Las Cuatro Causas De La Conducta

Las cuatro causas de la conducta

Peter R. Killeen1

Department of Psychology, Arizona State University, Tempe, Arizona.

Resumen

La comprensión de un fenómeno consiste en identificar su origen, estructura, sustrato, y función, y representar estos factores en algún sistema formal. Aristóteles proporcionó una especificación clara de estos tipos de explicación, a las que llamó causas eficientes (disparadores), causas formales (modelos), causas materiales (sustratos o mecanismos), y causas finales (funciones). En este artículo, el marco de Aristóteles se aplica al condicionamiento y al debate cómputo-versus-asociación. El aspecto empírico crítico está en la reducción, temprana o tardía, de la información disponible. La teoría de Autómatas proporciona una gramática para modelos de condicionamiento y de procesamiento de información en la que pueden ser representadas esas restricciones.

Palabras claves:

Asociaciones, autómata, causalidad, explicación, modelos.

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Juzgar cuando el aprendizaje es explicado mejor como un proceso asociativo o como un proceso computacional requiere que aclaremos los términos clave. Este ensayo proporciona un marco de referencia para la explicación, la asociación y el cómputo; deja al aprendizaje como un primitivo no explicado.

LAS CUATRO CAUSAS DE ARISTÓTELES

Aristóteles (1929) describe cuatro tipos de explicación. Debido a la mala traducción y la interpretación errónea por "charlatanes eruditos" (Santayana, 1957, p. 238), sus cuatro "PORQUÉS" fueron derogadas como un tratamiento incoherente de causalidad (Hocutt, 1974). Aunque antiguas, las cuatro causas de Aristóteles proporcionan un marco de gran valor para la explicación científica moderna, y en particular para la resolución del debate actual sobre el aprendizaje.

En el marco de Aristóteles, las causas eficientes son disparadores, eventos que provocan un "efecto". Este es el significado contemporáneo de la causa. Los filósofos como Hume, Mill y Mackie han aclarado los criterios para la identificación de diferentes relaciones causales eficientes (p. ej. necesidad, suficiencia, eventos insuficientes pero necesarios en el contexto de eventos suficientes de otra manera). Las causas eficientes identifican las primeras partes de una secuencia que son esenciales para la parte final, ellas nos dicen lo que inicia un cambio de estado. El "análisis causal etológico" de Jachmann y van den Assem (1996) del comportamiento de cortejo de una avispa, es un ejemplo de este significado de la causa.

Las causas materiales son sustratos. Estos son los tipos más comunes de la explicación causal en uso hoy en día, están ejemplificadas por la mayoría de las neurociencias y la investigación de imágenes cerebrales. Una vez que el mecanismo ha sido identificado, mucha gente considera que el fenómeno está explicado. Este enfoque exclusivo en el mecanismo se conoce como el reduccionismo.

Las causas formales son modelos. El gran logro de Newton fue dar credibilidad a este tipo de modelos sin causas materiales: Para él, no había “ganchos y ojos” para la gravedad "Las hipótesis [concernientes a mecanismos subyacentes] no son parte de mi diseño", solo matemática pura. Fue una situación difícil para Newton, pues como filósofo mecanisista aborrecía los explicaciones ocultas (y por ello ad hoc). Newton gustosamente habría equipado su teoría con ganchos y ojos -causas materiales- pero no pudo idear alguna suficiente para mantener a los planetas en sus órbitas.

Las causas formales son mapas lógicos. La forma favorita de Aristóteles fue el silogismo, al igual que para el físico moderno sus favoritas son las ecuaciones diferenciales. Tales ecuaciones describen el cambio de un estado a otro, de acuerdo a las condiciones iniciales (causas eficientes), las ecuaciones describen la trayectoria completa del cambio.

No importa cuán exitosos sean los modelos formales, no son mecanismos: las ecuaciones matemáticas describen las trayectorias de las pelotas de béisbol y de los planetas, pero estos cuerpos no resuelven ecuaciones para proyectar sus movimientos. Los modelos formales no dicen nada sobre la causa eficiente, el sustrato, y la función. Es posible especular sobre los mecanismos subyacentes, y para generar modelos formales de ellos, pero sin datos directos sobre esos mecanismos, los modelos son conjeturas no verificables y por lo general están sujetas a cambios, como las modas que van y vienen, están ocultas.

Las causas finales son explicaciones funcionales: "Para reconocer una máquina verdadera, tenemos que tener una idea de lo que se supone que ésta hace" (Minsky, 1967, p. 4). Preguntas como "¿para qué sirve?" o "¿por qué hace eso?" corresponden a la llamada causa funcional (o final). La supervivencia del más apto, la teoría del forrajeo óptimo, y las explicaciones propositivas en general, ofrecen respuestas pertinentes. La mayor parte de la física moderna se puede escribir en términos de funciones que optimizan ciertas variables, como la energía. Todas las leyes se refieren a esa óptima causa final.

Los ejemplos más comunes son: rayos de luz que siguen caminos que reducen al mínimo el tiempo del trayecto, animales que se comportan de forma tal que maximizan su representación genética en las generaciones posteriores, y seres humanos que se comportan de manera que maximizan los beneficios para una población. A las causas finales se les dio un mal nombre (teleología), porqué fueron tratadas como causas formales, materiales o eficientes desordenadas. Una razón por la que las jirafas tienen el cuello largo es para que puedan ver el follaje alto, esta causa final no desplaza a la explicación formal (variación y selección natural), ni a la material (genética), ni es una causa eficiente (Lamarkianismo). Pero ninguna de esas otras explicaciones causales tienen sentido sin la especificación de la causa final. Los biólogos reintrodujeron las causas finales bajo el eufemismo de "mecanismos terminales", refiriéndose a las causas eficientes y materiales de una conducta como "mecanismos inmediatos".

Dos sistemas que comparten las mismas causas finales pueden tener sustratos muy distintos. Los análisis de análogos evolutivos, como las alas de los insectos, aves y murciélagos, proporcionan información funcional útil (relativa, por ejemplo, a las presiones

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