La estructura de los memes

La estructura de los memes

F. Heylighen 

Traducción de José Filgueiras Nodar, con permiso del autor.Ver versión original


Modelizando las unidades del meme

La principal crítica que puede formularse contra el enfoque memético es que los memes son difíciles de definir. ¿ Cuáles son los elementos o unidades que conforman un meme? ¿ Corresponde un meme a la sinfonía completa, a un movimiento, a una melodía, a una frase musical, o incluso a una sola nota?

Para modelizar la estructura del meme, podemos usar algunos conceptos de la ciencia cognitiva.La unidad más popular para representar el conocimiento en inteligencia artificial es, quizás, la regla de producción. Tiene la forma "si condición, entonces acción". En símbolos:

Si A, entonces B   o   A->B

A representa una condición que es distintiva, B representa una acción que es ejecutada u otra condición que es activada. Generalmente, la acción lleva a la activación de otra condición. De hecho, una regla de producción puede ser analizada como una combinación de elementos incluso más primitivos: dos distinciones (que discriminan entre presencia y ausencia de la condición y la acción, respectivamente) y una conexión (la parte "entonces", que hace que la primera distinción implique la segunda) (Heylighen, 1991d; ver también Heylighen, 1990). Por ejemplo, un meme como "Dios es omnipotente" puede ser modelizado como "si un fenómeno es Dios (distinción entre Dios y no-Dios), entonces ese fenómeno es omnipotente".

Las reglas de producción están conectadas cuando la condición de salida (la acción) de una coincide con la condición de entrada de otra. Ej.: A->B, B->C. Esto hace posible construir complejos sistemas cognitivos  basados en reglas elementales. Incluso las melodías recordadas pueden ser modelizadas de ese modo, como concatenaciones de reglas de producción del tipo "si C (nota musical distinguida), entonces E (nota producida y posteriormente distinguida)", "si E, entonces A", y así.

Un modelo similar se aplica a los genes. Un gen corresponde a una cadena de codones de ADN, que responde a la presencia de ciertas proteínas activadoras, o a la ausencia de ciertas proteínas inhibidoras (condición), fabricando nuevas proteínas (acción). Esto puede, a su vez, activar otros genes, dependiendo de los químicos específicos en la célula, y así sucesivamente. Esto conduce a redes complejas de producciones "si...entonces" ( Kauffmann, 1992).

Variación de las unidades meméticas

Hemos mostrado que las reglas de producción (o al menos una representación de ellas simplificada, binaria, llamada "clasificadores") pueden ser usadas para construir simulaciones por ordenador bastante impresionantes de la evolución cognitiva, usando mutaciones, recombinaciones, y selección basada en la "aptitud"-fitness- (Holland et al., 1986).

Las distinciones pueden ser representadas como combinaciones (cadenas) de observables sí-no (1-0) elementales. La mutación o la recombinación de las distinciones puede entonces modelizarse o bien cambiando al azar ciertos dígitos binarios en una cadena, o bien concatenando la primera parte de una cadena (A) con la segunda parte de otra cadena (B), como en el ejemplo siguiente:

  A = 1001|001     mutación: A' = 1001|000
  B = 0010|011    recombinación ("crossing-over") de A y B:
A~B = 1001|011

Aunque estos modelos aún no tienen en cuenta los distintos portadores, esta parece una vía muy prometedora para estudiar los memes  formal y computacionalmente.

Meme-complejos

Incluso aunque modelizásemos los memes como conjuntos conectados de reglas de producción, todavía nos queda el problema de saber cuántas reglas de producción definen un solo meme. Si llamamos meme a una religión o a una teoría científica, está claro que esto engloba un número muy grande de reglas interconectadas. En la práctica, será imposible enumerar todas las reglas, o definir fronteras nítidas entre las reglas que pertenecen al meme y las que no. Sin embargo, esto no debería disuadirnos de usar mecanismos meméticos para analizar la evolución.

De hecho, los modelos darwinianos de la evolución genética han probado con creces su utilidad, incluso aunque en la práctica sea imposible especificar los codones exactos de ADN que determinan el gen para, digamos, tener los ojos azules o ser altruísta hacia los hermanos. Como observa Dawkins (1976), no es necesario ser explícito acerca de cuáles son los elementos constitutivos de un gen, asumido que explica una característica o tipo de comportamiento particular. Es suficiente con que podamos distinguir los efectos fenotípicos de ese ese gen de los de sus genes rivales (alelos). Si podemos determinar la aptitud resultante de estos efectos, teniendo en cuenta el ambiente y el contexto de genes diferentes, no rivales, presentes en el genoma, entonces podemos hacer predicciones acerca de la evolución.

Lo mismo es aplicable a los memes. Si, por ejemplo, vemos que un meme (digamos el Catolicismo) induce a sus portadores a tener más hijos que sus competidores (por ejemplo el Calvinismo y el Anglicanismo), y que los hijos tienden a hacer suyos los memes de sus padres, entonces, si todos los demás factores permanecen igual, podemos predecir que después de un tiempo prudencial ese meme dominará en la población. Por supuesto, en la práctica nunca se da el caso de que todo lo demás esté igual, pero ese es un problema de todo modelo científico: siempre debemos simplificar, e ignorar influencias potencialmente importantes. La cuestión es hacerlo del modo más prudente posible, e incluir el máximo de variables relevantes sin hacer el modelo demasiado complejo.

Referencias

  • Dawkins R. (1976): The Selfish Gene, (Oxford University Press, New York).

  • Heylighen F. (1992) : "Selfish Memes and the Evolution of Cooperation", Journal of Ideas , Vol. 2, #4, pp 77-84.

  • Holland J.H., Holyoak K.J., Nisbett R.E. & Thagard P.R. (1986): Induction : processes of inference, learning and discovery, (MIT Press, Massachusetts).

  • Kauffman S.A. (1992): Origins of Order: self-organization and selection in evolution, (Oxford University Press, Oxford).

 

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