Vida artificial: Un paradigma para el estudio de la filogenia del aprendizaje

Resumen

La relación entre aprendizaje y evolución es un tema central, tanto para la Biología como para la Psicología. Sólo recientemente se están dando las condiciones adecuadas para desarrollar formulaciones que permitan el estudio sistemático de esa relación. Por un lado, adelantos en neurociencia y en el estudio experimental del condicionamiento (tanto Pavloviano como operante) han estimulado mucha investigación acerca de las bases neurológicas del cambio conductual y el desarrollo de modelos matemáticos del sistema nervioso. Tales modelos se ubican en el área conocida como "neurociencia computacional" y se han utilizado para realizar simulaciones computarizadas de distintos fenómenos de condicionamiento. Por otro lado, tenemos el desarrollo de "algoritmos genéticos", modelos matemáticos de la teoría sintética de la evolución, que se ubicarían en el área de "evolucionismo computacional". Recientemente, ambas áreas han hallado intereses comunes por lo cual se consideran, hoy, partes de una sola disciplina, la "neuroetología computacional". Esta nueva disciplina, a su vez, comparte metas, conceptos y métodos con los enfoques computacionales acerca de una amplia gama de fenómenos, desde la evolución molecular hasta la dinámica de los ecosistemas. Todos esos enfoques, en su conjunto, constituyen lo que hoy denominamos "Vida Artificial", un nuevo paradigma para el estudio de posibles formas biológicas. Nuestro objetivo, en el presente trabajo, ha sido el presentar ese nuevo paradigma y mostrar sus posibilidades como herramienta para la investigación de la filogenia del aprendizaje