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Teoría computacional de la mente

En filosofía de la mente , la teoría computacional de la mente ( TMC ), también conocida como computacionalismo , es una familia de puntos de vista que sostienen que la mente humana es un sistema de procesamiento de información y que la cognición y la conciencia juntas son una forma de computación . Está estrechamente relacionada con el funcionalismo , una teoría más amplia que define los estados mentales por lo que hacen en lugar de por lo que están hechos. [1]

Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) fueron los primeros en sugerir que la actividad neuronal es computacional. Argumentaron que los cálculos neuronales explican la cognición . [2] La teoría fue propuesta en su forma moderna por Hilary Putnam en 1967, y desarrollada por su estudiante de doctorado, filósofo y científico cognitivo Jerry Fodor en las décadas de 1960, 1970 y 1980. [3] [4] Más tarde fue criticada en la década de 1990 por el propio Putnam, John Searle y otros.

La teoría computacional de la mente sostiene que la mente es un sistema computacional que se realiza (es decir, se implementa físicamente) mediante la actividad neuronal en el cerebro. La teoría se puede elaborar de muchas maneras y varía en gran medida según cómo se entienda el término computación. La computación se entiende comúnmente en términos de máquinas de Turing que manipulan símbolos de acuerdo con una regla, en combinación con el estado interno de la máquina. El aspecto crítico de un modelo computacional de este tipo es que podemos abstraernos de los detalles físicos particulares de la máquina que está implementando el cálculo. [4] Por ejemplo, el cálculo apropiado podría implementarse mediante chips de silicio o redes neuronales biológicas, siempre que haya una serie de resultados basados ​​en manipulaciones de entradas y estados internos, realizados de acuerdo con una regla. Por lo tanto, la teoría computacional de la mente sostiene que la mente no es simplemente análoga a un programa de computadora, sino que es literalmente un sistema computacional. [4]

A menudo se dice que las teorías computacionales de la mente requieren una representación mental porque la "entrada" en un cálculo viene en forma de símbolos o representaciones de otros objetos. Una computadora no puede calcular un objeto real, sino que debe interpretar y representar el objeto en alguna forma y luego calcular la representación. La teoría computacional de la mente está relacionada con la teoría representacional de la mente en que ambas requieren que los estados mentales sean representaciones. Sin embargo, la teoría representacional de la mente cambia el enfoque a los símbolos que se manipulan. Este enfoque explica mejor la sistematicidad y la productividad. [4] En las opiniones originales de Fodor, la teoría computacional de la mente también está relacionada con el lenguaje del pensamiento . La teoría del lenguaje del pensamiento permite a la mente procesar representaciones más complejas con la ayuda de la semántica.

Trabajos recientes han sugerido que hagamos una distinción entre la mente y la cognición. Partiendo de la tradición de McCulloch y Pitts, la teoría computacional de la cognición (CTC) afirma que los cálculos neuronales explican la cognición. [2] La teoría computacional de la mente afirma que no solo la cognición, sino también la conciencia fenoménica o qualia , son computacionales. Es decir, la CTM implica CTC. Si bien la conciencia fenoménica podría cumplir algún otro papel funcional, la teoría computacional de la cognición deja abierta la posibilidad de que algunos aspectos de la mente puedan ser no computacionales. La CTC, por lo tanto, proporciona un marco explicativo importante para comprender las redes neuronales, al tiempo que evita los contraargumentos que se centran en la conciencia fenoménica.

"Metáfora informática"

La teoría computacional de la mente no es lo mismo que la metáfora de la computadora, que compara la mente con una computadora digital moderna. [5] La teoría computacional simplemente utiliza algunos de los mismos principios que se encuentran en la computación digital. [5] Mientras que la metáfora de la computadora establece una analogía entre la mente como software y el cerebro como hardware, la teoría computacional de la mente es la afirmación de que la mente es un sistema computacional. Más específicamente, afirma que una simulación computacional de una mente es suficiente para la presencia real de una mente, y que una mente realmente puede ser simulada computacionalmente.

El término "sistema computacional" no se refiere a una computadora electrónica moderna, sino a un manipulador de símbolos que sigue funciones paso a paso para calcular la entrada y generar la salida. Alan Turing describe este tipo de computadora en su concepto de máquina de Turing .

Crítica

Se han propuesto diversos argumentos contra las concepciones fisicalistas utilizadas en las teorías computacionales de la mente.

Una crítica temprana, aunque indirecta, de la teoría computacional de la mente proviene del filósofo John Searle . En su experimento mental conocido como la habitación china , Searle intenta refutar las afirmaciones de que se puede decir que los agentes con inteligencia artificial tienen intencionalidad y comprensión y que estos sistemas, porque se puede decir que son mentes en sí mismos, son suficientes para el estudio de la mente humana. [6] Searle nos pide que imaginemos que hay un hombre en una habitación sin forma de comunicarse con nadie ni con nada fuera de la habitación, excepto por un trozo de papel con símbolos escritos en él que se pasa por debajo de la puerta. Con el papel, el hombre debe usar una serie de libros de reglas proporcionados para devolver el papel que contiene diferentes símbolos. Sin que el hombre en la habitación lo sepa, estos símbolos son de un idioma chino, y este proceso genera una conversación que un hablante chino fuera de la habitación puede realmente entender. Searle sostiene que el hombre en la habitación no entiende la conversación china. Esto es esencialmente lo que nos presenta la teoría computacional de la mente: un modelo en el que la mente simplemente decodifica símbolos y produce más símbolos. Searle sostiene que esto no es una comprensión real ni una intencionalidad. Originalmente, este artículo fue escrito como un rechazo a la idea de que las computadoras funcionan como mentes.

Searle ha planteado además preguntas sobre qué constituye exactamente un cálculo:

La pared que tengo detrás de la espalda está implementando ahora mismo el programa WordStar , porque hay un patrón de movimientos de moléculas que es isomorfo con la estructura formal de WordStar. Pero si la pared está implementando WordStar, si es una pared lo suficientemente grande, está implementando cualquier programa, incluido cualquier programa implementado en el cerebro. [7]

Objeciones como la de Searle podrían llamarse objeciones de insuficiencia. Afirman que las teorías computacionales de la mente fallan porque la computación es insuficiente para explicar alguna capacidad de la mente. Los argumentos basados ​​en qualia, como el argumento del conocimiento de Frank Jackson , pueden entenderse como objeciones a las teorías computacionales de la mente de esta manera, aunque apuntan a las concepciones fisicalistas de la mente en general, y no a las teorías computacionales en particular. [ cita requerida ]

También hay objeciones que están directamente relacionadas con las teorías computacionales de la mente.

El propio Jerry Fodor sostiene que la mente está aún muy lejos de haber sido explicada por la teoría computacional de la mente. La razón principal de esta deficiencia es que la mayor parte de la cognición es abductiva y global, por lo tanto sensible a todas las posibles creencias de fondo relevantes para (des)confirmar una creencia. Esto crea, entre otros problemas, el problema del marco para la teoría computacional, porque la relevancia de una creencia no es una de sus propiedades sintácticas locales, sino que depende del contexto. [8]

El propio Putnam (véase en particular Representación y realidad y la primera parte de Renovando la filosofía ) se convirtió en un destacado crítico del computacionalismo por diversas razones, incluidas las relacionadas con los argumentos de la habitación china de Searle, cuestiones de relaciones de referencia entre mundo y palabra y pensamientos sobre el problema mente-cuerpo . En lo que respecta al funcionalismo en particular, Putnam ha afirmado en líneas similares a los argumentos de Searle, pero de forma más general, que la cuestión de si la mente humana puede implementar estados computacionales no es relevante para la cuestión de la naturaleza de la mente, porque "todo sistema abierto ordinario realiza todo autómata finito abstracto". [9] Los computacionalistas han respondido apuntando a desarrollar criterios que describan exactamente qué cuenta como una implementación. [10] [11] [12]

Roger Penrose ha propuesto la idea de que la mente humana no utiliza un procedimiento de cálculo conocido y sólido para comprender y descubrir complejidades matemáticas. Esto significaría que una computadora completa de Turing normal no sería capaz de determinar ciertas verdades matemáticas que las mentes humanas sí pueden. [13] Sin embargo, la aplicación del teorema de Gödel por parte de Penrose para demostrarlo fue ampliamente criticada y se considera errónea. [14]

Pancomputacionalismo

La teoría de la mecánica cuántica plantea una cuestión que sigue siendo objeto de debate: ¿qué es necesario para que un sistema físico (como una mente o una computadora artificial) realice cálculos? Una explicación muy sencilla se basa en una correspondencia simple entre los cálculos matemáticos abstractos y los sistemas físicos: un sistema realiza el cálculo C si y sólo si existe una correspondencia entre una secuencia de estados individualizados por C y una secuencia de estados individualizados por una descripción física del sistema. [15] [9]

Putnam (1988) y Searle (1992) sostienen que esta explicación de mapeo simple (SMA) trivializa la importancia empírica de las descripciones computacionales. [9] [16] Como lo expresó Putnam, "todo es un autómata probabilístico bajo alguna descripción". [17] Incluso las rocas, las paredes y los baldes de agua, contrariamente a las apariencias, son sistemas computacionales. Gualtiero Piccinini identifica diferentes versiones del pancomputacionalismo. [18]

En respuesta a las críticas por trivialización y para restringir la SMA, los filósofos de la mente han ofrecido diferentes explicaciones de los sistemas computacionales. Estas típicamente incluyen la explicación causal, la explicación semántica, la explicación sintáctica y la explicación mecanicista. [19] En lugar de una restricción semántica, la explicación sintáctica impone una restricción sintáctica. [19] La explicación mecanicista fue introducida por primera vez por Gualtiero Piccinini en 2007. [20]

Teóricos notables

Teorías alternativas

Véase también

Referencias

  1. ^ "Funcionalismo". Enciclopedia de Filosofía de Stanford .
  2. ^ ab Piccinini, Gualtierro y Bahar, Sonya, 2012. "Computación neuronal y teoría computacional de la cognición" en Cognitive Science. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cogs.12012
  3. ^ Putnam, Hilary, 1961. "Brains and Behavior", leído originalmente como parte del programa de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia, Sección L (Historia y Filosofía de la Ciencia), 27 de diciembre de 1961, reimpreso en Block (1983), y también junto con otros artículos sobre el tema en Putnam, Mathematics, Matter and Method (1979)
  4. ^ abcd Horst, Steven, (2005) "La teoría computacional de la mente" en The Stanford Encyclopedia of Philosophy
  5. ^ de Pinker, Steven . La tabla rasa . Nueva York: Penguin. 2002
  6. ^ Searle, JR (1980), "Mentes, cerebros y programas" (PDF) , The Behavioral and Brain Sciences , 3 (3): 417–457, doi :10.1017/S0140525X00005756, S2CID  55303721
  7. ^ Searle, JR (1992), El redescubrimiento de la mente
  8. ^ Fodor, J. (2000). La mente no funciona así: el alcance y los límites de la psicología computacional. The MIT Press. ISBN 978-0-262-56146-4.
  9. ^ abc Putnam, H. (1988). Representación y realidad . Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN 978-0-262-66074-7.OCLC 951364040  .
  10. ^ Chalmers, DJ (1996), "¿Implementa una roca cada autómata de estado finito?", Synthese , 108 (3): 309–333, CiteSeerX 10.1.1.33.5266 , doi :10.1007/BF00413692, S2CID  17751467, archivado desde el original el 20 de agosto de 2004 , consultado el 27 de mayo de 2009. 
  11. ^ Edelman, Shimon (2008), "Sobre la naturaleza de las mentes, o: verdad y consecuencias" (PDF) , Journal of Experimental and Theoretical AI , 20 (3): 181–196, CiteSeerX 10.1.1.140.2280 , doi :10.1080/09528130802319086, S2CID  754826 , consultado el 12 de junio de 2009 
  12. ^ Blackmon, James (2012). "El muro de Searle". Erkenntnis . 78 : 109-117. doi :10.1007/s10670-012-9405-4. S2CID  121512443.
  13. ^ Roger Penrose, "Mathematical Intelligence", en Jean Khalfa, editor, ¿Qué es la inteligencia?, capítulo 5, páginas 107-136. Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido, 1994
  14. ^ "La teoría computacional de la mente". Stanford Encyclopedia of Philosophy . Varios filósofos y lógicos han respondido a la crítica, argumentando que las formulaciones existentes adolecen de falacias, suposiciones que obligan a la indagación y hasta errores matemáticos evidentes [...]. Existe un amplio consenso en que esta crítica a la CCTM carece de fuerza.
  15. ^ Ullian, Joseph S. (marzo de 1971). "Hilary Putnam. Mentes y máquinas. Mentes y máquinas, editado por Alan Ross Anderson, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, Nueva Jersey, 1964, pp. 72-97. (Reimpreso de Dimensions of mind, A symposium, editado por Sidney Hook, New York University Press, Nueva York 1960, pp. 148-179.)". Revista de lógica simbólica . 36 (1): 177. doi :10.2307/2271581. ISSN  0022-4812. JSTOR  2271581.
  16. ^ Smythies, JR (noviembre de 1993). "El redescubrimiento de la mente. Por JR Searle. (Pp. 286; $22.50.) The MIT Press: Cambridge, Mass.1992". Medicina psicológica . 23 (4): 1043–1046. doi :10.1017/s0033291700026507. ISSN  0033-2917. S2CID  143359028.
  17. ^ "ARTE, MENTE Y RELIGIÓN". Libros filosóficos . 8 (3): 32. Octubre 1967. doi :10.1111/j.1468-0149.1967.tb02995.x. ISSN  0031-8051.
  18. ^ Piccinini, Gualtiero (1 de junio de 2015), "La explicación mecanicista", Physical Computation , Oxford University Press, págs. 118-151, doi :10.1093/acprof:oso/9780199658855.003.0008, ISBN 978-0-19-965885-5, consultado el 12 de diciembre de 2020
  19. ^ ab Piccinini, Gualtiero (2017), "Computación en sistemas físicos", en Zalta, Edward N. (ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (edición de verano de 2017), Metaphysics Research Lab, Stanford University , consultado el 12 de diciembre de 2020
  20. ^ Piccinini, Gualtiero (octubre de 2007). "Mecanismos computacionales*". Filosofía de la ciencia . 74 (4): 501–526. doi :10.1086/522851. ISSN  0031-8248. S2CID  12172712.

Lectura adicional

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