Cognición humana, razonamiento y racionalidad

Una diferencia que establece Pólya entre el estudio de la heurística en el pasado y el estudio de la solución de problemas que él lleva a cabo es su interés por la comprensión de “las operaciones mentales típicamente útiles en este proceso”2 (129-130).3. Su pretensión es que los rasgos comunes identificados tanto en la experiencia de quien resuelve un problema, como en los de la experiencia de ver a otros resolviendo problemas, sea la base sobre la cual se construye la heurística; esto es lo que llama “heurística moderna”. Tomando en cuenta su experiencia como matemático y como profesor, Pólya formula un método general de solución de problemas; mismo que presenta en el libro antes mencionado.

El estudio de la heurística tiene pretensiones de generalidad para Pólya; es decir, él sostiene la idea de que mediante la aplicación de ciertos pasos generales es posible llegar a resolver cualquier tipo de problemas (133). Aunque también reconoce que los problemas que especialmente caen dentro del campo de la heurística son los problemas prácticos. Si bien formula un método general de solución de problemas, considera que no es posible encontrar reglas infalibles de descubrimiento o invención. El razonamiento que nos conduce al descubrimiento o invención es una forma de razonamiento plausible al que llama “razonamiento heurístico” (113).

En 1954, Pólya publica un tratado sobre el razonamiento plausible en las matemáticas. Este tratado es en algún sentido, la continuación del proyecto comenzado años antes con How to solve it; uno de los propósitos específicos del par de volúmenes que conforman Mathematics and Plausible Reasoning es estudiar el papel de la evidencia inductiva en la investigación matemática. Como parte de ese estudio Pólya se pregunta hacia el final del segundo volumen hasta qué punto y de qué manera los patrones de razonamiento encontrados son obligatorios o imperativos; es decir, hasta qué punto constituyen ‘reglas’ en sentido normativo. Su respuesta es negativa. (Pólya 1954/1990: 109; versión en castellano: 406).

La idea de que los patrones de razonamiento heurístico no son normativos ya se manifestaba en su libro de 1945 en donde afirma “el razonamiento heurístico es bueno en sí mismo. Lo que es malo es confundir el razonamiento heurístico con una prueba rigurosa. Lo que es peor es vender el razonamiento heurístico como una prueba rigurosa” (113).4 Aunque reconoce que muchas veces tenemos que darnos por satisfechos con una conjetura más o menos aproximada antes de llegar a una respuesta final; para este autor, el razonamiento heurístico no es el razonamiento al que deberíamos aspirar principalmente. Pólya afirma “necesitamos el razonamiento heurístico cuando construimos una prueba estricta como necesitamos de un andamio cuando erigimos un edificio” (Pólya 1945/1973: 113).5 El razonamiento heurístico es entendido como procesos mentales de los que nos servimos para enfrentar problemas complejos; pero no pueden proveer una prueba de la corrección del resultado o solución alcanzada. Esto nos indica que Pólya considera, al menos implícitamente, es posible distinguir entre afirmaciones descriptivas del razonamiento y afirmaciones normativas. Y que las afirmaciones normativas provienen de las reglas de inferencia de la lógica y la matemática, lo que después se ha identificado con la visión estándar de la racionalidad.

Pólya sienta las bases de lo que será la discusión contemporánea sobre heurísticas del razonamiento con su noción de heurística moderna. En particular ha sido influyente su formulación de heurística como los procesos mentales de los sujetos y su identificación del razonamiento heurístico con el tipo de razonamiento plausible que empleamos para intentar llegar al descubrimiento o invención de una solución. En el planteamiento de Pólya se encuentra de alguna manera presente la idea de que los patrones de razonamiento son listas de pasos a seguir, y también temas que van a ser discutidos en la literatura posterior como el grado de generalidad que puede lograr un método de solución de problemas o un patrón de razonamiento heurístico, así como la pregunta por la posibilidad o no de considerar a los patrones de razonamiento heurístico como reglas en sentido normativo. Con el tiempo, las discusiones se fueron enclavando cada vez más en la incipiente psicología cognitiva del razonamiento; en parte, gracias a la huella que imprimieran sus trabajos en Herbert A. Simon.

Racionalidad acotada y procesos de búsqueda heurística

Solución heurística de problemas

Al igual que Pólya, Simon estuvo interesado en la búsqueda de métodos de solución de problemas y de sus repercusiones y aplicaciones en diversos campos del conocimiento. En 1958, como parte de su estudio dentro del campo de la investigación de operaciones, Simon hace una distinción entre problemas mal estructurados y problemas bien estructurados. Estos últimos son aquellos que “pueden formularse explícita y cuantitativamente y que pueden, por tanto, resolverse mediante técnicas computacionales conocidas y viables” (5).6 Así, los problemas bien estructurados presentan tres características: 1) se pueden describir en términos de variables numéricas; 2) su objetivo puede definirse claramente en una función objetiva; y 3) se cuenta con algún algoritmo (una rutina computacional) que permite encontrar una solución numérica. Los problemas mal estructurados, son aquellos que no cumplen con al menos una de las tres características anteriores y generalmente se trata de problemas en los cuales tenemos que encontrar o llegar a algún elemento desconocido. Estos problemas se resuelven mediante el “juicio e intuición” de las personas más experimentadas y son el campo principal de lo que Simon llamó “el arte y la teoría de la solución heurística de problemas” (5). De acuerdo con el sentido etimológico de la palabra “heurística”, las soluciones heurísticas son las que nos permiten descubrir o encontrar algo. Siguiendo a Pólya, para Simon esas soluciones son producto de procesos mentales especificables en pasos; a diferencia del primero, Simon enfatiza más el papel de los procedimientos heurísticos en lo que llama problemas mal estructurados y no solo en problemas bien estructurados, como lo son los problemas matemáticos en los que se enfocó el trabajo de Pólya. Cuando se emplea un procedimiento heurístico al enfrentar un problema bien estructurado, éste solo es un atajo para llegar a la solución del problema; misma que puede ser corroborada mediante algún método demostrativo. Sin embargo, el uso de los procedimientos heurísticos en la solución de problemas mal estructurados representa métodos para aproximarnos a un resultado que desconocemos si es alcanzable. En este sentido los procedimientos heurísticos tienen también un papel importante al enfrentar problemas mal estructurados, pues parecen ser nuestra manera de hacernos de una respuesta, aunque no podamos después probar en sentido estricto (es decir, a través de un método demostrativo) que esa era la respuesta adecuada.

Desde sus escritos más tempranos Simon reconoce que los problemas que enfrentamos en el mundo real son mayormente mal estructurados. Afirma “existen muchos problemas prácticos –sería preciso decir ‘la mayoría de los problemas prácticos’– para los cuales simplemente no tenemos algoritmos computacionales disponibles” (1958: 5).7 En esa época se manifiesta optimista acerca de la posibilidad de encontrar herramientas analíticas apropiadas para hacer frente a dichos problemas. Expone el estudio de la solución de estos como una disciplina incipiente que, en un futuro, contará con las herramientas matemáticas necesarias para desarrollarse plenamente (6). Entre los logros que la teoría de solución heurística de problemas arrojaba en esa época se encontraban el descubrimiento de pruebas de teoremas matemáticos; no la realización de su prueba a partir de un algoritmo, sino el descubrimiento de que la prueba es posible y cuál es esa prueba.

Su optimismo lo llevó a aventurar una predicción para este campo de investigación: que dentro de diez años una computadora digital ganaría el campeonato mundial de ajedrez (7). Puede decirse que la predicción se cumplió, aunque no fue en 1968 como él predijo, sino hasta 1997, en la conocida serie de 6 juegos que se llevaron a cabo entre la computadora IBM Deep Bleu y Garry Kasparov, entonces campeón mundial de ajedrez. Sin embargo, años antes de que tuvieran lugar los encuentros entre Deep Blue y Kasparov dirá “si el juego de ajedrez, limitado a sus 64 cuadros y sus seis tipos de piezas, se encuentra más allá de un cómputo exacto, entonces podemos esperar lo mismo de casi cualquier problema del mundo real, incluidos casi todos los problemas de la vida cotidiana”8 (1990: 6).9 Este es un reconocimiento de que aún si lográramos expresar muchos de los problemas mal estructurados como problemas bien estructurados, carecemos (los seres humanos y en algunos problemas también las máquinas) de la capacidad para hacer el cálculo necesario para resolverlos. Quizás debido a dicho reconocimiento fue que Simon modificara su noción de la solución heurística de problemas; la cual ya no se entiende solo como la transformación de problemas mal estructurados en bien estructurados, sino también y quizás principalmente, cómo la búsqueda de principios generales a partir de los cuales resolvemos problemas mal estructurados. Estos principios son entendidos como principios psicológicos. Esto recuerda la noción moderna de heurística de la que habla Pólya: el estudio de los métodos de solución de problemas tomando en cuenta los procesos mentales de los sujetos.

Para hacer del estudio psicológico de la solución de problemas una empresa científica, Simon consideró deberían buscarse patrones o invariancias en los procesos de razonamiento. Estas invariancias existen en el estudio de la naturaleza; por ejemplo, la velocidad de la luz o la ley de la conservación de la masa y la energía en la física (1). De la misma manera, supone Simon, será posible encontrar las invariancias psicológicas mediante el estudio empírico de la conducta humana. Aunque en el fondo la idea de ciencia que subyace a esta pretensión es la de la física y sus leyes, Simon es consciente de que en el caso de la psicología dichas invariancias han de ser cualitativas y no cuantitativas. Al respecto afirma:

La psicología no se parece mucho a la mecánica clásica, tampoco debe intentar hacerlo. Sus leyes están y estarán limitadas en rango y generalidad y serán principalmente cualitativas. Sus invariancias son y serán del tipo que es apropiado para sistemas adaptativos. Su éxito debe ser medido no por cuán cercanamente se asemeja a la física, sino por qué tan bien describe y explica el comportamiento humano (2).10

A pesar del cuidado que tiene Simon en decir que, en la psicología, al igual que en la biología, las invariancias no pueden ser similares a las leyes y regularidades encontradas en la física, ésta sigue siendo el modelo a seguir. La hipótesis del sistema físico de símbolos que propone junto con Allan Newell en 1976 provee los supuestos sobre el razonamiento humano que son necesarios para el reconocimiento de invariancias de cierto tipo. Sin embargo, no es incontrovertible cuál es el tipo apropiado de invariancias de los procesos de razonamiento, ni cuál el grado de generalidad que han de tener los modelos y las explicaciones de los fenómenos cognitivos. En el capítulo tercero muestro que éste es justo un punto central de discusión entre diversos enfoques de estudios de la cognición. Pero para Simon y para lo que se convertiría en la vertiente central de investigación dentro de las ciencias cognitivas, la forma de encontrar invariancias del razonamiento es partiendo de la hipótesis del sistema físico de símbolos. Esta hipótesis afirma que un sistema será capaz de comportamiento inteligente si y sólo si es un sistema físico de símbolos. Esto es, cualquier procesador de información que es capaz de recibir insumos y dar resultados, modificar estructuras simbólicas y realizar acciones como respuesta a esos símbolos (1990: 3). Simon creía que esta hipótesis era comprobable empíricamente, primero programando computadoras para pensar y más adelante, conforme el estudio de las capacidades cognitivas humanas progresara, probando que el cerebro es un sistema físico de símbolos. Por lo cual, la implementación de diversas tareas en sistemas artificiales se convirtió en una parte importante del proyecto de Simon.

Una característica de los sistemas físicos de símbolos es que solo tienen capacidad para resolver cierto tipo de problemas, tanto por limitaciones lógicas como por los límites que imponen la velocidad de los cálculos y el tamaño de las memorias de los sistemas. Siendo estas últimas limitaciones las más relevantes para Simon y a partir de las cuales “derivamos una de las más importantes leyes de estructura cualitativa que se aplican a un sistema físico de símbolos, computadoras y cerebro humano incluidos: “Debido a los límites en el poder y la rapidez de sus cómputos, los sistemas inteligentes deben usar métodos aproximados para manejar la mayoría de las tareas” (6).11 Estos métodos aproximados son los que nos permiten resolver los problemas mal estructurados sin convertirlos a problemas bien estructurados, es decir, enfrentar diversos tipos de tareas complejas. Entre esos métodos se encuentran los que Simon denomina “procesos de búsqueda heurística”.

Procesos de búsqueda heurística

Uno de los objetivos concretos del estudio de invariancias en el razonamiento humano es encontrar los procesos con los cuales enfrentamos problemas complejos o mal estructurados. Para Simon, los límites en la velocidad y poder de cómputo son invariancias importantes de la cognición humana. Entre las estrategias que nos ayudan a enfrentar problemas complejos, dadas nuestras invariancias psicológicas, se encuentran los procesos de “búsqueda por reconocimiento”, los procesos de “inducción de patrones secuenciales” y los procesos de “búsqueda heurística” (1990: 9). Aunque para Simon estos tres tipos de procesos psicológicos son igualmente importantes en la comprensión del razonamiento humano, de entre ellos, los de búsqueda heurística han sido más renombrados. Quizás debido a que, como afirma Simon, en el campo de la inteligencia artificial generalmente se ha descrito el pensamiento humano como una búsqueda heurística (12).

Los procesos de búsqueda heurística son empleados cuando la tarea requiere la exploración de una gran cantidad de alternativas. Ante la imposibilidad de evaluarlas todas, nos guiamos por reglas empíricas o heurísticas para hacer una búsqueda selectiva y poder elegir. Las heurísticas pueden ser específicas para una tarea, cuando ésta está altamente estructurada; como en el caso de la solución de ecuaciones matemáticas, tarea para la cual contamos con heurísticas muy específicas y precisas. Pero, también pueden ser más generales cuando la tarea no está bien estructurada. En este caso, empleamos lo que Simon llama “‘métodos débiles’, cuya utilidad en muchos dominios ha sido mostrada por la experiencia, pero que aún pueden requerirnos todavía mucha búsqueda” (9).12 Simon menciona varios métodos, pero tal vez el proceso más conocido de un proceso de búsqueda heurística es el “satisfaccionismo”.

Cuando se enfrenta una situación que requiere un alto costo computacional, llevar a cabo una búsqueda de la mejor alternativa parece inapropiado; en esos casos la persona puede recurrir al modelo de decisión satisfaccionista. Este método de decisión está guiado por la satisfacción de “niveles de aspiración”. Un nivel de aspiración es el valor que le asignamos a un objetivo que queremos alcanzar. El valor de ese objetivo debe de ser igualado o sobrepasado por la alternativa que elegimos. De esta forma nuestra elección habrá satisfecho nuestro nivel de aspiración. Así, el proceso de satisfacción consiste en buscar dentro de las alternativas de decisión hasta encontrar la primera que alcanza o sobrepasa nuestros niveles de aspiración.

El método satisfaccionista siempre puede convertirse en un proceso de optimización.13 Esto sucede si se toma en cuenta el costo de la búsqueda y si uno detiene la búsqueda en el momento en el que la ganancia esperada del siguiente minuto de búsqueda es igual al costo de oportunidad de ese minuto (Simon 1955, citado en Simon 1997: 296). Sin embargo, en el proceso propuesto por Simon, la búsqueda termina cuando se alcanza un nivel de aspiración; mismo que es determinado mediante mecanismos psicológicos. Ese mecanismo implica, por ejemplo, que, si después de varios intentos de búsqueda el nivel de aspiración fijado no se alcanza, el estándar de lo esperado descienda. Esta manera de ver el proceso de decisión implica también, como se puede inferir, que la solución no está dada de antemano y no es algo fijo. Este es un punto de distinción crucial con los métodos de decisión que optimizan, es decir, que buscan la mejor alternativa de acuerdo con algún criterio específico. De igual forma se puede ver que cuál opción sea elegida es algo que depende de la forma en que se presenten las alternativas ante quien decide; si como segunda opción se presenta una que satisface apenas el nivel de aspiración, ahí se detendrá la búsqueda sin importar si en el tercer o cuarto lugar se podría haber encontrado una opción que satisficiera mejor el mismo nivel de aspiración. Si en el ambiente se hubieran presentado las opciones en otro orden, la opción elegida podría variar. El punto importante es que cualquiera de estas opciones que alcanza el nivel de satisfacción es considerada una opción adecuada.

El satisfaccionismo es el proceso de búsqueda heurística más conocido de entre las estrategias de decisión formuladas por Simon. Ha sido muy empleado para ejemplificar su propuesta de Racionalidad Acotada que veremos más adelante y también en el desarrollo de modelos de heurísticas de decisión contemporáneas.

Racionalidad sustantiva y racionalidad procedimental

Simon traza una distinción entre racionalidad sustantiva y racionalidad procedimental. Cuando se acepta que puede haber cierta descripción objetiva del mundo, que los poderes de cómputo de quién toma decisiones son ilimitados, y que los criterios de decisión están establecidos de antemano Simon habla de una racionalidad sustantiva. Esta noción lleva implícita la idea de que es posible predecir las elecciones del agente apelando únicamente al conocimiento del mundo, sin tomar en cuenta sus capacidades cognitivas. La racionalidad sustantiva pregunta hasta qué punto se han elegido cursos de acción apropiados de acuerdo con el problema y con cómo es el mundo objetivamente hablando. Pero si se reconoce que tanto las capacidades del agente, como su conocimiento son limitados, entonces hay que distinguir entre la forma en que es el mundo, la manera en que es percibido por el agente y cómo éste razona acerca de él (Simon 1997, vol. 3: 368). En este caso, es importante contar no solo con criterios objetivos de racionalidad, sino contar con una teoría de cómo suceden los procesos de decisión. Para ello, Simon habla de una racionalidad procedimental; es decir, una racionalidad que indaga la efectividad de las acciones elegidas y lo hace a la luz de los poderes y limitaciones computacionales del sistema, y de los procedimientos utilizados para elegir las acciones (1978: 9). La racionalidad procedimental cobra importancia cuando se reconoce el hecho señalado por Simon de que la mayoría de los problemas que enfrentamos en el mundo real son problemas demasiado complejos, en los cuales actuamos bajo incertidumbre y con capacidades de cómputo y de memoria limitadas. Nuestro comportamiento depende de nuestro conocimiento y de las estrategias que tenemos, las cuales son adquiridas mediante la práctica y son identificadas cuando se cuenta con cierto grado de pericia. En ese sentido señala Simon que “una teoría basada sólo en los requerimientos de la tarea no puede decirnos cómo el comportamiento depende del conocimiento de las pistas o estrategias relevantes” (11).14 La idea central y más influyente del pensamiento de Simon es que es necesario contar con una teoría de la racionalidad que sea sensible a las restricciones con las que enfrentamos los problemas.

Para materializar su propuesta, Simon parte de la hipótesis del sistema físico de símbolos y la toma como unidad de análisis de los procesos psicológicos. Esto supone que los procesos de razonamiento pueden descomponerse en términos de estructuras simbólicas que pueden entenderse como unidades claramente definidas; es decir, estructuras generadas a partir de símbolos atómicos implementables computacionalmente. De esta forma, su intento por encontrar esos procesos psicológicos aproximados mediante los cuales resolvemos problemas es la búsqueda de modelos formalizables (computacionalmente instanciables) de decisión.

Un modelo formal de decisión puede ser una estrategia que trate de optimizar, es decir, encontrar la mejor respuesta posible a un problema de acuerdo con un criterio objetivo dado. Dichos modelos aspiran a una racionalidad sustantiva. Los procesos de decisión que busca Simon también son formales; pero buscan diferenciarse de los modelos optimizadores. Mencioné brevemente en el apartado anterior, sobre el satisfaccionismo, que bien puede ser convertido en un proceso de optimización. Si entendiéramos de esa forma el satisfaccionismo, ejecutar el procedimiento para alcanzar un resultado acorde con la racionalidad sustantiva requeriría un cómputo enorme que no podríamos llevar a cabo con la velocidad que requiere la vida cotidiana. Por ello, los modelos de los procesos psicológicos que seguimos en ese tipo de casos, como el satisfaccionismo tal y como lo propone Simon, son considerados como adaptaciones racionales a tareas complejas del entorno. Entonces, la diferencia crucial entre los modelos que buscan la optimización y apelan a una racionalidad sustantiva y los que recurren a una racionalidad procedimental como el satisfaccionismo es que el resultado esperado depende no de criterios objetivos, sino de las capacidades de los sistemas que enfrentan el problema; en el caso del satisfaccionismo, depende de los niveles de aspiración.

La racionalidad sustantiva aspira a encontrar la respuesta correcta a un problema; mientras la racionalidad procedimental solo busca respuestas satisfactorias. Esas respuestas satisfactorias son, para Simon, aproximaciones a la racionalidad sustantiva. En ese sentido, incluso en la racionalidad procedimental, la normatividad en sentido estricto proviene de la racionalidad sustantiva que puede ser entendida como la racionalidad en sentido clásico. El análisis de la estructura de las tareas por realizar sigue siendo el de la racionalidad clásica, es decir, la interpretación de los problemas como bien estructurados. En esa medida, el rango de respuestas aceptables está bien delimitado. Pero, el análisis de la corrección de una respuesta a una tarea depende del tipo de tarea y de los procedimientos que se pueden llevar a cabo para enfrentarla debido a las restricciones que se tienen. En este último caso se habla de una racionalidad procedimental. Bajo esta interpretación podemos notar cómo la individuación de una tarea o problema no se considera problemática. Lo que es problemático es entender que somos capaces de resolver problemas a pesar de tener ciertas restricciones de conocimiento y de capacidad de cómputo. La idea de la Racionalidad Acotada que formuló Simon intenta dar cuenta de esta cuestión.

Racionalidad acotada

Las ideas de Simon acerca de cómo tomamos decisiones y resolvemos problemas en la vida cotidiana y de cómo deberíamos, por tanto, hablar normativamente de nuestros juicios y decisiones están sintetizados de alguna manera en su propuesta de “racionalidad acotada” formulada por primera vez en 1947 y elaborada durante las décadas siguientes. Interesado en el comportamiento de los humanos en tanto que agentes económicos, Simon afirmó que las observaciones experimentales que se comenzaban a hacer en la época sobre el razonamiento humano indicaban que los sujetos toman decisiones en función de ciertos objetivos, de la situación en la que se encuentran y de sus limitaciones cognitivas; todos estos, factores obviados en la noción de racionalidad de la teoría económica neoclásica (Simon 1997: 277), que es una racionalidad sustantiva cercana a lo que ahora se identifica con la visión estándar de la racionalidad.

De acuerdo con la teoría económica neoclásica, el proceso que deberíamos seguir los seres humanos para llegar a tomar decisiones racionales es el cálculo de la maximización de la utilidad esperada (MUE, en adelante). Ser racional dentro de esta teoría significa elegir siempre entre las alternativas disponibles aquella que conduce a la mayor utilidad. Sin embargo, afirmó Simon, si los agentes económicos no toman decisiones de acuerdo con la MUE, seguir esta teoría de la racionalidad clásica para modelar y predecir su comportamiento conduce a imprecisiones en la teoría económica. En consecuencia, se interesa en el proyecto de investigación denominado “Economía Conductual”. Simon identificó al menos cuatro objetivos generales de este proyecto, de los cuales, los dos primeros pueden identificarse con objetivos del debate general sobre la racionalidad humana que mencionaré en la siguiente sección. Los otros dos son objetivos específicos para el mejoramiento de la teoría económica. Los objetivos eran 1) evaluar la validez empírica de los supuestos de la teoría neoclásica sobre el comportamiento humano; 2) descubrir las leyes empíricas que describen el comportamiento humano si se prueba que los supuestos de la teoría neoclásica son inválidos; 3) explicitar las implicaciones del hiato entre el comportamiento real de los agentes económicos y los supuestos de la teoría neoclásica para la operación de sistemas económicos; y 4) proveer evidencia empírica a favor de la teoría que reemplace a la teoría neoclásica (278-279).

La evaluación realizada por Simon de los supuestos sobre la noción de racionalidad postulada en la teoría económica neoclásica es negativa. En parte debido a que, si bien dicha teoría establece un procedimiento mediante el cual alcanzar la maximización de la utilidad, en realidad la teoría no pretende describir los procesos que de hecho realizan los sujetos para tomar sus decisiones y, por tanto, tampoco explicar cómo repercuten los objetivos del sujeto y el contexto en el que se encuentra en esos procesos. Ariel Rubinstein esboza el argumento típico a favor de la visión de la racionalidad de la teoría neoclásica de la siguiente forma:

En economía estamos principalmente interesados en el comportamiento de quién elige y no en los procesos que lo llevan a su decisión. Incluso si quién elige no se comporta en la forma descrita por el procedimiento del hombre racional, todavía puede ser el caso que su comportamiento pueda ser descrito como si siguiera dicho procedimiento. Esto es suficiente para el propósito de la economía (Rubinstein 1998: 10).15

Simon formula la idea de la racionalidad acotada como una alternativa a esta visión de la teoría económica. La noción de racionalidad acotada denota todo el rango de limitaciones del conocimiento y del cómputo humano que impiden al agente económico actuar de acuerdo con el criterio de racionalidad de la MUE (1997: 279).16 Por ello, una teoría de la racionalidad acotada requiere contar con una teoría descriptiva precisa del razonamiento humano, como lo afirma el segundo objetivo del proyecto. Esta teoría del razonamiento solo puede ser, afirma Simon, una teoría empírica:

Las teorías de la racionalidad acotada son más ambiciosas [que la teoría de la utilidad subjetiva] al tratar de capturar los procesos reales de decisión, así como la sustancia misma de la decisión final. Una teoría verídica de este tipo solo puede ser erigida sobre la base del conocimiento empírico de las capacidades y limitaciones de la mente humana; es decir, sobre la base de la investigación psicológica (293).17

El sistema de procesamiento de información del ser humano afirma, tiene un poder computacional bastante modesto comparado con la complejidad de los problemas con los cuales nos enfrenta el ambiente; además, nuestra supervivencia depende de si somos capaces de encontrar alternativas satisfactorias para hacer frente a tales problemas (Simon 1977: 173-174). A pesar de nuestras limitaciones, somos capaces, en general, de encontrar esas alternativas satisfactorias. La formulación de una teoría de la racionalidad humana, entonces, debería suponer el conocimiento de esos procesos de razonamiento que nos permiten resolver problemas. Esto implica entender qué papel juegan el contenido de los razonamientos y el contexto en el que se razona. Tener este conocimiento nos permitiría explicar y predecir de forma más adecuada cómo toman decisiones los sujetos en general y en particular, los agentes económicos.

Gran parte del trabajo de Simon, en consecuencia, estuvo enfocado al descubrimiento de los procesos de decisión con los cuales enfrentamos el mundo. Como vimos en las secciones previas, esos estudios implicaban la búsqueda de invariancias psicológicas y partían de la hipótesis del sistema físico de símbolos. Con base en resultados de estudios de observaciones empíricas sobre la solución de problemas, Simon formula el modelo de toma de decisión conocido como “satisfaccionismo” que vimos antes. Su afirmación básica es que los seres humanos no tomamos decisiones maximizando nuestra utilidad esperada evaluando todas las opciones posibles, sino satisfaciendo nuestra utilidad de acuerdo con las opciones disponibles. Un agente que maximiza es aquel que elige la mejor alternativa disponible de acuerdo con algún criterio; mientras quien satisface es aquel que elige una alternativa que cumple o excede los criterios especificados, aunque esto no garantice ser la única, ni la opción óptima de acuerdo con la MUE (Simon 1997: 295).