Framers

2 El pensamiento de Milano: Las palabras entrecomilladas provienen de nuestra entrevista con Milano, además de una entrevista en la que le preguntaron qué estaba pensando en aquel momento. Véase SAYEJ, Nadja (1 de diciembre de 2017): “Alyssa Milano on the #MeToo Movement: ‘We’re Not Going to Stand for It Any More’”, The Guardian. Disponible en https://www.theguardian.com/culture/2017/dec/01/alyssa-milano-mee-too- sexual-harassment-abuse [consultado el 18/06/21].

3 La agresión de Milano: Dos años después de su tuit, Milano hizo pública su propia agresión. Véase ROSA, Joanne (16 de octubre de 2019): “Alyssa Milano on Sharing Alleged Sexual Assault Story 25 Years Later”, ABC News. Disponible en https://abcnews.go.com/Entertainment/alyssa-milano-sharing- alleged-sexual-assault-story-25/story?id=66317784 [consultado el 18/06/21].

4 Sobre el movimiento MeToo: El término “MeToo” fue acuñado en 2006 por la activista Tarana Burke en MySpace, una de las primeras redes sociales. La creación de una movilización popular en línea para denunciar las agresiones sexuales no tuvo demasiado éxito antes del 2017.

5 Sobre definir los marcos: No existe una definición fija, ya que la idea abarca muchas disciplinas. Tal y como dice José Luis Bermúdez de la Universidad de Texas A&M: “El concepto de un marco en sí mismo es algo que se puede enmarcar de muchas maneras diferentes”. Véase BERMÚDEZ, José Luis (2020): Frame It Again: New Tools for Rational Decision-Making, Cambridge, Cambridge University Press, p. 11. Un análisis seminal anterior es el de GOFFMAN, Erving (1974): Frame Analysis: An Essay on the Organization of Experience, Cambridge, Massachusetts, Harvard University Press.

6 Sobre los OKR: SCHMIDT, Eric y ROSENBERG, Jonathan (2014): How Google Works (Nueva York, Grand Central.

7 Sobre Cassirer y Wittgenstein: Véase el accesible EILENBERGER, Wolfram (2020): Time of the Magicians: Wittgenstein, Benjamin, Cassirer, Heidegger, and the Decade That Reinvented Philosophy, Nueva York, Penguin.

8 Sobre los modelos mentales: La idea de los modelos mentales a veces se atribuye al filósofo de Cambridge Kenneth Craik. En un libro corto de 1943 escribió: “Si un organismo tiene un ‘modelo a pequeña escala’ de la realidad externa y de sus propias posibles acciones dentro de su cabeza, podrá probar varias alternativas, concluir cuál es la mejor para él, reaccionar ante situaciones futuras antes de que surjan… [y] ante las emergencias a las que se enfrente”. Véase CRAIK, Kenneth (1952): The Nature of Explanation, Cambridge, Cambridge University Press, p. 61. El académico Philip Johnson-Laird los describe como “unas representaciones mentales que sirven de modelo de una entidad al igual que, por ejemplo, un reloj funciona como modelo de la rotación de la Tierra”. Véase JOHNSON-LAIRD, Philip (1983): Mental Models: Towards a Cognitive Science of Language, Inference, and Consciousness, Cambridge, Massachusetts, Harvard University Press, p. 2. Véase también JOHNSON-LAIRD, Philip (2006): How We Reason, Oxford, Oxford University Press. Los neurocientíficos defienden que el propósito principal del cerebro es crear un modelo del mundo. Para consultar un análisis reciente, véase EAGLEMEN, David (2020): Livewired: The Inside Story of the Ever-Changing Brain, Londres, Pantheon Books. Se puede encontrar un tratamiento más completo en FRITH, Chris D. (2007): Making Up the Mind: How the Brain Creates Our Mental World, Oxford, Blackwell Publishing.

9 Sobre imaginar deliberadamente: ALFRED, Katherine L. et al. (enero de 2020): “Mental Models Use Common Neural Spatial Structure for Spatial and Abstract Content”, Communications Biology, vol. 3, n.º 17.

10 Sobre los mapas y los marcos: Bas van Fraassen, un filósofo de la ciencia, argumenta que los mapas y las representaciones científicas en muchos aspectos son lo mismo. Según su punto de vista, también podríamos considerar que los modelos científicos son mapas científicos. Véase FRAASSEN, Bas van (2008): The Scientific Representation, Oxford, Oxford University Press.

11 Sobre los mapas en proyección de Mercator: NOBLE WILFORD, John (15 de noviembre de 2004): “Arthur H. Robinson, 89, Geographer Who Reinterpreted World Map, Dies”, The New York Times. Disponible en https://www.nytimes.com/2004/11/15/obituaries/arthur-h-robinson-89- geographer-who-reinterpreted-world-map-dies.html [consultado el 18/06/21]; NOBLE WILFORD, John (2 de octubre de 1988): “The Impossible Quest for the Perfect Map”, The New York Times. Disponible en https://www. nytimes.com/1988/10/25/science/the-impossible-quest-for-the-perfect-map.html [consultado el 18/06/21].

12 Los enmarcadores constitucionales: KLARMAN, Michael J. (2016): The Framers’ Coup: The Making of the United States Constitution, Nueva York, Oxford University Press; sobre Europa y demos contra demoi, véase NICOLAÏDIS, Kalypso (noviembre/diciembre de 2004): “We, the Peoples of Europe…”, Foreign Affairs. Disponible en https://www.foreignaffairs.com/articles/europe/2004-11-01/we-peoples-europe [consultado el 18/06/21].

13 Las respuestas ante el ébola de la OMS contra MSF: VÉRICOURT, Francis de (31 de marzo de 2014): “Ebola: The Onset of a Deadly Outbreak”, ESMT-317-0177-1, Berlín, European School of Management and Technology. MSF dio la voz de alarma el 31 de marzo de 2014, véase “Mobilisation Against an Unprecedented Ebola Epidemic”, comunicado de prensa de MSF. Disponible en https://www.msf.org/guinea-mobilisation-against-unprecedented- ebola-epidemic [consultado el 18/06/21]. La OMS respondió a la MSF durante una conferencia de prensa en Ginebra al día siguiente, véase el vídeo colgado por CH UNTV (1 de abril de 2014): “Geneva / Guinea Ebola”, UNifeed, minuto 2:39. Disponible en https://www.unmultimedia.org/tv/unifeed/asset/U140/U140401a/ [consultado el 18/06/21].

14 Tuit sobre el ébola de Trump: YONG, Ed (3 de agosto de 2019): “The Rank Hypocrisy of Trump’s Ebola Tweets”, The Atlantic. Disponible en https: //www.theatlantic.com/health/archive/2019/08/the-rank-hypocrisy-of-trumps-ebola-tweets/595420/ [consultado el 18/06/21].

15 Sobre los distintos tipos de coronavirus: “Coronaviruses: SARS, MERS, and 2019-nCoV”, Johns Hopkins Center for Health Security. Disponi­ble en https://www.centerforhealthsecurity.org/resources/fact-sheets/pdfs/ coronaviruses.pdf [consultado el 18/06/21].

16 La experiencia de Italia con el COVID: La noticia se publicó en los medios de Reino Unido; fue negada por el Gobierno italiano pero confirmada por los médicos italianos. Véase CRAXÌ, Lucia et al. (16 de junio de 2020): “Rationing in a Pandemic: Lessons from Italy”, Asian Bioethics Review, vol. 12, n.º 13, p. 1-6. Disponible en https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7298692 [consultado el 14/07/21].

17 La brillante respuesta de Nueva Zelanda ante el COVID: Entrevista de Kenneth Cukier con Michael Baker, asesor de salud del Gobierno, junio de 2020.

18 La patética respuesta de Reino Unido ante el COVID: (18 de junio 2020): “Britain Has the Wrong Government for the Covid Crisis”, The Economist. Disponible en https://www.economist.com/leaders/2020/06/18/britain-has-the-wrong-government-for-the-covid-crisis [consultado el 18/06/21].

19 La situación del COVID en Reino Unido en junio: (8 de junio de 2020): “Coronavirus: UK Daily Deaths Drop to Pre-lockdown Level”, BBC News. Disponible en https://www.bbc.com/news/uk-52968160 [consultado el 18/06/21].

20 Los datos de muertos y casos de Reino Unido: “COVID-19 Pandemic Data in the United Kingdom”, Wikipedia (web). Disponible en https://en. wikipedia.org/wiki/Template:COVID-19_pandemic_data/United_ Kingdom_medical_cases_chart [consultado el 18/06/21].

21 El “pequeño paso” de Neil Armstrong: GONZALEZ, Robbie (25 de agosto de 2012): “Read the New York Times’ 1969 Account of the Apollo 11 Moon Landing”, Gizmodo. Disponible en https://gizmodo.com/read-the-new-york-times-1969-account-of-the-apollo-11-m-5937886 [consultado el 18/06/21].

22 Sobre la enmienda de The New York Times de su artículo de 1920: CAREY, Bjorn (20 de julio de 2009): “New York Times to NASA: You’re Right, Rockets DO Work in Space”, Popular Science. Disponible en https://www. popsci.com/military-aviation-amp-space/article/2009-07/new-york-times-nasa-youre-right-rockets-do-work-space/ [consultado el 18/06/21].

23 Sobre el bosón de Higgs: HOSSENFELDER, Sabine (23 de enero de 2019): “The Uncertain Future of Particle Physics”, The New York Times. Disponi­ble en https://www.nytimes.com/2019/01/23/opinion/particle-physics-large- hadron-collider.html [consultado el 18/06/21]. Sobre los agujeros negros, véase AMOS, Jonathan (29 de abril de 2020): “Dancing Gargantuan Black Holes Perform on Cue”, BBC News. Disponible en https://www.bbc.com/news/science-environment-52464250 [consultado el 18/06/21].

24 Sobre la estrategia del océano azul: KIM, W. Chan y MAUBORGNE, Renée (2015): La estrategia del océano azul: Crear nuevos espacios de mercado donde la competencia sea irrelevante, Emili Atmetlla (trad.), Barcelona, Profit Editorial.

25 Sobre los hermanos Wright: JOHNSON-LAIRD, 2015, op. cit.; MCCU­LLOUGH, David (2016): Los hermanos Wright, Paloma Gil Quindós (trad.), Barcelona, La Esfera de los Libros. Véase también HALLION, Richard P. (2003): Taking Flight: Inventing the Aerial Age, from Antiquity Through the First World War, Oxford, Oxford University Press.

26 Descripción de Orville de la hélice: WRIGHT, Orville (diciembre de 1913): “How We Made the First Flight”, Flying and the Aero Club of America Bulletin, vol. 2, n.º 11. Disponible en https://www.faa.gov/education/educators/ curriculum/k12/media/k-12_how_we_made_the_first_flight_orville_wright.pdf [consultado el 18/06/21].

27 Sobre enmarcar y el desarrollo económico: World Bank Group (2006): World Development Report 2015: Mind, Society, and Behavior, Washington DC, World Bank.

28 Sobre el modelo Black-Scholes: MACKENZIE, Donald (2006): An Engine, Not a Camera: How Financial Models Shape Markets, Cambridge, Massachusetts, MIT Press.

29 Sobre la persistencia de los malos marcos: HOFF, Karla y STIGLITZ, Joseph E. (mayo de 2010): “Equilibrium Fictions: A Cognitive Approach to Societal Rigidity”, American Economic Review, vol. 100, n.º 2, pp. 141-146. Disponible en https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.100.2.141 [consultado el 18/06/21].

30 Cita de Eugene Kleiner: ABRAMS, Rhonda (1 de diciembre de 2003): “Remembering Eugene Kleiner”, Inc. Disponible en https://www.inc.com/ articles/2003/12/eugenekleiner.html [consultado el 18/06/21].

31 Sobre leer en silencio: SAENGER, Paul (1997): Space Between Words: The Origins of Silent Reading, Palo Alto, Stanford University Press.

32 Sobre el problema del marco: MCCARTHY, John y HAYES, Patrick: “Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence”, en Bernard MELTZER y Donald MICHIE (eds.) (1969): Machine Intelligence, Edimburgo, Edinburgh University Press, pp. 463-502.

33 Sobre el robot de Dennett: DENNETT, Daniel, “Cognitive Wheels: The Frame Problem of AI”, en Christopher HOOKWAY (ed.) (1984): Minds, Machines and Evolution, Cambridge, Cambridge University Press, pp. 129-151. Disponible en https://dl.tufts.edu/concern/pdfs/7d279568g [consultado el 18/06/21].

34 Sobre el problema de los nueve puntos: ADAIR, John (1971): Training for Decisions, Londres, Macdonald. Como libro de acertijos, véase: LOYD, Sam (2011): Los acertijos de Sam Loyd, Mirta Rosenberg (trad.), Barcelona, RBA. Sobre los experimentos psicológicos sobre la creatividad, véanse MAIER, Norman (1930): “Reasoning in Humans: I. On Direction”, Journal of Comparative Psychology, vol. 10, n.º 2, pp. 115-143; MAIER, Norman (1931): “Reasoning in Humans: II. The Solution of a Problem and Its Appearance in Consciousness, Journal of Comparative Psychology, vol. 12, n.º 2, pp. 181-194.

iii

Causalidad

Somos máquinas de sacar conclusiones causales y a menudo nos equivocamos, pero no pasa nada

“Todavía puedo frenar esto…”, recuerda pensar Ben Bernanke.1 El martes 16 de septiembre de 2008 al atardecer, se puso a dar vueltas por su oficina de la Reserva Federal y se detuvo frente a un gran ventanal. Observó el tráfico de la Constitution Avenue y las oscuras siluetas de los olmos a lo largo del National Mall. Los días anteriores habían sido muy intensos. Pero intuía que lo peor todavía estaba por llegar.

Bernanke llevaba dos años siendo el presidente de la Reserva Federal y se encontraba en medio de una crisis. Justo el día anterior el gran banco de inversiones Lehman Brothers se había declarado en bancarrota, derrotado por las tóxicas hipotecas de alto riesgo. Su fallida hizo caer los mercados en picado. Sin embargo, aquella noche acechaba una amenaza todavía mayor.

Una empresa de seguros que cubría todos los bonos hipotecarios de Wall Street llamada AIG también estaba a punto de quebrar. La toxicidad de las hipotecas de alto riesgo rezumaba por todas partes. Bernanke se había pasado el día entero explicando al presidente George W. Bush y al Congreso lo crucial que era el rescate de AIG; no para ayudar la empresa, sino para salvar la economía. Mientras miraba por la ventana, se tomó un momento para volver a reflexionar sobre su decisión de intervenir en los mercados con la maquinaria de la Reserva Federal.

Hace tiempo que entendemos la economía en términos causales.2 Pero algunos de los marcos que se han utilizado a lo largo de la historia no siempre han encajado del todo bien. Por ejemplo, a finales del siglo xvii se adaptaron los principios de la inercia y de la gravedad de Isaac Newton para explicar la competitividad del mercado. A mediados del siglo xviii, un grupito de economistas franceses que inicialmente habían estudiado para convertirse en médicos decidieron hacerse llamar “fisiócratas”. Para ellos el flujo de dinero que circulaba por la economía era muy parecido a la sangre que circulaba por el sistema circulatorio. Pero ninguno de estos dos marcos reflejaba toda la complejidad de la situación, aunque durante cierto tiempo funcionaron.

En el siglo xx, una nueva generación decidió concebir la economía con modelos matemáticos, pero poniendo un ojo en la ingeniería mecánica. Ben Bernanke fue uno de los miembros de esa generación. Dedicó toda su carrera a estudiar las crisis financieras y los momentos de pánico de los mercados a pesar de que estas áreas se consideraban un páramo académico.

Uno de sus mayores hallazgos fue que el crac del mercado de 1929 en realidad no fue lo que provocó la Gran Depresión, sino la respuesta del Banco Central. Esta institución decidió restringir la circulación del dinero, que a su vez provocó la caída de los precios y la inflación. Luego permitió que miles de pequeños bancos de todo el país quebrasen, cosa que acabó con los ahorros de la gente. Lo que podría haber sido una simple recesión se convirtió en una depresión que duró una década entera. Bernanke se dio cuenta de que se tendría que haber tomado la decisión contraria: inundar el mercado de capital.3 En un discurso de 2002 utilizó una hermosa metáfora para ilustrar su idea: tirar dinero desde un helicóptero. Esa imagen quedó grabada en el imaginario colectivo y le ganó el sobrenombre de “Helicóptero Ben”.4

Aquel atardecer de septiembre, mientras miraba por el ventanal de su oficina, Bernanke comprendió que sus preocupaciones no eran las mismas que las de los legisladores de su alrededor. Ellos estaban enmarcando la cuestión centrándose en los incentivos para las empresas individuales; les preocupaba que rescatar una empresa alentara a las demás a exhibir un comportamiento todavía más arriesgado. Pero Bernanke no lo veía de la misma manera. Su modelo mental se centraba en la relación causal entre la disponibilidad de capital, la confianza en el sistema y la salud de la economía. Las pérdidas de los bancos por las hipotecas no eran nada en comparación con todo el mercado financiero: una caída de cientos de miles de millones de dólares no era más que un mal día en Wall Street. Pero Bernanke sabía que aquello podía llegar a minar la confianza en el sistema, y esa falta de confianza impediría que los bancos se ofrecieran crédito entre ellos, lo que a su vez acabaría sumiendo la economía en el caos.5

Era precisamente este delicado y arcaico sistema de préstamos interbancarios lo que atormentaba a Bernanke. Si se perdía la confianza en los bancos, el impacto acabaría afectando a la gente de a pie y a los negocios. De hecho, ya estaba empezando a ocurrir. Una de las mayores franquicias de McDonald’s de Estados Unidos no sabía si podría hacer frente a las nóminas de aquel mes porque los bancos no le proporcionaban crédito.6 Incluso se dudaba de si los cajeros automáticos del banco tendrían liquidez suficiente.7

Teniendo en cuenta todas sus investigaciones, Helicóptero Ben se centró en evitar una crisis de crédito en todo el sistema, no en salvar de la quiebra a las empresas individuales. Y ese marco le dio una idea. Compraría esos activos tóxicos de los bancos, eliminándolos de su balance general. Luego los bancos podrían utilizar ese dinero saneado para hacer préstamos, inyectando así capital en el sistema. Entre 2008 y 2015 el balance general de la Reserva Federal pasó de tener novecientos mil millones de dólares mayoritariamente en bonos del Tesoro de gran calidad, a cuatro billones y medio de dólares compuesto de activos mayormente de riesgo.8

Y funcionó. La crisis financiera fue dolorosa, pero el sistema no colapsó. El marco de Bernanke, imbuido de pensamiento causal, le permitió ver la economía de una manera distinta a los demás. Incluso en los momentos de incertidumbre del mercado el raciocinio humano es capaz de comprender el sistema, la anticipación humana es capaz de predecirlo y la mano humana de controlarlo. Aunque a veces esas manos estén ocupadas lanzando fajos de billetes desde un helicóptero.

plantillas y abstracciones

Los humanos vemos el mundo bajo el prisma de las relaciones de causa y efecto. Eso hace que nos resulte predecible. Nos ayuda a comprender cómo funcionan las cosas y lo que podría ocurrir a continuación. Nos permite planificar, ya sea para cazar animales, subirnos a un árbol, tirar una piedra, cruzar una calle, construir un puente o escribir una constitución. La causalidad es una de las primeras cosas que aprendemos cuando somos pequeños; nos permite sobrevivir.

Miremos donde miremos vemos relaciones causales.9 Sin embargo, puede que a veces estas relaciones en realidad no existan; quizá alguien perciba erróneamente una conexión entre el precio de las acciones y las tormentas solares o entre beber detergente y curar el COVID-19. Si no fuéramos capaces de considerar las posibles relaciones entre las acciones y las consecuencias ni pudiéramos explicar estas relaciones, no sabríamos ni por dónde empezar a vivir en este mundo. La causalidad nos ayuda a comprender la realidad y a predecir las consecuencias de nuestras decisiones. Es un elemento esencial de la capacidad de enmarcar.

La relación causa y efecto está profundamente arraigada en todos los seres vivos. Las euglenas, unos organismos unicelulares microscópicos que se encuentran en estanques, tienen unos fotorreceptores rudimentarios. Cuando esos fotorreceptores captan fotones, se activa una señal que provoca que el organismo se mueva en dirección a la luz. Para las euglenas esto no es una decisión consciente: es una reacción codificada en su ADN y no pueden evitar seguir la luz. Pero no hay duda de que las euglenas, al igual que otros organismos, reaccionan ante los estímulos de su ambiente, creando así una relación de causalidad entre el estímulo y la respuesta.

Los mamíferos también responden inconscientemente ante ciertos estímulos. Los monos nacidos en un laboratorio que nunca han visto un reptil de verdad en toda su vida muestran miedo si se topan con una serpiente falsa de goma negra. También reconocen más deprisa las imágenes de serpientes que las de otros objetos no amenazantes.10 Y los niños en edad preescolar hacen exactamente lo mismo.11 Los humanos nacemos con varios modelos causales del mundo de manera innata. Incluso los bebés saben que si sueltan un objeto caerá de golpe.12

Los organismos complejos no siempre tienen codificadas las reacciones que deben exhibir ante ciertas causas. Los perros pueden llegar a aprender que si dan la patita recibirán un premio. Así pues, accederán a dar la patita porque esperan recibir un premio. La relación causal que el perro percibe entre la patita y el premio influencia su comportamiento; condiciona su decisión a actuar.

Los humanos también extraemos conexiones causales de nuestras experiencias; de hecho, lo hacemos constantemente sin ni siquiera pensarlo. Cada vez que reaccionamos ante las estructuras causales que percibimos a nuestro alrededor, ya sea el rugido de un león, una brasa ardiente o un cumplido de nuestra pareja, perfeccionamos nuestras decisiones. Prestar atención a la causalidad es una buena táctica, ya que ayuda a los organismos a encontrar comida, a evitar predadores y a encontrar parejas para aparearse.

Por eso la causalidad está tan extendida entre todos los seres vivos, desde las microscópicas euglenas que habitan en nuestros pantanos hasta las gacelas del Serengueti o los niños que estudian para un examen (o los que deciden desafiar la fría mano de la causalidad y hacer el vago). Los seres vivos que basan sus acciones en la mejor manera de aprovechar las estructuras causales que tienen a su alrededor suelen estar en mejores condiciones que los organismos que se preocupan menos por la relación de causa y efecto.

El razonamiento que hizo Ben Bernanke también fue causal. Pero hay una diferencia fundamental entre el marco de Bernanke y la manera en que la mayoría de los organismos reaccionan ante las estructuras causales. La mayoría de los animales, incluso los que son más próximos a los humanos como por ejemplo los chimpancés, solo se centran en las conexiones causales que pueden observar directamente; les cuesta mucho imaginar causalidades que no sean obvias e inmediatas. Aunque los perros comprenden que dar la patita comporta recibir un premio, son incapaces de razonar que cualquier otro comportamiento afectuoso, como por ejemplo dar vueltas, también les haría recibir un premio. Tienen que aprender estas relaciones causales una y otra vez a través de la experiencia inmediata. Los perros, al igual que los chimpancés, no tienen la capacidad de crear un marco abstracto y comprender que les dan premios por su simpatía, no por dar la patita.

En cambio, los humanos han adquirido la capacidad de generar abstracciones y transformar sus inferencias causales en marcos. Estos modelos mentales nos proporcionan una plantilla reutilizable para comprender el mundo desde una perspectiva causal. Por eso cuando nos damos cuenta de que tocar un trozo de carbón ardiente nos produce dolorosas quemaduras, somos capaces de generalizar a partir de esta experiencia y aprender que no debemos tocar nada que esté ardiendo, tanto si está al rojo vivo como candente o a cualquier temperatura intermedia.

Tener la capacidad de abstraer una lección del aquí y del ahora y crear una plantilla causal general tiene grandes ventajas. Estas plantillas son muy versátiles. Son flexibles e intercambiables, puesto que po­demos aplicarlas a nuevas circunstancias. De hecho, los humanos pode­mos incluso inferir conexiones causales que no hayamos observado nunca antes, como por ejemplo entre la mantequilla derritiéndose en un fogón caliente y el zinc derritiéndose en una fragua caliente.

Las plantillas causales son como agarrar una herramienta específica y darse cuenta de que se puede utilizar de muchas maneras distintas. Si no fuera así, cada vez que cambiase el ambiente o nos enfrentásemos a nuevas circunstancias, tendríamos que empezar de cero a deducir causalidades y a hacer predicciones. Pero gracias a las plantillas causales disponemos de una estructura adaptable. Puede que no sean perfectas, pero definitivamente son mucho mejores que tener que empezar de cero.

Los marcos causales nos ahorran un tiempo crucial al acelerar nuestro proceso de aprendizaje, especialmente en situaciones que requieren tomar decisiones rápidas. Sin las plantillas perderíamos un tiempo precioso explorando paso a paso el llamado espacio de búsqueda de las decisiones potenciales, del mismo modo que el robot obsesionado con las bombas de Daniel Dennett del capítulo anterior se quedó atascado contemplando todas las posibles relaciones causales porque no era capaz de generalizar sus conocimientos.

La suma de las ventajas de la adaptabilidad y la velocidad de aprendizaje nos proporciona versatilidad y eficiencia. Pero el beneficio más importante es la capacidad de abstracción. Es lo que nos evita tener que reaccionar solamente ante las causaciones más sencillas igual que lo hacen las plantas o los animales más simples, ya que eso nos enca­denaría al presente. En cambio, podemos ir más allá. Nuestra capacidad de abstracción nos permite dar un salto cognitivo fundamental hacia el pensamiento causal libre a partir de lo concreto, lo contextual y lo observable. Con los marcos ya no tenemos la necesidad de “hacer el experimento” por así decirlo, de tener que pasar por el proceso de prueba y error cada vez que nos enfrentamos a una nueva situación.

Nuestros antepasados se beneficiaron enormemente de la capacidad de enmarcar con las plantillas causales. Se dieron cuenta de que lo que les funcionaba para cazar algún tipo de animal también podía funcionarles para otro tipo de animales. Gracias a las plantillas causales mejoraron sus habilidades de caza y su pericia para evitar que los mataran. Cuando alguno de nuestros ancestros desarrollaba esta capacidad, se transmitía mediante la selección natural y la comunicación cultural. Con el tiempo, el razonamiento causal se convirtió en un rasgo compartido por todos los humanos.

Sin embargo, los humanos no somos únicos en este aspecto. Los estudios han demostrado que hay un puñado de animales, en particular los cuervos, que tienen una capacidad limitada de razonamiento causal abstracto.13 Son capaces de planificar y de comerciar. Incluso un estudio ha demostrado que son capaces de tirar guijarros dentro de un jarrón para elevar el nivel del agua y así poder beber, igual que en la famosa fábula de Esopo.14 Los cuervos son así de especiales: por eso aparecen en las portadas de las revistas científicas mientras que otros pájaros terminan en la cazuela.15 Pero la capacidad que tiene el ser humano de ver relaciones causales, de extraer generalizaciones y de comunicar sus abstracciones a los demás no tiene parangón en todo el reino animal. Los primeros humanos construyeron pequeñas cabañas; ahora construimos rascacielos. En cambio, los castores llevan miles de generaciones construyendo presas de madera y no han creado ni un solo castillo, por no hablar de monumentos en honor a los grandes castores de la historia.

Si nos despojaran de nuestra habilidad de generalizar, de pensar a niveles cada vez más abstractos, nos estarían despojando de toda ambición y trascendencia. Nos quedaríamos estancados como los castores, haciendo solamente lo que ya sabemos hacer, sin esforzarnos, sin experimentar y sin desarrollar nuestro conocimiento en nuevos planos de pensamiento. La vida sería estática; no habría ni historia ni visión de futuro.

lo cognitivo y lo cultural

¿Cómo se originó esta ventaja evolutivamente crucial? Al fin y al cabo, nuestros cerebros no son los más grandes y nuestras neuronas no son radicalmente distintas a las de otros mamíferos. La respuesta se encuentra en nuestra cognición, es decir, en el proceso de nuestro pensamiento.

A los cerebros humanos se les da bien reconocer patrones, especialmente los visuales. En el fondo, reconocer patrones se trata de generalizar a partir de algo específico. El dicho de que los árboles no nos dejan ver el bosque nos toca especialmente de cerca, ya que es precisamente lo que hace nuestro cerebro con todo el alud de estímulos visuales que recibe. Construye una realidad en nuestra mente que va más allá de lo que podemos ver.

En los albores de la historia de la humanidad algunos de nuestros antepasados tomaron esta capacidad de abstracción que inicialmente aplicaban solamente al dominio limitado pero útil de nuestros sentidos y la readaptaron a propósitos más grandes y conceptuales. Esto nos proporcionó la capacidad de crear una colección de herramientas más amplia y de adaptarnos a una gran variedad de hábitats. También contribuyó a la evolución de la comunicación humana. Hasta donde sabemos, muchos animales se comunican entre ellos por cuestiones que atañen meramente al presente, como por ejemplo una amenaza inminente o la presencia de comida. Pero nuestra capacidad de abstracción nos permitió crear un lenguaje gramatical que a su vez nos proporcionó la habilidad de coordinarnos más allá del parentesco inmediato y a través del tiempo y del espacio.

Los estudios innovadores de los últimos años han arrojado luz sobre los elementos que están detrás del éxito de los marcos. Sobre todo, destaca el trabajo de dos profesores en particular. Uno es Steven Pinker, el neurocientífico y polímata de Harvard cuyas ideas son tan características como su melena grisácea. El otro es Michael Tomasello, un floridano que da clases en la Universidad Duke (y para que conste en acta, lleva el pelo grisáceo recortado y bien pulido).

Según Pinker, los elementos más importantes incluyen la capacidad de utilizar nuestras habilidades cognitivas para el pensamiento abstracto, el desarrollo del lenguaje gramatical y la tendencia social de la humanidad que nos anima a compartir ideas. Además, hace especial hincapié en el papel que desempeñan las metáforas para permitirnos comprender, recordar y comunicar explicaciones abstractas. Las metáforas “reflejan una habilidad de la mente humana para conectar enseguida ideas abstractas con escenarios concretos”,16 escribió en un artículo académico publicado en 2010 titulado “The Cognitive Niche” [El nicho cognitivo].17