2.13: Nivelación del Campo

Las máquinas lógicas que surgieron a finales del siglo XIX, y las computadoras de propósito general del siglo XX en las que evolucionaron, son ejemplos de dispositivos de procesamiento de información. Se ha argumentado en este capítulo que para explicar tales dispositivos, se deben emplear cuatro vocabularios diferentes, cada uno de los cuales se utiliza para responder a un tipo diferente de pregunta. A nivel computacional, preguntamos qué problema de procesamiento de información está siendo resuelto por el dispositivo. A nivel algorítmico, nos preguntamos qué procedimiento o programa se está utilizando para resolver este problema. A nivel arquitectónico, preguntamos a partir de qué capacidades primitivas de información está compuesto el algoritmo. A nivel implementacional, preguntamos qué propiedades físicas son las encargadas de instanciar los componentes de la arquitectura.

A medida que avanzamos desde la cuestión computacional a través de preguntas sobre algoritmo, arquitectura e implementación, nos movemos en una dirección que nos lleva de lo muy abstracto a lo más concreto. Desde esta perspectiva cada una de estas preguntas define un nivel diferente de análisis, donde la noción de nivel debe ser tomada como “nivel de abstracción”. El tema principal de este capítulo, entonces, es que para explicar completamente un dispositivo de procesamiento de información hay que explicarlo en cuatro niveles diferentes de análisis.

El tema que he desarrollado en este capítulo es una elaboración de un enfoque con una larga historia en la ciencia cognitiva que ha sido defendido en particular por Pylyshyn (1984) y Marr (1982). Este enfoque histórico, llamado hipótesis de tres niveles (Dawson, 1998), se utiliza para explicar los dispositivos de información mediante la realización de análisis en tres niveles diferentes: computacional, algorítmico e implementacional. El enfoque que se ha desarrollado en este capítulo concuerda con esta visión, pero le agrega un nivel adicional de análisis: el arquitectónico. Veremos a lo largo de este libro que una arquitectura de procesamiento de información tiene propiedades que la separan tanto del algoritmo como de la implementación, y que tratarla como un nivel independiente es ventajoso.

La opinión de que los dispositivos de procesamiento de información deben ser explicados por múltiples niveles de análisis tiene importantes consecuencias para la ciencia cognitiva, porque la visión general en la ciencia cognitiva es que la cognición también es el resultado del procesamiento de la información. Esto implica que una explicación completa de la cognición humana o animal también requiere múltiples niveles de análisis.

No es sorprendente que sea fácil encontrar evidencia de todos los niveles de investigación que se están explorando a medida que los científicos cognitivos sondean una variedad de fenómenos. Por ejemplo, considere cómo los científicos cognitivos clásicos exploran el fenómeno general de la memoria humana.

A nivel computacional, investigadores interesados en la caracterización formal de los procesos cognitivos (como los que estudian la informática cognitiva [Wang, 2003, 2007]), proporcionan descripciones abstractas de lo que significa memorizar, incluyendo intentos de caracterizar matemáticamente la capacidad de la memoria humana ( López, Núñez, & Pelayo, 2007; Wang, 2009; Wang, Liu, & Wang, 2003).

A nivel algorítmico de investigación, el desempeño de sujetos humanos en una amplia variedad de experimentos de memoria se ha utilizado para aplicar ingeniería inversa a la “memoria” en un sistema organizado de funciones más especializadas (Baddeley, 1990) incluyendo la memoria de trabajo (Baddeley, 1986, 2003), declarativa y no declarativa memoria (Squire, 1992), memoria semántica y episódica (Tulving, 1983), y almacenes verbales e imaginarios (Paivio, 1971, 1986). Por ejemplo, el comportamiento de la curva de posición serial obtenida en experimentos de recuerdo libre bajo diferentes condiciones experimentales se utilizó para ser pionero en la propuesta de la psicología cognitiva del modelo de memoria modal, en el que la memoria se dividió en una capacidad limitada, almacenamiento a corto plazo y una capacidad mucho mayor, larga -tienda a término (Waugh & Norman, 1965). El nivel algorítmico es también el foco del arte de la memoria (Yates, 1966), en el que a los individuos se les enseñan técnicas mnemónicas para mejorar su capacidad de recordar (Lorayne, 1998, 2007; Lorayne y Lucas, 1974).

Esa memoria puede ser ingeniería inversa en un sistema organizado de subfunciones lleva a los científicos cognitivos a determinar la arquitectura de la memoria. Por ejemplo, ¿qué tipos de codificaciones se utilizan en cada sistema de memoria y qué procesos primitivos se utilizan para manipular la información almacenada? Los famosos estudios de confusión en la memoria a corto plazo de Richard Conrad (1964a, 1964b) indicaron que representaba información usando un código acústico. Uno de los temas más polémicos de la ciencia cognitiva clásica, el “debate sobre las imágenes”, se refiere a si la forma primitiva de la información espacial es la imaginería, o si las imágenes se construyen a partir de códigos proposicionales más primitivos (Anderson, 1978; Block, 1981; Kosslyn, Thompson, & Ganis, 2006; Pylyshyn, 1973, 1981a, 2003b).

Aunque la ciencia cognitiva clásica es de naturaleza funcionalista y (a los ojos de sus críticos) se aleja de la biología, también apela a la evidencia implementacional en su estudio de la memoria. Los déficits de memoria revelados en el paciente Henry Molaison después de que su hipocampo fuera extirpado quirúrgicamente para tratar su epilepsia (Scoville & Milner, 1957) proporcionaron un apoyo biológico pionero para las separaciones funcionales de la memoria a corto plazo de la memoria a largo plazo y de la memoria declarativa de la memoria no declarativa. Los avances modernos en la neurociencia cognitiva han proporcionado bases biológicas firmes para elaboradas descomposiciones funcionales de la memoria (Cabeza & Nyberg, 2000; Poldrack et al., 2001; Squire, 1987, 2004). También se han aportado pruebas similares en el debate sobre las imágenes (Kosslyn, 1994; Kosslyn et al., 1995; Kosslyn et al., 1999; Kosslyn, Thompson, & Alpert, 1997).

En los párrafos anteriores he tomado una tradición en la ciencia cognitiva (la clásica) y demostrado que su estudio de un fenómeno (la memoria humana) refleja el uso de todos los niveles de investigación que han sido tema del capítulo actual. Sin embargo, la posición de que las explicaciones cognitivas requieren múltiples niveles de análisis (por ejemplo, Marr, 1982) no ha quedado indiscutida. Algunos investigadores han sugerido que este proceso no es completamente apropiado para explicar la cognición o la inteligencia en agentes biológicos (Churchland, Koch, & Sejnowski 1990; Churchland & Sejnowski, 1992).

Por ejemplo, Churchland, Koch, & Sejnowski (1990, p. 52) observaron que “cuando medimos los tres niveles de análisis de Marr frente a los niveles de organización en el sistema nervioso, el ajuste es pobre y confuso”. Esta observación se basa en el hecho de que parece haber muchos niveles espaciales diferentes de organización en el cerebro, lo que sugiere a Churchland, Koch, & Sejnowski que debe haber muchos niveles implementacionales diferentes, lo que implica a su vez que debe haber muchos algoritmos diferentes niveles.

El problema con este argumento es que confunde la ontología con la epistemología. Es decir, Churchland, Koch, & Sejnowski (1990) parecían estar argumentando que los niveles de Marr son cuentas de la forma en que es la naturaleza, que los dispositivos de procesamiento de información están literalmente organizados en los tres niveles diferentes. Así, cuando un sistema parece exhibir, digamos, múltiples niveles de organización física, esto pone en duda la Marr-as-ontología. Sin embargo, los niveles de Marr no intentan explicar la naturaleza de los dispositivos, sino que proporcionan una epistemología, una forma de indagar sobre la naturaleza del mundo. Desde esta perspectiva, un sistema que tenga múltiples niveles de organización física no desafiaría a Marr, porque Marr y sus seguidores se sentirían cómodos aplicando su enfoque al sistema en cada uno de sus niveles de organización física.

Otros desarrollos en la ciencia cognitiva proporcionan desafíos más profundos al enfoque de múltiples niveles. Como se ha esbozado en este capítulo, la noción de múltiples niveles de explicación en la ciencia cognitiva está directamente vinculada a dos ideas clave: 1) que los dispositivos de procesamiento de información invitan y requieren este tipo de explicación, y 2) que la cognición es un ejemplo prototípico de procesamiento de información. Los desarrollos recientes en la ciencia cognitiva representan desafíos para estas ideas clave. Por ejemplo, la ciencia cognitiva encarnada toma la posición de que la cognición no es un procesamiento de información del tipo que implica la manipulación gobernada por reglas de mundos representados mentalmente; sino que es el control de la acción en el mundo (Chemero, 2009; Clark, 1997, 1999; Noë, 2004, 2009; Robbins & Aydede, 2009). ¿Se aplica el enfoque de múltiples niveles si se reinterpreta radicalmente el papel de la cognición?

Churchland, Koch, & Sejnowski. (1990, p. 52) sugirió que “['] cuáles son realmente los niveles relevantes para la explicación en el sistema nervioso ['] es una pregunta empírica, no a priori”. Uno de los temas del libro actual es tomar en serio esta sugerencia al ver qué tan bien se pueden aplicar los mismos múltiples niveles de investigación a las tres grandes perspectivas de la ciencia cognitiva moderna: clásica, conexionista y encarnada. En los siguientes tres capítulos, comienzo esta búsqueda utilizando los múltiples niveles introducidos en el Capítulo 2 para investigar la naturaleza de la ciencia cognitiva clásica (Capítulo 3), la ciencia cognitiva conexionista (Capítulo 4) y la ciencia cognitiva encarnada (Capítulo 5). ¿Se pueden utilizar los múltiples niveles de investigación para revelar principios que unifiquen estos tres enfoques diferentes y frecuentemente mutuamente antagónicos? ¿O la ciencia cognitiva moderna comienza a fracturarse de una manera similar a lo que se ha observado en la psicología experimental?