Claudio Gutirrez

LA SOCIEDAD EN LA PERSPECTIVA INFORMATICAO

EXISTE UNA SOCIOLOGIA DE LOS COMPUTADORES?

Summary: The advent of Al has made Episte-mology an empirical science. The advent of distri-buted computing is making computer science oneof the "sojt" sciences. The era of the unerringcomputer is over: communication problems indistributed computing have created the falliblecomputer, which errs exactly for the same causesthan the human brain: "Errare complexum est".Computer Science is using Social Science modelsto solve networking problems. A "boomerangeffect" may benefit the Social Sciences.

Resumen: El advenimiento de lA ha converti-do la Epistemologa en una .ciencia emprica. Eladvenimiento de la computacin distribuida estconvirtiendo la informtica en una ciencia "sua-ve". La era del computador infalible termin:problemas de comunicacin en computacin dis-tribuida han creado el computador falible, que seequivoca por causas exactamente iguales que elcerebro humano; "Errare complexum est". LaInformtica usa modelos de las Ciencias Socialespara resolver problemas de redes. Un efecto"boomerang" puede beneficiar a las CienciasSociales.

Me propongo en lo que sigue, introducir eltema de la Sociologa de los Computadores. Nome refiero a la Sociologa de los usuarios de com-putadores, sino a la Sociologa de los computado-res mismos. Tal disciplina o rama de una discipli-na, habra que entenderla como una ciencia queaplica conceptos y leyes descubiertas en el an-lisis de las relaciones entre los seres humanos a

las relaciones entre ciertos seres no humanos: losprocesado res electrnicos. Si tal ciencia existe,o est a punto de existir, ello tendr tremendasrepercusiones para la Filosofa de la Ciencia ypara la imagen que el ser humano tenga de smismo. De cualquiera de los dos modos que se vea,se trata de un asunto trascendente para la Cienciadel Conocimiento.

Existen muchas maneras de conocer; se puedeconocer directamente, a travs de los sentidos,o indirectamente, por procesos de razonamientoen los cuales la mente se mueve de un conoci-miento a otro por medio de reglas de inferencia.Tambin se puede conocer de manera indirectapor analoga, es decir dicindonos a nosotros mis-mos que el fenmeno nuevo es como un fenme-no ya conocido, y prediciendo aspectos de su com-portamiento a partir del modelo. Los modelos quenos sirven para conocer pueden ser hallados en lanaturaleza o pueden ser construidos especialmentepara el propsito cognoscitivo. Por ejemplo, elviejo Platn nos informa al principio de su obramaestra La Repblica que va a tratar de explicarla naturaleza del alma humana usando como mode-lo la estructura de la sociedad: en este caso el mo-delo es preexistente, o tal lo parece. En el caso deun electricista que intenta arreglar un aparato deradio con el que no est familiarizado, l mismoconstruye el modelo, 'dibujado primero como es-quema de circuitos, y para validarlo har (o imagi-nar) experimentos sobre los resultados de aplicarcorriente a distintos alambres de entrada de esemodelo.

Rev. Filosofa Univ. Costa Rica, XXVI (63, 64),33-40, 1988

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Qu es entonces un modelo? El caso del mo-delo artificial es el ms fcil de analizar. Se diceque el fenmeno que deseamos conocer o explicares una caja negra, un sistema cerrado cuyas inte-rioridades ignoramos (por ejemplo, el aparato deradio sellado cuyos circuitos internos no conoce-mos). Pero todo sistema tiene entradas y salidas(los cables que entran al radio y los sonidos quesalen o dejan de salir de l). El investigador produ-ce hiptesis sobre la estructura interna de la cajanegra. Por ejemplo en la forma de un diagrama deconexiones internas; por medio de experimentoscon la caja negra se determina la !uncin de entra-da y salida del aparato, es decir, qu respuesta (enlos canales de salida) produce la presencia o au-sencia de estmulos (en los canales de entrada) so-bre el sistema. Cuando se logra establecer que uncierto diagrama presenta la misma funcin de en-trada y salida que la caja negra, decimos que la cajanegra y el diagrama son isomrficos, o que hemosencontrado (construido) un modelo del sistemaen cuestin. El modelo, sea encontrado en la na-turaleza o diseado para el efecto de entender unacaja negra, nos ofrece la explicacin del fenmeno;es la "caja transparente" que satisface nuestra curio-sidad sobre el contenido ignorado de la caja negra.

El caso del modelo real encontrado en la natu-raleza, como el que usa Platn en La Repblica, esun poco ms complicado. El diagrama que dibujael electricista es claro por defmicin (si no fueraclaro, no se estara usando para ayudar a entenderel fenmeno no conocido); adems, existe sola-mente para el propsito de brindar explicacin aotra cosa. En cambio, explicar el alma humana -ola mente, la inteligencia- con ayuda de la sociedades un proceso riesgoso, pues a lo mejor la sociedadno es un fenmeno tan transparente como el autorquisiera que nosotros creyramos. Por otra parte,al usar un fenmeno como modelo de otro quizhaya aspectos de cada fenmeno con distinto gra-do de inteligibilidad inmediata, de modo que am-bos fenmenos puede que resulten aclarados re-cprocamente al hacerlos intervenir en una relacinde isomorfismo. Finalmente, es posible en estoscasos practicar juegos retricos de muy dudosa ho-nestidad, pero sin duda muy usados en la literatu-ra, incluso por los grandes autores. Por ejemplo,Karl Popper en su libro La Sociedad Abierta y susEnemigos acusa al mismo Platn de hacer precisa-mente eso con su gran metfora de La Repblica:el verdadero intento de Platn no es aclarar con-ceptos de Filosofa de la mente sino ms bienadoctrinar a sus lectores con una particular teora

poltica, el totalitarismo; el usar el alma humana,dotada de unidad y totalidad, en relacin isomrfi-ea con la sociedad le permite al autor inducir su-brepticiamente en los lectores la idea de que la so-ciedad tiene que ser autocrtica para que seasana.

El uso de modelos en Filosofa ha sido muyabundante a travs de la historia. Pinsese porejemplo en el uso de los relojes como referenciapara la armona preestablecida entre las mnadasdel universo postuladas por Leibniz, o en la "ta-bla rasa" postulada por los empiristas inglesescomo punto de referencia para el estado inicialde la inteligencia humana. Pareciera que la Filo-sofa es el lugar natural para emplear modelos,pues no es posible en ella recurrir a experimentos.Pero hay otras ciencias en las que tambin el mo-delo ha salvado la situacin: recurdense los pla-netas de Kepler que barren reas iguales en tiem-pos iguales, a la manera de relojes de comporta-miento irregular, o en los complicados modelosmatemticos de la Meteorologa que por no po-der experimentar con el clima 10 inventa y juegacon l dentro de un computador. Hablamos deciencias empricas donde el experimento es po-sible, y de ciencias especulativas donde no lo es.As, tanto la Filosofa, como la Astronoma o laMeteorologa seran ciencias especulativas, en tan-to que la Qumica y la Biologa son ciencias em-pricas. No obstante, la caminata lunar de Ams-trong -entre otras cosas- ha "empirizado" laAstronoma, y las fotografas por satlite han"empirizado" a la Meteorologa. Quedar laFilosofa como la nica ciencia especulativa?

Muchos autores consideran a la Epistemolo-ga -la teora del conocimiento- como la partems respetable de la Filosofa. Hasta muy entra-do nuestro siglo, la Epistemologa ha debido sereminentemente especulativa. Recurdense las pol-micas sobre la naturaleza del entendimiento hu-mano que llenan la literatura filosfica de los si-glos XVII y XVIII: autores como Hobbes, Locke,Leibniz, Berkley y Hume especulan sobre la natu-raleza de las ideas, si son copias de las impresio-nes externas o las encontramos dentro de la men-te de manera innata; cmo se conectan o asocianunas con otras, etc. iPura especulacin, sin posi-bilidad de comprobacin emprica alguna! Cons-truccin de modelos, con la desventaja de que nopueden funcionar como funciona la respectiva ca-ja negra, pues son modelos de papel, castillos denaipes simplemente. Pero sucede que a mediadosdel Siglo XX un matemtico de genio, como lo

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fueraLeibniz en su tiempo, a quien no se suelecalificarde filsofo aunque bien lo merece, AlanTuring,concibe un modelo magnfico de la mentehumana,la mquina universal capaz de emular acualquierotra mquina -de la misma clase o declasediferente- con tal de que la proveamos deuna cantidad infinita de cinta de papel y de cual-quiercantidad de tiempo que necesite para la emu-lacin.Todava no saldramos aqu del campo es-peculativo.Pero unos aos ms tarde, un grupode tesoneros tecnlogos ingleses y americanosconstruyenuna aproximacin cercana a la mqui-na universal: el computador digital de propsitogeneral.No es la mquina universal porque no tie-ne infinita memoria y su velocidad es finita, peropor lo dems es en principio capaz de emular acualquierotra mquina (dentro de sus limitacionesdeespacioy de tiempo).

Cmo afecta esto a la Filosofa - a la Episte-mologa? Podr seguir siendo puramente especu-lativa?Ahora resulta que por primera vez en la his-toria el modelo de la mente puede ser construido(por 10 menos por aproximacin) y probado expe-rimentalmente. Las limitaciones del computadorpara encarnar a la mquina de Turing no lo inhi-ben para modelar a la mente humana, puestoque despus de todo tampoco el cerebro humanotiene capacidades ilimitadas de memoria, y defi-nitivamente su velocidad no es nada importante.En cuanto a la capacidad de emular a otra mqui-na de la misma especie, que tan conspicua es enla mente humana, siempre tratando de represen-tar a otras mentes humanas por medio del conoci-miento interpersonal, es solo potencial en el com-putador, a falta de una programacin adecuada.Pero los teoremas de Turing establecen que esaprogramacin es en principio posible, y muchosesfuerzosde investigacin -en el campo llamadoInteligencia Artificial- demuestran a las clarasque es posible realizar progresos en esa direccin.Qu consecuencias tiene esto para el trabajo delfilsofo? Para m, la respuesta es clara: significaque la teora del conocimiento ha pasado de ungolpea ser ciencia experimental. De ahora en ade-lante, si alguien propone un modelo de funciona-miento del entendimiento humano tendremos quedecirlecomo sugera ya Leibniz, varios siglos antesde los computadores: "Pongmonos a computar".

Este reto ha dado nacimiento, en el ltimo de-cenio, a la Ciencia Cognoscitiva ("Cognitive Scien-ce") contempornea. La lingstica, la Psicologa,la Neurologa, la Filosofa, la Antropologa, sehan dado todas cita con la Informtica para inau-

gurar una nueva disciplina con un nuevo objetopropio: los seres cognoscentes o conocedores; to-das esas antiguas disciplinas separadas se han uni-do alrededor de una metodologa comn: la cons-truccin de modelos, que como los antiguos mo-delos especulativos se supone que representan losrasgos fundamentales del entendimiento; peroa diferencia de ellos, pueden ejecutarse como pro-gramas, pueden "correr" o no "correr", y as con-firmar o refutar las teoras que les sirven de base.Aunque suene increble: ha pasado a ser posiblehacer experimentos epistemolgicos!. Todavams: la Epistemologa puede ahora concebirsecomo un solo gran experimento, la construccinde la mente artificial. El da que podamos cons-truir un robot que replique por lo menos lejana-mente el comportamiento intelectual del ser hu-mano, ese da sabremos que existe por lo menosuna teora que explica ese comportamiento, teo-ra que muy probablemente estar en la base deldiseo mismo del cerebro. Mientras llega ese da,cada rendimiento de una mquina artificial que seaisomrfico del rendimiento correspondiente delcerebro, ser una explicacin suficiente de la capa-cidad especial humana identificada con ese rendi-miento. La Inteligencia Artificial no solo es conce-bible como vertiente tecnolgica de la CienciaCognoscitiva: se constituye adems como la meto-dologa para validar esa misma ciencia.

Encontramos en el desarrollo descrito de Histo-ria de la Ciencia una muestra de un movimientoconvergente entre las ciencias especulativas y lasciencias empricas. Quiero referirme a otro desa-rrollo, tambin de carcter convergente, que vieneocurriendo paralelamente. Tradicionalmente sehabla de las "ciencias duras" (las Matemticas,la Fsica, la Biologa) y las "ciencias suaves"(las Ciencias Sociales bsicamente). Voy a soste-ner que esta distincin ha comenzado a perdersentido por obra de la existencia misma de loscomputadores. Pero esta vez no es porque las cien-cias suaves se hayan hecho duras -como las cien-cias especulativas se han transformado en empri-cas- sino, curiosamente, porque las ciencias durasse estn haciendo suaves. Quiero referirme concre-tamente a la Informtica, que es la nica cienciadura que conozco suficientemente. He explicadoanteriormente cmo los modelos computaciona-les sirven a los practicantes de la Ciencia Cognosci-tiva para explicar los fenmenos intelectuales. Di-seos relativamente sencillos, en la forma de pro-gramas de computacin, emulan capacidades inte-lectuales humanas supuestamente muy complejas,

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como probar teoremas geomtricos, descubrir ver-dades de la aritmtica o jugar ajedrez. El carcter"puro" de estos programas participa de la natura-leza de los tipos ideales usados por ejemplo en laFsica para explicar su orden de fenmenos (mo-vimiento en el vaco absoluto, etc.): el modelosimple explica al fenmeno cornpleio.

Estos acontecimientos corresponden a una pri-mera poca en el desarrollo de la Informtica, di-gamos que es su poca clsica, en que todo es pro-porcionado y apolneo. A esta poca correspondenaforismos como "El computador no se equivoca;solo el programador, que es humano, lo hace" -esdecir "errar humanum est". Es la poca del com-putador gigante, muy impresionante en su tamao,pero fundarnentalrrrente simple en su arquitecturay en su programacin: el gran tamao esconde unpoder muy reducido, se trata de la "calculadorade cuarto" que difiere solo en tamao de la calcu-ladora de bolsillo. Tales computadoras solo tenanuna fraccin del poder de cmputo y de la com-plejidad de arquitectura de muchos de los micro-computadores existentes hoy, por ejemplo el IBMAT con que escribo este artculo. Tengo ante mun volumen de la Revista ACM Computing Surveysdonde se describe lo que ser muy pronto la arqui-tectura estandar de la maquinaria de cmputo: elsistema de operacin distribuido, es decir, una m-quina virtual cuya unidad funcional frente al usua-rio esconder una multiplicidad de microprocesa-dores (equivalentes a los actuales computadores)conectados por medio de una red local. Encuentroel artculo (TANENBAUM 85) interesante por ra-zones que no tienen que ver directamente con latcnica informtica (no soy un especialista en sis-temas de operacin, y mi inters inicial en el ar-tculo se relaciona solamente con el deseo de rnan-tenerme al da sobre el estado general del arte dela computacin). La mayor de ellas es que me hareforzado en la conviccin de que estamos anteel advenimiento del computador falible, del com-putador que se equivoca por las mismas causasque el cerebro se equivoca, a saber: su misma com-plejidad. "Errare complexum est".

Si un computador consiste de un solo procesa-dor -o unidad lgica- y su respectiva memoria,un fallo del procesador paraliza al computador, nole hace equivocarse. Pero si el computador es unasociedad de computadores conectados por una red(como sern todos los computadores del cercanomaana), si uno de los procesadores deja de fun-cionar, el computador no se para, simplemente sedegrada ... o se equivoca. Toda suerte de equvocos

y malos entendidos pueden suceder. Por ejemplo,uno de los procesadores que deba recibir un men-saje del procesador afectado podra seguir traba-jando como si el procesador daado hubiera cum-plido su funcin, pero con informacin incomple-ta. Si por ejemplo el computador daado deba en-viar un mensaje indicando haber recibido un men-saje anterior (una transferencia de fondos, tal vez),y ese acuse de recibo nunca llega, el procesadordestinatario puede decidir que el mensaje nuncafue recibido, y enviar de nuevo el mensaje original;esta vez el mensaje lo recibe un procesador dereemplazo que ha sustituido al procesador daado,pero lo recibe con un atraso que posibilita la ins-cripcin de una doble transferencia de fondos ...Adems, aun suponiendo que todos los procesa-dores funcionen bien, la computacin en parale-lo puede ocasionar extraos efectos, muy difcil-mente evitables; un tpico ejemplo es el bloqueorecproco, cuando cada uno de dos procesadoresse pone a esperar que el otro procesador desocupeun recurso que necesita para finalizar una opera-cin, por ejemplo el acceso a ciertas partes de undisco de almacenamiento de datos o a algn lugarde una memoria compartida. Las consecuenciasde un tal bloqueo, o de otras situaciones pareci-das, son impredecibles, y los resultados de la com-putacin global pueden muy bien resultar incorrec-tos.

Ante esta clase de problemas, y algunos otrosque mencionar en seguida, los cientficos de laInformtica estn comenzando a comportarse deuna manera muy inesperada. Como buenos cient-ficos, conocedores sistemticos, aplican la teoradel mtodo con cuya sucinta descripcin comenza-mos este artculo. La solucin ms prometedoraresulta ser el razonamiento por analoga, y el usode modelos. Ante un fenmeno desconocido, recu-rrimos a fenmenos conocidos que se le parecen,y aplicamos las soluciones viejas a los nuevos pro-blemas. Increble como suena: los cientficos dela Informtica han encontrado soluciones a losproblemas que plantea la computacin distribui-da en la Sociologa, en la Ciencia Administrativa,y hasta en la Ciencia Poltica. La diferencia entrelas ciencias duras y las ciencias suaves comienza adesaparecer cuando se aplican soluciones de lasciencias sociales a los problemas estrictamentecomputacionales, y comienza a surgir la Sociolo-ga de los Computadores.

Un sistema de operacin (o "sistema operati-vo") es un programa fundamental que se ejecutadirectamente por encima de la arquitectura elec-

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tromecnica del computador y ofrece al usuarioo usuarios de ste toda clase de servicios necesa-rios, como acceso a unidades de almacenamientode datos en discos, acceso a aparatos de impresin,etc. En realidad, es un programa bastante elabora-do,una de cuyas principales responsabilidades esla administracin de los recursos de cmputo y suoportuna puesta a disposicin del usuario o usua-rios. Por ms complicada que la responsabilidadsea, sin embargo, no lo es tanto mientras el proce-sador del computador, la unidad central lgica yde control de las operaciones, sea solo uno. Perocuando, como en los sistemas distribuidos a queme he venido refiriendo, los procesado res son va-rios, entre los cuales se distribuyen distintas opera-dones independientes para ser ejecutadas en para-lelo -lo que indiscutiblemente aumenta la eficien-cia del sistema- las responsabilidades del sistemade operacin se complican hasta lo indecible.La fuente principal de los problemas es que mane-jar la adjudicacin de recursos sin tener infor-macin exacta sobre el estado global del sistemaes muy difcil. y esa informacin exacta es prcti-camente imposible de tener si varios procesadorestrabajan simultneamente a la velocidad de la elec-tricidad envindose mensajes recprocamente y al-terando el estado de la memoria compartida pormedio de procesos mutuamente independientes.

Tan no es cierto ahora que los computadoresno se equivocan que el problema de la confiabi-lidad de los resultados ha comenzado a ser untpico de discusin especializada y de investiga-cin muy importante. Es interesante notar que lassoluciones que se han implementado son de inspi-racin netamente social. Cuando algo muy serioest en juego en la vida social, pinsese en el casode una enfermedad grave o de una crisis nacional,normalmente se recurre al concurso de varios so-lucionadores de problemas que operen sinultnea-mente: en el caso de la enfermedad, llamamos a es-ta solucin "junta de mdicos"; en el caso de lacrisis nacional, la llamamos "junta de notables";en el caso computacional, la llamamos simplemen-te redundancia. Durante su ejecucin, un programase pone a "correr" simultneamente en un ciertonmero de mquinas, en paralelo. Cada vez que unproceso termina, las mquinas comparan sus resul-tados; si coinciden, no hay problema; pero si difie-ren, las mquinas recurren a un procedimiento pa-ra dirimir los conflictos muy bien experimentado:las mquinas votan, y la solucin que obtenga lamayora de los votos ser el resultado que todaslas mquinas tomen como dato para sus cmputos

en los mdulos siguientes. Claramente, se tratade la importacin de un mtodo social para la so-lucin de problemas informticos, de acuerdo conla filosofa de los modelos que hemos analizado.

Uno de los problemas ms serios que puede en-frentar un sistema de operacin distribuido es elde asignar el trabajo requerido entre los distintosprocesadores que forman el sistema. Aqu losdiseadores han tambin recurrido a la metodolo-ga de los modelos, y se han encontrado con que elproblema es muy similar al de distribuir el trabajoentre los componentes humanos de una gran orga-nizacin. La solucin estandar en estos casos es or-ganizar a los trabajadores de una manera jerrqui-ca. Consecuentemente, la solucin computacionales organizar a los procesadores como se organiza ala gente en la gran corporacin, el ejrcito, launiversidad, o cualquiera otra de las jerarquasdel mundo social. Algunas mquinas se declara-rn obreros y otras administradores. Por cadagrupo de un cierto nmero de obreros (o profeso-res) se asignar una mquina administradora (eljefe de departamento) con la tarea de supervisarquin est ocupado y quin no. Si el sistema esgrande, habr un nmero inmanejable de jefes dedepartamento; as pues, por cada cierto nmero dejefes de departamento se seleccionar a una m-quina para hacer de decano. Si hay muchos deca-nos, algunas mquinas sern vicerrector, etc.

Las cuestiones normales en una jerarqua huma-na surgen tambin en una jerarqua computacio-nal: qu pasa cuando un jefe de departamento, opeor todava, un vicerrector, deja de funcionar?Una solucin es promover a uno de los subordina-dos directos para llenar el puesto vacante. El esco-gimiento podrn hacerlo los subordinados mis-mos, o los iguales del difunto, o -en sistemasms autocrticos- el jefe del procesador descar-tado. Todas estas son por supuesto decisionespolticas. Si se quiere evitar tener un solo admi-nistrador (vulnerable) en la cspide de la jerar-qua, es posible decapitar el sistema y poner enla cumbre a un comit de mquinas en las que re-sida la autoridad suprema. Cuando un miembro delpolitbur funciona mal, los restantes miembrospromueven a alguien del nivel interior como re-puesto.

Puede haber tambin soluciones anarquistas,donde nadie tiene autoridad final, y lo interesan-te del caso es que tales sistemas pueden funcionar,por lo menos tan bien como los de autoridad cen-tralizada. En esos sistemas todos los problemas seresuelven por intercambio de mensajes y, por su-

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puesto, por la disposicin de los distintos ele-mentos de asumir las posiciones vacantes cuandoello resulte necesario para el funcionamiento delsistema, tal como ellos lo ven. Por supuesto, pu.e-de haber colisiones, y existen soluciones para re-solver conflictos sin que haya un rbitro de la dis-puta.

Un ejemplo interesante de solucin de conflic-tos sin intervencin de un rbitro se presenta enla transmisin de mensajes por medio de una redlocal del tipo "athernet". En este tipo de red to-das las estaciones estn conectadas por un simplecable coaxial, el mismo que se usa para instalar unaantena de televisin. Cualquier estacin puede po-ner en cualquier momento una seal en el cable,y esta seal es oda por todas las otras estaciones.Si dos o ms estaciones transmiten al mismo tiem-po, ocurre una colisin, es decir, los mensajes seinterfieren unos a otros y llegan a su destino adul-terados. Como la estacin que enva tambin estoyendo, al no reconocer su mensaje sabe que hafracasado en su intento y que tiene que reenviarsu mensaje. Esto ocurre pocas veces, por lo que tie-ne un impacto insignificante en el rendimiento dela red. Para reducir la probabilidad de colisiones,la estacin que fall espera un ratito antes de vol-ver a transmitir; si se produce una nueva colisin,espera el doble, y as sucesivamente haste tenerxito. Este sistema de resolucin de conflictos esperfectamente eficaz, y no difiere mucho del quese usa en la conversacin normal, sin director dedebate, para evitar que la gente hable al mismotiempo. Vemos aqu un caso de una buena solu-cin a un problema computacional que se inspiraen un modelo social: la conversacin humana nor-mal.

En su libro La Miseria del Historicismo, KarlPopper introduce el concepto del "doble efecto"en la dinmica social. Segn este concepto, todoacto social produce dos efectos: uno deseado, quees el propsito del acto, y otro no deseado -peroinevitable- que debe ser soportable para el actor siel acto ha de realizarse en absoluto. De este con-cepto saca Popper su conclusin de Filosofa de laEtica en el sentido de que el objeto ltimo de lamoral es disminuir lo ms posible el mal general,en vez de maximizar la felicidad del mayor nme-ro como postulaban los utilitaristas. Uno tendraque esperar que esta doctrina del doble efecto, t-pica de las sociedades humanas, se aplicara tam-bin a los sistemas de cmputo desde el momentoen que estos comiencen a ser "sociales"; y ases, en efecto. Para comprobarlo, analicemos el caso

de un grupo de procesadores que trabajan en para-lelo en la solucin de un problema complicado.As como desde el punto de vista del "hardware"(la parte fsica de la mquina) el computador sedescompone en procesadores, cada uno indepen-diente de los otros, desde el punto de vista del"software" (la parte intelectual de la mquina)el programa se descompone en procesos indepen-dientes. Para "correr" el programa, diversos pro-cesos tendrn que ejecutarse en otros tantos pro-cesadores; por razn de la misma limitacin en elnmero de procesadores, pero tambin porque al-gunos procesos son prerrequisito de otros, los pro-cesos irn siendo asignados a los procesado res con-secutivamente; pero, para maximizar la eficiencia,se procurar que un buen nmero de procesos seejecuten paralelamente.

La decisin estratgica de cmo lograr la mejorasignacin de procesos a procesadores y la mejordistribucin de la ejecucin entre un arreglo se-cuencial y un arreglo paralelo constituye el proble-ma de la asignacin de recursos. Si tomamos encuenta que los distintos procesos, por ser parte deun programa integral que soluciona un mismo pro-blema, tienen que comunicarse entre s para enviarsedatos y resultados, pareciera que los procesos quecomunican frecuentemente deberan ejecutarsesimultneamente. As, Ousterhout (OUSTER-HOUT 82) sugiere que los procesos que trabajanjuntos se asignen a diferentes procesadores paraque puedan "correr" en paralelo. Pero otros inves-tigadores no estn de acuerdo: Chow y Abraham(CHOW 82), por ejemplo, consideran que los pro-cesos que trabajan juntos deben ponerse en la mis-ma mquina, para reducir los costos de la comuni-cacin. Se ve claramente aqu que si pretendemosaumentar la eficiencia por la computacin en para-lelo, el sistema se degrada por los requerimientosde la comunicacin; pero si queremos disminuiresos requerimientos, el sistema se hace ms lentoporque la computacin debe hacerse secuencial.Un ejemplo tpico del doble efecto de Popper.

Pero todava hay ms: un tercer grupo de inves-tigadores, por ejemplo Stankovik y Sidhu(STANKOVIC 84), consideran que la estrategiafundamental debe ser velar porque ningn proce-sador est sobrecargado mientras otros permane-cen vacos. Para estos autores, balancear las car-gas es la estrategia razonable, tomando en cuentaque en sistemas complejos de hecho no sabemosnada sobre los detalles del comportamiento delsistema en cada ejecucin concreta. En la ejecu-cin de esta estrategia, se pueden presentar efectos

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secundarios muy graves, pues hacer migrar un pro-ceso de un procesador a otro implica una serie deacciones muy costosas: hay que interrumpir suejecucin, para lo cual deben guardarse muchostemes de informacin que permitan volver a po-nerlo en ejecucin en el punto en que estaba alllegar al nuevo procesador. En la prctica, lo que serecomienda es ms bien dejar los procesos que estejecutando llegar a su fin en el procesador en quese encuentren, pero crear los nuevos procesos sola-mente en las mquinas menos cargadas; solucinque recuerda los mtodos de desburocratizar unainstitucin: no nombrar nuevo personal para llenarlas vacantes que se produzcan, en vez de despedirpersonal. En resumen, los objetivos de maximizarla produccin, minimizar el tiempo de respuestas yuniformar las cargas entran en conflicto. Toda so-lucin al mismo tiempo implica una transaccin,de igual tipo que las transacciones sociales o po-lticas.

Decamos al comienzo que trabajar con mode-los reales y no simplemente construidos ofreca lapeculiaridad de que al usar un fenmeno comomodelo de otro, ambos fenmenos podran resul-tar aclarados recprocamente. As, por ejemplo,una vez que los modelos han sido aplicados conxito a la informtica, puede darse un efecto"boomerang" sobre las ciencias humanas, lascuales pasan a beneficiarse de las mismas tcni-cas informticas que ellas mismas inspiraron. Esdecir, la misma tcnica, al ser refinada y hecha mu-cho ms rigurosa en su versin computacional,puede ser retomada en aplicaciones directamentesociales; con la ventaja adicional de que en todomomento la metodologa de los modelos est dis-ponible, y cuando el cientfico social tiene dudade algn aspecto de la aplicacin de la tcnicapuede experimentar con los mtodos computa-cionalmente. Veo innumerables aplicaciones deesta tesis en las disciplinas sociales, pero muyespecialmente en la Ciencia Administrativa y enla Ciencia Poltica.

Tornemos algunos de los casos analizados an-tes. Creo que la Sociologa, la Ciencia Poltica yla Administracin pueden beneficiarse de los an-lisis computacionales sobre bloqueos recprocoso sobre organizacin, reparacin y funcionamien-to de jerarquas. Igualmente, la Sociologa y laCiencia Poltica tienen mucho que aprender de laforma en que se analizan y deciden las transaccio-nes entre objetivos en conflicto para maximizar lasatisfaccin o, como dira Popper, minimizar lainsatisfaccin. Otra rea muy fecunda de reflexin

es la teora de la redundancia, sobre todo, si secombina con la consideracin de su complementa-ria la teora de la programacin estructurada. Enefecto, ciertos problemas por su naturaleza, admi-ten el ser descompuestos en subproblemas, supues-tamente ms fciles de resolver que sus progenito-res; este es el origen de los expertos, tanto en lavida social real como en el reino de la informtica.Cuando existe un conocimiento claro sobre unamateria, cuando el problema es un problema bienformado, lo procedente es descomponerlo en susdistintos aspectos y pasar los subproblemas a laconsideracin de los respectivos expertos. La fa-mosa comisin especial a la que suelen mandarselos asuntos difciles es un caso claro de esta meto-dologa computacional, por la que el asunto sedivide en sus partes y cada parte la asume el proce-so especializado correspondiente. Contrasta conesto el caso del problema no bien formado, paracuya solucin no se puede articular ninguna expe-riencia determinada. En este caso lo que corres-ponde convocar no es al "comit de expertos" ocomisin especial sino ms bien a la Junta de No-tables, en la que reina, no la descomposicin desaberes especializados, sino la redundancia de sabe-res de sentido comn.

Pero quiz la conclusin ms importante quese puede sacar de todo esto es el argumento enfavor del anarquismo, o sea, en favor de la tesisde que es posible coordinar el funcionamientosocial sin necesidad de un gobierno. Hemos vistoen detalle un caso de coordinacin sin controlcentral, a saber, el de la comunicacin libre a tra-vs de una red local. Un procedimiento que tienetanta efectividad en la coordinacin "sin jefe"de un sistema computacional distribuido pareceser una buena demostracin de que los esquemaspolticos anarquistas son viables. Estos resultadosy otros parecidos que podra mencionar, me llevana la extrapolacin de que tal vez la Humanidad po-dra recoger como mejor fruto de la revolucin in-formtica la superacin de ese enorme mal que laha aquejado desde sus inicios: la dominacin arbi-traria e irracional de unos seres humanos sobre losotros que llamamos Gobierno.

REFERENCIAS

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Dr. Claudio GutirrezEscuela de InformticaUniversidad de Costa Rica