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Verificado por Psychology Today

Inteligencia Artificial

La nueva ciencia de la psicología y la evolución

La psicología y la evolución tienen una relación complicada, pero la IA puede ayudar a mejorarla.

Los puntos clave

  • Las percepciones modernas de grupos sociales pueden desviarnos de la inferencia científica lógicamente válida.
  • La compleja relación entre el comportamiento humano, la evolución y la genética aún no se comprende bien.
  • Enfoques de IA como la evolución computacional nos permitirán simular la evolución y su efecto.
  • La evolución computacional nos permite probar hipótesis sobre por qué evolucionamos diferentes capacidades.

Desde la cultura popular hasta los rincones oscuros de Internet, hay muchas afirmaciones sobre las diferencias "fundamentales" entre las personas en función del género, los grupos raciales o étnicos, la sexualidad u otras distinciones sociales que hacemos. El sexismo y el racismo a menudo se basan en la suposición tácita de que un grupo es mejor o más adecuado para ciertos roles que otro en función de sus genes. Uno de los roles más importantes de la psicología es informar y (cuando corresponda) corregir estas afirmaciones; sin embargo, campos como la psicología evolutiva tienen la reputación de perpetuarlas.

Una de las razones de esto es que la relación entre los comportamientos que observamos en los humanos, incluidas las diferencias reales o estereotipadas entre grupos de personas, y el proceso evolutivo es compleja. Es extremadamente difícil estudiar la evolución de cualquier especie, pero es especialmente difícil con los humanos porque nuestra evolución no puede ser observada directamente. Nuestras intuiciones y observaciones sobre el mundo tal como es, y las percepciones sociales que hemos formado, pueden contaminar nuestra comprensión de por qué las personas son como son e incluso contaminar el estudio supuestamente científico de cosas como el género y la raza.

Un punto clave a recordar al profundizar en el estudio de los genes es que la evolución no tiene intenciones ni destinos, y el hecho de que observemos algo (por ejemplo, una diferencia entre hombres y mujeres) no significa que sea el resultado de la evolución. Algunas de las aplicaciones más peligrosas de la evolución son las que confunden factores culturales y sociales con biológicos. Por ejemplo, la observación de que la raza o el color de la piel están relacionados con los ingresos en los Estados Unidos no tiene nada que ver con factores biológicos y todo que ver con factores históricos y sociales. Asimismo, la división del trabajo entre mujeres y hombres dentro y fuera del hogar puede explicarse casi en su totalidad por factores culturales (p. ej., el advenimiento de la agricultura).

El estudio de la selección, herencia y variación en organismos reales es complicado en el mejor de los casos, y generalmente involucra organismos modelo extremadamente simples cuyas capacidades son bastante diferentes a las de los humanos. Como resultado, gran parte de la psicología evolutiva ha trabajado hacia atrás, identificando patrones de comportamiento y dando explicaciones evolutivas de por qué se observan. El problema es que este enfoque es un campo minado en términos de inferencia lógica.

Defectos lógicos

El proceso de inferir eventos evolutivos a partir de patrones contemporáneos de comportamiento se encuentra con un problema clásico de inferencia. Si pensamos que el comportamiento X fue evolutivamente ventajoso, entonces deberíamos esperar que los humanos exhiban ese comportamiento. Sin embargo, observar el comportamiento X ahora no significa que sea o haya sido evolutivamente ventajoso; esta no es una inferencia lógica válida. Hay muchas, muchas razones por las que podríamos observar el comportamiento X: podría ser algo que aprendemos a hacer; podría ser una práctica cultural que se ha transmitido; podría ser el efecto secundario de alguna otra capacidad evolucionada; podría ser una deriva genética aleatoria, o efectos epigenéticos, o el resultado de un cuello de botella en la historia humana lo que permitió que solo unas pocas familias al azar sobrevivieran a la extinción y transmitieran sus genes. No hay una razón sólida para pensar que cualquier comportamiento particular que observemos que las personas realizan día a día haya sido seleccionado directamente por la evolución.

La validez de las afirmaciones evolutivas sobre por qué vemos ciertos patrones en el comportamiento humano se reduce a esta inferencia inválida o a suposiciones axiomáticas de que el comportamiento X sería evolutivamente ventajoso. Este tipo de suposiciones generalmente se basan en una caricatura de entornos prehistóricos. Por ejemplo, las personas a menudo hacen afirmaciones basadas en el supuesto de que el trabajo estaba dividido por género, de modo que los hombres eran cazadores y las mujeres recolectoras. Casi toda la evidencia física y de ADN disponible refuta este punto de vista e indica, en cambio, que las mujeres participaban en la caza y en casi todas las demás actividades físicas que realizaban los hombres, hasta el advenimiento de la agricultura (hace unos 10,000 años).

Soluciones y otros problemas

Si nuestros enfoques típicos para entender la mente humana como un producto de la evolución nos han llevado tan lejos por mal camino, ¿cómo podemos solucionarlo? Comprender la evolución es fundamental para comprendernos a nosotros mismos; después de todo, casi todas las capacidades que nos hacen humanos están influenciadas de alguna manera por la evolución.

Un enfoque que ha surgido en los últimos años es el de la evolución computacional: simular organismos artificiales y examinar cómo cambian de generación en generación bajo presiones de selección. Este enfoque nos permite responder preguntas como "¿por qué podría haber evolucionado el comportamiento X?" o "¿qué estrategias de decisión evolucionarían en el entorno Y?" Un experimentador tiene un control completo sobre el entorno evolutivo y la presión de selección, los agentes y cómo se reproducen, y las condiciones que encuentran los agentes durante sus vidas. Es lo más cerca que podemos llegar a la evolución controlada por laboratorio, y funciona bastante bien incluso para agentes con genomas complejos de cuatro pares de bases. Con algunas herramientas y actividades simples, incluso puedes ver cómo se desarrolla la evolución en tiempo real ante tus ojos.

Source: Hintze et al (2017) / Used with author permission
Diagrama del código genético (arriba) y la estructura de la red (abajo) de un ejemplo de "cerebro artificial" utilizado en la evolución computacional para estudiar la evolución de las arquitecturas neuronales y la relación entre genes y comportamiento.
Source: Hintze et al (2017) / Used with author permission

Naturalmente, la evolución computacional utiliza organismos relativamente simples y produce inteligencia artificial que está muy por debajo de los humanos. Sin embargo, como herramienta para estudiar conceptos de evolución y preguntas sobre cómo evolucionaron ciertos comportamientos y capacidades, es difícil de igualar. Con suficiente desarrollo, podría ser el avance que nos permita vincular la evolución y la psicología. Hasta entonces, tome la mayoría de las afirmaciones evolutivas sobre el comportamiento humano con un grano de sal.

Cuando alguien intenta explicar las diferencias en el comportamiento de hombres y mujeres que están "conectados de manera diferente" en sus cerebros o convencerlo de que una raza o grupo es genéticamente superior a otro, casi nunca es una afirmación científicamente válida (o se basa en la ciencia de literas). Simplemente no podemos estudiar tan bien la evolución del comportamiento humano, y el comportamiento humano se ve tan fuertemente afectado por factores de aprendizaje, sociales y culturales que no es necesario señalar la genética. En un futuro cercano, podríamos tener las herramientas para comprender mejor la evolución y su efecto en nuestras capacidades, pero tal ciencia podría ser más productiva si se enfoca en universales humanos como la memoria, la percepción, la toma de decisiones o el lenguaje en lugar de nuestras distinciones sociales artificiales.

A version of this article originally appeared in English.

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Acerca de
Peter Kvam

El Dr. Peter Kvam, es profesor asistente en el Departamento de Psicología en la Universidad de Florida. Su investigación se enfoca en comprender cómo las personas toman decisiones en términos de procesos escondidos como toma de riesgos, impulsividad, aversiones y otros procesos cognitivos y neuronales.

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