1.3: Una ciencia cognitiva unificada

Cuando se originó la psicología, la promesa de una ciencia nueva y unificada se vio alimentada por la visión de que un objeto coherente de indagación (experiencia consciente) podría estudiarse utilizando un paradigma cohesivo (el método experimental). Wundt definió la indagación psicológica como “la investigación de procesos conscientes en los modos de conexión propios de ellos” (Wundt & Tichner, 1904, p. 2). Su creencia era que utilizando el método experimental “lograría una reforma en la investigación psicológica comparable con la revolución que se produjo en las ciencias naturales”. A medida que la psicología experimental evolucionó las áreas de contenido que estudió se diferenciaron notablemente, lo que llevó a una proliferación de metodologías. La fragmentación de la psicología fue una consecuencia natural.

La ciencia cognitiva surgió como disciplina a mediados del siglo XX (Boden, 2006; Gardner, 1984; Miller, 2003), y al principio parecía más unificada que la psicología. A pesar de la diversidad de charlas presentadas en el “Grupo de Interés Especial en Teoría de la Información” del MIT en 1956, el psicólogo cognitivo George Miller,

dejó el simposio con una convicción, más intuitiva que racional, de que la psicología experimental, la lingüística teórica y la simulación por computadora de los procesos cognitivos eran todas piezas de un todo más amplio y que el futuro vería una elaboración y coordinación progresivas de sus preocupaciones compartidas. (Miller, 2003, p. 143)

La cohesión de la ciencia cognitiva fue, quizás, una consecuencia natural de sus antecedentes intelectuales. Una inspiración clave para la ciencia cognitiva fue la computadora digital; vemos en el Capítulo 2 que la invención de la computadora fue el resultado de la unificación de ideas de los diversos campos de la filosofía, las matemáticas y la ingeniería eléctrica.

De igual manera, el progenitor inmediato de la ciencia cognitiva fue el campo conocido como cibernética (Ashby, 1956; de Latil, 1956; Wiener, 1948). La cibernética tuvo como objetivo estudiar el comportamiento adaptativo de los agentes inteligentes mediante el empleo de las nociones de retroalimentación y teoría de la información. Sus pioneros fueron los polímatos. No sólo el cibernético William Grey Walter fue pionero en el uso del EEG en neurología (Cooper, 1977), sino que también inventó los primeros robots autónomos del mundo (Bladin, 2006; Hayward, 2001; Holland, 2003a; Sharkey & Sharkey, 2009). El creador de Cibernética Norbert Wiener organizó las Conferencias Macy (Conway & Siegelman, 2005), las cuales fueron reuniones de matemáticos, informáticos, psicólogos, psiquiatras, antropólogos y neurocientíficos, quienes en conjunto buscaron determinar el funcionamiento general de la mente humana. Las Conferencias Macy fueron las precursoras de los simposios interdisciplinarios que inspiraron a científicos cognitivos como George Miller.

¿Qué posible pegamento podría unir la diversidad de individuos involucrados primero en la cibernética y luego en la ciencia cognitiva? Una respuesta es que los científicos cognitivos están unidos para compartir una suposición fundamental clave de que la cognición es el procesamiento de información (Dawson, 1998). Como resultado, una característica crítica de la cognición implica representación o simbolismo (Craik, 1943). Los primeros científicos cognitivos,

se dio cuenta de que la integración de partes de varias disciplinas era posible y deseable, porque cada una de estas disciplinas tenía problemas de investigación que podían abordarse diseñando 'simbolismos'. La ciencia cognitiva es el resultado de esforzarse hacia esta integración. (Dawson, 1998, p. 5)

Asumir que la cognición es procesamiento de información proporciona un principio unificador, pero también exige pluralismo metodológico. La ciencia cognitiva da cuenta de la cognición humana invocando una explicación de procesamiento de información. Sin embargo, los propios procesadores de información requieren relatos explicativos enmarcados en muy diferentes niveles de análisis (Marr, 1982; Pylyshyn, 1984). Cada nivel de análisis implica hacer preguntas cualitativamente diferentes, y también implica el uso de metodologías dramáticamente diferentes para responderlas.

Marr (1982) propuso que los procesadores de información requieren explicaciones a nivel computacional, algorítmico e implementacional. A nivel computacional, se utilizan pruebas formales para determinar qué problema de procesamiento de información se está resolviendo. A nivel algorítmico, se utilizan observaciones experimentales y simulaciones por computadora para determinar los pasos particulares de procesamiento de información que se están utilizando para resolver el problema de procesamiento de información. A nivel implementacional, se utilizan métodos biológicos o físicos para determinar los principios mecanicistas que realmente instancian las etapas de procesamiento de la información. Además, una explicación completa de un procesador de información requiere establecer vínculos entre estos diferentes niveles de análisis.

Un enfoque como el de Marr es una consecuencia obligatoria de asumir que la cognición es el procesamiento de información (Dawson, 1998). También hace que la ciencia cognitiva sea particularmente atractiva. Esto se debe a que los científicos cognitivos son conscientes no sólo de que se requiere de una variedad de metodologías para explicar el procesamiento de la información, sino que los investigadores de una diversidad de áreas pueden unirse por el objetivo de buscar tal explicación.

Como resultado, las definiciones de la ciencia cognitiva suelen enfatizar la cooperación entre disciplinas (Simon, 1980). La ciencia cognitiva es “un reconocimiento de un conjunto fundamental de preocupaciones comunes compartidas por las disciplinas de la psicología, la informática, la lingüística, la economía, la epistemología y las ciencias sociales en general” (Simon, 1980, p. 33). Las entrevistas con eminentes científicos cognitivos refuerzan este tema de armonía y unidad interdisciplinares (Baumgartner & Payr, 1995). En efecto, parecería que los científicos cognitivos consideran esencial adquirir metodologías a partir de más de una disciplina.

Por ejemplo, la filósofa Patricia Churchland aprendió sobre neurociencia en la Facultad de Medicina de la Universidad de Manitoba “haciendo experimentos y disecciones y observando a pacientes humanos con daño cerebral en rondas de neurología” (Baumgartner & Payr, 1995, p. 22). El filósofo Daniel Dennett mejoró su alfabetización informática al participar en un grupo de trabajo de un año que incluyó a dos filósofos y cuatro investigadores de IA. El investigador de IA Terry Winograd estudió lingüística en Londres antes de ir al MIT a estudiar ciencias de la computación. El psicólogo David Rumelhart observó que la ciencia cognitiva tiene “una colección de métodos que se han desarrollado, algunos de manera única en la ciencia cognitiva, pero algunos en disciplinas afines. Está claro que tenemos que aprender a apreciar los enfoques de los demás y entender dónde son débiles los nuestros” (Baumgartner & Payr, 1995, p. 196).

Al mismo tiempo, como ha madurado desde su nacimiento a finales de los cincuenta, también han surgido preocupaciones sobre la unidad de la ciencia cognitiva. El filósofo John Searle declaró: “No estoy seguro de si existe tal cosa como la ciencia cognitiva” (Baumgartner & Payr, 1995, p. 203). El filósofo John Haugeland afirmó que “la filosofía pertenece a la ciencia cognitiva sólo porque las 'ciencias cognitivas' aún no han logrado actuar juntas” (p. 103). El pionero de la IA, Herbert Simon, describió la ciencia cognitiva como una etiqueta “por el hecho de que hay mucha conversación entre disciplinas” (p. 234). Para Simon, “la ciencia cognitiva es el lugar donde se encuentran. No importa si se trata de una disciplina. No es realmente una disciplina, todavía”.

En la ciencia cognitiva moderna existen intensos desacuerdos sobre lo que realmente significa la suposición de “cognición es procesamiento de información”. Desde una perspectiva, la ciencia cognitiva moderna se está fragmentando en diferentes escuelas de pensamiento, clásicas, coneccionistas, encarnadas, que tienen puntos de vista dramáticamente diferentes sobre lo que significa el término procesamiento de información. La ciencia cognitiva clásica interpreta este término como manipulaciones de símbolos gobernadas por reglas del mismo tipo realizadas por una computadora digital. La fragmentación putativa de la ciencia cognitiva comienza cuando se cuestiona esta suposición. John Searle declaró: “Creo que la ciencia cognitiva sufre de su obsesión por la metáfora de la computadora” (Baumgartner & Payr, 1995, p. 204). El filósofo Paul Churchland declaró, “tenemos que alejarnos de la idea de que vamos a lograr la Inteligencia Artificial escribiendo programas inteligentes” (p. 37).

Las diferentes interpretaciones del procesamiento de la información producen variaciones de la ciencia cognitiva que dan la fuerte sensación de ser mutuamente incompatibles. Uno de los propósitos de este libro es explorar la noción de procesamiento de información en la base de cada una de estas variedades. Un segundo es examinar si estas nociones pueden ser unificadas.