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1. Lógica (hasta el año 2016)
La lógica comenzó con Aristóteles.1 Aristóteles se dio cuenta de la necesidad de la lógica como una herramienta (órganon) para escribir sus libros y escribió sus cinco libros sobre lógica silogística. La lógica de Aristóteles se perfeccionó en periodos posteriores y el siguiente paso significativo llegó con Pedro Abelardo a principios del siglo XII. Su tratado la Dialéctica [2] contenía nuevas ideas como las modalidades de re y de dicto. Se hizo posible aplicar la lógica al lenguaje, a la teología y a la filosofía. En los siglos posteriores aparecieron nuevos manuales de lógica a partir de los trabajos de Pedro Hipano, Lamberto de Auxerre y Guillermo de Sherwood. Lógicos posteriores fueron William de Ockham, Jean Buridan, Gregory de Rimini y Alberto de Sajonia. El libro más conocido fue el de Antoine Arnold y Pierre Nicole The Port Royal Logic [3], J. S. Mill, A System of Logic, [61], 1843 en el siglo XIX.
Dos puntos a tener en cuenta sobre el desarrollo de la lógica hasta el siglo XIX son:
El interés, principalmente, en el silogismo con extras.
El interés en los seres humanos respecto a su razonamiento lingüístico, su argumentación y su comportamiento (a diferencia de las matemáticas puras).
La lógica matemática moderna se desarrolló a finales del siglo XIX y continuó hasta mediados del siglo XX [4,5]. La lógica matemática se basaba en cuatro pilares: la teoría de modelos, la teoría de conjuntos, la teoría de la prueba o demostración y la teoría de la recursión. El énfasis [en este caso]2 se desvió del estudio y aplicación de la lógica a las humanidades, hacia el estudio y aplicación de la lógica a las matemáticas y sus fundamentos [5]. Dov Gabbay y John Woods [12], llamaron a esto El Desvío de los Cien-Años.
Lo anterior ha cambiado con el auge de la ciencia de la computación, la inteligencia artificial, la lingüística computacional, etc. Hubo una fuerte demanda de dispositivos utilizando esta nueva tecnología. A su vez, hubo una necesidad urgente por desarrollar y evolucionar la lógica para atender estas demandas. [Bajo estas circunstancias]3, el énfasis de la lógica volvió al análisis de la actividad humana cotidiana. Las nuevas lógicas fueron desarrolladas por diversas comunidades no cooperativas, ni entre ellas en comunicación, cada una impulsada por las necesidades de tipos específicos de aplicaciones o dispositivos. El paisaje de la lógica se convirtió en un caos de métodos diferentes. Dov Gabbay y sus colegas han impulsado nuevas propuestas sobre lo que es la lógica, por ejemplo, la Nueva lógica con mecanismos y, la Nueva lógica con mecanismos y redes, véase la Figura 2. Para un estudio evolutivo de los sistemas lógicos modernos, véase [23].
Los desarrollos del siglo XX mencionados anteriormente (problemas y propuestas de la Nueva lógica) hicieron que la lógica saliera de su desvío de 100 años y la pusieron de vuelta hacia la modelización del enfoque humano, sin embargo, padece aun de tres limitaciones.
La lógica sigue siendo un sistema formal matemático que no puede comprehender completamente al razonamiento humano.
La lógica excluye el estudio y el uso de las falacias (véase el apartado 2 a continuación) y, por tanto, ignora el uso humano más eficaz de la lógica (falaz).
Peor aún, los nuevos desarrollos, aunque a veces también se aplican en las humanidades (lógica y derecho, lógica y filosofía analítica, análisis lógico del lenguaje, lógica y teología, lógica y argumentación y debate), no incluyen una teoría lógica coherente unificada, ni existe una percepción de las diferencias entre los sistemas de pensamiento que surgen de las distintas culturas, como la Occidental vs la Islámica, o la Cristiana vs la Judía. Los frecuentes malentendidos derivados de tales diferencias no son sorprendentes y sí resultan muy perjudiciales.
Algunos casos de estas diversas comunidades de investigación en lógica se han dado cuenta que es necesaria una mayor comunicación entre ellas y, de hecho, se buscan principios unificadores. La lógica con la que estamos familiarizados refleja una forma cultural occidental de pensar y comportarse. Hay otras culturas importantes que piensan y se comportan de manera diferente.
Los siguientes casos son comunidades fuertes que desarrollan las áreas nuevas y añejas de la lógica:
La comunidad tradicional de la lógica matemática.
La comunidad de la lógica difusa.
Las comunidades de la argumentación.
La comunidad de la lógica informal.
Los investigadores que se ocupan de las falacias.
La comunidad y los grupos de investigación de la lógica no-clásica.
La comunidad de la lógica y el lenguaje.
La comunidad de la probabilidad y las redes bayesianas.
La comunidad de la lógica filosófica.
La comunidad de la programación lógica.
La comunidad del razonamiento.
La comunidad de la revisión de creencias.
La comunidad del razonamiento legal.
Por supuesto, estas comunidades tienen muchos miembros en común.
Fueron varios los lógicos y grupos que desde finales de los años setenta intentaron, mediante la investigación, los congresos y la gestión social, fomentar la unificación y la comunicación entre las distintas comunidades, a través de la publicación de numerosos libros de investigación, un gran número de manuales y revistas, y numerosos congresos, talleres y escuelas de verano.
Reunir a las comunidades no es fácil. Uno de los principales obstáculos es que la mayoría de los investigadores de base trabajan en su propia área restringida y se preocupan por las publicaciones rápidas que conducen a un ascenso. Incluso cuando los investigadores se hacen famosos e investigadores principales (senior), algunos de ellos desarrollan un proteccionismo territorial y se alejan de otras comunidades.
Existe otra dificultad de carácter más científico. En la mayoría de los casos, para demostrar una conexión se requiere continuar con la investigación y la generalización. Estas circunstancias, pueden llevar tiempo y no son fáciles de realizar por una sola persona, además puede no ser fácil de entender.
En nuestro caso, queremos unir las falacias y las comunidades de argumentación, aceptando a las falacias como esquemas de razonamiento legítimos (véase, no obstante, la Observación 1.1 a continuación). Esto es necesario y posible en este momento gracias a varios desarrollos científicos y sociales:
1. La redes sociales y el internet han dejado en claro que el razonamiento y los patrones de razonamiento falaces son más eficaces hasta el punto de que tales formas de pensar pueden derrocar gobiernos, influir en las elecciones y, apoyar y fomentar el terrorismo. Las falacias se han convertido en armas a gran escala. Se necesitan urgentemente contra-argumentos y patrones de razonamiento que contrarresten las falacias (como HEAL2100).
Este uso creciente de las falacias es el resultado de dos tendencias. Los medios de comunicación tradicionales han perdido terreno frente a las redes sociales y su influencia moderadora ha disminuido. Los medios de comunicación tradicionales querían atraer/vender al máximo número de personas y, en función de ello, siguieron un curso medio-razonable no extremo. Por su parte, los hacedores de noticias/opiniones en las redes sociales eran gratuitos y abundantes, así que para competir adoptaron puntos de vista extremos, utilizaron falacias y noticias falsas para impulsar estos puntos de vista y mejorar sus índices de audiencia.
2. Los avances en macrodatos (big data) 4 y el internet nos proporcionan los medios para desarrollar la nueva lógica. Cuando un usuario encuentra una falacia, puede utilizar una aplicación de macrodatos para encontrar muchos otros ejemplos con el mismo patrón y encontrar respuestas a la misma, y a partir de este escenario construir su propia respuesta. Actualmente esto no es posible en tiempo real.
3. Muy buena parte en torno al trabajo de la argumentación y falacias se encuentra en una etapa lo suficientemente madura y detallada como para permitirnos dar el siguiente paso.
4. El destacado éxito técnico y la aplicabilidad de los desarrollos de la comunidad Difusa y de la comunidad Bayesiana constituyen también factores que permiten dar el siguiente paso en la evolución de la lógica.5
5. Los avances en las teorías de las distorsiones universales y el uso de la lógica en las comunidades de terapeutas de los agresores sexuales muestran la eficacia de las medidas que contrarrestan a las falacias.
6. Existe una importante tendencia social que refuerza la importancia de desarrollar HEAL2100. Los medios de comunicación tradicionales (a menudo conocidos como “medios heredados”), como los periódicos impresos, la televisión por cable y los canales de radiodifusión, están perdiendo popularidad a medida que su audiencia objetivo está envejeciendo.
Estos están siendo sustituidos por medios digitales en plataformas como YouTube y Twitter (y sus sucesoras) creados por individuos o pequeños grupos con presupuestos limitados. Los recursos limitados dan lugar a que una persona exponga ante una cámara estática o a que un par de personas discutan un tema con mucha más extensión de la que podría adjudicarse mediante un canal de televisión o estación de radio. La mayoría de los espectadores entienden que los creadores de contenido tendrán puntos de vista partidistas o un bajo compromiso con la veracidad, sin embargo, una proporción cada vez mayor de la población menor de 40 años consume estos nuevos medios y está expuesta a la argumentación y la lógica, en distintos grados, de una manera que antes no estaba disponible. Habrá muchas ocasiones en que los consumidores vean un debate que parece lo suficientemente razonable hasta que abran el siguiente canal y encuentren que los argumentos del primer caso fueron desacreditados al considerarlos falsos o engañosos.
Los medios modernos de comunicación a menudo han sido criticados como la muerte de la civilización, pero en muchos sentidos ofrecen una oportunidad para que el público en general aprenda sobre la argumentación de una forma que sólo ha estado al alcance de los mejores educados en las universidades y escuelas de élite, forma que no ha estado abierta a la población en general desde los tiempos en que los Atenienses se reunían en el Pnyx, Véanse Figura 1 y 2.
Figura 1 Línea del tiempo para la evolución de la lógica, desde Aristóteles hasta la actualidad
| Aristóteles | Silogismo, 13 falacias El concepto de lógica se basa en el razonamiento humano |
| Edad Media | Se estudiaron aspectos de varios lenguajes.- Se estudiaron las reglas lógicas conectadas con la religión. Se clasificaron y estudiaron más falacias. |
| Mitad del Siglo XIX | Boole/De Morgan Gran desvío de la lógica humana hacia la lógica matemática. |
| Mitad del Siglo XX | Lógica para la ciencia de la computación Razonamiento humano deductivo (problemas y propuestas de la Nueva Lógica, véase Figura 2. |
| Siglo XXI | Razonamiento humano Deductivo + Integración de falacias |
Figura 2 Línea del tiempo para la Lógica en el periodo 1960 - 2017
| 1960 |
- Lógicas matemáticas tradicionales. . - Lógica intuicionista y clásica. Nos referiremos a estos casos con TDL, esto es, Lógica Deductiva Tradicional (formal moderna, clásica o intuicionista u otra axiomática) La perspectiva tradicional de las Falacias se nombra con SDF, Definición Estándar de las Falacias, Véase [18, p. 52] |
|
1960 - 1990 1980 - 2000 Dov Gabbay y Muchos Colegas publicaron una Serie de Volúmenes de Handbooks of Logic |
Desarrollo intensivo de la ciencia de la computación y la IA. El surgimiento de muchas lógicas nuevas. La sistematización y legitimación de muchas lógicas. Handbook de Lógica Filosófica, Handbook de Lógica en Ciencia de la Computación, Handbook de Lógica en IA y, muchos otros. |
|
2000 Dov Gabbay - John Woods Véase el artículo [12] que propone La Nueva lógica con mecanismos. |
Nueva lógica con mecanismos = cualquier sistema que se encuentre funcionando en la cabeza de un agente lógico = lógica deductiva tradicional (TDL) + diversos mecanismos lógicos (que surgieron en la inteligencia artificial, la ciencia de la computación teórica y el estudio del lenguaje durante el periodo 1980 - 2000) |
|
2009 Dov Gabbay Conferencia en Luxemburgo de Dov Gabbay. Véase [23] |
Nueva lógica con mecanismos y redes = Nueva lógica con mecanismos + Redes + Argumentación + Axiomas + Secuencias de Acción + Una variedad de Postulados y Algoritmos de Meta-Nivel |
| Incorporación entre 2009 - 2017 | Desarrollos increíbles de Teléfonos inteligentes y Redes Sociales: Facebook, YouTube, Twitter, Wikipedia, así como, los desarrollos técnicos del Internet y la aparición de la nueva área conocida como Macrodatos (Big Data). |
|
2017 Dov Gabbay-Lydia Rivlin |
Nueva lógica con mecanismos, redes y falacias (la cual hemos denominado HEAL2100) = Nueva lógica con mecanismos y redes + Integración de falacias. |
Observación 1.1. Dijimos más arriba que esperamos unir, de acuerdo con nuestra propuesta, las falacias y las comunidades de la argumentación. Necesitamos hacer aquí una rápida observación, la cual será desarrollada con detalle en una sección posterior. Estas comunidades consideran a las falacias en el contexto del razonamiento deductivo. Las falacias como armas que hemos identificado en los medios de comunicación no son sólo falacias deductivas, sino también lo que ahora llamamos “Falacias de Acción” (“Action-Fallacies”) (necesitamos en este momento acuñar este nuevo concepto). Si bien, este concepto se definirá en una sección posterior, ahora ofrecemos una explicación esquemática.
Suponga un encuentro deductivo entre un testigo y un abogado defensor ante un Jurado. Llame al encuentro deductivo encuentro de nivel 1. Es importante para el abogado defensor desacreditar, falsear o argumentar en contra del testimonio. Si el abogado defensor falla entonces su cliente puede ser encarcelado. El abogado puede desplazarse a un encuentro de nivel 2 (meta-nivel) argumentando que el encuentro de nivel 1 debe cancelarse por completo. Por ejemplo, el abogado puede argumentar (falazmente o no) que el procedimiento es un procedimiento de apelación y que no se permiten nuevos testigos. Sin embargo, hay muchas falacias de acción que se pueden utilizar, que van desde la extrema “falacia” Mafiosa de asesinar al testigo, o las opciones menores; intimidar al testigo, insultar al testigo, drogar y confundir al testigo, etc. Se trata de falacias de acción no deductivas de nivel 2 diseñadas para abortar los procedimientos de nivel 1.
Un ejemplo real de esto se ofrece en el Ejemplo 4.4 más adelante.
En resumen, cuando hablamos de integrar las falacias nos referimos a las falacias de acción, que pueden ser falacias deductivas o falacias de acción reales utilizadas en un nivel superior para abortar un nivel inferior.
2. Falacias
Esta Sección presenta nuestras observaciones en torno a la idea de integrar las falacias en una Nueva lógica con mecanismos, redes y falacias que también llamamos HEAL2100. La definición de HEAL2100 es una investigación en curso. Aún no sabemos qué forma tomará.
A continuación se presentan varias subsecciones. La subsección 2.1 presenta un breve estudio objetivo del estado de cosas hasta la actualidad. Consideramos a [10] muy útil y seguimos su presentación. La subsección 2.2 analiza nuestra perspectiva/interpretación del estudio considerado en la subsección 2.1.
2.1 Perspectiva histórica y actual de las falacias
Aristóteles
Aristóteles fue el primero en sistematizar los errores lógicos en una lista y en establecer la convención de que una forma para ganar un argumento [7] consiste en la capacidad de refutar la tesis de un oponente. En las “Refutaciones Sofísticas” de Aristóteles (De Sophisticis Elenchis) se identifican trece falacias. Aristóteles dividió a estas falacias en dos grandes tipos: falacias lingüísticas y falacias no lingüísticas, esto es, algunas dependen del lenguaje y otras no. Estas falacias se denominan falacias verbales y falacias materiales, respectivamente. Una falacia material es un error acerca de lo que el argumentador está hablando, por su parte, una falacia verbal es un error sobre cómo el argumentador habla. Las falacias verbales son aquellas en las que una conclusión se obtiene mediante un uso inapropiado o ambiguo de las palabras.6
Tiempos Modernos, primera ola
Irving Copi, en su influyente libro de texto de mediados del siglo XX, define una falacia como “una forma de argumento que parece correcta pero que, al examinarla, se demuestra que no lo es”, véase [18]. Copi (1961) enumera 18 falacias, (de las cuales 11 son de Aristóteles, también llamadas por John Woods [17] (1992), “The Gang of 18”7). La perspectiva de Copi es lo que se conoce como el punto de vista tradicional, SDF. Esta perspectiva es apoyada por otros distinguidos investigadores como Woods [17] (1992), Walton [16, p. 179)] (2010) (Walton señala que una falacia es un argumento que parece correcto pero no lo es), Salmon [20], y Powers [19].
Fue Hamblin [9], quien escribió el primer libro totalmente dedicado a las Falacias, el primero en criticar la SDF.8 A Hamblin le siguieron otros. Finocchiaro distingue seis formas en que los argumentos pueden ser falaces. Todas ellas tienen aspectos deductivos. Finocchiaro [51] observa que es adecuado clasificar todos los tipos de errores que Galileo encontró en los argumentos de los defensores de la perspectiva geocéntrica del sistema solar.
Gerald Massey [24], en 1987, expresó una fuerte objeción tanto a la teoría de las falacias como a su enseñanza. Gerald Massey argumenta que no existe una teoría de la invalidez - esto es, alguna forma sistemática de demostrar que un argumento es inválido, aparte de mostrar que tiene premisas verdaderas y una conclusión falsa [24, p. 164]. Por cierto, esto está disponible (conocido como sistema de refutación, véase [21], 2011). Nótese que la perspectiva/objeciones de Massey en torno a las falacias también tiene una base deductiva, la cual requiere de un sistema lógico que genere los argumentos falaces, así como los argumentos válidos.
Johnson y Blair en su libro Logical Self-Defence, publicado por primera vez en 1977, véase [22] introdujeron nuevas ideas para la época, por ejemplo: la idea de una discusión entre dos partes, en presencia de una audiencia. Su énfasis está en armar a los estudiantes para defenderse contra las falacias del discurso cotidiano. En lugar de un argumento sólido y deductivamente válido con premisas verdaderas, Johnson y Blair proponen un ideal alternativo de argumento convincente, esto es, uno cuyas premisas sean aceptables, relevantes y suficientes para su conclusión. La aceptabilidad reemplaza a la verdad como un requisito de las premisas, y la condición de validez se divide en dos condiciones diferentes, la relevancia de la premisa y la suficiencia de la premisa. La aceptabilidad se define en relación con las audiencias -aquellas a las que se dirigen los argumentos- pero los otros conceptos básicos, la relevancia y la suficiencia, aunque se ilustran con ejemplos, siguen siendo intuitivos.
Observamos la importancia de la idea de la autodefensa, que es compatible con nuestra visión de armarse y defenderse contra el uso de falacias. También observamos que lo que ellos llaman argumento convincente, el cual no es considerado como un caso deductivo de acuerdo con la lógica tradicional (TDL), se considera lógico en nuestra Nueva lógica con mecanismos, (véase la Tabla 2) porque es un caso de razonamiento no monotónico. La defensa de Johnson y Blair es sólo una Nueva lógica con mecanismos de contra-argumento.
Para concluir esta subsección, sería útil dar un ejemplo, que ilustrará tanto una instancia de un sistema de una Nueva lógica con mecanismos, como una oportunidad para la autodefensa.
Ejemplo 2.1. Considere la siguiente historia
La práctica habitual en la década de 1970 en los principales departamentos de filosofía de América del Norte es encontrar trabajo a sus estudiantes quienes acababan de recibir su doctorado. Esta es una maravillosa práctica digna de un alto aprecio. Nuestra historia trata del caso de un estudiante quien obtuvo un doctorado, llamémosle H, (“el Hippy”). Lo que sigue es una discusión del personal [académico] del departamento entorno a invertir recursos y esfuerzo para asumir la responsabilidad de colocar a H (esto es, encontrarle una posición en otra universidad).
Profesor A (Reverendo, Filosofía de la Religión): Deberíamos abandonar a H. H es primitivo, parece un salvaje, y aunque su tesis fue sólida, H o bien fracasará en su entrevista, o nos avergonzará y será despedido dentro de los 6 meses siguientes a su nombramiento.
Profesor B (Asesor de H, Teoría de la Elección Social): Todavía tenemos tiempo hasta la entrevista. Para el momento de su entrevista, H estará presentable, se cortará el cabello, usará camisa y corbata y lucirá como un candidato de acuerdo con las normas.
Cualquier persona en su sano juicio querría un buen trabajo y se prepararía para ello, y confío en que H hará lo mismo.
Profesor A: H es demasiado salvaje, no funcionará. Aprecio su compromiso con su estudiante, pero el departamento no debería involucrarse. Posibles réplicas para el profesor A.
1. Argumentar y dar evidencia de que H se comportará.
Esto es compatible con la idea de autodefensa Lógica. La defensa sería en términos de una Nueva lógica con mecanismos, tal vez presentar un plan detallado de cómo preparar a H y dar evidencia de que H cumplirá.
2. Atacar con una falacia
Reverendo, parece que le disgusta H, desde que H dijo que Jesús no era más que ¡un agitador político! ¡Debería superar eso!
A continuación describimos el sistema de Nueva lógica con mecanismos, necesario para modelar este argumento.
i. Necesitamos un lenguaje para los hechos y sus negaciones.
ii. Necesitamos un lenguaje para acciones de cláusulas con la siguiente forma:
Hechos ⇒ Ejecutar un nuevo hecho y anular el hecho existente.
iii. Podemos tener mecanismos de sentido común que puedan tomar un conjunto de hechos y ampliarlo.
iv. Definimos una relación de consecuencia entre conjuntos de hechos S y un nuevo hecho x para ser S| - x syss existe una secuencia de acciones y mecanismos que van de S a x.
El argumento entre los profesores es sobre la secuencia de acciones propuestas.
Nótese que esta lógica es práctica. Si tienes un negocio y vas al banco y preguntas sobre un préstamo, así es como argumentas en torno a que podrás devolver el préstamo fácilmente. Presentas un plan de negocios que es una secuencia de acciones que pueden generar y mantener ingresos. Notamos aquí que también se puede utilizar una falacia de acción, por ejemplo [en el caso del estudiante H] pasar una nota al Reverendo diciéndole que, a menos que conceda inmediatamente el punto, su relación adúltera con una estudiante será inmediatamente revelada.
Esta subsección continúa en el Apéndice A.
2.2 Nuestra posición inicial sobre las falacias
En primer lugar, recordemos nuestra distinción entre “Falacias Deductivas” y “Falacias de Acción”, como se explica intuitivamente en la Observación 1.1. Las Falacias Deductivas son lo que comúnmente se denomina Falacias. También recordemos el comentario recurrente en la Subsección 2.1, que si consideramos la lógica deductiva con la que medimos las falacias como Nueva lógica con mecanismos y redes, véase [23], entonces la siguiente declaración sigue siendo válida: Una falacia deductiva es el uso de un argumento o movimiento de diálogo inválido o defectuoso que parece válido. Es importante señalar que una falacia de acción en, digamos, una lógica más débil puede convertirse en una falacia deductiva en una lógica más fuerte, si ésta última incorpora como un movimiento legítimo ese tipo de acciones. También podemos tener un cambio inverso, una acción legítima en el caso de la primera lógica se convierte en ilegítima en el caso de segunda. Un ejemplo sorprendente es la histórica regla Juicio por Combate (Trial by Combant rule). (El juicio por combate era un método del derecho Germánico para dirimir acusaciones en ausencia de testigos o de una confesión en el que dos partes en disputa se enfrentaban en un combate; se proclamaba que el vencedor de la pelea tenía la razón/estaba en lo correcto. En esencia, era un duelo sancionado judicialmente. Se mantuvo en uso durante toda la Edad Media europea, desapareciendo gradualmente a lo largo del siglo XVI. Véase https://en.wikipedia.org/wiki/Trial_by_combat, consultado el 18 de julio, 17:00 hrs. horario del Reino Unido.
Un argumento o movimiento falaz puede ser engañoso al parecer mejor de lo que realmente es. Algunas falacias se cometen intencionadamente para manipular o persuadir mediante el engaño, mientras que otras se cometen involuntariamente por descuido o ignorancia. Los abogados reconocen que la solidez o falta de solidez de un argumento depende del contexto en el que el argumento se esgrime.
Las falacias se encuentran entre los argumentos más eficaces utilizados por las personas y entre las más exitosas a la hora de influir en las acciones y el comportamiento humano en el marco de las interacciones sociales, políticas, jurídicas e interpersonales.9 Aun así, no hemos sido capaces de modelarlas y comprenderlas. Hasta el día de hoy, los lógicos las han descartado simplemente como razonamientos erróneos y su uso como un signo de ignorancia. Véase, sin embargo, Errors of Reasoning de Woods [56], y véase la discusión en la subsección 2.1.
Las falacias se dividen comúnmente en “formales” e “informales”. Una falacia formal puede expresarse claramente en un sistema lógico estándar, como la lógica proposicional, mientras que una falacia informal se origina en un error de razonamiento distinto a una forma lógica inapropiada, véase [9, 16, 17] y la subsección 2.1. Los argumentos que contienen falacias informales pueden ser formalmente válidos, pero siguen siendo falaces.
La argumentación moderna y la lógica informal identifican, discuten y clasifican más de cien falacias, en [11] se enumeran más de 100 falacias y en [59] se consideran 137 falacias. Además, hay cientos (al menos 500) artículos sobre falacias (véase [60], Hansen y Fioret en Informal Logic, 2016). Véase también [16, 17].
Sin embargo, nadie en la comunidad de la lógica y la argumentación considera a las falacias como un instrumento eficaz de razonamiento y nadie ha intentado modelarlas desde este punto de vista, sistematizar su uso, ofrecer contra-falacias en los debates y, en general, convertirlas en un pilar más de la lógica y el lenguaje. Esto no es una crítica. El estándar desde Aristóteles ha sido considerar una falacia como un fallo de razonamiento que debe evitarse. Sin embargo, se ha vuelto cada vez más evidente para los que hemos estado estudiando Internet que las falacias lógicas han demostrado ser no sólo eficaces en la argumentación, sino a menudo más eficaces que la lógica pura. Hemos realizado un amplio estudio de argumentos en internet, tanto en vídeos como en medios como Twitter y la evidencia presentada nos obligó a aceptar a las falacias como una forma de diálogo, lo que luego nos impulsó a estudiar cómo integrar su uso en las teorías formales de la argumentación y la lógica. Además, nuestra conexión con los avances en la noción de sistemas lógicos, provenientes de la modelización del razonamiento humano en ciencia de la computación teórica e inteligencia artificial nos permitió iniciar la primera integración de las falacias en dichos modelos.
Las comunidades de la lógica filosófica y la lógica informal han llevado a cabo una excelente labor de investigación sobre las falacias, como hemos visto en la subsección 2.1, la cual en esencia constituye la base de dicha integración. No nos cabe duda que la comunidad de las falacias en general habría llegado a la misma conclusión que nosotros si hubiera estado expuesta en su conjunto, como lo hemos estado nosotros, a los debates en Internet y el uso de falacias y a la modelización del razonamiento humano por la IA. Vamos a basarnos y a utilizar, como punto de partida, el trabajo sobre falacias de destacados investigadores que dedicaron su vida y muchos libros al análisis en torno a estas cuestiones. Téngase en cuenta, sin embargo, nuestros comentarios sobre las falacias de acción de acuerdo con la Observación 1.1. Destacamos especialmente el trabajo seminal de John Woods [56], cuyo brillante análisis de las falacias deductivas es un buen punto de partida compatible para nosotros. Véase el enfoque EAUI de Woods [56, p. 136]. Teniendo en cuenta este valiosísimo corpus teórico, lo que necesitamos ahora es pasar a una NUEVA ÁREA de la Argumentación, Argumentación Humana Eficaz y Lógica (HEAL2100) - EL SIGUIENTE PASO EVOLUTIVO DE LA LÓGICA. Véase Figura 3, 4 y Figura 5.
Figura 3 Evolución de la perspectiva de la comunidad lógica sobre las Falacias
| Aristóteles |
Falacias
13 falacias clasificadas en dos tipos, refutaciones y errores. |
| 1970 | Ths Gang of 18 fallacies (La Pandilla de las 18 Falacias). |
| 2008 | Más de 100 Falacias clasificadas de muchos tipos. Aún rechazadas como errores pero analizadas y refinadas por comunidades fuertes y vibrantes de lógica informal y argumentación. |
| 2008 - 2017 | Uso poderoso de las falacias como armas de razonamiento. |
| 2017 Gabbay - Rivlin | Propuesta para la integración de las falacias en la lógica deductiva. |
Figura 4 Evolución de la perspectiva
Figura 5 Cambio en la Actividad de Investigación
|
Objetivos de la Actividad de Investigación 2008 Nuestro propósito fue proponer cómo integrar a la lógica simbólica con el razonamiento en red (neuronal y de argumentación). Consideramos al agente humano en su vida cotidiana. Nos preguntamos: ¿qué “lógica” el agente humano tiene en su cabeza? Las palabras actuales de moda relevantes que circulan en la comunidad son, entre otras: tiempo, acción, conocimiento, creencia, revisión, deducción, aprendizaje, contexto, redes neuronales, redes probabilísticas, redes de argumentación, consistencia, etc. Queremos entender qué tipo de motor lógico integrado el humano utiliza en su vida diaria. Objetivos de la Actividad de Investigación (bloques de trabajo) 2017 Añadir e integrar a las falacias |
3. Macrodatos (Big Data)
Los medios para modelar el uso de las falacias provienen de los avances recientes en ciencia de la computación y de la IA en el área de los Macrodatos (Big Data) (véase [52]). Internet nos permite acceder (en tiempo real a patrones de datos, como el uso de falacias), anteriormente inaccesibles y hasta hace poco repositorios de datos inexistentes, como:
Redes Sociales (e. g. Facebook)
Fuentes de Acceso Público (gobierno, bases de datos, periódicos, blogs en línea, etc.)
Videos YouTube
Transmisiones
Publicidad
etcétera.
Los 2000 años de estudio y clasificación de las falacias, junto con los macrodatos y nuestras capacidades para buscar y extraer el amplio uso de falacias en las redes sociales nos proporcionan ahora las herramientas para dirigirnos hacia la siguiente fase de nuestro estudio, estos es, modelar una forma de autoprotección frente a las falacias, así como su uso como arma de razonamiento. Este conocimiento también nos permitirá modelar sistemas culturales de pensamiento - como el Europeo Occidental, el cual está basado en reglas, el sistema Talmúdico Judío (el cual desempeñó un papel fundamental no reconocido en la formación de los comentarios Cristianos medievales), la forma de pensamiento Islámico del Corán y la Sharía, las darshanas Hindúes, entre los sistemas culturales de pensamiento principales.
El Uso de los Macrodatos (Big Data). Tenemos dos usos principales de los Macrodatos:
Dirigirnos hacia el encuentro y estudio del uso de las falacias en las redes sociales. Necesitamos esto para clasificar el uso de las falacias e integrarlas en la lógica. Así que, necesitamos recurrir a un experto en macrodatos para que colabore con nosotros durante todo el proyecto.
La nueva lógica que estamos construyendo requerirá una respuesta a una falacia por parte de otra falacia, como muestran nuestros ejemplos. En esta línea, parte de la lógica debe ser una aplicación de extracciones de macrodatos que, dado un contexto y una falacia, ofrezca falacias candidatas para responder. Por ejemplo, utilizando el demostrador de teoremas (theorem prover), si la falacia es lógica, la falacia de respuesta podría ser un contra-ejemplo o si la falacia es una amenaza la falacia de respuesta podría ser una contra-amenaza.
También es de gran importancia [reconocer] el previsible aumento del papel de la lógica y la argumentación en la vida cotidiana, como se expone en el punto 6 de la sección 1.
4. Caso de Estudio: La Falacia Ad Hominem
4 Caso práctico: La falacia “ad hominem”
Empecemos citando uno de los recursos más importantes de macrodatos (big data), Wikipedia:
Ad hominem (que en latín significa “al hombre” o “a la persona”), abreviatura de “argumentum ad hominem”, es una falacia lógica en la que un argumento se refuta atacando el carácter, los motivos u otros atributos de la persona que argumenta, o de las personas asociadas con el argumento, en lugar de atacar la sustancia del argumento en sí. El razonamiento falaz ad hominem suele considerarse una falacia informal, [3, 4, 5] más concretamente como falacia genética, una subcategoría de las falacias de irrelevancia. Sin embargo, en algunos casos, los ataques ad hominem pueden ser no falaces; un caso de estos puede ser si el ataque al carácter de la persona está directamente dirigido al argumento en sí. Por ejemplo, si la verdad del argumento se basa en la veracidad de la persona que argumenta -y no en hechos conocidos- señalar que la persona ha mentido anteriormente no es un argumento falaz.
Esta falacia puede refinarse aún más en un tipo diferente de sub-falacias, dependiendo del tipo de ataque. Elegimos esta falacia para ilustrar cómo vamos a tratarla en la nueva área de lógica HEAL2100.
Según lo expuesto en la subsección 2.1, cuando esta falacia se utiliza en un debate o en una discusión argumental entre dos personas (como en el Ejemplo 4.3 y el Ejemplo 5.6) consiste en una violación del procedimiento correcto al interior del sistema. Esto será establecido por el enfoque pragma-dialéctico, por el enfoque pragmático de Walton y por el enfoque de Auto Defensa de Johnson y Blair, ya que los tres prevén un diálogo entre dos partes. De hecho, todos estarán de acuerdo con que se trata de un movimiento falaz.
Debemos ser cuidadosos aquí, como la próxima Observación 4.1 (por John Woods) señala.
Observación 4.1 (Fumar). Cuando Billy, de 15 años, le dice a su padre: “Pero, ¿por qué no voy a fumar, papá, si tú te fumas 20 cigarrillos al día?”, ¿alguien en su sano juicio puede afirmar que Billy, al decirlo, ha cometido un error de razonamiento, o que ha infringido algún reglamento de Amsterdam sobre “discusiones críticas”?
En general, se admite que los comentarios “ad hominem” pueden ser modos muy eficaces de persuasión. Más aún, son entretenimientos diseñados para conmover a los que ya están convencidos y animar-divertir a los que no lo están. La única razón por la que se incluyeron en la lista de las falacias es cuando, tales comentarios, se utilizan como premisas de argumentos con conclusiones generalmente no expresadas o como otras premisas ausentes. Volvamos a Billy. Supongamos que reconstruimos lo que dijo de esta manera.
Papá cree que la tesis antitabaco es verdadera.
Pero el propio papá se fuma 20 cigarrillos al día.
[Así que la práctica de papá no concuerda con su política].
[Por lo tanto, la tesis antitabaco es falsa].
Por supuesto, se trata de un mal argumento, pero de ninguna manera se acerca a una falacia. Su maldad es evidente (no es inaparente) y casi ninguna réplica ad hominem se hace con la intención de un argumento de este tipo.
La observación 4.1 es buena. Hay muchos otros casos como el del ejemplo anterior. El contra-interrogatorio de un perito en el que puede esperarse un ataque personal contra el perito y sus cualificaciones es uno de ellos. Lo que tenemos en mente, sin embargo, son casos en los que el ataque ad hominem es un arma en el meta-nivel para destruir completamente al oponente. Puede que ni siquiera sea un argumento. Consideremos los siguientes ejemplos reales, a saber, el Ejemplo 4.2, el Ejemplo 4.3 y el increíblemente ilógico pero mortal Ejemplo 4.4.
Nuestra pregunta es: ¿Cómo responder a tal movimiento falaz? ¿Explicamos a nuestro oponente (el usuario de la falacia) las razones por las que se trata de una falacia en el contexto de nuestra discusión y le pedimos amablemente que haga otro movimiento?
Esto no es lo que vemos en la práctica de los medios sociales. La falacia se utiliza legítimamente como arma, y la única forma de no perder la discusión es responder con otra falacia. Así pues, el ad hominem es un buen caso de estudio para ilustrar nuestra perspectiva desde el HEAL2100.
Empezaremos ilustrando cómo puede utilizarse esta falacia como arma de razonamiento.
Ejemplo 4.2 (“La roba-leche” Thatcher). Lo citamos desde: http://www.telegraph.co.uk/news/politics/7932963/How-Margaret-Thatcher-became-known-as-Milk-Snatcher.html (consultado el Reino Unido 11:30 horas 06 de mayo 2017)
El Gobierno conservador tuvo que buscar recortes sustanciales para cumplir las promesas electorales en materia fiscal. La supresión de la leche escolar gratuita para los mayores de siete años se convirtió en el ahorro más notorio introducido. Edward Short, entonces portavoz laborista de educación, dijo que la supresión de la leche era “lo más mezquino e indigno que había visto”. Esto le valió a la Sra. Thatcher el apodo de “La Roba-Leche” y la persiguió durante toda su carrera. En 1985, la Universidad de Oxford le negó el título honorario por sus recortes en educación.
*Después de la guerra, bajo Clement Attlee, se aprobó la Ley de Leche Gratuita de 1946 que proporcionaba un tercio de litro a todos los niños menores de 18 años.
El argumento de Edward Short fue emocional y falaz. Según la lógica tradicional, basada en reglas, se habría esperado que el Sr. Short diera buenas razones por las que la política de Thatcher era errónea y Thatcher podría haber respondido dando sus razones para justificar los recortes.
Sin embargo, el argumento emocional y el ataque personal a la Sra. Thatcher como una “roba-leche” fue mucho más eficaz. La única defensa que habría tenido es que la Sra. Thatcher hubiese atacado al Partido Laborista - posiblemente por la devaluación de la libra esterlina en 1967 y la acusación de llamarlos “carteristas” por robar el dinero de los ancianos y de los niños inocentes, cuyas pensiones y bolsillos estaban en peligro.
Véase: Dynamics of a Non-Decision: the Failure’ to Devalue the Pound, [Dinámica de una no-decisión: el “Fracaso” de la Devaluación de la Libra], 1964-7 TIM BALE 20 Century Br Hist (1999) 10 (2): 192-217. DOI:https://doi.org/10.1093/tcbh/10.2.192 Publicado: 01 enero 1999 (acceso Reino Unido 11:30 horas 06 de mayo de 2017).
En lugar de ello, el Gobierno conservador de la época se limitó a explicar la situación económica, un argumento que no sirvió de mucho a los padres en las entradas de las escuelas.
Si la Sra. Thatcher hubiera estado en posesión de nuestro pretendido modelo lógico HEAL2100, un ordenador de macrodatos (big data) a su disposición en ese momento y la inclinación amable para responder podría haber tomado las siguientes medidas:
— Edward Short ataca personalmente a la Sra. Thatcher utilizando una falacia
— La Sra. Thatcher identifica la estructura de tal falacia-ataque armada
— Utiliza macrodatos (big data) para encontrar temas emotivos similares en torno a las políticas del Partido Laborista
— Encuentra el caso más similar, aunque no es estrictamente necesario, pues podría ser cualquier cosa (véase el ejemplo del argumento Starkey-Hassan más abajo).
— Contraataca presentando un caso encontrado mediante una búsqueda de HEAL2100 macrodatos (Big Data).
— Compare lo anterior con el comportamiento de la lógica deductiva tradicional basada en reglas:
— Edward Short presenta argumentos lógicos contra los recortes
— La Sra. Thatcher analiza estos argumentos utilizando hechos y lógica
— Presenta sus contra-argumentos lógicos
Ejemplo 4.3 (Te equivocaste de nombre). Este ejemplo procede de un debate televisado (BBC Question Time) que ya está disponible en YouTube y se titula: “Mehdi (Ahmed) Hasan debates David Starkey en Question Time”,https://www.youtube.com/watch?v=CzYlkGbYG1M, (consultado a las 11:30 horas del Reino Unido del 06 de mayo de 2017).
Starkey comienza refiriéndose erróneamente a Mehdi con el nombre de Ahmed.
En el minuto 1.23 del vídeo, Starkey da a entender que Mehdi está prevaricando al señalar que lo que dice en el debate televisado no es lo que dijo sobre el mismo tema cuando se dirigió a un grupo de musulmanes en una mezquita. Mehdi responde en el minuto 1.40 que Starkey ni siquiera acierta a llamarle Ahmed y no Mehdi. Cuando Mehdi hace esta puntualización, el público estalla en un fuerte y entusiasta aplauso.
Los habitantes de sociedades musulmanas utilizan con frecuencia un estilo de argumentación que también utilizan cada vez más los políticos y los ideólogos, sea cual sea su origen cultural, que clasificaremos como basado en la apelación a las emociones. Este método de argumentación tiene como objetivo ganar la discusión, pero no descubrir ninguna verdad ni llegar a un consenso. Es una forma que se adapta mucho mejor a todas las expresiones de los medios modernos, en los que el objetivo es transmitir un mensaje a un público con un nivel educativo muy diverso y, en muchos casos, un nivel muy limitado de concentración.
En la misma línea, Starkey podría haber contestado: “Es bueno saber que te importa más tu nombre que los niños hambrientos de tu pueblo (o cualquier otro tema emotivo)”. De nuevo, nuestra lógica de macrodatos (big data) HEAL2100 podría haber ofrecido análisis estructurales y respuestas. [Es posible que] Starkey no habría necesitado macrodatos (big data) para dar esta respuesta, pero tal vez había alguna otra información adicional útil relacionada con Mehdi.
Estamos específicamente estudiando lo atractivo de los argumentos emocionales para la parte más primitiva del cerebro, porque este tipo de argumento tiene implicaciones extremadamente importantes en cómo nos relacionamos con los medios electrónicos.
Nos explicarnos: Supongamos que usted es de ascendencia india pero ha tenido poco contacto con su familia o su cultura durante mucho tiempo. Entonces entra en una casa en la que, al entrar en el vestíbulo, huele a curry a través de la puerta abierta de la cocina. Inmediatamente se siente transportado a su infancia y se llena de recuerdos de la cocina de su madre, comidas familiares, peleas con su hermana, etc.
Se sabe que el sentido del olfato está conectado a las partes más primitivas del cerebro, y también se sabe que los olores desencadenan emociones a un nivel más profundo que cualquier otro sentido.
Compare lo anterior con una situación en la que ve una receta de curry, la reconoce, la analiza y le recuerda la cocina de su madre. La cadena de asociaciones es mucho más lenta y no tan personal.
Ejemplo 4.4 (Entrevista en la CNN). Véase este vídeo de YouTube:https://www.youtube.com/watch?v=CBZ0C4307OU(consultado a las 11:30 horas del Reino Unido del 06 de mayo de 2017).
Katie Hopkins es entrevistada por Hala Gorani, de la CNN. Hopkins intenta distraer a Gorani llamándola primero “querida” y luego, cuando no obtiene respuesta, un poco más tarde, como “cariño”. En ese momento, Gorani ya no puede ignorarla y se ve obligada a protestar por este matiz, desviando así su atención de la discusión. La cuestión de la legitimidad es importante aquí. La técnica de Hopkins funciona bien de mujer a mujer (es decir, el desprecio entre iguales), pero no sería legítima si el entrevistado fuera un hombre. Si un hombre la hubiera llamado “cariño”, Gorani habría puesto fin a la conversación y habría “ganado”.
Merece la pena verlo.
Ejemplo 4.5 (Argumentar con lógicas diferentes). Juan ofrece la siguiente prueba:
Demostración: De 2 y 1 se deduce c y luego de c y 2 se deduce a, todo ello usando modus ponens
María se opone a la demostración. Dice: ¡pero si has utilizado la suposición 2 dos veces!
Juan utiliza, digamos, la lógica clásica, pero María utiliza la lógica de Recursos.
Se trata de un ejemplo sencillo y claro, pero si las diferencias entre Juan y María son sutiles, ¿cómo María puede explicar a Juan su diferente punto de vista? Los macrodatos (big data) pueden ayudar en estos casos.
Ejemplo 4.6 (La analogía del taxista). Este es un ejemplo real, que ocurrió en Israel. Un pasajero lógico regresaba en Taxi en un trayecto que duraba 50 minutos.
El taxista era un inmigrante de Uzbekistán, muy de derecha y partidario del primer ministro Benjamín Netanyahu. El primer ministro fue investigado por aceptar regalos (no muy caros, pero considerables) de un amigo muy rico. Netanyahu no informó de estos regalos en su momento y algún periodista de investigación lo descubrió y la policía investigó el caso. No fue un soborno, sino simplemente un comportamiento incorrecto. El taxista argumentaba a favor y apoyaba al primer ministro.
Su argumento era el siguiente
1. ¿Qué hay de malo en aceptar regalos de un amigo?
Mírame, quería conocer a mi amigo (varón) de Uzbekistán, le envié un pasaje (boleto) para que viniera a Israel, le pagué el hotel, hice todo lo posible para que viniera.
¿Qué hay de malo en aceptarlo?, es algo natural entre amigos.
La respuesta es esta. El ESTÁ BIEN para tu amigo no corresponde al ESTÁ BIEN para el Primer Ministro de un país. Este último debería haber declarado todo lo que recibía.
El problema de esta respuesta es que no hay ninguna posibilidad de que el taxista la entienda. Venía de un país ex comunista que seguía siendo totalitario y los buenos aspectos de la democracia estaban fuera de su mundo conceptual. El pasajero necesitaba claramente una respuesta mejor para captar el concepto, pero estaba en un taxi que llegaría en 15 minutos y necesitaba una respuesta inmediatamente. El pasajero lógico no encontró la respuesta hasta el día siguiente. Era muy sencilla.
2. Respuesta. Imagínese (el pasajero podría haberle dicho al taxista) que su amiga es una mujer que entretanto se ha casado. Si ella, sin avisar a su marido, hubiera venido a Israel con un pasaje (boleto) comprado por usted y se hubiera alojado en un hotel pagado por usted y su marido se hubiera enterado.¿Qué pensaría él?
Debería habérselo dicho inmediatamente a su marido y pedirle su bendición.
Cuando en una democracia el primer ministro recibe regalos ocurre algo parecido.
Ahora bien, si el pasajero hubiera tenido una aplicación de Macrodatos (Big Data), posiblemente habría utilizado su celular para buscar un ejemplo análogo usando las palabras clave adecuadas.
El taxista podría haber dicho que el caso de la amiga no es lo mismo que el del Primer Ministro. Esa respuesta es bastante probable, pero habría ofrecido la oportunidad de seguir debatiendo. El taxista, al menos, habría visto el intento de contraargumentación del pasajero. Sin ese ejemplo similar, no habría nada que discutir.
Ejemplo 4.7 (Etiquetado). Esta es una simple técnica de ataque; etiquetar a tu oponente con un predicado fuertemente emocional totalmente negativo, por ejemplo, etiquetarlo como racista. Hay muchas etiquetas de este tipo que se pueden utilizar, que conllevan una reacción emocional tan fuerte que una vez que el oponente es etiquetado con una palabra así, la gente rechazará todo lo que diga.
- He aquí algunos ejemplos:
- Racismo
- Segregación (Apartheid)
- Contrario al derecho internacional
- Crimen contra la Humanidad, etc.
La etiqueta no tiene por qué ser tan poderosa o incluso negativa. Basta con crear un contexto que debilite los argumentos del oponente. Si utilizamos una lógica difusa en la que los argumentos tienen fuerza numérica, podemos decir algo como “por supuesto que lo dirías, es de esperar, te interesa decirlo”. Se trata de una etiqueta genérica de debilitamiento, que no es negativa, pero que debilitará la fuerza del argumento del oponente. En general no hay una buena respuesta a un argumento tan genérico, pero hay excepciones.
Hace poco salió (junio 2017) en televisión una entrevista a un político. Él era ministro y renunció a su cargo por desacuerdo ideológico con el primer ministro (no hubo escándalo, ni mal comportamiento), ver [15]. Fundó su propio partido. En la entrevista se le acusó de intentar construirse una carrera política y posiblemente aspirar a un puesto en el Gobierno. Se trata de un ataque genérico contra cualquier político. Él respondió al entrevistador de televisión: “¿De qué está hablando? Ya he sido ministro”.
Ejemplo 4.8 (Primer ejemplo de etiquetado y contra-etiquetado). De una entrevista en el programa de radio de la BBC “Midweek”, transmitida el 9 de octubre de 2005:https://www.youtube.com/watch?v=Hy-Ap4LQB-4
El etiquetado no suele ser directo, sino implícito, una forma de ataque especialmente mortal. Cuando la acusación se hace de forma oblicua, es mucho más difícil de refutar, porque antes de poder rebatirla la persona acusada tiene que poner en palabras el significado completo de la insinuación que el acusador sólo ha insinuado a medias.
Darcus Howe es un maestro de esta técnica y, en opinión de los autores, se ganaba la vida engañando al tipo de personas a las que les aterroriza siquiera una insinuación de que puedan albergar opiniones políticamente incorrectas.
Howe comienza la entrevista de una famosa cómica estadounidense, Joan Rivers, con su procedimiento habitual de insinuar que Rivers tiene actitudes impías, es decir -tacharla como mínimo de ser una especie de racista pasiva-, pero lo enmarca de tal manera que el significado de la expresión (“ya que el negro te ofende”) es ambiguo, esto le deja a él una vía de escape que toma cuando Rivers se enfurece. Entonces él señala que “el uso del término “negro” te ofende.
En otras circunstancias esto habría sido eficaz. La persona acusada aprovecharía la oportunidad de tener una conversación y aceptaría mínimamente la etiqueta de sentirse incómoda con la palabra “negro”. Howe mantendría la ventaja y todo lo que la acusada dijera a partir de entonces quedaría ligeramente opacado. Sin embargo, Rivers no acepta esto. En lugar de ello, empieza a etiquetarlo, primero ofendiéndose por su insinuación de que ella es racista (es decir, utilizando el argumento de la ofensa) y luego diciendo que él tiene un chip en el hombro (es decir, etiquetándolo como poco fiable porque tiene una agenda indigna). Luego vuelve a repetir que él la llamó racista (“no te ATREVAS a llamarme racista”), para que el oyente entienda que ella está indignada por tal insinuación (autoetiquetado de inocencia) y, al mismo tiempo, recuerda a la audiencia que Howe no sólo está siendo injusto, sino que lo está haciendo con una agenda deshonesta (etiquetándolo como inescrupuloso).
Howe sugiere entonces que se trata de un “problema lingüístico”, intentando redirigir el debate. Este es el argumento de la reorientación y, como mínimo, etiquetar a Rivers de inculta o poco inteligente. Si Rivers hubiera entrado en el juego habría aceptado que tal vez se tratara de un problema lingüístico. Entonces la habrían etiquetado como alguien que no entiende el modo de expresarse de Howe. Howe se habría librado del problema sin tener que disculparse ni dar explicaciones y Rivers se habría visto debilitada por el racismo implícito de no entender a Howe lo suficientemente bien.
Una vez más, ella se niega a aceptar el compromiso ofrecido. Le tacha de “estúpido”, definiendo su primera declaración como estúpida. Es interesante que Howe no reacciona como lo haría la mayoría de la gente. Pues si reaccionara, tendría que decir algo como “NO soy estúpido”. Esto es exactamente el tipo de reacción que él estaba tratando de forzar a Rivers desde un principio y él conoce las reglas. También es consciente de que Rivers no sólo conoce las reglas sino que es una muy buena exponente de ellas. Él permanece en silencio. Rivers ataca entonces al entrevistador haciendo notar sus responsabilidades como padre (Howe abandonó a su familia en las Antillas). De nuevo, Howe no responde por las mismas razones por las que no ha reaccionado a la acusación de ser estúpido. Él apela a que es el entrevistador para que se retome la conversación original. Rivers aprovecha su ventaja y luego acusa a Howe de racismo, girando la etiqueta 180° en su dirección. En ese momento, Howe tiene que reconocer que Rivers no es racista para evitar más ataques. Rivers termina el intercambio afirmando que no elegiría encontrarse con Howe en ninguna otra circunstancia (una etiqueta de persona desagradable).
Es obvio para los autores que Rivers había investigado sobre Howe antes de la entrevista. Es posible que haya visto su trabajo en Internet o que haya hablado con alguien de lo que hace y, por lo tanto, estaba preparada para cualquier referencia al racismo que él pudiera hacer. También sabía lo de su familia abandonada. Estamos seguros de que estaba esperando la oportunidad para ofenderse a la menor provocación, lo que le daría la excusa para devolverle toda una lista de etiquetas. Logró su objetivo de defenderse de Howe sin apoyarse en ningún argumento (por ejemplo, no soy racista porque he trabajado con negros, he apoyado a artistas negros, etc.). En este tipo de intercambio, demostrar la inocencia es una defensa débil e ineficaz.
5 Estructura de una posible investigación futura
Esta sección da más detalles sobre el programa de trabajo de lo que necesitamos hacer para conseguir que HEAL2100 sea aceptado/adoptado por la comunidad de lógicos.
5.1 Orientación: Nuevos mecanismos lógicos y redes
La lógica tradicional TDL se basa en reglas. Incluso los diversos componentes de la Nueva lógica con mecanismos y redes (véase [23]) como la lógica no monotónica se basa en reglas con excepciones y prioridades. La lógica de la argumentación y la lógica dialógica se basan en todo tipo de procedimientos, algoritmos y convenciones. La semántica de lógica se define matemáticamente siendo precisa y clara.
Las distintas opciones de reglas, algoritmos y semántica dan lugar a lógicas diferentes y pueden rechazarse o acordarse, adoptarse y aplicarse a diversos ámbitos de aplicación.
Las conexiones entre las distintas lógicas y sus propiedades pueden estudiarse matemáticamente y gran parte de la actividad de la comunidad lógica se dedica a dicho estudio.
Lo que ocurre en la lógica moderna actual (incluida la Nueva lógica con mecanismos y redes) es básicamente lo mismo que ocurre en las matemáticas.
Algunos investigadores definen e inventan nuevas lógicas, otros investigan sus propiedades, algunas comunidades lógicas adoptan, aplican y posiblemente incluso modifican las lógicas elegidas que se adaptan a sus necesidades, dando lugar a nuevas lógicas. Y así continúa el ciclo.
En muchos sentidos, este ciclo es similar al desarrollo de las principales áreas de las matemáticas aplicadas: dinámica de fluidos, biología matemática y modelización de otras ciencias exactas.
Las consecuencias operativas de toda esta actividad lógica moderna tradicional hasta la Nueva lógica con mecanismos y redes en contraste con nuestra propuesta de una Nueva lógica con mecanismos, redes y falacias “HEAL2100” es que para cualquier nuevo candidato para ser una lógica, o para cualquier secuencia de argumentos y contra-argumentos, que pueda plantearse en el contexto de la “Nueva lógica con mecanismos y redes”, es posible decidir a la base de las siguientes cuestiones:
¿Es este candidato una Nueva lógica con mecanismos y redes sistema aceptable en absoluto?
¿Cuál es su relación con otros sistemas conocidos de Nueva lógica con mecanismos y redes?
¿Cuáles son sus propiedades matemáticas?
¿Qué aplicación se supone que modela?
¿Qué constituye una falacia en el sistema?
etc.
Hay muchas más cuestiones tradicionales (si la lógica puede axiomatizarse, cuál es su complejidad, su semántica, la teoría de la demostración, la deducción automatizada, etc.).
Por poner un ejemplo, imaginemos que tenemos un programa en una computadora que implementa alguna Inteligencia Artificial conocida como Nueva lógica con mecanismos y redes. Supongamos que el programa es afectado por un virus y comienza a comportarse de una nueva manera. Entonces podemos preguntarnos si el programa afectado es o no es una lógica y responder a esta pregunta, utilizando las herramientas matemáticas de la Nueva lógica con mecanismos y redes para probarlo y ver lo que hace.
5.2 Nuestra nueva lógica HEAL2100
Examinemos ahora los retos a los que nos enfrentamos en nuestra Nueva lógica con mecanismos, redes y falacias = HEAL2100
Intentamos descubrir qué legitima una falacia como método de argumentación. Esto significa que ya no decimos que son errores y las dejamos de lado, sino que las aceptamos como instrumentos de razonamiento. Por tanto, necesitamos explicar y definir cuándo, en HEAL2100, estos usos de las falacias son legítimos, a diferencia del TDL, donde es un hecho que el uso de las falacias no es legítimo, por lo que no hay nada más que decir.
En HEAL2100 tenemos mucho que decir. Por lo tanto, utilicemos el término “2100-legítimo” para los usos correctos de las falacias.10
Los objetivos son claros, a saber, integrar las falacias en el estado actual de la lógica, como se ha descrito en la sección anterior de antecedentes. La metodología de trabajo se describe mediante la enumeración de grupos de paquetes de trabajo, Grupo A, D, B, F e I.
El Grupo A es un paquete de trabajo que desarrolla una aplicación de Macrodatos (Big Data). Dada una palabra clave, digamos un insulto como “eres un mentiroso y un tramposo”, la aplicación encontrará en tiempo real algunos ejemplos de ello.
El Grupo D es un paquete de trabajo de investigación teórica y consulta con la comunidad de investigación sobre falacias, principalmente canadiense, que intenta comprender cómo funcionan las falacias para poder modelarlas.
El Grupo B reestructura/rediseña la Nueva lógica existente con mecanismos y redes de forma que pueda aceptar/integrar las falacias.
El Grupo F clasifica las falacias, las comprende y las prepara para insertarlas en la lógica reestructurada del Grupo B. Esta clasificación está motivada por el modo en que se usan falacias en las redes sociales y es probable que sea diferente de cualquier clasificación tradicional.
El Grupo I integra las falacias en la lógica reestructurada del grupo B para formar la Nueva lógica con mecanismos, redes y falacias.
Obsérvese que se trata de un proceso iterativo, que podemos denominar proceso ADFBI: Intentamos iterativamente desarrollar los grupos A, D, F, B, I, A, D, F, B, I.
A continuación, describimos los paquetes de trabajo de los Grupos de investigación:
Paquete de trabajo para el Grupo A. Tarea A1: Desarrollar un motor de búsqueda en tiempo real para determinadas frases de búsqueda derivadas de argumentos falaces.
Tarea A2: Desarrollar directrices de cómo consultar la aplicación de la Tarea A1 para diferentes argumentos falaces.
Tarea A3: Mapear las limitaciones del uso de Macrodatos (Big Data). Las búsquedas preliminares (sin tareas A1 y A2) no eran prometedoras. No había como buscar en la web el significado de una palabra extranjera, que uno puede obtener y utilizar al instante en una conversación.
Paquete de trabajo para el Grupo D: Tareas D1-D18: Debatir la naturaleza de la Pandilla de 18 falacias. Una tarea corresponde a cada una de las falacias por separado. Esto requiere estudio cuidadoso de los usos de cada falacia. Para hacerse una idea de cómo funciona, consulte nuestro estudio preliminar inicial de la falacia ad hominem en este documento.
Paquete de trabajo para el Grupo B: Trabajo de fondo. Se trata del arduo trabajo de definir una Nueva lógica genérica con mecanismos y sistema de redes. Mostrando cómo los puntos de vista tradicionales sobre las falacias, tal y como se describen tanto en la subsección 2.1 como por otros investigadores importantes en la comunidad de falacias (en el paquete de trabajo D) pueden ser integrados en nuestro sistema genérico. Para ello se requiere ingenio imaginación y habilidad técnica y llevará muchos meses de trabajo. Podemos hacerlo utilizando ideas y métodos de [48, 49, 50].
Paquete de trabajo para el Grupo F: Clasificación de las falacias. ¿Cuándo una Falacia 2100 es legitimada? Para ver la dificultad de la clasificación veamos algunos ejemplos reales.
Comenzaremos con la falacia de atacar al oponente (argumentum ad hominem).
Ejemplo 5.1. Un caso real de discusión entre dos profesores universitarios:
A1 le dice a A2: eres un mentiroso habitual A2 replica a A1: Eres un adúltero y un drogadicto
Ejemplo 5.2. De un debate en Al-Jazira.
B1 dice a B2: Digo que eres un mentiroso y un traidor
B2 a B1: B2 se quita el zapato y se lo tira a B1
(Este método de argumentación es demasiado común en Al Jazira, en todo Oriente Medio en general y en partes del Mediterráneo oriental, así como en algunos países africanos y de Extremo Oriente).
Ejemplo 5.3 (Dos coches chocan en la carretera). Los conductores ruedan por el asfalto intentando estrangularse. Este es un incidente que presenció uno de los autores de este artículo en Jerusalén hace 60 años. NO SE PRONUNCIAN PALABRAS.
Pregunta: ¿cuál de los anteriores Ejemplos 5.1, 5.2 y 5.3 utiliza la falacia ad hominem y podemos considerarlo(s) como 2100-legítimos?
En términos más generales, ¿cuándo es legítimo el uso de una falacia y cuándo podemos considerarlo una secuencia argumentativa? Seamos sistemáticos al intentar responder esta pregunta. En primer lugar, tenemos que recopilar datos. Ya tenemos la lista de falacias agrupadas en tipos. Aristóteles enumeró 13, hoy en día enumeramos más de 100. A continuación, permítannos escribir algunos pasos. Nos basamos en nuestros resultados del Grupo de Investigación B, porque necesitamos varios candidatos para nuestro buen sistema genérico del Grupo B, y así inyectar e integrar falacias en ellos.
Tarea F1: Recopilar y clasificar listas conocidas de falacias y sus variantes de ajuste fino. Estas listas existen en la bibliografía, pero se consideran y clasifican desde el punto de vista de que las falacias son ilegítimas y deben desecharse. HEAL2100 las considera armas de razonamiento a las que se les da un uso práctico eficaz. Llamemos a esto nuestra lista inicial.
Tarea F2: Tenemos que utilizar Internet para recopilar muchos casos en los que se utilicen falacias, evaluar su éxito y reclasificarlas en consecuencia. Nuestra investigación las clasificará inicialmente como teóricamente 2100-legítimas en principio, con vistas a decidir qué es 2100-legítima, a la espera de un examen más detallado de cómo reacciona la comunidad ante tales falacias. Podemos acceder a Macrodatos (Big Data) para recoger ejemplos y ver si éstos pueden ayudar a definir el uso legítimo.
Tarea F3: intentar identificar qué casos se consideran ilegítimos. Buscaremos propiedades clave para el uso de 2100-ilegítimos.
Tarea F4: reclasificar y posiblemente identificar más falacias en vista de nuestros hallazgos en las tareas F1-3. Llamaremos a la nueva lista nuestra lista inicial modificada.
Tarea F5: Repetimos el proceso de la Tarea F1-4 varias veces, utilizando las falacias modificadas recopiladas en la iteración anterior (véase la Tarea F4).
Tenga en cuenta que se trata de un paquete de trabajo completamente nuevo y que su ejecución puede llevar 18 meses.
Paquete de trabajo Grupo I: Interacción con lógicas basadas en reglas de Nueva lógica con mecanismos y redes .
Muchas falacias son deductivas. Se pueden remediar dentro de la Nueva lógica con mecanismos y redes o se pueden remediar dentro de HEAL2100. ¿Cómo se pueden reconciliar las dos posibilidades? En la práctica, el razonamiento correcto puede combinarse con falacias. ¿Cómo lo vemos y lo integramos sin problemas? ¿Cómo se desarrolla la interacción? Por ejemplo, ¿estructuramos la red de interacción argumentativa en una red de meta-niveles (es decir, una red de redes) y las falacias nos desplazan de un meta-nivel a otro?
Tarea I-genérica. Desarrollar un sistema integrado genérico con varios niveles superiores de razonamiento y acciones.
TareaI1-I10. Desarrollar diez sistemas integrados principales típicos (no creemos que podamos tener un único sistema integrado, del mismo modo que no existe un único sistema lógico principal).
Esta investigación puede llevar hasta 18 meses
Veamos algunos ejemplos:
Ejemplo 5.4 (El enfoque del salto). Este enfoque que vamos a examinar consiste en que nosotros razonamos lógicamente, luego insertamos un paso que es una falacia y luego seguimos razonando lógicamente. El ejemplo más sencillo es lo que ahora se conoce como “hechos alternativos”, en los que se introducen hechos inventados en un argumento.
Por ejemplo, los libros de historia soviéticos contienen muchas innovaciones rusas inventadas o semi-fabricadas, como el descubrimiento de América, la máquina de vapor, la radio y el helicóptero, entre otras. La mayoría de estas afirmaciones son, en el mejor de los casos, hiperbólicas y han sido establecidas como un hecho, cualquier argumento en el que se apoyan parte de este punto.
Ejemplo 5.5 (Hechos alternativos en YouTube; empieza en 2,44 m). Hace poco encontramos un vídeo de YouTube en el que se afirmaba que el árabe era “la primera lengua”, y que todos los personajes de la Biblia (y de las civilizaciones no bíblicas circundantes) hablaban árabe. El aspecto más inquietante de esta pieza en particular es que el orador es un profesor universitario y obviamente inteligente. Nos puede parecer divertido, pero es precisamente esta mezcla de realidad y fantasía lo que está matando a cientos de miles de personas en Medio Oriente en el momento de escribir estas líneas.
https://www.youtube.com/watch?v=i_1wZSXEofE“Palestinos: ¿De dónde viene Palestina’?”. Corey Gil-Shuster. Publicado el 26 de octubre de 2016. Véase también el artículo de wikipedia sobre hechos alternativos.https://es.wikipedia.org/wiki/Alternative_factsHay muchos más ejemplos y tenemos que estudiar cómo se hace, si es o no 2100-legítimo y, posiblemente lo que es más importante, cómo abordarlo.
Ejemplo 5.6 (Un ejemplo de integración de una falacia). Tenemos una madre soltera que es una alta ejecutiva de una exitosa empresa internacional. Aunque está muy ocupada está profundamente dedicada a su hija adolescente. Una mañana ocurre lo siguiente:
La madre entra en la habitación de su hija adolescente. Su observación inmediata es que es un gran desastre. Hay cosas esparcidas por todas partes.
La impresión de la madre es que no es característico de la niña ser así.
¿Qué ha ocurrido?
Conjetura: La chica tiene problemas con su novio.
Análisis más detallado: La madre observa una estantería derrumbada. ¿La ha destrozado la niña? Tras una inspección más detallada, la madre se da cuenta de que el patrón de caos muestra que una estantería se ha desplomado debido a un peso excesivo y ha esparcido todo a su alrededor, dando la impresión de un desorden. Pero, en realidad, no es un desastre, sino que tiene cierto sentido (gravitacional).
Existen varios modos de razonamiento:
Tipo de razonamiento de redes neuronales. Reconoce el problema al instante, como nosotros reconocemos una cara.
Deducción no monotónica. La madre razona a partir del contexto y su conocimiento de su hija es que la niña no es tan desorganizada. Pregunta “¿qué ha pasado?”
Abducción/conjetura. Ofrece una explicación razonable de que la niña tiene problemas con su novio, ya que esto es común a esa edad.
A continuación, aplica una deducción de IA de base de datos y reconoce que el problema se debe a la gravedad. Esta deducción ya no es una impresión de red neuronal. Es un cuidadoso cálculo.
Podría haber sido una impresión de red neuronal.
Por ejemplo, un hombre que ve muchos casos de colapso de estanterías puede reconocer el patrón sin ninguna dificultad.
Continuación de la historia de una madre
- De madre a hija: ¿por qué dejas tu habitación tan desordenada? Deberías haber arreglado esto antes de acostarte anoche.
Posibles respuestas lógicas de la hija.
En cambio, la hija responde con una falacia emocional
- Hija a madre: Qué te importa, siempre estás en el trabajo, apenas me hablas, no te importo, lo único que te importa es tu carrera empresarial, no tienes derecho a criticarme.
Dada esta falacia de acción emocional, la madre no puede continuar con ningún argumento racional deductivo. Si consideramos la anterior interacción de razonamiento madre-hija como nivel 1, el razonamiento basado en hechos a nivel de objeto que explica y discute el desorden de la habitación, el argumento del arrebato de la hija pasa al nivel 2, un meta-nivel de razonamiento racional que busca abortar cualquier discusión de este tipo. Nada será efectivo para volver al nivel 1, excepto una contra falacia. Una vez que la contra falacia de acción tiene éxito en el nivel 2, puede continuar una discusión racional sobre el desorden en el nivel 1.
La recomendación de los autores a la madre:
1. Pon cara de tristeza, dile a la niña con pena lo mucho que trabajas para mantenerla. Recuerda escenas familiares pasadas. Dile cuánto te está haciendo daño, (incluso podrías intentar una lágrima o dos).
Otras opciones:
2. Actuar insultado, limpiar el desorden tú misma, luego quejarte de que te has hecho daño en la espalda y no puedes ir a trabajar y echarle la culpa a ella, con la esperanza de que entonces la puedas hacer entrar en razón.
3. (No recomendado) Enfádate y lánzale los libros o dale una paliza. Una vez completada la contra falacia elegida, podría reanudarse la discusión racional (aunque en el caso 3 lo dudamos bastante)11
5.3 Resumen intermedio y escala temporal de la investigación propuesta
Obsérvese que nuestra lógica HEAL2100 difiere de la lógica tradicional basada en reglas en al menos dos aspectos:
No está formada sólo por un conjunto de axiomas y reglas (ya sean monotónicas, no monotónicas o las de cualquier otro sistema tradicional) sino que consiste en un programa de recopilación, clasificación y correlación de esta información. Es un sistema argumentativo de ataques y contra-ataques en el que cada movimiento y contra-movimiento se justifica no por una lógica deductiva de base, sino por patrones de comportamiento humano descubiertos y extraídos mediante macrodatos (big data).
De este modo, una unidad lógica de razonamiento es una estructura de datos reunidos con vistas a un determinado ataque. Es una unidad argumentativa estructurada y armada para el ataque.
La lógica es lo que el programa basado en macrodatos (big data) nos dice que respondamos, y ello de forma secuencial.
A medida que cambian esos macrodatos, cambia la lógica.
Aceptamos las falacias como estructuras de razonamiento eficaces. Las ajustamos refinándolas para convertirlas en otras subestructuras de razonamiento. Utilizamos los macrodatos para realizar esta tarea, así como para encontrar más razonamientos útiles para esos casos de falacias mediante macrodatos (big data). La calibración de un contra-ataque efectivo a tales falacias se afinará y enriquecerá con el tiempo mediante el mantenimiento constante de programas de macrodatos (big data).
Así pues, la lógica se vuelve dependiente del tiempo a medida que cambia el comportamiento humano.
Podemos acabar en la desafortunada e incivilizada situación de razonar de forma totalmente irracional disparándonos falacias unos a otros. (No creemos que vaya a ser así. Algunas falacias no funcionan si se producen en el contexto equivocado. Si yo afirmo que puedo demostrar el famoso problema P = NP, y se me pide ver la prueba, no sirve de nada que grite “¿SE ME ESTÁ LLAMANDO MENTIROSO?”
Pueden ser necesarios 4-5 años de investigación para realizar correctamente esta tarea.
5.4 Beneficios esperados
Hacer que la gente sea más consciente/crítica con las noticias falsas, los malos argumentos, etc. y así proteger nuestros procesos democráticos. Ahora, con los nuevos medios de comunicación disponibles, cualquier pequeño grupo de personas puede causar serios problemas.
El éxito de los argumentos de grupos terroristas para reclutar a gente común y corriente en Occidente puede ser combatido empleando el mismo tipo de contrargumentos basados en HEAL2100.
HEAL2100 puede aplicarse a todas las áreas de empleo ACTUAL de la lógica en lo que respecta al comportamiento humano.
