Por Alberto Levy
En 1948, el Instituto de Tecnología de California organizó un simposio bajo el título “Los mecanismos cerebrales en la conducta”. El evento es recordado hasta nuestros días como el “Simposio de Hixson”, nombre de la fundación auspiciante.
Importantes personalidades como John von Neumann, Warren McCulloch, Norbert Wiener y Karl Lashley participaron del encuentro. El debate puso de manifiesto las limitaciones de los abordajes psicológicos con mayor predicamento (el psicoanálisis y el conductismo). Al mismo tiempo, permitió delinear nuevas rutas de investigación de los fenómenos mentales a partir de los avances en lógica, la neurobiología, la teoría de la información y la cibernética.
La teoría psicoanalítica era cuestionada en su carácter científico debido a los métodos empleados. Sus afirmaciones y hallazgos se sustentaban en las entrevistas clínicas, la elaboración retrospectiva de historias personales y, principalmente, en la introspección (autorreflexión de un observador entrenado). Dado que —por definición— la experiencia introspectiva es privada, el método negaba la intercambiabilidad de observadores considerada necesaria para la construcción de la objetividad científica.
El conductismo, por su parte, había alcanzado su momento de máxima influencia durante las primeras décadas del siglo XX. Su trabajo se centraba en el estudio de la conducta, fenómeno que permitía recurrir a métodos de observación pública. “Un elemento decisivo del canon conductista era la creencia en la supremacía y el poder determinante del medio.
Consideraban que los individuos no actuaban de la manera en que lo hacían a raíz de sus propias ideas y propósitos, o porque su aparato cognitivo poseyera ciertas tendencias estructurantes autónomas, sino que operaban como reflectores pasivos de diversas fuerzas y factores presentes en su medio.
Se postuló un elaborado conjunto de explicaciones, que detallaban los principios del condicionamiento y del refuerzo, para describir cómo se producía el aprendizaje y se formaban las conductas particulares. [...] Así como la mecánica había explicado las leyes del mundo físico, los modelos mecanicistas basados en el arco reflejo serían capaces de explicar la actividad humana” (Gardner, p. 28).
Con la intención de establecer una suerte de campo aséptico, donde no pudieran infiltrarse constructos tales como “mente”, “deseo”, “símbolo” y demás, el conductismo terminó por verse impedido de dar una explicación acabada —o, por lo menos, convincente— de cuestiones francamente relevantes.
La naturaleza del lenguaje, la imaginación, los procesos de planificación y, en general, cualquier conducta ordenada en forma secuencial se resistían a ser reducidos al esquema lineal del arco reflejo, a la pasividad del individuo y el estímulo ambiental como único principio disparador. Para muchos autores, el Simposio de Hixson marcó para el conductismo el inicio de su decadencia y sembró la semilla de las ciencias cognitivas.
Casi un lustro más tarde, en 1956, el Simposio sobre Teoría de la Información llevado a cabo en el Massachusetts Institute of Technology (MIT) convocó a importantes teóricos de la comunicación y las ciencias humanas. En esa oportunidad, Allen Newell y Herbert Simon presentaron la primera demostración completa de un teorema llevada a cabo por una computadora; Noam Chomsky, su enfoque transformacional de la gramática; George Miller, sus investigaciones sobre la capacidad de almacenamiento de la memoria de trabajo.
La segunda mitad de la década de los años ’50 constituyó una época clave para el desarrollo de las ciencias cognitivas, durante la cual vieron la luz trabajos capitales como, por ejemplo, Study of Thinking de Jerome Bruner, Jacqueline Goodnow y George Austin, The computer and the brain de John von Neumann, The logic theory machine de Newell y Simon, The Magical Number Seven de Miller.
Los aportes realizados desde la psicología, la lingüística, la inteligencia artificial, la neurociencia, la antropología y la filosofía se multiplicaban. Reseñaremos algunos de los hitos más importantes de la etapa fundacional de las ciencias cognitivas y sus aportes al proceso de toma de decisiones estratégicas, operacionales y tácticas de las organizaciones humanas o “Sistemas Socio Técnicos Complejos (SSTCs) (Levy 2007, 2013).
• Neurociencia. En el MIT, Humberto Maturana, McCulloch y Jerome Lettvin estudiaron la retina de la rana y mostraron que la estructura del sistema nervioso especifica lo que un animal ve mediante un proceso de abstracción selectiva de diversas configuraciones del estímulo visual. En una línea similar trabajaban David Hubel y Torsten Wiesel, de la Universidad de Harvard, quienes arribaron a conclusiones coincidentes.
• Antropología. Harold Conklin, Ward Goodenough y Floyd Lounsbury, desde la antropología cognitiva o etnosemántica, “documentaron la gran variedad de prácticas cognitivas existentes en todo el mundo, al par que sugerían claramente que los procesos cognitivos más significativos son similares en todas partes” (Gardner, p. 46).
• Inteligencia artificial. Cuando en 1956 se llevó a cabo en el Darmouth College un encuentro de lógicos y matemáticos interesados en el estudio de la capacidad de las computadoras para resolver problemas, hacía cinco años que Alan Turing había publicado su artículo “Computing machinery and intelligence”, en el que presentaba un procedimiento para determinar la existencia de inteligencia en una máquina.
El término “inteligencia artificial” fue acuñado por John McCarthy, asistente junto a Marvin Minsky, Claude Shannon, Newell y Simon al evento del Darmouth. A partir de aquella reunión, se conformaron dos grupos de investigación, el de la Universidad de Carnegie-Mellon y el del MIT. Newell y Simon pertenecían al primero de éstos; McCarthy y Minsky al segundo.
El término “inteligencia artificial” fue acuñado por John McCarthy, asistente junto a Marvin Minsky, Claude Shannon, Newell y Simon al evento del Darmouth. A partir de aquella reunión, se conformaron dos grupos de investigación, el de la Universidad de Carnegie-Mellon y el del MIT. Newell y Simon pertenecían al primero de éstos; McCarthy y Minsky al segundo.
• Filosofía. Hilary Putnam (1960) interpreta los aportes de Turing y los desarrollos en computación como una nueva vía para el abordaje de la relación entre el cuerpo y la mente, uno de los problemas capitales de la tradición filosófica. Para el autor, es posible analizar el funcionamiento lógico (software) sin necesidad de referirlo a su soporte material (hardware). Así, los estados mentales (pensamientos, razonamientos, etcétera) podían ser descriptos sin involucrarse en su vínculo con el sistema nervioso.
En 1960, Bruner y Miller fundaron en Harvard el Centro para Estudios Cognitivos, para muchos, la cuna de las ciencias cognitivas. Con la publicación del trabajo Plans and structure of behavior (1960), Miller, Karl Pribam y Eugene Galanter pronto hicieron pública su rebelión contra el abordaje conductista “[...] y en su lugar reclamaron un enfoque cibernético de la conducta en términos de acciones, iteraciones o bucles [loops] de retroalimentación, y reajustes de la acción a la luz de la retroalimentación. [...] La computadora tornaba teóricamente legítimo describir a los seres humanos en función de planes (procesos jerárquicamente organizados), imágenes (todo el conocimiento disponible acerca del mundo), objetivos y otras concepciones mentalistas; [...] modelos más abiertos y flexibles, interactivos e intencionales” (Gardner, p.49).
Entre las obras más tempranas e importantes de las ciencias cognitivas cabe mencionar Cognitive psychology (Ulric Neisser, 1967), The sciences of the artificial (reúne conferencias dictadas por Herbert Simon en Compton durante 1969), The structure of language (compilación de Jerry Fodor y Jerrold Katz, 1964), Computers and thoughts (compilación de Edward Feigenbaum y Julian Feldman, 1963), Semantic information processing (compilación de Marvin Minsky, 1968) y Cognitive anthropology (Stephen Tyler, 1969).
Quizás a causa de su juventud y de la complejidad que presenta su objeto de estudio, las ciencias cognitivas exhiben aún hoy divergencias en muchos aspectos. No obstante, constituyen un campo de investigación definido por supuestos nucleares y metodológicos comunes (cfr. ut supra). Entre las principales disciplinas cognitivas cabe mencionar las siguientes.
• Psicología cognitiva. “En vista de sus lazos de filiación con la filosofía y la biología, no es sorprendente que hoy se considere con frecuencia que la psicología es la disciplina central y federativa de las ciencias cognitivas. La recién nacida, ahora adulta y saludable, ya no es rebelde ni ingrata respecto de sus mayores, que (con nuevos nombres) siguen interesándose en ella: la neurociencia cognitiva (anclada en la biología) y la filosofía de la mente. Mientras tanto, con la aparición de la computadora, nació una hermana menor: la Inteligencia Artificial, y la psicología ha exclamado a su vez ‘se parece a mí’. Por último, las primas, la lingüística, la lógica, etc. no han faltado a la nueva cita” (Houdé en Houdé et al., p. XVI).
Aunque es posible distinguir diferentes concepciones entre los autores, el rasgo distintivo de la psicología cognitiva consiste en presentar un abordaje del fenómeno psicológico que rechaza el dualismo mente-materia y busca, en cambio, una explicación que pueda echar nueva luz sobre la relación entre la actividad cognitiva y la naturaleza fisicoquímica y neuroanatómica del cerebro.
Aunque es posible distinguir diferentes concepciones entre los autores, el rasgo distintivo de la psicología cognitiva consiste en presentar un abordaje del fenómeno psicológico que rechaza el dualismo mente-materia y busca, en cambio, una explicación que pueda echar nueva luz sobre la relación entre la actividad cognitiva y la naturaleza fisicoquímica y neuroanatómica del cerebro.
• Neurociencia cognitiva. Toma como punto de partida que las actividades cognitivas son aquellas realizadas por el cerebro y que, por lo tanto, resulta imprescindible conocer el funcionamiento de éste.
La neurociencia cognitiva estudia las actividades mentales desagregándolas en los subsistemas de procesamiento necesarios para su consecución y relacionándolas con la anatomía y el funcionamiento del cerebro. A partir un análisis computacional, se hipotizan los subsistemas de procesamiento necesarios para realizar una actividad particular (por ejemplo, leer). Luego, esas hipótesis son puestas a prueba mediante experiencias de simulación informática. En el Capítulo 3 volveremos sobre esta disciplina a propósito de la arquitectura de la mente.
La neurociencia cognitiva estudia las actividades mentales desagregándolas en los subsistemas de procesamiento necesarios para su consecución y relacionándolas con la anatomía y el funcionamiento del cerebro. A partir un análisis computacional, se hipotizan los subsistemas de procesamiento necesarios para realizar una actividad particular (por ejemplo, leer). Luego, esas hipótesis son puestas a prueba mediante experiencias de simulación informática. En el Capítulo 3 volveremos sobre esta disciplina a propósito de la arquitectura de la mente.
• Inteligencia artificial (IA). Analiza y trabaja sobre la inteligencia como “[...] una cualidad abstracta, de la que sólo las actuaciones humanas pueden, en la actualidad, darnos una idea. El papel principal de la IA en las ciencias cognitivas es intentar diferenciar lo que es intrínseco de esa cualidad, de lo que depende de su realización biológica, y sobre todo de las particularidades de la especie humana” (Kayser, en Houdé et al., p. XXIII).
Algunos de los aportes más significativos de esta ciencia cognitiva y que contribuyeron de manera crítica a la informática se refieren a la la vida artificial, el aprendizaje, la solución de problemas, la comunicación, la comprensión del lenguaje y la representación de lo incierto.
Algunos de los aportes más significativos de esta ciencia cognitiva y que contribuyeron de manera crítica a la informática se refieren a la la vida artificial, el aprendizaje, la solución de problemas, la comunicación, la comprensión del lenguaje y la representación de lo incierto.
• Lingüística cognitiva. El paradigma simbólico del cognitivismo es el resultado de la confluencia de los avances provenientes de la lingüística formal, la psicología cognitiva y la inteligencia artificial. A semejanza de los algoritmos informáticos, “el pensamiento es concebido como una secuencia reglada de operaciones sobre símbolos. El ‘lenguaje del pensamiento’, propuesto por Jerry Fodor [...] desempeña para el cerebro el mismo papel que desempeña el lenguaje de máquina para la computadora. Estructura las representaciones mentales en proposiciones lógicas, que las lenguas tienen la tarea de expresar” (Rastier, en Houdé et al., p. XXV).
Entre los investigadores más destacados de esta disciplina se cuentan Noam Chomsky, Geoge Lakoff, Charles Fillmore y Richard Montague.
Entre los investigadores más destacados de esta disciplina se cuentan Noam Chomsky, Geoge Lakoff, Charles Fillmore y Richard Montague.
• Filosofía de la mente. Valida la cognición como dominio común del conjunto de las ciencias cognitivas, proveyendo a éstas instrumentos conceptuales que permiten coordinar las investigaciones e, incluso, formular nuevas hipótesis teóricas. “Se denomina ‘investigación fundacional’ a la indagación de las condiciones de legitimidad de la correspondiente empresa de conocimiento. La investigación fundacional se interroga sobre la naturaleza del objeto a conocer, sobre la adecuación de los métodos utilizados con respecto al objeto, y, por último, sobre la validez de esos métodos. En el caso de las ciencias cognitivas, las disciplinas implicadas poseen independientemente objeto y métodos propios. No se trata por tanto de fundar cada una de estas ciencias sino de justificar la focalización de su esfuerzo conjunto en un nuevo dominio, denominado ‘cognición’, entendido como todo procesamiento de la información que permite a un organismo (o, más en general, a un sistema) formar representaciones de su entorno, almacenarlas y combinarlas en la planificación de su acción” (Proust en Houdé et al., pp. XXVIII-XIX).
ARQUITECTURA DE LA MENTE: MODELIZACIÓN DEL FUNCIONAMIENTO COGNITIVO
Por lo general, el concepto “cognición” se aplica a los procesos y los productos superiores de la mente humana. Entre éstos suelen incluirse el conocimiento, la conciencia, la inteligencia, el pensamiento, la imaginación, la creación, la generación de planes y estrategias, el razonamiento, la inferencia, la resolución de problemas, la elaboración y la clasificación de conceptos, el establecimiento de relaciones y la simbolización (Levy, 2007, 2013).
Sin embargo, existen otros componentes cognitivos que deben considerarse como tales, aun cuando no exhiban un carácter de producto intelectual tan marcado (por ejemplo, los movimientos motores organizados en los niños y la percepción) o se encuentren fuertemente relacionados con procesos sociopsicológicos (los usos del lenguaje sociocomunicativos y la cognición del mundo humano, entre otros).
Una comprensión acabada de la cognición exige develar el entretejido del funcionamiento cognitivo, ya que cada proceso desempeña un papel clave en la operación y el despliegue de los otros. Por eso, lo que un sujeto imagina suele depender de sus conocimientos o del modo en que clasifica sus conceptos.
La mente puede pensarse como una suerte de dispositivo que realiza una amplia variedad de operaciones que se traducen en una también vasta diversidad de productos. Desde luego, se trata de un dispositivo muy organizado, cuyas partes no conforman un agregado sino un sistema complejo y fuertemente interconectado en constante desarrollo (Flavell et al., 2002).
El funcionamiento de la mente y, en especial, la naturaleza y dinámica de las capacidades cognitivas ha sido el objeto de estudio de diversas disciplinas, entre otras, la psicología cognitiva y la inteligencia artificial. Ambas toman a la computadora como metáfora central de sus desarrollos, dejando de lado el estudio del cerebro en sí y la relación de éste con los procesos cognitivos.
La neurociencia, en tanto, parte de la premisa de que la mente es lo que el cerebro hace. Si estableciéramos una analogía con la arquitectura, podría afirmarse que mientras unas estudian las características, el diseño y las prestaciones que ofrece un edificio, la otra se enfoca en los materiales con que está construido a fin de descubrir cómo condicionan el diseño. Así, la neurociencia se interesa por un tipo de fenómeno particular (los procesos cognitivos) en tanto emergente de un tipo de sustrato peculiar (el cerebro).
El cerebro humano trabaja como un instrumento que tiene la capacidad de detectar y registrar sus propios estados, ya que puede procesar contenidos de manera conciente. Es autoorganizado respecto de su manejo de la información y posee la habilidad de crear por sí mismo los “programas” con que realiza sus tareas, aún cuando admitamos que esa creación tiene como punto de partida una programación genéticamente determinada.
Como señala Löwenhard (1990), a diferencia de la computadora más poderosa que pueda haberse creado hasta hoy, el cerebro funciona sin que nadie le diga cómo hacerlo.
Con el propósito de construir un modelo del sistema completo que permita comprenderlas y estudiarlas, algunas corrientes de la psicología han recurrido a la descomposición de las capacidades cognitivas en módulos o subsistemas diferenciados por la naturaleza de las representaciones y los procedimientos que se les asocian. Esta clase de modelización ha sido profundamente capitalizada por la neurociencia cognitiva, disciplina que busca “[...] identificar esos módulos, especificar su actividad y comprender su organización en una arquitectura funcional (conjunto de módulos de procesamiento necesarios para la realización de una actividad cognitiva dada)” (Koenig, 2003, p. 305).
Los módulos receptores constituyen el sistema de entrada de los inputs externos. Mientras que algunos autores consideran que están encapsuados o claramente diferenciados (Fodor, 2000), otros hablan de una modularidad débil, ya que un mismo módulo puede formar parte de diversos sistemas de procesamiento cognitivo y, por lo tanto, su caracterización debe tenerlos en cuenta (Kosslyn y Koenig, 1992).
A través de éstos, las señales del entorno son formateadas y convertidas en datos que pueden ser elaborados por las funciones cognitivas superiores.
La memoria, por su parte, desempeña un papel central en el procesamiento de la información y el aprendizaje. De acuerdo con la psicología cognitiva, “[...] la noción de memoria designa los estados mentales portadores de información, mientras la noción de aprendizaje designa la transición de un estado mental a otro” (Gaonac´h, 2003, p. 284).
Según la transitoriedad o estabilidad de los estados mentales puede distinguirse entre memorias de corto y largo plazo. La primera opera con un número limitado de unidades de información almacenadas transitoriamente. Es altamente sensible a las interferencias. La segunda almacena una gran cantidad de información y puede clasificarse según diversos criterios (Tulving y Craik, 2000; Anderson, 1995):
• Memoria de largo plazo declarativa. Información que puede ser traída a la conciencia como una formulación expresada en lenguaje natural o mediante imágenes mentales. A su vez, puede ser:
• MLP episódica (información que puede situarse en el espacio y en el tiempo cuya evocación se vincula con el contexto); o
• MLP semántica (conocimientos generales que se recuperan en función de su propia organización y no de sus coordenadas espaciotemporales de construcción).
• MLP procedimental. Información de difícil acceso a la conciencia, pero implicada en la realización de actividades perceptivo-motoras o cognitivas.
La memoria de trabajo (working memory) (en realidad, en gerundio, "memoria Trabajando") es el espacio en que se procesa la articulación entre las señales externas formateadas por los módulos receptores y la parte activada de la memoria de largo plazo.
Cabe aclarar que el número de elementos que pueden activarse simultáneamente es limitado (entre cinco y nueve). La memoria "trabajando" interviene cumpliendo diversas funciones como, por ejemplo, retener el significado de los términos a fin de permitir la comprensión de un texto o mantener presente el objetivo perseguido durante una operación.
Su funcionamiento está influido por aspectos particulares de cada individuo (su teoría de la mente, emociones y paradigma cognitivo). Los productos de la memoria "trabajando" (working memory) se transfieren a la memoria de largo plazo.
Por último, para completar esta modelización esquemática del funcionamiento cognitivo, es preciso introducir el concepto de atención.
Desde la psicología cognitiva, puede definirse como una metáfora “[...] que remite a un conjunto de actividades cognitivas que operan sobre representaciones mediante procesos de amplificación (realce) o de atenuación (inhibición) que modulan transitoriamente la eficiencia de nuestra actividad mental y cuyas consecuencias comportamentales se manifiestan en forma de un conjunto de beneficios” (Camus, p. 37). De este modo, la atención introduce un componente selectivo respecto de la información que será procesada por el sistema cognitivo.
Mi trabajo con las organizaciones humanas tiene constantemente que ver con temas sobre esta modelización (Levy 2007, 2013). Sin esta modelización no podríamos explicar los procesos de formulación y ejecución de estrategias, planes y programas, alineamiento y dispersión cognitivas y, por supuesto, change management, que en su versión más avanzada la llamo Desarrollo Estratégico-Operacional.
BIBLIOGRAFÍA
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Camus, J.F. (2003). “Atención. Psicología cognitiva”. En Houdé et al., op. cit., pp. 37-39.
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Fodor, J.A. (2000). “The modularity of mind”. (11th ed.) Cambridge (MA): The MIT Press.
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Houdé, O. (2003). “Aprendizaje. Psicología”. En Houdé et al., op. cit., pp. 25-29.
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