La ciencia cognitiva es el estudio científico interdisciplinario de la mente y sus procesos con aportaciones de la lingüística , la psicología , la neurociencia , la filosofía , la informática / inteligencia artificial y la antropología . [2] Examina la naturaleza, las tareas y las funciones de la cognición (en un sentido amplio). Los científicos cognitivos estudian la inteligencia y el comportamiento, centrándose en cómo los sistemas nerviosos representan, procesan y transforman la información . Las facultades mentales que interesan a los científicos cognitivos incluyen el lenguaje , la percepción , la memoria , la atención , el razonamiento y las emociones ; Para comprender estas facultades, los científicos cognitivos toman prestado de campos como la lingüística , la psicología , la inteligencia artificial , la filosofía , la neurociencia y la antropología . [3] El análisis típico de la ciencia cognitiva abarca muchos niveles de organización, desde el aprendizaje y la decisión hasta la lógica y la planificación; desde circuitos neuronales hasta organización cerebral modular. Uno de los conceptos fundamentales de la ciencia cognitiva es que "el pensamiento puede entenderse mejor en términos de estructuras representacionales en la mente y procedimientos computacionales que operan sobre esas estructuras". [3]
El objetivo de la ciencia cognitiva es comprender y formular los principios de la inteligencia con la esperanza de que esto conduzca a una mejor comprensión de la mente y del aprendizaje. Las ciencias cognitivas comenzaron como un movimiento intelectual en la década de 1950, al que a menudo se hace referencia como la revolución cognitiva . [4]
Las ciencias cognitivas comenzaron como un movimiento intelectual en la década de 1950, llamado revolución cognitiva . La ciencia cognitiva tiene una prehistoria que se remonta a los textos filosóficos griegos antiguos (ver Menón de Platón y De Anima de Aristóteles ); Filósofos modernos como Descartes , David Hume , Immanuel Kant , Benedict de Spinoza , Nicolas Malebranche , Pierre Cabanis , Leibniz y John Locke , rechazaron el escolasticismo aunque en su mayoría nunca habían leído a Aristóteles, y estaban trabajando con un conjunto completamente diferente de herramientas y conceptos centrales. que los del científico cognitivo.
La cultura moderna de la ciencia cognitiva se remonta a los primeros cibernéticos de las décadas de 1930 y 1940, como Warren McCulloch y Walter Pitts , que intentaron comprender los principios organizativos de la mente. McCulloch y Pitts desarrollaron las primeras variantes de lo que hoy se conocen como redes neuronales artificiales , modelos de computación inspirados en la estructura de las redes neuronales biológicas .
Otro precursor fue el desarrollo temprano de la teoría de la computación y la computadora digital en los años 1940 y 1950. Kurt Gödel , Alonzo Church , Alan Turing y John von Neumann desempeñaron un papel decisivo en estos desarrollos. La computadora moderna, o máquina de Von Neumann , jugaría un papel central en la ciencia cognitiva, como metáfora de la mente y como herramienta de investigación.
La primera instancia de experimentos de ciencia cognitiva realizada en una institución académica tuvo lugar en MIT Sloan School of Management , establecida por JCR Licklider que trabajaba dentro del departamento de psicología y realizaba experimentos utilizando la memoria de la computadora como modelos para la cognición humana. [5]
En 1959, Noam Chomsky publicó una crítica mordaz del libro Verbal Behavior de BF Skinner . [6] En ese momento, el paradigma conductista de Skinner dominaba el campo de la psicología en los Estados Unidos. La mayoría de los psicólogos se centraron en las relaciones funcionales entre estímulo y respuesta, sin postular representaciones internas. Chomsky argumentó que para explicar el lenguaje necesitábamos una teoría como la gramática generativa , que no sólo atribuía representaciones internas sino que caracterizaba su orden subyacente.
El término ciencia cognitiva fue acuñado por Christopher Longuet-Higgins en su comentario de 1973 sobre el informe Lighthill , que se refería al estado actual de la investigación en inteligencia artificial . [7] En la misma década, se fundaron la revista Cognitive Science y la Cognitive Science Society . [8] La reunión fundacional de la Sociedad de Ciencias Cognitivas se celebró en la Universidad de California, San Diego, en 1979, lo que dio lugar a que la ciencia cognitiva se convirtiera en una empresa visible a nivel internacional. [9] En 1972, Hampshire College inició el primer programa de educación universitaria en Ciencias Cognitivas, dirigido por Neil Stillings. En 1982, con la ayuda del profesor Stillings, Vassar College se convirtió en la primera institución del mundo en otorgar una licenciatura en Ciencias Cognitivas. [10] En 1986, se fundó el primer Departamento de Ciencias Cognitivas del mundo en la Universidad de California, San Diego . [9]
En la década de 1970 y principios de la de 1980, a medida que aumentó el acceso a las computadoras, la investigación en inteligencia artificial se expandió. Investigadores como Marvin Minsky escribirían programas informáticos en lenguajes como LISP para intentar caracterizar formalmente los pasos que siguen los seres humanos, por ejemplo, al tomar decisiones y resolver problemas, con la esperanza de comprender mejor el pensamiento humano , y también en la esperanza de crear mentes artificiales. Este enfoque se conoce como "IA simbólica".
Con el tiempo, los límites del programa de investigación de IA simbólica se hicieron evidentes. Por ejemplo, parecía poco realista enumerar exhaustivamente el conocimiento humano en una forma utilizable por un programa informático simbólico. A finales de los años 80 y 90 se vio el auge de las redes neuronales y el conexionismo como paradigma de investigación. Según este punto de vista, a menudo atribuido a James McClelland y David Rumelhart , la mente podría caracterizarse como un conjunto de asociaciones complejas, representadas como una red en capas. Los críticos argumentan que hay algunos fenómenos que se captan mejor mediante modelos simbólicos y que los modelos conexionistas suelen ser tan complejos que tienen poco poder explicativo. Recientemente se han combinado los modelos simbólico y conexionista, permitiendo aprovechar ambas formas de explicación. [11] [12] Si bien tanto el conexionismo como los enfoques simbólicos han demostrado ser útiles para probar diversas hipótesis y explorar enfoques para comprender aspectos de la cognición y las funciones cerebrales de nivel inferior, ninguno de los dos es biológicamente realista y, por lo tanto, ambos adolecen de una falta de plausibilidad neurocientífica. [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] El conexionismo ha demostrado ser útil para explorar computacionalmente cómo la cognición surge en el desarrollo y ocurre en el cerebro humano, y ha proporcionado alternativas al dominio estrictamente específico / enfoques generales de dominio. Por ejemplo, científicos como Jeff Elman, Liz Bates y Annette Karmiloff-Smith han postulado que las redes en el cerebro surgen de la interacción dinámica entre ellas y la información ambiental. [20]
Un principio central de la ciencia cognitiva es que no se puede lograr una comprensión completa de la mente/cerebro estudiando un solo nivel. Un ejemplo sería el problema de recordar un número de teléfono y recuperarlo más tarde. Un enfoque para comprender este proceso sería estudiar el comportamiento mediante la observación directa u observación naturalista . A una persona se le podría presentar un número de teléfono y pedirle que lo recuerde después de un tiempo; entonces se podría medir la precisión de la respuesta. Otro enfoque para medir la capacidad cognitiva sería estudiar la activación de neuronas individuales mientras una persona intenta recordar el número de teléfono. Ninguno de estos experimentos por sí solo explicaría completamente cómo funciona el proceso de recordar un número de teléfono. Incluso si la tecnología para mapear cada neurona del cerebro en tiempo real estuviera disponible y se supiera cuándo se activa cada neurona, aún sería imposible saber cómo una activación particular de neuronas se traduce en el comportamiento observado. Por lo tanto, es imperativo comprender cómo se relacionan estos dos niveles entre sí. Francisco Varela , en The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience , sostiene que "las nuevas ciencias de la mente necesitan ampliar su horizonte para abarcar tanto la experiencia humana vivida como las posibilidades de transformación inherentes a la experiencia humana". [21] En la visión cognitivista clásica, esto puede ser proporcionado por una explicación del proceso a nivel funcional. Estudiar un fenómeno particular desde múltiples niveles crea una mejor comprensión de los procesos que ocurren en el cerebro para dar lugar a un comportamiento particular. Marr [22] dio una famosa descripción de tres niveles de análisis:
La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario con colaboradores de diversos campos, incluida la psicología , la neurociencia , la lingüística , la filosofía de la mente , la informática , la antropología y la biología . Los científicos cognitivos trabajan colectivamente con la esperanza de comprender la mente y sus interacciones con el mundo circundante, de manera muy similar a como lo hacen otras ciencias. El campo se considera compatible con las ciencias físicas y utiliza el método científico , así como la simulación o el modelado , comparando a menudo el resultado de los modelos con aspectos de la cognición humana. Al igual que en el campo de la psicología, existen algunas dudas sobre si existe una ciencia cognitiva unificada, lo que ha llevado a algunos investigadores a preferir "ciencias cognitivas" en plural. [23] [24]
Muchos, pero no todos, que se consideran científicos cognitivos mantienen una visión funcionalista de la mente: la visión de que los estados y procesos mentales deben explicarse por su función: lo que hacen. Según la explicación de la realizabilidad múltiple del funcionalismo, incluso a los sistemas no humanos, como los robots y las computadoras, se les puede atribuir cognición.
El término "cognitivo" en "ciencia cognitiva" se utiliza para "cualquier tipo de operación o estructura mental que pueda estudiarse en términos precisos" ( Lakoff y Johnson , 1999). Esta conceptualización es muy amplia y no debe confundirse con cómo se usa "cognitivo" en algunas tradiciones de la filosofía analítica , donde "cognitivo" tiene que ver sólo con reglas formales y semántica condicional de verdad .
Las primeras entradas de la palabra " cognitivo " en el OED la interpretan en el sentido aproximado de "perteneciente a la acción o proceso de conocer" . La primera entrada, de 1586, muestra que la palabra se usó en algún momento en el contexto de las discusiones sobre las teorías platónicas del conocimiento . Sin embargo, es de suponer que la mayoría de los científicos cognitivos no creen que su campo sea el estudio de algo tan cierto como el conocimiento buscado por Platón. [25]
La ciencia cognitiva es un campo amplio y cubre una amplia gama de temas sobre cognición. Sin embargo, debe reconocerse que la ciencia cognitiva no siempre se ha preocupado por igual de todos los temas que puedan tener relevancia para la naturaleza y el funcionamiento de la mente. Los cognitivistas clásicos han restado importancia o evitado en gran medida los factores sociales y culturales, la encarnación, la emoción, la conciencia, la cognición animal y las psicologías comparada y evolutiva . Sin embargo, con el declive del conductismo , los estados internos como los afectos y las emociones, así como la conciencia y la atención encubierta volvieron a ser accesibles. Por ejemplo, las teorías de la cognición situada y encarnada tienen en cuenta el estado actual del entorno, así como el papel del cuerpo en la cognición. Con el nuevo énfasis en el procesamiento de la información, el comportamiento observable ya no era el sello distintivo de la teoría psicológica, sino el modelado o registro de estados mentales.
A continuación se detallan algunos de los principales temas que preocupan a la ciencia cognitiva. Esta no es una lista exhaustiva. Consulte la Lista de temas de ciencias cognitivas para obtener una lista de diversos aspectos del campo.
La inteligencia artificial (IA) implica el estudio de fenómenos cognitivos en máquinas. Uno de los objetivos prácticos de la IA es implementar aspectos de la inteligencia humana en las computadoras. Las computadoras también se utilizan ampliamente como herramienta para estudiar fenómenos cognitivos. El modelado computacional utiliza simulaciones para estudiar cómo se puede estructurar la inteligencia humana. [26] (Ver § Modelado computacional).
Existe cierto debate en este campo sobre si es mejor ver la mente como una enorme variedad de elementos pequeños pero individualmente débiles (es decir, neuronas), o como una colección de estructuras de nivel superior, como símbolos, esquemas, planes y reglas. La primera visión utiliza el conexionismo para estudiar la mente, mientras que la segunda enfatiza la inteligencia artificial simbólica . Una forma de ver la cuestión es si es posible simular con precisión un cerebro humano en una computadora sin simular con precisión las neuronas que componen el cerebro humano.
La atención es la selección de información importante. La mente humana es bombardeada con millones de estímulos y debe tener una forma de decidir cuál de esta información procesar. La atención a veces se ve como un foco, lo que significa que uno sólo puede iluminar un conjunto particular de información. Los experimentos que respaldan esta metáfora incluyen la tarea de escucha dicótica (Cherry, 1957) y estudios sobre ceguera por falta de atención (Mack y Rock, 1998). En la tarea de escucha dicótica, los sujetos son bombardeados con dos mensajes diferentes, uno en cada oído, y se les dice que se concentren en solo uno de los mensajes. Al final del experimento, cuando se les pregunta sobre el contenido del mensaje desatendido, los sujetos no pueden informarlo.
El constructo psicológico de Atención se confunde en ocasiones con el concepto de Intencionalidad debido a cierto grado de ambigüedad semántica en sus definiciones . Al comienzo de la investigación experimental sobre la atención, Wilhelm Wundt definió este término como "aquel proceso psíquico que opera en la percepción clara de una estrecha región del contenido de la conciencia". [27] Sus experimentos mostraron los límites de la Atención en el espacio y el tiempo, que eran de 3 a 6 letras durante una exposición de 1/10 s. [27] Debido a que esta noción se desarrolla en el marco del significado original durante cien años de investigación, la definición de Atención reflejaría el sentido cuando da cuenta de las principales características inicialmente atribuidas a este término: es un proceso de control del pensamiento que continúa en el tiempo. [28] Mientras que la Intencionalidad es el poder de la mente para tratar algo, la Atención es la concentración de la conciencia en algún fenómeno durante un período de tiempo, que es necesaria para elevar la percepción clara de la estrecha región del contenido de la conciencia y que es Es factible controlar este enfoque en mente .
La importancia del conocimiento sobre el alcance de la atención para estudiar la cognición es que define las funciones intelectuales de la cognición, como la aprehensión, el juicio, el razonamiento y la memoria de trabajo. El desarrollo del alcance de la atención aumenta el conjunto de facultades responsables de que la mente dependa de cómo percibe, recuerda, considera y evalúa al tomar decisiones. [29]
Los enfoques de la cognición incorporada a la ciencia cognitiva enfatizan el papel del cuerpo y el entorno en la cognición. Esto incluye procesos corporales tanto neuronales como extraneurales, y factores que van desde procesos afectivos y emocionales, [30] hasta la postura, el control motor, la propiocepción y la cinestesis, [31] y procesos autónomos que involucran los latidos del corazón [32] y la respiración. [33] al papel del microbioma intestinal entérico. [34] También incluye relatos de cómo el cuerpo se relaciona o se acopla a los entornos sociales y físicos. La cognición 4E (encarnada, incrustada, extendida y enactiva) [35] [36] incluye una amplia gama de puntos de vista sobre la interacción cerebro-cuerpo-entorno, desde la incrustación causal hasta afirmaciones más sólidas sobre cómo la mente se extiende para incluir herramientas e instrumentos, así como como el papel de las interacciones sociales, los procesos orientados a la acción y las posibilidades. Las teorías 4E van desde aquellas más cercanas al cognitivismo clásico (la llamada cognición encarnada "débil" [37] ) hasta versiones más fuertes, extendidas [38] y enactivas que a veces se denominan ciencia cognitiva encarnada radical. [39] [40]
La capacidad de aprender y comprender el lenguaje es un proceso extremadamente complejo. El lenguaje se adquiere durante los primeros años de vida y, en circunstancias normales, todos los seres humanos pueden adquirirlo de manera competente. Una fuerza impulsora importante en el campo lingüístico teórico es descubrir la naturaleza que el lenguaje debe tener en abstracto para poder aprenderse de esa manera. Algunas de las preguntas de investigación que impulsan el estudio de cómo el cerebro procesa el lenguaje incluyen: (1) ¿En qué medida el conocimiento lingüístico es innato o aprendido? (2) ¿Por qué es más difícil para los adultos adquirir una segunda lengua que para los adultos? los bebés adquieran su primera lengua?, y (3) ¿Cómo pueden los humanos comprender oraciones nuevas?
El estudio del procesamiento del lenguaje abarca desde la investigación de los patrones de sonido del habla hasta el significado de palabras y oraciones completas. La lingüística a menudo divide el procesamiento del lenguaje en ortografía , fonética , fonología , morfología , sintaxis , semántica y pragmática . Se pueden estudiar muchos aspectos del lenguaje a partir de cada uno de estos componentes y de su interacción. [41] [ se necesita una mejor fuente ]
El estudio del procesamiento del lenguaje en las ciencias cognitivas está estrechamente ligado al campo de la lingüística. La lingüística se estudiaba tradicionalmente como parte de las humanidades, incluidos los estudios de historia, arte y literatura. En los últimos cincuenta años, cada vez más investigadores han estudiado el conocimiento y el uso del lenguaje como un fenómeno cognitivo, siendo los principales problemas cómo se puede adquirir y utilizar el conocimiento del lenguaje y en qué consiste exactamente. [42] Los lingüistas han descubierto que, si bien los humanos forman oraciones de maneras aparentemente regidas por sistemas muy complejos, son sorprendentemente inconscientes de las reglas que gobiernan su propio habla. Por tanto, los lingüistas deben recurrir a métodos indirectos para determinar cuáles podrían ser esas reglas, si es que existen reglas como tales. En cualquier caso, si el discurso está efectivamente gobernado por reglas, éstas parecen opacas a cualquier consideración consciente.
El aprendizaje y el desarrollo son los procesos mediante los cuales adquirimos conocimiento e información a lo largo del tiempo. Los bebés nacen con poco o ningún conocimiento (dependiendo de cómo se defina el conocimiento), pero adquieren rápidamente la capacidad de usar el lenguaje, caminar y reconocer personas y objetos . La investigación en aprendizaje y desarrollo tiene como objetivo explicar los mecanismos mediante los cuales estos procesos pueden tener lugar.
Una cuestión importante en el estudio del desarrollo cognitivo es hasta qué punto ciertas habilidades son innatas o aprendidas. Esto a menudo se enmarca en términos del debate sobre naturaleza y crianza . La visión nativista enfatiza que ciertas características son innatas a un organismo y están determinadas por su dotación genética . La visión empirista , por otra parte, enfatiza que ciertas habilidades se aprenden del entorno. Aunque es evidente que para que un niño se desarrolle normalmente se necesitan aportes tanto genéticos como ambientales, sigue existiendo un debate considerable sobre cómo la información genética podría guiar el desarrollo cognitivo. En el área de la adquisición del lenguaje , por ejemplo, algunos (como Steven Pinker ) [43] han argumentado que la información específica que contiene reglas gramaticales universales debe estar contenida en los genes, mientras que otros (como Jeffrey Elman y sus colegas en Rethinking Innateness ) han argumentado que argumentó que las afirmaciones de Pinker son biológicamente poco realistas. Sostienen que los genes determinan la arquitectura de un sistema de aprendizaje, pero que "hechos" específicos sobre cómo funciona la gramática sólo pueden aprenderse como resultado de la experiencia.
La memoria nos permite almacenar información para su posterior recuperación. A menudo se piensa que la memoria consta de un almacenamiento tanto a largo como a corto plazo. La memoria a largo plazo nos permite almacenar información durante períodos prolongados (días, semanas, años). Todavía no conocemos el límite práctico de la capacidad de la memoria a largo plazo. La memoria a corto plazo nos permite almacenar información en escalas de tiempo cortas (segundos o minutos).
La memoria también suele agruparse en formas declarativa y procesal. La memoria declarativa , agrupada en subconjuntos de formas semánticas y episódicas de memoria , se refiere a nuestra memoria de hechos y conocimientos específicos, significados específicos y experiencias específicas (por ejemplo, "¿Las manzanas son comida?" o "¿Qué desayuné hace cuatro días?"). ?"). La memoria procedimental nos permite recordar acciones y secuencias motoras (por ejemplo, cómo andar en bicicleta) y a menudo se la denomina conocimiento o memoria implícita.
Los científicos cognitivos estudian la memoria tal como lo hacen los psicólogos, pero tienden a centrarse más en cómo la memoria influye en los procesos cognitivos y en la interrelación entre cognición y memoria. Un ejemplo de esto podría ser, ¿qué procesos mentales atraviesa una persona para recuperar un recuerdo perdido hace mucho tiempo? O, ¿qué diferencia entre el proceso cognitivo de reconocimiento (ver indicios de algo antes de recordarlo, o la memoria en contexto) y el recuerdo (recuperar un recuerdo, como en "completar espacios en blanco")?
La percepción es la capacidad de captar información a través de los sentidos y procesarla de alguna manera. La visión y el oído son dos sentidos dominantes que nos permiten percibir el entorno. Algunas preguntas en el estudio de la percepción visual, por ejemplo, incluyen: (1) ¿Cómo podemos reconocer objetos?, (2) ¿Por qué percibimos un entorno visual continuo, aunque solo veamos pequeñas partes del mismo en cualquier momento? ¿tiempo? Una herramienta para estudiar la percepción visual es observar cómo las personas procesan las ilusiones ópticas . La imagen de la derecha de un cubo de Necker es un ejemplo de percepción biestable, es decir, se puede interpretar que el cubo está orientado en dos direcciones diferentes.
El estudio de los estímulos hápticos ( táctiles ), olfativos y gustativos también cae en el dominio de la percepción.
Se toman medidas para hacer referencia a la salida de un sistema. En los humanos, esto se logra mediante respuestas motoras. La planificación espacial y el movimiento, la producción del habla y los movimientos motores complejos son todos aspectos de la acción.
La conciencia es la percepción de las experiencias dentro de uno mismo. Esto ayuda a la mente a tener la capacidad de experimentar o sentir un sentido de sí mismo .
Se utilizan muchas metodologías diferentes para estudiar la ciencia cognitiva. Como el campo es altamente interdisciplinario, la investigación a menudo abarca múltiples áreas de estudio, basándose en métodos de investigación de la psicología , la neurociencia , la informática y la teoría de sistemas .
Para tener una descripción de lo que constituye un comportamiento inteligente, es necesario estudiar el comportamiento mismo. Este tipo de investigación está estrechamente ligada a la de la psicología cognitiva y la psicofísica . Al medir las respuestas conductuales a diferentes estímulos, se puede comprender algo sobre cómo se procesan esos estímulos. Lewandowski y Strohmetz (2009) revisaron una colección de usos innovadores de la medición del comportamiento en psicología, incluidos rastros de comportamiento, observaciones de comportamiento y elección de comportamiento. [44] Los rastros de comportamiento son piezas de evidencia que indican que se produjo un comportamiento, pero que el actor no está presente (por ejemplo, basura en un estacionamiento o lecturas en un medidor eléctrico). Las observaciones conductuales implican la presencia directa del actor que realiza la conducta (por ejemplo, observar qué tan cerca se sienta una persona al lado de otra). Las elecciones de comportamiento se dan cuando una persona selecciona entre dos o más opciones (por ejemplo, comportamiento de votación, elección de un castigo para otro participante).
Las imágenes cerebrales implican analizar la actividad dentro del cerebro mientras se realizan diversas tareas. Esto nos permite vincular el comportamiento y la función cerebral para ayudar a comprender cómo se procesa la información. Los diferentes tipos de técnicas de imágenes varían en su resolución temporal (basada en el tiempo) y espacial (basada en la ubicación). Las imágenes cerebrales se utilizan a menudo en la neurociencia cognitiva .
Los modelos computacionales requieren una representación matemática y lógicamente formal de un problema. Los modelos informáticos se utilizan en la simulación y verificación experimental de diferentes propiedades específicas y generales de la inteligencia . El modelado computacional puede ayudarnos a comprender la organización funcional de un fenómeno cognitivo particular. Los enfoques del modelado cognitivo se pueden clasificar en: (1) simbólicos, sobre funciones mentales abstractas de una mente inteligente mediante símbolos; (2) subsimbólico, sobre las propiedades neuronales y asociativas del cerebro humano; y (3) a través de la frontera simbólico-subsimbólico, incluido el híbrido.
Todos los enfoques anteriores tienden a generalizarse a la forma de modelos computacionales integrados de una inteligencia sintética/abstracta (es decir, arquitectura cognitiva ) para ser aplicados a la explicación y mejora de la toma de decisiones y el razonamiento individual y social/organizacional [46 ] [47] o centrarse en programas de simulación únicos (o microteorías/teorías de "rango medio") que modelen facultades cognitivas específicas (por ejemplo, visión, lenguaje, categorización, etc.).
Los métodos de investigación tomados directamente de la neurociencia y la neuropsicología también pueden ayudarnos a comprender aspectos de la inteligencia. Estos métodos nos permiten comprender cómo se implementa el comportamiento inteligente en un sistema físico.
Una hipótesis sobre la base química de la cognición es la formación de patrones de glicoproteínas parcialmente plegadas mediante la congelación de la movilidad conformacional. La hipótesis de los patrones de proteínas con enlaces de hidrógeno visualizaba la formación de enlaces de hidrógeno entre grupos hidroxilo de fracciones de azúcar presentes en las glicoproteínas con grupos hidroxilo (o NH) de otras fracciones de azúcar o biomoléculas. Esto ofrecía una base física razonable mediante la cual el cerebro podría almacenar recuerdos a corto y largo plazo mediante la construcción de redes intermoleculares e intramoleculares de patrones de glicoproteínas plegadas. [48] [49] [50] [51] La evidencia concreta de que las proteínas parcialmente plegadas están involucradas en los procesos de la memoria proviene de investigaciones independientes en el campo. [52] La cognición puede resultar de la correlación de tales patrones mediante una serie de mecanismos plausibles a través de los cuales dichos patrones de proteínas parcialmente plegadas pueden correlacionarse, lo que conduce al pensamiento lógico y la cognición puede implicar efectos cuánticos [53] o mediante una superposición de vibraciones moleculares. que surgen de estos patrones. [54]
La ciencia cognitiva ha dado lugar a modelos de sesgo cognitivo humano y percepción de riesgo , y ha influido en el desarrollo de las finanzas conductuales , parte de la economía . También ha dado lugar a una nueva teoría de la filosofía de las matemáticas (relacionada con las matemáticas denotacionales), y a muchas teorías de inteligencia artificial , persuasión y coerción . Ha dado a conocer su presencia en la filosofía del lenguaje y la epistemología , además de constituir un ala sustancial de la lingüística moderna . Los campos de la ciencia cognitiva han influido en la comprensión de los sistemas funcionales particulares (y los déficits funcionales) del cerebro, que van desde la producción del habla hasta el procesamiento auditivo y la percepción visual. Ha avanzado en la comprensión de cómo el daño a áreas particulares del cerebro afecta la cognición y ha ayudado a descubrir las causas fundamentales y los resultados de disfunciones específicas, como la dislexia , la anopsia y la negligencia hemisespacial .
Algunos de los nombres más reconocidos de la ciencia cognitiva suelen ser los más controvertidos o los más citados. Dentro de la filosofía, algunos nombres familiares incluyen a Daniel Dennett , que escribe desde una perspectiva de sistemas computacionales, [75] John Searle , conocido por su controvertido argumento de la habitación china , [76] y Jerry Fodor , que defiende el funcionalismo . [77]
Otros incluyen a David Chalmers , que defiende el dualismo y también es conocido por articular el difícil problema de la conciencia , y Douglas Hofstadter , famoso por escribir a Gödel, Escher y Bach , que cuestiona la naturaleza de las palabras y el pensamiento.
En el ámbito de la lingüística, Noam Chomsky y George Lakoff han sido influyentes (ambos también se han vuelto notables como comentaristas políticos). En inteligencia artificial , destacan Marvin Minsky , Herbert A. Simon y Allen Newell .
Los nombres populares en la disciplina de la psicología incluyen a George A. Miller , James McClelland , Philip Johnson-Laird , Lawrence Barsalou , Vittorio Guidano , Howard Gardner y Steven Pinker . Los antropólogos Dan Sperber , Edwin Hutchins , Bradd Shore , James Wertsch y Scott Atran han participado en proyectos de colaboración con psicólogos cognitivos y sociales, politólogos y biólogos evolutivos en un intento de desarrollar teorías generales sobre la formación de la cultura, la religión y la asociación política.
También han sido desarrolladas teorías computacionales (con modelos y simulaciones), por David Rumelhart , James McClelland y Philip Johnson-Laird .
Epistémica es un término acuñado en 1969 por la Universidad de Edimburgo con la fundación de su Escuela de Epistémica. La epistémica debe distinguirse de la epistemología en que la epistemología es la teoría filosófica del conocimiento, mientras que la epistémica significa el estudio científico del conocimiento.
Christopher Longuet-Higgins lo ha definido como "la construcción de modelos formales de los procesos (perceptivos, intelectuales y lingüísticos) mediante los cuales se logran y comunican el conocimiento y la comprensión". [78] En su ensayo de 1978 "Epistemics: The Regulative Theory of Cognition", [79] Alvin I. Goldman afirma haber acuñado el término "epistémica" para describir una reorientación de la epistemología. Goldman sostiene que su epistémica es continua con la epistemología tradicional y el nuevo término es sólo para evitar la oposición. La epistémica, en la versión de Goldman, difiere sólo ligeramente de la epistemología tradicional en su alianza con la psicología de la cognición; La epistémica enfatiza el estudio detallado de los procesos mentales y los mecanismos de procesamiento de información que conducen al conocimiento o las creencias.
A mediados de la década de 1980, la Escuela de Epistémica pasó a llamarse Centro de Ciencias Cognitivas (CCS). En 1998, CCS se incorporó a la Escuela de Informática de la Universidad de Edimburgo . [80]
Uno de los objetivos centrales de la ciencia cognitiva es lograr una teoría integrada de la cognición. Esto requiere mecanismos integradores que expliquen cómo el procesamiento de la información que ocurre simultáneamente en áreas (sub)corticales espacialmente segregadas del cerebro se coordina y se une para dar lugar a representaciones perceptivas y simbólicas coherentes. Un enfoque es resolver este " problema de vinculación " [81] [82] [83] (es decir, el problema de representar dinámicamente conjunciones de elementos informativos, desde las representaciones perceptuales más básicas ("vinculación de características") hasta las cognitivas más complejas. representaciones, como estructuras de símbolos ("vinculación de variables")), mediante mecanismos de sincronización integradores. En otras palabras, uno de los mecanismos de coordinación parece ser la sincronización temporal (de fase) de la actividad neuronal basada en procesos dinámicos de autoorganización en redes neuronales, descrita por la hipótesis de la vinculación por sincronía (BBS) de la neurofisiología. [84] [85] [86] [87] Se han desarrollado neuroarquitecturas cognitivas conexionistas que utilizan mecanismos de sincronización integradora para resolver este problema vinculante en la cognición perceptiva y en la cognición del lenguaje. [88] [89] [90] En la cognición perceptual el problema es explicar cómo las propiedades y relaciones elementales del objeto, como el color del objeto o la forma del objeto, pueden unirse dinámicamente o integrarse en una representación de este objeto perceptivo. mediante un mecanismo de sincronización ("feature linking", "feature linking"). En la cognición del lenguaje, el problema es explicar cómo los conceptos semánticos y los roles sintácticos pueden vincularse dinámicamente o integrarse en representaciones cognitivas complejas, como estructuras simbólicas y proposiciones sistemáticas y compositivas, por medio de un mecanismo de sincronización ("vinculación variable") (ver también el "debate entre simbolismo y conexionismo" en el conexionismo ).
Sin embargo, a pesar de los avances significativos en la comprensión de la teoría integrada de la cognición (específicamente el problema de vinculación ), el debate sobre esta cuestión del inicio de la cognición aún está en curso. Desde las diferentes perspectivas señaladas anteriormente, este problema puede reducirse a la cuestión de cómo los organismos en la etapa de desarrollo de reflejos simples superan el umbral del caos ambiental de los estímulos sensoriales: ondas electromagnéticas, interacciones químicas y fluctuaciones de presión. [91] La tesis de la denominada entrada de datos primarios (PDE) plantea dudas sobre la capacidad de un organismo de este tipo para superar este umbral de señal por sí solo. [92] En términos de herramientas matemáticas, la tesis PDE subraya el alto umbral insuperable de la cacofonía de los estímulos ambientales (el ruido de los estímulos) para los organismos jóvenes en el inicio de la vida. [92] Sostiene que la sincronización temporal (fase) de la actividad neuronal basada en procesos dinámicos de autoorganización en redes neuronales, cualquier unión dinámica o integración a una representación del objeto perceptivo por medio de un mecanismo de sincronización no puede ayudar a los organismos en distinguir una señal relevante (estímulo informativo) para superar este umbral de ruido. [92]
La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario de investigadores de lingüística, psicología, neurociencia, filosofía, informática y antropología que buscan comprender la mente.
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