Ciencia cognitiva

Para la revista, consulte Cognitive Science (revista) .

Estudio científico interdisciplinario de la mente y sus procesos.

Figura que ilustra los campos que contribuyeron al nacimiento de la ciencia cognitiva, incluida la lingüística , la neurociencia , la inteligencia artificial , la filosofía , la antropología y la psicología ^[1]

La ciencia cognitiva es el estudio científico interdisciplinario de la mente y sus procesos. ^[2] Examina la naturaleza, las tareas y las funciones de la cognición (en un sentido amplio). Los científicos cognitivos estudian la inteligencia y el comportamiento, centrándose en cómo los sistemas nerviosos representan, procesan y transforman la información . Las facultades mentales que interesan a los científicos cognitivos incluyen el lenguaje , la percepción , la memoria , la atención , el razonamiento y la emoción ; Para comprender estas facultades, los científicos cognitivos toman prestado de campos como la lingüística., psicología , inteligencia artificial , filosofía , neurociencia y antropología . ^[3] El análisis típico de la ciencia cognitiva abarca muchos niveles de organización, desde el aprendizaje y la decisión hasta la lógica y la planificación; desde los circuitos neuronales hasta la organización modular del cerebro. Uno de los conceptos fundamentales de la ciencia cognitiva es que "el pensamiento puede entenderse mejor en términos de estructuras de representación en la mente y procedimientos computacionales que operan sobre esas estructuras". ^[3]

El objetivo de la ciencia cognitiva es comprender los principios de la inteligencia con la esperanza de que esto conduzca a una mejor comprensión de la mente y del aprendizaje y al desarrollo de dispositivos inteligentes. Las ciencias cognitivas comenzaron como un movimiento intelectual en la década de 1950, a menudo denominado revolución cognitiva . ^[4]

Principios

Niveles de análisis

Ver también: funcionalismo (filosofía de la mente) y funcionalismo

Un principio central de la ciencia cognitiva es que no se puede lograr una comprensión completa de la mente / cerebro mediante el estudio de un solo nivel (una suposición también válida en el campo del modelado cognitivo ^[5] ). Un ejemplo sería el problema de recordar un número de teléfono y recuperarlo más tarde. Un enfoque para comprender este proceso sería estudiar el comportamiento a través de la observación directa o la observación naturalista . A una persona se le puede presentar un número de teléfono y pedirle que lo recuerde después de algún tiempo; entonces se podría medir la precisión de la respuesta. Otro enfoque para medir la capacidad cognitiva sería estudiar los disparos de neuronas individuales.mientras una persona intenta recordar el número de teléfono. Ninguno de estos experimentos por sí solo explicaría completamente cómo funciona el proceso de recordar un número de teléfono. Incluso si la tecnología para mapear cada neurona en el cerebro en tiempo real estuviera disponible y se supiera cuándo se activó cada neurona, aún sería imposible saber cómo una activación particular de neuronas se traduce en el comportamiento observado. Por lo tanto, es imperativo comprender cómo se relacionan estos dos niveles entre sí. La mente encarnada: ciencia cognitiva y experiencia humana dice que "las nuevas ciencias de la mente necesitan ampliar su horizonte para abarcar tanto la experiencia humana vivida como las posibilidades de transformación inherentes a la experiencia humana". ^[6]Esto puede ser proporcionado por una cuenta de nivel funcional del proceso. Estudiar un fenómeno particular desde múltiples niveles crea una mejor comprensión de los procesos que ocurren en el cerebro para dar lugar a un comportamiento particular. Marr ^[7] dio una famosa descripción de tres niveles de análisis:

1. La teoría computacional , especificando los objetivos del cómputo;
2. Representación y algoritmos , dando una representación de las entradas y salidas y los algoritmos que transforman una en otra; y
3. La implementación del hardware , o cómo se pueden realizar físicamente el algoritmo y la representación.

Carácter interdisciplinario

La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario con colaboradores de varios campos, que incluyen psicología , neurociencia , lingüística , filosofía de la mente , informática , antropología y biología . Los científicos cognitivos trabajan colectivamente con la esperanza de comprender la mente y sus interacciones con el mundo circundante al igual que lo hacen otras ciencias. El campo se considera compatible con las ciencias físicas y utiliza el método científico , así como la simulación o el modelado., comparando a menudo la salida de modelos con aspectos de la cognición humana. De manera similar al campo de la psicología, existen algunas dudas sobre si existe una ciencia cognitiva unificada, lo que ha llevado a algunos investigadores a preferir las 'ciencias cognitivas' en plural. ^{[8] [9]}

Muchos, pero no todos, que se consideran científicos cognitivos tienen una visión funcionalista de la mente, la opinión de que los estados y procesos mentales deben explicarse por su función, lo que hacen. Según la explicación de la realizabilidad múltiple del funcionalismo, incluso los sistemas no humanos, como los robots y las computadoras, pueden atribuirse como poseedores de cognición.

Ciencia cognitiva : el término

El término "cognitivo" en "ciencia cognitiva" se utiliza para "cualquier tipo de operación o estructura mental que pueda estudiarse en términos precisos" ( Lakoff y Johnson , 1999). Esta conceptualización es muy amplia, y no debe confundirse con cómo se usa "cognitivo" en algunas tradiciones de la filosofía analítica , donde "cognitivo" tiene que ver sólo con reglas formales y semántica condicional de verdad.

Las entradas más tempranas de la palabra " cognitivo " en el OED lo toman para significar aproximadamente "perteneciente a la acción o proceso de conocimiento" . La primera entrada, de 1586, muestra que la palabra se usó en un momento en el contexto de discusiones de las teorías platónicas del conocimiento . La mayoría de las ciencias cognitivas, sin embargo, presumiblemente no creen que su campo sea el estudio de algo tan cierto como el conocimiento buscado por Platón. ^{[ cita requerida ]}

Alcance

La ciencia cognitiva es un campo amplio y cubre una amplia gama de temas relacionados con la cognición. Sin embargo, debe reconocerse que la ciencia cognitiva no siempre se ha preocupado por igual de todos los temas que pueden tener relevancia para la naturaleza y el funcionamiento de la mente. Entre los filósofos, cognitivistas clásicos han restado importancia en gran parte o evitar los factores sociales y culturales, las emociones, la conciencia, la cognición animal , y comparativos y evolutivos psicologías. Sin embargo, con el declive del conductismo, los estados internos como los afectos y las emociones, así como la conciencia y la atención encubierta, volvieron a ser accesibles. Por ejemplo, las teorías de la cognición situada y encarnada tienen en cuenta el estado actual del entorno, así como el papel del cuerpo en la cognición. Con el nuevo énfasis en el procesamiento de la información, el comportamiento observable ya no era el sello distintivo de la teoría psicológica, sino el modelado o registro de estados mentales.

A continuación se presentan algunos de los principales temas que tratan las ciencias cognitivas. Esta no es una lista exhaustiva. Consulte Lista de temas de ciencias cognitivas para obtener una lista de varios aspectos del campo.

Inteligencia artificial

Artículos principales: Inteligencia artificial y Esquema de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial (IA) implica el estudio de los fenómenos cognitivos en las máquinas. Uno de los objetivos prácticos de la IA es implementar aspectos de la inteligencia humana en las computadoras. Los ordenadores también se utilizan ampliamente como herramienta para estudiar los fenómenos cognitivos. El modelado computacional utiliza simulaciones para estudiar cómo se puede estructurar la inteligencia humana. ^[10] (Ver § Modelado computacional ).

Existe cierto debate en el campo sobre si la mente se ve mejor como una gran variedad de elementos pequeños pero individualmente débiles (es decir, neuronas), o como una colección de estructuras de nivel superior como símbolos, esquemas, planes y reglas. El primer punto de vista utiliza el conexionismo para estudiar la mente, mientras que el segundo enfatiza la inteligencia artificial simbólica . Una forma de ver el problema es si es posible simular con precisión un cerebro humano en una computadora sin simular con precisión las neuronas que forman el cerebro humano.

Atención

Artículo principal: Atención

La atención es la selección de información importante. La mente humana es bombardeada con millones de estímulos y debe tener una forma de decidir cuál de esta información procesar. La atención a veces se ve como un foco de atención, lo que significa que uno solo puede iluminar un conjunto particular de información. Los experimentos que apoyan esta metáfora incluyen la tarea de escucha dicótica (Cherry, 1957) y los estudios de la ceguera por falta de atención (Mack y Rock, 1998). En la tarea de escucha dicótica, los sujetos son bombardeados con dos mensajes diferentes, uno en cada oído, y se les dice que se concentren en solo uno de los mensajes. Al final del experimento, cuando se les pregunta sobre el contenido del mensaje desatendido, los sujetos no pueden informarlo.

Conocimiento y procesamiento del lenguaje

Un ejemplo bien conocido de árbol de estructura de frases . Esta es una forma de representar el lenguaje humano que muestra cómo los diferentes componentes están organizados jerárquicamente.

Artículos principales: Lingüística teórica , Lingüística cognitiva , Lenguaje , Lingüística y Psicolingüística

La capacidad de aprender y comprender el idioma es un proceso extremadamente complejo. El lenguaje se adquiere durante los primeros años de vida y todos los seres humanos, en circunstancias normales, pueden adquirir el lenguaje de manera competente. Una fuerza impulsora importante en el campo lingüístico teórico es descubrir la naturaleza que debe tener el lenguaje en abstracto para poder ser aprendido de esta manera. Algunas de las preguntas de investigación que impulsan el estudio de cómo el cerebro mismo procesa el lenguaje incluyen: (1) ¿En qué medida el conocimiento lingüístico es innato o aprendido? (2) ¿Por qué es más difícil para los adultos adquirir una segunda lengua que para los adultos? que los bebés adquieran su primera lengua ?, y (3) ¿Cómo pueden los humanos comprender oraciones nuevas?

El estudio del procesamiento del lenguaje abarca desde la investigación de los patrones de sonido del habla hasta el significado de palabras y oraciones completas. La lingüística a menudo divide el procesamiento del lenguaje en ortografía , fonética , fonología , morfología , sintaxis , semántica y pragmática . Se pueden estudiar muchos aspectos del lenguaje a partir de cada uno de estos componentes y de su interacción. ^{[11] [se necesita una mejor fuente ]}

El estudio del procesamiento del lenguaje en las ciencias cognitivas está íntimamente ligado al campo de la lingüística. La lingüística se estudió tradicionalmente como parte de las humanidades, incluidos los estudios de historia, arte y literatura. En los últimos cincuenta años, más y más investigadores han estudiado el conocimiento y el uso del lenguaje como un fenómeno cognitivo, los principales problemas son cómo se puede adquirir y utilizar el conocimiento del lenguaje y en qué consiste precisamente. ^[12] Lingüistashan descubierto que, si bien los humanos forman oraciones de formas aparentemente gobernadas por sistemas muy complejos, son notablemente inconscientes de las reglas que gobiernan su propio discurso. Por tanto, los lingüistas deben recurrir a métodos indirectos para determinar cuáles podrían ser esas reglas, si es que existen reglas como tales. En cualquier caso, si el habla se rige efectivamente por reglas, parecen opacas a cualquier consideración consciente.

Aprendizaje y desarrollo

Artículos principales: Psicología del aprendizaje y del desarrollo

El aprendizaje y el desarrollo son los procesos mediante los cuales adquirimos conocimiento e información a lo largo del tiempo. Los bebés nacen con poco o ningún conocimiento (dependiendo de cómo se defina el conocimiento), sin embargo, rápidamente adquieren la capacidad de usar el lenguaje, caminar y reconocer personas y objetos . La investigación en aprendizaje y desarrollo tiene como objetivo explicar los mecanismos por los cuales estos procesos pueden tener lugar.

Una cuestión importante en el estudio del desarrollo cognitivo es hasta qué punto ciertas habilidades son innatas o aprendidas. Esto a menudo se enmarca en términos del debate sobre la naturaleza y la crianza . La visión nativista enfatiza que ciertas características son innatas a un organismo y están determinadas por su dotación genética . La visión empirista , por otro lado, enfatiza que ciertas habilidades se aprenden del entorno. Aunque es evidente que se necesitan aportaciones tanto genéticas como ambientales para que un niño se desarrolle normalmente, sigue habiendo un debate considerable sobre cómo la información genética podría guiar el desarrollo cognitivo. En el área de la adquisición del lenguaje, por ejemplo, algunos (como Steven Pinker ) ^[13] han argumentado que la información específica que contiene reglas gramaticales universales debe estar contenida en los genes, mientras que otros (como Jeffrey Elman y sus colegas en Rethinking Innateness ) han argumentado que las afirmaciones de Pinker son biológicamente poco realista. Argumentan que los genes determinan la arquitectura de un sistema de aprendizaje, pero que los "hechos" específicos sobre cómo funciona la gramática sólo pueden aprenderse como resultado de la experiencia.

Memoria

Artículo principal: Memoria

La memoria nos permite almacenar información para su posterior recuperación. A menudo se piensa que la memoria consiste en un almacenamiento tanto a largo como a corto plazo. La memoria a largo plazo nos permite almacenar información durante períodos prolongados (días, semanas, años). Todavía no conocemos el límite práctico de la capacidad de memoria a largo plazo. La memoria a corto plazo nos permite almacenar información en escalas de tiempo cortas (segundos o minutos).

La memoria también se suele agrupar en formas declarativas y procedimentales. La memoria declarativa, agrupada en subconjuntos de formas semánticas y episódicas de memoria, se refiere a nuestra memoria para hechos y conocimientos específicos, significados específicos y experiencias específicas (p. Ej., "¿Son las manzanas comida?" O "¿Qué comí en el desayuno hace cuatro días? ? "). La memoria procedimental nos permite recordar acciones y secuencias motoras (por ejemplo, cómo andar en bicicleta) y a menudo se la denomina conocimiento o memoria implícita.

Los científicos cognitivos estudian la memoria como lo hacen los psicólogos, pero tienden a centrarse más en cómo la memoria influye en los procesos cognitivos y la interrelación entre la cognición y la memoria. Un ejemplo de esto podría ser, ¿qué procesos mentales atraviesa una persona para recuperar un recuerdo perdido hace mucho tiempo? O, ¿qué diferencia entre el proceso cognitivo de reconocimiento (ver indicios de algo antes de recordarlo, o la memoria en contexto) y recordar (recuperar un recuerdo, como en "llenar el espacio en blanco")?

Percepción y acción

El cubo de Necker , un ejemplo de ilusión óptica

Una ilusión óptica. El cuadrado A es exactamente del mismo tono de gris que el cuadrado B. Vea la ilusión de la sombra del corrector .

Artículo principal: Percepción

La percepción es la capacidad de recibir información a través de los sentidos y procesarla de alguna manera. La vista y el oído son dos sentidos dominantes que nos permiten percibir el entorno. Algunas preguntas en el estudio de la percepción visual, por ejemplo, incluyen: (1) ¿Cómo podemos reconocer objetos? (2) ¿Por qué percibimos un entorno visual continuo, a pesar de que solo vemos pequeños fragmentos de él en cualquier lugar? ¿hora? Una herramienta para estudiar la percepción visual es observar cómo las personas procesan las ilusiones ópticas . La imagen de la derecha de un cubo de Necker es un ejemplo de percepción biestable, es decir, el cubo puede interpretarse como orientado en dos direcciones diferentes.

El estudio de los estímulos hápticos ( táctiles ), olfativos y gustativos también cae dentro del dominio de la percepción.

Se toman medidas para hacer referencia a la salida de un sistema. En los seres humanos, esto se logra a través de respuestas motoras. La planificación espacial y el movimiento, la producción del habla y los movimientos motores complejos son todos aspectos de la acción.

Conciencia

Artículo principal: Conciencia

La conciencia es la conciencia de si algo es un objeto externo o algo dentro de uno mismo. Esto ayuda a la mente a tener la capacidad de experimentar o sentir un sentido de sí mismo .

Métodos de investigación

Se utilizan muchas metodologías diferentes para estudiar las ciencias cognitivas. Como el campo es altamente interdisciplinario, la investigación a menudo atraviesa múltiples áreas de estudio, basándose en métodos de investigación de la psicología , la neurociencia , la informática y la teoría de sistemas .

Experimentos de comportamiento

Para tener una descripción de lo que constituye el comportamiento inteligente, uno debe estudiar el comportamiento en sí. Este tipo de investigación está íntimamente ligada a la de la psicología cognitiva y la psicofísica . Al medir las respuestas conductuales a diferentes estímulos, se puede comprender algo sobre cómo se procesan esos estímulos. Lewandowski y Strohmetz (2009) revisaron una colección de usos innovadores de la medición del comportamiento en psicología, incluidos los rastros del comportamiento, las observaciones del comportamiento y la elección del comportamiento. ^[14]Los rastros de comportamiento son piezas de evidencia que indican que ocurrió un comportamiento, pero el actor no está presente (por ejemplo, basura en un estacionamiento o lecturas en un medidor eléctrico). Las observaciones conductuales implican la presencia directa del actor que participa en la conducta (p. Ej., Observar qué tan cerca se sienta una persona de otra persona). Las elecciones de comportamiento son cuando una persona selecciona entre dos o más opciones (por ejemplo, comportamiento de voto, elección de un castigo para otro participante).

• Tiempo de reacción. El tiempo entre la presentación de un estímulo y una respuesta adecuada puede indicar diferencias entre dos procesos cognitivos y puede indicar algunas cosas sobre su naturaleza. Por ejemplo, si en una tarea de búsqueda los tiempos de reacción varían proporcionalmente con el número de elementos, entonces es evidente que este proceso cognitivo de búsqueda implica un procesamiento en serie en lugar de en paralelo.
• Respuestas psicofísicas. Los experimentos psicofísicos son una vieja técnica psicológica, que ha sido adoptada por la psicología cognitiva. Por lo general, implican hacer juicios de alguna propiedad física, por ejemplo, el volumen de un sonido. La correlación de escalas subjetivas entre individuos puede mostrar sesgos cognitivos o sensoriales en comparación con las mediciones físicas reales. Algunos ejemplos incluyen:
  • juicios de similitud para colores, tonos, texturas, etc.
  • diferencias de umbral para colores, tonos, texturas, etc.
• Seguimiento ocular . Esta metodología se utiliza para estudiar una variedad de procesos cognitivos, principalmente la percepción visual y el procesamiento del lenguaje. El punto de fijación de los ojos está vinculado al foco de atención de un individuo. Así, al monitorear los movimientos oculares, podemos estudiar qué información se está procesando en un momento dado. El seguimiento ocular nos permite estudiar los procesos cognitivos en escalas de tiempo extremadamente cortas. Los movimientos oculares reflejan la toma de decisiones en línea durante una tarea y nos brindan una idea de las formas en que esas decisiones pueden procesarse. ^[15]

Imágenes del cerebro

Artículo principal: Neuroimagen

Imagen de la cabeza humana con el cerebro. La flecha indica la posición del hipotálamo .

Las imágenes del cerebro implican analizar la actividad dentro del cerebro mientras se realizan diversas tareas. Esto nos permite vincular el comportamiento y la función cerebral para ayudar a comprender cómo se procesa la información. Los diferentes tipos de técnicas de imágenes varían en su resolución temporal (basada en el tiempo) y espacial (basada en la ubicación). Las imágenes cerebrales se utilizan a menudo en neurociencia cognitiva .

• Tomografía computarizada por emisión de fotón único y tomografía por emisión de positrones . La SPECT y la PET utilizan isótopos radiactivos, que se inyectan en el torrente sanguíneo del sujeto y son absorbidos por el cerebro. Al observar qué áreas del cerebro absorben el isótopo radiactivo, podemos ver qué áreas del cerebro están más activas que otras áreas. La PET tiene una resolución espacial similar a la fMRI, pero tiene una resolución temporal extremadamente pobre.
• Electroencefalografía . El EEG mide los campos eléctricos generados por grandes poblaciones de neuronas en la corteza colocando una serie de electrodos en el cuero cabelludo del sujeto. Esta técnica tiene una resolución temporal extremadamente alta, pero una resolución espacial relativamente pobre.
• Imagen de resonancia magnética funcional . La fMRI mide la cantidad relativa de sangre oxigenada que fluye a diferentes partes del cerebro. Se supone que más sangre oxigenada en una región particular se correlaciona con un aumento en la actividad neuronal en esa parte del cerebro. Esto nos permite localizar funciones particulares dentro de diferentes regiones del cerebro. La fMRI tiene una resolución espacial y temporal moderada.
• Imágenes ópticas . Esta técnica utiliza transmisores y receptores de infrarrojos para medir la cantidad de reflectancia de la luz por la sangre cerca de diferentes áreas del cerebro. Dado que la sangre oxigenada y desoxigenada refleja la luz en diferentes cantidades, podemos estudiar qué áreas están más activas (es decir, aquellas que tienen sangre más oxigenada). Las imágenes ópticas tienen una resolución temporal moderada, pero una resolución espacial deficiente. También tiene la ventaja de que es extremadamente seguro y se puede utilizar para estudiar el cerebro de los bebés.
• Magnetoencefalografía . MEG mide los campos magnéticos que resultan de la actividad cortical. Es similar al EEG , excepto que tiene una resolución espacial mejorada ya que los campos magnéticos que mide no son tan borrosos o atenuados por el cuero cabelludo, las meninges, etc. como lo es la actividad eléctrica medida en el EEG. MEG utiliza sensores SQUID para detectar pequeños campos magnéticos.

Modelado computacional

Ver también: cognición computacional y modelo cognitivo

Una red neuronal artificial con dos capas.

Los modelos computacionales requieren una representación matemática y lógicamente formal de un problema. Los modelos informáticos se utilizan en la simulación y verificación experimental de diferentes propiedades específicas y generales de la inteligencia . El modelado computacional puede ayudarnos a comprender la organización funcional de un fenómeno cognitivo particular. Los enfoques del modelado cognitivo pueden clasificarse como: (1) simbólicos, sobre las funciones mentales abstractas de una mente inteligente por medio de símbolos; (2) subsimbólico, sobre las propiedades neurales y asociativas del cerebro humano; y (3) a través del borde simbólico-subsimbólico, incluido el híbrido.

• El modelado simbólico evolucionó a partir de los paradigmas de las ciencias de la computación utilizando las tecnologías de los sistemas basados ​​en el conocimiento , así como una perspectiva filosófica (por ejemplo, "Buena inteligencia artificial pasada de moda" ( GOFAI )). Fueron desarrollados por los primeros investigadores cognitivos y luego utilizados en ingeniería de la información para sistemas expertos . Desde principios de la década de 1990 se generalizó en sistémica para la investigación de modelos funcionales de inteligencia de tipo humano , como los personoides y, en paralelo, se desarrolló como el entorno SOAR . Recientemente, especialmente en el contexto de la toma de decisiones cognitivas, el modelado cognitivo simbólico se ha extendido a laenfoque socio-cognitivo , incluida la cognición social y organizativa, interrelacionado con una capa sub-simbólica no consciente.
• El modelado subsimbólico incluye modelos conexionistas / de redes neuronales . El conexionismo se basa en la idea de que la mente / cerebro se compone de nodos simples y su capacidad de resolución de problemas se deriva de las conexiones entre ellos. Las redes neuronales son implementaciones de libros de texto de este enfoque. Algunos críticos de este enfoque sienten que si bien estos modelos abordan la realidad biológica como una representación de cómo funciona el sistema, estos modelos carecen de poder explicativo porque, incluso en sistemas dotados de reglas de conexión simples, la alta complejidad emergente los hace menos interpretables en la conexión. nivel de lo que aparentemente están en el nivel macroscópico.
• Otros enfoques que están ganando popularidad incluyen (1) la teoría de sistemas dinámicos , (2) mapear modelos simbólicos en modelos conexionistas (integración neuronal-simbólica o sistemas inteligentes híbridos ) y (3) y modelos bayesianos , que a menudo se extraen del aprendizaje automático .

Todos los enfoques anteriores tienden a generalizarse a la forma de modelos computacionales integrados de una inteligencia sintética / abstracta para ser aplicados a la explicación y mejora de la toma de decisiones y el razonamiento individual y social / organizacional . ^[dieciséis]

Métodos neurobiológicos

Los métodos de investigación tomados directamente de la neurociencia y la neuropsicología también pueden ayudarnos a comprender aspectos de la inteligencia. Estos métodos nos permiten comprender cómo se implementa el comportamiento inteligente en un sistema físico.

• Grabación de una sola unidad
• Estimulación cerebral directa
• Modelos animales
• Estudios post mortem

Hallazgos clave

La ciencia cognitiva ha dado lugar a modelos de sesgo cognitivo humano y percepción del riesgo , y ha influido en el desarrollo de las finanzas conductuales , que forman parte de la economía . También ha dado lugar a una nueva teoría de la filosofía de las matemáticas (relacionada con las matemáticas denotacionales) y muchas teorías de la inteligencia artificial , la persuasión y la coerción . Ha dado a conocer su presencia en la filosofía del lenguaje y la epistemología , además de constituir un ala sustancial de la lingüística moderna.. Los campos de la ciencia cognitiva han influido en la comprensión de los sistemas funcionales particulares del cerebro (y los déficits funcionales) que van desde la producción del habla hasta el procesamiento auditivo y la percepción visual. Ha avanzado en la comprensión de cómo el daño en áreas particulares del cerebro afecta la cognición y ha ayudado a descubrir las causas fundamentales y los resultados de disfunciones específicas, como dislexia , anopía y negligencia hemisférica .

Historia

Las ciencias cognitivas comenzaron como un movimiento intelectual en la década de 1950, llamado revolución cognitiva . La ciencia cognitiva tiene una espalda trazable la prehistoria a los textos filosóficos griegos antiguos (véase Platón 's Meno y Aristóteles ' s De anima ); e incluye a escritores como Descartes , David Hume , Immanuel Kant , Benedict de Spinoza , Nicolas Malebranche , Pierre Cabanis , Leibniz y John Locke . Sin embargo, aunque estos primeros escritores contribuyeron en gran medida al descubrimiento filosófico de la mente y esto finalmente conduciría al desarrollo de la psicología, estaban trabajando con un conjunto de herramientas y conceptos centrales completamente diferentes a los del científico cognitivo.

La cultura moderna de la ciencia cognitiva se remonta a los primeros cibernéticos de las décadas de 1930 y 1940, como Warren McCulloch y Walter Pitts , que buscaban comprender los principios organizativos de la mente. McCulloch y Pitts desarrollaron las primeras variantes de lo que ahora se conoce como redes neuronales artificiales , modelos de computación inspirados en la estructura de las redes neuronales biológicas .

Otro precursor fue el desarrollo temprano de la teoría de la computación y la computadora digital en las décadas de 1940 y 1950. Kurt Gödel , Alonzo Church , Alan Turing y John von Neumann fueron fundamentales en estos desarrollos. La computadora moderna, o máquina de Von Neumann , desempeñaría un papel central en la ciencia cognitiva, tanto como metáfora de la mente como herramienta de investigación.

La primera instancia de experimentos de ciencias cognitivas que se realizan en una institución académica tuvo lugar en MIT Sloan School of Management , establecida por JCR Licklider que trabaja dentro del departamento de psicología y realiza experimentos utilizando la memoria de la computadora como modelos para la cognición humana. ^[17]

En 1959, Noam Chomsky publicó una crítica mordaz del libro Verbal Behavior de BF Skinner . ^[18] En ese momento, el paradigma conductista de Skinner dominaba el campo de la psicología en los Estados Unidos. La mayoría de los psicólogos se centraron en las relaciones funcionales entre estímulo y respuesta, sin plantear representaciones internas. Chomsky argumentó que para explicar el lenguaje, necesitábamos una teoría como la gramática generativa , que no solo atribuía representaciones internas sino que caracterizaba su orden subyacente.

El término ciencia cognitiva fue acuñado por Christopher Longuet-Higgins en su comentario de 1973 sobre el informe Lighthill , que se refería al estado actual de la investigación en inteligencia artificial . ^[19] En la misma década, se fundaron la revista Cognitive Science y la Cognitive Science Society . ^[20] La reunión de fundación de la Cognitive Science Society se llevó a cabo en la Universidad de California, San Diego en 1979, lo que resultó en que la ciencia cognitiva se convirtiera en una empresa internacionalmente visible. ^[21] En 1972, Hampshire Collegeinició el primer programa de educación de pregrado en Ciencias Cognitivas, dirigido por Neil Stillings . En 1982, con la ayuda del profesor Stillings, Vassar College se convirtió en la primera institución del mundo en otorgar una licenciatura en Ciencias Cognitivas. ^[22] En 1986, se fundó el primer Departamento de Ciencias Cognitivas del mundo en la Universidad de California, San Diego . ^[21]

En la década de 1970 y principios de la de 1980, a medida que aumentó el acceso a las computadoras, se expandió la investigación en inteligencia artificial . Investigadores como Marvin Minsky escribirían programas de computadora en lenguajes como LISP para intentar caracterizar formalmente los pasos por los que pasaban los seres humanos, por ejemplo, para tomar decisiones y resolver problemas, con la esperanza de comprender mejor el pensamiento humano , y también en la esperanza de crear mentes artificiales. Este enfoque se conoce como "IA simbólica".

Finalmente, los límites del programa de investigación simbólica de la IA se hicieron evidentes. Por ejemplo, parecía poco realista enumerar exhaustivamente el conocimiento humano en una forma utilizable por un programa informático simbólico. Finales de los 80 y 90 vieron el surgimiento de las redes neuronales y el conexionismo como paradigma de investigación. Bajo este punto de vista, a menudo atribuido a James McClelland y David Rumelhart, la mente podría caracterizarse como un conjunto de asociaciones complejas, representadas como una red en capas. Los críticos argumentan que hay algunos fenómenos que son mejor capturados por modelos simbólicos, y que los modelos conexionistas son a menudo tan complejos que tienen poco poder explicativo. Recientemente se han combinado modelos simbólicos y conexionistas, lo que permite aprovechar ambas formas de explicación. ^{[23] [24]} Si bien tanto el conexionismo como los enfoques simbólicos han demostrado ser útiles para probar varias hipótesis y explorar enfoques para comprender aspectos de la cognición y las funciones cerebrales de nivel inferior, ninguno es biológicamente realista y, por lo tanto, ambos adolecen de una falta de plausibilidad neurocientífica. ^{[25] [26] [27] [28] [29][30] [31] El} conexionismo ha demostrado ser útil para explorar computacionalmente cómo la cognición emerge en el desarrollo y ocurre en el cerebro humano, y ha proporcionado alternativas a los enfoques generales estrictamente específicos de dominio / dominio. Por ejemplo, científicos como Jeff Elman, Liz Bates y Annette Karmiloff-Smith han postulado que las redes en el cerebro surgen de la interacción dinámica entre ellas y la información ambiental. ^[32]

Crítica

Ver Crítica de la psicología cognitiva .

Investigadores notables

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Ver también: Lista de científicos cognitivos

Nombre	Año de nacimiento	Año de contribución	Contribución (es)
David Chalmers	1966 [33]	1995 [34]	Dualismo , duro problema de la conciencia
Daniel Dennett	1942 [35]	1987	Ofreció una perspectiva de sistemas computacionales ( modelo de múltiples borradores )
John Searle	1932 [36]	1980	Cuarto chino
Douglas Hofstadter	1945	1979 [37]	Gödel, Escher, Bach [38]
Jerry Fodor	1935 [39]	1968, 1975	Funcionalismo
Marvin Minsky	1927 [40]	1970, principios de 1980	Escribió programas informáticos en lenguajes como LISP para intentar caracterizar formalmente los pasos por los que atraviesan los seres humanos, como la toma de decisiones y la resolución de problemas.
Christopher Longuet-Higgins	1923 [41]	1973	Acuñó el término ciencia cognitiva
Noam Chomsky	1928 [42]	1959	Publicó una revisión del libro Verbal Behavior de BF Skinner que comenzó el cognitivismo contra el conductismo dominante en ese momento [18]
George Miller	1920	1956	Escribió sobre las capacidades del pensamiento humano a través de representaciones mentales.
Herbert Simon	1916	1956	Co-creado Logic Theory Machine y General Problem Solver con Allen Newell , teoría EPAM (Elementary Perceiver and Memorizer), toma de decisiones organizacionales
John McCarthy	1927	1955	Acuñó el término inteligencia artificial y organizó la famosa conferencia de Dartmouth en el verano de 1956, que inició la IA como un campo
McCulloch y Pitts		1930-1940	Desarrolló las primeras redes neuronales artificiales.
JCR Licklider	1915 [43]		Estableció MIT Sloan School of Management
Dedre Gentner		1983	Desarrollo de la teoría del mapeo de estructuras del razonamiento analógico [44]
Annette Karmiloff-Smith	1938	1992	Integración de la neurociencia y el modelado computacional en las teorías del desarrollo cognitivo [45]
Eleanor Rosch	1938	1976	Desarrollo de la teoría de la categorización del prototipo [46]

Algunos de los nombres más reconocidos en la ciencia cognitiva suelen ser los más controvertidos o los más citados. Dentro de la filosofía, algunos nombres familiares incluyen a Daniel Dennett , que escribe desde una perspectiva de sistemas computacionales, ^[47] John Searle , conocido por su controvertido argumento de la habitación china , ^[48] y Jerry Fodor , que defiende el funcionalismo . ^[49]

Otros incluyen a David Chalmers , que defiende el dualismo y también es conocido por articular el difícil problema de la conciencia , y Douglas Hofstadter , famoso por escribir Gödel, Escher, Bach , que cuestiona la naturaleza de las palabras y el pensamiento.

En el ámbito de la lingüística, Noam Chomsky y George Lakoff han sido influyentes (ambos también se han vuelto notables como comentaristas políticos). En inteligencia artificial , destacan Marvin Minsky , Herbert A. Simon y Allen Newell .

Los nombres populares en la disciplina de la psicología incluyen a George A. Miller , James McClelland , Philip Johnson-Laird y Steven Pinker . Los antropólogos Dan Sperber , Edwin Hutchins y Scott Atran han participado en proyectos de colaboración con psicólogos cognitivos y sociales, politólogos y biólogos evolutivos en un intento por desarrollar teorías generales sobre la formación de la cultura, la religión y la asociación política.

Las teorías computacionales (con modelos y simulaciones) también han sido desarrolladas por David Rumelhart , James McClelland y Philip Johnson-Laird .

Marvin Minsky y Noam Chomsky han realizado otras contribuciones.

Namings

Epistémica es un término acuñado en 1969 por la Universidad de Edimburgo con la fundación de su Escuela de Epistémica. La epistemología debe distinguirse de la epistemología en que la epistemología es la teoría filosófica del conocimiento, mientras que la epistemología significa el estudio científico del conocimiento.

Christopher Longuet-Higgins lo ha definido como "la construcción de modelos formales de los procesos (perceptuales, intelectuales y lingüísticos) mediante los cuales se logran y comunican el conocimiento y la comprensión. ^[50] En su ensayo de 1978" Epistemics: The Regulative Theory of Cognition ". ", ^[51]Alvin J. Goldman afirma haber acuñado el término "epistémica" para describir una reorientación de la epistemología. Goldman sostiene que su epistemología es continua con la epistemología tradicional y el nuevo término es solo para evitar la oposición. La epistémica, en la versión de Goldman, difiere sólo ligeramente de la epistemología tradicional en su alianza con la psicología de la cognición; La epistémica hace hincapié en el estudio detallado de los procesos mentales y los mecanismos de procesamiento de la información que conducen al conocimiento o las creencias.

A mediados de la década de 1980, la Escuela de Epistemias pasó a llamarse Centro de Ciencias Cognitivas (CCS). En 1998, CCS se incorporó a la Escuela de Informática de la Universidad de Edimburgo . ^[52]

Ver también

• Ciencia afectiva
• Antropología cognitiva
• Biología cognitiva
• Etología cognitiva
• Lingüística cognitiva
• Neuropsicología cognitiva
• Neurociencia Cognitiva
• Psicología cognitiva
• Ciencia cognitiva de la religión
• Neurociencia Computacional
• Comprensión computacional-representacional de la mente
• Minería de conceptos
• Teoría del campo de decisión
• Teoría de la decisión
• Dinamismo
• Neurociencia educativa
• Psicología Educacional
• Cognición encarnada
• Ciencia cognitiva incorporada
• Enactivismo
• Epistemología
• Psicología popular
• Heterofenomenología
• Proyecto Cognoma Humano
• La interacción persona-ordenador
• Archivos de Indiana de Ciencias Cognitivas
• Informática (campo académico)
• Lista de científicos cognitivos
• Lista de premios de psicología
• Inteligencia maleable
• Darwinismo neuronal
• Noogénesis  : aparición y evolución de la inteligencia
• Gestión de información personal (PIM)
• Qualia
• Cognición cuántica
• Conciencia simulada
• Cognición situada
• Teoría de la sociedad de la mente
• Cognición espacial
• Patología del habla y Lenguaje

Contornos

• Esquema de la inteligencia humana : árbol de temas que presenta los rasgos, capacidades, modelos y campos de investigación de la inteligencia humana, y más.
• Esquema del pensamiento : árbol de temas que identifica muchos tipos de pensamientos, tipos de pensamiento, aspectos del pensamiento, campos relacionados y más.

Referencias

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Enlaces externos

• Medios relacionados con la ciencia cognitiva en Wikimedia Commons
• Citas relacionadas con la ciencia cognitiva en Wikiquote
• Materiales de aprendizaje relacionados con las ciencias cognitivas en Wikiversity
• Sociedad de Ciencias Cognitivas
• Índice de películas de ciencia cognitiva: una amplia lista de películas que muestran temas de las ciencias cognitivas
• Lista de pensadores líderes en ciencia cognitiva
• Página de historia del Dr. Carl Stahmer en la Universidad de Santa Bárbara