No projeto Humana.Social estamos desenvolvendo uma teoria interativista da aprendizagem, em especial da aprendizagem tipicamente humana. Uma teoria interativista é baseada numa visão não-cognitivista. É interessante conhecer a abordagem de Varela, Thompson e Rosch à hipótese cognitivista e suas considerações ao que chamaram de “enfoque conexionista” (meio-caminho para a visão interativista).

Trecho do livro The Embodied Mind. Cognitive Science and Human Experience © 1991 by F. J. Várela, E. Thompson & E. Rosch | MIT Press, transcrito da tradução em espanhol De cuerpo presente: las ciencias cognitivas y la experiencia humana (Barcelona: Gedisa Editorial, 1997).

La hipótesis cognitivista

Así como 1943 fue el año en que nació la fase cibernética, 1956 fue el año que dio origen al cognitivismo. Durante este año, en dos reuniones celebradas en Cambridge y Dartmouth, nuevas voces (tales como las de Herbert Simón, Noam Chomsky, Marvin Minsky y John McCarthy) formularon ideas que trazarían los lineamientos de las ciencias cognitivas modernas (1).

La intuición central del cognitivismo es que la inteligência —la humana incluida— semeja tanto la informática en sus características esenciales que la cognición se puede definir como computaciones de representaciones simbólicas. Es obvio que esta orientación no podría haber surgido sin los cimientos echados durante la década anterior. La principal diferencia radicaba en que una de las muchas ideas originales y tentativas era promovida al rango de hipótesis, con un fuerte deseo de trazar límites para separarla de sus raíces exploratorias e interdisciplinarias, donde las ciencias sociales y biológicas gozaban de preeminencia con toda su variada complejidad.

¿Qué significa exactamente decir que la cognición se puede definir como computación? Como mencionamos en el capítulo 1, una computación es una operación que se lleva a cabo sobre símbolos, es decir, sobre elementos que representan aquello que designan. La noción clave es la de representación o “intencionalidad”, el término filosófico para aludir al “acerca de”. El argumento cognitivista es que la conducta inteligente presupone la aptitud para representar el mundo como si fuera de ciertas maneras. Por lo tanto no podemos explicar la conducta cognitiva a menos que demos por sentado que un agente actúa representando rasgos relevantes de la situación en que se halla. En la medida en que esta representación de una situación sea precisa, la conducta del agente tendrá éxito (siempre que todo lo demás permanezca igual).

La noción de representación es —al menos desde el ocaso del conductismo— relativamente poco controvertida. Lo controvertido es el paso siguiente. Nos referimos a la afirmación cognitivista de que la única manera de explicar la inteligencia y la intencionalidad es plantear la hipótesis de que la cognición consiste en actuar a partir de representaciones que se realizan físicamente en forma de un código simbólico dentro del cerebro o de una máquina.

Según el cognitivista, el problema es cómo correlacionar la atribución de estados intencionales o representacionales (como creencias, deseos, intenciones, etc.) con los cambios físicos que sufre un agente cuando actúa. En otras palabras, si deseamos sostener que los estados intencionales tienen propiedades causales, tenemos que mostrar no sólo cómo son físicamente posibles dichos estados, sino cómo pueden causar conducta. Aquí es donde interviene la noción de computación simbólica: los símbolos son físicos, pero también tienen valores semánticos. Las computaciones son operaciones sobre símbolos que respetan esos valores semánticos o están restringidos por ellos. En otras palabras, una computación es fundamentalmente semántica o representacional: la idea de computación (en contraste con una operación aleatoria o arbitraria con símbolos) no tiene sentido sin recurrir a las relaciones semánticas entre las expresiones simbólicas. (Este es el sentido del popular eslogan “no hay computación sin representación”) (*). Un ordenador digital, sin embargo, opera sólo sobre la forma física de los símbolos que computa; no tiene acceso a su valor semántico. No obstante, sus operaciones están restringidas semánticamente porque cada distinción semántica relevante para su programa está codificada por los programadores en la sintaxis del lenguaje simbólico. En un ordenador, la sintaxis es reflejo o paralelo de la semántica (atribuida). El cognitivista afirma, pues, que este paralelismo nos muestra cómo son física y mecánicamente posibles la inteligencia y la intencionalidad (semántica). La hipótesis es pues que los ordenadores brindan un modelo mecánico del pensamiento o, en otras palabras, que el pensamiento consiste en computaciones físicas y simbólicas. Las ciencias cognitivas se transforman en el estudio de esos sistemas simbólicos cognitivos y físicos (2).

Para comprender adecuadamente esta hipótesis, es crucial advertir el nivel en que se propone. El cognitivista no sostiene que si abriéramos la cabeza de alguien y le mirásemos el cerebro hallaríamos pequeños símbolos que se manipulan en su interior. Aunque el nivel simbólico se realiza físicamente, no es reductible al nivel físico. Este punto es intuitivamente obvio cuando recordamos que el mismo símbolo se puede realizar en muchas formas físicas. A causa de esta irreductibilidad, es muy posible que aquello que se corresponde con una expresión simbólica en el nivel físico sea una medida global y altamente distribuida de actividad cerebral. Examinaremos esta idea después. Por ahora sólo deseamos enfatizar que además de los niveles de la física y la neurobiología, el cognitivismo postula un nivel simbólico separado e irreductible en la explicación de la cognición. Más aun, como los símbolos son ítems semánticos, los cognitivistas también postulan un tercer nivel semántico o representivo. (La irreductibilidad de este nivel también es intuitivamente obvia cuando recordamos que el mismo valor semántico se puede realizar en muchas formas simbólicas) (3).

Esta concepción de la explicación científica en varios niveles es muy reciente y constituye una de las principales innovaciones de las ciencias cognitivas. Las raíces y la formulación inicial de la innovación como una idea científica amplia se encuentran en la era de la cibernética, pero los cognitivistas han contribuido mucho a su rigurosa articulación filosófica (4).  Nos gustaría que el lector tuviera presente esta idea, pues cobrará mayor significación cuando en la Tercera parte estudiemos la emparentada —y controvertida— noción de emergencia.

Nótese también que la hipótesis cognitivista implica una afirmación muy fuerte acerca de las relaciones entre sintaxis y semántica. Como hemos mencionado, en un programa informático la sintaxis del código simbólico refleja o codifica su semántica. En el caso del lenguaje humano, en cambio, no resulta obvio que todas las distinciones semánticas relevantes para una explicación de la conducta se puedan reflejar sintácticamente. Más aun, se pueden formular muchas argumentaciones filosóficas contra esta idea (5). Incluso, aunque sabemos de dónde proviene el nivel semántico de las computaciones de un ordenador (los programadores), ignoramos cómo obtienen su significado las expresiones simbólicas que según el cognitivista están codificadas en el cerebro.

Como en este libro nos interesa la experiencia y la cognición en su modalidad básica y perceptual, no abordaremos detalladamente estos problemas de lenguaje. No obstante, vale la pena señalarlos, pues son problemas que se encuentran en el corazón de la empresa cognitivista.

El programa de investigación cognitivista se puede sintetizar, pues, como respuestas a las siguientes preguntas fundamentales:

PREGUNTA NUMERO 1: ¿Qué es la cognición?

RESPUESTA: Procesamiento de información como computación simbólica, es decir, manipulación de símbolos basada en reglas.

PREGUNTA NUMERO 2: ¿Cómo funciona?

RESPUESTA: A través de cualquier dispositivo que pueda soportar y manipular elementos funcionales discretos: los símbolos. El sistema interactúa sólo con la forma de los símbolos (sus atributos físicos), no su significado.

PREGUNTA NUMERO 3: ¿Cómo sé cuándo un sistema cognitivo funciona adecuadamente?

RESPUESTA: Cuando los símbolos representan adecuadamente algún aspecto del mundo real, y el procesamiento de información conduce a una adecuada solución del problema presentado al sistema.

[…]

[El enfoque conexionista]

Este nuevo enfoque —conexionismo, emergencia, autoorganización, asociación, dinámica de red— es joven y variado. La mayoría de los que adherirían a él sostienen opiniones muy diversas acerca de las ciencias cognitivas y su futuro. Teniendo en cuenta esta advertencia, podemos presentar las respuestas a las preguntas que antes planteamos al cognitivismo:

PREGUNTA 1: ¿Qué es la cognición?

RESPUESTA: La emergencia de estados globales en una red de componentes simples.

PREGUNTA 2: ¿Cómo funciona?

RESPUESTA: A través de reglas locales que rigen las operaciones individuales, y de reglas de cambio que rigen la conexión entre los elementos.

PREGUNTA 3: ¿Cómo saber si un sistema cognitivo funciona adecuadamente?

RESPUESTA: Cuando vemos que las propiedades emergentes (y la estructura resultante) se corresponden con una aptitud cognitiva específica: una solución adecuada para la tarea requerida.

Uno de los aspectos más interesantes de este nuevo enfoque de las ciencias cognitivas es que los símbolos, en sentido convencional, no desempeñan ningún papel. En el enfoque conexionista, la computación simbólica es reemplazada por operaciones numéricas (por ejemplo, las ecuaciones diferenciales que gobiernan un sistema dinámico). Estas operaciones son más afinadas que las que utilizan símbolos: en un modelo conexionista, el resultado de una computación simbólica discreta se obtiene a través de gran cantidad de operaciones numéricas que gobiernan una red de unidades simples. En tal sistema, los ítems significativos no son símbolos sino complejos modelos de actividad entre las muchas unidades que constituyen la red.

Este enfoque no simbólico implica un radical abandono del supuesto cognitivista de que tiene que haber un claro nivel simbólico en la explicación de la cognición. Como expusimos antes, el cognitivismo utiliza los símbolos para satisfacer la necesidad de que haya un nivel semántico o representacional de naturaleza física. Los símbolos son significantes y físicos a la vez, y el ordenador es un aparato que respeta el sentido de los símbolos pero sólo manipula su forma física. Esta separación entre forma y sentido fue el golpe maestro que dio origen al enfoque cognitivista e incluso a la lógica moderna. Pero esta maniobra fundamental adolece de una flaqueza cuando se encaran los fenómenos cognitivos en un nivel más profundo: ¿cómo adquieren sentido los símbolos?

En situaciones donde el universo de elementos representables es limitado y definido (como cuando se programa un ordenador o cuando se dirige un experimento con un conjunto de estímulos visuales predefinidos), el origen del sentido es claro. Cada elemento físico o funcional y particular se tiene que corresponder con un elemento externo (referencia) mediante una función que el observador provee fácilmente. Si eliminamos tales restricciones, sólo queda la forma de los símbolos, tan vacía de sentido como un grupo de bits en un ordenador cuyo manual de instrucciones hemos perdido.

Sin embargo, en el enfoque conexionista, el sentido no está localizado en símbolos particulares, sino que opera en función del estado global del sistema y está eslabonado con el desempeño general en una área determinada, como el reconocimiento o el aprendizaje. Como este estado global emerge de una red de unidades que son más densas que los símbolos, algunos investigadores se refieren al conexionismo como el “paradigma subsimbólico” (6). Argumentan que los principios formales de la cognición residen en este dominio subsimbólico, un dominio que está por encima de lo biológico, pero también más cerca de lo biológico que el nivel simbólico del cognitivismo. En el nivel subsimbólico, las descripciones cognitivas se basan en componentes que en un nivel superior llamaríamos símbolos discretos. El significado, sin embargo, no reside en estos componentes per se, sino en complejos modelos de actividad que emergen de las interacciones de dichos componentes.

Notas

(1) Para este período véase Gardner: The Mind’s New Science, capítulo 5.

(*) No computation without representation. Una variación sobre la conocida consigna política No taxation without representation “No debe haber impuestos sin representación legislativa”). [T.]

(2) Véase Newell: “Physical Symbol Systems”; y con Herbert Simón: “Computer Science as Empirical Inquiry”.

(3) La irreductibilidad del nivel simbólico es tema de disputa entre los cognitivistas. Véase Stich: From Folk Psychology to Cognitive Science.

(4) Véase Fodor: “Special Sciences”, y Fodor: “Computation and Reduction”.

(5) Para una argumentación desde dentro de la filosofía analítica véase Putnam: “Computational Psychology and Interpretation Theory”. Para una crítica enactiva de esta idea, véase Winnograd y Flores: Understanding Computers and Cognition. Este problema también constituye la base del ingenioso y célebre experimento mental del “Cuarto Chino”, presentado por Searle en “Minds, Brains, and Programs”.

(6) Smolensky: “On the Proper Treatment of Connectionism”.