¿Qué es el significado y por qué es importante?

Imagina que cualquier ser vivo o máquina necesita entender lo que pasa a su alrededor para poder actuar de manera correcta. Por ejemplo, un perro necesita saber si un sonido es una llamada de su dueño o si es un peligro. De manera similar, un robot necesita reconocer si un objeto frente a él es un obstáculo o algo que debe recoger.

Un Sistema Generador de Significado (MGS) es una forma de explicar cómo seres vivos y máquinas interpretan la información que reciben del mundo y la usan para decidir qué hacer. Básicamente, toma datos de su entorno, les da un "significado" y, a partir de eso, actúa.

El "significado" es lo que da sentido a la información que percibimos. Es lo que nos permite entender y responder a nuestro entorno.

Ejemplo: Si escuchas el sonido de una alarma, interpretas que significa "peligro" o "algo requiere tu atención".

Aunque parece sencillo, no hay una definición universal del significado. Por eso, proponemos entenderlo como un proceso sistémico: cómo se crea y para qué sirve.

¿Cómo se genera un significado?

Un Sistema Generador de Significado (MGS, por sus siglas en inglés) es un mecanismo que transforma información en acciones útiles. Funciona de esta manera:

• El sistema tiene una "restricción": Es una necesidad que debe cumplir.Ejemplo: Un robot que debe evitar chocar con objetos para continuar funcionando.

• Recibe información del entorno: Como detectar un obstáculo frente a él.

• Relaciona esa información con su restricción: Entiende que el obstáculo impide su movimiento.

• Genera un significado: "Debo girar para evitar el obstáculo".

• Toma una acción basada en ese significado: Cambia de dirección para seguir avanzando.

En resumen, el MGS interpreta la información según sus necesidades y usa ese significado para actuar.

Este concepto nos ayuda a entender cómo funcionan tanto los humanos como los animales, e incluso cómo podríamos diseñar máquinas más inteligentes que puedan adaptarse mejor a su entorno. Es como darle a un sistema (biológico o artificial) la capacidad de "pensar" o "entender" lo que necesita hacer para resolver un problema o cumplir un objetivo.

Características de un MGS

• Es parte de sistemas más grandes (agentes): Por ejemplo, un animal, una persona o un asistente virtual como un altavoz inteligente.

• Genera significados orientados a resolver restricciones: No actúa al azar, sino para resolver problemas específicos.

• Es adaptable y dinámico: Cambia su comportamiento dependiendo del contexto.

Agentes que contienen MGS

Un "agente" es un sistema más complejo que incluye varias funciones además del MGS. Puede ser biológico (un ser vivo) o artificial (como un sistema de inteligencia artificial). Este agente puede:

• Recordar (como una base de datos que guarda información sobre el pasado).

• Simular escenarios (anticipar qué podría pasar si toma una decisión).

• Implementar acciones (moverse, procesar datos o resolver problemas).

Ejemplo: Un dron que necesita entregar un paquete. Evalúa su ruta (información), entiende dónde está el obstáculo (significado) y ajusta su vuelo (acción).

Representación significativa

Cuando un agente genera varios significados sobre algo, crea una "representación significativa". Esto es como un conjunto organizado de ideas que lo ayuda a tomar decisiones.Ejemplo: Una persona al entrar en una habitación fría asocia varias ideas: “está oscuro, hace frío, necesito una chaqueta”. A partir de esas ideas, toma una decisión, como encender la luz y buscar abrigo.

Enlace con el entorno

El MGS no opera en un vacío, sino en interacción con el entorno:

• Recibe información del entorno: Por ejemplo, un termómetro mide que la temperatura es baja.

• Toma acciones para influir en el entorno: Como encender la calefacción para mantener el ambiente cómodo.

Aplicaciones en inteligencia artificial y vida artificial

El concepto de MGS es clave para diseñar sistemas más inteligentes porque:

• Permite que entiendan mejor el contexto en el que operan.

• Ayuda a que sus decisiones estén basadas en información relevante, no solo en datos aleatorios.

Ejemplo: Un asistente virtual puede escuchar "reproducir música" y asociarlo con diferentes significados según el contexto (¿en casa o en el auto?). Con esto, elige la acción más adecuada, como iniciar una lista de reproducción o abrir una aplicación.

En palabras simples, el MGS es como un traductor entre el mundo exterior y las acciones que alguien o algo necesita realizar. ¿Ves? Es una idea muy poderosa porque conecta entender algo con actuar de manera útil.

Fuente: Menant, Christophe, Introduction to a Systemic Theory of Meaning (July 2014).