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ANTECEDENTES Y PROYECCIONES DE LA PSICOLOGÍA COGNITIVA archivo del portal de recursos
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Alejandro Londoño Valencia
Psicólogo egresado de la Facultad de Psicología de la Universidad de Manizales.
Magister en Educación Docencia de la Universidad de Manizales.
Doctorado en Ciencias de la Computación con Énfasis en Cognición de la Atlantic International University de E.E.U.U.
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A través de la historia de la psicología las diferentes corrientes teóricas, que hoy llamamos enfoques psicológicos, han trasegado por innumerables caminos en la búsqueda de un objeto de estudio que, aún hoy, sigue siendo esquivo. La psicología cognitiva parece encontrar una gran resistencia para ser considerada, por un sector de la comunidad académica psicológica, como un enfoque, ya que desde sus orígenes ha construido sus bases retomando elementos de otras disciplinas como la antropología, la filosofía, la lingüística, la inteligencia artificial y las neurociencias (Gardner, 1.987: p. 53) sin seguir una línea epistemológica muy definida pero con una clara afinidad hacia la fenomenología. Las críticas no solo han radicado en la dispersión epistemológica, sino también en la imposibilidad de definir, delimitar y formular empíricamente aquello que denominamos mente (Skinner, 1990), posición esta que surge de los teóricos conductistas clásicos que claramente exponen como objeto de estudio la conducta observable, medible y cuantificable y se oponen al concepto de mente acuñando el término “caja negra” para denominar, algo despectivamente, a los procesos cognitivos. A pesar de ello, el hecho de retomar elementos teóricos de las disciplinas anteriormente mencionadas, parece ser hoy más una fortaleza que una debilidad, dada la gran importancia que se le ha dado a la interdisciplinariedad en la construcción de conocimiento y en el análisis de problemas de alta complejidad desde una perspectiva integral, que contemplen soluciones holísticas.
Desde la primera mitad del siglo XX, cuando diversos teóricos matemáticos como Warren McCulloch, Alan Turing y Jhon von Newman se interesaron por comprender el funcionamiento de la mente, se realizaron disertaciones teóricas sobre máquinas capaces de ejecutar gran cantidad de cálculos matemáticos en segundos para aplicaciones militares y posteriormente, aumentando su complejidad y capacidad, brindar la capacidad a los seres humanos de dotarlas de mecanismos de almacenamiento de procedimientos para resolver problemas complejos. Turing planteaba la posibilidad de que en un futuro existiese una máquina capaz de resolver cualquier tipo de problema mediante procesos algorítmicos lógicos y previó la posibilidad de que dicho ingenio pudiese llegar a un nivel de desarrollo que pudiese ser considerado inteligente, para lo cual planteó la siguiente prueba: se ubicaría, en tres habitaciones diferentes y aisladas, a un sujeto (A) que se pudiese comunicar mediante un teclado con otros dos sujetos, uno de los cuales sería un humano (B) y el otro una máquina dotada de inteligencia (C).
Si el sujeto (A) no podía diferenciar la interacción comunicativa con (B) y con (C), entonces podría concluirse que la máquina efectivamente está dotada de inteligencia o de “mente”. Con base en los planteamientos de éstos y de otros teóricos como el psicólogo Karl Lashley – quien criticó abiertamente los procedimientos conductistas en el estudio del comportamiento humano -, se llevaron a cabo los primeros desarrollos computacionales aplicados a la guerra que tuvieron su materialización en ordenadores como el ENIAC y el Colossus en las décadas del 40 y 50 del siglo XX. Estas aplicaciones ingenieriles pasaron posteriormente del campo miliar al civil en las décadas subsiguientes llegando a su culmen con la creación de la PC y las primeras computadoras Apple en la década del 70, que consiguieron ser más económicas y compactas gracias a la invención del transistor en 1.948 y a los procesos de miniaturización. Pero lo realmente importante, más allá de la historia de las computadoras, es el hecho de que la capacidad creciente de las mismas – tanto en procesamiento como en memoria –, su flexibilidad y el surgimiento de lenguajes de programación de alto nivel, han permitido el desarrollo de algoritmos que simulan la inteligencia humana y que constituyen, asimismo, modelos explicativos de la misma. Es también muy interesante que los desarrollos de las últimas tres décadas en el área de la inteligencia artificial y las redes neuronales mediante el uso de lenguajes como el Lisp y el Prolog, se hayan enfocado en generar algoritmos más independientes de los programadores, que se reorganicen a sí mismos y que aprendan de la experiencia, lo que consecuentemente conlleva a mayor flexibilidad y capacidad de adaptación, lo cual es una de las características más sobresalientes de lo que la psicología ha denominado inteligencia, sea esta entendida desde la teoría del Factor General, la desde la teoría triárquica (Sternberg, 1.987) o desde la teoría de las inteligencias múltiples (Gardner, 1.987). Desde esta perspectiva, la preocupación de los científicos dedicados a implementar modelos computacionales para recrear procesos cognitivos, consiste en emular la mente humana de la manera más aproximada, reconociendo las limitaciones propias de la estructura actual de los ordenadores, pero generando algoritmos cada vez más independientes de los programadores humanos (Pajares & Santos, 2.006). Es entonces clara la tendencia investigativa en donde la cognición busca modelos computacionales para comprender los procesos mentales (Johnson-Laird, 1.990) lo que en los círculos de la psicología cognitiva se ha denominado ‘la metáfora del ordenador’; sin embargo, existen también múltiples investigaciones que giran en torno a la comprensión de los procesos mentales sin la intervención de las computadoras y que se convierten en una interesante amalgama de métodos experimentales e informes fenomenológicos que describen cómo los individuos resuelven problemas complejos a través de algoritmos aprendidos o creados a partir de la experiencia empírica. Ambas tendencias son esencialmente iguales e indagan acerca del mismo objeto de estudio, pero difieren en instrumentos y métodos, pues mientras en las primeras el ordenador es el medio por el cual se generan modelos explicativos de la mente que son o no validados a partir de los resultados o productos de los algoritmos, en las segundas los reportes de los procesos mentales dados por los individuos humanos son el insumo para llegar a conclusiones sobre el funcionamiento cognitivo. También sucede que ambas tendencias investigativas de la cognición se interesan más por lo procedimental y no tanto por lo fisiológico - tal y como sucede en las perspectivas psicobiológicas (Rosenzweig, 2.000) que se centran en explicar la correlación entre el comportamiento y el sustrato neurológico del ser humano - lo cual ha sido motivo de críticas por parte de los estudiosos de las neurociencias (Seguí, 2.007) que consideran que se debe dar más consistencia al conocimiento psicológico al sustentarlo en pruebas empíricas biológicas.
Pero la investigación basada en la ‘metáfora del ordenador’ no se ha limitado solamente al campo exploratorio, sino que también ha generado productos en el campo de la aplicación, tal y como ha sucedido en el desarrollo de software de realidad virtual para el tratamiento de las fobias y del estrés postraumático (Botella & cols., 1.998, Perpiñán y cols., 1.999) aplicando los principios de la desensibilización sistemática. Otra área de aplicación se ha centrado en la integración cibernética – entendida esta como la ciencia que estudia los mecanismos automáticos de comunicación y control de los seres vivos y las máquinas, también aplicable a las organizaciones y a los sistemas sociales y, en general, a os sistemas complejos (Patiño, 2.002) – entre elementos no vivos y sistemas vivos, lo cual s perfectamente posible para estudiar los procesos del aprendizaje, como ha sucedido con el experimento de la Universidad de Reading en Inglaterra (Chappell, 2.008), en el cual se ha creado una matriz biológica de 60 neuronas conectadas a 60 electrodos que las retroalimentan sobre la cercanía de los objetos para que puedan responder con señales que se traducen en movimientos que realiza un robot para evitar chocar con los elementos del entorno. Este tipo de trabajos, no solo ayudan a descubrir modelos que expliquen el funcionamiento de la mente humana, sino que articulan también el saber cognitivo con el saber neurológico, superando así las críticas ya mencionadas anteriormente.
Para terminar, es muy importante resaltar que la psicología cognitiva tiene un largo camino por recorrer para indagar sobre el funcionamiento de la mente. Actualmente existen dos tendencias teóricas fuertes que iluminan el camino a seguir por los psicólogos cognitivos. La primera de ellas se relaciona con los trabajos del Doctor Frederic Munné (2.007) en los que sugiere que es de suma importancia para la psicología basar sus estudios en la integración entre lógica difusa, teoría fractal y teoría del caos, como una forma de dar respuestas complejas a los problemas complejos contemporáneos. La segunda se relaciona con el gran esfuerzo realizado por los Doctores Varela y Maturana (1.997) para crear conciencia sobre la importancia del concepto de la autopoyesis en la comprensión del funcionamiento biológico y mental de los seres vivos y particularmente, con los trabajos del extinto Doctor Varela (2.002) sobre el concepto de neurofenomenología como un gran esfuerzo por conciliar las neurociencias con los procesos sensoperceptuales del ser humano con el fin de brindar explicaciones integrales al complejo fenómeno de la mente.
BIBLIOGRAFÍA
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