

no genera verdad, pero mantiene hasta sus conclusiones aquella verdad que hubiere en sus premisas.

Cuando alguien nos proponga un mtodo (por ejemplo, el mtodo estructuralista levistraussiano

de anlisis mitolgico, o el mtodo cognitivista de anlisis de componentes semnticos, o el mtodo

ecosistmico de Rappaport para explicar la funcin del ritual) podremos en lo sucesivo reproducirlo,

ponerlo en actividad y comprobar en el acto si funciona tal como se alega que lo hace. La programa-

cin lgica del discurso disciplinar redunda as, a travs de la clarificacin de los supuestos y de los

procedimientos analticos, en lo que Clifford Geertz llamara el "refinamiento del debate". Y esto no

es una presuncin utpica, sino una posibilidad palpable: nosotros mismos hemos incluido pruebas

de la extraordinaria capacidad modelizadora de la programacin lgica en los apndices que

acompaan este ensayo.

An cuando la realizacin de un programa pueda estar sesgada, an cuando se puedan malinter-

pretar aviesamente los postulados de una teora a la cual se recusa escudndose en la "prueba de la

mquina", la expresin formal de los argumentos configura una instancia sobre la que se puede deba-

tir con harto ms claridad que la que se puede alcanzar con medios convencionales. Tenemos en ella

una forma pautada de representar el conocimiento, de sacar a la luz los supuestos ocultos y de visua-

lizar la estructura de toda la construccin conceptual. A diferencia de Geertz (con quien jams hasta

4 Este nfasis es necesario porque con frecuencia se ha equiparado la bsqueda de modelos no contradictorios con una afirmacin

implcita sobre la adecuacin del mundo a la mente, o se ha afirmado que el carcter paradjico de la realidad impone la necesidad de

construir modelos contradictorios para dar cuenta de ella (cf. Feyerabend 1982:36, 226-232).

408

hoy hemos coincidido virtualmente en nada), pensamos que el debate no puede refinarse hasta que el

consenso se perfeccione. Y al contrario de l, tambin, que nos regal con su descripcin densa un

pretexto para que se sepa poco y para que valga todo, ofrecemos un mtodo para llevar adelante ese

perfeccionamiento, un mtodo de una naturaleza tal que quien pretenda impugnarlo deber cargar

con el peso de la prueba y enarbolar una respuesta mejor que la de llamarnos tecncratas.

Nos parece importante que la programacin lgica est en condiciones de satisfacer un objetivo

estipulado por un antroplogo que es, acaso, el enemigo arquetpico de la formalizacin. Tambin es

esencial, en lo que concierne a las posibilidades de incorporacin y asimilacin de estos recursos,

que los mismos no sean esotricos ni impongan procedimientos forzados de cuantificacin o de

escritura simblica. Hay que insistir en sto: disponer de una herramienta de diseo y control terico

no involucra que el antroplogo est de ahora en adelante obligado a cuantificar o a memorizar las

insulsas tablas veritativas del clculo de proposiciones. Admitir que la programacin lgica es difcil

no es afirmar que sea artificiosa. La gracia de este juego tiene que ver con la capacidad de la pro-

gramacin lgica para plegarse al mtodo de las ciencias sociales sin distorsionar su esencia, an

cuando despus quepa volver sobre esa esencia para discutirla, alterarla o ponerla en crisis.

Ms todava, la competencia cuantificadora de los modernos lenguajes de programacin lgica

es apenas discreta, si se la compara, por ejemplo, con la del venerable Fortran o con la del Algol; y la

sintaxis del lenguaje que escogeremos nada tiene de la apariencia cabalstica de las ecuaciones

lgicas, carentes (por definicin) de significado. En esta propuesta, la cosa no pasa por ah: quienes

eternamente confunden rigor metodolgico con cuantificacin o con el despliegue de lgebras

carentes de ambigedad por su misma falta de denotacin, pueden bajar las armas. Lo mismo se

aplica a quienes en lugar de vindicar la cuantificacin como garanta de cientificidad, hacen pasar el

rigor por la posibilidad de las definiciones taxativas, o por la extrapolacin del imaginario meto-

dolgico de las ciencias naturales.

Lo ms seductor de todo el espectro de posibilidades de la programacin lgica es que ella opera

eminentemente con smbolos y relaciones, ms que con cantidades y operaciones aritmticas. Las

teoras antropolgicas pueden introducirse as en la mquina casi tal cual se las enunciara en

lenguaje natural, aunque sometindose, claro est, a una cierta convencin notacional. Por aadidura,

las constelaciones de ideas que an no han llegado al estatuto de verdaderas teoras hallarn en la

programacin lgica el incentivo y el medio para alcanzarlo, clarificando en el ejercicio interactivo

con el sistema tanto los supuestos y el aparato categorial como los procedimientos del investigador.

Al igual que el personaje de Molire lograba hablar en prosa sin esfuerzo, teorizaremos sin notar que

lo hacemos.

Todava ms: se podra decir que lo que en realidad se introduce primariamente en la mquina

no es tanto una teora (en el sentido ms restrictivo) cuanto una descripcin ordenada del objeto que

le atae y todo cuanto de l sabemos. La "teora" se va construyendo despus, interactivamente, y se

constituye como el conjunto de hiptesis que resultan verdaderas a partir de la informacin de que se

dispone. Esto es as porque la programacin lgica es declarativa (o descriptiva): un programa l-

gico ideal no consiste en un conjunto de operaciones discretas realizadas ms o menos

arbitrariamente sobre el material cuya naturaleza semntica se refiere a la conducta de la mquina,

sino en una descripcin sistemtica de un fenmeno o dominio del conocimiento. Un programa

lgico slo se denomina "programa" porque se lo sigue implementando en una mquina y utilizando

un lenguaje computacional que ella puede decodificar; pero un programa "puro" escrito en Prolog no

hace ms que enunciar un conjunto de hechos pertinentes sobre un campo acotado del saber, en

409

forma de una serie de afirmaciones y reglas que hacen pensar ms en los axiomas de las matemticas

que en rdenes dadas a un aparato5 . Se realiza entonces una descripcin de lo que se sabe, inscrita al

comienzo en una exploracin vacilante que luego se sistematiza casi sin advertirlo, en un nivel de es-

pecificacin que poco o nada tiene que ver con la conducta binarizante de un sistema clsico de

procesamiento electrnico de datos. El carcter sistemtico de esta descripcin es, como se ver, un

emergente de la experiencia del estudioso, de su interaccin con el sistema de programacin y del

enriquecimiento que significan las innumerables exploraciones en Ciencia Cognitiva, Informtica e

Ingeniera del Conocimiento, cuyas experiencias pueden incorporarse desde ahora al horizonte

disciplinar.

Por supuesto, las hiptesis que pueden llegar a plantearse sobre un mbito cualquiera del conoci-

miento pueden llegar a ser infinitas, y en el nivel actual de la tecnologa la computadora no es (an)

capaz de formular espontneamente ninguna. Resolver dilemas mediante un procedimiento automti-

co no es lo mismo que proponerlos mecnicamente. Deslindar cul hiptesis es la ms fundada no es

lo mismo que probar cul es la menos trivial. La iniciativa que despus de Peirce hemos convenido

en caracterizar como abduccin sigue siendo privativa del investigador humano, y est perfectamente

bien que as sea. Aunque la abduccin puede simularse mediante una estrategia de inferencia cono-

cida como encadenamiento hacia atrs (de la que luego hablaremos), las mquinas siguen siendo

inertes y estpidas: todo lo que el ordenador puede hacer es determinar si una hiptesis que atraviesa

el conocimiento descripto puede o no verificarse tomando ese conocimiento como axioma o premisa.

Pero con esto ya es suficiente.

Lo que personalmente nos atrae de la inteligencia artificial no es la promesa eternamente

diferida de desarrollar mquinas sagaces, sino la posibilidad actual de modelizar los procedimientos

cientficos, comenzando por la representacin del objeto o de lo que el estudioso sabe acerca de l.

Habr que programarlo todo, porque los lenguajes de computacin en s mismos no hacen

absolutamente nada, y habr que desarrollar toda la interface entre una informtica que no se

preocup por sustentar a una ciencia inexacta y una antropologa que desde las oportunidades de

aprender el rigor.

El partidario de una antropologa interpretativa y humanstica no debe sentirse intimidado por la

resonancia cientificista o escolstica de los trminos que venimos empleando: axioma, premisa,

teora, hiptesis, clculo lgico, inferencia. Despus demostraremos la forma en que los razo-

namientos cualitativos de la antropologa humanstica, soft, son tambin, a su manera y mal que les

pese, clculos lgicos a cuyo rigor esta herramienta puede asimismo contribuir. Y del mismo modo,

ejemplificaremos de qu manera el rigor lgico que puede alcanzarse en el planteamiento de

hiptesis en programacin lgica puede comprenderse, sin distorsin alguna, como una versin

enriquecida y precisa del supuesto fenomenolgico e interpretativo por excelencia que estipula la

"prioridad hermenutica de la pregunta" (Gadamer 1977). De hecho, en un entorno de programacin

lgica adecuadamente reflexivo, el planteamiento de preguntas, hiptesis y teoras -en ese orden de

magnitud creciente- ratifica gran parte de las mejores elaboraciones fenomenolgicas en ese sentido,

sentando las bases de una conmensurabilidad impensada con las premisas de un "positivismo" meto-

5 La comparacin pertenece a uno de los inventores del lenguaje Prolog, Alain Colmerauer (1984:1072).

410

dolgico que se sospechaba en sus antpodas6. Para expresarlo en otras palabras, podramos decir

que, a la luz de su enunciacin en predicados lgicos, los mtodos enraizados en la emulacin de las

ciencias naturales y los mtodos comprometidos con un marco hermenutico revelan ms de un seg-

mento de coincidencia y una naturaleza si se quiere complementaria. Ms tarde volveremos sobre

este particular, y sobre la mirada reflexiva que las tcnicas que hemos desarrollado son capaces de

arrojar sobre la teora.

Recin hablamos de representacin del conocimiento, y luego veremos la forma en que ese co-

nocimiento se expresa, con una versatilidad an inalcanzable -por ejemplo- por los sistemas de

gestin de base de datos ms sofisticados. Por ahora digamos que ni siquiera es imperativo que la

descripcin sea completa, que las definiciones sean taxativas o que las clusulas se sujeten a

exigentes cnones de sintaxis. Aunque algunos lenguajes (como el LISP) parezcan enrevesados y

resulten desagradables a la vista, en programacin lgica no hay formas preestablecidas de re-

presentacin ni contenidos de estipulacin forzosa. Podemos representar el agua diciendo que corre

por los arroyos cuando deshiela, que es inodora, incolora e inspida, o que est compuesta por dos

tomos de hidrgeno por cada tomo de oxgeno. Del mismo modo, podemos referirnos a los mataco

como el grupo bitico que vive a determinada latitud y longitud, haciando mencin de sus dioses o

computando la poblacin de sus asentamientos: la naturaleza de la representacin depende de los

objetivos tericos, y no se excluye que stos sean la reproduccin del pensamiento salvaje, el desve-

lamiento de las estructuras del delirio, la modelizacin ecolgica o la descripcin pautada de la

poesa. Si hay algo que la programacin lgica no presupone, es que haya un solo modo (o un modo

completo, u objetivo) de representar los datos, o datos que sean ms dignos que otros, o ms pro-

clives a la representacin.

El programa lgico puede o bien acoger informacin conceptualmente dispersa para explorar ul-

teriormente nexos posibles, o concentrar conocimientos focalizados para construir acabadamente una

teora, con todos los grados intermedios de economa categorial, recursin, anidamiento o redundan-

cia. Como no hay umbral de simplicidad o lmite de complejidad que se impongan al diseo del pro-

grama, y como tampoco se prescriben sus contenidos, la tcnica de la programacin lgica no se res-

tringe a ninguna etapa especfica de la investigacin ni obliga a establecer modalidades

idiosincrticas de trabajo. Sera una bella propuesta sugerir que la utilizacin misma de la

herramienta se disimule para evitar que se la endiose, para impedir que usurpe los primeros planos, y

que se la saque a la luz slo en el caso de que alguien ponga el trabajo propiamente antropolgico en

tela de juicio, para operar entonces una demostracin an mejor.

Dado que la esencia de la programacin lgica es la operacin con smbolos, por primera vez en

la historia de la informtica nos es posible recurrir a las mquinas para garantizar el juego limpio de

los procesos conceptuales que encadenan nuestras descripciones y nuestros juicios. El programador

escoge tanto la sintaxis como la interpretacin semntica, y no est en principio constreido por

ninguna lgica consagrada, sino slo por sus propias necesidades de organizacin. Las limitaciones

son, en todo caso, las mismas que las del pensamiento, pues la generacin de teoras no est pres-

cripta de antemano ni se desencadena inevitablemente como subproducto del mero accionar de las

mquinas. En computacin hay un axioma primario: garbage in, garbage out, o en buen romance,

"si se ingresa basura, basura es lo que se obtiene". Si de la informacin que se introduce es imposible

6 En Inteligencia Artificial existen, de hecho, estrategias ntegramente consustanciadas en el ideal de la fenomenologa y la hermenutica.

El ms representativo de sus promotores ha sido, quiz, Terry Winograd (cf. Winograd y Flores 1987).

411

deducir genuinamente un orden, la mquina no lo har por nosotros. A lo sumo, lo podr deducir en

tanto y en cuanto ese orden sea genuinamente deducible, y siempre que una abduccin creativa, un

acto de la imaginacin, proponga su clculo.

Aunque el humanista sentado ante la pantalla puede darse el lujo de soslayar los problemas lgi-

cos puntuales e ignorar la mecnica del silogismo, el significado de las conectivas o la interpretacin

de los cuantificadores, la destreza que confiere el conocimiento de la lgica no es de despreciar. Si al

programador le place, puede acatar los procedimientos de la lgica acadmica, que son los que ope-

ran by default, es decir, los que se desenvuelven a menos que se estipule lo contrario. Con la sufi-

ciente experiencia de programacin, se puede hacer que los procesos lgicos adquieran matices pro-

pios de una escuela o de una tendencia epistemolgica determinada, o que alternen, por ejemplo, el

sabor matematizante de Russell o Tarski con las iniciativas de Church o Quine. Pero si el programa-

dor quiere, puede poner en marcha las premisas de una lgica polivalente, de la lgica difusa, de la

lgica probabilista o de la lgica chamacoco, en tanto sea mnimamente capaz de especificarla. Por

aadidura, es posible someter el mismo conjunto de hechos a interrogaciones e hiptesis derivadas

de premisas lgicas discrepantes, y someter los resultados de esa inspeccin a una comparacin

formal.

Desde ya, no slo podemos emular un rico repertorio de premisas lgicas en la base, sino que

tambin podemos plegarnos a los variados conjuntos de principios tericos que rigen la naturaleza de

los problemas planteados y la forma de hacerlo. Podemos fingir incluso que nos hemos vuelto mo-

mentneamente estructuralistas, o materialistas culturales, o hermeneutas, haciendo que la formaliza-

cin se pliegue a todos los matices tericos que correspondan para iluminar el mismo conjunto de

hechos desde distintos ngulos, o para ver cmo se transforman las cosas que llamamos hechos cuan-

do cambiamos de premisas.

Esto ltimo quiere decir que, en trminos de la antropologa del conocimiento o de lo que se ha

dado en llamar ciencia cognitiva, la programacin lgica constituye un excelente dispositivo de

modelizacin. Pero no est todo dicho: si la descripcin del fenmeno que se modeliza es

suficientemente densa, conexa y ordenada, la descripcin se transforma en un mecanismo generador

de (potencialmente) todas las instancias posibles de ese fenmeno. La misma descripcin es suscep-

tible de comportarse, aadiendo los procedimientos adecuados, como esquema descriptivo, como

base de datos y como modelo de simulacin conceptual de los procesos relativos a ese dominio.

Si describimos, por ejemplo, la estructura de una serie de mitos o relatos como un conjunto de

clases de variables ordenadas de cierta manera y con determinados contenidos posibles, es factible

realizar la descripcin situndose en un nivel de generalizacin relativamente elevado y luego

generar los mitos que responderan a la descripcin en base a un corpus o a un inventario de los

valores que podran asumir las respectivas clases de variables. El educto o salida de este proceso de

simulacin sera un conjunto de narraciones individuales que nunca fueron introducidas como tales

en el almacenamiento de la mquina, pero que seran estructuralmente posibles en funcin de la des-

cripcin general propuesta en forma de reglas combinatorias o de pautas emic.

Lo mismo podra lograrse, naturalmente, si se tratara de procesos de cambio social, de patrones

de asentamiento, de modelos de conducta interactiva, de acumulacin de huesos en un yacimiento o

de paneles de arte rupestre: basta definir los valores de sus respectivas variables como hechos y su

secuencia o combinatoria posible como reglas. El sistema se encarga de instanciar los valores con

sus posiciones estructurales, generando as una representacin dinmica del fenmeno. Si los

"procesos", "tendencias generales" o "estilos" estn correctamente expresados, obtendremos una re-

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produccin realista de los fenmenos correspondientes; y si esa re-produccin no es satisfactoria,

tendremos ocasin de revisar la estructura de las reglas propuestas y de introducir las modificaciones

a que haya lugar. Si se desea, se puede complementar la resolucin lgica de este proceso con una re-

presentacin figurada o esquemtica expresada en el mismo lenguaje de programacin, desplegando

rboles esquemticos, grafos, diagramas de flujo, pinturas, colores, smbolos o secuencias sonoras,

de acuerdo con el fenmeno que se trate.

Aunque la programacin lgica es naturalmente ms productiva cuando se utiliza para analizar

una articulacin terica precisa, un nudo crucial de los procesos de razonamiento, una hiptesis

consciente de ser tal, que cuando se la implementa para formalizar comentarios incidentales, con

toda honestidad no sabemos que exista ningn mbito de la disciplina imposible de expresar a travs

de ella. Modelizar una teora compleja puede resultar imprctico, y cuanto menos conexos sean sus

momentos, cuanto menos se crucen los trminos que participan en sus proposiciones, tanto ms

esculida ser su productividad; pero en principio no es imposible, y hasta podra ser fundamental si

es que se la modeliza con la intencin de optimizarla. Si se puede manifestar verbalmente una idea,

luego ser posible tambin expresarla en los predicados que constituyen la base sintctico-semntica

de nuestra herramienta. Las definiciones taxativas no tienen nada que ver con sto, pues se refieren al

espacio emprico de la operacionalizacin7 , y no necesariamente al proceso de formulacin y verifi-

cacin lgica de una teora o a la construccin de un modelo, que es donde nosotros situamos nuestro

aporte.

Esta observacin es importante, pues se refiere a una instancia que no ha sido debidamente

esclarecida por la epistemologa de las ciencias. La definicin es un dilema operacional,

interpretativo o emprico que slo adquiere la apariencia y la naturaleza de un problema lgico all

donde especfica y explcitamente se lo estipula como tal. Como problema lgico, la debilidad y la

fuerza de las definiciones radican en la consistencia interna del modelo del cual forman parte, y ya

no en su aplicabilidad. La coherencia interna de los modelos y de las teoras puede establecerse sin

mayor conflicto en funcin de definiciones que no tienen por qu remitir inexorablemente a la lgica

de clases y que slo tienen vigencia en su interior.

Por supuesto, de lo que nada puede decirse lo mejor es callar. Pero todo lo expresable es desde

ahora pasible de formalizacin. La amplitud de significaciones que puede ser cubierta por la progra-

macin lgica slo deja de lado a las formulaciones voluntariamente inefables o a las que se niegan a

reconocer los principios elementales de la identidad y la contradiccin, cerrndose a la posibilidad de

toda polmica (p.ej Tyler 1986); su exclusin, a decir verdad, no nos importa demasiado.

7 Es decir, los procedimientos que problematizan las condiciones necesarias y suficientes que debe satisfacer determinada entidad del

mundo emprico para calificar como instancia de determinada categora de la teorizacin.

413

3. LOS LMITES ANTROPOLGICOS DE LA COMPUTACIN CONVENCIONAL

Dado que este ensayo no configura un manifiesto de ninguna "antropologa computacional" que

conciba la tecnologa como un beneficio que se presta a las ciencias por el solo hecho de que el pro-

greso avanza, debemos poner en claro cules son las diferencias que median entre una propuesta

como la nuestra, hecha en trminos de programacin lgica, y una apologa indiscriminada en favor

de las mquinas. Lo que podamos decir ms adelante sobre el panorama metodolgico que la pro-

gramacin lgica nos abre, no tendra mayor sentido si no dejramos sentados cules son a nuestro

juicio los lmites de las tcnicas convencionales de programacin con las que aquella contrasta.

Lmites que explican, por otra parte, el minsculo impacto que la alardeada revolucin informtica

ha tenido hasta hoy sobre las ciencias sociales renuentes a la cuantificacin. La pregunta a formular

es sensata: si ocurri verdaderamente una revolucin en el saber y si es cierto que la sociedad misma

est cambiando por ello cmo es posible que nuestra disciplina no haya acusado su efecto?

Aqu se superponen dos responsabilidades, una por cada disciplina involucrada. Por un lado, las

elaboraciones computacionales de la antropologa son, hasta la fecha, enormemente convencionales,

cuando no de una estremecedora candidez. Por el otro, los estudios que, desde la informtica, preten-

den ilustrar la utilidad de las nuevas tcnicas de inteligencia artificial para los diferentes campos del

saber, no acostumbran incluir a las ciencias sociales entre los candidatos a beneficiarse. Lase un en-

sayo en que se describa el uso de computadoras en antropologa sociocultural, y se lo encontrar

irremisiblemente trivial, informticamente hablando. Bsquese un texto importante que ofrezca ge-

nuinas herramientas de inteligencia artificial especficamente pensadas para las ciencias sociales, y

ser afortunado quien lo encuentre.

Hay que demostrar aquel aserto y aportar una solucin al problema sealado en ste. Lo primero

es la demostracin, porque para resolver lo segundo es que elaboramos las interfaces, construimos

los modelos y escribimos este ensayo. En la demostracin que discurre en los siguientes prrafos

seleccionaremos nuestros ejemplos de la arqueologa, la cual se precia de mayor rigor metodolgico

que la antropologa sociocultural, quiz porque de tarde en tarde cuantifica. Debe entenderse que

nuestro dictamen, sin embargo, es extensivo a las aventuras computacionales de todas las dems o-

rientaciones o mbitos de nuestra profesin.

Como podra esperarse, ni una sola de las aplicaciones antropolgicas de recursos

computacionales nos resulta satisfactoria. Textos como el de Richard y Ryan (1985), sobre

computacin y arqueologa, slo cubren unos pocos productos ready-made sin hacer referencias

tiles a tcnicas de programacin de carcter ms bsico, mencionan una tecnologa que ya era

obsoleta a la fecha de la publicacin y dedican ms de la mitad del libro a una introduccin a la in-

formtica absolutamente inespecfica, que no es ms til a un antroplogo de lo que lo sera para un

empleado bancario. Al margen de ello, Richard y Ryan analizan paquetes de software escasamente

portables y realizan afirmaciones infundadas, como la que pone en duda que en los prximos aos se

efecten avances en materia de lenguajes de programacin que puedan tener incidencia sobre la

disciplina (1985: 201). Este es un aserto que ningn analista osara suscribir en una era de evolucin

tecnolgica explosiva y al que un trabajo como el presente sin ningn lugar a dudas recusa. Puede

juzgarse la calidad computacional de este texto a partir del hecho de que dedica siete pginas al len-

guaje COBOL, construido para satisfacer requerimientos comerciales, sin acusar siquiera recibo de la

414

existencia del Prolog, de los sistemas expertos o de los lenguajes de programacin orientados al

objeto.

El ensayo de Dan Moore (1978), que versa sobre lenguajes de simulacin de procesos arqueol-

gicos, ilustra con meridiana claridad la forma en que las referencias a la computacin como garanta

de exactitud encubren la vaguedad de todo lo que se afirma. Moore, por ejemplo, comenta dos pre-

suntos "lenguajes compiladores" de simulacin, SIMSCRIPT y SIMULA, cuya adopcin

recomienda. Ahora bien, ni SIMSCRIPT ni SIMULA son en realidad lo que una definicin precisa

caracterizara como "lenguajes" de esa naturaleza, ni es en absoluto verdad que los compiladores

estn "orientados hacia el problema, y no hacia la mquina", como eventualmente se pontifica

(1978:11).

Existen, de hecho, lenguajes de muy bajo nivel, ntegramente "maquinsticos" en su semntica,

que son sin embargo compilables, y existen tambin versiones interpretadas (es decir, no compi-

lables) de Prolog, que es un lenguaje de altsimo nivel: la diferencia, sencillamente, no pasa por ah.

A diferencia del SIMSCRIPT y del SIMULA, el Prolog no slo es un lenguaje cabal, sino que al

igual que el LISP, puede llegar a ser su propio metalenguaje: su gramtica es especificable en Prolog

mismo. Por otra parte, la estructura de las clusulas de SIMSCRIPT y de SIMULA revela a las claras

que no estamos en presencia de lenguajes, sino de macro-lenguajes: entidades computacionales de

alto nivel, compiladas sobre un lenguaje verdadero de nivel ms bajo (tal vez FORTRAN o

ALGOL), pero que carecen de una gramtica BNF completa8 y que lo mismo podran operarse

mediante "frases" como a travs de planillas, teclas de funcin, ratones o mens. Ntese que

hablamos de "compilados", no de "compiladores": confundir estos conceptos equivale a incurrir

(como Moore lo hace) en una gruesa falacia de tipificacin.

En qu medida puede un arquelogo adquirir uno de estos productos, ponerlo a funcionar y es-

tar seguro de que lo que produce responde a una fundamentacin rigurosa? Pensamos que en ningu-

na. Lo concreto es que cada clusula en uno de estos macro-lenguajes compilados dispara una canti-

dad no especificada de pasos, cuya naturaleza tampoco est especificada. Podemos confiar en la co-

rreccin de los productos, pero en ausencia de un