"Compartir es a veces más exigente que dar."
Mary Catherine Bateson
"El miedo no es un buen maestro. Las lecciones del miedo se olvidan fácilmente."
Mary Catherine Bateson
"El momento de la muerte, como el final de una historia, cambia el significado de lo que que lo precedió."
Mary Catherine Bateson
"Es el momento de explorar el potencial creativo de las vidas interrumpidas y en conflicto, cuando las vidas no se han centrado estrechamente ni apuntan permanentemente en una sola dirección. No son vidas carentes de compromiso, sino que en ellas los compromisos son redefinidos y enfocados de nuevo continuamente. Debemos invertir tiempo y pasión en objetivos específicos y, al mismo tiempo, reconocer que estos son mutables. las circunstancias de las vidas de las mujeres, ahora y en el pasado, proporcionan ejemplos de nuevos modos de pensar en las vidas de hombres y de mujeres.
El caballero errante, que encuentra sus desafíos en el camino, podría ser un modelo mejor en nuestra época que el caballero que busca el Grial."
Mary Catherine Bateson
"Hay pocas cosas tan tóxicas como una mala metáfora. Uno no puede pensar sin metáforas."
Mary Catherine Bateson
"La especie humana piensa en metáforas y aprende a través de historias."
Mary Catherine Bateson
"Los seres humanos no comen los nutrientes sino la comida."
Mary Catherine Bateson
Todos pensamos con metáforas de varios tipos, y utilizamos metáforas para manejar la complejidad, pero la forma en que los seres humanos usan las computadoras y la inteligencia artificial depende de sus epistemologías básicas, ya sea que estén acostumbradas a pensar en términos sistémicos, ya sea que estén interesados principalmente en cuestiones cuantitativas, ya sea que estén acostumbrados a usar juegos de varios tipos. Una gran parte de lo que las personas usan la inteligencia artificial es para simular algún patrón fuera del mundo. Por otro lado, las personas usan un patrón en el mundo como una metáfora de otro todo el tiempo…
Hasta hace relativamente poco tiempo, no se podía decir que las computadoras aprendieran. Crear una máquina que aprenda a pensar de manera más eficiente fue un gran desafío. En el mismo sentido, una de las cosas que me pregunto es cómo podremos enseñarle a una máquina a saber lo que no sabe, pero que podría necesitar saber para abordar un tema particular de manera productiva y perspicaz. Este es un gran problema para los seres humanos. Nos lleva un tiempo aprender a resolver problemas. Y luego nos lleva aún más tiempo darnos cuenta de lo que no sabemos todo lo que necesitaríamos saber para resolver un problema en particular, que obviamente implica mucha complejidad.
¿Cómo lidias con la ignorancia? No me refiero a cómo se cierra la ignorancia. Más bien, ¿cómo manejas la conciencia de lo que no sabes y no sabes cómo saber al tratar un problema en particular? Cuando Gregory Bateson discutía sobre los propósitos humanos, ahí fue donde se involucró en el ecologismo. Estábamos haciendo todo tipo de cosas en el planeta en el que vivimos sin siquiera preguntar cuáles serían los efectos colaterales y las interacciones, aunque en ese momento estábamos pensando más en los efectos secundarios que en las interacciones entre procesos múltiples. Una vez que comienzas a comprender la naturaleza de los efectos secundarios, haces una serie diferente de preguntas antes de tomar decisiones y proyecciones, y analizar qué va a pasar.”
Mary Catherine Bateson