Siguiendo con la locura que ya mencione en un post pasado (sobre crear una teoría axiomática), y habiendo puesto que una de las capacidades básicas de los actores cubiertos por dicha teoría es que pueden aprender, se colige entonces que es necesario desarrollar un concepto de aprendizaje. Entonces, he aquí el concepto.
Aprendizaje: La capacidad de un actor para desarrollar asociaciones, y todo aprendizaje al mismo tiempo tiene elementos cognitivos y prácticos
Comentario
La definición explícitamente no plantea el aprendizaje como una adquisición de asociaciones o creencias ‘correctos’. Y esto por el hecho simple que no podemos determinar cuál es el conocimiento ‘correcto’: lo que sabemos en un momento determinado puede mostrarse como incorrecto posteriormente.
Lo que nos interesa más bien es que es lo que hace alguien que aprende: Y lo que logra es ordenar el mundo al establecer asociaciones: Asociaciones en el comportamiento (i.e si hago X pasa Y) o asociaciones entre las distinciones del mundo (i.e los objetos X tienen Y cualidad). Esto es una ordenamiento porque, entonces, no todo puede pasar (si hago X pasa Y y no Z). Lo que hace el aprendizaje es permitirme pasar de un mundo informe y sin distinciones a uno con distinciones. El hecho de crear distinciones y establecer asociaciones entre esas distinciones es el hecho crucial del aprendizaje. Por decirlo de otra forma, el aprendizaje es una forma de ‘crear’ (descubrir) orden a partir del caos.
Estas asociaciones no deben pensarse como reglas claramente definidas ni que puedan traducirse en una formula sencilla. La regla de si hago X pasa Y es una forma breve de referirse a la asociación, pero es compatible con excepciones y ambigüedades. En tanto permita orientar al actor que en general si hago X pasa Y usando distinciones que en general funcionan para delimitar X e Y, ya es suficiente para el actor.
El aprendizaje, en este sentido, tiene una relación muy clara con las nociones de complejidad informacional, con la idea de la complejidad de Kolmogorov. Recordemos que una cadena de máxima complejidad es uno que sólo puede ser descrito por una cadena de igual extensión. Una cadena más sencilla es una que puede ser descrito por una cadena mucho menor (es comprimible sin perder información). El aprendizaje es, precisamente, el proceso de descubrimiento de esa cadena de menor extensión.
Hay una cierta paradoja, en todo caso, en lo anterior. Esta simplificación para el actor se puede presentar como una complicación. Esto porque objetos aleatorios en la visión tradicional son máximamente complejos, pero un sistema completamente estocástico puede describirse de manera estadística de manera reducida: No puede replicar igualmente la cadena, pero sí una muy similar. En este sentido, no es estructuralmente complejo (Crutchfield, 1994). El agregar reglas, y por lo tanto posibilidad de compresión, implica complejizar esa descripción sucinta. El aprendizaje, entonces me permite pasar de un mundo sin distinciones y complejo informacionalmente, pero estructuralmente simple en un mundo con distinciones, más simple informacionalmente pero más complejo estructuralmente (i.e un mundo cuya descripción óptima es más larga). Es pasar de un mundo que no puedo describir en detalle y sólo en general a un mundo que puedo describir (y actuar) de manera específica usando las reglas que descubro.
.