MODELOS COGNOSCITIVOS PARA LA FILOSOFIA CONTEMPORANEA DE LA MENTE RODOLFO J. RORÍGUEZ R. Revista de Filosofía de la Universidad de Costa Rica. XXXIV, 423-432. 1996
Summary: This article examines mind´s models that have been developed from the Cognitive Science research. The first set are the information processing models such as the symbolic, the subsymbolic(connectionism) and the modularity. The second set are the cognitive neurobiology models such as the F. Crick and P. S. Churchland reductionist models of mental processes, but specially the Neural Darwinism of the Nobel Prize: G. Edelman. Finally the author suggests other kind of mental interpretations such as: the Quantum Thought of R. Penrose, the subjective ontology of J. Searle and the interpretation of the conscious mind of D. Dennett.
el pensamiento cuántico de R. Penrose, la ontología subjetiva J. Searle y la interpretación de la mente consciente de D. Dennett INTRODUCCIÓN:
En el presente siglo una de las áreas de investigación más revolucionarias dentro de la computación electrónica ha sido la inteligencia artificial. Esta disciplina
tiene sus raíces en los
desarrollos
de
la
lógica
formal,
generada a finales de siglo pasado e inicios del presente con figuras como G. Boole, G. Frege, G. Peano,
Resumen:Este artículo examina modelos de la mente que han sido desarrollados a partir de las investigaciones en Ciencias Cognoscitivas. El primer conjunto son los modelos de procesamiento de la información como el simbólico, el subsimbólico(conexionista) y la modularidad. El segundo conjunto son los de la neurobiología cognitiva tales como los modelos reduccionistas de los procesos mentales de F. Crick y P. S. Churchland, pero especialmente el Darwinismo Neural del Premio Nobel: G. Edelman. Finalmente el autor sugiere otro tipo de intepretaciones mentales tales como
B.Russell, A.N. Whithead, quienes establecen
estructuras sólidas de
carácter veritativo funcional para mecanización
simbólica
de
la los
razonamientos. Como prehistoria de esta disciplina se encuentran los trabajos
de
C.
Shannon
(1938).
(1),McCulloch,W. y W. Pitts(1943)(2) y de N. Wiener(1948)(3).
El origen propiamente dicho de la I. A. se puede establecer a partir del
Modelos cognoscitivos
artículo de A.M. Turing publicado en
investigación sobre la inteligencia en
Mind: “Computing Machinery and
particular y sobre la cognición en
Intelligence”(1950)(4).
general. La limitaciones de estos primeros enfoques plantearon la
A partir de Turing se tiene pues un
necesidad
de
núcleo teórico básico sobre el que
disciplinas
relacionadas
se fundamentará todo un modelo
cognición, tales como la lingüística,
estructural
en
la psicología, la neurociencia, la
Inteligencia Artificial. Dicho modelo
antropología, surgen entonces así
fue desarrollado por expertos en
las Ciencias Cognoscitivas(6).
de
investigación
investigar
otras
con
la
distintas áreas como J. McCarthy, A. Newell, H.A. Simon y M. Minsky
1.- MODELOS DE
como los más conocidos(5).
PROCESAMIENTO DE LA INFORMACION
El objetivo inicial fue desarrollar máquinas(hardware)
que
puedan
El
primer
modelo
cognoscitivo
Correr programas(software) capaces
generado a raíz del desarrollo de la
de simular y que inclusive generen el
I.A.,surge en el contexto de las
razonamiento humano de manera
investigaciones
sobre
automática(acudiendo a
procesamiento
electrónico
cálculos
de
la
formales como el proposicional en
información.
un primer momento). Los primeros
significación la obra de Claude
desarrollos en esta área fueron los
Shannon, matemático del MIT, que
probadores
teoremas
con su tesis de maestría: “Análisis
matemáticos y de lógica formal,
simbólico de los circuitos de relé y
como
primeros
conmutación” (1938)(7), demuestra
ajedrez.
que los circuitos, como los que
Todo ello representó el punto de
aparecen en un aparato electrónico,
partida
podían
también
jugadores
2
de los
artificiales de de
nuevas
áreas
de
Tuvo
el
expresarse
Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
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enorme
mediante
Modelos cognoscitivos
ecuaciones semejantes a las de
Alan M. Turing, ya en 1936 (“On
Boole;es decir bivalentemente, en la
Computable
oposición:
Application
verdadero-falso,
Numbers
Entsheidungproblem”)
cerrado(o
conectado
definido
desconectado)
en
un
Shannon determina operación
puede
mediante
esos
an
to
equivalente a la oposición abierto y o
with
una
the (8),
había
clase
de
circuito.
autómata(conocida como la máquina
que cualquier
de Turing y demostró que cualquier
describirse relés
miembro
de
esta
clase
podía
de
computar cualquier función entre un
“conmutación”. La obra de Shannon
conjunto de clases. Este tipo de
sentó las bases para la fabricación
máquina formal de Turing, es la base
de máquinas capaces de ejecutar
del funcionamiento de la mayoría de
tales
las computadoras digitales.
operaciones
funcionales,
y
veritativo
además
sugirió
nuevas formas de diseñar circuitos.
Los argumentos originales de Alan
En el plano teórico dio la pauta -al
Turing se complementan con los
establecer
Alonzo
un
conjunto
de
Church,
al
postular
las
instrucciones codificadas que debían
capacidades
seguirse de forma minuciosa- para lo
resolución de problemas de las
que
de
computadoras, sugiriendo que el
que
cerebro debe comprenderse como si
sería
la
computadoras,
programación determinando
universales
de
ésta debía concebirse como un
fuera
problema de lógica formal y no como
Particularmente Church sugiere que
un problema aritmético, idea que
si existe un método consistente y
provienen de los trabajos de Boole.
finito para resolver un problema
Shannon introduce de esta manera
dado, luego existe un método que
el tema lógico-cognoscitivo en el
puede correr en una máquina de
mundo de la incipiente computación
Turing
electrónica de su tiempo.
mismos resultados. Por ello, para
una
y
dar
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computadora.
exactamente
los
3
Modelos cognoscitivos
aquellos problemas que pueden ser
finalmente se debe poner éste a
resueltos
prueba
consistentemente
en
contra
instancias
tiempos finitos y especificados, una
muestradas(usualmente simples) del
máquina de Turing es tan poderosa
problema.
como cualquier otra entidad que pueda resolver el problema, incluido
1.1. MODELO SIMBÓLICO
el cerebro(9). El modelo simbólico de la I.A. es el Los argumentos de Sahnnon,Turing
primer
y Church estructuran la base de los
enmarcado dentro del contexto del
modelos
de
“macromodelo” de Procesamiento de
procesamiento de la información, y
Información y alcanza su máxima
éste logra eventualmente un gran
expresión con la “Hipótesis del
éxito
este
sistema de símbolos físicos” de A.
sentido lo primero es elegir un
Newell y H. A. Simon(11). Para ellos,
problema
significativo que todo el
un sistema de símbolos físicos es
mundo esté de acuerdo que requiere
una máquina que produce a lo largo
para
su solución del uso de la
del tiempo una colección evolutiva
inteligencia, luego se debe identificar
de estructuras simbólicas. El sistema
los elementos de información que se
de símbolos tiene como referente un
necesitan para lograr la solución al
mundo de objetos más amplio de tan
problema, se debe determinar cómo
solo las expresiones simbólicas. El
podría
esta
término “físico” hace referencia a que
información en una computadora,
tales sistemas obedecen las leyes
encontrar un algoritmo que pueda
de la física, es decir, son realizables
manipular esta
por
cognoscitivos
computacional.
En
representarse
información para
núcleo
sistemas
sólido
de
en
ingeniería
I.A.,
o
solucionar el problema; escribir el
computación electrónica. La relación
código
que
entre el referente y los símbolos se
y
dará por medio de designación e
implemente 4
computacional ese
algoritmo
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Modelos cognoscitivos
interpretación. En dicho modelo se
procesamiento
considera
de
combinaciones basadas en reglas de
símbolos físicos tiene los medios
señales simbólicas; esto es, hileras
necesarios y suficientes para una
de señales. El sistema entero es
acción inteligente. En este caso el
semánticamente interpretable; esto
concepto de “necesario” se entiende
es,
en el sentido de cualquier sistema
refieren a objetos o a funciones de
que se considere inteligente de
estados(13).
que
un
sistema
todos
sus
implica
componentes
se
manera general, se puede entender como
un
físicos.
sistema
de
símbolos
Este sistema de símbolos físicos es
Lo de “suficiente” hace
un claro ejemplo de máquina general
referencia a que cualquier sistema
de
de símbolos físicos de suficiente
consolidándose
tamaño puede ser organizado hasta
estructural propuesto originalmente
llegar a mostrar acción inteligente
por este último y que se
ha
general(12).
denominado
ha
las
ideadas así
por
Turing,
el
modelo
como
se
mencionado: MODELO SIMBÓLICO En el corazón de la teoría de los
y que representa el primer modelo
Sistemas de símbolos físicos, se
consolidado dentro de la Inteligencia
encuentran
arquitecturas
Artificial para poder explicar los
simbólicas las cuáles sirven de
procesos mentales, aún cuando con
substrato
el tiempo se ha mostrado muchas de
las para
la
computación
electrónica, que es posible por la
sus limitaciones(14).
manipulación de señales físicas por medio
de
reglas
explícitas
que
1. MODELO SUBSIMBOLICO
también están compuestas por otras señales. basada
La
manipulación
solamente
en
está las
propiedades físicas de las señales, no
por
sus
significados.
El primer modelo cognoscitivo a partir
del
surgimiento
de
la
inteligencia artificial por parte de la
Todo Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
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5
Modelos cognoscitivos
filosofía contemporánea de la mente
poco más de diez. Especialmente en
es
anteriormente
lo que concierne a los procesos
descrito. Pero no es el único modelo
perceptuales básicos, como la visión,
para
la filosofía de la mente, ni
esta observación excluye las formas
siquiera es el único en inteligencia
de procesamiento de información
artificial, ni en procesamiento de la
interactivas que tendrían que barrer
información.
los datos que ingresan serialmente,
el
simbólico,
o pasarlos a través de muchas Como
alternativa
al
modelo
simbólico se buscó desarrollar una
etapas
de
procesamiento
intermediarias(15).
tecnología que se acercase lo más posible al cerebro, como fuente de la
Asimismo, dentro del cerebro, el
inteligencia. Esto pues el modelo
conocimiento no se almacena en
simbólico partía de un supuesto que
ninguna forma que se parezca a un
se consideró no del todo correcto, al
programa
postular
convencional. sino que se almacena
que
la
inteligencia
era
de
computadora
posible producirla en computadoras
estructuralmente,
seriales de tipo convencional y el
patrones
cerebro no funciona de esta manera
sinápticos excitatorios o inhibitorios,
sino en forma masivamente paralela,
cuyas
donde cientos de miles o millones de
determinan el flujo de las respuestas
neuronas
neuronales que las que constituyen
desarrollan
sutiles
procesamientos de la información en
en
forma
distribuidos magnitudes
de
de
pesos relativas
la percepción y el pensamiento(16).
el cerebro y a mucho más altas velocidades.
Los
perceptos
Algunos
investigadores
coherentes se forman en el tiempo
buscan
relacionarse
que
neurociencia
exceden
a
los
tiempos
en
I.A.
con
la
experimental
de
elementales de reacción de las
manera similar a como se relacionan
neuronas singulares por un factor de
la
6
física
teórica
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y
la
física
Modelos cognoscitivos
experimental, de tal manera que
produce información a una velocidad
pueda unificar los desarrollos y las
aproximada
conjeturas
teóricas
de
cien
bits
por
con
la
segundo(100 BPS). El estimado total
así
otro
del cerebro sería de 10 billones de
modelo en inteligencia artificial que
bits por segundo, tomado un factor
se
de cien, para el “ancho de banda”
experimentación. ha
dado
Surge en
llamar
como:
“computación con redes neurales”.
interno del cerebro(17).
Pero la aterradora complejidad del cerebro opone grandes obstáculos a
Una neurona transmite información a
la materialización de los objetivos de
las neuronas vecinas en
dicho
cerebro
neuronales llamadas “sinapsis”. Una
en
sola neurona puede tener tanto
aproximadamente 100 mil millones
como diez mil entradas sinápticas,
de neuronas, que posiblemente sean
aunque en algunos casos muchas
diez veces más. Las neuronas se
entradas menos, para otros casos un
comunican transmitiendo paquetes
aproximado de 100 mil entradas
eléctricos (potenciales de acción) a
convergen en una sola neurona. El
una población de neuronas vecinas.
número total de sinapsis
De
cerebro se puede estimar en 1000
modelo,pues
humano
el
consiste
uniones
en el
billones(18). acuerdo
con
los
estudios
neurofisiológicos, la amplitud precisa
El punto de partida para los nuevos
y la forma de esos paquetes y el
enfoques
tiempo preciso para su llegada es un
entonces, modelar el cerebro como
intervalo
milisegundos
un computador compuesto de unos
aproximadamente. De ello se puede
100000 millones de computadores
modelizar cada paquete como un
individuales,cada uno de los cuales
“bit” singular portador de información
es una computadora analógica o
en la corriente de salida de una
digital
de
dos
en
e
I.A.
“híbrida”
deberá
de
ser
suma
neurona y decir que una neurona Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
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7
Modelos cognoscitivos
complejidad, formas
en
leyes de la física, por ejemplo, dado
muchos
que las señales no pueden viajar de
interconectando
intrincadas
con
una parte a otra de la computadora
computadores similares(19).
más rápido que la velocidad de la La computación por redes neurales o
luz). Dado que estos sistemas son
conexionismo busca generar este
imitaciones
modelo del cerebro de manera
estadísticos, las nuevas estrategias
artificial, es decir
también proporcionan
de
aproximación por
medio
de
una
modelación
tecnológica del mismo, acudiendo a la física estadística y a la ingeniería para
poder
lograrlo(no
neurobiología,
a
como
sistemas métodos de
estadística
a
problemas de optimización que se han revelado
a
todo intento de
computación exacta(20).
la
podría
Este
tipo
de
modelo
suponerse). La I.A., queda parcelada
procesamiento
en
de
mediante estados de procesadores
un
simples y las conexiones entre ellos
un
número
procesadores
elevado
simples,
con
de
de
información
crecimiento potencialmente enorme
es llamado CONEXIONISTA
de la velocidad de computación.
SUBSIMBOLICO,
sostenido
O por
figuras como David.E. Rumelhart, El “paralelismo” ha demostrado ser difícil de aplicar en I.A., aunque ya ha
surgido
numérica
en
la
como
la
indefinidamente
computación única
extensible
forma
James McClelland(1986)(21), Paul Smolensky(1988)(22) y el grupo de Investigación
Procesamiento
Distribuido en Paralelo(PDP).
de
superar el “cuello de botella” de von
El grupo de investigación PDP es el
Neumann(los límites fundamentales
que
impuestos a la velocidad de los
Conexionismo
procesadores individuales por las
McClelland,1986)caracterizándolo de
8
le
ha
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dado
forma
(Rumelhart
al &
Modelos cognoscitivos
la siguiente manera: un conjunto de
por
unidades
de
activación, las cuales consisten en
procesamiento(entendidas
como
la combinación y recombinación de
neuronas
están
la activación de valores(24).
artificiales)
interconectadas
por
que
“pesos
medio
de
las
reglas
de
de
conexión” o “cargas de conexión” o
Los sistemas conexionistas son
“valores
semánticamente representables, lo
de
conexión”(connection
weights)(23).
que hace que se mantenga dentro de la clase de los modelos de
Se generaron así sistemas redes
procesamiento de información. La
neurales artificiales. Si se tienen
diferencia de este modelo es que
entradas a alguno de estos sistemas
no acude al procesamiento serial,
se da una activación de la red que
sino al procesamiento distribuido en
es modulada por los pesos de
paralelo,
conexión . Las
neurales artificiales, similares al
por
medio
procesamiento
de
de
redes
las
entradas se dan en una unidad o
neuronales
neurona artificial(pasando a ser
casos el procesamiento no es
activada desde su estado pasivo)
simbólico, sino que dichas redes se
por
de
interpretan subsimbólicamente es
activación. Los pesos de conexión
decir es un procesamiento de la
son manipulados sobre la base de
información
“reglas de aprendizaje”, las cuales
pluridireccional(es en este sentido
son funciones matemáticas. La
que
manipulación
conexiones
medio
de
una
está
regla
puramente
basada en los valores de activación
busca
naturales.
redes
En estos
de
manera
asemejarse
a
las
sinápticas
neuronales)(25).
y pesos de conexión(no por sus significados). Las entradas en el
La diferencia
sistema son convertidas en salidas
sistemas
característica de los
conexionistas
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de
los 9
Modelos cognoscitivos
sistemas
computacionales
ocurre al nivel psicológico(27). Sin
simbólicos, es que los primeros no
embargo
adolece
de
son programables en el sentido de
explicación
los segundos, es decir mediante el
inteligencia, pues no es claro como a
almacenamiento en la memoria del
partir de las partes(neuronas y redes
texto de un algoritmo cuyos pasos
neurales) emergería la misma(28).
funcional
una
de
la
debe seguir la computadora de manera secuencial. A una red neural
En
“se le enseña” por medio de pruebas
conexionista
es
con
solución
problema
casos
especialmente
computación al
el
modelo
una
elegante de
altas
seleccionados. Es decir se le puede
velocidades. Así si por otra parte
“enseñar” una letra o una palabra
podría
para
neurofisiológicos
que
posteriormente
pueda
entenderse
los de
procesos percepción
reconocerlas. Es decir, más que ser
como “vectores” que codifican las
programada una red neural, esta
distintas
“aprende”. Esto es lo que se ha dado
también lo hace para varias salidas
en
motoras(29).
llamar
mecánico”
como que
“aprendizaje se
conexiones
o
sensoriales,
y
realiza
modificando esta misma los valores de
entradas
pesos
de
conexión(emulando las sinapsis en las redes neuronales) entre sus distintas celdas. De esto se deriva su nombre de conexionismo(26)
Bajo el modelo conexionista en computación se pueden llegar a lograr
sistemas
paralelos
que
manipulen
masivamente representen
y
transformaciones
vectoriales como las dadas en los procesos
neurofisiológicos
del
Este enfoque ha sido utilizado para
cerebro.
explicar la conducta a un nivel de
computacional se puede hacer más
descripción
rápido
presuposición 10
funcional que
bajo
esto
la
mismo
El que
procesamiento el
procesamiento
cerebral. Este último procesa en
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Modelos cognoscitivos
milésimas
de
computacional
el
cognoscitivas humanas para usar
en
información contextual semántica y
segundo, lo
logra
pragmática
millonésimas de segundo(30).
que
facilita
la
comprensión sobrepasa en gran Asimismo
las
artificiales
redes
aparte
neurales de
ser
computacionalmente
más
medida
a
la
de
cualquier
computadora de las hasta ahora construidas(31).
poderosas, son resistentes contra daños(o su equivalente de lesiones
Se puede decir finalmente sobre el
cerebrales), rápidas y modificables.
conexionismo que más que resolver el problema natural de la inteligencia
Las
estrategias
formales
del
se ha convertido más bien en una
conexionismo se han fundamentado
herramienta
en la física estadística y comparten
computación
con el modelo simbólico la noción
revelador advertir que todos los
implícita
proyectos relevantes para diseñar y
de
que
los objetos y
poderosa
de
electrónica.
Es
sucesos, las categorías y la lógica
construir
están dados, y que la naturaleza del
paralelas hacen uso de estructuras
trabajo
altamente
cerebral
es
procesar
grandes
la
maquinarias
artificiales
para
la
información sobre el mundo con
comunicación y el procesamiento.
algoritmos
a
Esto se aplica a la Máquina de
la
Conexión de la Thinking Machines
conclusiones
que que
conduzcan lleven
a
conducta.Un problema de base que
Corporation
(comunicación
ha presentado por los modelos
hipercubo y en matriz rectangular), al
conexionistas es su dificultad para
Procesador Masivamente Paralelo
realizar
operaciones
de la NASA, al Procesador Digital de
computacionales recursivas, que son
Matrices del ICL (matriz rectangular),
representativas de la computación
al
de
Intel
humana. Esto pues las facultades
Corporation(comunicación
en
Hipercubo
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en
11
Modelos cognoscitivos
hipercubo), al RP3 de IBM y a la
en el sentido de que cada tipo de
Ultracomputadora
información
de
New
York
Univerity(comunicación
en
red
recibida
de
procesamiento es diferente.
Los
Al final de cuentas, el
sistemas de entrada se asemejan a
conexionismo se ha dirigido más a la
los niveles de procesamiento de
eficiencia computacional que a la
información
explicación de las constricciones y
influencias selectivas por variables.
omega).
en
términos
de
alcances del mismo en las redes neuronales naturales(32).
La más importante propiedad es la encapsulación, que es proceso
1.3.- MODULARIDAD
la
información solo influye a partir de un dominio de módulo de entrada. El
A este modelo se adscriben figuras
caso -por ejemplo- para el habla, es
como
(33),
influenciado solo por entradas de
Z.
habla, no por contextos situacionales
J.Fodor
H.Gardner
(1985)
(1983) (34),
y
Phylyshyn (1981) (35), y en cierta
y
lingüísticos.
Los
medida: R. Jackendoff (1987) con su
entrada
dicotomía de mente computacional y
impenetrables, es decir no son
mente fenomenológica (36).
objeto de control
son
módulos
de
cognitivamente volitivo. Los
sistemas de entrada se direccionan La modularidad parte del supuesto que la cognición se inicia con un sistema
de
independiente
entrada(Input) (como
las
responsables de la percepción de objetos) y que procesos cognitivos de mayor generalidad serán dados en un sistema central. Los sistemas de entrada son el dominio específico
hacia sus salidas, así por ejemplo, el módulo del lenguaje para la salida de acceso léxico se da solución significados sistemas
de de
entrada
independientemente
Los
operan
uno de los
otros y no se comunica. Finalmente, un módulo de entrada es asociado con
la
estructura
específica(37). 12
palabras.
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neuronal
Modelos cognoscitivos
En contraste con los sistemas de
sistemas de entrada y salida y entre
entradas,
centrales
sistema de entrada y central no
muchas
sustenta un substratossólidos desde
diferentes variables. Los sistemas
el punto de vista de la psicología de
centrales tienen acceso a las salidas
la percepción y de la neurofisiología,
de todos los sistemas de entrada y a
pues en el cerebro y el sistema
todo el conocimiento en la memoria.
nervioso en general no hay muestras
En esta dicotomía, los sistemas de
de tales divisiones entre sistemas,
entrada
como
por lo que no pareces ser muy
sistemas computacionales, mientras
seguro a la hora de explicar la
que el sistema central corresponden
cognición.
están
los
sistemas
influidos
se
por
consideran
a lo que el organismo “cree”. Los sistemas de entrada pueden ser
Por otra parte es importante señalar
estudiados
que
como
sistemas
la
noción
similar
de
computacionales, mientras que los
encapsulamiento ha sido muy fértil
centrales
ser
en la Programación orientada a
considerados de tal manera. Esto
objetos(POO) que ha representado
porque son muchos los factores que
en el fondo una nueva “filosofía” de
influyen en sus procesos (38).
la
no
pueden
programación
Dicha En
breve,
el
computacional.
programación
se
centra
enfoque
modular
alrededor de algunos conceptos de
plantea una tricotomía de
niveles,
mayor generalidad como los tipo de
sistemas de salida, de entrada y
datos abstractos y clases, los tipos
centrales. Este enfoque comparte
de
muchas de las premisas originales
herencia(procesos de generalización
del modelo de procesamiento de
y especialización) y polimorfismo. El
información,particularmente
dominio hacia los que se orienta
el
jerarquías(subclases),
supuesto de sistemas separados de
dicha
programación
son
los
la percepción y de la acción. Esta
“objetos”. Un objeto es una variable
explicación funcional de diferenciar Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
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13
Modelos cognoscitivos
declarada que pertenece a una clase
por Un intento neurofilosófico por
específica. Así, un objeto encapsula
tratar de generar un teoría unificada
un estado, conteniendo una copia de
de la mente-cerebro ha sido el dado
todos los campos de datos que
Patricia Smith Churchland(1986)(40).
están definidos en una clase. La
Este enfoque propone un trabajo
encapsulación
principio
cooperativo entre los investigadores
usado cuando se desarrollan una
de la mente y los investigadores del
estructura de un programa completa,
sistema nervioso. Enfoques como el
tal que cada componente de un
funcionalismo
programa debe ser encapsulado en
Simon,Minsky) no dan cuenta de los
un diseño de decisión particular(39).
complejos y variados niveles con que
es
un
clásico
(Newell,
trabaja un neurofisiólogo. Así un Este concepto de encapsulación
enfoque que solo de cuenta de las
similar al enfoque de la modularidad
funciones psicológicas sin acudir a la
ha sido exitoso en la POO. y resulta
neurociencia, es parcial. Para P.
una alternativa significativa para los
Smith C. resulta contraproducente
modelos de procesamiento de la
para lograr una ciencia unificada de
información, pero de nuevo, resultan
la mente-cerebro, postular que la
insatisfactorios a la hora de querer
psicología es irreducible a
ser
fundamentos
aplicados
a
la
cognición
sus
neurofisiológicos
y
humana, tal y como se ha señalado
neuroanatómicos. Por el momento
anteriormente.
es conveniente postular que ambas
2.- MODELOS DE
ciencias
coevolucionan
seguirán
haciéndolo
por
y
que algún
tiempo - señala P.Smith C.-, pero
NEUROBIOLOGIA COGNITIVA
como se ha dado anteriormente en Algunos
de
los
enfoques
más
importantes surgidos en el contexto de las Ciencias Cognoscitivas y que 14
la historia de la ciencia, todo parece mostrar que van en camino de la reducción. Ejemplos claros de ello han sido las investigaciones en
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Modelos cognoscitivos
Bioquímica
de
la
conducta,
en
recuerdos y ambiciones, su sentido
Neurofarmacología, Neuroquímica y
de
sobre
albedrío, es de hecho el reflejo de la
las
(biología
bases
moleculares
molecular)
del
sistema
nervioso.consecuencia resolver
el
intenta
problema
identidad
personal,
su
libre
conducta de un vasto ensamblaje de células
y
de
sus
moléculas
del
asociadas. Así por ejemplo, para que
funcionamiento del la mente-cuerpo,
haya conciencia y memoria a corto
han sido aquellos generados en el
plazo lo que se necesita es la
ámbito
(
actividad de circuitos reververatorios,
neuroanatomía,
neurofisiología,
que se encargan de mantenerlas.
psicofisiología,
neuropsicología,
Asimismo la conciencia requiere la
neurobiología, neurofarmacología ),
actividad de varias áreas corticales
y
así como del tálamo. Aún cuando su
de
pueden
la
Neurociencia
ser
pueden
etiquetados
ser como
NEUROBIOLOGIA COGNITIVA.
hipótesis
ya
no
resulta
tan
sorprendente su aporte para la “búsqueda científica del alma” ha
Consecuentemente
desde
esta
resultado muy influyente.
postura cualquier dualismo entre mente
y
cuerpo
demostrado enfoque
es
como
claramente erróneo.Otro
reduccionista
de
los
Pero
el
que
pareciera
prometedor es el modelo propuesto por
el
también
premio
procesos mentales es el propuesto
(fisiología):G.Edelman
por
colaboradores
el
premio
nobel(por
el
más
en
y
la
sus
Rockefeler
descubrimiento del la estructura de
University
la doble hélice del ADN junto con
enfrentan a los enfoques de
J.D.
inteligencia como procesamiento de
Watson):
Crick(1994)(41).
Su
Francis “hipótesis
la
(42),
nobel
información
y
quienes
proponen
una
explicación
consiste en que cualquier individuo,
inteligencia, planteando su teoría de
alegrías
y
aflicciones,
de
la
sorprendente” -como él la llamasus
neurobiológica
se
la
sus
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15
Modelos cognoscitivos
la
SELECCION
GRUPO
diferencial, división celular y muerte
NEURONAL (SGN), a partir de los
de células. Dada sus propiedades
modelos
dinámicas,
de
DEL
conformación
del
estos
mecanismos
desarrollo del sistema nervioso. Un
selectivos
enfoque similar y complementario al
individual en las redes neuronales
de Edelman ha sido del Jean Pierre
Más tarde, durante la experiencia
Changeux,
pos-natal, la selección entre diversos
laboratorio
neurobiólogo molecular
del
del Institut
grupos
introducen
variación
de células preexistentes,
Pasteur en París. Changeaux parte
complementada por la modificación
de
Edelman,
diferencial de fuerzas o eficacias
añadiendo a la epigénesis neuronal,
sinápticas sin cambios en el patrón
la impresión de la cultura en el
de
desarrollo del cerebro después del
repertorio conductual del organismo
nacimiento de los individuos, es decir
de acuerdo con lo que posee par él
añade
valor adaptativo en su econicho(45).
los
estudios
aspectos
de
antropogenéticos
conectividad,
da
forma
al
(43). La SGN es una teoría que comienza Pero bien, la propuesta de Edelman
a ponerse a prueba, y que de
y sus colaboradores se remonta al
acuerdo con distintas experiencias
período de formación cerebro del
ha comenzado a ser exitosa. Así, se
embrión, cuando la selección entre
han
células neuronales en competencia y
autómatas
sus procesos determinan la forma
computada para poner a prueba la
anatómica
de
consistencia de la SGN, así como
conectividad sináptica del sistema
para demostrar la habilidad de los
nervioso(44). Esta selección para la
sistemas
conectividad se elabora mediante
selectivos para realizar interesantes
mecanismos evolutivos de adhesión
tareas
y movimiento de células, crecimiento
categorización.
y
los
patrones
construido para
de de
una la
serie
de
simulación
reconocimiento reconocimiento Esos
y
modelos
pueden ser invaluables para ayudar 16
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Modelos cognoscitivos
a
que
los
neurobiólogos
concentren
en
se
aspectos
Neuman en los que las variantes especializadas
de
hardware,
experimentales, que eventualmente
basadas en el tema común de la
ayuden a desarrollar computadoras
selección y el pensamiento de la
capaces de desarrollar tareas de
población, trabajarán sin programas
clasificación sensible, pues en la
para
actualidad no se tienen(46).
ambientes particulares en los que se
adaptarse
a
todos
los
encuentren, tal como lo hacen los Para
Edelman,
en
vista
de
la
organismos
biológicos.
Los
sistemas
programas y la inteligencia basada
biológicos, es necesario comenzar a
en la comunicación podrán venir
analizar esos sistemas en términos
después(47).
complejidad
de
las
de
los
estructuras
y
funciones
básicas necesarias y sus modos de
CONCLUSIONES
origen, su desarrollo tanto como su evolución. La
Al comprobarse que con tan sólo los aportes de las ingenierías eléctrica,
separación
entre
hardware
y
electrónica,
mecánica
y
software implícita en la estrategia de
computacional, no se tenían los
la
instrumentos
IA
tradicional
abandonarse,
aun
tiene
que
cuando
haya
adecuados
para
simular o generar razonamiento en
servido de principio orientado en el
los
desarrollo de las computadoras tipo
Inteligencia Artificial, fue necesario
von
acudir
Neuman,
máquinas
que
lógicas
pueden
-y
en
ser
alguna
modelos a
Psicología
originales
otras y
la
áreas
de como
Lingüística
la la que
medida máquinas culturales- pero no
pudieran dar criterios más precisos
máquinas
Edelman
sobre la naturaleza del razonamiento
solo
se
en particular y de la Inteligencia y la
no-von
Conciencia en general. Así como se
biológicas.
considera
que
la
IA
alcanzará
en
sistemas
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17
Modelos cognoscitivos
acude a la Psicología y a la
mente debe superar los idealismos y
Lingüística en los años sesenta,
dualismos de su pasado histórico y
hacia los setenta y ochenta se acude
más que partir de presupuestos
a otras disciplinas en busca de
metafísicos
fuentes para un mejor conocimiento
ninguna fudamentación, debe buscar
de la los procesos de cognición
un marco explicativo unificador en el
humana,
la
contexto
la
Cognoscitivas, para los fenómenos
neuroanatomía(neurociencia), a la
neurofisiológicas y psicológicos y así
antropología
filosofía,
aportar visiones de conjunto sobre
generándose así un nuevo campo
los modelos de la cognición humana.
a
fisiología
disciplinas del
como
cerebro y
la
llamado
y
poco
de
fiables
las
o
sin
Ciencias
CIENCIAS
COGNOCITIVAS, que comprende
Los dos grandes grupos de modelos
un total de seis áreas: Computación,
de
Lingüística, Psicología Cognoscitiva,
presentados, como lo han sido los
Neurociencia,
del procesamiento de la información
Antropología
y
Filosofía.
la
mente-cerebro
aquí
y como los de la neurobiología cognitiva,
resultan
fundamentales
La Inteligencia Artificial ha hecho
para los estudios de filosofía de la
contacto con la Filosofía en muchos
mente y no se podrá hacer ninguna
puntos, tales como la lógica, la
aporte relevante a este campo si no
epistemología,
son tomados en cuenta.
la
filosofía
del
lenguaje, la filosofía de la ciencia y la filosofía de la mente. Esta última
Ha
tiene por central el problema mente-
modelos de la psico-cognoscitivos ,
cuerpo, que ha tenido una larga
como los de J.A.Anderson(48) y R.
historia en Filosofía.
Stemberg(49), así como los modelos de
La filosofía contemporánea de la 18
faltado
ontología
mencionar
subjetiva
algunos
J.
de
Searle(1980,1992)(50), los modelos
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Modelos cognoscitivos
hermenéutico-existenciales
T.
filosofía de la mente contemporánea
Winograd y F. Flores(1987)(51), y de
ha sido la esbozada por el filósofo D.
F.
Dennett(1991,1994)(54).
Varela,
E.
de
Thomson
Rosch(1993)(52),
E.
Dennett
últimos
presenta una teoría integradora para
autores buscan introducir dentro de
la explicación de la conciencia, tanto
las
la
desde el punto de vista de su
“experiencia humana” a partir de la
estructura neuronal, como desde el
tradición del budismo zen.
punto de vista psicoevolutivo(55).
Ciencias
estos
y
Cognoscitivas
Para Dennet las mentes conscientes Así
enfoques
sumamente
controversiales han sido el de
H.
humanas son máquinas virtuales más o menos seriales implantadas
Putnam(1989)(53), que se retracta
en
de su postura de los años sesenta,
paralelo
cuando
evolución(56).
postuló
el
computacional
de
Asimismo
físico
el
(1989,1994) fieramente
(54) los
enfoque
la
R.Penrose
ha
intentos
de
la
la necesidad de una nueva física para lograr los fines de la I. A. Este despertado
fieras
discusiones .
Finalmente uno de los enfoques más influyentes
en
eminentemente
suministrado
por
la
NOTAS
atacado
carácter cuántico del pensamiento y
ha
hardware
mente.
Inteligencia Artificial, postulando el
enfoque
un
Ciencias
Cognoscitivas y que se presenta como la propuesta más original a la
1.Shannon,C.E. 1938 .”A Symbolic Analysis of Relay an Switching Circuits”, tesis del M.I.T.; publicada en Transactions of American Institute of Electrical Engineers. 57, 1-11. 2.McCulloch,W y Pitts,W.1943.”A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”,Bulletin of Mathematical Biophysics,5,115-33. 3.Wiener,N.1948.Cybernetics, or Control and Communication in the Animal and the Machine, Cambridge,Mass., MIT Press.Traducción al español por
Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
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19
Modelos cognoscitivos
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E-mail:
[email protected]
Modelos cognoscitivos
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18.Idem.
Gutiérrez,C.1993ª.Epistemología e Informática.Guía de Estudio. EUNED:San José, pp.155-164. a
12.Gutiérrez,C.1993 ,Idem. 13.Massaro, D.W.1993.”Information Processing Models:Microscopes of the Mind”.en:Annual Review of Psychology. 44:383-425. 14.Cfr. Searle,J.R..1980.”Mind, Brains and Programs”,The Behavioral and Brain Sciences,3,417-57.Reimpresión en:Hofstadter,D. & D.C.Dennet.1981. The Mind’s I.Fantasies and Reflections on Self and Soul. New York,Batam Books,pp.353-373. Putnam,H.1989. Representation and Reality. Cambridge,Mass.The MIT Press. 15.Schwartz,J.T.1988.”El nuevo conexionismo: desarrollando relaciones entre la neurociencia y la inteligencia artificial”, en:Graubard,S.R..El Nuevo debate sobre la Inteligencia Artificial. Gedisa Editorial:Barcelona,1988. 16.Idem.
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Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
[email protected]
21
Modelos cognoscitivos
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37.Massaro,D.W.,1993,p.418. 38.Idem. 39.Cfr.Wiener,R.S.& L.S.Pinson.1988.An Introduction to Object-Oriented Programing and C ++ . USA-Canada: Addison-Wesley Publishing Company. Cood,P. y E.Yourdon.1991.Object-Oriented Design. U.S.A.Yordon Press. Pres.Pretince Building. 40.Churchland,P.S.(1986). Neurophilosophy. Toward a Unified Science of the Mind/Brain. The MIT Press: Cambridge: Seventh Printing, 1990.
31.Gutiérrez,C.,1993a,pp.193-194. 41.Crick,F.1994.The Astonishing Hypothesis: The Scientific Search for the Soul. New York: Charles Sribners´s son.
32.Schwartz,J.T.,1988,p.161. 33.Fodor,J.A.1983. Modularity of Mind. Cambridge, Mass.,Bradford. 34.Gardner,H.1985.Idem. 35.Fodor,J.A. y Z.W.Pylyshyn.1981.”How direct is the visual perception?:some reflections on Gibson´s ecological approach. en Cognition. 9:139-96. 36.Jackendoff,R.1987. Consciousness and the Computational Mind. Cambridge,Mass.:The MIT Press,A Bradford Book. 22
42.Edelman.G..M.1987.Neural Darwinism:The Theory of Neuronal Group Selection. New York:Basic Books. 43.Changeaux,J.P.1985.Neuronal Man. The Biology of Mind. New York:Pantheon Books. 44.Reeke,G. Y G.Edelman,1988,p.183. 45.Ibid.,pp.184-185
Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
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Modelos cognoscitivos
46.Idem.
Science of Consciousness” New York:Oxford University Press.
47.Ibid.p.197. 48.Anderson,A.R.1983.The Architecture of Cognition. Cambridge, Mass. Harvard University Press. 49.Stemberg,R.J.1983. ”Components of Human intelligence”, en Cognition,15:1-48. 50.Searle,J.R.(1992). The Rediscovery of Mind. The MIT Press, Cambridge, Third Printing.
55.Cfr.Dennett,D.C.1991. Consciousness Explained. Little, Brown and Company, Boston. Gutiérrez,C.1993b. “La explicación de la mente:A propósito de un libro de Daniel Dennet”. en Revista de Filosofía de la U.C.R. V. XXXI,No.74,Julio 1993. Beardsley,T.1996.”Dennett´s Dangerous Idea”. en: Scientific American,February. 56.Gutiérrez,C.1993a.,p.321.
51.Winograd,T. & F. Flores(1986). Understanding Computers and Cognition. A New Foundations for Design. Ablex Publishing Corporation. Norwood, New Yersey, Third Printing 1987. 52.Varela,F. J., E.Thomson, & E. Rosch(1991). The Embodied Mind. Cognitive Science and Human Experience. The MIT Press, Cambridge, 1993. 53.Putnam,1989,Idem. 54.Cfr.Penrose,R.1989.The Emperor´s New Mind. New York:Peguin Books: 1991. Penrose,R.1994.Shadows of the Mind:A Search for the Missing Rodolfo-J. Rodríguez-R E-mail:
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