3.1: Descripción general del capítulo

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Cuando la ciencia cognitiva surgió a finales de la década de 1950, lo hizo en la forma de lo que ahora se conoce como el enfoque clásico. Inspirada en la naturaleza de la computadora electrónica digital, la ciencia cognitiva clásica adoptó el supuesto central de que la cognición era la computación. El propósito del capítulo actual es explorar las ideas clave de la ciencia cognitiva clásica que proporcionan los elementos centrales de esta suposición.

El capítulo comienza mostrando que las raíces filosóficas de la ciencia cognitiva clásica se encuentran en la perspectiva racionalista de Descartes. Si bien los científicos cognitivos clásicos coinciden con la visión cartesiana de la infinita variedad del lenguaje, no utilizan esta propiedad para refrendar el dualismo. En cambio, aprovechando las modernas cuentas formales del procesamiento de la información, adoptan modelos que utilizan reglas recursivas para manipular los componentes de las expresiones simbólicas. Como resultado, los dispositivos finitos, los sistemas de símbolos físicos, permiten un potencial de comportamiento infinito. Se revisan algunas de las propiedades clave de los sistemas de símbolos físicos.

Una consecuencia de ver el cerebro como un sustrato físico que trae consigo una máquina universal es que esto significa que la cognición puede ser simulada por otras máquinas universales, como las computadoras digitales. Como resultado, la simulación por computadora de la cognición humana se convierte en una metodología crítica del enfoque clásico. Un tema que surge es la validación de tales simulaciones. Se revisan las nociones de débil 3 56 Capítulo 3 y fuerte equivalencia, sirviendo esta última como objetivo principal de la ciencia cognitiva clásica.

Decir que dos sistemas —como una simulación y un sujeto humano— son fuertemente equivalentes es decir que ambos están resolviendo el mismo problema de procesamiento de información, utilizando el mismo algoritmo, basado en la misma arquitectura. Establecer una fuerte equivalencia requiere recopilar evidencia conductual de los tipos introducidos en el Capítulo 2 (complejidad relativa, estado intermedio y evidencia de error) para aplicar ingeniería inversa al algoritmo de un sujeto. También requiere descubrir los componentes de la arquitectura de un sujeto, lo que implica evidencia conductual relativa a la impenetrabilidad cognitiva, así como evidencia biológica sobre el procesamiento de información en el cerebro (por ejemplo, evidencia sobre qué áreas del cerebro podrían verse como procesamiento de información módulos). En general, la búsqueda de una fuerte equivalencia por parte de los científicos cognitivos clásicos implica llevar a cabo un programa de investigación desafiante que puede describirse como análisis funcional o ingeniería inversa.

La ingeniería inversa en la que se dedican los científicos cognitivos clásicos implica el uso de una variedad de métodos de investigación adoptados de muchas disciplinas diferentes. Esto se debe a que esta estrategia de investigación explora la cognición en los cuatro niveles de investigación (computacional, algorítmico, arquitectónico e implementacional) que fueron introducidos en el Capítulo 2. El capítulo actual se organiza de una manera que explora primero cuestiones computacionales, y luego avanza a través de los niveles restantes para terminar con algunas consideraciones sobre cuestiones implementacionales de importancia para la ciencia cognitiva clásica.