14.2: Enfoques actuales

El uso momentáneo de las imágenes cerebrales

¿Cómo se utilizan los métodos conocidos de imágenes cerebrales? ¿Qué tipo de información se puede derivar usando estos métodos?

fMRI

La fMRI es un método de imagen no invasivo que muestra estructuras activas del cerebro en una alta resolución espacial. Para eso el participante tiene que tumbarse en un tubo y se le representa el cerebro. Mientras se realiza una tarea, las estructuras activas en el cerebro del participante pueden ser reconocidas en las grabaciones.

¿Cómo?
Si partes del cerebro están activas, también se estimula el metabolismo. La sangre, que tiene una función importante en el transporte metabólico está fluyendo hacia las células nerviosas activas. La hemoglobina en los glóbulos rojos transporta oxígeno (oxihemogliobina) cuando fluye hacia la parte que está activa y que necesita oxígeno, para consumir y trabajar. Con el consumo la hemoglobina “entrega” el oxígeno (desoxihemoglobina). Esto conduce a cambios locales en la concentración relativa de oxihemoglobina y desoxihemoglobina y cambios en el volumen sanguíneo local y el flujo sanguíneo. Si bien la hemoglobina está oxigenada es diamagnética (es decir, el material tiende a abandonar el campo magnético), pero paramagnético (el material tiende a migrar al campo magnético) mientras desoxigenada. Por lo tanto, la señal de resonancia magnética de la sangre es ligeramente diferente dependiendo del nivel de oxigenación.

Al ser capaz de detectar las propiedades magnéticas mencionadas anteriormente, el escáner FMRI es capaz de determinar alteraciones en el flujo sanguíneo y el volumen sanguíneo, y construir una imagen. Esta imagen muestra el cerebro y sus partes activadas. Mientras el participante está haciendo una tarea el investigador puede derivar, qué regiones cerebrales están involucradas. Esta es una medida indirecta, ya que se mide el metabolismo y no la actividad neuronal en sí misma. Además, este método de imagen tiene buena resolución espacial (donde ocurre la actividad) pero baja resolución temporal (cuando ocurre la actividad), ya que las mediciones ocurren después de la actividad neuronal.

EEG

El electroencefalograma (EEG) es otro método no invasivo de imágenes cerebrales. Las señales electrónicas del cerebro humano se registran mientras el participante realiza una tarea. Se puede medir la actividad electrónica de las células neuronales, es decir, sumando.

La actividad electrónica se mide uniendo electrodos a la piel de la cabeza. En la mayoría de los casos los electrodos se instalan en una gorra, que lleva el participante. Es muy lento instalar la tapa correctamente en la cabeza del participante, pero es muy importante para el resultado, que todo esté en el lugar correcto. Para asegurar la adición de las señales los electrodos tienen que ser instalados geométricos y en una configuración paralela. Esta técnica se aplica para medir el potencial relacionado con eventos (ERP), los cambios potenciales. Se correlacionan temporal con un evento emocional, sensórico, cognitivo o motor. En el experimento un cierto acontecimiento tiene que repetirse una y otra vez. El tipo ERP entonces puede ser extraído y calculado. Este método no solo consume tiempo, también muchos factores perturbadores complican la medición. Además, este método tiene una resolución temporal muy alta, pero una resolución espacial muy baja. Difícilmente es posible medir la actividad en regiones cerebrales más profundas o detectar la fuente de la actividad interpretando solo las grabaciones.

Enfoques interdisciplinarios

Ciencia Cognitiva

La ciencia cognitiva es una ciencia multidisciplinaria. Comprende áreas de psicología cognitiva, lingüística, neurociencia, inteligencia artificial, antropología cognitiva, informática y filosofía. La ciencia cognitiva se concentra en estudiar el comportamiento inteligente de los humanos, que incluye la percepción, el aprendizaje, la memoria, el pensamiento y el lenguaje. La investigación en ciencias cognitivas se basa en métodos de investigación naturalistas como la neuropsicología cognitiva, la introspección, la experimentación psicológica, la modelización matemática y la argumentación filosófica.

En el inicio de las ciencias cognitivas el método más común fue la introspección. Significaba que el sujeto de prueba evaluaba su propio pensamiento cognitivo. En estos experimentos los investigadores estaban utilizando sujetos experimentados porque tenían que analizar y reportar su propio pensamiento cognitivo. Los problemas pueden ocurrir cuando se interpretan los resultados y el sujeto tiene reportes diferentes de una misma acción. Obviamente se necesita una clara separación entre las materias que se pueden estudiar por introspección y las que no son adecuadas para este método.

El modelado computacional en la ciencia cognitiva significa que la mente es vista como una máquina. Este enfoque busca expresar ideas teóricas a través de modelos computacionales que generan comportamientos similares a los humanos. La modelización matemática se basa en diagramas de flujo. La calidad del modelo es muy importante para asegurar la equivalencia del insumo y los resultados.

Hoy en día los investigadores de las ciencias cognitivas utilizan a menudo modelos teóricos y computacionales. “Esto no excluye su método primario de experimentación con participantes humanos. En las ciencias cognitivas también es importante aunar las teorías y la experimentación. Debido a que comprende tantos campos de la ciencia es importante reunir los métodos más adecuados de todos estos campos. Los experimentos psicológicos deben interpretarse a través de una teoría que exprese representaciones y procedimientos mentales. La forma más productiva y reveladora de realizar investigaciones en ciencias cognitivas es combinar diferentes enfoques y métodos juntos. Esto asegura una imagen general desde el área de investigación y comprende los puntos de vista de todos los diferentes campos”. (Thagard, Ciencia Cognitiva) Sin embargo, la Ciencia Cognitiva aún no ha logrado lograr unir las diferentes áreas. Hoy en día se le critica por no establecer una ciencia por sí sola. Más bien pocos científicos realmente se dirigen a sí mismos como científicos cognitivos. Además, se cuestiona la metáfora básica del funcionamiento cerebral como una computadora, así como las distinciones entre sus modelos y la naturaleza (cf. Eysenck & Keane, Cognitive Psychology, pp. 519-520). Esto por supuesto trae mucho trabajo para el futuro. La Ciencia Cognitiva tiene que trabajar en mejores modelos que expliquen los procesos naturales y que sean capaces de hacer predicciones de manera confiable. Además, estos modelos tienen que combinar múltiples fenómenos mentales. Además de eso, se tiene que elaborar una “metodología general para relacionar el comportamiento de un modelo computacional con el comportamiento humano”. De este modo se puede incrementar la resistencia de tales modelos. Aparte de eso, la Ciencia Cognitiva necesita establecer una identidad con destacados investigadores que se apoyen a la Ciencia Cognitiva. Y finalmente su mayor objetivo, la creación de una teoría general unificadora de la cognición humana (ver Parte Teoría), tiene que ser alcanzada (cf. ibid, p. 520).

Psicología Cognitiva Experimental

Experimentación psicológica estudia las funciones mentales. Esto se hace con métodos indirectos que significan razonamiento. Estos estudios se realizan para encontrar las relaciones causales y los factores que influyen en el comportamiento. El investigador observa acciones visibles y saca conclusiones a partir de estas observaciones. Las variables se cambian una a la vez y se observa el efecto de este cambio. Los beneficios de la investigación experimental son que los factores manipulados pueden ser alterados en casi cualquier forma que el investigador quiera. A partir de este punto finalmente es posible encontrar relaciones causales.

Al ser el enfoque clásico dentro del campo de la psicología cognitiva, los estudios experimentales han sido la base para el desarrollo de numerosos enfoques modernos dentro de la Psicología Cognitiva contemporánea. Sus métodos empíricos han sido desarrollados y verificados a lo largo del tiempo y los resultados obtenidos fueron una base para muchas mejoras aportadas al campo de la psicología.

Teniendo en cuenta el carácter establecido de la psicología cognitiva experimental, se podría pensar que los cambios metodológicos son bastante insignificantes. Pero en los últimos años se planteó una discusión sobre la cuestión, si los resultados del CP experimental siguen siendo válidos en el “mundo real” en absoluto. Una objeción importante es que el entorno artificial en un experimento puede provocar que ciertos hechos y coherencias sean ignorados involuntariamente, lo que se debe a que por razones de claridad se suprimen numerosos factores (cf. Eysenck & Keane, Psicología Cognitiva, pp. 514—515). Un posible ejemplo de ello es la investigación concerniente a la atención. Dado que la atención del participante se rige principalmente por las instrucciones del experimentador, su enfoque está básicamente determinado. Por lo tanto “se sabe relativamente poco de los factores que normalmente influyen en el foco de atención” (ibid, p. 514). Además resulta problemático que los fenómenos mentales a menudo se examinen de forma aislada. Al intentar que la configuración experimental sea lo más concisa posible (con el fin de obtener resultados claramente interpretables) se desconecta el aspecto en cuestión de los procesos mentales adyacentes e interactuantes. Esto lleva al problema de que los resultados resultan ser válidos solo en el escenario experimental idealizado pero no en la “vida real”. Aquí múltiples fenómenos mentales interactúan entre sí y numerosos estímulos externos influyen en el comportamiento de los procesos mentales. La validez obtenida por tales estudios sólo podría caracterizarse como una validez interna (lo que significa que los resultados son válidos en las circunstancias especiales creadas por el experimentador) pero no como una validez externa (lo que significa que los resultados permanecen válidos en circunstancias cambiadas y más realistas) (cf. ibid, p. 514). Estas objeciones conducen a experimentos que se han desarrollado para referirse más a la “vida real”. Según estos experimentos ganan importancia fenómenos “del mundo real” como la 'absentismo', la 'memoria cotidiana' o la 'lectura'. Sin embargo, queda la discusión de si tales experimentos realmente entregan nueva información sobre los procesos mentales. Y si estos 'estudios de fenómenos cotidianos' realmente llegan a ser ampliamente aceptados en gran medida depende de los resultados que ofrezcan los experimentos actuales.

Otro tema relacionado con las configuraciones experimentales en psicología cognitiva es la forma en que se manejan las diferencias individuales. En general los resultados de un experimento son generados por un análisis de varianza. Esto hace que los resultados debidos a diferencias individuales sean promediados y no tomados en consideración. Tal procedimiento parece ser altamente cuestionable, sobre todo si se pone en el contexto de una investigación de Bowers en 1973, que mostró que más del 30% de la varianza en dichos estudios se debe a diferencias individuales o a su interacción con la situación actual (cf. ibid, p. 515). A partir de tales hechos, un desafío para la psicología cognitiva experimental futura es el análisis de las diferencias individuales y encontrar la manera de incluir el conocimiento sobre tales diferencias en los estudios generales.

Neurociencia Cognitiva

Otro enfoque hacia una mejor comprensión de la cognición humana es la neurociencia cognitiva. La neurociencia cognitiva se encuentra en la interfaz entre la psicología cognitiva tradicional y las ciencias del cerebro. Se trata de una ciencia cuyo enfoque se caracteriza por intentos de derivar teorías de nivel cognitivo a partir de diversos tipos de información, como las propiedades computacionales de los circuitos neuronales, los patrones de daño conductual como consecuencia de una lesión cerebral o las mediciones de la actividad cerebral durante la ejecución de tareas (cf. www.psy.cmu.edu). La neurociencia cognitiva ayuda a comprender cómo el cerebro humano apoya el pensamiento, la percepción, el afecto, la acción, el proceso social y otros aspectos de la cognición y el comportamiento, incluyendo cómo dichos procesos se desarrollan y cambian en el cerebro a lo largo del tiempo (cf. www.nsf.gov).

La neurociencia cognitiva ha surgido en la última década como una disciplina intensamente activa e influyente, forjada a partir de interacciones entre las ciencias cognitivas, neurología, neuroimagen, fisiología, neurociencia, psiquiatría y otros campos. Nuevos métodos para la neuroimagen funcional no invasiva de sujetos que realizan tareas psicológicas han sido de particular importancia para esta disciplina. La neuroimagen funcional no invasiva incluye: tomografía por emisión de positrones (PET), resonancia magnética funcional (fMRI), magnetoencefalografía (MEG), imagen óptica (espectroscopia de infrarrojo cercano o NIRS), resonancia magnética anatómica y imágenes de tensor de difusión (DTI) Los hallazgos de la neurociencia cognitiva son dirigido a permitir una comprensión científica básica de una amplia gama de cuestiones relacionadas con el cerebro, la cognición y el comportamiento. (cf. www.nsf.gov).

La neurociencia cognitiva se convierte en un enfoque muy importante para entender la cognición humana, ya que los resultados pueden aclarar la organización funcional del cerebro, como las operaciones realizadas por un área cerebral particular y el sistema de áreas neuronales distribuidas y discretas que apoyan una representación cognitiva específica. Estos hallazgos pueden revelar el efecto sobre la organización cerebral de las diferencias individuales (incluyendo incluso la variación genética) (cf. www.psy.cmu.edu, www.nsf.gov). Otra importancia de la neurociencia cognitiva es que la neurociencia cognitiva proporciona algunas formas que nos permiten “obtener información detallada sobre las estructuras cerebrales involucradas en diferentes tipos de procesamiento cognitivo” (Eysenck & Keane, Cognitive Psychology, p. 521). Técnicas como MRI y TAC han demostrado ser de particular valor cuando se utilizan en pacientes para descubrir qué áreas cerebrales están dañadas. Antes de que se desarrollaran métodos no invasivos de neurociencia cognitiva, la localización de “el daño cerebral solo se podía establecer mediante examen post mortem” (ibid). Saber qué áreas cerebrales están relacionadas con qué proceso cognitivo seguramente conduciría a obtener una visión más clara de la región cerebral, de ahí que al final ayudaría a una mejor comprensión de los procesos cognitivos humanos. Otra fortaleza de la neurociencia cognitiva es que sirve como herramienta para demostrar la realidad de las distinciones teóricas. Por ejemplo, muchos teóricos han argumentado que la memoria implícita puede dividirse en memoria implícita perceptual y conceptual; el soporte para esa visión ha venido de estudios PET, que muestran que las tareas de cebado perceptual y conceptual afectaron diferentes áreas del cerebro (cf. ibid, pp. 521-522). Sin embargo, la neurociencia cognitiva no es tan perfecta para poder estar sola y responder a todas las preguntas relacionadas con la cognición humana. La neurociencia cognitiva tiene algunas limitaciones, al tratar la recolección de datos y la validez de los datos. En la mayoría de los estudios de neuroimagen, se recopilan datos de varios individuos y luego se promedian. Ha surgido cierta preocupación por tal promedio debido a la existencia de diferencias individuales significativas. Aunque el problema fue respondido por Raichle (1998), quien afirmó que se debía apreciar la diferencia en el cerebro individual, por más que surjan principios organizativos generales que trasciendan estas diferencias, aún no se ha encontrado una solución ampliamente aceptada al problema (cf. ibid, p. 522).

Neuropsicología Cognitiva

La neuropsicología cognitiva mapea la conexión entre las funciones cerebrales y el comportamiento cognitivo. Los pacientes con daño cerebral han sido la fuente de investigación más importante en neuropsicología. La neuropsicología también examina la disociación (“olvido”), la doble disociación y las asociaciones (conexión entre dos cosas formadas por la cognición). La neuropsicología utiliza métodos de investigación tecnológica para crear imágenes del funcionamiento cerebral. Existen muchas diferencias en las técnicas para escanear el cerebro. Los más comunes son EEG (Electroencefalografía), MRI y fMRI (Resonancia Magnética Funcional) y PET (Tomografía por Emisión de Positrones).

La neuropsicología cognitiva se hizo muy popular ya que entrega buena evidencia. Las teorías desarrolladas para individuos normales pueden ser verificadas por pacientes con daños cerebrales. Aparte de eso, podrían haberse establecido nuevas teorías por los resultados de experimentos neuropsicológicos. Sin embargo, no se pueden dejar fuera de consideración ciertas limitaciones al enfoque tal como es hoy. En primer lugar, es necesario señalar que las personas que tienen la misma discapacidad mental a menudo no tienen la misma lesión (cf. ibid, pp.516-517). En tales casos los investigadores tienen que ser cuidadosos con su interpretación. En general sólo se pudo concluir que todas las áreas que los pacientes han lesionado podrían jugar un papel en el fenómeno mental. Pero no qué parte realmente es decisiva. A partir de eso, los experimentos futuros en esta área tienden a hacer experimentos con un número bastante pequeño de personas con lesión bastante similar, respectivamente, comparar los resultados de grupos con síndromes similares y lesiones diferentes. Además de eso la situación a menudo resulta ser viceversa. Algunos pacientes tienen lesiones bastante similares pero muestran un comportamiento bastante diferente (cf. ibid, p.517). Por lo tanto, una razón probable es que los pacientes difieren en su edad y estilo de vida (cf. Banich, Neuropsicología, p.55). Con mejores tecnologías en el futuro se podrán distinguir mejor los casos en los que realmente las diversas personalidades marcan la diferencia o en qué casos las lesiones no son del todo iguales. Además, las estructuras cerebrales individuales que pueden causar las diferentes reacciones a las lesiones se convertirán en un foco de investigación. Otro problema para la Neuropsicología Cognitiva es que sus pacientes son raros. Los pacientes que son interesantes para dicha investigación tienen lesiones de un accidente o sufridas durante la guerra. Pero además hay diferencias en la manera de la lesión. Muchas veces se dañan múltiples regiones cerebrales, lo que hace muy difícil determinar cuál de ellas es responsable del fenómeno examinado. La dependencia de la posibilidad de que haya pacientes disponibles se mantendrá en el futuro. Por lo tanto, las predicciones sobre este aspecto de la investigación no son muy confiables. Aparte de eso aún no es posible localizar algunos procesos mentales en el cerebro. El pensamiento creativo o la planificación organizacional son ejemplos (cf. Eysenck & Keane, Psicología Cognitiva, p.517). Un posible resultado de la investigación es que esas actividades dependen del procesamiento paralelo. Esto apoyaría la idea de la modificación de la teoría del procesamiento de la información que se discutirá más adelante. Pero si demuestra que muchos procesos mentales dependen de tal procesamiento paralelo resultaría ser un gran inconveniente para la Psicología Cognitiva ya que su núcleo es la modularización del cerebro y los fenómenos acordes. En este contexto hay que mencionar el riesgo de sobreestimación y subestimación. Esto último ocurre porque la Psicología Cognitiva a menudo solo identifica la región cerebral más importante para la tarea mental. Otras regiones que están relacionadas con ellas podrían ser ignoradas. Esto podría resultar fundamental si el procesamiento realmente paralelo es crucial para muchas actividades mentales. La sobreestimación ocurre cuando las fibras que solo pasan por la región cerebral dañada son lesionadas, también. El investigador concluye que la región cerebral respectiva juega un papel importante en el fenómeno que analiza a pesar de que solo la liberación de la información pasó por esa región (cf. ibid). Aquí se deben desarrollar tecnologías y experimentos modernos para proporcionar resultados válidos y precisos.

Teorías unificadoras

Una teoría unificada de la ciencia cognitiva sirve para reunir todos los puntos de vista que uno puede tomar hacia el cerebro/mente. Si pudiera formarse una teoría que incorpore todos los descubrimientos de las disciplinas antes mencionadas, sería tangible un entendimiento pleno.

ACT-R

ACT-R es una Arquitectura Cognitiva, acrónimo de Control Adaptativo del Pensamiento—Racional. Proporciona herramientas que nos permiten modelar la cognición humana. Consta principalmente de cinco componentes: módulos perceptual-motor, memoria declarativa, memoria procedimental, chunks y buffers. La memoria declarativa almacena hechos en “unidades de conocimiento”, los trozos. Estos se transmiten a través de los módulos respectivos buffers, los cuales contienen un fragmento a la vez. La memoria procesal es la única que no tiene búfer propio, pero es capaz de acceder al contenido de los otros buffers. Por ejemplo los de los módulos perceptual-motor, que son la interfaz con el mundo exterior (simulado). La producción se logra mediante reglas predefinidas, escrito es LISP. El personaje principal detrás de esto es John R. Anderson quien homenajea la inspiración a Allan Newell.

ELEVARSE

SOAR es otra Arquitectura Cognitiva, un acrónimo de Estado, Operador Y Resultado. Permite modelar capacidades humanas complejas. Su objetivo es crear un agente con comportamiento humano. Los principios de trabajo son los siguientes: La resolución de problemas es una búsqueda en un espacio de problemas. El Conocimiento Permanente está representado por reglas de producción en la memoria de producción. El Conocimiento Temporal está representado por objetos en la memoria de trabajo. Las nuevas metas se crean solo si se llega a un callejón sin salida. El mecanismo de aprendizaje es Chunking. Trozos: Si SOAR encuentra un callejón sin salida y es incapaz de resolverlo con la técnica habitual, utiliza estrategias “más débiles” para eludir el callejón sin salida. En caso de que uno de estos intentos lleve al éxito, la ruta respectiva se guarda como una nueva regla, un pedazo, evitando que vuelva a ocurrir el callejón sin salida. SOAR fue creado por John Laird, Allen Newell y Paul Rosenbloom.

Redes Neuronales

Existen dos tipos de redes neuronales: biológicas y artificiales.

Una NN biológica consiste en neuronas que están física o funcionalmente conectadas entre sí. Dado que cada neurona puede conectarse a otras múltiples neuronas, el número de conexiones posibles es exponencialmente alto. Las conexiones entre neuronas se llaman sinapsis. La señalización a lo largo de estas sinapsis ocurre a través de señalización eléctrica o señalización química, que induce señales eléctricas. La señalización química funciona por diversos neurotransmisores.

Las NN artificiales están divididas por sus objetivos. Uno es el de la inteligencia artificial y el otro modelado cognitivo. La modelización cognitiva NN intenta simular la NN biológica con el fin de obtener una mejor comprensión de ellas, por ejemplo el cerebro. Hasta ahora la complejidad del cerebro y estructuras similares ha impedido que se idee un modelo completo, por lo que el modelado cognitivo se centra en partes más pequeñas como regiones específicas del cerebro. Las NN en inteligencia artificial se utilizan para resolver distintos problemas. Pero aunque sus metas difieren los métodos aplicados son muy similares. Una NN artificial consiste en neuronas artificiales (nodos) que están conectadas por funciones matemáticas. Estas funciones pueden ser de otras funciones que a su vez pueden ser de otras funciones y así sucesivamente. El trabajo real se realiza siguiendo las conexiones según sus pesos. Los pesos son propiedades de las conexiones que definen la probabilidad de la ruta específica a tomar por el programa y pueden ser cambiadas por él, optimizando así la función principal. De este modo es posible resolver problemas para los que es imposible escribir una función “a mano”.