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2 Revista trimestral publicada por la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura con la colaboración de la Comisión Española de Cooperación con la Unesco, del Centre Unesco de Catalunya y Hogar del Libro, S.A. Vol. XL. num. 1, 1988 Condiciones de abono en contraportada interior. Redactor jefe: Ali Kazancigil Maquetista: Jacques Carrasco Ilustraciones: Florence Bonjean Realización: Mônica Vergés Corresponsales Bangkok: Yogcsh Atal Beijing: Li Xuekun Belgrado: Balsa Spadijer Berlín: Oscar Vogel Budapest: György Enyedi Buenos Aires: Norberto Rodríguez Bustamante Canberra: Geoffroy Caldwell Caracas: Gonzalo Abad-Ortiz Colonia: Alphons Silbermann Dakar: T. Ngakoutou Delhi: André Béteille Estados Unidos de América: Gene M. Lyons Florencia: Francesco Margiotla Broglio Harare: Chen Chimutcngwende Hong Kong: Peter Chen Londres: Alan Marsh Mexico: Pablo Gonzalez Casanova Moscú: Marien Gapotchka Nigeria: Akinsola Akiwowo Ottawa: Paul Lamy Singapur: S. H. Alatas Tokyo: Hiroshi Ohta Túnez: A. Bouhdiba Viena: Christiane Villain-Gandossi Temas de los próximos números Tendencias de la antropología Las conexiones macro-micro en las relaciones internacionales. Ilustraciones Portada: El secreto de la historia natural con las maravillas \ cosas memorables del mundo, detalle de un manuscrito francés del siglo XV. Snark/Edenna A la derecha: Sliaman o brujo montando un oso \ evocando a los espíritus, ix-rcchos resmados

3 REVISTA INTERNACIONAL DE CIENCIAS SOCIALES Marzo 1988 Las ciencias cognoscitivas 115 Eckart Scheerer Robert Glaser Phil N. Johnson-Laird Géry d'ydewalle y Patrick Delhaye Michel Imbert Boris F. Lomov M.A. de Mattos Pimenta Parente y A. Roch Lecours Shobini L. Rao Jacques Mehler y Josiane Bertoncini Editorial: Cuatro décadas al servicio de las ciencias sociales globales 3 Contribución a la historia de las ciencias cognoscitivas 7 Las ciencias cognoscitivas y la educación 23 La representación mental del significado 49 La inteligencia artificial, la obtención del conocimiento y el estudio de la inteligencia humana 67 Las neurociencias cognoscitivas 77 Las ciencias cognoscitivas y el problema de las relaciones mente-cuerpo 89 La influencia de los factores culturales en la neuropsicología y la neurolingüística 101 Las ciencias cognoscitivas y la psicolingüística 115 El desarrollo: una cuestión de propiedades o de evolución? 129 Tatyana I. Zaslavskaya Aleksandr N. Yakovlev Svein Kyvik Akinsola Akiwowo El ámbito de las ciencias sociales Las ciencias sociales y los cambios económicos, políticos y culturales de la URSS 145 El papel de las ciencias sociales en la conquista de un nivel cualitativamente nuevo de la sociedad soviética 157 El carácter internacional de las ciencias sociales: El caso de Noruega 171 Dialéctica y sociología: opiniones de un sociólogo del Tercer Mundo 183 RICS 115/1988

4 Servicios profesionales y documentales Calendario de reuniones internacionales 191 Libros recibidos 193 Publicaciones recientes de la Unesco 196 Números aparecidos 197

5 Editorial: cuatro décadas al servicio de las ciencias sociales globales Nuestra primera publicación, en 1949 Con este número 1, la Revista Internacional de Ciencias Sociales llega a su cuadragésimo año. Fundada en 1949, para servir a la cooperación multilateral de las ciencias sociales, su historia está estrechamente vinculada a esta idea. Cuatro décadas son un largo período para una publicación. Lo suficientemente largo como para poder evaluar si su realización ha satisfecho su objetivo que, en nuestro caso, es ser un vehículo de comunicación entre los centros de investigación, y un reflejo del estado de las ciencias sociales en el mundo en toda su diversidad. Las restricciones económicas han puesto a las ciencias sociales en una situación difícil, las publicaciones son ahora más vulnerables que nunca y las expectativas de vida de aquellas que no son capaces de adaptarse a las variaciones de los ámbitos intelectual, profesional y económico son breves. Este aniversario es una ocasión para evaluar si la RICS sigue cumpliendo sus funciones y evita la obsolencia. Tres cambios han tenido lugar en las ciencias sociales desde la fundación de la RICS y todos ellos la afectan muy directamente. Estos cambios pueden ser considerados como criterios para tal valoración. El primero hace referencia a la institucionalización de la cooperación internacional de las ciencias sociales y a la divulgación mundial de estas disciplinas. La internacionalización a gran escala comenzó después de la Segunda Guerra Mundial, y la red cooperativa trascendió fronteras por iniciativa de los centros de investigación de Europa y Norteamérica, incluyendo algunas asociaciones profesionales internacionales que se fundaron bajo el auspicio de la Unesco y que siguen recibiendo su apoyo, además de las pocas que ya existían antes de la guerra. La segunda fase de este proceso se desplegó en 1960 con la promoción de las ciencias sociales en numerosos países de América latina, Asia y Africa. La cooperación entre estas nuevas comunidades profesionales nacionales llevó al establecimiento, a menudo con el apoyo de la Unesco, de multitud de cuerpos y redes regionales e interregionales. A este nivel las ciencias sociales se han convertido en un sistema transacional 2. La expansión científica mundial de las ciencias sociales, naturalmente, ha-sido reflejada en la RICS. Publicada por la Unesco y situada en la confluencia de orientaciones transacionales, la Revista facilita la comunicación de estos grupos de trabajo. En los años sesenta, la RICS publicaba regularmente esa información, y desde 1986, el Boletín del Consejo Internacional de Ciencias Sociales, que reúne a unas quince asociaciones profesionales internacionales, lo hace en cada número. Los hallazgos científicos de estos grupos de trabajo también aparecen esporádicamente en la Revista. Finalmente, se han tenido en cuenta los más recientes debates relacionados con las cuestiones epistemológicas, organizativas y profesionales, y también las relaciones entre los centros científicos y la periferia. Continuaremos prestando atención a todos estos temas. El segundo cambio es la globalización de los procesos económico, social, político y cultural. Esta globalización, más patente que nunca a causa de la crisis económica, la deuda del Tercer Mundo y la caída del sistema financiero, plantea grandes desafíos a las ciencias sociales. Parece que ahora están más desconectadas de los acontecimientos y que son menos capaces de resolver sus problemas Mientras la explicación y la inter- RICS 115/Mar. 1988

6 4 Editorial cepción de fenómenos globales exige teorías adecuadas, estrategias de investigación y técnicas, lógicas. tíficosociales, para sostener demostraciones ideo las ciencias sociales están afectadas por el gran Hay otro factor relacionado con la epistemología y que, probablemente, ofrecerá una profun paradigma de la fragmentación. Los «expertos» se contradicen unos a otros y, la mayoría de las da explicación de la confusión entre las ciencias veces, se confunden en sus diagnósticos y pronósticos. Si bien esta imagen es exagerada y no tiene dan de ellas los mass-media. Ernest Gellner iden sociales propiamente dichas y las versiones que en cuenta los progresos que realmente se han realizado 3, no obstante, está muy extendida. ciencias sociales para demostrar «...una activitificaba esto como la inhabilidad que tienen las En este ámbito, dada la naturaleza internacional y multidisciplinaria de las ciencias sociales, la calmente discontinua respecto de las percepciodad cognoscitiva consensual y generalizada, radi política editorial de la Revista ha dado prioridad nes y técnicas del pensamiento ordinario...» 4. a dos aspectos: primero, realizar números monográficos, en los que participan especialistas de ción en la confusión existente entre la ciencia y Los profesionales deben poner mayor aten todo el mundo; y segundo, poner particular atención en aquellas cuestiones relacionadas con la gen de las ciencias sociales. Deberían resolver e la lógica inexperta, que además desdibuja la ima producción y difusión, de forma adecuada, de iluminar sistemáticamente la frágil frontera que aquellos datos socioeconómicos, esenciales y serios, indispensables para la recepción, explicacos y la de la cultura de masas, y estar más aten separa a los dos tipos de lógica, la de los científición y predicción de los procesos globales. Se necesitan estrategias apropiadas de investigación, En este sentido, la RICS ha jugado un papel tos a los cambios entre ambas. datos fiables, modelos idóneos y también una estrecha correspondencia entre todos ellos. La Retífico social, nuestra editorial ha perseguido au pionero 5. Con profundas raíces en el campo cienvista internacional de ciencias sociales aumenta mentar la audiencia entre círculos académicos y rá, sin duda alguna, el campo de trabajo de estas cuestiones. El tercer cambio producido en las ciencias sociales es que mientras dan la impresión, justificable o no, de no ser capaces de explicar y predecir acontecimientos y se limitan a interpretaciones ex post, han roto la atmósfera académica para introducirse en los medios políticos y analíticos, y así convertirse en un elemento integrante de la cultura de masas. La integración en el discurso político es, ciertamente, una ventaja en ella misma. Lo que crea problemas a las ciencias sociales es la utilización que se hace de sus hallazgos, de acuerdo con las modas y novedades ideológicas, en ausencia de mecanismos profesionales que intercepten tales usos y abusos. Una parte de la profesión es responsable, en cierto modo, de esta situación, ya que no dudan en participar en el equívoco camino de reclutar las ciencias sociales. Por el contrario, la mayoría de los profesionales se mantienen alejados de los acontecimientos actuales y de las demandas sociales, lo cual no contribuye a la mejora del estado de las ciencias sociales, y provoca también un gran retraso en los mass-media y en sus analistas, interfiriendo entre la Academia y la escena pública. Ahora la atención pública comienza a hablar de forma popular, lo cual, a veces, distorsiona los conceptos y hallazgos cien- establecer lazos con otros ámbitos. Empezamos en 1970 a introducir ilustraciones relacionadas con los temas y en 1982 adoptamos una presentación nueva, integrando textos, ilustraciones y elementos gráficos, que concuerdan con el énfasis visual de nuestra era. El diálogo existente entre la expresión escrita y la oral corresponde a las aspiraciones de nuestros contemporáneos. A lo largo de estos cuarenta años, la Revista ha demostrado dinamismo y capacidad para adaptar su contenido y presentación a los cambios del medio ambiente. También ha sabido cómo ajustarse a un mercado cada vez más difícil y competitivo, y superar la escasez financiera, resultado de la crisis de la Unesco, que amenazó la existencia de la Revista, en Los acuerdos de coedición con los editores comerciales, adoptados en 1986, ofrecen una producción más económica, una aparición oportuna y una mejora en la distribución. Sin embargo, estos cambios graduales no han modificado el propósito básico de la RICS: permanecer como una publicación profesional global. Desde su fundación, han escrito en nuestras páginas cerca de autores de más de un centenar de países y la Revista se distribuye en muchos lugares del mundo, en sus ediciones inglesa, francesa, china, española (esta última interrumpida en 1985 por falta de fondos, ha vuelto a apa-

7 Editorial 5 recer en Barcelona, con el número 114, gracias a un acuerdo de coedición con el Centre Unesco de Catalunya, la Comisión Española de Cooperación con la Unesco y Hogar del Libro), y árabe (la última edición, interrumpida en 1981, comienza de nuevo con este número en el Cairo, con la colaboración del Centro de Publicaciones de la Comisión Egipcia de Cooperación con la Unesco), con una circulación total de a ejemplares por número. Ahora tenemos buenas razones para creer que la edición rusa aparecerá en un próximo futuro. Si es así, la RICS se publicaría, por primera vez desde su aparición, en las seis lenguas oficiales de la Organización. Una prueba de la madurez y calidad de la RICS es, sin duda alguna, la continuidad que caracteriza a la política y dirección de su editorial, así como la acumulación de una gran experiencia y habilidad, que empezó con su primer editor, Samy Friedman, quien la dirigió desde sus inicios en 1949 hasta 1963, consolidada por su sucesor, Peter Lengyel, que fue responsable de la redacción de 1964 a 1983, dándole un mayor estatus de publicación internacional, y que el actual redactor jefe, miembro del equipo editorial desde 1972, ha intentado continuar. Son muchas las personas que colaboran en esta empresa colectiva, en particular nuestras dos secretarias, el maquetista y el ilustrador en la oficina editorial, en París, y también los traductores y todos los responsables de la producción, promoción y ventas en Oxford, Toulouse, Beijing, Barcelona y, ahora, el Cairo. Junto con ellos, tenemos confianza en el futuro y esperamos con ilusión celebrar el cincuenta aniversario de la RICS. A. K. Notas 1. La numeración actual de la Revista Internacional de Ciencias Sociales empezó en 1959, cuando en el título se cambió la palabra Bulletin por Revista. Si comenzáramos la numeración en 1949, a este ejemplar le correspondería el número Chadwick F. Alger y Gene M. Lvons, «Social Science as a transnational System», ISSJ, Vol. XXVI, núm. 1, pp , 3. Ver Karl W. Deutsch, Andrei S. Markovits y John Platt (eds.) Advances in the Social Sciences, : Why, Who, Where, How? Lanham, University Press of America and Cambridge, Mass. Abt. Books, Ernest Gellner, «El rangvj científico de las ciencias sociales», Revista Internacional de Ciencias Sociales, núm. 102, 1984, p Ver «Communicating and Diffusing Social Science», International Social Science Journal. Vol. XXVI, núm. 3, 1974, pp

8 Contribución a la historia de las ciencias cognoscitivas Eckart Scheerer Qué son las ciencias cognoscitivas? Escribir una historia de la ciencia de la cognición no es tarea fácil. La expresión misma es de origen reciente, y hay quien considera que lo que existe no es una ciencia de la cognición única como tal, sino un conglomerado de ciencias cognoscitivas. Añádase a esto que dista de haber unanimidad, entre los que creen en la existencia de una ciencia de la cognición, por lo que respecta a lo que puedan ser su definición y su alcance. De ahí que la historia de las ciencias cognoscitivas sea, de hecho, la historia de varias disciplinas, escrita desde el punto de vista de la contribución de cada una de éstas a la disciplina naciente. Es más, la ciencia de la cognición es un movimiento que ha surgido en Estados Unidos de América, y puede decirse que sólo hoy en día está en vías de convertirse en movimiento internacional. A esto se debe el que la historia del movimiento suela presentarse, por regla general, desde un punto de vista estadounidense. Y, a decir verdad, el informe que aquí presentamos no constituye una excepción al respecto, aun cuando se haya intentado conseguir de algún modo una presentación más equilibrada. El lector interesado por una introducción más c o m pleta a la «revolución cognoscitiva» puede consultar la obra de Gardner (1985). La expresión «ciencias de la cognición» fue introducida por Longuet-Higgins en 1973 (Lighthill Eckart Scheerer es profesor de psicología cognoscitiva y director del Instituto de Ciencias Cognoscitivas en la Universidad de Oldenburg, P.O. Box D-2900 Oldenburg, República Federal de Alemania. Director de coordinación de la publicación Psychological Research. Investiga la transformación del lenguaje escrito y ha realizado numerosos trabajos sobre historia y teoría de la psicología y temas relacionados con ella. et al., 1973), pero sólo alcanzó una amplia aceptación alfinal de los años setenta. En 1975, la Alfred P. Sloan Foundation -un organismo privado de financiación de investigaciones de Nueva Yorkempezó a estudiar la posibilidad de apoyar un programa multidisciplinario, proyecto éste que desempeñó un papel importante en la institucionalización de la nueva disciplina (Gardner, 1985, p. 35 ss.). En 1977 empezó a publicarse una revista titulada Cognitive Science. Diez años antes, se había utilizado ya el calificativo «cognoscitivo» para referirse a un planteamiento, nuevo por aquel entonces, en el campo de la psicología (Neisser, 1967). En otras disciplinas científicas se siguió el mismo camino. Es pues evidente que lo que se ha reunido bajo la rúbrica «ciencias de la cognición» son una serie de disciplinas científicas que ya eran de algún modo ciencias «cognoscitivas». Es verdad que la introducción de la expresión «ciencias cognoscitivas» no es, en sí mismo, un acontecimiento suficientemente importante como para justificar que se empiece por ahí la historia de dicho tema. No hay que creer, sin embargo, que dicho acontecimiento esté desprovisto de interés histórico; ha desempeñado un papel importante en la institucionalización de la nueva disciplina, activando la publicación de nuevas revistas, la creación de una asociación profesional, la introducción de programas de estudios superiores en muchas universidades, así como la publicación del primer libro de texto para RICS 115/Mar. 1988

9 8 Eckart Scheerer estudiantes sobre el tema (Stillings et al., 1987). Puede servir, además, como punto de referencia en una exposición de la historia del movimiento «cognoscitivo» hasta que llegue a cristalizar como una disciplina particular. Es interesante consultar al respecto el Informe del Estado del Comité del Arte sobre las Ciencias Cognoscitivas, informe presentado a la Sloan Foundation el 1. de octubre de 1978 y recogido ulteriormente en la obra de Pylyshyn(1983). Los autores del informe definen las ciencias cognoscitivas como «el estudio de los principios que rigen la interacción entre los seres inteligentes y sus respectivos ambientes». Después amplían esta definición de dos maneras. En primer lugar, por lo que respecta a su extensión: establecen una lista de las diversas disciplinas que forman las ciencias cognoscitivas y determinan sus relaciones multidisciplinarias. Dichas disciplinas son la informática, la psicología, lafilosofía,la lingüística, la antropología y las neurociencias. Hasta la fecha aún no se han admitido todos los campos de investigación multidisciplinarios como especialidades independientes; son además demasiado numerosos como para que podamos dar aquí una lista completa. Baste con decir que entre ellos figuran la neuropsicología, la psicolingüística, la filosofía de la psicología y la cibernética. La segunda ampliación de la definición de las ciencias de la cognición hace referencia a la intención, y consiste en definir un objetivo común de investigación: «descubrir cuáles son las capacidades de representación y cálculo de la mente, y cómo están representadas estructural y funcionalmente en el cerebro». Para alcanzar este objetivo de índole general, las ciencias cognoscitivas se han impuesto algunas metas de índole más específica. Intentan llegar a descripciones abstractas de las capacidades mentales desde el punto de vista de su estructura, su función y su contenido; estudian la manera en que algunos sistemas físicos desempeñan funciones cognoscitivas; intentan describir los procesos mentales que se producen en los sistemas biológicos; y estudian, por último, los mecanismos neurológicos que intervienen en la cognición. La teoría computacional de la mente, esquema de las ciencias cognoscitivas El enunciado de los objetivos de las ciencias cognoscitivas parece a primera vista imparcial, pero si nos fijamos en la terminología utilizada, veremos que se caracteriza por una cierta postura teórica. Examinemos, por ejemplo, los términos «representación» y «cálculo». Las representaciones mentales son estados internos de sistemas definidos por su referencia semántica a objetos o acontecimientos externos. Si queremos explicar la conducta de un sistema, hemos de recurrir a representaciones mentales; ni la estructura interna del sistema, ni la estructura del medio externo, bastan para ello. He aquí el «metapostulado de la representación» (Pylyshyn, 1983) que comparten la mayoría de los partidarios de las ciencias cognoscitivas. El concepto de cálculo o computación es más específico y expresa dos ideas. En primer lugar, las representaciones mentales se describen de modo puramente formal -y a la vez fisicalista-, esto es, c o m o «expresiones simbólicas» o combinaciones de determinados estados elementales, discretos, que corresponden a estados físicos del sistema. En segundo lugar, todas las distinciones semánticas relacionadas con el sistema quedan determinadas específicamente en función de la estructura formal y sintáctica de las expresiones simbólicas fundamentales y de sus transformaciones (Pylyshyn, 1984, p. 74). En resumen: la cognición es el manejo de símbolos físicos interpretados semánticamente. En esto consiste, en resumidas cuentas, la esencia de lo que se ha llamado la «teoría computacional de la mente», expresión que empieza a substituir a otras que aparecieron anteriormente como «teoría de los sistemas de símbolos físicos» o «método del tratamiento de la información». Según la teoría computacional de la mente, hay un nivel de abstracción significativo en el que las mismas generalizaciones científicas pueden aplicarse a sistemas físicos de m u y diversa c o m posición material, como las computadoras numéricas y el cerebro de los seres vivos. Se trata del nivel de programas o «software». Todo programa tiene dos aspectos. En primer lugar, tiene una estructura algorítmica, un orden puramente formal de transformaciones de símbolos que sirve para la resolución de una tarea determinada. En segundo lugar, presupone una determinada arquitectura funcional del sistema: las actividades elementales de su funcionamiento, su tipo de regulación, su memoria y los tipos de acceso a ésta. La arquitectura funcional se establece mediante algún tipo de lenguaje de programación y puede tomar formas muy diferentes en el mismo sistema físico; a la inversa, sistemas físicos diferentes pueden llegar a

10 Contribución a la historia de las ciencias cognoscitivas 9 la misma arquitectura funcional. Por consiguiente, podemos hacer caso omiso de las propiedades físicas concretas del sistema, su «hardware», y decidir que el «software» de sistemas simbólicos es el verdadero objeto del que han de ocuparse las ciencias cognoscitivas. Aun cuando no sea unánimemente aceptada por todos los que están llevando a cabo investigaciones en el campo de las ciencias cognoscitivas, la teoría computacional de la mente puede ser considerada hoy en día como la postura «ortodoxa» respecto al tema, y no faltan buenos motivos para ello: permite unificar de m o d o adecuado varias disciplinas anteriormente separadas y reduce su anterior diversidad a una simple división del trabajo. La inteligencia artificial y la «psicología cognoscitiva», por ejemplo, tienen así un objeto común, aun cuando son diferentes por lo que respecta a sus metodologías o a los sistemas físicos particulares de que se ocupan. Nacimiento de la psicología cognoscitiva Entre las diversas disciplinas que componen las ciencias cognoscitivas, la psicología ocupa una posición especial, pero un tanto ambigua. Trátase, por un lado, de una disciplina en la que la «revolución cognoscitiva» ha ejercido una profunda influencia, en gran medida, gracias a la aportación de disciplinas vecinas. Pero la psicología cognoscitiva es, por otro lado, el único elemento que no podría ser separado de la disciplina madre sin destruir a un tiempo la identidad de ésta: «Parece imposible que pueda existir una psicología sin psicología cognoscitiva; en qué consistiría?» (Newell, 1983 a, p. 107). Quiere esto decir que las ciencias de la cognición se organiza en torno a la psicología como disciplina central, o están condenadas a seguir siendo para siempre un «mosaico» de especialidades fundamentalmente independientes caracterizadas por un cierto grado de «compenetración» en el plano teórico. Pero incluso en este último caso, la psicología seguiría siendo indispensable para comprender lo que es la cognición. Puede haber una psicología sin psicología cognoscitiva? Hubo una, desde luego: el conductismo o «behaviorismo», que fue la psicología dominante en América entre 1930 y Y al conductismo se debe que se haya producido una «revolución cognoscitiva» en Estados Unidos, pero no en otras partes; la psicología cognoscitiva surgió como protesta al conductismo. El objetivo teórico del conductismo era «la predicción y el control de la conducta» (Watson, 1913). El conductismo, por lo demás, nunca estuvo muy unificado, y en la década de los años cuarenta ya estaba definitivamente dividido en varias «escuelas» o «sistemas». Se observó una tendencia general a «completar» la fórmula estímulo-respuesta, postulándose para ello (en particular, entre los llamados «neoconductistas») el desarrollo de diversos procesos hipotéticos en el organismo, pero no se trataba de procesos de índole cognoscitiva. En la obra de Hull (1952), Behavior System, por ejemplo, no hay lugar para la percepción. Se presentan, desde luego, algunos mecanismos, como la anticipación, que están al servicio de las funciones cognoscitivas, pero sólo como simples reproducciones internas de respuestas manifiestas o de conexiones entre estímulos y respuestas. Cabe mencionar también aquí el conductismo «intencionalista» o «cognoscitivo» de Tolman, una especie de mezcla, a decir verdad, de conductismo (en su orientación metodológica) y de psicología de la Gestalt (al menos en lo referente a los supuestos fundamentales). Pero Tolman nunca consiguió reunir a un número muy considerable de partidarios en la corriente neoconductista, y las numerosas controversias con otros conductistas contribuyeron a la ruina del paradigma. Puede decirse que, hacia 1950 aproximadamente, el neoconductismo había dejado ya de ser un paradigma científico fecundo. La principal actividad de dicha corriente consistía, en aquella época, en controversias interminables sobre problemas mal definidos. Se multiplicaron los procesos internos, aun cuando la predicción y el control de la conducta manifiesta siguiera siendo aparentemente el principal objeto de estudio de todo el movimiento. Había llegado pues, el momento de plantear de modo enteramente nuevo los problemas. El cambio ocurrió en el seno del propio movimiento, cuando Skinner (1953) pidió, en su análisis de la conducta, que se volviera al estudio exclusivo de la conducta manifiesta: Skinner sigue siendo, hoy en día, uno de los principales adversarios de las ciencias cognoscitivas (Scheerer, 1983). Pero entonces se descubrió también que los procesos internos podrían ser estudiados en sí mismos, y no sólo con miras a perfeccionar la previsión y la regulación de la conducta. Quería esto decir que las categorías psicológicas tradicionales de la cognición podían ser utilizadas de nuevo para estruc-

11 10 Eckart Scheerer '' ": Cm P*i?»"** *- El espíritu de nuestro tiempo de Raoul Haussmann ( ), artista austríaco y uno de los iniciadores del movimiento dada ( ) en ZÚric. Musée d'an Moderne, Derechos reservados.

12 ( 'onlnhución a la historia de las ciencias cognoscitivas 11 turar temáticamente las investigaciones; aun cuando siguiera manteniéndose, durante algún tiempo, una cierta tendencia a mantener un vínculo entre dichas categorías y las teorías del estímulo-respuesta heredadas de la era conductista. Hubo varios jalones, de todos conocidos, en ese camino. El movimiento «new look» puso de relieve el papel que desempeña la motivación en la percepción y dio particular importancia al «modo de interacción entre el proceso perceptivo... y otros tipos de funcionamiento psíquico» (Bruner y Postman, 1949, p. 15). En su célebre artículo «The Magic Number Seven», G.A. Miller (1956), hizo resaltar la importancia de la formación de unidades superiores y de la elaboración activa en la memoria. En la obra A Study of Thinking, Bruner, Goodnow y Austin (1956), describieron la formación de conceptos como un proceso que depende de diversas estrategias activas del educando. Estos tres resultados se consiguieron en Estados Unidos en el marco de actividades de investigación fundamental. Pero la labor pionera que realizó Broadbent ( 1958) en el campo de la atención selectiva y de la memoria a corto plazo se llevó a cabo en el Reino Unido, en el marco de las investigaciones sobre el factor humano. Suele considerarse que los años transcurridos a mediados de la década de los cincuenta constituyeron el momento decisivo en la formación del movimiento de la psicología cognoscitiva. Pero esto sólo es cierto, si se toman en cuenta varios avances efectuados fuera del campo de la psicología propiamente dicha; ya que, si bien había en este último, hacia 1956, algunos planteamientos nuevos y prometedores, lo que pudiéramos llamar un paradigma nuevo sólo surgió unos diez años más tarde. Recibió entonces el nombre de «psicología cognoscitiva» (Neisser, 1967) o «modelo del tratamiento de la información» (Haber, 1969). Con este nuevo modelo se intentaba seguir el trayecto y las «vicisitudes» de la información proporcionada por el estímulo, al ser ésta sometida a diversos tipos de tratamiento. Este nuevo método supo utilizar determinadas actividades experimentales, como la fragmentación de los tiempos de respuesta (Sternberg, 1966) o el «enmascaramiento ulterior» (background masking) (Sperling, 1963), que permitían definir etapas de ese tratamiento como la codificación o el reconocimiento del estímulo. Considerar los procesos psicológicos como sucesiones de fases de tratamiento fue, y en cierto modo sigue siendo, la concepción predominante entre los partidarios del modelo del tratamiento de la información. Puede decirse que el modelo conserva, a este respecto, algunas de las características del neoconductismo. Pero utiliza un vocabulario teórico distinto, tomado, en parte, de las nuevas disciplinas que surgieren durante la Segunda Guerra Mundial o inmediatamente después. La primera de esas disciplinas es la teoría ma temática de la comunicación de Shannon (1948). Esta proporcionó a la psicología un nuevo tipo de dato numérico (el bit o unidad mínima de la información, uno de los ocho componentes que forman un byte), del que se esperaba mucho al principio, ya que gracias a él parecía posible resolver el viejo problema de cómo medir la estructura y el orden. Se descubrió después, sin embargo, que la utilización de ese tipo de dato en los estudios psicológicos tenía sus límites, sobre todo porque la unidad de medida no podía ser definida con independencia del estado del sistema de tratamiento de la información humana; los grupos sintéticos («chunks») de distintos tamaños sustituyeron entonces a los bits de información (Miller, 1956). A la influencia de la teoría de la información, influencia en este caso más duradera, se debe también la tendencia de los psicólogos a interpretar teóricamente el sistema cognoscitivo suponiendo la existencia de «canales de información» de capacidad limitada, tendencia que se manifestó de modo particularmente activo en el campo de la psicología de la atención. Los «modelos de capacidad» de la atención que fueron así elaborados están siendo sometidos actualmente a un examen crítico (Neumann, 1987). No hay que olvidar, por último, que la continua utilización del término «información», no en su sentido técnico, sino como concepto central en la psicología cognoscitiva, proviene de esa asimilación de la teoría de la información por la psicología durante la década de los años cincuenta. La influencia de la cibernética en la psicología cognoscitiva es más difícil de evaluar. La nueva disciplina, tal y como fue presentada por Wiener (1948). era ya en sí misma una mezcla de ideas heterogéneas; su influencia fue considerable, pero un tanto difusa. Un manual que tuvo bastante éxito, y en el que se presentaba la psicología de acuerdo con el modelo del «tratamiento de la información» (Lindsay y Norman, 1972), utiliza «la terminología de la cibernética en el sentido que Wiener le dio... casi en cada página», pero «sin que se hable para nada de Wiener, ni de la

13 12 Eckart Scheerer cibernética» (Eden, 1983, p. 425). Cabe señalar, empero, una influencia algo más concreta: la asimilación de conceptos tomados de la teoría de la regulación, como el de regulación jerárquica y el de circuito de retroalimentación. En el ámbito de la psicología estadounidense, la contribución más seria al respecto fue la de Miller, Galanter y Pribram (1960), que propusieron que se sustituyera la interpretación tradicional (que utiliza series de estímulos y respuestas) por una nueva unidad funcional o TOTE (test-operate-test-exit). La unidad TOTE no representaba únicamente una protesta contra el conductismo; podía ser vista además como una crítica (profética en aquella época) del tratamiento de la información entendido como sucesión lineal de fases. Desde un punto de vista teórico distinto, Neisser (1976) volvió a hacer el mismo tipo de crítica, sin que pueda decirse que el problema haya quedado definitivamente resuelto hoy en día. Hay que mencionar, por último, la influencia de una disciplina en gestación: la de la inteligencia artificial. La evolución de la inteligencia artificial La inteligencia artificial, como disciplina, forma desde luego parte de la informática; pero no se trata de simples sinónimos. El concepto apareció en 1956, durante una «reunión de trabajo de dos meses, en la que participaron diez investigadores, dedicada al estudio de la inteligencia artificial», reunión que se celebró en el Darmouth College (New Hampshire, Estados Unidos) y en la que se partió de la hipótesis de que «todo aspecto del aprendizaje, o cualquier otra característica de la inteligencia, puede ser descrito de modo suficientemente preciso como para que una máquina sea capaz de simularlo» (McCorduck, 1979, p. 93). Las primeras computadoras con programa fueron construidas durante la Segunda Guerra Mundial. La prioridad al respecto le corresponde al ingeniero alemán Konrad Zuse. En 1941, Zuse fabricó su primera «calculadora dirigida con arreglo a un plan». En 1945 elaboró un lenguaje de programación evolucionado (el «cálculo de planificación»; Zuse, 1949); y mucho antes ya había llegado a una concepción clara de lo que se llamó ulteriormente la «inteligencia artificial», que es lo que él mismo llamó «lógica matemática aplicada» (Zuse, 1984). Su labor se vio, sin embargo, interrumpida a causa de la situación que imperó en su país alfinal de la guerra y durante el período de la postguerra y puede pues decirse que, por lo que respecta al progreso del estudio de la inteligencia artificial en el plano internacional, el impulso decisivo vino del Reino Unido y de Estados Unidos. La informática y la inteligencia artificial deben dos conceptos importantes al matemático inglés Alan Turing. En primer lugar, la prueba (Turing, 1936) de que una máquina hipotética podría calcular todas las funciones que sea concebible calcular. La máquina de Turing (como fue llamada más tarde) consiste en una unidad de control capaz de adoptar un númerofinito de estados, una cinta (cuya longitud es en principio infinita) dividida en casillas que llevan cada una un símbolo tomado de un conjuntofinito de símbolos, y una unidad de lectura y escritura. En segundo lugar, Turing (1950) propuso que la respuesta a la pregunta: «Pueden pensar las máquinas?» fuera afirmativa cuando el interrogador, al comunicar con una máquina y con un ser humano por medio de un teletipo, fuera incapaz de determinar cuándo estaba comunicando con el ser humano y cuándo estaba comunicando con la máquina. El «test de Turing» ha servido durante mucho tiempo de principio rector en la simulación de procesos mentales mediante computadora, aun cuando hoy se considere inadecuado. John von Neumann, hacia 1945 (Goldstine, 1972), hizo una contribución importante en el diseño lógico de las computadoras. La «máquina de Neumann» funciona con arreglo a dos principios. En primer lugar, la noción de programa almacenado: instrucciones y datos se almacenan juntos en un solo medio. En segundo lugar, la ejecución secuencial de las instrucciones, realizada por un contador de programa con capacidad de aumento automático. Con la construcción de computadoras con arreglo al modelo de von Neumann, quedó preparado el terreno para la aparición de la inteligencia artificial. Quedaba, sin embargo, un obstáculo: los programas de computadora tenían que estar escritos en «código de máquina», esto es, en forma de números directamente relacionados con el «hardware» de la máquina. La misma idea que permitió la elaboración de lenguajes de programación evolucionados iba a permitir la elaboración del concepto de inteligencia artificial: las computa-

14 Contribución a la historia de las ciencias cognoscitivas 13 Grabado de Jean-Jacques Boissard ( ). coi. Vioiiei. doras no han de limitarse forzosamente al manejo de cifras, pueden también efectuar tareas no numéricas; y pueden ser concebidas de tal modo que comprendan, por lo menos, un subconjunto de un lenguaje natural (Hooper, 1981, p. 16; véanse también las entrevistas con Newell y Simon en McCorduck, 1979). Ambas innovaciones coincidieron también desde el punto de vista cronológico: hacia 1955, en IBM, el equipo de investigadores que estaba elaborando FORTRAN y un investigador que se ocupaba de un programa que permitiera a la computadora jugar al ajedrez tenían que repartirse el tiempo de utilización de la misma computadora... (McCordyck, 1979, p. 158). Puede decirse que la inteligencia artificial estaba ya en gestación a partir del momento en que se comprendió que «puede verse una computadora como un dispositivo para el tratamiento de información, y no sólo de cifras» (Simon, en McCorduck, 1979, p. 127). Pero si resumir el nacimiento de la inteligencia artificial es tarea fácil, su evolución ulterior es tan enormemente compleja, que es prácticamente imposible presentarla de modo sucinto. Newell (1983b), por ejemplo, ha señalado no menos de 30 problemas sujetos a controversias en la historia intelectual de la inteligencia artificial, muchos de los cuales todavía no han sido resueltos. La historia de la inteligencia artificial puede abordarse de dos modos: ya sea insistiendo en la continuidad, ya sea haciendo hincapié en las rupturas. En la primera versión, tal y como ha sido presentada por de Mey ( 1982) a partir de una clasificación anterior de Michie (1974), se divide la historia de la inteligencia artificial en cuatro fases: monádica, estructural, contextual y cognoscitiva. El mejor ejemplo para comprender el significado de cada una de estas fases, nos lo dará la labor efectuada sobre la traducción automática y

15 14 Eckart Scheerer la comprensión de las lenguas naturales. La fase monádica corresponde a la traducción literal, palabra por palabra: se ve en cada palabra una unidad completa. En la fase estructural se introdujo el análisis sintáctico, pero se seguía considerando cada oración como una unidad independiente. Se entró en la fase contextual cuando empezaron a utilizarse los contextos lingüísticos, semánticos o pragmáticos de las oraciones para eliminar la ambigüedad de las palabras contenidas en dichas oraciones. En esta fase, sin embargo, el contexto está todavía estrechamente vinculado con la situación y ha de ser percibido por el sistema al mismo tiempo que la señal. En la fase cognoscitiva «el contexto pasa a ser algo que suministra el receptor», es esencialmente un «conocimiento mundial» que permite al sistema descubrir cuáles son los elementos contextúales congruentes con los conocimientos del sistema (de Mey, 1982, p. 15). Las formas típicas de conocimiento del mundo son las estructuras (frames) (Minsky, 1975) y los guiones (scripts) (Schank y Abelson, 1977). Ambos conceptos se refieren a un conocimiento de situaciones estereotipadas, pero la estructura se refiere más específicamente a los elementos objetivos de una situación (como la disposición espacial de un consultorio médico), mientras que el guión se refiere sobre todo a sus aspectos sociales y a su organización cronológica (ir, por ejemplo, a visitar a un médico). Cabe, sin embargo, preguntarse si la fase cognoscitiva es efectivamente la conclusión o remate de un desenvolvimiento continuo en el campo de la inteligencia artificial, o si no es, más bien, la manifestación de un cambio de paradigna que se produjo entre 1965 y 1980 aproximadamente e introdujo una ruptura en la historia de la disciplina. Este cambio de paradigma tiene muchas dimensiones; sólo vamos a mencionar aquí las más importantes. Uno de los cambios se produjo en la dimensión de las relaciones entre lo general y lo específico. Los primeros programas de inteligencia artificial fueron concebidos como modelos generales de las aptitudes cognoscitivas humanas superiores (el General Problem Solver de Newell, Shaw y Simon, 1958, por ejemplo); los autores consideraron como prototipos al respecto la capacidad de jugar al ajedrez y de probar un teorema. Los programas, hoy en día, suelen estar íntimamente vinculados con el contenido: son «sistemas expertos». En segundo lugar, hubo un cambio en la dimensión de las relaciones entre indagación y conocimiento. Habida cuenta de las limitaciones tanto de la velocidad de tratamiento como de lo que podía ser almacenado en la memoria, los primeros programas estaban encaminados a descubrir procedimientos eficaces, en muchos casos de índole heurística. Hoy en día se da más importancia a las estructuras de datos y a su utilización en la representación del conocimiento. Por último, la inteligencia artificial ha oscilado siempre entre definirse como investigación pura o como ciencia aplicada, hoy en día tiende a prevalecer el aspecto técnico; se ha pasado de los «juegos» a los trabajos reales. Si bien es verdad que la actividad acabará tal vez por llamarse en el futuro «ingeniería del conocimiento» en vez de «inteligencia artificial», todavía no se ha abandonado enteramente la aspiración a lo general. Elucidar la «arquitectura de la cognición» (Anderson, 1983) sigue siendo un objetivo de investigación perfectamente legítimo, como lo era el estudio de la «resolución de problemas humanos» (Newell y Simon, 1972) hace diez años. La inteligencia artificial como elemento de una red multidisciplinaria J. R. Anderson, el autor de The Architecture of Cognition, es psicólogo experimental que, en su labor de investigación, combina el trabajo de psicólogo con el de especialista de la inteligencia artificial. Esto no es extraño, ya que las relaciones entre la psicología y la inteligencia artificial fueron muy estrechas desde el primer momento. Uno de los primeros artículos de los iniciadores de la inteligencia artificial fue publicado en una de las más importantes revistas de psicología (Newell, Shaw y Simon, 1958). Pero si ha habido intercambio de ideas entre ambos campos, justo es reconocer que la influencia más considerable ha sido la ejercida por la inteligencia artificial en la psicología. Influencia que no ha sido, empero, unilateral o continua; y conviene distinguir entre los diversos senderos que ha seguido la metáfora de la computadora como modelo de los procesos mentales. Al principio se dio especial importancia al hardware, y se insistió en sus semejanzas con el cerebro. De hecho, la realización y el perfeccionamiento de las computadoras numéricas partió de analogías con el sistema nervioso, y John von Neumann solía hablar de «órganos» para referirse a los componentes de las computadoras (Goldsti-

16 Contribución a la historia de las ciencias cognoscitivas 15 Estallido de una cabeza rafaelesca ( 1951 ) de Salvador Dalí. ADAGP París,

17 16 Eckart Scheerer ne, 1972). La idea popular de la computadora como «cerebro electrónico» viene, claro está, de ese tipo de enfoque. Con la llegada de los lenguajes de programación evolucionados y de la inteligencia artificial, las comparaciones con el hardware empezaron a tener menos aceptación. Neisser (1967), por ejemplo, dejó bien sentado que cuando se refería a la simulación por computadora de los procesos mentales, lo que le interesaba no era la computadora como sistema físico, sino los programas de computadora. De un estudio más atento de los textos de le época se desprende, empero, que muchas consideraciones teóricas seguían efectuándose en función de las limitaciones impuestas por el hardware. Más concretamente, se reprodujo en modelos (en forma de histogramas) del tratamiento de la información humana la arquitectura característica de una máquina de von Neumann (unidades de control, almacenamiento, entrada y salida), su modo de funcionamiento en orden consecutivo y sus limitaciones de capacidad. Las innovaciones en el campo de la dotación lógica de computadoras contribuyeron poderosamente a que se pasara, en el «modelo modal» del tratamiento de la información humana, de conceptos de capacidad limitada y tratamiento con arreglo a un orden consecutivo a conceptos de tratamiento paralelo y de capacidad ilimitada. Y así se llegó a la conclusión de que convenía que se hicieran comparaciones no ya con la estructura física de la computadora, sino con su arquitectura funcional, tal y como quedaba determinada por condiciones del software, como el sistema de funcionamiento y el lenguaje de programación. Más recientemente, la idea de una organización «modular» de la mente (Fodor, 1983) ha sido acogida con gran interés. Los módulos poseen componentes del funcionamiento automático del sistema y poseen, aunque no tengan necesidad, una correlación física real en el cerebro. A la postre, la analogía del hardware nunca fue enteramente abandonada, y su grado de validez continúa siendo un tema de discusión importante. La mayor parte de los investigadores que trabajan en el campo de las ciencias de la cognición prefieren estudiar, sin embargo, las analogías del software entre las computadoras y la mente humana. Esto se hace, a veces, en un plano que podríamos llamar «molecular»; es el plano relacionado con las operaciones elementales que se efectúan en un lenguaje de programación evolucionado determinado y con su modo de organización en los programas. Se suele considerar, por ejemplo, que los programas de tratamiento por listas (como LISP) son los más apropiados para los programas de inteligencia artificial con aplicaciones en el campo de la psicología, ya que permiten la definición de reglas de producción compuestas de condición y acción, y su disposición en sistemas de producción organizados jerárquicamente. La idea básica en este caso es que «la organización efectiva de los programas humanos es sumamente parecida a la organización del sistema de producciones» (Newell y Simon, 1972, p. 804; véase también Anderson, 1983). En el plano molecular, el lenguaje de programación ya no es pertinente y la comparación entre la computadora y la mente se centra en determinadas características abstractas de ambas. Durante la primera fase de la inteligencia artificial, se dio especial atención a los procedimientos o métodos como el análisis de medios yfines en la solución de problemas. Hoy en día se ha producido un cambio al respecto, y se da particular importancia a las estructuras de representación y conocimiento, en muchos casos con una cierta orientación «holística» como en el caso de los conceptos de «estructura» y «guión» anteriormente mencionados. C o m o es imposible separar totalmente representación y tratamiento, la introducción de esquemas de representación holísticos ha favorecido la idea, que tiene gran aceptación actualmente, de un tratamiento de arriba abajo (top-down processing) opuesto al tratamiento de abajo arriba (bottom-up) o inducido por los datos mismos. El que algunos de los conceptos fundamentales de las teorías antimecanicistas en el campo de la psicología, como la psicología de la Gestalt, hayan ganado de nuevo una especie de respetabilidad científica gracias a la inteligencia artificial -empresa cuyo fundamento es por fuerza mecanicista- es una de las mayores ironías de la historia de la ciencia. La inteligencia artificial y la psicología han establecido una alianza sin ocuparse demasiado de problemasfilosóficos,pero es evidente que los problemas relacionados con la «mecanización de los procesos del pensamiento» tienen una dimensiónfilosófica. Son, pues, uno de los temas importantes -aunque no sea desde luego el único- de que se ocupa lafilosofía de la mente actual, que es una de las disciplinas fundamentales de las ciencias cognoscitivas. En Estados Unidos, la historia de lafilosofía ha seguido una evolución semejante a la de la psicología. La influencia predominante del conductismo se ha ejercido en uno y otro cam-

18 Contribución a la historia de las ciencias cognoscitivas 17 po. Filósofos como Putnam (1960) y Fodor (1965), acabaron con el reino del conductismo y propusieron un método llamado «funcionalismo»; según dicho enfoque, los estados mentales son funcionales, esto es, quedan definidos por la función que desempeñan en el sistema cognoscitivo. Aun cuando los estados mentales se obtienen por algunos sistemas físicos, no es posible reducirlos a estados fisiológicos, porque a cada estado mental, si se define éste en términos funcionales, corresponde una gran variedad de estados fisiológicos. Por otro lado, toda descripción de la conducta de un sistema cognoscitivo que introduzca relaciones de causalidad debe forzosamente referirse a estados mentales, ya que la conducta es en principio independiente del estímulo; esto es, no es posible expresar, en términos puramente físicos, cuales son los parámetros pertinentes que determinan la conducta en una situación dada. El funcionalismo es la plataformafilosófica de los partidarios de la teoría de la mente como computadora: estos suelen escoger favorablemente, por regla general, la idea de una inteligencia artificial «fuerte», o sea la afirmación según la cual una computadora programada tiene efectivamente estados mentales. Esta idea ha sido criticada por Searle (1980), que considera que los estados mentales sólo pueden ser producidos por un sistema vivo y son una función de las propiedades bioquímicas del cerebro. Anteriormente Dreyfus (1972). había sostenido, desde un punto de vista filosófico fenomenológico. que las características esenciales de la experiencia humana no pueden ser captadas por modelos formales del tipo de la inteligencia artificial, porque se arraigan en la experiencia corporal y en tradiciones sociales sin expresión verbal. La crítica no fue tomada muy en serio por los especialistas de la inteligencia artificial, tal vez porque se rechazaba totalmente ese tipo de orientaciónfilosófica. Pero los problemas planteados por la inteligencia artificial no dejarán de interesar a los filósofos. Difícilmente podría concebirse el nacimiento de un movimiento como el de las ciencias cognoscitivas sin la contribución de la lingüística generativa. Cabe distinguir tres fases al respecto. La primera fue la reseña que hizo Chomsky (1959) de una obra de Skinner. I 'erbal Behavior, reseña que representó un hito en la refutación del conductismo, tanto en el campo de la lingüística como en el de la psicología. En segundo lugar, en su obra sobre la teoría sintáctica (Chomsky, 1965), este autor adoptó un punto de vista en el que se hacía claramente hincapié en la computación, y en particular en las operaciones formales definidas en las representaciones; su teoría proporcionó a los investigadores de la fase «contextual» de la inteligencia artificial modelos eficaces para la solución de sus problemas. En la década de los años setenta, sin embargo, la lingüística chomskyana y la inteligencia artificial tomaron caminos distintos por motivos de diversa índole. Uno de ellos fue la distinción entre dos aspectos del lenguaje: la competencia y la ejecución (performance). Los especialistas de la inteligencia artificial se ocupan de la ejecución, y los lingüistas de la competencia. Añádase a esto la tendencia, entre los lingüistas, a separar la sintaxis de la semántica y a dar más importancia a la sintaxis que a la semántica, mientras que en las investigaciones sobre la simulación del tratamiento de los lenguajes naturales resultaba imposible mantener la dicotomía sintaxis/semántica. Hubo también, por último, una evolución de Chomsky que le llevó a una concepción biológica, más bien relacionada con el hardware de la «facultad del lenguaje», concepción que sólo pueden aceptar los que creen en la «modularidad de la mente». La aplicación de la informática al estudio de los lenguajes sigue dando pruebas de su vitalidad hoy en día, pero ya no es una simple consecuencia o aplicación de la lingüística generativa. Planteamientos biológicos en las ciencias de la cognición En la teoría de la mente como computadora se mantiene una posición un tanto paradójica en lo referente a las posibilidades de aplicación, de las neurociencias en la ciencia de la cognición, ya que se trata de una posición en la que se combinan el fisicalismo y el mentalismo. La teoría acepta el fisicalismo en la medida en que da por sentado que el manejo de símbolos se efectúa por medios puramente físicos. Es además mentalista en la medida en que da también por sentado que el manejo de símbolos no puede ser explicado desde un punto de vista puramente físico sino sólo si se le refiere a estados mentales definidos desde un punto de vista semántico. No hay que olvidar, sin embargo, que las neurociencias y las ciencias de la cognición se sitúan en niveles de explicación diferentes (físico en un caso, y simbólico y semántico en el otro), y que no es menester disponer de un conocimiento del sistema nervioso (ni de lo que

19 18 Eckart Scheerer son las microplaquetas de semiconductores) para poder explicar las ciencias cognoscitivas, a menos que se dé especial atención a la «transduction», o sea a la transformación de magnitudes físicas en símbolos (Pylyshyn, 1984). Hay que señalar que, por lo que respecta a las relaciones con las neurociencias, no todos los especialistas de las ciencias de la cognición son de ese parecer. Son cada vez más numerosos los investigadores que intentan presentar los procesos mentales utilizando un vocabulario teórico en el que quedan plasmadas las propiedades esenciales del substrato neurónico de la mente. Dicha tendencia no la encontramos sólo entre los neurofisiólogos, sino también entre especialistas de la inteligencia artificial, psicólogos yfilósofos. Tenemos pues una neurobiología cognoscitiva, una neuropsicología cognoscitiva, y hasta una neurofilosofía (Churchland, 1986). La evolución no ha sido exactamente la misma en el campo de las neurociencias cognoscitivas y en el de la informática. Hubo desde luego elementos comunes en los primeros tiempos, como el artículo de McCulloch y Pitts (1943) en el que se aplicó la lógica simbólica al análisis de las redes neurónicas, artículo que desempeñó un papel importante en la historia de las computadoras numéricas. Pero el sendero se bifurcó en la década de los años cincuenta. Cuando se estaba elaborando el modelo clásico de la inteligencia artificial, Frank Rosenblatt ideó los llamados «perceptrones», que son redes de tipo neurónico autoorganizadas, capaces en principio de actividades de reconocimiento de configuraciones y de abstracción (Rosenblatt, 1962). Las investigaciones sobre las posibilidades de los perceptrones cesaron cuando Minsky y Papert (1969) demostraron que no eran capaces de hacer todo lo que su inventor esperaba de ellos. Los perceptrones estaban compuestos de elementos semejantes a neuronas que funcionaban de forma paralela; tras la fase inicial, en la que la conexión entre los elementos se hacía al azar, eran capaces de autoorganizarse en redes estables. Algunos adelantos en la concepción de computadoras (computación paralela, redes de computadora descentralizadas) han vuelto a suscitar interés, últimamente, por las ideas en que se basan los perceptrones, y han llevado a la elaboración de un nuevo paradigma, el «nuevo conexionismo» o método del «tratamiento de distribución paralela». H o y, el «tratamiento de distribución paralela» (Rumehalt et al., 1986) es una de las principales soluciones alternativas al paradigma clásico de la inteligencia artificial, centrado en la utilización de los símbolos. Sus partidarios se ocupan actualmente de la exploración de la «microestructura de la cognición», de la estructura interna de logros cognoscitivos como el reconocimiento de las palabras. Una perspectiva biológica de la cognición no implica necesariamente dar una importancia exclusiva al estudio del cerebro. También significa que el organismo y el medio ambiente forman un sistema ecológico unitario, donde el organismo capta directamente la información ambiental pertinente para su conducta. Esta idea proviene de la obra de J.J. Gibson (1950; 1979). El realismo ecológico, como se llama hoy en día a ese enfoque, afirma que «las propiedades conexas del organismo y del medio ambiente», en cuanto situaciones objetivas, son los únicos objetos de la percepción; rechaza toda explicación de la cognición en función de estados neurónicos o mentales, así como la metáfora de la mente computadora (Turvey y Carello, 1981). El realismo ecológico acepta el fisicalismo, pero no en el sentido que da al término la teoría de la mente como computadora; en su lugar intenta elaborar una «física ecológica» capaz de describir el medio físico en función de invariantes que determinan actividades específicas potenciales del organismo. El estudio del organism o tiende a efectuarse también con modelos físicos, pero las teorías utilizadas en este caso son la mecánica estadística y la termodinámica de los fenómenos irreversibles, teorías por las que se han interesado también los partidarios del método del «tratamiento de distribución paralela». Conclusión Tienen las ciencias cognoscitivas una plataforma teórica unitaria? La respuesta es negativa, pese a lo que pretenden los partidarios de la metáfora de la computadora. Quizá no sea oportuno buscar la unificación teórica. Tal vez sea el campo de la cognición tan heterogéneo que se necesite en él un cierto grado de pluralismo teórico. El que esto escribe es del parecer que los paradigmas existentes pueden muy bien repartirse el campo de estudio. Los procesos sensoriomotores pueden dejarse al realismo ecológico, mientras que los procesos simbólicos en sentido estricto (el lenguaje articulado sonoro y la palabra interior, y también por lo tanto una parte muy considerable de los procesos del pensamiento) pueden seguir siendo el campo

20 Contribución a la historia de las ciencias cognoscitivas 19 de aplicación específico del modelo de la «mente como computadora». El tratamiento de distribución paralela se ocuparía de la microestructura de la cognición, sin que se excluya con esto el manejo de símbolos como nivel de análisis enteramente legítimo en las ciencias de la cognición. La definición de los pormenores de un compromiso científico de esa índole, junto con la eventual demostración de si es factible o no en la práctica, son dos tareas importantes para el futuro. No hay que olvidar, sin embargo, que los paradigmas actuales de las ciencias cognoscitivas no constituyen mundos completos o «cerrados». La cognición es un viejo tema en la historia del pensamiento, y el que haya tenido que ser descubierto de nuevo es un fenómeno típicamente estadounidense, una consecuencia del nacimiento del conductismo y del papel predominante que ha desempeñado. La psicología europea había creado toda una serie de modelos en el campo de la cognición, como la epistemología genética de Piaget, el método históricocultural de Vygotsky y de sus discípulos en la Unión Soviética, o la psicología de la Gestalt de Köhler, Wertheimer y Koffka. A decir verdad, la perspectiva cognoscitiva en psicología fue propuesta por vez primera por Otto Selz (1922), en cuya obra puede encontrarse también la anticipación de muchos principios del m o delo de la «mente como computadora». Hoy las ciencias de la cognición han asimilado algunas de las ideas de las corrientes y tradiciones no conductistas en el campo de la psicología, pero quedan sin duda alguna muchas más que merecerían volver a ser examinadas de nuevo. En términos generales, puede decirse que conviene que las diversas disciplinas que constituyen las ciencias de la cognición se resistan a la dominación completa del movimiento de la inteligencia artificial. Alfiny al cabo, la inteligencia artificial sólo es inteligente en la medida en que efectúa una simulación de la inteligencia natural; los principios de la inteligencia natural deben pues, ser estudiados en sí mism o s: esto también beneficiaría a la inteligencia artificial. Una observación más a modo de conclusión. El análisis de este artículo se ha centrado en la historia intelectual, pero éste es sólo uno de los aspectos de la cuestión. Si se la compara con la psicología, con la lingüística, o con otras disciplinas de las ciencias de la cognición, la inteligencia artificial es lo que se suele llamar una «ciencia fuerte»: pone en juego gastos e inversiones enormes en calidad de material y personal utilizado. De hecho, las investigaciones en el campo de la inteligencia artificial han estado financiadas desde el primer momento por el complejo militarindustrial, y algunas discontinuidades en su desarrollo sólo pueden explicarse si se recuerda que se han invertido fondos para la investigación en determinados proyectos, y que ese financiamiento ha cesado cuando los resultados no estaban a la altura de lo que esperaban los patrocinadores. Las investigaciones en el campo de la inteligencia artificial sólo se llevan a cabo en los países más desarrollados. Si no se crean las condiciones que permitan una ampliación de su base geográfica y política, la inteligencia artificial sólo servirá para reforzar el dominio de unos cuantos países sobre el resto del m u n d o. Los especialistas de las ciencias de la cognición no deben perder nunca de vista el problema de las repercusiones de su trabajo. También puede decirse pues, que, en este sentido, la inteligencia artificial ha de llegar a ser dominada por la inteligencia natural. Traducido del inglés

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