3.15: Modularidad de la Mente

La ciencia cognitiva clásica asume que la cognición es computación, y respalda la hipótesis del sistema de símbolos físicos. En consecuencia, fusiona dos posiciones teóricas que en el siglo XVII se pensaba que estaban en conflicto. El primero es el racionalismo cartesiano, la noción de que los productos del pensamiento eran conclusiones racionales extraídas de la manipulación gobernada por reglas de ideas preexistentes. El segundo es el materialismo anticartesiano, la noción de que los procesos de pensamiento son llevados a cabo por mecanismos físicos.

La fusión del racionalismo y el materialismo ha dado lugar a la modificación de una tercera idea, la innatencia, que es central tanto en la filosofía cartesiana como en la ciencia cognitiva clásica. Según Descartes, los contenidos de algunos estados mentales eran innatos, y servían como axiomas mentales que permitían la derivación de nuevos contenidos (Descartes, 1996, 2006). Variaciones de esta afirmación se pueden encontrar en la ciencia cognitiva clásica (Fodor, 1975). Sin embargo, es mucho más típico que la ciencia cognitiva clásica reivindique la innatividad de los mecanismos que manipulan el contenido, en lugar de reclamarlo por el propio contenido. Según la ciencia cognitiva clásica, es la arquitectura la que es innata.

La innatencia no es más que una propiedad que puede servir para restringir las teorías sobre la naturaleza de la arquitectura (Newell, 1990). Es una suposición poderosa que lleva a predicciones particulares. Si la arquitectura es innata, entonces debería ser universal (es decir, compartida por todos los humanos), y debería desarrollarse en un patrón sistemático que pueda vincularse al desarrollo biológico. Estas implicaciones han guiado una tremenda cantidad de investigación en lingüística en las últimas décadas (Jackendoff, 2002). Sin embargo, la innato no es más que una restricción, y muchas propuestas arquitectónicas radicalmente diferentes pueden ser coherentes con ella. ¿Qué otras restricciones podrían aplicarse para estrechar el campo de las arquitecturas potenciales?

Otra propiedad limitante es la modularidad (Fodor, 1983). La modularidad es la afirmación de que un procesador de información no es solo un sistema homogéneo utilizado para manejar todos los problemas de procesamiento de información, sino que es una colección de procesadores de propósito especial, cada uno de los cuales es especialmente adecuado para hacer frente a un rango más estrecho de problemas más específicos. La modularidad ofrece una solución general a lo que se conoce como el problema de empaque (Ballard, 1986).

El problema de empaque se refiere a maximizar la potencia computacional de un dispositivo físico con recursos limitados, como un cerebro con un número finito de neuronas y sinapsis. ¿Cómo se empaqueta la máxima potencia informática en un cerebro finito? Ballard (1986) argumentó que muchos subsistemas diferentes, cada uno diseñado para tratar con un rango limitado de cálculos, serán más fáciles de encajar en un paquete finito que será un solo dispositivo de propósito general que sirva para el mismo propósito que todos los subsistemas.

Por supuesto, para permitir que un sistema de recursos limitados resuelva la misma clase de problemas que una máquina universal, se puede requerir una solución de compromiso al problema de empaque. Esta es exactamente la postura adoptada por Fodor en su influyente monografía de 1983 La modularidad de la mente. Fodor imaginó un procesador de información que utilizaba procesamiento central general, al que llamó procesos isotrópicos, operando sobre representaciones entregadas por un conjunto de sistemas de entrada de propósito especial que ahora se conocen como módulos.

Por lo tanto, si vamos a comenzar con algo parecido a las máquinas Turing como modelos en psicología cognitiva, debemos pensarlas como incrustadas en una matriz de sistemas subsidiarios que afectan sus cálculos de manera que respondan al flujo de eventos ambientales. La función de estos sistemas subsidiarios es proporcionar a la máquina central información sobre el mundo. (Fodor, 1983, p. 39)

Según Fodor (1983), un módulo es un sustrato neuronal que está especializado para resolver un problema particular de procesamiento de información. Toma entrada de transductores, preprocesa esta entrada de una manera particular (por ejemplo, computar la estructura tridimensional a partir de señales de movimiento transducidas [Hildreth, 1983; Ullman, 1979]), y pasa el resultado de este preprocesamiento a procesos centrales. Debido a que los módulos son procesadores especializados, son específicos de dominio. Debido a que la tarea de los módulos es informar al procesamiento central sobre el mundo dinámico, los módulos operan de manera rápida y obligatoria. Para que los módulos sean rápidos, específicos de dominio y dispositivos obligatorios, estarán “cableados”, lo que significa que un módulo se asociará con la arquitectura neuronal fija. Una consecuencia adicional de esto es que un módulo exhibirá patrones de ruptura característicos cuando falle su circuitería neuronal especializada. Todas estas propiedades implican que un módulo exhibirá encapsulación informativa: no se verá afectado por otros modelos o por resultados de mayor nivel de procesos isotrópicos. En otras palabras, los módulos son cognitivamente impenetrables (Pylyshyn, 1984). Claramente, cualquier función que pueda mostrarse modular en el sentido de Fodor debe ser un componente de la arquitectura.

Fodor (1983) argumentó que los módulos deberían existir para todas las modalidades perceptuales, y que también debería haber procesamiento modular para el lenguaje. Hay una gran cantidad de pruebas en apoyo de esta postura.

Por ejemplo, considere la percepción visual. La evidencia de anatomía, fisiología y neurociencia clínica ha llevado a muchos investigadores a sugerir que existen dos vías distintas en el sistema visual humano (Livingstone & Hubel, 1988; Maunsell &Newsome, 1987; Ungerleider &Mishkin, 1982). Uno está especializado en procesar la forma visual, es decir, detectar la apariencia de un objeto: el “qué camino”. El otro está especializado en procesar el movimiento visual, es decir, detectar la ubicación cambiante de un objeto: el “camino donde”. Esta evidencia sugiere que la apariencia del objeto y el movimiento del objeto son procesados por distintos módulos. Además, estos módulos son probablemente jerárquicos, comprendiendo sistemas de módulos más pequeños. Se han identificado más de 30 módulos distintos de procesamiento visual, cada uno responsable de procesar un tipo de información muy específico (van Essen, Anderson, & Felleman, 1992).

Se puede hacer un caso similar para la modularidad del lenguaje. En efecto, la primera evidencia biológica para la localización de la función cerebral fue la presentación por Paul Broca del cerebro del paciente afásico Tan a la Paris Société d'Anthropologie en 1861 (Gross, 1998). Este paciente presentaba agrammatismo profundo; su cerebro presentaba claras anomalías en una región del lóbulo frontal ahora conocida como área de Broca. La tradición chomskiana en lingüística ha defendido desde hace mucho tiempo la existencia biológica distinta de una facultad de idiomas (Chomsky, 1957, 1965, 1966). La naturaleza jerárquica de esta facultad —la noción de que es un sistema de submódulos independientes— ha sido una vía fructífera de investigación (Garfield, 1987); la naturaleza biológica de este sistema, y las teorías sobre su evolución, están recibiendo considerable atención contemporánea (Fitch, Hauser, & Chomsky, 2005; Hauser, Chomsky, & Fitch, 2002). Las cuentas corrientes del procesamiento neuronal de las señales auditivas sugieren que existen dos vías análogas a las corrientes qué-dónde en la visión, aunque la distinción entre las dos es más compleja porque ambas son sensibles al habla (Rauschecker & Scott, 2009).

Tanto de la definición de modularidad de Fodor (1983) como de los ejemplos de visión y lenguaje brevemente mencionados anteriormente, queda claro que la neurociencia es una fuente clave de evidencia sobre la modularidad. “La asociación íntima de los sistemas modulares con el cableado neural es más o menos lo que cabría esperar dado el supuesto de que la clave de la modularidad es la encapsulación informativa” (p. 98). Es por ello que la modularidad es un complemento importante de la equivalencia arquitectónica: se apoya en la búsqueda de datos de la neurociencia cognitiva que complemente el criterio de penetrabilidad cognitiva.

La relación entre el procesamiento modular y la evidencia de la neurociencia cognitiva nos lleva a una controversia que ha surgido a partir de la versión de modularidad de Fodor (1983). Hemos enumerado una serie de propiedades que Fodor sostiene que son ciertas de los módulos. Sin embargo, Fodor también argumenta que estas mismas propiedades no pueden ser ciertas para el procesamiento central o isotrópico. Los procesos isotrópicos no están encapsulados informacionalmente, específicos de dominio, rápidos, obligatorios, asociados con arquitectura neuronal fija o cognitivamente impenetrables. Fodor procede a concluir que debido a que los procesos isotrópicos no tienen estas propiedades, la ciencia cognitiva no podrá explicarlas.

Quisiera proponer una generalización; una que espero con cariño algún día llegue a conocerse como 'La Primera Ley de la Inexistencia de la Ciencia Cognitiva' de Fodor. Va así: cuanto más global (por ejemplo, cuanto más isotrópico) es un proceso cognitivo, menos lo entiende nadie. (Fodor, 1983, p. 107)

La posición de Fodor (1983) de que las explicaciones de los procesos isotrópicos son imposibles plantea un fuerte desafío a un campo de estudio diferente, llamado psicología evolutiva (Barkow, Cosmides, & Tooby, 1992), lo cual es controvertido por derecho propio (Stanovich, 2004). La psicología evolutiva intenta explicar cómo surgieron los procesos psicológicos a través de la evolución. Esto requiere la suposición de que estos procesos proporcionan alguna ventaja de supervivencia y están asociados con un sustrato biológico, por lo que están sujetos a selección natural. Sin embargo, muchos de los procesos de particular interés para los psicólogos evolutivos implican el razonamiento, y así serían clasificados por Fodor como isotrópicos. Si son isotrópicas, y si la primera ley de Fodor de la inexistencia de la ciencia cognitiva es cierta, entonces la psicología evolutiva no es posible.

Los psicólogos evolutivos han respondido a esta situación proponiendo la hipótesis de modularidad masiva (Carruthers, 2006; Pinker, 1994, 1997), una alternativa a Fodor (1983). Según la hipótesis de modularidad masiva, la mayoría de los procesos cognitivos, incluido el razonamiento de alto nivel, son modulares. Por ejemplo, Pinker (1994, p. 420) ha propuesto que el procesamiento modular subyace a la mecánica intuitiva, la biología intuitiva, la psicología intuitiva y el autoconcepto. La mente es “una colección de instintos adaptados para resolver problemas evolutivamente significativos, la mente como navaja suiza” (p. 420). La hipótesis de modularidad masiva propone eliminar el procesamiento isotrópico de la cognición, generando discusiones modernas sobre cómo deben definirse los módulos y sobre qué tipos de procesamiento son modulares o no (Barrett & Kurzban, 2006; Bennett, 1990; Fodor, 2000; Samuels, 1998).

El debate moderno sobre la modularidad masiva indica que el concepto de módulo está firmemente arraigado en la ciencia cognitiva. El tema en el debate no es la existencia de modularidad, sino más bien la extensión de la modularidad. Con esto en mente, volvamos a la cuestión metodológica que nos ocupa, investigando la naturaleza de la arquitectura. Para introducir brevemente los tipos de evidencia que pueden emplearse para sustentar afirmaciones sobre la modularidad, consideremos otro tema que se vuelve polémico por los proponentes de la modularidad masiva: la modularidad de la cognición musical.

Como hemos visto, los teóricos de la modularidad masiva ven un grado generalizado de especialización y localización en la arquitectura cognitiva. Sin embargo, un área de contenido que estos teóricos se han resistido a clasificar como modular es la cognición musical. Una razón de esto es que los psicólogos evolutivos tienen dificultades para explicar cómo la música beneficia la supervivencia. “En lo que respecta a causa y efecto biológicos, la música es inútil. No muestra signos de diseño para alcanzar una meta como larga vida, nietos, o percepción y predicción precisa del mundo” (Pinker, 1997, p. 528). Como resultado, el procesamiento musical es retratado como una función tangencial, no modular que está intrascendente relacionada con otros procesos modulares. “La música es una tarta de queso auditiva, una exquisita confección elaborada para hacerle cosquillas a los puntos sensibles de al menos seis de nuestras facultades mentales” (p. 534).

No es sorprendente que los investigadores interesados en estudiar música hayan reaccionado fuertemente en contra de esta posición. Actualmente hay una literatura creciente que apoya la noción de que el procesamiento musical —en particular la percepción del ritmo y del perfil tonal— es realmente modular (Alossa & Castelli, 2009; Peretz, 2009; Peretz & Coltheart, 2003; Peretz & Hyde, 2003; Peretz & Zatorre, 2003; Peretz & Zatorre, 2003, 2005). Los tipos de evidencia reportados en esta literatura son buenos ejemplos de las formas en que la neurociencia cognitiva puede defender afirmaciones sobre modularidad.

Una clase de evidencia se refiere a las disociaciones que se observan en pacientes que han tenido algún tipo de lesión cerebral. En una disociación, una lesión en una región del cerebro interrumpe un tipo de procesamiento pero deja a otra inalterada, lo que sugiere que los dos tipos de procesamiento están separados y están asociados con diferentes áreas cerebrales. Quienes no creen en la modularidad de la música tienden a ver la música como fuertemente relacionada con el lenguaje. Sin embargo, se ha demostrado que el procesamiento musical y el procesamiento del lenguaje están disociados. El daño vascular en el hemisferio izquierdo del compositor ruso Shebalin produjo graves déficits lingüísticos pero no afectó su capacidad para seguir componiendo algunas de sus mejores obras (Luria, Tsvetkova, & Futer, 1965). La evidencia recíproca indica que de hecho existe una doble disociación entre el lenguaje y la música: el daño bilateral al cerebro de otro paciente produjo graves problemas en la memoria y percepción musical pero no afectó su lenguaje (Peretz et al., 1994).

Otra clase de evidencia es buscar disociaciones que involucren música que estén relacionadas con trastornos cerebrales congénitos. Los sabios musicales demuestran tal disociación: exhiben baja inteligencia general pero al mismo tiempo demuestran habilidades musicales excepcionales (Miller, 1989; Pring, Woolf, & Tadic, 2008). Nuevamente, la disociación es doble. Aproximadamente el 4 por ciento de la población es sorda tonal, padeciendo lo que se llama amusia congénita (Ayotte, Peretz, & Hyde, 2002; Peretz et al., 2002). Las amúsicas congénitas tienen problemas musicales, pero son de inteligencia normal y tienen habilidades de lenguaje normales. Por ejemplo, tienen habilidades espaciales normales (Tillmann et al., 2010), y aunque tienen problemas de memoria a corto plazo para estímulos musicales, tienen memoria normal a corto plazo para materiales verbales (Tillmann, Schulze, & Foxton, 2009). Finalmente, hay evidencia de que la amusia congénita es heredada genéticamente, lo que sería una consecuencia plausible de la modularidad del procesamiento musical (Peretz, Cummings, & Dube, 2007).

Una tercera clase de evidencia que la neurociencia cognitiva puede proporcionar sobre la modularidad proviene de una variedad de técnicas que miden de manera no invasiva la actividad cerebral regional a medida que ocurre el procesamiento de la información (Cabeza & Kingstone, 2006; Gazzaniga, 2000). Los datos de imágenes cerebrales se pueden utilizar para buscar disociaciones e intentar localizar la función. Por ejemplo, al ver qué regiones del cerebro están activas durante el procesamiento musical pero no activas cuando se realiza una tarea de control no musical, un investigador puede intentar asociar funciones musicales con áreas particulares del cerebro.

Las técnicas de imagen cerebral han sido empleadas por neurocientíficos cognitivos interesados en estudiar el procesamiento musical (Peretz & Zatorre, 2003). Sorprendentemente, dada la otra evidencia extensa sobre la disociación de la música, este tipo de evidencia no ha proporcionado un caso convincente para la localización del procesamiento musical en el cerebro humano (Warren, 2008). En cambio, parece revelar que el procesamiento musical invoca actividad en muchas áreas diferentes a lo largo del cerebro (Schuppert et al., 2000). “La evidencia de estudios de imágenes cerebrales ha demostrado que la música comparte circuitos cerebrales básicos con otros tipos de sonido complejo, y ninguna área cerebral única puede considerarse dedicada exclusivamente a la música” (Warren, 2008, p. 34). Esto quizás sea de esperar, bajo el supuesto de que la “cognición musical” es en sí misma una noción bastante amplia, y que probablemente se logre mediante una variedad de subprocesos, muchos de los cuales son plausiblemente modulares. Los avances en los estudios de imagen de la cognición musical pueden requerir considerar distinciones más finas entre procesamiento musical y no musical, como estudiar las áreas del cerebro involucradas con el canto versus las involucradas con el habla (Peretz, 2009).

Las disparidades entre la evidencia conductual en relación con las disociaciones y la evidencia de los estudios de imágenes cerebrales no necesariamente ponen en tela de juicio el tema de la modularidad. Estas disparidades podrían simplemente revelar la complicada relación entre la naturaleza funcional y la implementacional de un componente arquitectónico. Por ejemplo, imagínese que la arquitectura cognitiva es efectivamente un sistema de producción. Una producción individual, funcionalmente hablando, es ultra-modular. Sin embargo, es posible crear sistemas en los que las funciones modulares de diferentes producciones no se mapean sobre componentes físicos localizados, sino que se definen como una constelación de propiedades físicas distribuidas sobre muchos componentes (Dawson et al., 2000). Consideramos este tema en un capítulo posterior donde se investiga con más detalle la relación entre los sistemas de producción y las redes conexionistas.

Sin embargo, no se puede subestimar la importancia de usar evidencia de la neurociencia para apoyar afirmaciones sobre modularidad. A falta de tales pruebas, los argumentos de que alguna función es modular pueden ser fácilmente socavados.

Por ejemplo, Gallistel (1990) ha argumentado que el procesamiento de señales geométricas por parte de los animales que se enfrentan a la tarea de reorientación es modular en el sentido de Fodor (1983). Esto se debe a que el procesamiento de las señales geométricas es obligatorio (como lo demuestra la omnipresencia del error rotacional) y no está influenciado por “información sobre superficies distintas a sus posiciones relativas” (Gallistel, 1990, p. 208). Sin embargo, una variedad de teorías que son explícitamente no modulares son capaces de generar errores rotacionales apropiados en una variedad de condiciones (Dawson, Dupuis, & Wilson, 2010; Dawson et al., 2010; Miller, 2009; Miller & Shettleworth, 2007, 2008; Nolfi, 2002). Como resultado, se está reevaluando seriamente la modularidad del procesamiento de cue geométricos (Cheng, 2008).

En resumen, muchos investigadores coinciden en que la arquitectura de la cognición es modular. Se puede reunir una variedad de diferentes tipos de evidencia para respaldar la afirmación de que alguna función es modular y, por lo tanto, parte de la arquitectura. Esta evidencia es diferente y puede complementar la evidencia sobre la penetrabilidad cognitiva. Sin embargo, establecer la naturaleza de la arquitectura es un desafío y requiere combinar variedades de evidencia de estudios neurocientíficos conductuales y cognitivos.