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1 UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO. FACULTAD DE PSICOLOGÍA TEORIA COMPUTACIONAL DE LA MENTE. Mtra. María Elena Ramos Aceves. TEMA 1. INTRODUCCIÓN. 1.1 ¿Qué es la psicología cognoscitiva?. La Psicología Cognoscitiva es un área de la Psicología que se ocupa del estudio del “conocimiento humano y sus procesos”. 1.2 La teoría computacional de la mente como una perspectiva teórica dentro del campo de la psicología cognitiva. 1.3 Relaciones Interdisciplinarias de la Psicología Cognitiva de Corte Computacional. Hemos visto que la Teoría Computacional de la Mente (de aquí en adelante TCM) es una teoría que se ubica dentro del campo de la llamada “psicología cognoscitiva”, consecuentemente está interesada en dilucidar la naturaleza del conocimiento humano y sus procesos. Siendo un poco más específicos, TCM está interesada en dilucidar cuestiones como las siguientes: ¿cómo funciona nuestro sistema perceptual? ¿cómo seleccionamos la información relevante de nuestro medio y cómo ésta se almacena en nuestra memoria? ¿en qué tipo de código o formato se almacena esta información (cuasi-lingüístico, imágenes, etc.)? ¿cómo hacemos para recuperar la información de nuestra memoria cuando la necesitamos? ¿cuáles son las capacidades de almacenamiento de nuestra memoria? ¿por qué olvidamos? ¿cuáles son los principios subyacentes a nuestras capacidades para el razonamiento, y cómo ellos nos confieren la habilidad de solucionar los problemas que enfrentamos en la vida cotidiana? ¿cómo evaluamos las distintas opciones cuando tenemos que tomar decisiones, de manera que podamos elegir las vías de acción apropiadas, en aras de alcanzar los objetivos que deseamos? ¿cómo somos capaces de planear y producir las secuencias de

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO. FACULTAD DE PSICOLOGÍA

TEORIA COMPUTACIONAL DE LA MENTE .

Mtra. María Elena Ramos Aceves.

TEMA 1. INTRODUCCIÓN.

1.1 ¿Qué es la psicología cognoscitiva?.

La Psicología Cognoscitiva es un área de la Psicología que se ocupa del estudio

del “conocimiento humano y sus procesos”.

1.2 La teoría computacional de la mente como una perspectiva teórica dentro del

campo de la psicología cognitiva.

1.3 Relaciones Interdisciplinarias de la Psicología Cognitiva de Corte

Computacional.

Hemos visto que la Teoría Computacional de la Mente (de aquí en adelante TCM)

es una teoría que se ubica dentro del campo de la llamada “psicología

cognoscitiva”, consecuentemente está interesada en dilucidar la naturaleza del

conocimiento humano y sus procesos. Siendo un poco más específicos, TCM está

interesada en dilucidar cuestiones como las siguientes: ¿cómo funciona nuestro

sistema perceptual? ¿cómo seleccionamos la información relevante de nuestro

medio y cómo ésta se almacena en nuestra memoria? ¿en qué tipo de código o

formato se almacena esta información (cuasi-lingüístico, imágenes, etc.)? ¿cómo

hacemos para recuperar la información de nuestra memoria cuando la

necesitamos? ¿cuáles son las capacidades de almacenamiento de nuestra

memoria? ¿por qué olvidamos? ¿cuáles son los principios subyacentes a nuestras

capacidades para el razonamiento, y cómo ellos nos confieren la habilidad de

solucionar los problemas que enfrentamos en la vida cotidiana? ¿cómo evaluamos

las distintas opciones cuando tenemos que tomar decisiones, de manera que

podamos elegir las vías de acción apropiadas, en aras de alcanzar los objetivos

que deseamos? ¿cómo somos capaces de planear y producir las secuencias de

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oraciones que conforman nuestro discurso cuando hablamos un lenguaje y cómo

hacemos para decodificar el discurso cuando comprendemos las emisiones de los

otros? ¿cómo se relacionan la emoción y el pensamiento? ¿cómo la cultura y el

grupo social al que pertenecemos pueden modelar nuestro pensamiento?, etc, etc.

Por supuesto, llegar a entender cómo nuestra mente-cerebro hace todas estas

cosas no es una tarea fácil. Requiere, por ende, de la colaboración de distintas

disciplinas, las cuales, al aportar elementos provenientes de diferentes

perspectivas, contribuyen a la construcción de un panorama más certero y

completo de los procesos cognitivos humanos.

Según el psicólogo Howard Gardner, la psicología cognitiva de corte

computacional mantiene relaciones interdisciplinarias con las siguientes áreas de

estudio:

Tomado de Gardner, 1985, p. 53

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Veamos cada una de estas disciplinas por vez.

FILOSOFIA.

Se sabe que la filosofía es la madre de todas las ciencias. Bueno, pues la

psicología cognoscitiva en general y TCM en particular no son una excepción.

Podemos decir que TCM mantiene vínculos con la filosofía, en primer lugar,

porque los problemas de los que TCM se ocupa le fueron heredados por la

filosofía.

Si, como ya se ha dicho, el objeto básico de estudio de TCM es el conocimiento

humano y sus procesos, este interés es un legado de la preocupación de los

filósofos (específicamente de los epistemólogos) por el conocimiento. Las

primeras indagaciones sobre la naturaleza del conocimiento datan de la

antigüedad griega y han sido el objeto de discusión filosófica por siglos hasta la

actualidad.

¿Cuál es el interés que los filósofos, específicamente los llamados epistemólogos,

tienen en el conocimiento?

La epistemología es un área de la filosofía cuyo objeto de estudio es justamente el

conocimiento y sus condiciones de validez. Expliquemos esto.

El filósofo René Descartes (1596-1650) consideró un día lo siguiente: “me

he dado cuenta de que muchas de mis creencias, las cuales yo tenía por

verdaderas, estaban equivocadas”, eso lo llevó a cuestionarse cuántas de sus

creencias eran en realidad ciertas ¿qué tal si había vivido tanto tiempo engañado

creyendo puras falsedades? ¿cómo podía él estar seguro de la verdad de sus

creencias? Estos cuestionamientos le llevaron a preocuparse por los fundamentos

últimos de todo conocimiento, entendiendo él por conocimiento, todo aquello que

podemos dar por cierto, por verdadero, infalible, incorregible, de tal manera que no

pueda ser refutado por ninguna evidencia posterior.

Descartes, en su deseo de determinar cuáles eran los fundamentos del

conocimiento propuso, como una estrategia metodológica, lo que él llamó la “duda

metódica” la cual consistía en dudar de todo aquella creencia para la que existiese

la mínima sospecha de falsedad. Siguiendo este método Descartes llegó a poner

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en duda toda aquella creencia que se apoyara en los sentidos, para él “del que

alguna vez nos ha engañado no debemos fiarnos” y es claro que los sentidos nos

engañan. Si no podemos confiar en que el mundo sea cómo nos es dado a los

sentidos ¿de qué otra manera podríamos fundamentar el conocimiento?

Descartes, después de una larga serie de consideraciones, llega a la conclusión

de que el fundamento de todo conocimiento se encuentra en la facultad de la

razón. La facultad de la razón es la que nos permitirá corregir los errores a que

pueden conducirnos nuestros sentidos.

Esta posición cartesiana, la cual ha sido clasificada como una forma de

“racionalismo”, no fue aceptada por otro grupo de filósofos llamados “empiristas”.

Para estos últimos, la fuente y fundamento de todo conocimiento debía hallarse en

la experiencia sensorial. Surge así un debate entre los partidarios de la razón por

un lado, y los partidarios de la experiencia sensorial, por el otro. Mientras que los

primeros ponían énfasis en la capacidad de razonamiento humano y en el carácter

innato de algunas de nuestra ideas, como la de Dios o ciertos principios lógicos y

geométricos; los segundos rechazaban tajantemente la existencia de ideas innatas

y postulaban que “nada puede haber en el pensamiento que no haya pasado

antes por los sentidos”.

Immanuel Kant (1724-1804) fue un filósofo muy famoso que intento poner fin a

esta polémica adoptando una posición mediadora. El sostenía que en el proceso

de conocimiento tanto el sujeto, como el objeto de conocimiento, tienen una

aportación que hacer. De tal manera que el conocimiento es el producto, tanto de

lo que es puesto en nuestra mente tras la percepción del objeto, como de lo que

es puesto por el sujeto en el objeto, dadas sus propias facultades cognoscitivas,

pues la mente del sujeto no es una tabula rasa.

Estas discusiones ocuparon por mucho tiempo a los filósofos, el problema

es que ellas estaban basadas en la especulación. Los psicólogos han retomado

estas cuestiones pero intentando darles una respuesta empírica, valiéndose de la

observación y de la investigación experimental de los hechos.

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Otra razón por la que el quehacer filosófico es relevante para la psicología

cognitiva se deriva del hecho de que la reflexión filosófica nos ayuda a aclarar y

comprender los conceptos complejos de los que se vale TCM. Tarea que no

podría realizarse echando mano de ningún tipo de observación o de investigación

de laboratorio. Para ilustrar el punto, consideremos como ejemplo las

investigaciones realizadas en el ámbito de la psicología del razonamiento. Estas

investigaciones consisten en aplicar a los sujetos todo tipo de tareas de

razonamiento, para después, tras un análisis de sus respuestas, tratar de

descubrir los principios o reglas subyacentes que conforman la competencia

humana para el razonamiento. Un remarcable resultado de estas investigaciones

es que los seres humanos razonamos de maneras que se desvían de ciertos

principios o reglas de “buen razonamiento” establecidos por la Lógica, que es la

disciplina que nos dice cuando un razonamiento es correcto o incorrecto. Este

resultado ha llevado a algunos autores a concluir que la irracionalidad humana ha

quedado experimentalmente demostrada. Otros, en cambio, han defendido la idea

de que, a pesar de los resultados de los experimentos, los seres humanos somos

racionales. La estrategia de estos autores ha sido apelar a nociones de

racionalidad distintas de la noción tradicional que se deriva de la Lógica. Ellos han

tenido que buscar una respuesta alternativa a la pregunta acerca de qué significa

ser racional.

Como podemos darnos cuenta, una cuestión de este tipo no puede ser respondida

haciendo algún tipo de observación o realizando algún experimento en el

laboratorio. Una cuestión como esta requiere, más bien, de un análisis reflexivo

acerca de la forma en que nosotros hemos decidido usar nuestros conceptos. Y es

en este momento en el que la filosofía puede sernos de gran ayuda.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

¿Qué puede aportar la Inteligencia Artificial (IA) a la comprensión del conocimiento

humano y sus procesos?

Sabemos que TCM presupone que la computadora digital es un buen modelo del

pensamiento. La aparición de las computadoras a mediados de los 50´s fue un

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factor clave para el surgimiento del enfoque cognitivo en la psicología. La

sorprendente capacidad exhibida por estas máquinas en la solución de problemas

que hasta entonces eran sólo de competencia humana, dio sustento a la

concepción de que toda inteligencia implicaba el uso y manipulación de símbolos

de acuerdo a reglas susceptibles de representación lógica o matemática.

Esta concepción nos lleva entonces a establecer una analogía entre las

computadoras y las mentes en el sentido de que ambas son “procesadores de

información”. Consecuentemente la computadora se convierte en un instrumento

fundamental para modelar (simular) los procesos cognitivos del ser humano. Es

aquí en donde entra la participación de la IA. Ella nos da las herramientas para

construir programas cada vez más complejos que nos permitan modelar procesos

psicológicos y someter así a prueba hipótesis psicológicas. Pero no sólo eso, los

programas desarrollados dentro de la IA –que pueden incluso ser creados con

fines muy diferentes del de simular procesos cognitivos humanos-- pueden llegar

a sernos útiles como una fuente de inspiración para la generación de hipótesis

sobre la cognición humana.

NEUROFISIOLOGÍA.

TCM asume que hay un nivel de investigación de lo mental que puede ser

estudiado con total independencia del nivel neurofisiológico y que es el que

propiamente compete a los psicólogos cognitivos. Una forma simple de explicar

cuál es ese nivel es apelar a la distinción entre hardware y software en una

computadora. El hardware es la estructura física de la máquina, los cables, los

circuitos integrados, los microprocesadores, etc. El software es el conjunto de

instrucciones que sigue la máquina para realizar una cierta función. Este conjunto

de instrucciones no es otra cosa que el programa que corre la computadora.

Extrapolando esta terminología computacional al ámbito de lo mental podría

entenderse a la mente misma como el software del cerebro, el cual vendría a ser

el hardware o estructura física en que se realiza el programa. Es entonces el nivel

de software el que le compete investigar al psicólogo cognitivo, para quien el

objetivo fundamental sería dilucidar cuál es el “programa que corre el cerebro”. Y

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claramente, parece ser que esta tarea puede ser realizada sin consideraciones

sobre la estructura física que da soporte a este programa. No obstante, el aceptar

esto no implica que los psicólogos cognitivos consideren que la neurofisiología es

totalmente irrelevante a su quehacer. Si bien es cierto que la psicología cognitiva y

la neurofisiología se mueven en niveles muy diferentes de análisis los cuales son

irreductibles, también es cierto que el conocimiento de muchas de las

características de un nivel de análisis puede resultar útil para obtener

conocimiento acerca del otro. Permítaseme aquí retomar un ejemplo muy

ilustrativo que dan Smith y Kosslyn en su libro Procesos Cognitivos:

“Puede reemplazarse una descripción de la función de unas tijeras por una

descripción de la disposición de los átomos de sus hojas? Está claro que

no. ¿Qué decir de la mano humana? ¿podría reemplazar una descripción

de huesos, tendones y músculos las descripciones de asir, acariciar y

remover? No. El ordenador y el cerebro no son diferentes de estos

ejemplos. Para entenderlo del todo se ha de distinguir entre un nivel

funcional de análisis (las acciones que unas tijeras y una mano realizan) y

un nivel físico de análisis (en el que se describen las propiedades físicas de

las partes que componen estos objetos)...............Aunque no se puede

reemplazar un nivel de análisis por otro, se pueden obtener conocimientos

de las características de un nivel a partir de los otros. Probablemente no se

podrían fabricar unas tijeras que funcionaran con cartón mojado: es

importante conocer las características físicas de los materiales para

comprender cómo una hoja puede tener un borde cortante (y porqué

algunos materiales son más apropiados que otros). Del mismo modo, la

estructura física de la mano es lo que le permite todas esas cosas

maravillosas: sin palma, ni dedos, ni pulgar no hay prensión caricia o

movimiento..........para entender completamente la actividad mental es

necesario considerar los mecanismos neurales que la originan lo que en

última instancia requiere comprender cómo el cerebro da lugar a la

actividad mental.”

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Concretando, puede decirse que la psicología cognoscitiva y la neurofisiología se

vinculan en el sentido de que esta última impone restricciones a la clase de teorías

cognoscitivas que pueden ser construidas, lo cual quiere decir que las teorías

cognoscitivas construidas deben ser neurofisiológicamente plausibles. Pero la

dirección de la influencia entre estas dos disciplinas también se da en el sentido

inverso: las teorías sobre procesos cognoscitivos también pueden llegar a orientar

y restringir a las teorías neurofisiológicas.

LINGÜÍSTICA.

La capacidad para el lenguaje es una de las capacidades superiores del ser

humano. Además, el lenguaje es el medio mismo en el que se expresa y comunica

todo conocimiento posible. Y puesto que la lingüística es una disciplina que se

ocupa de estudiar el lenguaje, es obvio que tiene mucho que aportar al estudio de

la capacidad humana para el lenguaje.

Es importante destacar que en algún tiempo las relaciones interdisciplinarias de la

lingüística y la psicología no fueron muy estrechas. La lingüística se ocupaba, ante

todo, de estudiar las distintas lenguas, haciendo estudios comparativos y tratando

de encontrar universales lingüísticos. Específicamente, la lingüística buscaba

identificar y clasificar los elementos componentes de la distintas lenguas: sujeto,

verbo, pronombres, artículos, etc. así como dilucidar sus respectivas gramáticas,

esto es, el conjunto de reglas que regulaban la concatenación de símbolos

(palabras) para la construcción de oraciones bien formadas. En realidad los

psicólogos y los lingüistas no tenían mucha comunicación. Fue a partir de Noam

Chomsky que este panorama cambió.

Chomsky es un lingüista que se preocupó por dar cuenta de la “productividad” del

lenguaje natural. Él se preguntaba cómo era posible que un individuo fuera capaz,

en principio, de comprender y producir un número infinito de oraciones, a partir de

un vocabulario finito. En oposición al conductismo, consideraba que la

productividad no podía ser explicada en términos de la exposición a un conjunto

limitado de contingencias de reforzamiento. Propuso entonces que la única

manera de explicar la productividad era apelar a un conjunto de reglas

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representadas en nuestra mente. De este modo, al considerar que las habilidades

lingüísticas humanas pueden ser explicadas por referencia a un sistema complejo

de reglas y principios representados en la mente de los hablantes, Chomsky

asume una posición mentalista, ubicando a la teoría lingüística dentro del ámbito

objetual de la psicología. Fue así que la psicología y la lingüística empezaron a

estrechar sus lazos.

ANTROPOLOGÍA.

Asumiendo que la “cultura” es el principal objeto de estudio de la antropología y

considerando la siguiente definición de cultura: “La cultura es la totalidad compleja

que incluye los conocimientos, creencias, artes, moral, leyes, costumbres y

cualesquiera otras capacidades y hábitos adquiridos por el hombre como miembro

de la sociedad” (Tylor), es claro que la antropología también se ocupa del

conocimiento humano.

Podemos mencionar varios temas o tópicos que interesan tanto al psicólogo

cognitivo como al antropólogo y en el que la cooperación de ambos resulta

provechosa.

- Unidad psicológica de la especie humana.

En algún tiempo los antropólogos (por ejemplo Lévy-Bruhl) consideraron que la

mente de la gente “primitiva” era muy diferente de la del europeo civilizado y que

se encontraba algunos niveles atrás en la escala evolutiva. Se creía que los

hombres primitivos tenían una mentalidad pre-lógica, consecuentemente eran

insensibles a la contradicción y eran incapaces de pensamiento abstracto. Fue

tras largas discusiones y estudios empíricos que los antropólogos (como Tylor y

Boas) se dieron cuenta de que las diferencias entre los primitivos y los civilizados

eran una cuestión de grado y que no había diferencias fundamentales....”la

estructura fundamental de la mente humana es la misma en todas partes”. Llegar

a una conclusión como esta fue fundamental para la psicología cognoscitiva, en

tanto que ésta, como ciencia, busca descubrir “principios universales” que den

cuenta del funcionamiento mental de la especie humana.

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- Lo universal y lo particular.

Los estudios transculturales de índole psicológica realizados por los antropólogos,

han aportado elementos valiosísimos para determinar hasta qué punto ciertos

procesos mentales son universales o idiosincrásicos.

- Conocimiento Innato vs. Adquirido.

El antropólogo Edward Taylor “declaraba que las capacidades humanas no

formaban parte de lo que cada individuo traía al nacer, sino que más bien

derivaban de su pertenencia a un grupo, y presumiblemente podían modificarse si

el individuo era criado en un grupo distinto, o si el grupo mismo modificaba sus

prácticas o sus valores. Este énfasis en el aprendizaje asestó un rudo golpe a la

noción de que los seres humanos se conducen como lo hacen debido a rasgos

heredados o al lugar que ocupan en la escala evolutiva”.

Por supuesto, esto que acaba de mencionarse enfatiza la perspectiva de Tylor y

de la mayoría de los antropólogos. Y es justo señalar que esta no es una posición

generalizada que acepten todos los psicólogos cognitivos. Sin embargo, es

innegable que estos discernimientos de los antropólogos, han contribuido a abrir el

debate sobre la importancia de la cultura en el moldeamiento de nuestras

capacidades cognoscitivas y han aportado elementos fundamentales para intentar

clarificar qué aspectos de nuestra cognición pueden ser atribuidos a nuestra

herencia biológica y cuáles deben ser atribuidos, más bien, a nuestra herencia

cultural.

- La relación entre pensamiento y lenguaje.

Los estudios antropológicos también han aportado elementos imprescindibles para

dirimir la cuestión, que todavía sigue siendo polémica, de si nuestro pensamiento

determina nuestro lenguaje --de modo tal que éste último no es más que un mero

reflejo del primero-- o si, por el contrario, el lenguaje que hablamos determina

nuestro pensamiento –de modo tal que los conceptos que aprendemos al

aprender un lenguaje condicionan nuestra manera de percibir y de pensar sobre el

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mundo. En relación a este punto son interesantes los estudios antropológicos

sobre las maneras en que los seres humanos de distintas culturas categorizan la

realidad (por ejemplo, los colores, las plantas, los animales, etc.)

BIBLIOGRAFÍA

Smith, E. & Kosslyn, S. (2007): Procesos Cognitivos: Modelos y Bases Neurales.

España, Pearson Prentice Hall, 2008.

Clasificación: BF311 / S57518

Gardner, Howard; (1985): La nueva ciencia de la mente. Historia de la revolución

cognitiva. Barcelona, Paidós, 1987.

Clasificación: BF311 / G373

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TEMA 2. CONTEXTUALIZACIÓN HISTÓRICA: FACTORES QUE

CONTRIBUYERON AL SURGIMIENTO DE LA VISIÓN COMPUTACI ONAL DE

LA MENTE.

La psicología cognitiva de corte computacional surgió a mediados del siglo pasado

(década de los 50’s) como resultado de la confluencia de tres factores

fundamentales:

- La inviabilidad del Conductismo.

- La Revolución de Noam Chomsky en el ámbito de la Lingüística.

- Desarrollos en Lógica y Computación.

2.1 Inviabilidad del Conductismo.

La teoría conductista, que hasta entonces había dominado el campo de la

investigación psicológica, empieza a mostrarse como una teoría inviable. Aquí

nos ocuparemos básicamente de tres argumentos que tuvieron fuerte influencia en

la desacreditación del conductismo. Pero antes de adentrarnos en ellos es

conveniente dar una breve perspectiva sobre cuáles son los principales postulados

con los que se compromete el conductismo.

El periodo de auge de la Teoría Conductista comprende las décadas de 1920,

1930 y 1940.

Principales exponentes:

-John B. Watson (1878-1958). Sus principales obras son: “La Conducta.

Introducción a la Psicología Comparada” de 1914; “La Psicología desde el punto

de vista Conductista” de 1919; y “Conductismo” de 1925.

-Burrhus F. Skinner (1904-1990). Sus principales obras son: “La Conducta de los

Organismos” (1939); “Walden Dos” (1948); “Ciencia y Conducta Humana” (1957);

“Conducta Verbal” (1957); “Más allá de la libertad y la dignidad” (1971).

Postulados Básicos del Conductismo:

- Rechazo de la Introspección.

- Rechazo de conceptos mentalistas tales como: mente, imaginación, plan,

deseo, propósito, representación mental..etc

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- Considera a los fenómenos mentales como epifenómenos.

- Métodos públicos de observación.

- Se centra exclusivamente en la conducta.

- Creencia en la supremacía y poder determinante del medio ambiente.

- Intento de imponer un rigor comparable al de la Física, la Química o la

Biología, en el estudio de la conducta humana (este intento se da como un

resultado directo de la influencia del “empirismo lógico” o “positivismo

lógico” en el ámbito de la filosofía de la ciencia).

- Rechazo total a la Teoría Psicoanalítica.

Críticas a la Introspección. (Manuel de Vega, p. 42)

- “El observador debe concentrarse al máximo en la observación y

seguimiento del fenómeno; esto no es posible en la introspección pues el

individuo debe dividir sus recursos mentales entre el fenómeno psíquico de

interés y su observación”.

- “Es preciso que cada observación se pueda repetir varias veces

(replicabilidad), y esto no es posible en las observaciones introspectivas”.

- “La introspección es siempre retrospección ya que ocurre cierto tiempo

después de la experiencia mental; es posible que esta demora produzca

olvidos o distorsiones de dicha experiencia”.

- “Muchos datos de interés psicológico simplemente no son accesibles a la

conciencia del sujeto y por tanto no son susceptibles de auto-observación”.

Pasemos ahora sí a los argumentos en contra del conductismo:

A. El Argumento de Karl Lashley. El problema del orden serial en la conducta.

“En septiembre de 1948, en el simposio de Hixon (en el Instituto de Tecnología de

California, en Pasadena), el psicólogo Karl Lashley pronunció un discurso titulado

“El problema del orden serial en la conducta”. En dicho discurso Lashley se opone

al conductismo y expresa su convicción de que cualquier teoría acerca de la

actividad humana debía dar cuenta de conductas organizadas complejas, como

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las de jugar al tenis, tocar un instrumento musical y, sobre todo, expresarse en un

lenguaje cualquiera. Para él, el conductismo no era capaz de dar cuenta de

ninguna de las conductas anteriores y en general de ninguna conducta ordenada

en forma secuencial. La razón es que estas secuencias de acciones se

desenvuelven con tanta rapidez que ningún eslabón de la cadena puede basarse

en el precedente; por ejemplo, cuando un pianista toca un arpegio, simplemente

no hay tiempo para la retroalimentación, para que un tono dependa del anterior o

refleje de algún modo su efecto, Análogamente, los errores que cometen los

individuos (por ejemplo, los deslices en el habla) suelen incluir anticipaciones de

palabras que se profieren sólo mucho después en la secuencia. Y también estos

fenómenos desafían toda explicación en términos de cadenas lineales del tipo “A

produce B”…..Según Lashley, estas secuencias de conductas deben estar

planeadas y organizadas de antemano. La organización más verosímil es de tipo

jerárquico…” (Gardner, 1985, p. 28,29)

B. La revisión de Noam Chomsky del libro de B. F. Skinner “Conducta Verbal”.

“En Conducta Verbal, Skinner defiende la idea de que la conducta verbal puede

predecirse y controlarse tras la observación y manipulación del ambiente físico del

hablante. Skinner considera que factores externos tales como la estimulación

presente y la historia de reforzamiento son de fundamental importancia.

Considera, además, que los principios generales revelados en los estudios de la

conducta animal en el laboratorio proveen las bases para entender las

complejidades de la conducta verbal. De manera confiada, Skinner sostiene haber

demostrado que la contribución del hablante es completamente trivial, y que la

predicción precisa de la conducta verbal involucra solamente la especificación de

los pocos factores externos que él ha aislado experimentalmente en organismos

inferiores.

Sin embargo, un cuidadoso análisis de este libro revela que estas asombrosas

declaraciones distan mucho de estar justificadas.

Tras un análisis de los conceptos básicos de la teoría conductual, tales como:

estímulo, respuesta, reforzador y condicionamiento, puede concluirse lo siguiente:

si nosotros tomamos esos términos en un sentido literal (es decir, como teniendo

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los significados técnicos dados en las definiciones de Skinner), entonces la

descripción que hace Skinner no abarca casi ningún aspecto de la conducta

verbal. Por otro lado, si nosotros tomamos esos términos en un sentido metafórico,

la descripción no ofrece ninguna ventaja (no es ni más científica ni más clara) en

relación con otras formulaciones tradicionales, toda vez que dichos términos

pierden su significado objetivo y caen en la vaguedad e imprecisión del lenguaje

ordinario. Expliquemos esto.

Si bien parece cierto que las nociones de estímulo, respuesta, reforzamiento, etc,

están relativamente bien definidas con respecto a los experimentos de presionar

barras y a otros similarmente restringidos, también ocurre que la extrapolación de

estas nociones a la explicación de la conducta verbal genera dificultades que

deben encararse.

Primero que todo, debe establecerse si algún evento físico al cual el organismo es

capaz de reaccionar en una ocasión dada debe ser llamado un “estímulo”, o

solamente aquel al cual el organismo de hecho reacciona. Del mismo modo, debe

establecerse si cualquier parte de la conducta debe ser llamada una “respuesta” o

solamente aquella que está conectada con el estímulo de manera legal.

En La conducta de los organismos Skinner se compromete con las definiciones

estrechas de estos términos. Una parte del ambiente y una parte de la conducta

son llamados estímulo (elicitador, discriminativo, o reforzador) y respuesta

respectivamente, pero solamente si ellos están legalmente relacionados, esto es,

si la leyes dinámicas que los relacionan muestran curvas llanas y reproducibles.

Sin embargo, el problema es que no se ha mostrado que estímulos y respuestas,

así definidos, figuren muy ampliamente en la conducta humana ordinaria. De

cualquier modo, siempre podemos tratar de mantener la legalidad de la relación

entre estímulo y respuesta, pero solamente al precio de privarlos a ellos de su

carácter objetivo.

Veamos cómo ocurre esto en el caso del concepto de “estímulo”: Skinner asume

que las respuestas verbales de un individuo están bajo el control de propiedades

extremadamente sutiles de un objeto físico o de un evento. Imaginemos, por

ejemplo, las respuestas que pueden ser dadas ante la presentación de una

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pintura: “da Vinci”, “yo pensé que a ti te gustaba el arte abstracto”, “nunca había

visto esto antes”, “hermoso”, “desentona con el tapiz”, “está inclinado”,

“¿recuerdas nuestro campamento del verano pasado?”, o cualesquiera otra cosa

que pueda venir a nuestra mente al mirar la pintura. Skinner solo podría decir que

cada una de estas respuestas está bajo el control de alguna propiedad diferente

del estímulo o del objeto físico. Si nosotros miramos una silla roja y decimos rojo,

la respuesta está bajo el control del estímulo “rojez”; si nosotros decimos silla la

respuesta está bajo el control del conjunto de propiedades “sillez” y similarmente

para cualquier otra respuesta. Este recurso es simple, pero vacío, pues aunque

nosotros podemos dar cuenta de una amplia variedad de respuestas tras la

identificación del estímulo que controla la respuesta, la palabra “estímulo” pierde

toda objetividad en este uso. El “estímulo” no es más una parte del mundo físico,

sino que éste es ubicado dentro del organismo, pues nosotros podemos identificar

el estímulo hasta que escuchamos la respuesta. Sobre la base de este ejemplo

queda claro que el término “estímulo controlador” simplemente disfraza una

completa retirada hacia una psicología mentalista. Nosotros no podemos predecir

la conducta verbal en términos del estímulo en el ambiente del hablante, ya que no

conocemos cual es el estímulo controlador hasta que el individuo responde.

Además, ya que nosotros no podemos controlar la propiedad de un objeto físico a

la cual un individuo responderá (excepto en casos sumamente artificiales), la

afirmación de Skinner de que su sistema (en tanto opuesto al tradicional) permitirá

el control práctico de la conducta verbal es completamente falso.

Otros ejemplos de estímulo controlador nos muestran esta pérdida de objetividad

del concepto y nos muestran cómo éste deja de usarse en su sentido literal para

usarse en un sentido más bien metafórico. Así, se sostiene que un sustantivo

propio es una respuesta “bajo el control de una persona o cosa específica” (como

estímulos controladores). Frecuentemente yo he usado las palabras Eisenhower y

Moscú, las cuales yo presumo son sustantivos propios si es que algo lo es, pero

yo nunca he sido estimulado por los objetos correspondientes. ¿Cómo puede

hacerse a este hecho compatible con esta definición? Supóngase que yo uso el

nombre de un amigo que no está presente ¿es éste una instancia de un sustantivo

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propio bajo el control de mi amigo como estímulo? En algún otro lado se ha

afirmado que un estímulo controla una respuesta en el sentido de que la presencia

del estímulo incrementa la probabilidad de la respuesta. Pero obviamente no es

verdad que la probabilidad de que un hablante mencione un nombre se

incremente cuando el portador de ese nombre encara al hablante. Además ¿cómo

puede el propio nombre de uno ser un sustantivo propio en este sentido? Una

multitud de cuestiones similares surgen inmediatamente. Parece que la palabra

control aquí es meramente una paráfrasis equívoca del tradicional denotar o

referir. La afirmación de que en lo que concierne al hablante, la relación de

referencia es “simplemente la probabilidad de que el hablante emita una respuesta

de una forma dada en la presencia de un estímulo con propiedades especificadas”

es seguramente incorrecta si nosotros tomamos las palabras presencia, estímulo,

y probabilidad en su sentido literal.

Y parece que en realidad no se intenta que dichas palabras sean tomadas

literalmente, lo cual se hace evidente en muchos ejemplos: Cuando un enviado

observa los eventos en un país extraño y los reporta a su regreso, su reporte está

bajo un “estímulo controlador remoto”; la oración Esto es la guerra puede ser una

respuesta a una “situación internacional confusa”; el sufijo –ed es controlado por

esa “sutil propiedad del estímulo de la cual nosotros hablamos como acción-en-el-

pasado” al igual que –s en The boy runs [El muchacho corre] está bajo el control

de características específicas de la situación tales como su actualidad. Ninguna

caracterización de la noción de estímulo controlador que esté remotamente

relacionada con el experimento de presionar la barra (o que preserve la mínima

objetividad) puede hacerse para cubrir ejemplos como estos......”

C) Noam Chomsky: el argumento de pobreza de estímulo.

Chomsky nos hace ver que la capacidad humana para entender y emitir nuevas

expresiones del lenguaje es infinita (productividad), aún cuando, durante el

proceso de aprendizaje, la exposición efectiva a contingencias lingüísticas es

limitada. Este hecho lleva a Chomsky a proponer que una explicación completa de

la capacidad humana para el uso del lenguaje debe ir más allá de los datos (o

inputs) a los que ha estado expuesto el individuo y más allá de su conducta

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efectiva. Para él, una explicación completa de la capacidad humana para el uso

del lenguaje debe además, indagar cuales son las reglas, representadas en

nuestra mente, que subyacen a la producción del lenguaje, pues sólo apelando a

estas reglas puede explicarse la productividad del lenguaje sobre la base de un

vocabulario finito.

2.2 La Revolución de Noam Chomsky en el ámbito de la Lingüística.

Otro hecho importante que sentó las bases para el surgimiento del

cognoscitivismo y en particular de la visión computacional, fue la revolución que la

teoría gramatical de Noam Chomsky impulsó en el ámbito de la Lingüística tras la

publicación de Estructuras Sintácticas en 1957.

Se considera que las razones por las que la teoría de Chomsky pudo trascender el

ámbito de la lingüística y llegar a tener tan marcada repercusión en disciplinas

como la psicología y la filosofía, son básicamente las siguientes:

• Al considerar que las habilidades lingüísticas humanas pueden ser explicadas

por referencia a un sistema complejo de reglas y principios representados en la

mente de los hablantes, Chomsky asume una posición mentalista, ubicando a

la teoría lingüística dentro del ámbito objetual de la psicología. Esto fue muy

importante en una época en que el mentalismo apenas empezaba a ganar

espacio como una empresa viable.

• Chomsky mostró la posibilidad de hacer una caracterización lógico-formal del

lenguaje. El hecho de que una facultad cognoscitiva humana tan compleja

como lo es el lenguaje, fuera susceptible de descripción lógico-formal fortaleció

la convicción en la posibilidad de una descripción lógico-formal de todas las

facultades cognoscitivas e intelectuales humanas.

2.3 Desarrollos en Lógica y en Computación.

¿QUE ES LA LOGICA? Estudio del razonamiento desde el punto de vista de si este es correcto o incorrecto.

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Durante casi dos milenios había imperado la lógica del razonamiento silogístico

desarrollada por Aristóteles. Fueron lógicos y matemáticos como Frege,

Whitehead y Russell (entre otros), quienes buscando los fundamentos de las

matemáticas, llegaron a desarrollar una nueva lógica. Esta nueva lógica implicaba

la manipulación de símbolos abstractos, lo que la convirtió en una herramienta

más rigurosa, más precisa y de mayor alcance para modelar las operaciones del

pensamiento.

Poco después, cuando empezaron a diseñarse las primeras computadoras, la

lógica jugó un rol de fundamental relevancia, pues llegó a constituirse en el

lenguaje básico de operación (y lo sigue siendo en la actualidad) de estas

máquinas. La aparición de las computadoras a mediados de los 50´s fue un factor

clave para el surgimiento del enfoque cognitivo en la psicología. La sorprendente

capacidad exhibida por estas máquinas en la solución de problemas que hasta

entonces eran sólo de competencia humana, dio sustento a la concepción de que

toda inteligencia implicaba el uso y manipulación de símbolos de acuerdo a reglas

susceptibles de representación lógica o matemática.

Desarrollos en Computación. Norbert Wiener & Julian Bigelow

Llegaron a la conclusión de que existían importantes analogías entre las características de retroalimentación de los dispositivos de la ingeniería y los procesos homeostáticos mediante los cuales el sistema nervioso de los seres humanos sustenta una actividad intencional. Al trabajar en servomecanismos (sistema electromecánico que se regula por sí mismo al detectar el error o la diferencia entre su propia actuación real y la deseada (Diccionario de la lengua española)), Wiener reflexionó sobre la naturaleza de la retroalimentación y de los sistemas de autocorrección y de autorregulación, ya fueran mecánicos o humanos En un artículo de 1943, “Conducta, propósito y teleología”; Wiener, Bigelow y Rosenblueth expusieron la idea de que los problemas de la ingeniería de control y de la ingeniería de las comunicaciones son inseparables; además, de que su eje no son las técnicas de la ingeniería eléctrica, sino algo mucho más trascendental: el mensaje, “ya sea transmitido por medios eléctricos, mecánicos o nerviosos”. Los autores incorporaron una noción entonces revolucionaria: si una máquina posee retroalimentación, es legítimo decir que “persigue metas”, y si

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es capaz de calcular la diferencia entre esas metas y su desempeño efectivo, puede luego reducir tales diferencias. Así pues, para ellos las máquinas estaban “dotadas de propósitos”. En 1948 Wiener publica Cybernetics, allí presentaba su ciencia en estos términos: “Hemos resuelto denominar “cibernética” a todo el campo de la teoría del control y la comunicación, ya se trate de la máquina o del animal”

Alan Turing (1912-1954). Matemático británico.

En 1936, Turing propuso la idea de una máquina simple capaz de realizar, en principio, cualquier cálculo concebible. Las nociones en que se fundaba esta máquina “teórica” eran muy elementales. Todo lo que se necesitaba era una cinta de longitud infinita que pudiera pasar por la máquina, donde un dispositivo de escrutinio (scanner) “leería” lo que había sobre la cinta. Esta se dividía en cuadros idénticos, cada uno de los cuales contenía o bien un espacio en blanco, o alguna especie de marca. La máquina podía desarrollar cuatro clases de movimiento con la cinta: desplazarla a la derecha, desplazarla a la izquierda, borrar la marca o imprimirla. Con sólo estas operaciones sencillas, era capaz de ejecutar cualquier clase de programa o de plan que se expresara en un código binario (por ejemplo, un código de espacios en blanco y de marcas). En términos más generales, cualquier tarea, en la medida en que uno pudiera explicitar con claridad los pasos necesarios para llevarla a cabo, podría programarse y ejecutarse en la máquina de Turing. Turing sugirió que era posible programar de tal modo una máquina de esta índole, que nadie diferenciaría sus respuestas a un interlocutor, de las que brindaría un ser humano; esta idea quedó inmortalizada como “la prueba de la máquina de Turing”, que se utiliza para refutar a cualquiera que dude de que una computadora puede realmente pensar: se dice que una máquina programada ha pasado la prueba de Turing si un observador es incapaz de distinguir sus respuestas de las de un ser humano.

John Von Neumann

Se empeñó en crear un programa para instruir a la máquina de Turing de modo tal que se reprodujera a sí misma. Estaba aquí contenida la potente idea de un programa almacenado, así, la computadora podría controlarse mediante un programa almacenado en su memoria interna, de modo que no tuviera que ser laboriosamente reprogramada para cada nueva tarea. En 1958 publica La Computadora y el Cerebro. En dicha obra

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von Neumann desarrolla temas como: el examen de diversos tipos de computadoras, la idea de programa, la operación de la memoria en las computadoras y la posibilidad de fabricar máquinas que se reprodujeran a sí mismas.

Warren McCulloch & Walter Pitts

En 1943 McCulloch y Pitts demostraron que las operaciones de una célula nerviosa y sus conexiones con otras (la llamada red neural) podían ser representadas mediante un modelo lógico. Los nervios eran equiparables a enunciados lógicos, y su propiedad de ser activados o no activados (“todo” o “nada”) era comparable a las operaciones del cálculo proposicional, donde un enunciado es o bien verdadero o bien falso. Según este modelo, la neurona era activada, y a su vez activaba a otra neurona, del mismo modo que un elemento o proposición de una secuencia lógica puede implicar alguna otra proposición. Así, ya se tratase de enunciados lógicos o de neuronas, la entidad A más la entidad B puede implicar la entidad C. Además, era verosímil establecer una analogía entre las neuronas y la lógica en términos de electricidad, vale decir, con referencia a señales que pueden pasar o no a través de un circuito. El resultado final de la demostración de McCulloch y Pitts se resume en esta frase: “Todo lo que pueda describirse de manera exhaustiva e inequívoca…es materializable mediante una red neural finita adecuada”. Merced a la demostración de McCulloch y Pitts se abrían ahora dos caminos para la máquina de Turing: uno que apuntaba hacia el sistema nervioso, compuesto de innumerables neuronas que se atuvieran al principio de “todo o nada”; y otro que apuntaba hacia una computadora capaz de materializar cualquier proceso que pudiera ser descrito de manera inequívoca. Algunos críticos de McCulloch y Pitts señalaban que, en lugar de tratar de construir máquinas que imitaran al cerebro en un plano fisiológico, debían postularse y examinarse analogías en un nivel muy superior –por ejemplo, entre el pensar que tiene lugar en la actividad humana de resolución de problemas y las estrategias encarnadas en un programa de computadora.

Claude Shannon Ingeniero electricista.

Se le acredita la creación de la teoría de la información. El observó que podían utilizarse los principios de la lógica (en lo que respecta a la verdad y a la falsedad de las proposiciones) para describir los dos estados (abierto y cerrado, o encendido y apagado) de las llaves relés electromecánicas. En su tesis de

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maestría “Análisis simbólico de los circuitos de relé y conmutación” Shannon sostuvo que los circuitos eléctricos (del tipo de los que existen en una computadora) podían abarcar operaciones fundamentales de pensamiento. En la década siguiente, en colaboración con Warren Weaver, Shannon llegó a establecer la noción clave de la teoría de la información: que puede concebirse a esta última en forma totalmente independiente del contenido o la materia específica de que trate. Esto último dio pie para considerar a los procesos cognoscitivos con independencia de toda materialización particular de los mismos. La unidad básica de información, el bit (dígito binario), es la cantidad de información requerida para seleccionar un mensaje entre dos alternativas equiprobables.

Allen Newell & Herbert Simon

Ambos inventaron un programa (el teórico lógico. TL) para probar teoremas lógicos tomados de los Principia de Whitehead y Russell y, en 1956 hicieron la primera demostración completa de un teorema en una computadora (la “Johnniac”). Posteriormente, TL mostró 38 de los primeros 52 teoremas del capítulo dos de los Principia. Gardner cuenta que incluso una de las demostraciones de TL resultó más elegante que la ofrecida por Whitehead y Russell medio siglo antes. Newell y Simon afirmaban que sus demostraciones no se referían meramente a un pensamiento de tipo genérico sino a la clase de pensamiento que practican los seres humanos. Para ellos TL operaba mediante procedimientos que eran análogos a los utilizados por los seres humanos. Simon, en su libro “Las ciencias de lo artificial” sostiene que tanto la computadora como la mente humana debían concebirse como sistemas simbólicos, entidades materiales capaces de procesar, transformar, elaborar y manipular de diversas maneras, símbolos de diversas especies. En 1972 ambos publican su magna obra “La solución del problema humano” donde describen los programas del “resolvedor general de problemas” (RGP). El programa RGP era capaz de efectuar tareas de índole diversa como: demostrar teoremas, jugar ajedrez, o resolver acertijos como el de la Torre de Hanoi, el de misioneros y caníbales y los de la criptoaritmética (en los que las letras

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representan números, y su suma o producto da otras palabras). RGP puede considerarse como el primer programa que simuló toda una gama de comportamientos simbólicos humanos.

John McCarthy

En 1957 es el fundador y primer director de los laboratorios de IA en el Instituto de Tecnología de Massachussets, y en la Universidad de Stanford en 1963. Según testimonios, él fue el que acuñó el término inteligencia artificial Uno de sus mayores logros fue la creación de LISP (list processing), el lenguaje de computadora más difundido en el campo de la inteligencia artificial. Creía que el camino para volver inteligentes a las máquinas pasaba por un enfoque formal riguroso, en el cual los actos que componen la inteligencia son reducidos a una serie de relaciones o de axiomas lógicos que pueden expresarse en forma precisa en términos matemáticos.

BIBLIOGRAFÍA - Gardner, Howard; (1985): La nueva ciencia de la mente. Historia de la revolución cognitiva. Barcelona, Paidós, 1987. - Chomsky, N. (1959): “A Review of B. F. Skinner´s Verbal Behavior”. In: Readings in Philosophy of Psychology. Block, Ned (editor). Cambridge, Mass., Harvard University Press.

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TEMA 3. LOS PRESUPUESTOS BÁSICOS DE LA TEORÍA COMPU TACIONAL

DE LA MENTE.

María Elena Ramos Aceves.

La teoría computacional de la mente (TCM) es una concepción que emergió a

mediados del siglo XX, en gran medida, gracias al desarrollo de las computadoras.

Según esta concepción teórica, la computadora digital resulta un buen modelo de

la mente, toda vez que, concebir a la mente como una computadora ha abierto

una vía que parece promisoria para entender cuál es la naturaleza de los estados

mentales.

Podemos decir que la teoría computacional de la mente se compromete con tres

presupuestos básicos:

1) Una solución funcionalista al problema mente-cuerpo.

2) La existencia de un código de representación interno o lenguaje del

pensamiento.

3) La tesis de que los procesos mentales son computacionales.

Veamos cada uno por vez.

1. EL FUNCIONALISMO.

Se ha dicho que TCM se compromete con una solución funcionalista al problema

mente-cuerpo, por tanto, antes de entrar de lleno en la explicación de lo qué es el

funcionalismo, aclaremos cuál es el problema mente-cuerpo.

El problema mente cuerpo es básicamente el problema de explicar la naturaleza

de eso que llamamos “mente”: ¿qué es la mente? ¿existe realmente algo que

podamos llamar “la mente”? ¿se trata de una sustancia material o es inmaterial?

¿cuál es su lugar en el mundo material? ¿puede o no ser explicada en los mismos

términos en que se explican las propiedades de los objetos materiales?, etcétera.

Este tipo de preguntas han ocupado y preocupado a los seres humanos desde

hace bastantes siglos, pero es claro que estas no son preguntas fáciles. Por lo

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tanto, no debe sorprendernos que las tentativas de solución, aportadas

fundamentalmente por filósofos, disten mucho de constituir soluciones

satisfactorias capaces de generar acuerdos amplios entre los estudiosos de la

mente.

En el presente apartado revisaremos las principales soluciones al problema mente

cuerpo. Esto nos dará el contexto apropiado para comprender en qué consiste la

solución funcionalista, que es la que principalmente nos interesa.

1.1 DUALISMO SUSTANCIAL.

Podría asegurarse que la solución al problema mente cuerpo más ampliamente

difundida y aceptada por el sentido común, y especialmente por las personas con

fuertes convicciones religiosas, es la que se conoce como dualismo sustancial o

cartesiano.

El dualismo cartesiano –que como su nombre nos indica, fue propuesto por el

filósofo René Descartes (siglo XVII)— sostiene que la mente es una sustancia

inmaterial, y por lo tanto, no espacial, que está temporalmente unida al cuerpo. El

cuerpo, en tanto que sustancia física o material tendrá que perecer; en cambio, la

mente, en tanto que sustancia inmaterial, tiene una existencia independiente del

cuerpo y podrá sobrevivir a la muerte de éste. La mente puede entonces vivir sin

el cuerpo, pero no al revés. La mente, que es la sustancia propiamente pensante,

es la que controla al cuerpo, lo cual implica que la primera interactúa con el

segundo de una manera causal y sistemática. Descartes pensaba que esta

interacción se daba a través de la glándula pineal en el cerebro. De cualquier

manera, Descartes no nos explica en realidad cómo es que algo no físico (la

sustancia pensante) puede ser causa de algo físico (el movimiento del cuerpo) y, a

la inversa, cómo las estimulaciones de nuestros órganos sensoriales (que son algo

físico) pueden causar pensamientos (que son no físicos).

En la actualidad el dualismo cartesiano sigue siendo una visión ampliamente

aceptada en el ámbito religioso, no obstante, en el ámbito de la psicología es una

postura que no se puede tomar seriamente. ¿Por qué? Hay varios argumentos:

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A) Impotencia explicativa del dualismo.

El dualismo sustancial no va más allá de decirnos que la mente es una sustancia

inmaterial que no puede ser explicada en los mismos términos en los que se

explica la dinámica de la materia. ¿Qué nos queda entonces por hacer?

¿Debemos renunciar a cualquier tipo de explicación de lo mental? O si una

explicación de lo mental es posible ¿sobre la base de qué términos debe darse

dicha explicación? ¿tendría sentido, por ejemplo, preguntarnos sobre los

componentes no materiales que constituyen a la mente, o sobre la naturaleza de

los principios que regulan su comportamiento y su interacción con el cuerpo?

¿puede el dualismo sustancial dar cuenta de las capacidades cognoscitivas

humanas y explicar las patologías mentales? En realidad, el dualismo sustancial

nos deja con las manos vacías, pues de hecho no aporta explicación alguna.

B) Argumento de la dependencia nerviosa de todos los fenómenos mentales

conocidos.

Si en verdad nuestras capacidades cognoscitivas tales como la capacidad para el

lenguaje, para el razonamiento, la conciencia, nuestra vida emocional y afectiva,

etc. dependen de la existencia de una sustancia inmaterial independiente del

cuerpo, entonces tales capacidades tendrían que ser relativamente invulnerables a

los daños cerebrales, o a la acción de ciertos tipos de estimulación del cerebro

como es el caso cuando se estimula a éste con electrodos o mediante cierto tipo

de sustancias. Sin embargo, está más que mostrado que tales funciones

cognoscitivas sí son vulnerables al daño o a la manipulación cerebral. Parece ser

un hecho, hasta donde ahora conocemos, que todos los fenómenos mentales

dependen de funciones cerebrales.

C) Argumento de la historia evolutiva.

Si los seres humanos somos un producto de la evolución por selección natural,

entonces nuestra mente debe ser el producto de modificaciones graduales y

sutiles que fueron ocurriendo en criaturas infinitamente más simples (bacterias,

protozoarios, reptiles, etc.) que fueron evolucionando hasta llegar a nosotros. Este

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proceso evolutivo es un proceso puramente físico que no implica otra cosa que la

combinación y recombinación de moléculas. Somos entonces, como dice Paul

Churchland, “criaturas hechas de materia y no hay necesidad de postular la

existencia de sustancias inmateriales para explicarnos a nosotros mismos”.

El dualista sustancial no parece tener una manera satisfactoria de responder a las

objeciones anteriores, las cuales parecen ser contundentes en contra del dualismo

sustancial. Debemos entonces buscar otras respuestas a nuestros

cuestionamientos sobre la naturaleza de lo mental.

1.2 CONDUCTISMO FILOSOFICO.

Cotidianamente nosotros explicamos la conducta de otras personas

atribuyéndoles creencias, intenciones, motivos, y muchos otros tipos de estados

mentales. Lo que el conductismo filosófico sostiene es que ésta es una manera de

hablar equívoca en el sentido de que nos lleva a postular la existencia de

entidades mentales “fantasmales”. Sin embargo no hay necesidad de postular

estas entidades, basta con que sustituyamos nuestro lenguaje mentalista por un

lenguaje objetivo que refiera exclusivamente a las disposiciones que una persona

tiene para comportarse en situaciones observables específicas.

Pensemos, por ejemplo, en la propiedad del azúcar de ser soluble en agua.

Cuando nosotros hablamos de la solubilidad del azúcar, nosotros no pretendemos

que exista dentro del azúcar “la solubilidad” como una entidad fantasmal; más

bien, lo que queremos decir es simplemente que el azúcar tiene la disposición a

disolverse cuando ésta es puesta en agua.

Para el conductismo filosófico, lo mismo debe ser cierto de nuestro lenguaje

mentalista, cuando nosotros hablamos sobre creencias, deseos, etc. no debemos

pretender que ellos son entidades internas realmente existentes, debemos de

reconocer que lo que nosotros queremos hacer realmente cuando nos valemos de

esa clase de términos, es simplemente decir que si una cierta persona se

encontrara en una determinada circunstancia, ella actuaría de cierta manera.

Veamos un ejemplo aportado por Churchland (1984):

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Según el conductismo filosófico, cuando se dice que “Ana desea pasar sus

vacaciones en el Caribe”, en realidad se quiere decir algo como:

1. Si se le pregunta a Ana si ella desea pasar sus vacaciones en el Caribe,

ella diría que sí.

2. Si se le entregaran folletos turísticos sobre China y Jamaica, ella leería

primero los de Jamaica.

3. Si se le diera un boleto de avión para viajar el sábado a Jamaica, ella lo

aceptaría.

Así pues, para el conductismo filosófico “la mente” no es algo que cada uno de

nosotros posee, sino que se trata simplemente de un conjunto de disposiciones

para la conducta. Por lo tanto, el problema mente-cuerpo es en realidad un falso

problema.

Veamos ahora la objeciones al conductismo filosófico.

Pueden señalarse básicamente tres razones para rechazar la viabilidad de esta

postura:

1) El conductismo filosófico niega el aspecto cualitativo de nuestros estados

mentales internos, pero innegablemente ellos tienen un aspecto cualitativo, ellos

se sienten de una determinada manera. Estar triste, por ejemplo, no se reduce a

comportarse de manera pasiva y a que rueden lágrimas desde nuestros ojos.

Estar triste tiene una cualidad intrínseca, es un estado desagradable que

buscamos evitar. Una teoría apropiada de la mente no puede negar este hecho.

2) Retomando el ejemplo de Ana, es claro que las disposiciones 1, 2 y 3 arriba

señaladas no agotan todas las disposiciones para actuar que Ana puede tener

dado que ella desea pasar sus vacaciones en el Caribe. A 1, 2 y 3 podrían

agregarse un sin fin de disposiciones más. Por ejemplo, que si ella va a comprar

ropa, ella comprará ropa ligera y no ropa de invierno; o que si ella recibe una

invitación para viajar a Canadá, ella no la aceptará; o que si ella tiene viejos

amigos en Jamaica, ella buscará contactarlos nuevamente; y muchas

disposiciones más podrían ocurrírsenos. El punto es que esta lista podría ser

demasiado larga e incluso infinita. Y si en realidad no podemos contar con una

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lista finita y claramente especificable de disposiciones que agoten el significado de

“Ana desea pasar sus vacaciones en el Caribe”, entonces no es cierto que lo

expresado en nuestro lenguaje mentalista pueda traducirse completamente a un

lenguaje disposicional.

3) Siguiendo con el mismo ejemplo de Ana, si consideramos las disposiciones 1, 2

y 3 nos damos cuenta de que ellas no son necesariamente verdaderas. Para que

cada una de ellas pueda ser verdadera necesita ser complementada con

requisitos adicionales. Por ejemplo,1 arriba, es verdadera si Ana no mantiene en

secreto sus fantasías sobre las vacaciones; 2 es verdadera si Ana no está

aburrida de los folletos sobre Jamaica; 3 es verdadera si Ana no cree que el vuelo

del sábado será secuestrado. Pero recomponer de esta manera las oraciones

disposicionales implica reintroducir una serie de elementos mentales, de modo

que ya no estaríamos definiendo lo mental exclusivamente en términos de

circunstancias y conductas observables.

1.3 MATERIALISMO.

El materialismo es la alternativa general al dualismo. La postura materialista es en

esencia una postura monista, esto es, una postura que rechaza la idea de la

existencia de dos sustancias: por un lado el cuerpo (cerebro) y por otro lado la

mente. El materialismo considera a la mente como el producto resultante de la

existencia de una única sustancia material que es el cerebro. En otras palabras, el

materialismo postula que los estados mentales no son otra cosa que estados

cerebrales.

Dentro de la concepción materialista es posible distinguir tres posiciones

principales: 1) la teoría de la identidad psicofísica, 2) el materialismo eliminativo y,

3) el funcionalismo.

1.3.1 LA TEORIA DE LA IDENTIDAD PSICOFÍSICA.

La tesis fundamental de la teoría de la identidad psicofísica es la siguiente:

a) Cada tipo de estado mental es idéntico a un tipo de estado cerebral.

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A fin de entender cabalmente esta tesis debemos aclarar el significado del término

“tipo” en contraste con el significado de “caso particular” (en inglés token). Antes

de que hablemos de lo que se quiere decir cuando se habla, ya sea de un tipo de

estado mental o ya sea de un tipo de estado cerebral, permítaseme explicar el

término en un contexto diferente y más simple.

En la vida corriente, cuando nosotros hablamos de un tipo de objeto, estamos

haciendo alusión a una clase general, es decir, a un conjunto de objetos que por

sus características semejantes han sido agrupados juntos. Por ejemplo,

imaginemos que Gansito es el nombre de mi mascota e imaginemos que Gansito

es un perro dálmata. En este caso es sumamente claro que Gansito es un término

que refiere a un individuo particular, mientras que dálmata es un término que

refiere a un tipo de perro, es decir, a una clase de perros que dadas ciertas

características en común (y dadas también sus diferencias con respecto a otros

perros), han sido clasificados dentro de una misma categoría a la que llamamos

“dálmata”; y puesto que Gansito posee las características apropiadas puedo decir

que él pertenece al tipo de los dálmatas. Bueno, justamente de esta misma

manera es posible hablar de casos particulares de estados mentales y de tipos de

estados mentales (al igual que de casos particulares de estados cerebrales y de

tipos de estados cerebrales). Un caso particular de un estado mental es un estado

mental específico ocurriendo en la mente de una persona en particular y en un

tiempo en particular. Por ejemplo, si usted activa por un momento su creencia de

que “la Luna es el satélite natural de la Tierra” (espero que efectivamente esa sea

una creencia que el lector tiene) entonces usted se encontrará en este momento

particular en el estado mental de creer que la Luna es el satélite natural de la

Tierra, y este estado mental suyo será un caso particular de un estado mental. No

obstante, este estado mental particular puede ser considerado como un tipo de

estado mental, lo cual quiere decir que, dadas ciertas características1 se le puede

1 Específicamente, la característica relevante, en este caso, sería el contenido del estado mental y la actitud del sujeto hacia ese contenido. De este modo, se considera que dos estados mentales son del mismo tipo si instancian proposiciones con el mismo contenido (o significado) y si además, la actitud del sujeto (o de los sujetos) hacia la proposición en cuestión es idéntica. Por “actitud” hemos de entender cosas como las siguientes: creer que P (donde P es una proposición cualquiera), desear que P, esperar que P, temer que P, etc.

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considerar como perteneciendo a una clase general de estados mentales. Si en un

salón de clase el maestro pregunta por el satélite natural de la Tierra,

posiblemente varios estudiantes evocarán la creencia de que la Luna es el satélite

natural de la Tierra. En una situación así podría decirse que, no obstante que cada

estudiante se encuentra en un estado mental que le es propio, todos esos

estudiantes se encuentran en el mismo tipo de estado mental; a saber, en el de

creer que la Luna es el satélite natural de la Tierra.

Una vez aclarada la distinción entre caso particular y tipo estamos en condiciones

de comprender qué es lo que la teoría de la identidad afirma. Lo que la teoría de la

identidad afirma es que una clase general de estados mentales (un tipo) es

idéntica a una clase general de estados cerebrales (un tipo). Por ejemplo, que

creer que llueve es idéntico a disparo de las fibras C en cierta región X del

cerebro.

Podríamos representarlo así:

b) S cree que llueve ↔ disparo de las fibras C en la región X del cerebro de S.

Esto significa que, para cualquier sujeto (S), si él cree que llueve entonces sus

fibras C en la región X de su cerebro están disparando, y a la inversa, si las fibras

C en la región X del cerebro de S están disparando, entonces él cree que llueve.

Analizando (b), es importante notar que la oración en el lado izquierdo del símbolo

bicondicional (↔) está expresada en el lenguaje de la psicología popular2,

mientras que la oración en el lado derecho del bicondicional está expresada en el

lenguaje de la neurofisiología. Lo que (b) establece entonces es lo que se conoce

como una reducción interteórica. Una reducción interteórica busca explicar un

hecho, ya explicado por una teoría, en los términos de una teoría nueva,

presuponiendo que:

2 La psicología popular es la psicología intuitiva o de sentido común que todos los seres humanos poseemos. Se trata de un conjunto de conocimientos y principios explicativos, legados por nuestro grupo social, de los cuales nos valemos para explicar las acciones de los demás en nuestras interacciones cotidianas. Las explicaciones propias de la psicología popular apelan fundamentalmente a la atribución de creencias, deseos, esperanzas, temores, emociones, etc. como las principales fuentes causales de nuestro comportamiento.

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• La estructura de la nueva teoría refleja casi perfectamente la estructura de

la vieja teoría en el sentido de que para cada principio explicativo de la vieja

teoría, hay un principio explicativo correspondiente en la nueva teoría.

• Los principios explicativos correspondientes a ambas teorías se aplican

exactamente en los mismos casos.

• Los términos de la vieja teoría y los términos de la nueva se aplican a los

mismos objetos y/o propiedades.

• Tanto la teoría vieja como la nueva nos permiten dar cuenta de la misma

realidad, no obstante, la nueva teoría nos permitirá una descripción mucho

más clara, completa y precisa de esa realidad. Por lo tanto, la nueva teoría

será preferible a la vieja teoría.

En la ciencia las reducciones interteóricas son frecuentes y algunas de ellas nos

son más o menos familiares: por ejemplo: “la luz son ondas electromagnéticas”, “la

temperatura es promedio de energía cinética molecular”, “el sonido es un tren de

ondas de presión que se propagan por el aire” son casos de reducciones

interteóricas (ver Churchland, 1984. pp. 51-52).

Retomando nuestro punto, puede decirse que a lo que la teoría de la identidad

aspira es a una reducción interteórica, donde la “teoría” que se pretende reducir es

la psicología popular, mientras que la teoría reductora es la neurofisiología. De

este modo, siendo congruente con su tesis de que los estados mentales (tipo) son

estados cerebrales (tipo), el teórico de la identidad pretende descubrir –en la

medida en que los avances en la neurofisiología hagan esto posible-- cuáles son

las identidades entre tipos de estados mentales y tipos de estados cerebrales, lo

cual implicaría descubrir un sin fin de identidades análogas a la identidad

hipotética expresada en (b).

La teoría de la identidad psicofísica es sin duda una postura mucho más

plausible que el dualismo sustancial, en tanto que es una posición materialista (lo

cual significa que no presupone en ningún momento la existencia de sustancias

espirituales o fantasmales); en tanto que es congruente con la tesis de la

dependencia nerviosa de los fenómenos mentales; y en tanto que no desafía al

argumento evolutivo. No obstante, la teoría de la identidad enfrenta una dificultad

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que nos llevará finalmente a rechazarla. Dicha dificultad se pone de manifiesto en

el siguiente argumento:

D) Argumento de la realizabilidad múltiple de los estados mentales.

Es un hecho que los estados mentales se realizan en estructuras físicas, pero un

mismo tipo de estado mental puede ser realizado en diferentes estructuras físicas;

por lo tanto, un tipo de estado mental no tiene necesariamente que ser idéntico a

un tipo de estado físico (o en su caso cerebral).

Expliquemos esto. La mayoría de nosotros acepta que los chimpancés, los gorilas,

los perros y otras criaturas no humanas tienen estados mentales, algunos de los

cuales pueden ser del mismo tipo que los nuestros. Por ejemplo, imagine el lector

que hay un plátano frente a usted y que, de igual modo, hay un plátano frente a un

chimpancé que se encuentra sentado a un lado suyo. El estímulo visual del

plátano puede causar en usted una creencia como “ahí hay un plátano” y no es

implausible pensar que lo mismo ocurrirá en el caso del chimpancé de modo que

él crea, al igual que usted, que “ahí hay un plátano”.3 En este caso podemos

afirmar que usted y el chimpancé se encuentran en el mismo tipo de estado

mental, no obstante que su cerebro y el del chimpancé son algo diferentes. Si en

realidad los chimpancés, los perros y los gatos pueden tener creencias, entonces

sus estados de creencia deben realizarse físicamente en estructuras diferentes de

las nuestras, toda vez que hay diferencias estructurales entre sus cerebros y los

nuestros. Si esto último es correcto, entonces puede ocurrir que dos criaturas se

encuentren en el mismo tipo de estado mental, pero en un diferente tipo de estado

cerebral. Contrario a lo que postula la teoría de la identidad.

Otra manera de plantear la objeción en contra de la teoría de la identidad versa

así: si nosotros aceptamos que cada tipo de estado mental es idéntico a un tipo de

estado cerebral, entonces debemos aceptar la inaceptable consecuencia de que

3 Por supuesto que nadie pretende que la creencia del chimpancé se encuentre codificada en un código lingüístico como el español. Como veremos más delante, cuando veamos la tesis de Fodor sobre el lenguaje del pensamiento, se trataría de un tipo de código diferente –y seguramente mucho más básico--.

Page 34: Apuntes de TCM A

34

sólo criaturas con estructuras físicas idénticas (o muy similares) a las de nuestro

cerebro, pueden tener estados mentales. Esto excluiría, como criaturas con

pensamiento, a muchos animales e incluso a criaturas extraterrestres en las que la

química de la vida podría no estar basada en el carbono, el hidrógeno y el

oxígeno, como lo está en la Tierra; sino, pongamos por caso, en el silicio.

A la luz de las consideraciones precedentes, podemos además darnos cuenta de

que la posibilidad de construir las identidades interteóricas a las que aspira el

teórico de la identidad es realmente poco probable. En realidad es muy poco

probable, dado lo ya dicho, que el teórico de la identidad pueda establecer

correspondencias uno a uno entre las descripciones mentalistas de la psicología

popular y las descripciones físicas y estructurales de una teoría universal que

abarcara a todos los sistemas físicos posibles (cerebros humanos y no humanos,

e incluso hay quienes consideran máquinas).

1.3.2 MATERIALISMO ELIMINATIVO.

En el caso de la teoría de la identidad vimos que ella intenta hacer una reducción

interteórica, de la psicología popular a la neurofisiología. El materialista eliminativo

rechaza rotundamente que esto sea posible. El teórico de la identidad nunca podrá

construir los enunciados de identidad a que aspira, simplemente porque los

principios y postulados de la psicología popular constituyen una falsa teoría. De

ahí que la psicología popular no pueda nunca ser reducida a ninguna otra teoría y

deba, más bien, ser eliminada. Por lo tanto, la únicas explicaciones de nuestra

vida mental que debemos esperar, serán aportadas cabalmente por la

neurofisiología.

No abundaré más en esta posición, baste decir que la eliminación de la psicología

popular me parece del todo implausible.4

1.3.3 FUNCIONALISMO.

El funcionalismo es una postura fuertemente comprometida con la tesis de la

realizabilidad múltiple de los estados mentales, consecuentemente rechaza la

4 Una interesante defensa de la psicología popular puede verse en Bruner, 1990.

Page 35: Apuntes de TCM A

35

identidad tipo-tipo entre estados mentales y estados cerebrales. En su lugar, el

funcionalista se compromete con una identidad entre estados mentales y estados

cerebrales mucho más modesta y por ende más plausible: la identidad caso

particular-caso particular, la cual podemos enunciar así:

c) Cada caso particular de un estado mental es idéntico a un caso particular

de un estado cerebral.

lo cual significa que, por ejemplo, creer que llueve puede ser idéntico a disparo de

las fibras C en la región X del cerebro de Pedro, pero no así en el cerebro de

María. Creer que llueve en el caso de María es idéntico a, digamos, disparo de las

fibras B en la región Z de su cerebro.

Además de (c) el funcionalismo sostiene la siguiente tesis central:

d) Cada tipo de estado mental es idéntico a un tipo de estado funcional.

Tenemos ahora una noción nueva que aclarar, esa de estado funcional. Un buen

punto de partida será nuevamente dilucidar la noción en un contexto más simple,

para después comprender cómo se aplica en el terreno de lo mental.

Pensemos, por ejemplo, en un órgano como el corazón de una persona sana, en

comparación con un corazón artificial y en comparación con el corazón de un

pollo. Aún cuando estos tres órganos son estructuras físicas diferentes (o no del

todo idénticas), nosotros los identificamos a todos ellos como corazones,

¿porqué? bueno, pues básicamente porque todos ellos cumplen con la misma

función dentro del organismo, que es bombear la sangre. Un ejemplo análogo se

obtiene si consideramos las diferencias físicas que puede haber entre un motor de

combustión interna, un motor eléctrico y un motor de vapor. No obstante, a pesar

de estas diferencias físicas, todos estos objetos son identificados como motores

en tanto que cumplen una misma función dentro del mecanismo al que sirven.

Otro ejemplo puede ser el siguiente: pensemos en tres tipos de ratoneras: 1)

aquella consistente en una pequeña jaula en la que el ratón entra motivado por la

presencia de un pedazo de comida suspendido en un mecanismo, que al ser

movido, cerrará la puerta; 2) aquella consistente en una placa con pegamento en

la que las patas del ratón quedan adheridas, y; 3) aquella en la que el ratón, al

tratar de tomar un pedazo de comida, activa un mecanismo que liberará una barra

Page 36: Apuntes de TCM A

36

que lo aplasta por la mitad. Otra vez, al igual que en los dos ejemplos previos,

tenemos tres estructuras físicas diferentes (diferentes incluso en su grado de

crueldad); sin embargo todas ellas son identificadas como un mismo tipo de

objeto. Todas ellas son ratoneras en la medida en que cumplen una misma

función que es la de atrapar ratones.

Lo que se intenta mostrar con estos ejemplos es que un objeto puede ser

individuado como el tipo de objeto que es, más que por su estructura física, por su

función; y que a un cierto nivel de descripción, nosotros podemos dar cuenta de la

función sin apelar a la estructura física.

Ahora, llevemos esto al terreno de lo mental para aclarar qué es lo que se quiere

decir cuando se habla de un estado mental como un tipo de “estado funcional”.

Básicamente, esto significa que un caso particular de un estado mental puede ser

individuado como siendo el tipo de estado mental que es, y no otro, sobre la base

de consideraciones meramente funcionales. Esto es, sobre la base de

consideraciones sobre el rol funcional -o rol causal-5 que ese estado mental

particular juega en el sistema total de creencias, deseos y demás, del individuo.

En términos más precisos, el funcionalismo propone que un caso particular de un

estado mental se define como un tipo de estado mental, dadas las relaciones

causales que este estado mantiene con:

1) otros estados mentales

2) entradas al sistema, es decir, estimulación externa actuando sobre el

organismo.

3) salidas del sistema, es decir, acciones del organismo.

Ilustremos el punto con un ejemplo:

Supongamos que una persona se encuentra en el estado mental de creer que va a

llover (ver esquema en la siguiente página). Lo que el funcionalismo nos dice es

que esta creencia particular cuenta como la creencia de que va a llover (y no como

ninguna otra) dadas las relaciones causales que ella mantiene, por un lado, con

5 El funcionalismo identifica las nociones de rol funcional y de rol causal, ya que la función de un estado mental específico en el sistema total de estados mentales de un organismo, consiste justamente en el cumplimiento de un cierto rol causal.

Page 37: Apuntes de TCM A

37

otros estados mentales y; por otro lado, con estímulos ambientales y con la

conducta.

De este modo, podemos concebir a los estados mentales como estados insertos

en una red causal sumamente compleja que toca en ciertos puntos con el mundo

externo. Dada esta red causal, la identidad de cada estado mental queda

determinada por sus relaciones causales con entradas, con salidas y con otros

estados mentales. Retomando el ejemplo del estado mental de creer que va a

llover (B). Éste es el estado mental de creer que va a llover –y no el estado mental

de creer que la Luna.es el satélite natural de la Tierra-- justamente porque éste

mantiene las relaciones causales apropiadas para contar como un estado mental

del primer tipo; mientras que no mantiene las relaciones causales apropiadas para

contar como un estado mental del segundo tipo.

Concluyendo, para el funcionalismo, un estado mental se individua sobre la base

de su función en el sistema, y no sobre la base de su realización física específica.

De aquí que, si los estados mentales de dos o más individuos cumplen con el

mismo rol causal o funcional, podamos decir que esos individuos se encuentran

en el mismo tipo de estado mental, independientemente de cómo estos estados se

implementen físicamente en sus cerebros.

Ejemplificación esquemática de una red causal que incluye entradas (inputs), salidas (outputs) y

otros estados mentales. Las relaciones causales se representan mediante “→”.

ESTIMULO

EXTERNO:

Cielo nublado

ORGANISMO

CREENCIA (A)

CREENCIA (B)

DESEO (C)

CREENCIA (D)

El cielo está →→→→ nublado

Va a llover →→→→

No deseo →→→→ mojarme

Debo llevar paraguas

RESPUESTA:

Buscar paraguas.

Page 38: Apuntes de TCM A

38

Esta es pues la concepción funcionalista sobre la naturaleza de los estados

mentales y la razón de nuestro interés en ella en el presente texto, estriba, como

ya se dijo, en el hecho de que ésta es la posición con la que se compromete la

teoría computacional de la mente. Dicha teoría concibe a los estados mentales

como estados funcionales del cerebro; estados funcionales que, en principio,

podrían realizarse en otras estructuras físicas, tales como seres extraterrestres o

incluso máquinas.

Llegados a este punto podemos ver cómo la concepción funcionalista –y por

supuesto la visión de TCM-- son congruentes con cómo las computadoras

digitales de hecho funcionan. En las computadoras es posible distinguir entre el

programa que la máquina está ejecutando y la realización física de ese programa,

es decir, entre el conjunto de instrucciones que guían las operaciones de la

computadora y el conjunto de acontecimientos físicos ocurriendo en la red de

circuitos que constituyen su estructura física. En el vocabulario de la computación

se utiliza el termino software para hacer alusión a lo primero, y el termino

hardware para hacer alusión a lo segundo. Pues bien, extrapolando esta

terminología (y la distinción que ella conlleva) al ámbito de lo mental, podemos

decir que, tanto el funcionalismo como TCM, consideran que la mente puede ser

entendida como el software del cerebro (el cual constituiría el hardware).

Por otra parte, la tesis de la realizabilidad múltiple es más que evidente en las

computadoras. No es ninguna novedad para nosotros que dos computadoras

físicamente diferentes pueden ejecutar un mismo programa; justamente de la

misma manera en que diferentes cerebros (por ejemplo, el cerebro humano y el de

un perro, o el de cualquier otra criatura capaz de tener estados mentales) podrían

instanciar un mismo tipo de estado mental.

1.4 LAS VIRTUDES DEL FUNCIONALISMO.

Concluiré este apartado señalando dos virtudes del funcionalismo6, mismas que

han hecho de él la postura más atractiva dentro de la psicología cognoscitiva.

6 Por supuesto que el funcionalismo también tiene sus limitaciones. El lector interesado en explorarlas puede leer Las Dificultades del Funcionalismo de Ned Block (1978).

Page 39: Apuntes de TCM A

39

En primer lugar, el funcionalismo tiene la virtud de ser una postura que defiende el

“realismo de lo mental”. El realismo de lo mental es una posición que acepta a lo

estados mentales, tales como creencias, deseos, esperanzas, temores, etc. como

fenómenos genuinamente existentes, al mismo tiempo que les concede

verdaderos poderes causales, de tal modo que ellos deben jugar un papel central

en la explicación de la conducta. Por lo tanto, el funcionalismo es una posición

consistente con la psicología popular, por lo cual se contrapone con posiciones

como el conductismo filosófico o el materialismo eliminativo, las cuales son en

esencia posiciones “antirrealistas” (el antirrealismo es justamente la negación del

realismo de lo mental).

En segundo lugar, el funcionalismo tiene la virtud de especificar un nivel de

explicación de lo mental que es el nivel de explicación que propiamente compete a

la psicología.

Consideremos los siguientes niveles de explicación de lo mental:

1. explicaciones propias de la psicología popular.

2. explicaciones funcionales (nivel de explicación propio de la psicología).

3. explicaciones de la neurofisiología.

Estos tres niveles de explicación se mueven en un sentido de mayor a menor

abstracción.

Por un lado, desde la perspectiva de la teoría de la identidad sólo hay dos niveles

de explicación, el primero y el tercero, por lo tanto no hay un nivel de estudio de lo

mental que sea propiamente psicológico. Por otro lado, desde la perspectiva del

materialismo eliminativo, el panorama es todavía peor, pues el único nivel de

explicación posible es el neurofisiológico. Por lo tanto, no hay nada que

propiamente le competa hacer a la psicología. En contraste con las dos posturas

anteriores, el funcionalismo presupone que, además de las explicaciones de la

psicología popular (que son propias del sentido común) y de las explicaciones de

la neurofisiología, existe un tercer nivel de análisis y explicación de lo mental que

es el nivel funcional, el cual es el nivel de explicación propiamente psicológico.

Page 40: Apuntes de TCM A

40

2. LA TESIS DEL LENGUAJE DEL PENSAMIENTO.

El segundo presupuesto básico de TCM es que existe un código de

representación mental que constituye el medio mismo en que se realiza el

pensamiento. Aunque esta idea ya estaba presupuesta en algunas teorías

psicológicas destacadas, nunca había sido claramente especificada. Debemos al

filósofo de la mente, Jerry Fodor, el haberla hecho explícita y el haber delineado

sus consecuencias.

En El lenguaje del pensamiento (1975), Fodor nos da razones a favor de la tesis

de la existencia de un código de representación interna al que él llama “el lenguaje

del pensamiento” (LP). Una de las estrategias de Fodor para apoyar su tesis es

mostrarnos, en primer lugar, que hay algunas teorías psicológicas (ampliamente

aceptadas y plausibles) en las que los procesos cognoscitivos se conciben como

procesos computacionales; pero puesto que la computación presupone un medio

en que realizarse, estas teorías están presuponiendo también que los estados

mentales son representacionales.

Una de las teorías a las que hace alusión Fodor es la teoría de la decisión. Según

tal teoría, la conducta de un sujeto enfrentado ante múltiples alternativas de

acción, se ajusta más o menos al siguiente esquema:

1) El agente reconoce que se encuentra en una determinada situación.

2) El agente reconoce un conjunto de opciones conductuales apropiadas a

esa situación.

3) El agente prevé las consecuencias probables que se seguirían de realizar

cada una de las opciones posibles.

4) El agente atribuye un orden de preferencia a las consecuencias.

5) La elección de conducta está determinada en función de las preferencias y

probabilidades asignadas.

Obviamente, para que un modelo como éste funcione es necesario presuponer

que el agente debe de alguna manera representar la situación en que se

encuentra, las opciones conductuales posibles dada esa situación, las

consecuencias de actuar conforme a esas opciones, una determinada jerarquía de

preferencias y por supuesto su propia conducta. Finalmente debe ser capaz de

Page 41: Apuntes de TCM A

41

realizar ciertas computaciones sobre estas representaciones que le permitan

decidir una vía de acción.

Además de la teoría de la decisión, Fodor cita otra teoría psicológica: la alusiva al

aprendizaje de conceptos. Aquí él destaca el hecho de que el proceso de aprender

un concepto se define esencialmente como un proceso de formación y de

confirmación de hipótesis; haciéndonos ver, nuevamente, la necesidad de postular

un sistema representacional en el que las posibles hipótesis puedan ser

codificadas y en el que se lleven a cabo las inducciones e inferencias pertinentes.

Lo que Fodor pretende con el análisis de estas teorías es mostrar que, como una

cuestión de hecho, la tesis de la existencia de LP ya está presupuesta por teorías

prestigiadas dentro de la psicología.

Por otro lado, Fodor busca dilucidar la naturaleza de este lenguaje del

pensamiento. Muchos han pensado que este lenguaje puede, muy bien, ser el

mismo que nuestro lenguaje natural, pero Fodor se opone enérgicamente a esta

idea y nos da dos razones principales para refutarla:

1) En primer lugar él considera que tanto los niños pre-verbales como los animales

son claramente capaces en muchas actividades cognoscitivas a pesar de no

poseer ningún lenguaje. Así, una prueba obvia de que el lenguaje natural no

puede ser el código interno, es que “hay organismos no verbales que piensan”.

(Fodor, 1975. p. 74).

2) Otro argumento que Fodor construye para refutar la afirmación de que nuestro

lenguaje natural es el medio del pensamiento es el siguiente:

El aprendizaje de la lengua nativa es una cuestión de formación y de confirmación

de hipótesis (recuérdese lo dicho arriba sobre el aprendizaje de conceptos). La

visión general de cómo se da dicho aprendizaje es la siguiente:

1) El niño se plantea hipótesis acerca del significado de las expresiones.

2) Tales hipótesis son sometidas a prueba, o dicho en otros términos, a

contrastación contra la evidencia.

3) El niño acepta o rechaza las hipótesis en cuestión en función de su

concordancia con la evidencia de que dispone.

Page 42: Apuntes de TCM A

42

4) En la concepción de Fodor, puede decirse que el niño ha aprendido el

significado de una expresión, pongamos por caso “x es un perro” una vez

que él ha aprendido cual es la regla o criterio de aplicación de esa

expresión. Esto es, una vez que el niño ha aprendido a identificar

claramente cuáles son los casos o situaciones en los que dicha expresión

se aplica con verdad.

Pero, argumenta Fodor, el niño no podría seguir ninguno de los pasos anteriores si

él no dispusiera de un lenguaje previo en el que se puedan representar las

expresiones que se están aprendiendo, las distintas hipótesis acerca de cuál es su

criterio de aplicación, además de la evidencia disponible y los resultados de las

contrastaciones. Esto significa que no se puede aprender un lenguaje a menos

que ya se posea uno previamente y, por hipótesis, ese lenguaje previo no puede

ser el lenguaje natural, pues éste es justamente el que se está aprendiendo.

(Fodor, 1975; p. 77).

El supuesto fodoriano de que aprender un lenguaje requiere necesariamente un

conocimiento previo de un lenguaje anterior, ha sido criticado básicamente porque

implica un retroceso al infinito. Si pensamos en este lenguaje anterior, podríamos

postular que aprenderlo ha requerido, a su vez, del conocimiento de otro lenguaje,

y así sucesivamente hasta el infinito. La respuesta de Fodor a esta objeción es

que saber el lenguaje del pensamiento no requiere de postular un lenguaje

anterior, sencillamente porque el lenguaje del pensamiento no se aprende, y no

necesita aprenderse porque es innato.

Fodor muestra cómo es esto posible partiendo de una analogía con las

computadoras:

“Las computdoras suelen utilizar al menos dos lenguajes diferentes: un lenguaje

de input-output en el que se comunican con su entorno y un lenguaje de máquina

en el que hablan consigo mismas (es decir, en el que realizan sus

computaciones). Los compiladores median entre los dos lenguajes, especificando

bicondicionales cuya parte de la izquierda es una fórmula en el código de input-

output y cuya parte de la derecha es una fórmula en el código de máquina [...]. Lo

que quiero dejar claro es que, aunque la máquina deba tener un compilador para

Page 43: Apuntes de TCM A

43

utilizar el lenguaje de input-output, no necesita tener también un compilador para

el lenguaje de la máquina. Lo que evita que se produzca un retroceso hasta el

infinito en el caso de los compiladores, es el hecho de que la máquina está

construida para utilizar el lenguaje de máquina. Más o menos, el lenguaje de la

máquina se distingue del lenguaje de input/output en que sus fórmulas

corresponden directamente a estados y operaciones de la máquina de carácter

físico y computacionalmente pertinente [....]”. (Fodor, 1975; p. 83-84)

Aclaremos un poco esta cita. En cuanto a la terminología sólo quiero señalar que

Fodor utiliza la expresión lenguaje de input/output para referirse al lenguaje de

programación. El lenguaje de programación es aquel en el que el usuario humano

da directamente instrucciones a la computadora (o el lenguaje en el que se

codifica el “programa” que se pretende que la computadora ejecute). Los

lenguajes de programación se han inventado para mediar entre los usuarios de la

computadora y la computadora misma. Esto es necesario porque, para el

programador humano, dar instrucciones a una computadora en el lenguaje de

máquina --que es el lenguaje que la computadora puede directamente “entender”--

, sería un tarea sumamente compleja. Es entonces el objetivo de simplificar el

trabajo de los programadores lo que lleva a la construcción de lenguajes de

programación. El problema ahora es que la computadora no “entiende” el lenguaje

de programación, pues éste no es el lenguaje (o código) en que ella realiza sus

computaciones. Por lo tanto, ha sido necesaria la construcción de traductores

(llamados, en la jerga computacional, compiladores) que le permitan a la

computadora traducir las instrucciones dadas en el lenguaje de programación a un

lenguaje que ella “entiende”, esto es, al lenguaje de máquina. La computadora

manipula entonces dos lenguajes: 1) un lenguaje de programación, que es el

lenguaje con el que se comunica con el mundo exterior y, 2) el lenguaje de

máquina, que es en el que realiza todas sus operaciones. Entre los dos lenguajes

media un compilador, que no es otra cosa que un traductor. La computadora

entonces puede “entender” el lenguaje de programación en la medida en que ésta

ya posee un lenguaje previo (el lenguaje de máquina), pero la computadora no

Page 44: Apuntes de TCM A

44

requiere de un lenguaje previo para entender el lenguaje de máquina ¿porqué?

Bueno, pues porque las fórmulas o “expresiones” en este lenguaje se

corresponden directamente con operaciones de carácter físico en la máquina y,

dada la forma en que ésta ha sido construida, ese es el lenguaje que ella puede

usar.

Esta es pues la forma en la que las computadoras trabajan y que Fodor toma

como modelo para dar cuenta de las relaciones existentes entre el lenguaje

natural y el lenguaje del pensamiento, asumiendo plenamente la analogía mente-

computadora.

Según Fodor, lo que las personas hacemos cuando, por ejemplo, entendemos una

frase de nuestro idioma es primero traducirla al lenguaje del pensamiento. No

obstante, el lenguaje del pensamiento, que es el lenguaje en el que computa el

cerebro no precisa de traducción, ya que, el cerebro –dada su estructura y los

procesos físicos que realiza-- está intrínsecamente preparado para utilizar este

lenguaje (justamente de la misma manera en que una computadora está

preparada para utilizar su lenguaje de máquina).

Una vez comprendida la frase, nosotros podemos realizar una serie de

operaciones para procesar la respuesta. Por supuesto, estas operaciones se

realizan en el lenguaje del pensamiento y cuando la respuesta es alcanzada, ésta

debe de ser traducida al lenguaje natural para posteriormente ser emitida.

Quiero concluir este apartado señalando dos puntos:

1) Para TCM la mejor manera de entender el pensamiento es concebirlo como un

lenguaje. De este modo, TCM da una solución sencilla y elegante al problema de

dilucidar la relación entre pensamiento y lenguaje. Dicha relación sería

básicamente análoga a la relación de intertraducción que se da entre dos

lenguajes naturales.

2) Para TCM, una tarea importante para la psicología cognoscitiva debe ser la

descripción del lenguaje del pensamiento, dando cuenta, entre otras cosas, de sus

propiedades sintácticas y semánticas.

Page 45: Apuntes de TCM A

45

3. LOS PROCESOS MENTALES SON PROCESOS COMPUTACIONA LES.

El tercer presupuesto básico de TCM es el de que los procesos mentales son

procesos computacionales. Decir que los procesos mentales7 son

computacionales es afirmar básicamente dos cosas:

1) Que los procesos mentales son descriptibles mediante una secuencia finita

y especificable de pasos (operaciones), mecánicos en su aplicación, los

cuales implican la transformación de representaciones mentales.

2) Que las operaciones realizadas sobre representaciones o símbolos

mentales son sensitivas únicamente a las propiedades sintácticas o

formales de estos símbolos, sin consideración de sus propiedades

semánticas. De cualquier manera estas operaciones son tales que respetan

y preservan el valor semántico de los símbolos mentales.

Expliquemos este segundo punto con algo más de amplitud.

La manera más simple de explicar qué es lo que se quiere decir cuando se afirma

que los procesos mentales son procesos meramente formales (o guiados

únicamente por la estructura sintáctica), es apelar a la clase de operaciones sobre

símbolos que se ejecutan en las demostraciones de validez lógica de un

argumento. Para hacer esto será necesario que conozcamos un poquito de

Lógica.

Primero que todo, establezcamos algunos conceptos fundamentales:

La lógica es una disciplina que estudia el razonamiento desde el punto de vista de

si éste es correcto o incorrecto. Un razonamiento es el proceso mediante el cual,

un individuo llega a afirmar una proposición partiendo de la base de otras

proposiciones ya aceptadas. Los razonamientos se expresan mediante

argumentos. Los siguientes son ejemplos de argumentos:

7 Los procesos mentales han de entenderse como “operaciones” realizadas sobre representaciones mentales. Estas operaciones se conciben como estando guiadas por “reglas”.

Page 46: Apuntes de TCM A

46

a) Juan es más alto que Pedro

Pedro es más alto que María .

Juan es más alto que María

b) Todos los gorilas son primates

Todos los primates son mamíferos .

Todos los gorilas son mamíferos

c) O bien Luis estudia o bien Luis trabaja

Luis no estudia .

Luis trabaja

d) O vamos al cine o vamos al teatro

No vamos al cine .

Vamos al teatro

Un argumento puede definirse como un conjunto de oraciones algunas de las

cuales son premisas, mientras que otra es la conclusión. Las premisas son las

oraciones que son afirmadas como razones en apoyo de la conclusión, mientras

que la conclusión es la oración que establece el punto que se quiere sustentar.

La tarea de la lógica es establecer criterios (reglas) para determinar cuando un

argumento es correcto y cuando es incorrecto, es decir, cuando la conclusión se

sigue efectivamente de las premisas y cuando no.

Para alcanzar mayor rigor en su tarea, la lógica se vale de un lenguaje simbólico.

Esto implica traducir las oraciones del español en que el argumento está

expresado a oraciones del lenguaje lógico de la siguiente manera: a cada oración

simple (aquella unidad mínima que declara un hecho en el mundo y que es

susceptible de ser verdadera o falsa) del español se le asignará una letra

estableciendo así un vocabulario. Por ejemplo, si queremos simbolizar el

argumento “c” arriba, podemos utilizar el siguiente vocabulario:

p: Luis estudia q: Luis trabaja

lo cual significa que siempre que encontremos la oración simple “Luis estudia” la

reemplazaremos por “p” y siempre que encontremos la oración simple “Luis

trabaja” la reemplazaremos por “q”.

Además de letras oracionales, el lenguaje lógico utiliza símbolos de “conectivos”,

los cuales sirven para conectar o vincular oraciones para construir oraciones más

complejas. Estos símbolos son los siguientes:

(conjunción)... “y” : ∧

(disyunción)... “o” : ∨

(negación)... “no”, “no es cierto que”, “no ocurre que” : ¬

Page 47: Apuntes de TCM A

47

(condicional)... “si... entonces” : →

(bicondicional)... “si y sólo si” : ↔

Valiéndonos, específicamente de los símbolos de disyunción y de negación,

podemos simbolizar el argumento “c” en el lenguaje lógico de la siguiente manera:

c*) p ∨ q

¬ p .

q

La lógica nos dice que este es un argumento correcto dado que la conclusión se

sigue efectivamente de las premisas o, dicho en otros términos, dado que las

premisas sustentan efectivamente la conclusión. Esta relación de sustentación

entre premisas y conclusión, en el caso de este argumento que estamos

considerando, está avalada por una regla lógica particular, la regla conocida como

“silogismo disyuntivo”. La regla de silogismo disyuntivo puede expresarse así:

siempre que tengamos una disyunción (oración compleja cuyo conectivo principal

es “o”) y la negación de uno de sus disyuntos (se llama disyunto a cada una de las

oraciones componentes en una disyunción), entonces, de esas oraciones se sigue

la afirmación del disyunto no negado.

La regla de silogismo disyuntivo es una regla que se aplica a cualesquiera

premisas que tengan la misma estructura o forma de las premisas del argumento

simbólico arriba presentado (c*), independientemente del vocabulario empleado,

es decir, independientemente de cuál sea la oración simbolizada por “p” y de cuál

sea la oración simbolizada por “q”. Por ejemplo, si ahora nosotros deseamos

simbolizar el argumento “d”, puesto que el vocabulario es arbitrario, puedo ahora

utilizar un vocabulario diferente:

p: vamos al cine q: vamos al teatro

lo cual significa que he decidido que “p” ahora representará a la oración “vamos al

cine”, mientras que “q” representará a la oración “vamos al teatro”. La

simbolización lógica del argumento “d” sería entonces la siguiente:

d*) p ∨ q

¬ p .

q

Page 48: Apuntes de TCM A

48

justamente la misma simbolización del argumento “c”. Esto se debe a que las

premisas en “c” y “d”, tienen la misma estructura lógica. Por lo tanto, la regla de

silogismo disyuntivo es igualmente aplicable en ambos casos. Vemos pues que,

para cualesquiera par de premisas, si ellas tienen la misma estructura o forma

lógica que la de las premisas en c* (y en d*), entonces ellas implicarán siempre

una misma conclusión, a saber: la afirmación del disyunto no negado. Esto

ocurrirá sin importar a qué refieran o cuál es el asunto del que hablan las

oraciones involucradas; no importará si “p” está por “Luis estudia” o por “vamos al

cine” o por “2 + 3 = 5”, de igual modo no será importante por cuál oración esté “q”.

La regla de silogismo disyuntivo (así como cualquier regla lógica) es un ejemplo

muy claro de lo que es una regla “formal”, lo cual quiere decir, una regla que se

aplica a oraciones simbólicas únicamente sobre la base de su forma lógica (o

estructura) y con total independencia de su contenido (o significado).

Una vez entendido esto, estamos en condiciones de aclarar cuál es exactamente

el sentido de la afirmación de que los procesos mentales son procesos formales o

sintácticos. Básicamente, esto significa que las reglas que guían las operaciones

sobre representaciones mentales (estas últimas, dada la tesis de que el

pensamiento es en sí mismo un lenguaje, pueden ser entendidas como una

especie de “oraciones mentales”) son sensibles únicamente a la forma o

estructura sintáctica de esas representaciones. Tales reglas se aplican a las

representaciones mentales en función de la forma de estas representaciones, con

total independencia de cuál sea su contenido semántico (su significado).

Para concluir señalaré que, en la medida en que TCM sostiene que los procesos

mentales son procesos computacionales, una tarea central para el proponente de

TCM es la identificación y la descripción de las reglas que presuntamente regulan

los procesos en nuestro sistema cognitivo.

Page 49: Apuntes de TCM A

49

BIBLIOGRAFÍA.

- Bruner, Jerome (1990): “La psicología popular como instrumento de la cultura”.

En Actos de Significado. Más allá de la Revolución Cognitiva.

Madrid, Alianza Editorial, 1991.

- Churchland, Paul (1984): Materia y Conciencia. Introducción Contemporánea a la

Filosofía de la Mente. España, Gedisa Editorial, 1992

- Fodor, J.A. (1975): El lenguaje del pensamiento.

Madrid, Alianza Editorial, 1984.

- Block, N. (1978): “Las dificultades del funcionalismo”. En Rabossi, Eduardo

(compilador), Filosofía de la Mente y Ciencia Cognitiva. España, Ediciones Paidós

Ibérica, 1995.

Page 50: Apuntes de TCM A

50

TEMA 4. CONEXIONISMO.

ANTECEDENTES.

Alrededor de 1960 se produjo una breve ráfaga de entusiasmo en torno de un

mecanismo inventado por Frank Rosenblatt en la Universidad de Cornell,

denominado PERCEPTRON, cuyo propósito era reconocer letras (y otras figuras-

patrón) situadas frente a sus “ojos”. El PERCEPTRON consistía en una grilla de

cuatrocientas células fotoeléctricas, correspondientes a las neuronas de la retina;

estas células estaban conectadas con elementos asociadores cuya función

consistía en reunir los impulsos eléctricos producidos por ellas; …..Otra serie de

componentes incluían unidades de respuesta: un asociador producía una señal

únicamente en el caso de que el estímulo superará cierto umbral. (Gardner, pp.

190-191)

En la década de los 60’s el enfoque de procesamiento simbólico y el enfoque

conexionista parecían igual de promisorios. Sin embargo, hacia 1970 la

investigación en el ámbito conexionista, que poseía su paradigma en el

Perceptrón, se redujo considerablemente. Una de la razones fundamentales fue la

publicación en 1968 del libro de Marvin Minsky y Seymour Papert “Perceptrones:

una introducción a la geometría computacional” en la que se atacaba la idea del

Perceptrón, sosteniendo que estas investigaciones carecían de valor científico.

Posteriormente, la aproximación conexionista al estudio de la cognición humana

fue gradualmente revitalizada. En la actualidad constituye en enfoque prometedor

y en pleno auge.

QUE ES EL CONEXIONISMO.

El conexionismo es un movimiento en ciencia cognitiva el cual espera explicar las

habilidades intelectuales humanas usando redes neuronales artificiales. Las redes

neuronales son modelos simplificados del cerebro compuestas de un gran número

de unidades (análogas a las neuronas) junto con pesos que miden las fuerzas de

las conexiones entre las unidades. Estos pesos modelan los efectos de las

sinapsis que conectan a una neurona con otra.

Page 51: Apuntes de TCM A

51

Descripción de una red neuronal.- una red neuronal consiste de un gran número

de unidades colocadas juntas en un patrón de conexiones. Las unidades de la red

son de tres clases: 1) unidades de input, las cuales reciben la información a ser

procesada; 2) unidades de output en las cuales se encuentran los resultados del

procesamiento y 3) unidades intermedias llamadas unidades ocultas. Si una red

neuronal fuera a modelar al sistema nervioso humano, las unidades de input

serían análogas a las neuronas sensoriales, las unidades de output a las neuronas

motoras, y las unidades ocultas a todas las otras neuronas.

Cada unidad de input tiene un valor de activación que representa a alguna

característica externa a la red. Una unidad de input envía su valor de activación a

cada una de las unidades ocultas a las cuales está conectada. Cada una de estas

unidades ocultas calcula su propio valor de activación dependiendo de los valores

de activación que ésta recibe de las unidades de input. Esta señal es entonces

transmitida a las unidades de output o a otra capa de unidades ocultas. Esas

unidades ocultas computan sus valores de activación en la misma forma y envían

la señal a sus vecinas. Eventualmente, la señal de las unidades de input se

propaga a través de la red para determinar los valores de activación de todas las

unidades de output.

El patrón de activación propio de una red está determinado por los pesos, o fuerza

de las conexiones entre unidades. Los pesos pueden ser ambos: positivos o

negativos. Un peso negativo representa la inhibición de la unidad receptora dada

la actividad de la unidad que envía.

Según el conexionismo, los logros intelectuales humanos deben depender

fundamentalmente de la distribución de pesos entre las unidades.

Aprendizaje y propagación hacia atrás en redes neuronales.- encontrar el conjunto

correcto de pesos para lograr una cierta tarea es la meta central para la

investigación conexionista. Afortunadamente, se han descubierto algoritmos de

aprendizaje que pueden calcular los pesos correctos para la realización de

múltiples tareas. Uno de estos métodos de entrenamiento es llamado

“propagación hacia atrás”. Para utilizar este método se requiere de un “conjunto de

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52

entrenamiento” (training set) consistente de muchos ejemplos de inputs y sus

deseados outputs para una tarea dada. Si, por ejemplo, la tarea es distinguir

rostros masculinos de rostros femeninos, el conjunto de entrenamiento puede

contener retratos de caras junto con una indicación del sexo de la persona. Una

red que puede aprender esta tarea puede tener dos unidades de output (indicando

las categorías hombre, mujer) y muchas unidades de input, una dedicada a la

brillantez de cada píxel en el retrato. Los pesos de la red que va a ser entrenada

son inicialmente establecidos al azar, y entonces los miembros del conjunto de

entrenamiento son repetidamente expuestos a la red. Los valores para el input de

un miembro son colocados sobre las unidades input y el output de la red es

comparado con el output deseado para este miembro. Entonces todos los pesos

en la red son ajustados ligeramente en la dirección que más aproxima los valores

output de la red a los valores output deseados. Por ejemplo, cuando la cara de un

hombre es presentada a las unidades input los pesos son ajustados de modo tal

que el valor de la unidad output “hombre” se incrementa y el valor de la unidad

output “mujer” se decrementa. Después de muchas repeticiones de este proceso la

red puede aprender a producir el output deseado para cada input en el conjunto de

entrenamiento. Si el entrenamiento va bien, la red ha aprendido también a

generalizar y exhibir la conducta deseada aún para inputs y outputs que no

estaban en el conjunto de entrenamiento (otras fotografías diferentes).

El éxito en el entrenamiento de redes depende de ajustes sutiles del algoritmo y

del conjunto de entrenamiento. Típicamente, el entrenamiento implica cientos de

miles de rondas de ajuste de los pesos. Dadas las limitaciones de las

computadoras actualmente disponibles para la investigación conexionista,

entrenar una red para que ejecute una tarea interesante puede tomar días o aún

semanas. Algunas dificultades pueden resolverse cuando se utilizan circuitos en

paralelo específicamente diseñados para modelar redes neurales.

Lo que las redes neuronales pueden hacer.- mencionaremos tres experimentos

bien conocidos que han impulsado a los conexionistas a creer que las redes

neuronales son buenos modelos de la inteligencia humana:

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53

1) NETtalk.- esta red, diseñada por Sejnowski y Rosenberg en 1987, puede

leer textos en inglés. El conjunto de entrenamiento para NETtalk fue una

gran base de datos consistente de textos en inglés acoplados con su

correspondiente salida fonética (la cual se daba mediante un sintetizador de

habla). Las grabaciones de la ejecución de NETtalk en diferentes estadios

del entrenamiento son muy interesantes. En un principio el output es ruido

aleatorio. Después, la red suena como si estuviera balbuceando, después

los sonidos empiezan a asemejarse a palabras del inglés. Finalmente

NETtalk hace un buen trabajo en pronunciar (leer) el texto que le es dado.

Además, esta habilidad se generalizó a textos que no fueron presentados

en el conjunto de entrenamiento.

2) Otro modelo conexionista importante es una red entrenada por Rumelhart y

McClelland (1986) para predecir el tiempo pasado de los verbos en inglés.

El conjunto de entrenamiento consistió de un conjunto de verbos en

presente y en pasado (tanto regulares como irregulares). La red aprendió el

tiempo pasado de 460 verbos regulares en 200 rondas de entrenamiento y

llego a generalizar correctamente a verbos que no estaban presentes en el

conjunto de entrenamiento. La red también mostró una buena apreciación

de “regularidades” encontradas entre los verbos irregulares (‘send’/’sent’,

‘build’/’built’, ‘blow’/’blew’). Durante el aprendizaje, en la medida en que la

red fue expuesta a más verbos regulares que irregulares, ésta mostró una

tendencia a sobre-regularizar, i.e. a combinar ambas formas: regulares e

irregulares (‘break’/’broked’, en lugar de ‘break’/’broke’) Esto fue corregido

con más entrenamiento. Es interesante notar que los niños exhiben la

misma tendencia a sobre-regularizar durante el aprendizaje del lenguaje.

Sin embargo, hay un acalorado debate acerca de si este modelo es de

hecho un buen modelo de cómo los humanos aprenden las terminaciones

de los verbos.

3) Elman (1991) entrenó a una red para predecir la próxima palabra en una

oración del inglés. El conjunto de entrenamiento consistió de un conjunto de

oraciones del inglés las cuales fueron formadas desde un vocabulario

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54

simple de 23 palabras y un subconjunto de la gramática del inglés. Una de

las característica del modelo de Elman es el uso de conexiones recurrentes.

Los valores de las unidades ocultas son guardados en un conjunto de las

así llamadas “unidades de contexto” para ser enviadas hacia atrás al nivel

del input para la próxima ronda de procesamiento. Este “loop” hacia atrás,

desde las capas ocultas a las capas de entrada provee a la red con una

forma rudimentaria de memoria de la secuencia de palabras en la oración

input. Aunque la red no predecía exactamente cuál era la próxima palabra

en una oración (eso es una tarea imposible), la red tuvo éxito al activar,

dada la primera parte de una oración, las unidades output que son

continuaciones gramaticales de la oración, y al no activar las unidades

output que en ese punto no son continuaciones gramaticales de la oración.

Al final del entrenamiento, la red de Elman pudo generalizar a oraciones no

incluidas en el conjunto de entrenamiento.

CONTRASTES ENTRE CONEXIONISMO Y EL ENFOQUE SIMBÓLICO.

ENFOQUE SIMBOLICO. ENFOQUE CONEXIONISTA. La información se representa por cadenas de símbolos (lenguaje del pensamiento).

La información es almacenada de manera no simbólica, en los pesos o fuerza de las conexiones entre las unidades de la red neuronal.

El procesamiento de la información es secuencial y acorde con las instrucciones de un programa.

El procesamiento de la información es paralelo y está en función de la evolución dinámica y graduada de la actividad en una red neuronal.

Representación local.- los símbolos se almacenan en lugares específicos de la memoria. Las representaciones complejas tienen una estructura interna. De este modo, cuando una representación compleja es instanciada, los

Representación distribuida.- las representaciones están codificadas en los patrones de actividad de una red neuronal completa (no en la actividad de unidades individuales). Aquí no tiene caso hablar de representaciones simples y complejas (atómicas y moleculares). Las

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55

constituyentes de esa representación también se instancian. Por ejemplo, si se representa el símbolo complejo ‘Juan ama a María’ también hay una representación de los símbolos simples: ‘Juan’, ‘ama’ y ‘María’.

representaciones distribuidas para expresiones complejas como ‘Juan ama a María’ no contienen, necesariamente, ninguna representación explícita de sus partes.

FUERZAS Y DEBILIDADES DE LOS MODELOS DE REDES NEURONALES.

Fuerzas.

1) Los modelos conexionistas parecen particularmente bien adaptados a lo

que se conoce en neurología. El cerebro es en verdad una red neuronal

formada de una cantidad masiva de unidades (neuronas) y sus conexiones

(sinapsis).

2) Degradación elegante de la función.- Ante el daño la respuesta de la red

sigue siendo apropiada aunque menos precisa. Esto es congruente con la

manera en que realmente se degradan las capacidades cognitivas en

personas que sufren daño cerebral. En contraste con lo anterior, el daño

estructural (ya sea a nivel de hardware o de software) en un sistema de

procesamiento simbólico resulta típicamente en una falla catastrófica.

3) Las redes neuronales están bien adaptadas para la resolución de

problemas que demandan un procesamiento complejo en paralelo.

(ejemplo: escribir en máquina o computadora)

4) Las redes neuronales están bien adaptadas para modelar capacidades que

no pueden ser fácilmente explicitadas mediante reglas precisas o mediante

principios libres de excepción.

Debilidades.

1) La gran cantidad de repeticiones que son necesarias para el entrenamiento

de una red parece poco realista.

2) Los modelos de redes neuronales no son particularmente buenos para la

clase de procesamiento basado en reglas, que es el que se supone,

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56

subyace a la capacidad para el lenguaje, razonamiento y formas superiores

de pensamiento.

3) En tanto que el conocimiento en una red neuronal está meramente

implícito en un conjunto de pesos específicos de la tarea, no es posible

para la red comunicar ese conocimiento directamente a ninguna otra red

implicada en la solución de un problema relacionado. El conocimiento de

la red no es transferible , de modo que no es posible explotar los

resultados de un aprendizaje exitoso a fin de obviar la necesidad de un

reentrenamiento de la nueva red en ese aspecto de la tarea. Ilustremos

esto con un ejemplo: En el transcurso de los años un banco ha acumulado

una vasta base de datos acerca de quienes son buenos pagadores y

quienes no, y acerca de con quienes vale la pena arriesgarse

concediéndoles un préstamo. Sin embargo, estos datos están

desorganizados y no se ven emerger patrones claros. Los datos son

entonces usados para entrenar a una red conexionista la cual aprende a

evaluar, mucho mejor que cualquier operador del banco, cuáles son los

clientes a los que es conveniente conceder un préstamo (aquéllos con los

que vale la pena arriesgarse) y cuáles son los clientes a los que no

conviene conceder un préstamo (aquéllos con los que no deben

arriesgarse). Intentemos analizar ahora lo que la red ha aprendido. Tras

una cierta clase de análisis estadístico es posible descubrir que la red ha

aprendido a considerar el domicilio como un criterio útil y ha particionado su

dominio en “buenas direcciones” y “no tan buenas direcciones”. La red

puede llegar también a considerar criterios como estabilidad en el empleo y

nivel salarial. Imagínese ahora que esta red es una pequeña parte de un

sistema mucho mayor el cual si es capaz de comunicación real. Llámese a

este sistema “el gerente de banco”. Un banco australiano solicita a este

“gerente de banco” información sobre cuáles son las condiciones favorables

para conceder un préstamo. En otros términos, el banco australiano desea

conocer la teoría subyacente en el sistema sobre préstamos bancarios.

Como están las cosas, “el gerente de banco” no tiene nada que decir, él no

Page 57: Apuntes de TCM A

57

posee una teoría útil que pueda transmitir. Considérese ahora la tarea

relacionada de evaluar la conveniencia de los préstamos en una economía

en depresión. Aquí la estabilidad del empleo puede ser un criterio mucho

más importante que el nivel salarial (lo opuesto de lo que ocurre en una

economía en crecimiento). En el caso de las redes neuronales, el

conocimiento ganado usando los datos de una economía en apogeo no

acelerará el aprendizaje, ni reducirá el tiempo de entrenamiento, de una red

que debe funcionar en una economía en depresión. (Clark, A. & Karmiloff-

Smith, A. 1993. Ver ejemplo en pp. 490-491)

En resumen, puede decirse que el conocimiento que una red posee, una

vez que ha sido entrenada, no puede ser transferido o comunicado a otras

redes para que puedan llevar a cabo tareas relacionadas. De ahí que haya

problemas para la integración de las redes con otros subsistemas para

formar sistemas más complejos.

4) Del carácter implícito del conocimiento de una red neuronal se derivan otras

de sus limitaciones:

a) Las redes neuronales no son capaces de depurar o eliminar sus errores

sin apelar a un re-entrenamiento a gran escala. Si en el transcurso del

entrenamiento una red va por una vía sumamente equivocada no hay nada

que se pueda hacer, excepto re-entrenarla con el conjunto de ejemplos de

entrenamiento. No obstante, la manera en que los humanos eliminamos el

error está mucho más focalizada. Veamos un ejemplo, un jugador de golf

cuyo nivel de juego se deteriora repentinamente puede aislar la causa del

problema como un componente en el giro de su muñeca. Esto le habilita

para enfocar su acción en la corrección de ese error específico en lugar de

aprender a jugar golf nuevamente desde el principio. Tal focalización no es

posible para una red conexionista (de primer orden) en la cual todo el

conocimiento está inextricablemente entreverado de modo que no es

posible desempaquetar las partes de dicho conocimiento a fin de hacer

modificaciones puntuales mientras el conocimiento restante permanece

intacto.

Page 58: Apuntes de TCM A

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b) Dado lo anterior, una red no es capaz de contender con cambios

sistemáticos en la estructura de las reglas que gobiernan un dominio.

Los filósofos han llegado a interesarse en el conexionismo porque este provee una

alternativa a la teoría clásica de la mente: la visión ampliamente sostenida de que

la mente es algo análogo a una computadora digital que procesa un lenguaje

simbólico.

Exactamente cómo y a qué extensión el paradigma conexionista constituye un

desafío al enfoque clásico han sido cuestiones cálidamente debatidas en años

recientes.

Muchos conexionistas no visualizan su trabajo como un desafío al clasicismo y

algunos aceptan abiertamente la postura clásica. Los llamados conexionistas

implementacionales buscan una adecuación de los dos paradigmas. Ellos

sostienen que las redes del cerebro implementan un procesador simbólico. En

verdad, la mente es una red neuronal; pero ésta es también un procesador

simbólico a un nivel superior y más abstracto de descripción. Por lo tanto, el papel

de la investigación conexionista de acuerdo a los implementacionalistas es

descubrir cómo la maquinaria requerida para el procesamiento simbólico puede

ser forjada desde los materiales de una red neural, de modo tal que el

procesamiento clásico pueda ser reducido a la descripción de la red neural.

Sin embargo, muchos conexionistas rechazan el punto de vista implementacional.

Los conexionistas radicales se quejan de que la teoría clásica hace un mal trabajo

para explicar la degradación “graciosa” (graceful) de la función, la representación

holística de los datos, la generalización espontánea, la apreciación del contexto, y

muchas otras características de la inteligencia humana las cuales sí son

capturadas por sus modelos.

Page 59: Apuntes de TCM A

59

BIBLIOGRAFÍA.

- Clark, Andy; Karmiloff-Smith, Annette (1993): “The Cognizers Innards: A

Psychological and Philosophical Perspective on the Development of Thought”.

Mind and Language , Vol. 8, No. 4

- Garson, James; “Connectionism”; The Stanford Encyclopedia of Philosophy

(Spring 2007 Edition), Edward N. Zalta (ed.),

URL= http://plato.stanford.edu/archives/spr2007/entries/connectionism/

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60

TEMA 5. LIMITACIONES DE LA VISIÓN COMPUTACIONAL DE LA MENTE.

Experimento Mental.- La habitación china. (ver texto pp. 37-38)

Argumento de Searle:

1) La sintaxis no es suficiente para la semántica.

2) Los programas de computadora están definidos enteramente por su

estructura formal o sintáctica.

3) Las mentes tienen contenidos semánticos.

4) Por lo tanto, ningún programa de computadora es suficiente por sí mismo

para dar a un sistema una mente.

La respuesta de Jaegwon Kim.

“La conclusión que se desprende del experimento mental de la habitación china es

que la mentalidad es mucho más que manipulación sintáctica de símbolos de

acuerdo a reglas, y que no hay forma de obtener la semántica –o lo que los

símbolos significan o representan— desde su sintaxis. Esto quiere decir que el

entendimiento y otros estados y actividades mentales inteligentes no pueden

surgir de meros procesos sintácticos.

Los procesos mentales están guiados por contenidos representacionales o

significados. La creencia de que llueve causa en mí el deseo de llevar un

paraguas y esta relación causal se sostiene, en parte, porque la creencia y el

deseo tienen los contenidos particulares que ellos tienen y no otros; así mi

creencia de que llueve no causa el deseo de usar mi mejor traje para ir a trabajar,

y la creencia de que el día está soleado no causa mi deseo de llevar paraguas.

Por lo tanto, la mente es una máquina semántica, la computadora, en contraste,

es sólo una máquina sintáctica.

Así pues, el experimento de la habitación china destaca un problema legítimo

relativo al significado y a la causación mental. Sin embargo, este es un problema

general que surge para cualquier concepción materialista de la mente,

independientemente de si ésta se compromete con una visión computacional.

Considere la posición que Searle favorece: la mentalidad sólo puede surgir en

sistemas biológicos complejos como el cerebro humano. No obstante, parece ser

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que los procesos causales neurobiológicos ocurrirán sin importar lo que los

estados neuronales involucrados representen acerca del mundo o si es que ellos

representan algo en lo absoluto. Los procesos neuronales no parecen más

sensitivos al significado y al contenido representacional de lo que lo son los

procesos computacionales. Las condiciones físico-biológicas locales del cerebro,

no los estados de cosas distales representadas por ellos, son las que guían los

procesos neuronales. Si esto es así ¿no está Searle en el mismo barco que Turing

y otros computacionalistas?

Aquí se hace necesario responder a una cuestión previa muy importante: ¿cómo

es que los estados neuronales pueden representar algo? ¿cómo es que estos

estados llegan a tener el contenido particular que ellos tienen?”

BIBLIOGRAFIA.

- Kim, Jaegwon (2006): Philosophy of Mind.

U.S.A., Westview Press.

- Searle, John; (1984): “Pueden los computadores pensar? En: Mentes, Cerebros

y Ciencia. Madrid, Ediciones Cátedra, 2001

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TEMA 6. PROCESOS MENTALES.

El presente escrito tiene dos objetivos fundamentales: el primero es explicar el

concepto mismo de “proceso mental” en la perspectiva de la teoría computacional

de la mente (TCM). El segundo es dar un panorama muy general de los procesos

cognoscitivos que TCM ha buscado explicar.

Vayamos pues al primer punto. ¿Qué es un proceso mental? Iniciemos con esta

definición como punto de partida: “un proceso se entiende como una operación

específica realizada sobre representaciones mentales, la cual nos lleva a producir

nuevas representaciones”. Esta definición establece dos cosas, primero la clase

de objetos sobre los cuales actúan los procesos; estos objetos no son otra cosa

que representaciones mentales, las cuales pueden ser entendidas, dada la tesis

del lenguaje del pensamiento, como “oraciones mentales” con propiedades

sintácticas y semánticas. Los objetos del pensamiento son pues “representaciones

mentales”. La definición anterior también establece que un proceso no es otra

cosa que una operación específica, es decir una transformación de estas

representaciones de acuerdo con alguna regla o principio que puede ser

claramente establecido. De este modo, el pensamiento es el producto de una

cadena de transformaciones y manipulaciones de símbolos de acuerdo a ciertas

reglas.

Otra característica importante que hay que considerar respecto a los procesos

mentales, según los concibe la teoría computacional, es que éstos operan de

manera conjunta para llevar a cabo procesos más complejos. De este modo, las

capacidades cognoscitivas complejas pueden ser explicadas en términos de

capacidades a las que subyacen un conjunto de procesos mucho más simples, los

cuales a su vez, pueden ser explicados en términos de subprocesos más simples,

y así hasta llegar al nivel de los procesos “primitivos”, que son aquellos que ya no

pueden descomponerse en otros procesos. Según el enfoque computacional, la

explicación en el nivel de los procesos primitivos correspondería ya a

explicaciones en el nivel neurofisiológico (o de hardware) y no serían de

competencia del psicólogo cognitivo. El psicólogo cognitivo debe ocuparse de

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explicar los procesos en un nivel superior de abstracción, que es el

correspondiente al nivel de explicación “funcional” (o de software).

Para completar nuestra descripción de lo que son los procesos mentales, en la

perspectiva de TCM, resta mencionar un último punto: para TCM los procesos

mentales son procesos computacionales ¿qué quiere esto decir? Básicamente,

esto significa que las operaciones realizadas sobre representaciones o símbolos

mentales son sensitivas únicamente a las propiedades sintácticas o formales de

estos símbolos, sin consideración de sus propiedades semánticas.

Podemos concluir nuestra explicación de lo que son los procesos mentales,

retomando todas las consideraciones anteriores para ampliar nuestra primera

definición de “proceso mental” :

Un proceso se entiende como una operación específica realizada sobre

representaciones mentales, la cual nos lleva a producir nuevas representaciones.

Dicha operación se coordina con otras operaciones para dar lugar a operaciones

más complejas, las cuales se conciben como estando guiadas por reglas de

carácter estrictamente formal.

Vayamos ahora a nuestro segundo objetivo ¿Cuáles son los procesos

mentales que han buscado entender los psicólogos dentro de esta perspectiva

teórica? A continuación se expone, de una manera muy general, cuál es el

dominio de capacidades cognoscitivas (y procesos subyacentes) que los teóricos

de TCM han investigado y tratado de dilucidar.

PERCEPCIÓN.

TCM ha tratado de explicar nuestras capacidades perceptuales. El objetivo es dar

cuenta de cómo los seres humanos registramos e interpretamos la información

proveniente de nuestros sentidos.

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ATENCIÓN.

Continuamente nuestros sentidos están siendo bombardeados por un gran

número de estímulos. No obstante, sólo una parte de ellos son registrados por

nosotros; aquellos que en el momento resultan relevantes. TCM se ha preocupado

por indagar cuáles son los mecanismos que nos permiten seleccionar de manera

automática y tan eficiente la información importante, al mismo tiempo que

desechamos la que no lo es.

REPRESENTACION MENTAL.

Las teorías de la representación mental se abocan a descifrar cuál es la

naturaleza del código, o códigos, en el que nuestro conocimiento del mundo se

almacena en nuestras mentes. Se han estudiado fundamentalmente dos códigos:

el código proposicional (que es un formato cuasi lingüístico) y el código de

imágenes (que es un formato analógico).

MEMORIA.

Si el conocimiento del mundo está almacenado en nuestras mentes, es importante

entender cuáles son los mecanismos que hacen posible el registro de nueva

información (codificación), así como cuáles son los mecanismos que nos permiten

recuperar la información necesaria y traerla a la consciencia cuando la

necesitamos.

CATEGORIZACIÓN.

Nuestro entorno está poblado de un sin fin de objetos particulares y fenómenos

únicos. Si nosotros tuviéramos que enfrentarnos a este mundo infinito de

particularidades nos sería muy difícil, si no es que imposible el dominio de nuestro

entorno. Afortunadamente estos objetos en nuestro entorno poseen propiedades

en común que nos permiten organizarlos juntos o agruparlos, de modo tal que el

número de entidades que pueblan el mundo se vuelva manejable. Generamos de

este modo conceptos, los cuales nos permiten organizar el mundo que nos rodea.

Page 65: Apuntes de TCM A

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TCM busca descifrar cuáles son los procesos implicados en la formación y

adquisición de conceptos.

RAZONAMIENTO Y SOLUCION DE PROBLEMAS.

TCM ha buscado también descifrar cuáles son las reglas que subyacen a nuestra

capacidad para el razonamiento, esto es, a nuestra capacidad para establecer que

dado que ciertas oraciones son verdaderas, otras oraciones necesariamente (o

muy probablemente) deben serlo también, determinando así cuáles son las

implicaciones de lo que ya sabemos. La capacidad para el razonamiento está

estrechamente vinculada a la capacidad humana para la solución de problemas, la

cual consiste en la habilidad para encontrar los medios adecuados que nos

permitan alcanzar un objetivo deseado cuando ciertos obstáculos se interponen.

TCM también busca dilucidar cómo los seres humanos podemos hacer esto.

TOMA DE DECISIONES.

Tomar decisiones implica hacer varias cosas al mismo tiempo, tales como: 1)

identificar cuál es la situación específica en que nos encontramos; 2) dada esa

situación específica, determinar cuáles son las opciones conductuales (o vías de

acción) posibles; 3) determinar cuáles son las consecuencias probables que se

seguirían de la realización de cada vía de acción posible; 4) determinar cuál es el

valor que nosotros asignamos a cada una de las consecuencias de realizar una u

otra acción, y finalmente 5) sobre la base de los datos anteriores, “calcular” cuál es

la vía de acción más conveniente dados nuestros deseos. TCM se ha ocupado de

investigar cómo los seres humanos realizamos cada uno de estos pasos. Del

mismo modo ha tratado de indagar hasta qué punto la forma en que los seres

humanos tomamos decisiones se apega a ciertos modelos de elección racional.

LENGUAJE.

Por último, TCM ha buscado explicar la capacidad humana para producir y

comprender el número infinito de oraciones, tanto habladas como escritas, que

Page 66: Apuntes de TCM A

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pueden ser generadas en una lengua. TCM también se interesa en explicar cuáles

son las relaciones entre pensamiento y lenguaje.

Estas son pues las capacidades cognoscitivas que constituyen el dominio de

investigación y explicación propios de la teoría computacional de la mente, la cual

pretende dar cuenta de estas capacidades en términos de una serie de procesos

mentales subyacentes.