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Ciencias Cognitivas

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  • 1. Ciencias Cognoscitivas
    Estado de la cuestion
  • 2. Una introducción
  • 3. La Ciencia cognitiva
    La Ciencia cognitiva es una criatura de los años cincuenta, producto de una época cuando la psicología, la antropología y la lingüística se redefinían a sí mismas y la ciencia de la computación y la neurociencia surgían como disciplinas. La psicología no podía participar en la revolución cognitiva hasta tanto no se librara del conductismo, restableciéndole así a la cognición respetabilidad científica. Para entonces, empezaba a resultar evidente en varias disciplinas que la solución a algunos de sus problemas consistía en resolver problemas que tradicionalmente se asignaban a otras disciplinas. Se requería colaboración.
    George A. Miller
    Department of Psychology,
    Princeton University, NJ, USA
  • 4. La Ciencia Cognitiva
    Surgió a mediados del siglo veinte en Estados Unidos con la pretensión de emprender el estudio del razonamiento humano de una manera empírica, científica e interdisciplinar, frente a los estudios sobre epistemología anteriores puramente filosóficos
  • 5. La Ciencia cognitiva
    La Ciencia cognitiva es una criatura de los años cincuenta, producto de una época cuando la psicología, la antropología y la lingüística se redefinían a sí mismas y la ciencia de la computación y la neurociencia surgían como disciplinas. La psicología no podía participar en la revolución cognitiva hasta tanto no se librara del conductismo, restableciéndole así a la cognición respetabilidad científica. Para entonces, empezaba a resultar evidente en varias disciplinas que la solución a algunos de sus problemas consistía en resolver problemas que tradicionalmente se asignaban a otras disciplinas. Se requería colaboración: este es un relato personal de cómo surgió todo esto.
    George A. Miller
    Department of Psychology,
    Princeton University, NJ, USA
  • 6. La Ciencia Cognitiva
    Se denomina ciencias cognitivas al conjunto de disciplinas que surgen de la convergencia transdisciplinaria de investigaciones científicas y tecnológicas, en torno a los fenómenos funcionales y emergentes, dados a partir de las actividades neurofisiológicas del encéfalo y del sistema nervioso, incorporados, y que típicamente se les denomina como: mente y comportamiento
  • 7. La Ciencia Cognitiva
    La Ciencia Cognitiva está todavía en un proceso de autodefinición y maduración. Dada la complejidad y el carácter abierto del objeto de su estudio, este proceso pasa por la adopción de fundamentos cada vez más firmes y completos que integren los procesos mentales como actividad biológica con el carácter social del pensamiento, y que incluyan a ambos en una perspectiva no determinista de la condición humana. Un estudio experimental lo más completo posible del razonamiento humano permite el acercamiento de la Ciencia Cognitiva a perspectivas filosóficas más amplias, al tener en cuenta los distintos aspectos humanos, tanto biológicos como sociales, que intervienen en el pensamiento.
  • 8. La Ciencia Cognitiva
    Es el análisis científico moderno del conocimiento en todas sus dimensiones
    Francisco J. Varela, Conocer: las ciencias cognitivas, tendencias y perspectivas, Gedisa, Barcelona, 1998, 1990, 11. Original en inglés: CognitiveScience. A Cartography of Current Ideas, 1988.
    El estudio interdisciplinar de la mente y de la inteligencia, abarcando la filosofía, la psicología, la inteligencia artificial, la neurociencia, la lingüística y la antropología.
    Paul Thagard, “CognitiveScience”, en StanfordEncyclopedia of Philosophy, http://plato.stanford.edu/entries/cognitive-science/, 20 abril 2004, (8 junio 2004), párrafo
  • 9. La Ciencia Cognitiva
    Es la ciencia que responde a interrogantes epistemológicos de antigua data, en particular a los vinculados a la naturaleza del conocimiento, sus elementos componentes, sus fuentes, evolución y difusión.
    Howard Gardner, La nueva ciencia de la mente: historia de la revolución cognitiva, Paidós, Barcelona, 1996, 1988, 21. Original en inglés: TheMind´s New Science. A History of theCognitiveRevolution, Basic Books, 1985.
  • 10. La Ciencia Cognitiva
    Es una disciplina creada a partir de una convergencia de intereses entre los que persiguen el estudio de la cognición desde diferentes puntos de vista. El aspecto crítico de la Ciencia Cognitiva es la búsqueda de la comprensión de la cognición, sea ésta real o abstracta, humana o mecánica. Su meta es comprender los principios de la conducta cognitiva e inteligente. Su esperanza es que ello nos permita una mejor comprensión de la mente humana, de la enseñanza y aprendizaje, de las habilidades mentales y el desarrollo de aparatos inteligentes que puedan aumentar las capacidades humanas de manera importante y constructiva.
    Donald A. Norman, “¿Qué es la ciencia cognitiva?”, en Perspectivas en Ciencia Cognitiva, Paidós, Barcelona, 1987, 13. Original en inglés: Perspectivesoncognitivescience, Ablex Publishing Corporation. 1981.
  • 11. La Ciencia Cognitiva
    Argumenté que por lo menos seis disciplinas estaban involucradas: psicología, lingüística, neurociencias, computación, antropología y filosofía. Veía a la psicología, la lingüística y la computación como centrales y, a las otras tres, como periféricas. Miller
    Barbara von Eckardt, What is Cognitive Science?, The MIT Press, Cambridge, Massachussets, 1996, 1993,
  • 12.
  • 13. Que es la mente
    Antes de la ciencia cognitiva nadie sabía entonces que era la mente, la mayoría de los estudiosos creían saberlo, o al menos saber qué era lo que debía ser. Pero, eso no bastaba. Había entonces al menos tres grandes presuposiciones al respecto que entorpecían la tarea:
    La primera de ellas era la idea de la tabula rasa. Casi todos los pensadores en el mundo creían que la mente era algo que en principio no era más que un recipiente vacío que se iba llenando con los años de vida de las personas, desde que nacían hasta el día de su muerte. Se pensaba la mente como una caja, como una caja negra donde entraba el conocimiento, pero no había ninguna idea de cómo se procesaba internamente dicho conocimiento.• La segunda era la noción de que la mente era algo similar, sino lo mismo, que el espíritu o el alma, una entidad inmaterial a la que no se podía tener acceso.• La tercera era la idea de que la mente era algo específico del ser humano.
  • 14. Que es la mente
    Tres ideas son ahora comunes a todos los cientistas cognitivos y ellas rechazan aquellas ideas:
    • La mente no es una tabula rasa, sino una entidad que está diseñada a priori (biológicamente) y que se llena no porque se le vaya internando información sino porque ella misma tiene una estructura que permite el “llenado”.• La mente no es una entidad inmaterial sino algo encarnado, una entidad que está alojada en el cerebro y que por ello también está alojada en el cuerpo.• Como la mente es algo que depende de la biología, es por lo tanto algo que los seres humanos comparten con otras especies animales (aunque en un grado muy diferente).
  • 15. Un poco de historia
  • 16. ALGO DE HISTORIA
    A mediados del siglo XX, surgen con relativa independencia, enfoques con objetos de estudio convergentes, pero con metodologías divergentes. Es posible evidenciar los estudios de psicología cognitiva como los de Jean Piaget y Jeromebruner; de cibernética de NorbetWiener, de psicobiología cognitiva de Karl Lashley y Donald Hebb. En este contexto a finales de la década de 1950 e inicios de la de 1960 surgen esfuerzos transdisciplinarios por lograr una convergencia teórica y metodológica.
  • 17. ALGO DE HISTORIA
    Cualquier historia de las Ciencias Cognitivas (marca su nacimiento en 1956 (algunos llegan a decir que fue exactamente el 11 de setiembre de dicho año). es esa la fecha que en la actualidad es considerada como el momento de la fundación de la transdiciplina. En esos días se realizó un simposio de teoría de la información en el Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT).
  • 18. Simposio de MIT
    En aquel simposio se presentaron varios artículos sumamente relevantes de algunos de los que luego serían considerados los padres fundadores de la disciplina:
    Claude Shannon (el creador de la moderna teoría matemática de la información), empezó a trabajar sobre el problema de la eficacia de los diferentes métodos existentes de transmisión de la información
    Newell y Simon (este último premio Nobel de Economía en 1978, con su teoría lógica computacional : «La máquina de la teoría lógica», la primera demostración completa de un teorema realizado por una computador
    Chomsky (1957, 1959, el creador de la lingüística generativa), esbozó «Tres modelos de lenguaje», donde presentaba su modelo transformacional de la gramática,
    George Miller (1956, que informó acerca de su investigación sobre la capacidad de almacenaje de la memoria de corto plazo). r explicó su trabajo seminal sobre representaciones mentales, fragmentos de información que son codificadas y descodificadas en la mente.
  • 19. Miller
    Chomsky
    Shannon
    Newell y Simon
  • 20. Computación y psicología convergen
    En este contexto a finales de la década de 1950 e inicios de la de 1960 surgen esfuerzos transdisciplinarios por lograr una convergencia teórica y metodológica. Un primer intento lo realizan un psicólogo:
    Allen Newell y un economista: Herbert Simon, integrando investigaciones de psicología cognitiva, con las incipientes técnicas de programación lógica, construyendo los primeros jugadores de ajedrez y demostradores de teoremas automáticos, que se convierten entonces en los primeros pasos de la disciplina que eventualmente John McCarthy, creador del lenguaje LISP, denominará como: Inteligencia Artificial
    Alan Mathison Turing (1912–1954)
  • 21. Newell y Simon
    Newell y Simon, ensamblarán el primer programa transdisciplinario de investigación en las ciencias cognitivas: "La hipótesis del sistema de símbolos físicos“, que permite la modelación funcionalista de la mente y su emulación en plataformas de computación electrónica. Allen Newell y Herbert Simon presentaron en un simposio en el MIT, en 1956, con el título «La máquina de la teoría lógica», la primera demostración completa de un teorema realizado por una computadora
  • 22. El surgimiento de la IA
    Estos esfuerzos por lograr una convergencia teórica y metodológica por John McCarthy, MarvinMinsky, Allen Newell, y Herbert Simon permitió el surgimiento de la inteligencia artificial, que no solo es transdisciplinaria, sino que deshace las fronteras rígidas entre la ciencia, la tecnología y la filosofía. Todos ellos iban tomando conciencia desde sus respectivos ámbitos de que la psicología experimental humana, la lingüística teórica y la simulación de procesos cognitivos formaban parte de una «totalidad mayor», inquietudes comunes que en los años posteriores irían siendo elaboradas y recibirían la denominación de ciencias cognitivas.
  • 23. Fundación Alfred P. Sloan
    Para 1960 estaba claro que algo interdisciplinario estaba ocurriendo. En Harvard lo llamamos estudios cognitivos, en Carnegie-Mellon lo llamaron psicología del procesamiento de información y en La Jolla lo llamaron ciencia cognitiva. Como lo llamaran realmente no importaba hasta 1976, cuando la Fundación Alfred P. Sloan se interesó. Esta fundación acababa de terminar un programa de apoyo altamente exitoso para un nuevo campo llamado “neurociencia” y dos vice presidentes de la fundación, Steve White y Al Singer, pensaban que el siguiente paso sería tender un puente para cerrar la brecha entre el cerebro y la mente. Necesitaban alguna manera para referirse a este próximo paso y seleccionaron ciencia cognitiva. Crearon un programa especial Sloan en Ciencia Cognitiva para explorar las posibilidades.
  • 24. Fundación Alfred P. Sloan
    La fundación Sloan aceptó el argumento de Miller argumento y se organizó en 1978 un comité con personas de los diferentes campos para resumir el estado de la ciencia cognitiva, y preparar un informe que recomendara las acciones apropiadas. El comité se reunió una sola vez, en la ciudad de Kansas. Muy pronto fue evidente que cada quien conocía su propio campo y había oído hablar de un par de resultados interesantes en otros. Después de horas de discusión, los expertos en la disciplina X estaban poco dispuestos a emitir juicios sobre otra disciplina y así sucesivamente. Al final, cada quien hizo algo en lo que era competente: cada quien resumió su propio campo y los editores --Samuel JayKeyser, Edward Walker y yo -- preparamos un informe (Keyser, S. J., Miller, G. A., y Walker, E., Ciencia Cognitiva en 1978 (CognitiveScience in 1978).
    Miller argumentó que por lo menos seis disciplinas estaban involucradas: psicología, lingüística, neurociencias, computación, antropología y filosofía. Veía a la psicología, la lingüística y la computación como centrales y, a las otras tres, como periféricas. Miller
  • 25. La consolidación
    Es posible ubicar los orígenes institucionales a mediados de la década de 1970, con la fundación de la CognitiveScienceSociety y la revista CognitiveScience, en la cual se han publicado algunos de los textos que se consideran clásicos de las ciencias cognitivas. Desde entonces se han diversificado los ámbitos de investigación cognitiva, los centros, institutos, grados y postgrados de estudios cognitivos alrededor de todo el mundo, a partir de lo cual, se ha dado una alta densidad de resultados de investigaciones transdisciplinarias y una multiplicidad de publicaciones periódicas, libros y enciclopedias, convirtiendo todo ello en una verdadera revolución cognitiva. Actualmente, existen programas de ciencia cognitiva en más de sesenta universidades de todo el mundo.
  • 26. La consolidación
    En 1999 el MIT publicó la MIT Encyclopedia of theCognitiveSciences, libro que es considerado desde entonces como “la biblia” de las CC. En su cubierta, así como en sus seis introducciones, repite prácticamente el listado de la fundación Sloan. Se puede ver entonces que la ciencia cognitiva ha reclutado y mantenido junto a sí a varias de las principales disciplinas que se encargan del hombre y por lo tanto ella misma se ha convertido en una orientación para los estudios humanísticos que debe no sólo ser tomada en cuenta, sino que debe considerarse como una de las más importantes opciones acerca de las investigaciones sobre el ser humano jamás llevadas a cabo.
  • 27. Transdisciplinaridadde la ciencia cognitiva
  • 28. Inter y Transdisciplinaridad
    El aspecto central en Ciencia Cognitiva es su definición como un esfuerzo inter y transdisciplinar. Esto quiere decir que se reconoce el valor de las distintas disciplinas que la componen en sus aportaciones a la explicación de la cognición, y se promueve su diálogo como forma de avanzar en la investigación. Pero si, como es el caso, se quiere tener un cuerpo completo de explicaciones, con un funcionamiento coherente, además de diálogo y colaboración entre sus miembros, o la aportación de cada uno de ellos a la resolución de un problema, lo que se podría llamar multidisciplinariedad, habrá que integrarlos para que formen una unidad, de tal forma que se pueda explicar, por ejemplo, cuándo y cómo cada uno de ellos debe entrar en acción ante un problema.
  • 29. La Ciencia Cognitiva
    La naturaleza de las investigaciones cognitivas es necesariamente transdisciplinaria (es decir, tanto inter como multidisciplinarias), surgiendo en un primer momento a partir de disciplinas autónomas como la lingüística, la psicobiología cognitiva y la inteligencia artificial, y añadiéndose en una etapa más reciente la neurociencia y la antropología cognitiva. La heurística de las investigaciones cognitivas ha sido guiada por preocupaciones eminentemente filosóficas, a partir de algunas de sus ramas como la lógica, la gnoseología, la epistemología y la filosofía u ontología de la mente.
  • 30. Son diversos los trabajos que han intentado dar cuenta del desarrollo de la complejidad multidisciplinaria de las ciencias cognitivas. Uno de los primeros intentos por describir, comprender y explicar integradamente a las ciencias cognitivas, lo hizo Howard Gardner en su célebre: Themind's new science. A history of thecognitiverevolution(1985).
    A partir de entonces se ha producido una copiosa literatura, describiendo e interpretando las distintas etapas por las que han pasado las ciencias cognitivas, pudiendo citarse, como la más reciente producción de Margaret Boden: Mind As Machine: A History of CognitiveScience(2006).
  • 31. Convergencia metodológica en las ciencias cognitivas
    Entonces, sobre la base de cerca de medio siglo de investigaciones y resultados transdisciplinarios, es posible determinar que los modelos epistemológicos y metodológicos de las ciencias cognitivas se han construido por medio de «ensamblajes de procesos interteóricos» entre las ciencias «objetuales» (naturales) y las «subjetuales» e «histórico-subjetuales» (sociales), así como entre las «tecnologías objetuales» (ingenieriles) y las «tecnologías subjetuales» (sociales).
  • 32. Convergencia metodológica en las ciencias cognitivas
    Resulta insoslayabe para dichas ciencias y tecnologías esclarecer las estructuras y dinámicas propias de los procesos cognitivos (subjetivos) previos; procesos que permiten ensamblar a partir de su validación intersubjetual sus modelos objetivos: teóricos, modelos de acción, ejecución o transformación. Los resultados interteóricos a partir de las ciencias cognitivas brindan los instrumentos comprensivos, interpretativos, explicativos e inclusive predictivos para dar cuenta de los procesos cognitivo-subjetuales involucrados en la construcción de los modelos objetuales de cada una de las otras ciencias y tecnologías.
  • 33. Convergencia metodológica en las ciencias cognitivas
    Por medio de la praxis disciplinaria de las ciencias cognitivas se muestra que las fronteras entre las ciencias sociales y las naturales son ficciones metodológicas, en tanto representa una alternativa transdisciplinaria (inter y multidisciplinaria).
    De esta integración transdisciplinaria emergen propiedades disciplinarias que no están presentes en sus ciencias constituyentes y que han exigido una convergencia metodológica.
  • 34. Convergencia metodológica en las ciencias cognitivas
    Esta integración entre disciplinas o miembros, en la metáfora del cuerpo de la Ciencia Cognitiva, deberá tenerlas en cuenta a todas y a la vez ser distinta de cada una de ellas, y deberá explicar cuál es el punto de encuentro entre las disciplinas y cómo y cuándo se debe pasar de una a otra al explicar los fenómenos cognitivos. Parece razonable pensar que esto deba hacerse mediante un lenguaje y métodos al menos en parte nuevos, ya que si estos métodos fuesen los de una de las disciplinas, en gran medida estaríamos referenciando el resto a ésta, que se constituiría en “vara de medir” de la validez de las explicaciones.
  • 35. Pero no todo es paz
    Casi veinte años después, ¿qué observamos? Las disciplinas no se han integrado (y, en casos como la filosofía o la antropología, solo están incluidas subdisciplinas en la empresa de la Ciencia Cognitiva), sino que cada disciplina ha tomado prestado de las otras conceptos, problemas, herramientas y criterios. Por dar tan solo un par de ejemplos, el modelado, inspirado por la Inteligencia Artificial, se usa cada vez más como herramienta en psicología y neurociencia, y, en términos generales, la existencia de una posibilidad clara de modelar una hipótesis dada se reconoce como un criterio para juzgar la aceptabilidad de una hipótesis en cualquiera de las Ciencias Cognitivas. Los problemas sobre el carácter y el papel de las representaciones, sacados a la luz primero por la Filosofía de la Mente, han llegado a ser tópicos en todas las Ciencias Cognitivas...
    Dan Sperber, “Why Rethink Interdisciplinarity?”
  • 36. Las disciplinas
    La lingüística: aporta datos sobre la estructura del pensamiento a través del estudio del lenguaje,
    La antropología: desarrolla su trabajo a través del estudio de la organización y comportamiento de los individuos en sociedades.
    La neurociencia a través del estudio de los mecanismos neurológicos al producirse el pensamiento.
    La psicología lo haceatravés del análisis y experimentación del comportamiento humano en distintas situaciones,
    la inteligencia artificial a través de la creación de modelos matemáticos realizados en máquinas que funcionen de la misma forma que el razonamiento humano y así puedan predecir como éste lo haría en nuevas situaciones,
    La filosofía ayuda definir las cuestiones fundamentales y el marco en el que se integren los trabajos en distintos campos.
  • 37. La Antropología Cognitiva
    Es un subcampo unificado de la antropología cultural cuyo principal propósito es entender y describir cómo la gente concibe y experimenta el mundo dentro de sociedades. La definición de cultura que guía la investigación en Antropología Cognitiva mantiene que la cultura es un sistema cognitivo idealizado – un sistema de conocimientos, creencias y valores – que existe en las mentes de los miembros de la sociedad. La cultura es el equipamiento mental que los miembros de la sociedad utilizan al orientar, interactuar, discutir, definir, categorizar e interpretar el comportamiento social en su sociedad.
    Ronald W. Casson, “Cognitive Anthropology”, MITECS, 120-121.
  • 38. Los antropólogos cognitivos
    Ven la antropología como una ciencia formal. Mantienen que la cultura se compone de reglas lógicas basadas en ideas que están en la mente y a las que se puede acceder (Moore 1999:5). Hay cuatro categorías básicas en antropología cognitiva: semántica, estructuras de conocimiento, modelos y sistemas, y análisis del discurso (D’Andrade 1995:1). Los estudios semánticos de los sistemas de terminologías constituyeron las bases de la primera antropología cognitiva. Los métodos analíticos y etnográficos desarrollados en estos estudios proporcionaron los fundamentos de la etnociencia (también llamada nueva etnografía).
    Ronald W. Casson, “Cognitive Anthropology”, MITECS, 120-121.
  • 39. La lingüística
    La figura más importante de la lingüística en Estados Unidos a mediados de siglo XX, Noam Chomsky, en un intento por restaurar el edificio de la lingüística estructuralista estableció un sistema de reglas que, a partir de las estructuras abstractas subyacentes, se proyectaban en las oraciones articuladas del lenguaje (gramática generativa). Chomsky combatió el conductismo, al afirmar que su punto de vista no era adecuado para dar cuenta de la habilidad de los humanos para aprender y utilizar el lenguaje. Aunque la versión de Chomsky estaba próxima al cognitivismo, en el sentido de generar la gramática a partir de unas reglas, su punto de vista era más general al considerar que las
  • 40. . A finales de los setenta y principios de los ochenta, rescatando teorías psicológicas de la Gestalt, las teorías de Sapir y Whorf, tomando en cuenta la formación de categorías de forma no objetiva sino conforme a la interacción con el mundo y mediadas por esta interacción (EleanorRosch, 1976), y considerando los experimentos sobre la percepción del color (Berlin y Kay, 1979), George Lakoff criticó la postulación de Chomsky de dos niveles de análisis: una estructura profunda, interpretada semánticamente, y una estructura de superficie, interpretada fonéticamente. También criticó la afirmación de la autonomía de la sintaxis respecto a la semántica, y de ésta respecto a la pragmática. Para Lakoff, nuestras expresiones están fuertemente arraigadas en la experiencia, están corporeizadas, y organizamos y expresamos, casi siempre inconscientemente, nuestro pensamiento mediante metáforas que aluden a nuestra experiencia corpórea.
  • 41. La Lingüística Cognitiva
    es una escuela de lingüística y Ciencia Cognitiva cuyo propósito es proporcionar explicaciones del lenguaje que se integren con los conocimientos actuales de la mente humana. El principio general de la Lingüística Cognitiva es que el uso del lenguaje debe ser explicado haciendo referencia a los procesos mentales subyacentes.
    Lingüística Cognitiva se concentra en el lenguaje como instrumento para organizar, procesar y expresar información, y la revista está dedicada a la investigación de alto nivel en temas como:
  • 42. La Lingüística Cognitiva
    • Las características estructurales de la categorización del lenguaje natural (como la prototipicalicidad, los modelos cognitivos, las metáforas y las imágenes).
    • Los principios funcionales de la organización lingüística (como la iconicidad).
    • La interfaz conceptual entre sintaxis y semántica.
    • La relación entre lenguaje y pensamiento, incluyendo asuntos como la universalidad y la especificidad del lenguaje.
    • El trasfondo experiencial del uso del lenguaje, incluyendo el trasfondo cultural, el contexto del discurso, y el entorno psicológico del desarrollo lingüístico.
    Cognitive Linguistics Journal, en www.degruyter.de/rs/384_386_ENU_h.htm
  • 43. Psicología Cognitiva
    Se ocupa de los avances en el estudio de la memoria, el procesamiento del lenguaje, la percepción, la solución de problemas y el pensamiento. La revista presenta trabajos originales experimentales y teóricos, artículos sobre metodología y revisiones críticas. CognitivePsychology está especializada en artículos que tienen un gran impacto en la teoría cognitiva y/o que proporcionan nuevos avances teóricos.
    Sus áreas de investigación incluyen:
    Inteligencia Artificial
    Psicología del desarrollo
    Lingüística
    Neurofisiología
    Psicología social
    Cognitive Psychology Journal, en http://authors.elsevier.com/JournalDetail.html?PubID=622807&Precis=&popup=
  • 44. La Psicología Cognitiva
    Nace adoptando el modelo computacional del pensamiento, con el cognitivismo, la idea del pensamiento como manipulación de símbolos conforme a reglas. Este enfoque puede verse en el libro de NeisserCognitivePsychology, de 1967. A partir de entonces hay numerosas contribuciones dentro del enfoque computacional, como la teoría modular de la mente de Jerry Fodor. Los temas que trata cubren, entre otros, los modelos de memoria, percepción, atención, conciencia, toma de decisiones, reconocimiento de objetos, desarrollo cognitivo, lenguaje y representación del conocimiento.
    Jerry Fodor. The Modularity of Mind. MIT/Bradford Press, 1983.
  • 45. Neurociencia cognitiva
    El psicólogo George Miller y el neurobiólogo Michael Gazzaniga acuñaron el término neurociencia cognitiva para designar la investigación colaborativa que integra las herramientas de los psicólogos sobre la conducta con las técnicas que revelan el funcionamiento cerebral para determinar cómo el cerebro realiza el procesado de información que genera el comportamiento.
  • 46. La neurociencia cognitiva
    Es un campo que ha surgido recientemente debido a la disponibilidad de nuevas formas de medir y formar imágenes de la actividad del cerebro durante la actividad cognitiva. Los diseñadores de modelos de redes están enfocando su atención en el cerebro, adecuando las arquitecturas y tareas realizadas por las redes al conocimiento sobre áreas del cerebro particulares obtenidos no solo de las neuroimágenes, sino también métodos tradicionales como estudios de lesiones, potenciales de respuesta evocadas (ERP) y registro de células en animales.
  • 47. La filosofía de la mente
    Analiza la existencia y la posible relación entre estados mentales, representaciones del mundo, estados intencionales y estados neuronales. Dependiendo de la interpretación que haga de estas relaciones se encontrará más cerca del cognitivismo o del conexionismo. Recientemente las teorías conexionistas y la neurociencia han dado cierto auge al materialismo, que propugna que los estados mentales no son otra cosa que estados neuronales.135 Otras teorías recientes recuperan aspectos de la fenomenología para definir un "yo" que va más allá de los estados neuronales y de las representaciones del mundo.
    Paul M. Churchland, Materia y conciencia. Introducción contemporánea a la filosofía de la mente, Gedisa, Barcelona, 1999, 50-64, 75-85. Original en inglés, Matter and Consciousness, The MIT Press, 1984.
  • 48. Algunos conceptos
  • 49. La maquina universal de Turing
  • 50. Se puede demostrar que es posible construir una máquina especial de este tipo que pueda realizar el trabajo de todas las demás. Esta máquina especial puede ser denominada máquina universal.
    1947, A. Turing.
  • 51. “¿Puede pensar una máquina?
    En 1947 el famoso matemático inglés Alan Turing pronunció su polémica conferencia “¿Puede pensar una máquina?“. Frente al dualismo imperante, Turing defendió que era posible que una máquina pudiese llegar a hacer exactamente lo mismo que hace un hombre, incluida la función de pensar. Resulta curioso que algo tan normalizado hoy en día como el hecho de que las máquinas realicen mucho mejor que nosotros ciertas actividades que calificaríamos como inteligentes, hace tan sólo cincuenta años sonara a despropósito irrelevante.
  • 52. ¿y qué es una máquina de Turing?
    Unos años antes, Turing había publicado un artículo titulado On computable Numbers, withanApplicationtotheEntscheidungsproblem en donde desarrolló la teoría de las máquinas que llevan su nombre y que supondrán un hito para la historia de la informática al suponer el fundamento teórico de los computadores digitales modernos. Bien, ¿y qué es una máquina de Turing?
  • 53. Algoritmo.
    La palabra procede del matemático árabe Al-Khowarizm, quien escribió en el 825 un tratado de aritmética muy conocido durante la Edad Media. No obstante, antes de él ya se conocían ejemplos de algoritmos. Uno de ellos es el popular algoritmo de Euclides que constituye un procedimiento para encontrar el máximo común divisor de dos números. Se trata de dividir entre sí ambos,  formar una nueva pareja con el divisor y el resto y volverlos a dividir. Así, sucesivamente hasta que se consiga un resto cero. El divisor que quede entonces será el máximo común divisor de ambos números.  El algoritmo de Euclides supone una regla, unas instrucciones para conseguir un resultado, que se obtendrá siempre sean cuales sean ambos números. Si son muy altos, el procedimiento tendrá más pasos, nada más. De este modo, todas las operaciones aritméticas son algoritmos (sumar, multiplicar, raíces cuadradas, elevar a una potencia…). Todas consisten en realizar un pequeño número de instrucciones que se repetirán cuantas veces sean necesarias para llegar a una conclusión
  • 54. Un algoritmo
    Se podría definir como un conjunto de instrucciones para realizar una tarea con las siguientes características:
    1) Precisión: un algoritmo ha de estar definido con suficiente precisión para no albergar dudas sobre qué paso seguir.
    2) Simplicidad: las reglas son sencillas. Cuando se trata de algoritmo, en apariencia sencillo, se puede descomponer en algoritmos más elementales. El de Euclides, por ejemplo, se puede descomponer en divisiones y agrupamientos divisor-resto.
    3) Finitud: el número de reglas ha de ser finito mientras que el número de operaciones que pueden realizarse debe ser infinito.
  • 55. Un algoritmo
    4) Carácter mecánico: es un procedimiento mecánico, automático. Un algoritmo no requiere ninguna agudeza mental ni ingenio creativo, es algo que cualquier persona puede hacer con sólo tener la capacidad de seguir y obedecer reglas.
    5) Procedimiento general: los algortimos están orientados a la solución de problemas, pero no tendría mucho sentido diseñar uno para solucionar un único problema particular (imaginemos crear un algorítmo para multiplicar 45 por 678 y nada más). Está en la naturaleza del algoritmo ser un mecanismo lo más sencillo y económico posible para realizar correctamente muchas tareas. Sin embargo, como la dificultad para realizar muchas tareas diferentes por un mismo algoritmo es mucha, se los suele utilizar para resolver un tipo de problemas. Así, el algoritmo de Euclides soluciona todos los casos posibles del problema de encontrar el máximo común divisor.
  • 56. Un algoritmo
    4) Carácter mecánico: es un procedimiento mecánico, automático. Un algoritmo no requiere ninguna agudeza mental ni ingenio creativo, es algo que cualquier persona puede hacer con sólo tener la capacidad de seguir y obedecer reglas.
  • 57. Un algoritmo
    5) Procedimiento general: los algortimos están orientados a la solución de problemas, pero no tendría mucho sentido diseñar uno para solucionar un único problema particular (imaginemos crear un algorítmo para multiplicar 45 por 678 y nada más).
    Está en la naturaleza del algoritmo ser un mecanismo lo más sencillo y económico posible para realizar correctamente muchas tareas. Sin embargo, como la dificultad para realizar muchas tareas diferentes por un mismo algoritmo es mucha, se los suele utilizar para resolver un tipo de problemas. Así, el algoritmo de Euclides soluciona todos los casos posibles del problema de encontrar el máximo común divisor.
  • 58. En 1936 el matemático norteamericano AlonzoChurch (1903-1995) va a plantear la primera definición matemática de algoritmo. Su tesis principal es que la clase de las funciones calculables por un algoritmo es idéntica a la clase de las funciones recursivas. Church demostró (bueno, no era del todo una demostración…) la imposibilidad de encontrar un algoritmo para la teoría elemental de la aritmética y, en consecuencia, para la lógica de predicados de primer orden: tanto la aritmética como la lógica de primer orden resultaban indecidibles.
    El mismo resultado fue obtenido al mismo tiempo por Turing con sus máquinas, utilizando el concepto de función computable: una función tal para la que existe una máquina de Turing que proporciona el valor de la función.
  • 59. Alan Turing
    Consideró el método intuitivo y los movimientos mecánicos simples de escritura y borrado de números naturales representados en código binario (“1” y “0”), y como el cambio de posición en un papel de la longitud necesaria (finita o infinita) conforme a unas reglas fijas establecidas (algoritmo). A este conjunto lo denominó “máquina computadora”49. Demostró, utilizando el mismo tipo de expresiones que Gödel y los métodos que se acaban de describir, que hay ciertas expresiones o fórmulas válidas que no se pueden obtener desde “dentro” del sistema, lo que significaba llegar de otra forma a las mismas conclusiones que Gödel.
  • 60. Al mismo tiempo, Alan Turing mostraba un tratamiento mecánico finito a seguir para el cálculo, evaluación y representación de una expresión matemática o lógica. A estas funciones las llamó computables. Las funciones (o expresiones) computables son aquellas a las que se puede llegar en un número finito de pasos. De esta forma sentó las bases para construir una máquina real a partir de su máquina computadora. Considerando una máquina computadora general como la que evalúa todas las, a su vez, posibles evaluaciones de un sistema se llega al concepto actual de computadora, donde cada programa que utiliza se identifica con una máquina computadora de Turing (o máquina de Turing)
  • 61. ¿Cuáles son las partes elementales de la MT?:
    1) Unidad de control: es el conjunto finito de todos los posibles estados internos. Una MT puede asumir diferentes estados dependiendo de las circunstancias que tiene lugar en el estado de computación.
    2) Cinta: se trata de una cinta de longitud intinita tanto por la izquierda como por la derecha, dividida en celdillas de forma que en cada celdilla sólo cabe un único símbolo. En la cinta aparecerán los caracteres de un alfabeto previamente definido agrupados en cadenas. Las cadenas serán siempre finitas a pesar de la infinitud de la cinta. Esa infinitud expresa que en ella podemos escribir tantas cadenas como queramos y de cualquier longitud.
  • 62. ¿Cuáles son las partes elementales de la MT?:
    3) Cabeza: la unidad de control está conectada a la cinta mediante la cabeza, cuya función es la de observar en cada momento una sola celdilla escrita con un único símbolo. La cabeza lee, escribe, sustituye y borra un símbolo cada vez, además de hacer que la cinta se desplace una celdilla a la izquierda o a la derecha, de acuerdo con las instrucciones correspondientes.
  • 63. ¿Cuáles son las partes elementales de la MT?:
    4) Instrucciones: una MT se dirige desde un número finito de instrucciones numeradas. Una instrucción está formada por un cuadruplete de símbolos, dividido en dos partes. La primera describe una situación condicional (Si pasa esto…) y la segunda el cambio a operar (…entonceslo otro). El primer símbolo y el último siempre son estados (S0, S1, S2,…, Sn), siendo los símbolos intermedios las acciones dadas y a realizar respectivamente. Por ejemplo, si nos encontramos la instrucción “1. S0, a, b, S1″, lo que hay que leer es: “Si la cabeza lee una a, entonces escribe una b y pasa al estado S1″.
  • 64. Una máquina de Turing con una sola cinta puede ser definida como una 7-tupla , donde
  • 65. Maquina de Von Nueman
  • 66.
  • 67. La arquitectura Von Neumann
    El nacimiento de la arquitectura Von Neumann surge a raíz de una colaboración en el proyecto ENIAC del matemático de orígen húngaro, John Von Neumann. Este trabajaba en 1947 en el laboratorio atómico de Los Alamos cuando se encontró con uno de los constructores de la ENIAC. Compañero de Einstein, Goedel y Turing en Princeton, Von Neumann se interesó por el problema de la necesidad de "recablear" la máquina para cada nueva tarea.
  • 68. La arquitectura Von Neumann
    En 1949 había encontrado y desarrollado la solución a este problema, consistente en poner la información sobre las operaciones a realizar en la misma memoria utilizada para los datos, escribiéndola de la misma forma, es decir en código binario. Su "EDVAC" fue el modelo de las computadoras de este tipo construidas a continuación. Se habla desde entonces de la "arquitectura de Von Neumann", aunque también diseñó otras formas de construcción. El primer computador comercial construido en esta forma fue el UNIVAC 1, fabricado en 1951 por la Sperry-Rand Corporation y comprado por la Oficina del Censo de Estados Unidos.
  • 69. Los ordenadores con esta arquitectura constan de cinco partes: La unidad aritmético-lógica o ALU, la unidad de control, la memoria, un dispositivo de entrada/salida y el bus de datos que proporciona un medio de transporte de los datos entre las distintas partes.
    Un ordenador con esta arquitectura realiza o emula los siguientes pasos secuencialmente:
    Enciende el ordenador y obtiene la siguiente instrucción desde la memoria en la dirección indicada por el contador de programa y la guarda en el registro de instrucción.
  • 70. Aumenta el contador de programa en la longitud de la instrucción para apuntar a la siguiente.
    Decodifica la instrucción mediante la unidad de control. Ésta se encarga de coordinar el resto de componentes del ordenador para realizar una función determinada.
    Se ejecuta la instrucción. Ésta puede cambiar el valor del contador del programa, permitiendo así operaciones repetitivas. El contador puede cambiar también cuando se cumpla una cierta condición aritmética, haciendo que el ordenador pueda 'tomar decisiones', que pueden alcanzar cualquier grado de complejidad, mediante la aritmética y lógica anteriores.
    Vuelve al paso 1.

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