CAMBRIDGE – En su pionero libro Sobre la inteligencia , 2005, Jeff Hawkins propuso un paradigma alternativo del funcionamiento del cerebro. En su opinión, el cerebro no es una máquina de Turing que manipula símbolos conforme a una tabla de reglas, como lo hacen las computadoras o la inteligencia artificial, sino que es una gigantesca memoria jerárquica que está registrando permanentemente lo que percibe y prediciendo lo que vendrá a continuación.
El cerebro hace predicciones encontrando similitudes entre patrones en los datos sensoriales recientes y las experiencias anteriores almacenadas en su inmensa memoria. El cerebro logra asociar sonidos fragmentarios en un mar de ruido con una canción conocida, o la cara de una persona disfrazada con la de un hijo. La idea es similar a la función de autocompletado de la casilla de búsqueda de Google, que adivina constantemente lo que introduciremos a continuación a partir de lo que ya hemos escrito.
Para entender la jerarquía en este mecanismo, pensemos en que, al ver aparecer unas pocas letras, podemos predecir la palabra; al mirar unas pocas palabras, podemos predecir el significado de la oración o, incluso, del párrafo. En realidad, ahora mismo usted está tratando de adivinar adónde quiero llegar con todo este artículo. La jerarquía permite encontrar significado a nivel superior, independientemente de si los datos llegan a nuestro cerebro porque los leímos o escuchamos. Así pues, el cerebro es una máquina inductiva que predice el futuro basándose en el descubrimiento de similitudes, a muchos niveles diferentes, entre el presente y el pasado.
Este modelo de funcionamiento del cerebro propuesto por Hawkins tiene repercusiones importantes en muchas esferas, incluida aquella en la que pienso la mayor parte del tiempo: las estrategias de desarrollo económico.
Por definición, el desarrollo no es simplemente más de lo mismo, del mismo modo que un adulto no es un niño grande. Ese proceso entraña la combinación de capacidades ya existentes con otras nuevas para facilitar actividades más diversas y complejas.
Pero resulta difícil descubrir qué nuevas cosas hacer porque necesitaríamos saber lo que vamos a necesitar y si podremos procurárnoslo. Esa es la razón por la que no ha tenido éxito el proyecto de Aldeas del Milenio de Jeffrey Sachs, como muestra el libro reciente de la periodista Nina Munk. Según esta, en el intento de hacer que unos campesinos pasen de la agricultura de subsistencia a la comercial faltaron, sencillamente, demasiadas piezas.
El pensamiento tradicional sobre el desarrollo económico ha seguido un esquema parecido al de Turing, al intentar especificar un modelo general del mundo (basado en primeros principios) y, después, utilizarlo para pensar la situación de un país o los posibles efectos de una política. Sin embargo, el mundo es con frecuencia demasiado complejo y rico en matices para este esquema.
¿Acaso no sería una gran mejora si, al mirar a un lugar en particular, pudiéramos repasar mentalmente todas las experiencias previas del mundo y seleccionar automáticamente las más pertinentes para deducir qué hacer a continuación? ¿No sería útil ver las posibilidades de desarrollo exactamente como el cerebro ve, según Hawkins, el mundo?
Un enfoque alternativo del desarrollo económico requeriría grandes cantidades de datos sobre el mundo que permitan inferir lo que es probable que funcione en un país o una ciudad en un momento determinado, a partir de lo que allí existe y a la luz de la experiencia previa de ese lugar y del resto del mundo. Sería como el sistema de recomendaciones de Amazon que propone libros que podrían gustarnos a partir de nuestra experiencia y la de los demás.
En un artículo reciente, mis colegas y yo hemos mostrado que este enfoque del desarrollo económico puede implementarse, simplemente, conociendo la historia de las exportaciones por producto de todos los países del mundo. Podemos predecir, incluso con una década de adelanto, qué actividades económicas crecerán o decaerán, aparecerán o desaparecerán en cada país.
Los países suelen diversificarse hacia actividades relacionadas con las que ya tienen o que están presentes en localidades similares a ellos. En nuestro reciente Atlas de la Complejidad Económica , hemos puesto este enfoque al alcance de todos.
La idea de examinar experiencias anteriores para configurar acciones futuras es tan antigua como la humanidad. Siguiendo esa intuición, Justin Yifu Lin, execonomista en jefe del Banco Mundial, propuso que, para que los países determinen qué hacer hoy, deben identificar un país exitoso que haya sido similar a ellos dos décadas atrás e imitar su sendero.
Pero deberíamos poder hacer esto mucho mejor, al examinar muchas más experiencias con mucho más detalle, recurriendo a una memoria mucho mayor que pueda encontrar muchas más similitudes entre muchas más experiencias pertinentes. Distinta hubiera sido la suerte del proyecto de Aldeas del Milenio de Sachs si hubiese contado con los datos relativos a todos los casos de éxito en la transición de la agricultura de subsistencia a la agricultura comercial, en lugar de depender solo de conjeturas o deducciones. Igualmente, para muchos países sería muy útil conocer los senderos más relevantes para su desarrollo industrial, dada su situación actual particular.
Este enfoque alternativo puede empoderar a muchos en la búsqueda de vías acertadas hacia el desarrollo reduciendo los peligros y los riesgos que entraña dicha búsqueda de la misma forma como los mapas nos dan mucha información útil para permitirnos llegar a donde queremos. Así como las tecnologías de la realidad aumentada tornan más rica nuestra experiencia del mundo (como la repetición instantánea en un juego deportivo), hoy resulta factible colocar la experiencia mundial del desarrollo al alcance de quienes quieren promoverlo. Debemos aprovechar esta oportunidad.
Ricardo Hausmann, exministro de Planificación de Venezuela y execonomista en jefe del Banco Interamericano de Desarrollo, es profesor de Economía en la Universidad de Harvard, de cuyo Centro para el Desarrollo Internacional es también director. © Project Syndicate.