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Articulo de referencia

Ciencia cognitiva

Figura que ilustra los campos que contribuyeron al nacimiento de la ciencia cognitiva, incluyendo la filosofía de la mente , la lingüística , la neurociencia , la inteligencia a...

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

La ciencia cognitiva es el estudio científico e interdisciplinario de la mente y sus procesos. [ 2 ] Examina la naturaleza, las tareas y las funciones de la cognición (en un sentido amplio). Las facultades mentales de interés para los científicos cognitivos incluyen la percepción , la memoria , la atención , el razonamiento , el lenguaje y la emoción . Para comprender estas facultades, los científicos cognitivos recurren a campos como la psicología , la filosofía , la inteligencia artificial , la neurociencia , la lingüística y la antropología . [ 3 ] El análisis típico de la ciencia cognitiva abarca muchos niveles de organización, desde el aprendizaje y la toma de decisiones 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 se comprende mejor en términos de estructuras representacionales en la mente y procedimientos computacionales que operan sobre esas estructuras". [ 3 ]

Historia

Las ciencias cognitivas surgieron como un movimiento intelectual en la década de 1950, conocido como la revolución cognitiva . La ciencia cognitiva tiene una prehistoria que se remonta a los textos filosóficos de la antigua Grecia (véase el Menón de Platón y el De Anima de Aristóteles ).

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 , quienes buscaban comprender los principios organizativos de la mente. McCulloch y Pitts desarrollaron las primeras variantes de lo que hoy se conoce como redes neuronales artificiales , modelos de computación inspirados en la estructura de las redes neuronales biológicas . [ 4 ]

Otro precursor fue el desarrollo inicial de la teoría de la computación y la computadora digital en las décadas de 1940 y 1950. Kurt Gödel , Alonzo Church , Claude Shannon , 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. [ 5 ]

El primer ejemplo de experimentos de ciencia cognitiva realizados en una institución académica ocurrió en la Escuela de Administración Sloan del MIT , donde JCR Licklider trabajaba en el departamento de psicología y realizó experimentos utilizando la memoria de la computadora como modelo de la cognición humana. [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] En 1959, Noam Chomsky publicó una crítica mordaz del libro de BF Skinner , Comportamiento verbal . [ 9 ] En ese momento, el paradigma conductista de Skinner dominaba el campo de la psicología en los Estados Unidos. La mayoría de los psicólogos se centraban en las relaciones funcionales entre estímulo y respuesta, sin postular representaciones internas. Chomsky argumentó que para explicar el lenguaje, necesitábamos una teoría como la gramática generativa , que no solo postulaba representaciones internas sino que también caracterizaba su orden subyacente. [ 10 ]

El término ciencia cognitiva fue acuñado por Christopher Longuet-Higgins en su comentario de 1973 sobre el informe Lighthill , que trataba sobre el estado actual de la investigación en inteligencia artificial . [ 11 ] En la misma década, se fundaron la revista Cognitive Science y la Cognitive Science Society . [ 12 ] La reunión fundacional de la Cognitive Science Society se celebró en la Universidad de California, San Diego, en 1979, lo que dio como resultado que la ciencia cognitiva se convirtiera en una empresa de visibilidad internacional. [ 13 ] En 1972, Hampshire College inició el primer programa de educación de pregrado en Ciencia Cognitiva, dirigido por Neil Stillings. En 1982, con la ayuda del profesor Stillings, Vassar College se convirtió en la primera institución del mundo en otorgar un título de pregrado en Ciencia Cognitiva. [ 14 ] En 1986, se fundó el primer Departamento de Ciencia Cognitiva del mundo en la Universidad de California, San Diego . [ 13 ]

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

Finalmente, se hicieron evidentes los límites del programa de investigación de IA simbólica. Por ejemplo, parecía poco realista enumerar exhaustivamente el conocimiento humano en un formato utilizable por un programa informático simbólico. A finales de los 80 y durante los 90, surgieron las redes neuronales y el conexionismo como paradigma de investigación. Desde este punto de vista, a menudo atribuido a James McClelland y David Rumelhart , la mente puede caracterizarse como un conjunto de asociaciones complejas representadas como una red estratificada. Los críticos argumentan que los modelos simbólicos capturan mejor algunos fenómenos, y que los modelos conexionistas suelen ser tan complejos que tienen poco poder explicativo. Recientemente, se han combinado modelos simbólicos y conexionistas, lo que permite el uso de ambas formas de explicación. [ 15 ] [ 16 ] Si bien tanto el conexionismo como los enfoques simbólicos han demostrado ser útiles para probar diversas 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. [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] El conexionismo ha demostrado ser útil para explorar computacionalmente cómo emerge la cognición en el desarrollo y ocurre en el cerebro humano, y ha proporcionado alternativas a los enfoques estrictamente específicos de dominio/generales de dominio. Por ejemplo, científicos como Jeff Elman, Liz Bates y Annette Karmiloff-Smith han postulado que las redes cerebrales emergen de la interacción dinámica entre ellas y la entrada ambiental. [ 24 ]

Los recientes avances en computación cuántica , incluyendo la capacidad de ejecutar circuitos cuánticos en computadoras cuánticas como la IBM Quantum Platform , han acelerado la investigación de modelos cognitivos que incorporan elementos de mecánica cuántica. [ 25 ] [ 26 ]

Principios

Niveles de análisis

Un principio fundamental de la ciencia cognitiva es que no se puede alcanzar una comprensión completa de la mente/cerebro estudiando un solo nivel. Un ejemplo sería el problema de recordar un número de teléfono y evocarlo posteriormente. Un enfoque para comprender este proceso sería estudiar el comportamiento mediante la observación directa o naturalista . Se podría presentar a una persona un número de teléfono y pedirle que lo recuerde después de un tiempo; la precisión de la respuesta podría medirse entonces. Otro enfoque para medir la capacidad cognitiva sería estudiar la actividad de neuronas individuales mientras una persona intenta recordar un número de teléfono. Ninguno de estos experimentos por sí solo explicaría completamente cómo funciona el proceso de recordar un número de teléfono.

Incluso si se dispusiera de la tecnología para mapear cada neurona del cerebro en tiempo real, y se supiera cuándo se activa cada neurona, seguiría siendo imposible saber cómo se traduce una activación particular de neuronas en el comportamiento observado. Por lo tanto, es imperativo comprender cómo se relacionan estos dos niveles. Francisco Varela , en La mente encarnada: ciencia cognitiva y experiencia humana , argumenta 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». [ 27 ] Desde la perspectiva cognitivista clásica, esto puede proporcionarse mediante una explicación del proceso a nivel funcional. Estudiar un fenómeno en múltiples niveles proporciona una mejor comprensión de los procesos cerebrales que dan lugar a un comportamiento particular. Marr [ 28 ] ofreció una famosa descripción de tres niveles de análisis:

  1. La teoría computacional , que especifica los objetivos del cálculo;
  2. Representación y algoritmos , que proporcionan una representación de las entradas y salidas y los algoritmos que transforman unas en otras; y
  3. La implementación del hardware , o cómo el algoritmo y la representación pueden realizarse físicamente.

Naturaleza interdisciplinaria

La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario con contribuciones de diversas áreas, como la psicología , la neurociencia , la lingüística , la filosofía de la mente , la informática , la antropología y la biología . Los científicos cognitivos trabajan en conjunto con la esperanza de comprender la mente y sus interacciones con el mundo circundante, al igual que los científicos de otros campos. Este campo se considera compatible con las ciencias físicas. Utiliza el método científico, así como la simulación o el modelado , comparando frecuentemente los resultados de los modelos con aspectos de la cognición humana. Al igual que en el campo de la psicología, existe cierta duda sobre la existencia de una ciencia cognitiva unificada, lo que ha llevado a algunos investigadores a preferir el término «ciencias cognitivas» en plural. [ 29 ] [ 30 ]

Muchos, aunque no todos, de quienes se consideran científicos cognitivos sostienen una visión funcionalista de la mente: la visión de que los estados y procesos mentales deben explicarse por su función, es decir, lo que hacen. [ 31 ] Según la explicación de la realizabilidad múltiple del funcionalismo, incluso a los sistemas no humanos, como los robots y las computadoras, se les pueden atribuir estados cognitivos. [ 32 ]

Ciencia cognitiva , el término

El término «cognitivo» en «ciencia cognitiva» se utiliza para referirse a «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 el uso de «cognitivo» en algunas tradiciones de la filosofía analítica , donde «cognitivo» se refiere únicamente a reglas formales y semántica de condiciones de verdad .

Las primeras entradas de la palabra « cognitivo » en el OED la interpretan aproximadamente como «relativo a la acción o al proceso de conocer» . La primera entrada, de 1586, muestra que la palabra se usaba antiguamente en discusiones sobre las teorías platónicas del conocimiento . Sin embargo, la mayoría de los científicos cognitivos probablemente no creen que su campo sea el estudio de algo tan certero como el conocimiento que buscaba Platón. [ 33 ]

Alcance

La ciencia cognitiva es un campo amplio que abarca una gran variedad de temas relacionados con la cognición. Sin embargo, cabe reconocer que no siempre se ha preocupado por igual por todos los temas que podrían ser relevantes para la naturaleza y el funcionamiento de la mente. Los cognitivistas clásicos restaron importancia o evitaron en gran medida los factores sociales y culturales, la cognición corporizada, la emoción, la conciencia, la cognición animal y las psicologías comparada y evolutiva . No obstante, con el declive del conductismo , los estados internos como los afectos y las emociones, así como la consciencia y la atención encubierta, volvieron a ser accesibles. Por ejemplo, las teorías de la cognición situada y corporizada tienen en cuenta el estado actual del entorno y el papel del cuerpo en la cognición. Con el nuevo énfasis en el procesamiento de la información, el comportamiento observable dejó de ser el sello distintivo de la teoría psicológica, pasando a serlo el modelado o registro de los estados mentales. [ 34 ]

A continuación se presentan algunos de los temas principales que aborda la ciencia cognitiva; consulte la Lista de temas de la ciencia cognitiva para obtener una lista más exhaustiva.

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. Las computadoras también se utilizan ampliamente como herramientas para el estudio de los fenómenos cognitivos. El modelado computacional utiliza simulaciones para estudiar cómo podría estar estructurada la inteligencia humana. [ 35 ] (Véase §  Modelado computacional ).

Existe cierto debate en este campo sobre si la mente se comprende mejor como un vasto conjunto de elementos pequeños pero individualmente débiles (es decir, neuronas) o como una colección de estructuras de nivel superior, como símbolos, esquemas, planes y reglas. La primera perspectiva utiliza el conexionismo para estudiar la mente, mientras que la segunda enfatiza la inteligencia artificial simbólica . Una forma de abordar la cuestión es si es posible simular con precisión un cerebro humano en una computadora sin simular con precisión las neuronas que lo componen.

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 qué información procesar. A veces se compara la atención con un foco, lo que significa que solo se puede enfocar la luz en un conjunto particular de información. Experimentos que respaldan esta metáfora incluyen la tarea de escucha dicótica [ 36 ] y estudios sobre 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 pide que se concentren en uno solo. Al final del experimento, cuando se les pregunta sobre el contenido del mensaje al que no prestaron atención, los sujetos no pudieron informarlo. [ 36 ]

El constructo psicológico de atención a veces se confunde con el concepto de intencionalidad debido a cierto grado de ambigüedad semántica en sus definiciones . Al comienzo de la investigación experimental sobre la atención, Wilhelm Wundt definió este término como "aquel proceso psíquico que opera en la percepción clara de la región estrecha del contenido de la conciencia". [ 37 ] Sus experimentos mostraron los límites de la atención en el espacio y el tiempo, que eran de 3 a 6 letras durante una exposición de 1/10 s. [ 37 ] Dado que esta noción se desarrolla dentro del marco del significado original durante cien años de investigación, la definición de atención reflejaría el sentido cuando se tienen en cuenta las características principales inicialmente atribuidas a este término: es un proceso de control del pensamiento que continúa en el tiempo. [ 38 ] Mientras que la intencionalidad es la capacidad de las mentes para estar sobre algo, [ 39 ] la atención es la concentración de la conciencia en algún fenómeno durante un período de tiempo, que es necesaria para elevar la percepción clara de la región estrecha del contenido de la conciencia y que es factible controlar este enfoque en la mente . [ 37 ]

La importancia del conocimiento sobre el alcance de la atención en el estudio de la cognición radica en que define las funciones cognitivas de la cognición, tales como la aprehensión, el juicio, el razonamiento y la memoria de trabajo. El desarrollo del alcance de la atención incrementa el conjunto de facultades responsables de la mente , que se basa en cómo percibe, recuerda, considera y evalúa al tomar decisiones. [ 40 ] El fundamento de esta afirmación es que cuantos más detalles (asociados a un evento) pueda captar la mente para su comparación, asociación y categorización, más se aproximarán la aprehensión, el juicio y el razonamiento del evento a la realidad. [ 41 ]

Según la profesora letona Sandra Mihailova y el profesor Igor Val Danilov, cuantos más elementos del fenómeno (o fenómenos) pueda mantener la mente dentro del ámbito de atención simultáneamente, mayor será el número de combinaciones razonables dentro de ese evento que puede lograr, aumentando la probabilidad de comprender mejor las características y particularidades del fenómeno (o fenómenos). [ 41 ] Por ejemplo, tres elementos en el punto focal de la conciencia producen seis combinaciones posibles (3 factorial) y cuatro elementos, 24 combinaciones (4 factorial). El número de combinaciones razonables se vuelve significativo para un punto focal con seis elementos, produciendo 720 combinaciones posibles (6 factorial). [ 41 ]

Los enfoques de cognición corporizada en la ciencia cognitiva enfatizan el papel del cuerpo y el entorno en la cognición. Esto incluye procesos corporales tanto neuronales como extraneurales, y factores que abarcan desde procesos afectivos y emocionales, [ 42 ] hasta la postura, el control motor, la propiocepción y la cinestesia, [ 43 ] hasta procesos autonómicos que involucran el latido cardíaco [ 44 ] y la respiración, [ 45 ] hasta el papel del microbioma intestinal entérico. [ 46 ] También incluye explicaciones de cómo el cuerpo interactúa o se acopla a entornos sociales y físicos. La cognición 4E [ 47 ] [ 48 ] incluye una amplia gama de puntos de vista sobre la interacción cerebro-cuerpo-entorno, desde la incrustación causal hasta afirmaciones más contundentes sobre cómo la mente se extiende para incluir herramientas e instrumentos, así como el papel de las interacciones sociales, los procesos orientados a la acción y las affordances. Las teorías 4E abarcan desde aquellas más cercanas al cognitivismo clásico (la llamada cognición corporizada "débil" [ 49 ] ) hasta versiones más fuertes, extendidas [ 50 ] y enactivas que a veces se denominan ciencia cognitiva corporizada radical. [ 51 ] [ 52 ]

Una hipótesis de integración multimodal preperceptual respalda los enfoques de cognición corporizada y converge dos puntos de vista contrapuestos, naturalistas y constructivistas, sobre la cognición y el desarrollo de las emociones. [ 53 ] Según esta hipótesis, respaldada por datos empíricos, el desarrollo de la cognición y la emoción se inicia mediante la asociación de señales afectivas con estímulos responsables de activar las vías neuronales de los reflejos simples. [ 53 ] Esta integración multimodal preperceptual puede tener éxito debido a la coherencia neuronal en las díadas madre-hijo desde el embarazo. [ 53 ] Estas conjunciones de estímulos cognitivo-reflejos y emocionales-reflejos forman además ensamblajes neuronales innatos simples, dando forma a los patrones neuronales cognitivos y emocionales en el aprendizaje estadístico que están continuamente conectados con las vías neuronales de los reflejos. [ 53 ]

Conocimiento y procesamiento del lenguaje

Un ejemplo bien conocido de árbol de estructura sintáctica . Esta es una forma de representar el lenguaje humano, mostrando cómo sus componentes se organizan jerárquicamente.

La capacidad de aprender y comprender el lenguaje es un proceso sumamente complejo. El lenguaje se adquiere durante los primeros años de vida y, en circunstancias normales, todos los seres humanos pueden hacerlo con fluidez. Un motor fundamental en el campo de la lingüística teórica es descubrir la naturaleza que debe tener el lenguaje en abstracto para poder aprenderse de esta manera. Algunas de las preguntas clave en la investigación sobre cómo el cerebro procesa el lenguaje son: (1) ¿Hasta qué punto el conocimiento lingüístico es innato o aprendido?, (2) ¿Por qué es más difícil para los adultos adquirir un segundo idioma que para los bebés adquirir su primer idioma?, y (3) ¿Cómo son capaces los seres humanos de comprender oraciones nuevas?

El estudio del procesamiento del lenguaje abarca desde la investigación de los patrones sonoros del habla hasta el significado de las palabras y las oraciones completas. La lingüística suele dividir el procesamiento del lenguaje en ortografía , fonética , fonología , morfología , sintaxis , semántica y pragmática . Muchos aspectos del lenguaje pueden estudiarse a partir de cada uno de estos componentes y de su interacción. [ 54 ]

El estudio del procesamiento del lenguaje en la ciencia cognitiva está estrechamente ligado al campo de la lingüística. Tradicionalmente, la lingüística se estudiaba como parte de las humanidades, junto con la historia, el arte y la literatura. En los últimos cincuenta años, aproximadamente, un número creciente de investigadores ha estudiado el conocimiento y el uso del lenguaje como un fenómeno cognitivo, siendo los principales problemas cómo se adquiere y utiliza el conocimiento del lenguaje, y en qué consiste exactamente. [ 55 ] Los lingüistas han descubierto que, si bien los humanos forman oraciones de maneras aparentemente regidas por sistemas muy complejos, son notablemente inconscientes de las reglas que rigen su propio habla. Por lo tanto, los lingüistas deben recurrir a métodos indirectos para determinar cuáles podrían ser esas reglas, si es que existen. En cualquier caso, si las reglas rigen el habla, parecen ser opacas a cualquier consideración consciente.

Aprendizaje y 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, adquieren rápidamente la capacidad de usar el lenguaje, caminar y reconocer personas y objetos . La investigación en aprendizaje y desarrollo busca explicar los mecanismos subyacentes a estos procesos.

Una cuestión fundamental en el estudio del desarrollo cognitivo es hasta qué punto ciertas habilidades son innatas o aprendidas. Esto suele plantearse en términos del debate naturaleza-crianza . La perspectiva nativista enfatiza que ciertas características son innatas a un organismo y están determinadas por su dotación genética . La perspectiva empirista , por otro lado, enfatiza que ciertas habilidades se aprenden del entorno. Si bien es evidente que tanto la información genética como la ambiental son necesarias para que un niño se desarrolle con normalidad, persiste un considerable debate sobre cómo la información genética podría guiar el desarrollo cognitivo. En el ámbito de la adquisición del lenguaje , por ejemplo, algunos (como Steven Pinker ) [ 56 ] 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 irreales. Argumentan que los genes determinan la arquitectura de un sistema de aprendizaje, pero que los "hechos" específicos sobre cómo funciona la gramática solo pueden aprenderse a través de la experiencia.

Memoria

La memoria nos permite almacenar información para recuperarla posteriormente. Generalmente se considera que la memoria consta de dos tipos: memoria a largo plazo y memoria a corto plazo. La memoria a largo plazo nos permite almacenar información durante periodos prolongados (días, semanas, años). Aún desconocemos el límite práctico de la capacidad de la memoria a largo plazo. La memoria a corto plazo nos permite almacenar información en intervalos de tiempo breves (segundos o minutos).

La memoria también se suele clasificar en declarativa y procedimental. La memoria declarativa —que se divide en formas semánticas y episódicas— se refiere a nuestra memoria de hechos y conocimientos específicos, significados específicos y experiencias específicas (por ejemplo, "¿Son las manzanas un alimento?" o "¿Qué desayuné 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 al igual que los psicólogos, pero tienden a centrarse más en cómo se relaciona la memoria con los procesos cognitivos y la interrelación entre cognición y memoria. Un ejemplo de esto podría ser: ¿qué procesos mentales sigue una persona para recuperar un recuerdo olvidado hace mucho tiempo? O bien, ¿qué diferencia el proceso cognitivo de reconocimiento (ver indicios de algo antes de recordarlo, o la memoria en contexto) del recuerdo (recuperar un recuerdo, como en "completar un espacio en blanco")?

Percepción y acción

El cubo de Necker , un ejemplo de ilusión óptica.
Una ilusión óptica. El cuadrado A es del mismo tono de gris que el cuadrado B. Véase ilusión de sombra de tablero de ajedrez .

La percepción es la capacidad de captar 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 somos capaces de reconocer objetos?, (2) ¿Por qué percibimos un entorno visual continuo, aunque solo veamos pequeños fragmentos del mismo en un momento dado? Una herramienta para estudiar la percepción visual es observar cómo las personas procesan las ilusiones ópticas . La imagen de la derecha, 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 se enmarca dentro del ámbito de la percepción.

La acción se refiere al resultado de un sistema. En los seres humanos, esto se logra mediante respuestas motoras. La planificación espacial y el movimiento, la producción del habla y los movimientos motores complejos son todos aspectos de la acción.

Conciencia

Representación de la conciencia en el siglo XVII por Robert Fludd , un médico paracelsiano inglés.

La consciencia es ser consciente de algo interno a uno mismo, o de estados u objetos en el entorno externo. [ 57 ] Ha sido objeto de extensas explicaciones, análisis y debates entre filósofos, científicos y teólogos durante milenios. No existe consenso sobre qué es exactamente lo que se debe estudiar, ni sobre si la consciencia puede considerarse un concepto científico . En algunas explicaciones es sinónimo de mente , mientras que en otras se considera un aspecto de ella.

En el pasado, la consciencia significaba la "vida interior" de uno: el mundo de la introspección , el pensamiento privado, la imaginación y la voluntad . [ 58 ] Hoy en día, a menudo incluye diversas formas de cognición , experiencia, sentimiento o percepción. Puede ser consciencia , consciencia de la consciencia, metacognición o autoconciencia , ya sea en constante cambio o no. [ 59 ] [ 60 ] También existe una definición médica que ayuda, por ejemplo, a distinguir el " coma " de otros estados. La disparidad en la investigación, las nociones y las especulaciones suscita cierta curiosidad sobre si se están formulando las preguntas correctas. [ 61 ]

Algunos ejemplos de la variedad de descripciones, definiciones y explicaciones son: distinción ordenada entre el yo y el entorno, simple estado de vigilia, el sentido de identidad o alma explorado mediante la "mirada interior", ser un "flujo" metafórico de contenidos , o ser un estado mental , un evento mental o un proceso mental del cerebro.

Métodos de investigación

Para estudiar la ciencia cognitiva se utilizan diversas metodologías. Dado que este campo es altamente interdisciplinario, la investigación suele abarcar múltiples áreas de estudio, recurriendo a métodos de la psicología , la neurociencia , la informática y la teoría de sistemas .

Experimentos de comportamiento

Para describir qué constituye un comportamiento inteligente, es necesario estudiar el comportamiento en sí mismo. Este tipo de investigación está estrechamente ligada a la de la psicología cognitiva y la psicofísica . Al medir las respuestas conductuales a diferentes estímulos, se puede comprender cómo se procesan dichos estímulos. Lewandowski y Strohmetz (2009) revisaron una colección de usos innovadores de la medición conductual en psicología, incluyendo huellas conductuales, observaciones conductuales y elección conductual. [ 62 ] Las huellas conductuales son evidencias que indican que el comportamiento ocurrió, pero el actor no está presente (por ejemplo, basura en un estacionamiento o lecturas en un medidor de electricidad). Las observaciones conductuales implican presenciar directamente al actor realizando el comportamiento (por ejemplo, observar qué tan cerca se sienta una persona de otra). Las elecciones conductuales son decisiones que una persona toma entre dos o más opciones (por ejemplo, comportamiento de votación, elegir un castigo para otro participante).

  • Tiempo de reacción. El tiempo transcurrido entre la presentación de un estímulo y una respuesta adecuada puede indicar diferencias entre dos procesos cognitivos y revelar aspectos de su naturaleza. Por ejemplo, si en una tarea de búsqueda los tiempos de reacción varían proporcionalmente con el número de elementos, resulta evidente que este proceso cognitivo de búsqueda implica un procesamiento en serie en lugar de un procesamiento en paralelo.
  • Respuestas psicofísicas. Los experimentos psicofísicos son una antigua técnica psicológica adoptada por la psicología cognitiva. Suelen consistir en emitir juicios sobre alguna propiedad física, por ejemplo, la intensidad de un sonido. Las correlaciones entre escalas subjetivas de diferentes individuos pueden revelar sesgos cognitivos o sensoriales en relación 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 diversos 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. Por lo tanto, al monitorizar los movimientos oculares, podemos estudiar qué información se procesa en un momento dado. El seguimiento ocular nos permite estudiar procesos cognitivos en escalas de tiempo extremadamente cortas. Los movimientos oculares reflejan la toma de decisiones en tiempo real durante una tarea y proporcionan información sobre cómo se procesan esas decisiones. [ 63 ]

Imágenes cerebrales

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

Las técnicas de neuroimagen implican el análisis de la actividad cerebral durante la realización de diversas tareas. Esto nos permite vincular el comportamiento con la función cerebral para comprender cómo se procesa la información. Los distintos tipos de técnicas de neuroimagen varían en su resolución temporal (basada en el tiempo) y espacial (basada en la ubicación). La neuroimagen se utiliza con frecuencia en la neurociencia cognitiva .

  • La tomografía computarizada por emisión de fotón único (SPECT) y la tomografía por emisión de positrones (PET) utilizan isótopos radiactivos que se inyectan en el torrente sanguíneo del paciente y son absorbidos por el cerebro. Al observar qué áreas del cerebro absorben el isótopo radiactivo, podemos identificar qué áreas presentan mayor actividad. La PET tiene una resolución espacial similar a la resonancia magnética funcional (fMRI), pero una resolución temporal extremadamente baja.
  • Electroencefalografía ( EEG). Esta técnica mide los campos eléctricos generados por grandes poblaciones de neuronas en la corteza cerebral mediante la colocación de una serie de electrodos en el cuero cabelludo del sujeto. Posee una resolución temporal extremadamente alta, pero una resolución espacial relativamente baja.
  • La resonancia magnética funcional (RMf) mide la cantidad relativa de sangre oxigenada que fluye hacia diferentes partes del cerebro. Se asume que una mayor cantidad de sangre oxigenada en una región específica se correlaciona con un aumento de la actividad neuronal en esa zona. Esto permite localizar funciones específicas dentro de distintas regiones cerebrales. La RMf tiene una resolución espacial y temporal moderada.
  • Imagenología óptica . Esta técnica utiliza transmisores y receptores infrarrojos para medir la cantidad de luz que refleja la sangre cerca de diferentes áreas del cerebro. Dado que la sangre oxigenada y la desoxigenada reflejan la luz en distinta medida, podemos estudiar qué áreas son más activas (es decir, aquellas con mayor oxigenación sanguínea). La imagenología óptica tiene una resolución temporal moderada, pero una resolución espacial baja. Además, presenta la ventaja de ser extremadamente segura e idónea para el estudio del cerebro de los bebés.
  • La magnetoencefalografía (MEG ) mide los campos magnéticos resultantes de la actividad cortical. Es similar al electroencefalograma (EEG) , con la diferencia de que ofrece una mejor resolución espacial, ya que los campos magnéticos que mide no se ven tan difuminados ni atenuados por el cuero cabelludo, las meninges, etc., como ocurre con la actividad eléctrica medida en el EEG. La MEG utiliza sensores SQUID para detectar campos magnéticos diminutos.

Modelado computacional

Una red neuronal artificial con dos capas

Los modelos computacionales requieren una representación formal, tanto matemática como lógica, de un problema. Se utilizan para simular y verificar experimentalmente propiedades específicas y generales de la inteligencia . El modelado computacional puede ayudarnos a comprender la organización funcional de un fenómeno cognitivo particular.

Los enfoques para el modelado cognitivo se pueden categorizar como: (1) simbólico, sobre las funciones mentales abstractas de una mente inteligente por medio de símbolos; (2) subsimbólico, sobre las propiedades neuronales y asociativas del cerebro humano; y (3) a través de la frontera simbólico-subsimbólica, incluyendo híbridos.

  • El modelado simbólico evolucionó a partir de los paradigmas de la informática, utilizando tecnologías de sistemas basados ​​en el conocimiento , así como una perspectiva filosófica (por ejemplo, la "Inteligencia Artificial Tradicional" ( GOFAI )). Los primeros investigadores cognitivos lo desarrollaron y posteriormente se utilizó en la ingeniería de la información para sistemas expertos . Desde principios de la década de 1990, se generalizó en la sistémica para la investigación de modelos de inteligencia funcional similares a los humanos, como los personoides , y, paralelamente, se desarrolló como el entorno SOAR . Recientemente, especialmente en el contexto de la toma de decisiones cognitivas, el modelado cognitivo simbólico se ha extendido al enfoque sociocognitivo , que abarca la cognición social y organizacional y se interrelaciona con una capa subsimbólica e inconsciente.
  • El modelado subsimbólico incluye modelos conexionistas/de redes neuronales . El conexionismo se basa en la idea de que la mente/cerebro está compuesta por nodos simples y que su capacidad de resolución de problemas deriva de las conexiones entre ellos. Las redes neuronales son ejemplos clásicos de este enfoque. Algunos críticos opinan que, si bien estos modelos representan la realidad biológica como una descripción del funcionamiento del sistema, carecen de poder explicativo porque, incluso en sistemas dotados de reglas de conexión simples, la alta complejidad emergente los hace menos interpretables a nivel de conexión de lo que parecen ser a nivel macroscópico.
  • Otros enfoques que están ganando popularidad incluyen (1) la teoría de sistemas dinámicos , (2) el mapeo de modelos simbólicos en modelos conexionistas (integración neurosimbólica o sistemas inteligentes híbridos ) y (3) los modelos bayesianos , que a menudo se derivan del aprendizaje automático .

Todos los enfoques anteriores tienden a generalizarse a la forma de modelos computacionales integrados de una inteligencia sintética/abstracta (es decir, arquitectura cognitiva ) para aplicarse a la explicación y mejora de la toma de decisiones y el razonamiento individual y social/organizacional [ 64 ] [ 65 ] o a centrarse en programas de simulación individuales (o microteorías/teorías de "rango medio") que modelan facultades cognitivas específicas (por ejemplo, visión, lenguaje, categorización, etc.).

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 entender cómo se implementa el comportamiento inteligente en un sistema físico.

Principales conclusiones

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 , un subcampo de la economía . También ha propiciado una nueva teoría de la filosofía de las matemáticas (relacionada con las matemáticas denotativas) y numerosas teorías sobre inteligencia artificial , persuasión y coerción . Asimismo, ha dejado huella en la filosofía del lenguaje y la epistemología , constituyendo una rama importante de la lingüística moderna .

Los campos de la ciencia cognitiva han sido fundamentales para comprender los sistemas funcionales específicos del cerebro (y sus déficits funcionales), desde la producción del habla hasta el procesamiento auditivo y la percepción visual. Han logrado avances en la comprensión de cómo el daño a áreas específicas del cerebro afecta la cognición y han ayudado a descubrir las causas y consecuencias de disfunciones específicas, como la dislexia , la anopsia y la negligencia hemiespacial .

Investigadores destacados

Algunos de los nombres más reconocidos en la ciencia cognitiva suelen ser los más controvertidos o los más citados. En filosofía, algunos nombres conocidos incluyen a Daniel Dennett , quien escribe desde una perspectiva de sistemas computacionales, [ 82 ] John Searle , conocido por su controvertido argumento de la habitación china , [ 83 ] y Jerry Fodor , quien defiende el funcionalismo . [ 84 ]

Otros incluyen a David Chalmers , quien defiende el dualismo y también es conocido por articular el problema difícil de la conciencia , [ 85 ] 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 figuras influyentes (ambos también se han destacado como comentaristas políticos). En inteligencia artificial , Marvin Minsky , Herbert A. Simon y Allen Newell son figuras prominentes.

Entre los nombres más conocidos en el campo de la psicología se encuentran George A. Miller , James McClelland , Philip Johnson-Laird , Lawrence Barsalou , Vittorio Guidano , Howard Gardner y Steven Pinker . Los antropólogos Dan Sperber , Edwin Hutchins , Bradd Shore , James Wertsch y Scott Atran han participado en proyectos de colaboración con psicólogos cognitivos y sociales, politólogos y biólogos evolutivos para desarrollar teorías generales sobre la formación de la cultura, la religión y la asociación política.

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

Epistemología

La epistemología es un término acuñado en 1969 por la Universidad de Edimburgo con la fundación de su Escuela de Epistemología. La epistemología se distingue de la epistemología en que esta última es la teoría filosófica del conocimiento, mientras que la epistemología se refiere al 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 alcanzan y comunican el conocimiento y la comprensión". [ 86 ]

En su ensayo de 1978, «Epistémica: La teoría reguladora de la cognición» [ 87 ] , Alvin I. Goldman afirma haber acuñado el término «epistémica» para describir una reorientación de la epistemología. Goldman sostiene que su epistémica es continua con la epistemología tradicional y que el nuevo término solo pretende evitar la oposición. La epistémica, en la versión de Goldman, difiere solo ligeramente de la epistemología tradicional en su alianza con la psicología de la cognición; la epistémica enfatiza 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 Epistemics pasó a llamarse Centro de Ciencias Cognitivas (CCS). En 1998, el CCS se incorporó a la Escuela de Informática de la Universidad de Edimburgo . [ 88 ]

Problema de la vinculación en la ciencia cognitiva

Uno de los objetivos centrales de la ciencia cognitiva es lograr una teoría integrada de la cognición. Esto requiere mecanismos integradores que expliquen cómo el procesamiento de la información que ocurre simultáneamente en áreas (sub)corticales espacialmente segregadas del cerebro se coordina y vincula para dar lugar a representaciones perceptivas y simbólicas coherentes. Un enfoque es resolver este " problema de vinculación " [ 89 ] [ 90 ] [ 91 ] (es decir, el problema de representar dinámicamente conjunciones de elementos informacionales, desde las representaciones perceptivas más básicas ("vinculación de características") hasta las representaciones cognitivas más complejas, como las estructuras de símbolos ("vinculación de variables")), mediante mecanismos de sincronización integradores. En otras palabras, uno de los mecanismos de coordinación parece ser la sincronización temporal (de fase) de la actividad neuronal basada en procesos dinámicos de autoorganización en redes neuronales, descrita por la hipótesis de vinculación por sincronía (BBS) de la neurofisiología. [ 92 ] [ 93 ] [ 94 ] [ 95 ] Se han desarrollado neuroarquitecturas cognitivas conexionistas que utilizan mecanismos de sincronización integradora para resolver este problema de vinculación en la cognición perceptiva y en la cognición del lenguaje. [ 96 ] [ 97 ] [ 98 ]

En la cognición perceptiva, el problema consiste en explicar cómo las propiedades elementales de los objetos y las relaciones entre ellos, como el color o la forma, pueden vincularse dinámicamente o integrarse en una representación de dicho objeto perceptivo mediante un mecanismo de sincronización ("vinculación de rasgos", "enlace de rasgos"). En la cognición del lenguaje, el problema consiste en explicar cómo los conceptos semánticos y los roles sintácticos pueden vincularse dinámicamente o integrarse en representaciones cognitivas complejas, como estructuras de símbolos sistemáticas y composicionales y proposiciones, mediante un mecanismo de sincronización ("vinculación variable") (véase también el debate "Simbolismo vs. conexionismo" en conexionismo ).

Sin embargo, a pesar de los avances significativos en la comprensión de la teoría integrada de la cognición (específicamente el problema de la vinculación ), el debate sobre los orígenes de la cognición aún continúa. Desde las diferentes perspectivas señaladas anteriormente, este problema puede reducirse a la pregunta de cómo los organismos en la etapa de desarrollo de reflejo simple superan el umbral del caos ambiental en los estímulos sensoriales: ondas electromagnéticas, interacciones químicas y fluctuaciones de presión. [ 99 ] La llamada tesis de Entrada de Datos Primarios (PDE) plantea dudas sobre la capacidad de dicho organismo para superar este umbral de señal por sí mismo. [ 100 ] En términos de herramientas matemáticas, la tesis PDE subraya el umbral insuperablemente alto de la cacofonía de estímulos ambientales (el ruido de estímulos) para los organismos jóvenes al comienzo de la vida. [ 100 ] Argumenta que la sincronización temporal (de fase) de la actividad neuronal basada en procesos dinámicos autoorganizados en redes neuronales, cualquier vínculo dinámico o integración a una representación del objeto perceptual por medio de un mecanismo de sincronización no puede ayudar a los organismos a distinguir la señal relevante (estímulo informativo) para superar este umbral de ruido. [ 100 ]

Véase también

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

Referencias

  1. ↑ Miller, George A (1 de marzo de 2003). "La revolución cognitiva: una perspectiva histórica" . Trends in Cognitive Sciences . 7 (3): 141– 144. doi : 10.1016/S1364-6613(03)00029-9 . ISSN 1364-6613 . PMID 12639696. S2CID 206129621. Archivado del original el 21 de noviembre de 2018. Recuperado el 5 de febrero de 2023 .   
  2. ↑ "Pregúntale al científico cognitivo" . Federación Estadounidense de Maestros . 8 de agosto de 2014. Archivado del original el 17 de septiembre de 2014. Consultado el 25 de diciembre de 2013. La ciencia cognitiva es un campo interdisciplinario de investigadores de lingüística, psicología, neurociencia, filosofía, informática y antropología que buscan comprender la mente.
  3. 1 2 Thagard, Paul , Ciencia cognitiva Archivado el 15 de julio de 2018 en Wayback Machine , The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Edición de otoño de 2008), Edward N. Zalta (ed.).
  4. ↑ McCulloch, WS; Pitts, W. (1943). "Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa". Boletín de Biofísica Matemática . 5 (4): 115– 133. Bibcode : 1943BMaB....5..115M . doi : 10.1007/BF02478259 .
  5. ↑ Alexandre, Boris; Navarro, Jordan; Reynaud, Emanuelle; Osiurak, François (1 de mayo de 2019). "¿Qué herramientas cognitivas preferimos usar y es racional esa preferencia?" . Cognición . 186 : 108–114 . doi : 10.1016/j.cognition.2019.02.005 . ISSN 0010-0277 . PMID 30771701 .  
  6. ↑ Hafner, K.; Lyon, M. (1996). Donde los magos se quedan despiertos hasta tarde: Los orígenes de Internet . Nueva York: Simon & Schuster. pág. 32. ISBN  0-684-81201-0.
  7. ↑ Kita, CI (2003). "La visión de JCR Licklider para la IPTO". IEEE Annals of the History of Computing , 25(3), 62-77. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/1226656
  8. ↑ "JCR Licklider". Pioneros de Internet . Recuperado de https://www.ibiblio.org/pioneers/licklider.html#:~:text=%22A lo largo del período que examiné para tomar una decisión.
  9. 1 2 Chomsky, Noam (1959). "Revisión del comportamiento verbal". Language . 35 (1): 26– 58. doi : 10.2307/411334 . ISSN 0097-8507 . JSTOR 411334 .  
  10. ↑ Marino, C.; Gervain, J. (2019). «El impacto de la lingüística generativa en la psicología: Adquisición del lenguaje, un ejemplo paradigmático». Acta Linguistica Academica , 66(3), 371-396. https://doi.org/10.1556/2062.2019.66.3.4
  11. ↑ Longuet-Higgins, HC (1973). «Comentarios sobre el Informe Lighthill y la Respuesta de Sutherland». Inteligencia Artificial: un simposio de ponencias . Consejo de Investigación Científica. págs. 35–37 . ISBN  0-901660-18-3.
  12. ↑ Sociedad de Ciencias Cognitivas. Archivado el 17 de julio de 2010 en Wayback Machine.
  13. 1 2 "UCSD Cognitive Science - UCSD Cognitive Science" . Archivado del original el 9 de julio de 2015. Recuperado el 8 de julio de 2015 .
  14. ↑ "Acerca de - Ciencias Cognitivas - Vassar College" . Cogsci.vassar.edu. Archivado del original el 17 de septiembre de 2012. Consultado el 15 de agosto de 2012 .
  15. ↑ d'Ávila Garcez, Artur S .; Cordero, Luis C.; Gabbay, Dov M. (2008). Razonamiento cognitivo neurosimbólico. Tecnologías cognitivas . Saltador. ISBN 978-3-540-73245-7.
  16. ↑ Sun, Ron ; Bookman, Larry, eds. (1994). Arquitecturas computacionales que integran procesos neuronales y simbólicos . Needham, MA: Kluwer Academic. ISBN 0-7923-9517-4.
  17. ↑ "Revista Encephalos" . www.encephalos.gr . Archivado del original el 25 de junio de 2011. Consultado el 20 de febrero de 2018 .
  18. ↑ Wilson, Elizabeth A. (4 de febrero de 2016). Neural Geographies: Feminism and the Microstructure of Cognition . Routledge. ISBN 978-1-317-95876-5Archivado del original el 5 de febrero de 2023. Consultado el 16 de abril de 2018 .
  19. ↑ Di Paolo, Ezequiel A. (2003). «Robótica de inspiración orgánica: adaptación homeostática y teleología más allá del bucle sensoriomotor cerrado». En Murase, Kazuyuki; Asakura, Toshiyuki (eds.). Enfoque de sistemas dinámicos para la encarnación y la sociabilidad: de la psicología ecológica a la robótica . Advanced Knowledge International. pp. 19–42 . CiteSeerX 10.1.1.62.4813 . ISBN   978-0-9751004-1-7. S2CID 15349751 . 
  20. ↑ Zorzi, Marco; Testolin, Alberto; Stoianov, Ivilin P. (20 de agosto de 2013). "Modelado del lenguaje y la cognición con aprendizaje profundo no supervisado: una descripción general tutorial" . Frontiers in Psychology . 4 : 515. doi : 10.3389/fpsyg.2013.00515 . ISSN 1664-1078 . PMC 3747356. PMID 23970869 .   
  21. ↑ Tieszen, Richard (15 de julio de 2011). "Filosofía analítica y continental, ciencia y filosofía global" . Filosofía comparada . 2 (2). doi : 10.31979/2151-6014(2011).020206 .
  22. ↑ Browne, A. (1997). Perspectivas de las redes neuronales sobre la cognición y la robótica adaptativa . CRC Press. ISBN 0-7503-0455-3Archivado del original el 5 de febrero de 2023. Consultado el 16 de abril de 2018 .
  23. ^ Pfeifer, R.; Schreter, Z.; Fogelman-Soulié, F.; Aceros, L. (1989). Conexionismo en perspectiva . Elsevier. ISBN 0-444-59876-6Archivado del original el 5 de febrero de 2023. Consultado el 16 de abril de 2018 .
  24. ↑ Karmiloff-Smith, A. (2015). "Una alternativa a los marcos generales o específicos de dominio para teorizar sobre la evolución y la ontogénesis humanas" . AIMS Neuroscience . 2 (2): 91– 104. doi : 10.3934/Neuroscience.2015.2.91 . PMC 4678597. PMID 26682283 .  
  25. ↑ Pothos, EM, & Busemeyer, JR (2022). Cognición cuántica. Annual Review of Psychology, 73, 749–778.
  26. ↑ Widdows, D., Rani, J., & Pothos, EM (2023). Componentes de circuitos cuánticos para la toma de decisiones cognitivas. Entropy, 25(4), 548.
  27. ↑ Varela, FJ, Thompson, E., & Rosch, E. (1991). La mente encarnada: ciencia cognitiva y experiencia humana. Cambridge, Massachusetts: MIT Press.
  28. ↑ Marr, D. (1982). Visión: Una investigación computacional sobre la representación y el procesamiento humano de la información visual . WH Freeman.
  29. ↑ Miller, GA (2003). " La revolución cognitiva: una perspectiva histórica". Trends in Cognitive Sciences . 7 (3): 141– 144. doi : 10.1016/S1364-6613(03)00029-9 . PMID 12639696. S2CID 206129621 .  
  30. ↑ Ferrés, Joan; Masanet, Maria-Jose (2017). "Eficiencia comunicativa en la educación: aumentando las emociones y la narración de historias" . Comunicar (en español). 25 (52): 51– 60. doi : 10.3916/c52-2017-05 . hdl : 10272/14087 . ISSN 1134-3478 . 
  31. ↑ Polger, Thomas W. (2012). "El funcionalismo como teoría filosófica de las ciencias cognitivas" . WIREs Cognitive Science . 3 (3): 337– 348. doi : 10.1002/wcs.1170 . ISSN 1939-5086 . PMID 26301466 .  
  32. ↑ Putnam, H. (1980). «La naturaleza de los estados mentales». En La serie El lenguaje y el pensamiento (págs. 223-231). Harvard University Press. Recuperado de https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.4159/harvard.9780674594623.c26/html
  33. ↑ Shields, Christopher (2020), "La psicología de Aristóteles" , en Zalta, Edward N. (ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy ( edición de invierno de 2020), Metaphysics Research Lab, Universidad de Stanford, archivado del original el 20 de octubre de 2022 , consultado el 20 de octubre de 2022. 
  34. ↑ Thagard, Paul (2023), "Ciencia cognitiva" , en Zalta, Edward N.; Nodelman, Uri (eds.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy ( edición de invierno de 2023), Metaphysics Research Lab, Universidad de Stanford , consultado el 8 de diciembre de 2025. 
  35. ↑ Sun, Ron (ed.) (2008). The Cambridge Handbook of Computational Psychology. Cambridge University Press, Nueva York.
  36. 1 2 Cherry EC (1953). "Algunos experimentos sobre el reconocimiento del habla, con uno y dos oídos". Journal of the Acoustical Society of America . 25 (5): 975– 979. Bibcode : 1953ASAJ...25..975C . doi : 10.1121/1.1907229 . hdl : 11858/00-001M-0000-002A-F750-3 .
  37. 1 2 3 Wilhelm Wundt. (1912). Introducción a la psicología, trad. Rudolf Pintner (Londres: Allen, 1912; edición reimpresa, Nueva York: Arno Press , 1973), pág. 16.
  38. ↑ Leahey, TH (1979). "Algo viejo, algo nuevo: la atención en Wundt y la psicología cognitiva moderna". Journal of the History of the Behavioral Sciences, 15(3), 242-252.
  39. ↑ Jacob, Pierre (2023), "Intencionalidad" , en Zalta, Edward N.; Nodelman, Uri (eds.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy ( edición de primavera de 2023), Metaphysics Research Lab, Universidad de Stanford , consultado el 12 de junio de 2026. 
  40. ↑ "Mente | Psicología, Filosofía y Neurociencia | Britannica" . Enciclopedia Británica . Consultado el 12 de junio de 2026 .
  41. 1 2 3 Val Danilov, Igor; Mihailova, Sandra (18 de mayo de 2022). "Estudio de caso sobre el desarrollo de la competencia matemática en un niño de ocho años con discalculia: intencionalidad compartida en la interacción humano-computadora para el tratamiento en línea mediante subitización" . OBM Neurobiology . 06 (2): 1– 17. doi : 10.21926/obm.neurobiol.2202122 .
  42. ↑ Colombetti, G; Krueger, J. (2015). "Andamios de la mente afectiva" . Psicología filosófica . 28 (8): 1157– 1176. doi : 10.1080/09515089.2014.976334 . hdl : 10871/15680 . S2CID 73617860 . 
  43. ↑ Gallagher, Shaun (2005). Cómo el cuerpo moldea la mente . Oxford: Oxford University Press.
  44. ↑ Garfinkel, SN; Barrett, AB; Minati, L.; Dolan, RJ; Seth, AK; Critchley, HD (2013). " Lo que el corazón olvida: la sincronización cardíaca influye en la memoria de las palabras y está modulada por la metacognición y la sensibilidad interoceptiva" . Psicofisiología . 50 (6): 505– 512. doi : 10.1111/psyp.12039 . PMC 4340570. PMID 23521494 .  
  45. ↑ Varga, S.; Heck, DH (2017). "Ritmos del cuerpo, ritmos del cerebro: respiración, oscilaciones neuronales y cognición corporizada". Consciousness and Cognition . 56 : 77–90 . doi : 10.1016/j.concog.2017.09.008 . PMID 29073509. S2CID 8448790 .  
  46. ↑ Davidson, GL; Cooke, AC; Johnson, CN; Quinn, JL (2018). "El microbioma intestinal como impulsor de la variación individual en la cognición y el comportamiento funcional" . Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences . 373 (1756) 20170286. doi : 10.1098/rstb.2017.0286 . PMC 6107574. PMID 30104431 .  
  47. ↑ Newen, A.; De Bruin, L.; Gallagher, S., eds. (2018). The Oxford handbook of 4E cognition . Oxford: Oxford University Press.
  48. ↑ Menary, Richard (2010). "Número especial sobre cognición 4E". Fenomenología y ciencias cognitivas . 9 (4). doi : 10.1007/s11097-010-9187-6 . S2CID 143621939 . 
  49. ↑ Alsmith, AJT; De Vignemont, F. (2012). "Encarnando la mente y representando el cuerpo" (PDF) . Revista de Filosofía y Psicología . 3 (1): 1– 13. doi : 10.1007/s13164-012-0085-4 . S2CID 5823387 . 
  50. ↑ Clark, Andy (2011). "Resumen de Supersizing the mind: embryendition, action, and cognitive extension". Philosophical Studies . 152 (3): 413– 416. doi : 10.1007/s11098-010-9597-x . S2CID 170708745 . 
  51. ↑ Chemero, Anthony (2011). Ciencia cognitiva radicalmente encarnada . Cambridge: MIT Press.
  52. ↑ Hutto, Daniel D. y Erik Myin. (2012). Radicalizing enactivism: Basic minds without content . Cambridge: MIT Press.
  53. 1 2 3 4 Val Danilov I, Mihailova S (2025). "Reflejos e intencionalidad compartida en los orígenes del desarrollo de las emociones: una revisión exploratoria de estudios sobre el parpadeo en bebés". OBM Neurobiology 2025; 9(1): 263; doi:10.21926/obm.neurobiol.2501263.
  54. ↑ "Lingüística: Semántica, Fonética, Pragmática y Comunicación Humana" . Decoded Science . 16 de febrero de 2014. Archivado del original el 6 de junio de 2017. Consultado el 7 de febrero de 2018 .
  55. ↑ Isac, Daniela; Charles Reiss (2013). I-language: An Introduction to Linguistics as Cognitive Science, 2.ª edición . Oxford University Press. p. 5. ISBN  978-0-19-966017-9Archivado del original el 6 de julio de 2011. Consultado el 29 de julio de 2008 .
  56. ↑ Pinker S., Bloom P. (1990). "Lenguaje natural y selección natural". Behavioral and Brain Sciences . 13 (4): 707– 784. CiteSeerX 10.1.1.116.4044 . doi : 10.1017/S0140525X00081061 . S2CID 6167614 .  
  57. ↑ "conciencia" . Merriam-Webster . Consultado el 26 de abril de 2026 .
  58. ↑ Jaynes, Julian (2000) [1976]. El origen de la conciencia en el colapso de la mente bicameral . Houghton Mifflin. ISBN 0-618-05707-2.
  59. ↑ Rochat, Philippe (2003). "Cinco niveles de autoconciencia tal como se desarrollan en la infancia" ( PDF) . Conciencia y cognición . 12 (4): 717–731 . doi : 10.1016/s1053-8100(03)00081-3 . PMID 14656513. S2CID 10241157. Archivado ( PDF) del original el 9 de octubre de 2022.  
  60. ↑ PA Guertin (2019). «Un concepto novedoso que introduce la idea de niveles de conciencia en constante cambio» . Journal of Consciousness Exploration & Research . 10 (6): 406– 412. Archivado del original el 15 de diciembre de 2021. Recuperado el 19 de agosto de 2021 .
  61. ↑ Hacker, PMS (2012). "La triste y lamentable historia de la conciencia: ser, entre otras cosas, un desafío para la "comunidad de estudios de la conciencia""" (PDF) . Instituto Real de Filosofía . volumen suplementario 70. Archivado (PDF) del original el 9 de octubre de 2022.
  62. ↑ Lewandowski, Gary; Strohmetz, David (2009). "Las acciones pueden hablar tan fuerte como las palabras: Medición del comportamiento en la ciencia psicológica". Social and Personality Psychology Compass . 3 (6): 992– 1002. doi : 10.1111/j.1751-9004.2009.00229.x .
  63. ↑ König, Peter; Wilming, Niklas; Kietzmann, Tim C.; Ossandón, Jose P.; Onat, Selim; Ehinger, Benedikt V.; Gameiro, Ricardo R.; Kaspar, Kai (1 de diciembre de 2016). "Los movimientos oculares como ventana a los procesos cognitivos" . Journal of Eye Movement Research . 9 (5). doi : 10.16910/jemr.9.5.3 .
  64. ↑ Lieto, Antonio (2021). Diseño cognitivo para mentes artificiales . Londres, Reino Unido: Routledge, Taylor & Francis. ISBN 978-1-138-20792-9.
  65. ↑ Sun, Ron (ed.), Fundamentando las ciencias sociales en las ciencias cognitivas. MIT Press, Cambridge, Massachusetts. 2012.
  66. ↑ "Enfrentando el problema de la conciencia" . consc.net . Archivado del original el 8 de abril de 2011. Consultado el 24 de abril de 2017 .
  67. ↑ "Daniel C. Dennett | Filósofo estadounidense" . Encyclopædia Britannica . Archivado del original el 23 de julio de 2016. Consultado el 3 de mayo de 2017 .
  68. ↑ Somers, James. «El hombre que quería enseñar a las máquinas a pensar» . The Atlantic . Archivado del original el 17 de septiembre de 2016. Consultado el 3 de mayo de 2017 .
  69. ↑ "Fodor, Jerry | Enciclopedia de Filosofía en Internet" . www.iep.utm.edu . Archivado del original el 17 de octubre de 2015. Consultado el 3 de mayo de 2017 .
  70. ↑ "Alan Baddeley en el Directorio Internacional de Psicólogos" . 1966. Archivado del original el 5 de febrero de 2023. Consultado el 10 de marzo de 2022 .
  71. ↑ "Marvin Minsky | Científico estadounidense" . Encyclopædia Britannica . Archivado del original el 28 de marzo de 2017. Consultado el 27 de marzo de 2017 .
  72. ↑ Darwin, Chris (9 de junio de 2004). "Christopher Longuet-Higgins" . The Guardian . ISSN 0261-3077 . Archivado del original el 21 de diciembre de 2016. Consultado el 27 de marzo de 2017 . 
  73. ↑ "Noam Chomsky" . chomsky.info . Archivado del original el 25 de abril de 2017. Consultado el 24 de abril de 2017 .
  74. ↑ Gleitman, Lila (enero de 1990). "Las fuentes estructurales de los significados verbales". Adquisición del lenguaje . 1 (1): 3– 55. doi : 10.1207/s15327817la0101_2 . S2CID 144713838 . 
  75. ↑ Rosch, Eleanor; Mervis, Carolyn B; Gray, Wayne D; Johnson, David M; Boyes-Braem, Penny (julio de 1976). "Objetos básicos en categorías naturales". Psicología Cognitiva . 8 (3): 382– 439. CiteSeerX 10.1.1.149.3392 . doi : 10.1016/0010-0285(76)90013-X . S2CID 5612467 .  
  76. ↑ Johnsonlaird, P (marzo de 1981). "Modelos mentales en la ciencia cognitiva". Cognitive Science . 4 (1): 71– 115. doi : 10.1016/S0364-0213(81)80005-5 (inactivo el 13 de junio de 2026).{{cite journal}}: CS1 maint: DOI inactivo desde junio de 2026 ( enlace )
  77. ↑ Gentner, Dedre (abril de 1983). "Mapeo de estructuras: un marco teórico para la analogía" . Cognitive Science . 7 (2): 155– 170. doi : 10.1207/s15516709cog0702_3 . S2CID 5371492 . 
  78. ↑ Newell, Allen. 1990. Teorías unificadas de la cognición. Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts.
  79. ↑ Karmiloff-Smith, Annette (1992). Más allá de la modularidad: una perspectiva del desarrollo en la ciencia cognitiva . MIT Press. ISBN 978-0-262-11169-0.
  80. ↑ Marr, D.; Poggio, T. (1976). De la comprensión de la computación a la comprensión de los circuitos neuronales. Laboratorio de Inteligencia Artificial (Informe). Memorando de IA. Instituto Tecnológico de Massachusetts . hdl : 1721.1/5782 . AIM-357.
  81. ↑ Smith, Linda B; Thelen, Esther (1993). Un enfoque de sistemas dinámicos para el desarrollo: aplicaciones . MIT Press. ISBN 978-0-585-03867-4OCLC 42854628​​ 
  82. ↑ Rescorla, Michael (1 de enero de 2017). Zalta, Edward N. (ed.). La Enciclopedia de Filosofía de Stanford ( edición de primavera de 2017). Laboratorio de Investigación en Metafísica, Universidad de Stanford. Archivado del original el 18 de marzo de 2019. Recuperado el 27 de marzo de 2017 . 
  83. ↑ Hauser, Larry. "Argumento de la habitación china" . Enciclopedia de filosofía en Internet . Archivado del original el 27 de abril de 2016. Consultado el 27 de marzo de 2017 .
  84. ↑ "Fodor, Jerry | Enciclopedia de Filosofía en Internet" . www.iep.utm.edu . Archivado del original el 17 de octubre de 2015. Consultado el 27 de marzo de 2017 .
  85. ↑ CHALMERS, DAVID J.; FRENCH, ROBERT M.; HOFSTADTER, DOUGLAS R. (1 de julio de 1992). "Percepción, representación y analogía de alto nivel: una crítica de la metodología de la inteligencia artificial" . Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence . 4 (3): 185– 211. doi : 10.1080/09528139208953747 . ISSN 0952-813X . 
  86. ↑ Longuet-Higgins, Christopher (1977) [1969], «Epistemics», en A. Bullock & O. Stallybrass (eds.), Fontana dictionary of modern thought , Londres, Reino Unido: Fontana, pág. 209, ISBN  978-0-00-216149-7
  87. ↑ Goldman, Alvin I. (1978). "Epistemics: The Regulative Theory of Cognition". The Journal of Philosophy . 75 (10): 509– 23. doi : 10.2307/2025838 . JSTOR 2025838 . 
  88. ↑ "El antiguo servidor WWW.cogsci.ed.ac.uk" . Archivado del original el 19 de octubre de 2010. Consultado el 27 de agosto de 2019 .
  89. ↑ Hardcastle, VG (1998). "El problema de la vinculación". En W. Bechtel y G. Graham (eds.), Un compañero de la ciencia cognitiva (pp. 555-565). Blackwell Publisher, Malden/MA, Oxford/Reino Unido.
  90. ↑ Hummel, J. (1999). "Problema de vinculación". En: RA Wilson y FC Keil, La enciclopedia MIT de las ciencias cognitivas (págs. 85-86). Cambridge, MA, Londres: The MIT Press.
  91. ↑ Malsburg, C. von der (1999). "El qué y el por qué de la vinculación: la perspectiva del modelador". Neuron. 24: 95-104.
  92. ↑ Gray, CM y Singer, W. (1989). "Oscilaciones neuronales específicas del estímulo en las columnas de orientación de la corteza visual del gato". Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América. 86: 1698-1702.
  93. ↑ Singer, W. (1999b). "Sincronía neuronal: un código versátil para la definición de relaciones". Neuron. 24: 49-65.
  94. ↑ Singer, W. y A. Lazar. (2016). "¿Aprovecha la corteza cerebral la dinámica no lineal de alta dimensión para el procesamiento de la información?" Frontiers in Computational Neuroscience.10: 99.
  95. ↑ Singer, W. (2018). "Oscilaciones neuronales: ¿inevitables y útiles?" European Journal of Neuroscience. 48: 2389-2399.
  96. ↑ Maurer, Harald (5 de junio de 2021). Ciencia cognitiva: Mecanismos de sincronización integradora en las neuroarquitecturas cognitivas del conexionismo moderno (1.ª ed.). Boca Raton: CRC Press. doi : 10.1201/9781351043526 . ISBN  978-1-351-04352-6.
  97. ↑ Maurer, Harald (11 de agosto de 2016). "Mecanismos de sincronización integradora en neuroarquitecturas cognitivas conexionistas" . Ciencia Cognitiva Computacional . 2 (1) 3. doi : 10.1186/s40469-016-0010-8 . ISSN 2195-3961 . 
  98. ↑ Marcus, GF (2001). "La mente algebraica. Integrando el conexionismo y la ciencia cognitiva". Bradford Book, The MIT Press, Cambridge, ISBN 0-262-13379-2.
  99. ↑ Treisman A. (1999). "Soluciones al problema de la unión: progreso a través de la controversia y la convergencia." Neuron, 1999, 24(1):105-125.
  100. 1 2 3 Val Danilov, Igor (17 de febrero de 2023). "Fundamentos teóricos de la intencionalidad compartida para la neurociencia en el desarrollo de sistemas de bioingeniería" . OBM Neurobiology . 7 (1): 156. doi : 10.21926/obm.neurobiol.2301156 .
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