LA REVOLUCION COGNITIVAUniversidad de Málaga

Autor: Pascual Martínez Freire

 

1.- Las ciencias cognitivas.

1.1. Los problemas de las ciencias cognitivas.

Me parece claro y evidente que cualquier actividad científica consiste en la resolución de determinados problemas. A su vez, dicho en términos escuetos, un problema para un sujeto es una dificultad cuya solución no está proporcionada por recursos simples o innatos y además no es obvia, porque es algo no fácilmente advertido o porque hay varias soluciones posibles.

Las ciencias cognitivas, como cualquier otra actividad científica, tienen sus problemas propios y determinados. Tales son los que se refieren al conocimiento. Sin embargo, no se habla de ciencias del conocimiento sino de ciencias cognitivas, y de modo paralelo tampoco se habla de conocimiento sino de cognición.

Hay para ello dos poderosas razones. Por un lado, dentro del nuevo campo de las ciencias cognitivas, los diferentes casos de conocimiento se entienden como procesadores de información; sentir un picor, percibir una mosca, creer que las moscas vuelan, inferir que esta mosca se alejará volando si me muevo, sentirme fastidiado por el picor inoportuno de la mosca, recordar que en otras ocasiones me picó una mosca o querer que la mosca se aleje de una vez, todos estos casos de conocimiento son procesadores de información. Y por otro lado, también dentro del nuevo campo de las ciencias cognitivas, se entiende que los casos de conocimiento no son exclusivos de los humanos, sino que los encontramos asimismo en los animales (al menos los animales vertebrados) y en algunas máquinas (tales como los computadores adecuadamente programados).

Esta doble novedad, entender el conocimiento como procesamiento de información y entender que el conocimiento se da tanto en humanos como en animales y en computadores, justifica la novedad de hablar de cognición y ciencias cognitivas en vez de conocimiento y ciencias de conocimiento. El término inglés cognition, al igual que el castellano cognición, eran de uso raro anteriormente, pero son usados actualmente para indicar la nueva concepción del conocimiento que implican las dos novedades señaladas.

Creo que un ejemplo claro de este enfoque general es el trabajo de Daniel Schacter titulado "Memory", contenido en Foundations of Cognitive Science (1989), obra editada por Michael Posner. En este trabajo, Schacter declara ocuparse de una ciencia cognitiva de la memoria y, consecuentemente, no sólo considera los estudios sobre la memoria humana sino también experimentos con animales (como monos y ratas) así como ideas que proceden de la inteligencia artificial (tal como la distinción entre memoria procedimental y memoria declarativa).

1.2. El carácter interdisciplinar de las ciencias cognitivas.

Tal como he señalado en mi estudio "Las ciencias cognitivas como puente entre campos científicos" (2001), las relaciones de tipo interdisciplinar entre las ciencias son (al menos) de tres clases. Por un lado, relaciones establecidas de hecho motivadas por el laudable afán de ampliar los propios conocimientos; se trata de las relaciones interdisciplinares de inspiración enciclopédica, como sucede cuando el matemático se interesa por la historia política. Por otro lado, relaciones exigidas para perfeccionar los propios conocimientos; tenemos ahora las relaciones interdisciplinares de colaboración, como sucede cuando el psicólogo estudia estadística o solicita la ayuda de un estadístico. Pero finalmente, relaciones constitutivas de un campo de investigación científico; nos encontramos aquí con relaciones interdisciplinares sustanciales.Pues bien, las relaciones interdisciplinares establecidas entre las ciencias cognitivas son de la tercera clase, es decir, las ciencias cognitivas conforman un campo de investigación interdisciplinar.

Las ciencias cognitivas que constituyen el núcleo del campo son la psicología (de orientación cognitiva, no conductista) y la ciencia de la inteligencia artificial. Dicho de otro modo, el núcleo de la investigación atiende tanto a los sistemas cognitivos humanos y animales, estudio propio de la psicología, como a los sistemas cognitivos artificiales (computadores y robots debidamente programados).

Ambas ciencias son claramente diversas en sus detalles. La psicología ha sido considerada tradicionalmente como una ciencia humana, y sólo con el conductismo (con gran acierto) pasó a ocuparse también de la conducta animal. De todas formas, la base empírica de la psicología actual llega hasta la biología y la neurociencia. En cambio, la base empírica de la inteligencia artificial es ajena, en principio, tanto a la biología como a la neurociencia. Expresado en términos simples, el soporte empírico de los sistemas cognitivos humanos y animales son neuronas, redes y mapas neuronales, mientras que el soporte empírico de los sistemas cognitivos artificiales son circuitos electrónicos. O dicho con mayor brevedad, mientras que los sistemas cognitivos humanos y animales son seres vivos, los sistemas cognitivos artificiales no son seres vivos. Por otra parte, la inteligencia artificial es una disciplina híbrida en la que son relevantes la lógica, la matemática, la física y la ingeniería. En efecto, sin la lógica y la matemática no es posible la inteligencia artificial, pero estas ciencias son consideradas tradicionalmente ciencias formales. Tampoco habría inteligencia artificial sin la física (sin electrónica no hay informática), que es considerada una ciencia natural. Pero asimismo la inteligencia artificial es una ingeniería, puesto que sin la construcción real de los computadores y robots inteligentes la inteligencia artificial se queda en mera especulación, pero la ingeniería no es propiamente una ciencia sino tecnología asociada. En suma, dentro del núcleo del programa de investigación de las ciencias cognitivas nos encontramos con una ciencia tradicionalmente humana (la psicología) junto a una disciplina híbrida de ciencia formal, ciencia natural y tecnología (la inteligencia artificial).Hay otras ciencias implicadas en el campo de la investigación cognitiva que, aunque no agotan sus intereses en el estudio de los sistemas cognitivos como tales, constituyen poderosos instrumentos o recursos para abordar el fenómeno de la cognición. Tales disciplinas son, básicamente, la lógica para la inteligencia artificial, la neurociencia cognitiva y la lingüística, aunque también podemos añadir la antropología y la pedagogía cognitivas.

1.3. La hipótesis unificadora de las ciencias cognitivas.

Aunque actualmente existen algunos enfoques en las ciencias cognitivas que se presentan como alternativas o complementos al enfoque computacional habitual, cabe afirmar que el concepto

adecuado de sistema de procesamiento de información es el supuesto básico común a las ciencias cognitivas.

Allen Newell (1927-1992) y Herbert Simon (1916-2001), que figuran entre los fundadores de las ciencias cognitivas, publicaron en 1972 su obra conjunta Human Problem Solving, donde se presenta una caracterización de un sistema de procesamiento de información. En el epílogo de este libro se dice que el solucionador de problemas humano y el computador programado son ambos especies del género sistema de procesamiento de información.

Mayor interés tiene la comunicación de Newell y Simon titulada "Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search" (1976), ya que aquí aparece formulada la denominada "hipótesis del sistema de símbolos físico", que es equivalente a la tesis del sistema de procesamiento de información, y que es la hipótesis unificadora de las ciencias cognitivas. Esta hipótesis sostiene que un sistema de símbolos físico tiene los medios necesarios y suficientes para la acción inteligente general. Con ello se pretende defender que cualquier sistema que exhiba inteligencia general resultará ser un sistema de símbolos físico y que, conversamente, cualquier sistema de símbolos físico de suficiente tamaño puede organizarse para exhibir inteligencia general. A su vez, se entiende por acción inteligente general el mismo alcance de inteligencia que apreciamos en la acción humana, es decir, una conducta apropiada a los fines del sistema y adaptativa a las exigencias del entorno.

En este punto me parece oportuno introducir dos comentarios. En primer lugar, a pesar de que las ciencias cognitivas pretenden estudiar todos los casos de conocimiento, existe una clara tendencia, en especial entre los informáticos, a entender que el conocimiento por antonomasia es el conocimiento inteligente o solucionador de problemas. Por ello Herbert Simon y Craig Kaplan, al inicio de su trabajo "Foundations of Cognitive Science", contenido en la colección de estudios del mismo título editada por Michael Posner, definen la ciencia cognitiva como "el estudio de la inteligencia y de los sistemas inteligentes, con particular referencia a la conducta inteligente como computación". En segundo lugar, la utilización reiterada del término "exhibir" en la formulación de la hipótesis del sistema de símbolos físico puede ser entendida como definiendo una hipótesis filosófica neutra en la cuestión de si los computadores son inteligentes. Entre la tesis fuerte de que los computadores son realmente inteligentes y la tesis débil de que los computadores simulan simplemente ser inteligentes, cabe la tesis neutra (o previa) de que los computadores exhiben de algún modo inteligencia.

En todo caso, para una detallada y clara descripción de los sistemas de símbolos físicos debemos dirigirnos al trabajo de Allen Newell titulado precisamente "Physical symbol systems" (1980). Aquí se establece que un sistema de símbolos físico consta de una memoria, de un conjunto de operadores (se describen diez), de un control, de una entrada y de una salida. Además un sistema de símbolos es una máquina que existe en un medio que consta de objetos distribuidos en un espacio de ubicaciones. Las entradas (podemos precisar) son informaciones sobre los objetos, y las salidas son informaciones sobre la modificación o creación de objetos. La conducta externa del sistema de símbolos consiste en las salidas que produce como función de las entradas. Pero el estado interno del sistema consiste en el estado de su memoria y el estado de su control, mientras que su conducta interna consiste en la variación de ese estado interno a lo largo del tiempo.

Resulta claro que la hipótesis del sistema de símbolos físico se aplica por igual a la psicología cognitiva y a la inteligencia artificial. En efecto, un sistema de símbolos es una descripción

abstracta tanto de un sujeto humano o animal como de un computador. En los tres casos cabe hablar de unidad de entrada (receptores), unidad de control con sus operadores, memoria, y unidad de salida (motores). Y también en todos estos casos cabe hablar por igual de sujetos procesadores de información.

2.- El desarrollo histórico de las ciencias cognitivas.

 

I. Bernard Cohen, en su libro Revolution in Science (1985), señala que, aunque era difícil negar los enormes progresos de la ciencia en los siglos XVI y XVII, algunos observadores preferían calificarlos de mejoras en lugar de revoluciones. Según Cohen, el sacerdote y científico romano Raffaello Magiotti fue el primero que, al referirse al descubrimiento de William Harvey (1578-1637) de la circulación de la sangre, utiliza una calificación claramente equivalente a revolución, en una carta fechada en 1637. Magiotti decía en su carta que el descubrimiento de Harvey había revuelto toda la medicina como la invención del telescopio había puesto patas arriba la astronomía. Tenemos aquí, al parecer por primera vez, la noción corriente y habitual de revolución científica como un cambio radical y profundo que produce notables avances en una ciencia. Desde entonces ha sido frecuente hablar de revoluciones científicas.En el caso del surgimiento de las ciencias cognitivas también se habla de revolución. El ejemplo más influyente lo constituye el libro de Howard Gardner titulado precisamente The Mind´s New Science. A History of the Cognitive Revolution (1985). Veremos a continuación las diversas etapas de la revolución cognitiva.

2.1. La instauración de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial es una rama distinguida de la informática o ciencia de la computación, es decir, de la disciplina del diseño, construcción y uso de los ordenadores o computadores. Una idea inicial de la informática era almacenar, recuperar y procesar la información; se trataba de ordenar la información, con lo que debió parecer natural hablar de ordenadores. Otra idea inicial era la de realizar cálculos numéricos y como, en el Reino Unido, los computadores (computers) eran miembros de las fuerzas armadas que elaboraban tablas de cálculo (para la navegación, el tiro, etc.), también debió parecer natural hablar de computadores.

Pero las bases teóricas directas de la informática se encuentran en Alonzo Church (1903-1995) y en Alan Turing (1912-1954). En efecto, Church, en su célebre artículo "An unsolvable problem of elementary number theory" (1936), definió la noción de una función de enteros positivos efectivamente calculable identificándola con la noción de una función de enteros positivos recursiva. A su vez, Turing, en su decisivo artículo "On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem" (1936-37), definió una función computable como aquélla que puede ser computada mediante cierta máquina (llamada desde entonces "máquina de Turing"). De los estudios de ambos autores se sigue la denominada "Tesis Church-Turing", la cual viene a decir que todo lo que puede hacerse mediante un algoritmo puede hacerse mediante un computador.

Tal como puede verse en la obra de Geoff Simons Evolution of the Intelligent Machine (1988), los primeros computadores fueron construidos por el ingeniero alemán Konrad Zuse (1910-1995) entre 1935 y 1948, pero el escaso apoyo del gobierno nazi primero y las restricciones de

los Aliados a la industria electrónica alemana después hicieron que sus máquinas casi pasaran desapercibidas. Por otra parte, en 1943 empezó a funcionar, para el servicio secreto británico, el computador Colossus, en cuya construcción participó Turing, con gran éxito en la tarea de descifrar los mensajes codificados enemigos.

Pero el primer computador ampliamente conocido y divulgado fue el ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Calculator) construido en 1946 en la Universidad de Pensilvania. Se trataba de una máquina muy voluminosa y se empleaba mucho tiempo en programarla. A su vez, en 1948 se construyó en la Universidad de Manchester el MARK I; también era muy voluminoso, pero con programa almacenado.

Una vez que se disponía de computadores, el paso siguiente fue intentar hacerlos inteligentes. La fecha decisiva al respecto fue el verano de 1956 y el lugar el Dartmouth College, en Hanover (New Hampshire). Entonces se reunieron diez lógicos y matemáticos con la conjetura expresa de que cualquier aspecto del aprendizaje o cualquier otro rasgo de la inteligencia puede en principio ser descrito tan precisamente que pueda hacerse una máquina para simularlo. Entre los asistentes estaban, además de Newell y Simon (que presentaron un programa para demostrar teoremas lógicos por ordenador), Arthur Samuel, que había diseñado programas para que un ordenador jugase a las damas, Marvin Minsky, el gran propagandista de la nueva disciplina, y John McCarthy, quien acuñó la expresión "inteligencia artificial" para referirse a la rama de la informática que estudia el diseño y construcción de máquinas inteligentes, esto es, de máquinas que hacen tareas que, hechas por un humano, atribuimos a la inteligencia.Desde entonces la inteligencia artificial se ha desarrollado con notables éxitos y algunos fracasos, siguiendo líneas de investigación diversas y con aplicaciones crecientes. Además de programas de juegos, en particular de ajedrez, existen programas para demostraciones lógicas o matemáticas, programas de procesamiento del lenguaje natural, programas de visión computacional, programas de aprendizaje, sistemas expertos o basados en conocimiento para las más diversas tareas, o programas de investigación científica.

2.2. Cambios profundos en psicología.

Si bien entre el nacimiento de la informática y la instauración de la inteligencia artificial en la conferencia Dartmouth apenas transcurrieron una decena de años, la psicología cognitiva, en cambio, surgió como alternativa en el seno de una ciencia que tenía unos tres cuartos de siglo de historia.

La psicología cognitiva se opuso básicamente a la psicología conductista, dominante en los Estados Unidos desde más o menos 1920 hasta más o menos 1960. Como es sabido, en 1913, John Watson (1878-1958) publicó su célebre artículo "Psychology as a behaviorist views it", donde establece que la finalidad de la psicología es la predicción de la conducta, animal y humana, así como su control. Para los conductistas, la cadena estímulo-respuesta explica cualquier fenómeno psicológico, con lo que el estímulo aparece como causa de la respuesta sin referencia a factor interno alguno. Ya algunos psicólogos conductistas, como Edward Tolman (1886-1959), conscientes de las deficiencias resultantes de ignorar los estados internos del organismo, decidieron introducir variables intermediarias entre estímulo y respuesta, apareciendo así el neoconductismo. Pero fueron los psicólogos cognitivos los que rompieron con los moldes conductistas.

No es fácil resumir ni ordenar la avalancha de críticas al conductismo que supusieron, al mismo

tiempo, los comienzos de la psicología cognitiva. Pero podemos presentar brevemente una serie de trabajos entre 1956 y 1960 que pueden considerarse rupturas cruciales con el conductismo.

Quizás el primer trabajo más significativo fue el artículo de George Miller titulado "The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information" (1956). En el resumen final de su trabajo, Miller destaca varios aspectos. En primer lugar, existen severas limitaciones sobre la cantidad de información que somos capaces de recibir, procesar y recordar (en general, en torno a siete ítems). En segundo lugar, el proceso de recodificar (es decir, agrupar u organizar la secuencia de entrada en unidades o pedazos) es muy importante en la psicología humana. Y en tercer lugar, los conceptos y medidas proporcionados por la teoría de la información suministran un medio cuantitativo de abordar los problemas psicológicos. Creo que concebir el sujeto como un procesador de información y estudiar algunos datos concretos sobre tal procesamiento son las aportaciones más rupturistas de Miller.

Pero también en 1956 apareció un libro muy importante, titulado A Study of Thinking, cuyos autores eran Jerome Bruner, Jacqueline Goodnow y George Austin. Su interés se centra, tal como declaran desde el prefacio, en los procesos cognitivos, entendiendo por tales los medios mediante los cuales los organismos obtienen, retienen y transforman información. Los autores reconocen la existencia de procesos complejos que median entre los estímulos y respuestas clásicos, sin sortear lo "mental", y proponen sustituir la vieja cadena de estímulo-respuesta por un modelo de mediación. Están de acuerdo con Tolman en pensar, en vez de en una centralita telefónica que conecta estímulos y respuestas, en un cuarto de mapas donde se clasifican los estímulos y se ordenan antes de que se produzca una respuesta, y piensan que estos mapas son mapas cognitivos. Su libro estudia uno de los más simples y ubicuos fenómenos de cognición, a saber, la categorización o conceptualización. Me parece relevante resaltar el uso de los términos "cognición" y "cognitivo" por parte de estos psicólogos, así como su enfrentamiento completo al conductismo.

Otro texto básico en el abandono de la psicología conductista y la paralela implantación de la psicología cognitiva fue la reseña crítica de Noam Chomsky, publicada en 1959, al libro del conductista Burrhus Skinner (1904-1990) Verbal Behavior (1957). Para Chomsky, el lenguaje no se explica en términos de estímulo-respuesta, que proporcionan una explicación pobre e incompleta, sino que se precisa una teoría abstracta más allá de los simples datos empíricos, y en especial se necesita la noción teórica de gramática. Además el lenguaje no se adquiere a partir de estímulos, que son en la mayoría de los casos en número reducido y con errores sintácticos, sino que el hecho de que todos los niños normales adquieran gramáticas esencialmente comparables, de gran complejidad con notable rapidez, sugiere que los seres humanos están especialmente diseñados para hacerlo. Podemos precisar que, mientras Skinner concibe el lenguaje como un repertorio de respuestas, Chomsky entiende el lenguaje como producto de una competencia innata.

Pero quizás el año crucial fue 1960. Para empezar en este año se publica Plans and the Structure of Behavior, obra colectiva de George Miller, Eugene Galanter y Karl Pribram, que constituye el manifiesto definitivo de la psicología cognitiva. Los autores parten de la noción de imagen, tan contraria a la concepción del hombre del tipo estímulo-respuesta, y la completan con la noción de plan que guía la conducta, bastante similar a la de programa que guía un computador. Los autores proponen sustituir la unidad "reflejo" de los conductistas por una unidad que denominan TOTE (Test-Operate-Test-Exit). La idea básica es que cualquier sujeto cognitivo realiza un test inicial para evaluar una situación comparándola con la realización de su plan, si

no concuerdan realizará una operación para reducir las diferencias; este ciclo de test y operación se repetirá hasta alcanzar la realización del plan, en cuyo momento se sale de la unidad. A su vez, en el capítulo 3, los autores proponen la simulación de los procesos psicológicos mediante el computador, se refieren a los trabajos de simulación psicológica de Newell, Shaw y Simon, y concluyen afirmando que el hombre es un sistema que procesa información.

Asimismo en el año de 1960 George Miller y Jerome Bruner fundan el Center for Cognitive Studies en la Universidad de Harvard, con lo que los estudios de psicología cognitiva alcanzaban un decisivo respaldo académico.

2.3. Constitución del nuevo campo de las ciencias cognitivas.

La integración de la psicología cognitiva y la inteligencia artificial, dentro del nuevo campo de las ciencias cognitivas, se produjo paulatinamente, pero podemos también destacar los momentos más importantes.

Podemos aceptar la idea de Howard Gardner, expuesta en su libro The Mind´s New Science. A History of the Cognitive Revolution (1985), de que las ciencias cognitivas se abren camino en 1948 en el simposio celebrado en Pasadena (California) patrocinado por la Fundación Hixon. En tal simposio, cuyo tema era "Los mecanismos cerebrales en la conducta", ocurrieron cosas importantes y novedosas. Por ejemplo, el matemático y lógico John von Neumann (1903-1957) habló de la analogía entre el computador y el cerebro, el neurocientífico Warren McCulloch (1898-1969) explicó el modo en que el cerebro procesa información, y, entre otras novedades, el psicólogo Karl Lashley (1890-1958), inicialmente discípulo del conductista Watson, atacó sin piedad el conductismo entonces dominante, estableciendo de manera solemne que la organización de la conducta no es impuesta desde el exterior sino que emana del interior del organismo.

No resulta extraño que Gardner se entusiasme con este primer hito en la revolución cognitiva, pues incluso un análisis superficial muestra aspectos reveladores. En primer lugar, el carácter interdisciplinar de la investigación que se ponía en marcha, en la que desde el comienzo colaboran científicos pertenecientes a disciplinas distintas. Y en segundo lugar, la aparición de rasgos básicos en el cognitivismo: la analogía entre computador y cerebro, el interés por los procesos de información y el anticonductismo tan típico de la psicología cognitiva.

Pero mayor importancia tuvo otro hito en la revolución cognitiva, también señalado por Howard Gardner en el libro citado, a saber, el Simposio sobre Teoría de la Información que tuvo lugar en el famoso Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) en 1956 . Allen Newell y Herbert Simon presentaron la primera demostración completa de un teorema realizada por un computador, en la línea de la naciente inteligencia artificial. Noam Chomsky presentó su enfoque transformacional de la gramática, que supone una actitud mentalista frente al conductismo, insistiendo en que la organización del lenguaje "viene de dentro" y es universal. Y George Miller presentó su estudio sobre los límites humanos en la capacidad de procesar información.

También aquí aun un análisis superficial resulta revelador. Se muestra el carácter interdisciplinar de la investigación en marcha, con informáticos, lingüistas y psicólogos, así como rasgos básicos del cognitivismo: interés por los computadores, mentalismo y concepción

de la actividad mental como procesamiento de información. En una conferencia pronunciada por Miller en 1979, se refiere a este simposio de 1956 con estas palabras reveladoras: "Me fui del simposio con la fuerte convicción, más intuitiva que racional, de que la psicología experimental humana, la lingüística teórica y la simulación de procesos cognitivos mediante computadora formaban parte de una totalidad mayor, y de que en el futuro se asistiría a una progresiva elaboración y coordinación de sus comunes inquietudes [.....] Durante cerca de veinte años yo había estado trabajando en pro de una ciencia cognitiva antes de saber cómo denominarla".

Lo cierto es que, como suele ser normal, hubo investigación cognitiva antes de que se acuñase la expresión "ciencias cognitivas". Según mis conocimientos, fueron Daniel Bobrow y Allan Collins los primeros en utilizar y divulgar la denominación de "ciencia cognitiva" . En efecto, en la obra colectiva (con diecisiete autores), editada por ellos en 1975 titulada Representation and Understanding. Studies in Cognitive Science, dicen en el prefacio: "Este libro contiene estudios en un nuevo campo que llamamos ciencia cognitiva. La ciencia cognitiva incluye elementos de psicología, ciencia de la computación, lingüística, filosofía y educación, pero es más que la intersección de estas disciplinas. Su integración ha producido un nuevo conjunto de instrumentos para ocuparse de un amplio campo de cuestiones. En los años recientes, las interacciones entre los que han trabajado en estos campos han conducido a excitantes nuevos desarrollos en nuestra comprensión de los sistemas inteligentes y al desarrollo de una ciencia de la cognición. El grupo de trabajadores se ha dedicado a problemas que no parecían resolubles desde dentro de una disciplina aislada".

Finalmente las ciencias cognitivas se consolidan definitivamente cuando adquieren un carácter institucional al crearse una revista y una sociedad científica de investigación cognitiva. La revista se funda en 1977 con el nombre de Cognitive Science y la sociedad se denomina Cognitive Science Society y se reúne por primera vez en La Jolla (California) en 1979.

3.- Evaluación kuhniana de la aparición de las ciencias cognitivas.

 

Como vimos anteriormente, desde Raffaello Magiotti se habla de revolución científica cuando en el seno de una ciencia tienen lugar cambios radicales y profundos que producen notables avances. Por otra parte, Thomas Kuhn (1922-1996) es conocido ampliamente como el autor del libro The Structure of Scientific Revolutions (1ª ed. 1962, 2ª ed. 1970), obra donde se presenta la historia de la ciencia como un desarrollo a través de sucesivos periodos: el que corresponde a la ciencia preparadigmática, el que corresponde a la ciencia normal dominada por un paradigma de investigación, el que corresponde a la ciencia extraordinaria cuando se produce un cambio de paradigma, el cual origina un nuevo periodo de ciencia normal, que puede ser seguido de un periodo de ciencia extraordinaria, y así sucesivamente. Y finalmente, como siguiendo a Howard Gardner hemos hablado de revolución cognitiva, parece que debemos concluir discutiendo si el análisis kuhniano de la revolución científica se aplica o no a la aparición de las ciencias cognitivas. Con ello podremos precisar más el alcance y la naturaleza de la investigación cognitiva.

Ahora bien, y para empezar, tal como he señalado reiteradamente, las ciencias cognitivas constituyen un campo interdisciplinar de investigación, no son una ciencia única. En cambio, los ejemplos de revolución científica presentados y analizados por Kuhn se refieren a ciencias singulares y no a campos interdisciplinares. Entre sus casos favoritos figura la sustitución de la

astronomía de Ptolomeo (c.90-170) por la de Copérnico (1473-1543), o el descubrimiento de una nueva teoría de la combustión por Lavoisier (1743-1794), que le permitió reformular la química, produciendo un cambio de paradigma y, con ello, una revolución científica.

Por otra parte, las ciencias cognitivas, como también he señalado, conforman un campo nuevo de investigación, no son un conjunto de conocimientos que sucedan a otro conjunto de conocimientos en un mismo campo. En consecuencia, no resultan aplicables las consideraciones de Kuhn sobre la sucesión de ciencia extraordinaria a la existencia de una ciencia normal. Resultan quizás aplicables, en cambio, los puntos de vista de Kuhn sobre la ciencia preparadigmática, tal como aparecen en el capítulo II de The Structure of Scientific Revolutions. Según nuestro autor, en una investigación científica sin paradigma no existe un logro (achievement) modélico, hay diversas escuelas en competencia, los desacuerdos entre los científicos son fundamentales y la recogida de hechos es una actividad azarosa. Pues bien, si tenemos en cuenta que los problemas de las ciencias cognitivas se refieren a la cognición en general y a los sistemas inteligentes en particular, podemos pensar que antes de las ciencias cognitivas diversas escuelas filosóficas y psicológicas se ocuparon del conocimiento y de la inteligencia. Estas diversas escuelas, en lectura kuhniana, no se pusieron de acuerdo en sus tesis fundamentales, no disponían de un logro modélico, ni podían proceder a una recogida de hechos selectiva, evaluadora y crítica. Quizás fue así, pero lo importante, sin embargo, es que antes de las ciencias cognitivas ni se entendía el conocimiento como procesamiento de información, ni se creía que humanos, animales y (algunas) máquinas conocían fundamentalmente de la misma manera. Además, según Kuhn , la desaparición de las divergencias entre las diversas escuelas se produce usualmente mediante el triunfo de una de esas escuelas preparadigmáticas; ahora bien, no parece posible encontrar tal escuela antes de la aparición de las ciencias cognitivas.Si nos salimos de The Structure of Scientific Revolutions y nos dirigimos al último trabajo de Kuhn en torno a las revoluciones científicas, tampoco encontramos una posible aplicación de sus puntos de vista a la revolución cognitiva. En "The Road since Structure" (1990), contenido en el volumen del mismo título, editado por James Conant y John Haugeland, Kuhn declara: "el paralelo biológico del cambio revolucionario no es la mutación, como pensé durante muchos años, sino la especiación" . Es decir, el cambio revolucionario no se produce mediante un cambio de paradigma tan completo que se produzca inconmensurabilidad total entre el antiguo y el nuevo, sino que después de una revolución hay usualmente (quizás siempre) más especialidades cognitivas o campos de conocimiento que había antes; o bien una nueva rama se desgaja del tronco ancestral, o bien una nueva especialidad nace en un área de solapamiento aparente entre dos especialidades preexistentes, como en el caso de la biología molecular. Sin embargo, podemos observar, en el caso de la aparición de las ciencias cognitivas no se produce la formación de varias "especies" científicas distintas, sino justamente la integración de varias ciencias en un campo interdisciplinar.

Por otro lado, podemos dejar temporalmente el campo de la investigación cognitiva y atender a las dos ciencias que constituyen su núcleo, psicología cognitiva e inteligencia artificial, para intentar una evaluación kuhniana de su surgimiento.

En lo que se refiere al surgimiento de la psicología cognitiva parecen aplicarse bastante bien las tesis de Kuhn sobre la revolución científica, tanto las ofrecidas en la segunda edición de The Structure of Scientific Revolutions (1970) como las contenidas en su trabajo posterior "What are Scientific Revolutions?" (1987). En esencia, en la obra de 1970 se explica una revolución científica como un cambio de paradigma. A su vez, como es bien sabido, un paradigma sociológico o matriz disciplinaria consta de cuatro tipos de componentes: 1) generalizaciones simbólicas, 2) creencias en modelos particulares, 3) valores (epistémicos) respecto de predicciones o cualidades de las teorías, y 4) ejemplares o soluciones (modélicas) de problemas concretos. Estos ejemplares, por su parte, constituyen los paradigmas en sentido filosófico. Por

otra parte, en "What are Scientific Revolutions?" Kuhn ya no habla de paradigmas sino de cambio revolucionario, que concibe como un descubrimiento que rompe con los conceptos habituales y que supone una nueva ordenación de los conocimientos, atribuyéndole tres características básicas: 1) es holista, revisando a un tiempo varias generalizaciones interrelacionadas, 2) altera los objetos con los que se relacionan las categorías taxonómicas, además de alterar los criterios de categorización, y 3) supone un cambio esencial de modelo, metáfora o analogía. Me parece notable que el elemento común obvio entre ambos conjuntos de tesis, que pueden entenderse como complementarios, es la referencia a los modelos. Según ello, lo esencial para Kuhn en una revolución científica sería el cambio de modelo que dirige toda la ruptura con el pasado y que hace posible una nueva categorización de los objetos en estudio.Pues bien, tal cambio revolucionario se produjo en efecto en el paso de la psicología conductista a la psicología cognitiva. En el conductismo, tal como ponen de relieve Mario Bunge y Rubén Ardila en su Filosofía de la psicología (1988), humanos y animales eran entendidos bajo el modelo de una caja negra, es decir, cajas vacías que responden a los estímulos del ambiente, de tal manera que, podemos añadir, todo es exterior, ya que el ambiente y la conducta, en la psicología conductista, son aspectos externos que no requieren de factores internos. En cambio, en la psicología cognitiva, humanos y animales son entendidos como sujetos de procesamiento bajo la analogía del computador. Pero en un computador, como ya estableció Alan Turing en su célebre artículo "On computable numbers" (1936), existen estados internos que deben concebirse como la suma total de información almacenada en la máquina en un momento dado.

Si nos referimos ahora al surgimiento de la otra ciencia básica del campo de investigación cognitiva, esto es, a la inteligencia artificial, también parecen aplicarse bastante bien las tesis sobre la revolución científica del ultimo Kuhn, contenidas en el trabajo citado de 1990, aunque aquí la revolución está muy reducida. En efecto, la inteligencia artificial surgió tempranamente en el seno de la ciencia de la computación (apenas una decena de años tras los comienzos efectivos de ésta) en un proceso de "especiación", es decir, como una especialidad nueva, en solapamiento con la lógica y la psicología.

En resumen, la revolución cognitiva, entendida como la aparición del campo interdisciplinar de las ciencias cognitivas no es una revolución kuhniana, aunque sí es una revolución en el sentido más habitual de Raffaello Magiotti. En cambio, podemos detectar aspectos del cambio revolucionario kuhniano en el surgimiento de las dos ciencias básicas cognitivas (psicología cognitiva e inteligencia artificial) antes de su integración en su campo interdisciplinar.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

BOBROW, Daniel y COLLINS, Allan (eds.), Representation and Understanding. Studies in Cognitive Science, Academic Press, Orlando, 1975.BRUNER, Jerome S., GOODNOW, Jacqueline J., AUSTIN, George A., A Study of Thinking, John Wiley, New York, 1956.BUNGE, Mario y ARDILA, Rubén, Filosofía de la psicología (trad. Marco Aurelio Galmarini), Ariel, Barcelona, 1988. CHOMSKY, Noam, "Verbal Behavior. By B. F. Skinner", Language, 35 (1959), pp. 25-58.CHURCH, Alonzo, "An unsolvable problem of elementary number theory", en DAVIS, Martin (ed.), The Undecidable, Raven Press, Hewlett, New York, 1965, pp.89-107. CLARK, Andy, "Incorporización y la filosofía de la mente", en MARTINEZ-FREIRE, Pascual F. (ed.), Filosofía actual de la mente, Suplemento nº 6 de Contrastes, Málaga, 2001, pp. 17-35.COHEN, I. Bernard, Revolución en la ciencia (trad. Daniel Zadunaisky), Gedisa, Barcelona, 1989. GARDNER, Howard, La nueva ciencia de la mente. Historia de la revolución cognitiva (trad. Leandro Wolfson), Paidós, Barcelona, 1988.HOUDÉ, Olivier y otros (eds.), Vocabulaire de Sciences Cognitives, Presses Universitaires de France, Paris, 1998.KUHN, Thomas S., The Structure of Scientific Revolutions, The University of Chicago Press, Chicago, 1996 (3ª ed.).KUHN, Thomas S., "What are Scientific Revolutions?", en KUHN, Thomas S., The Road since Structure (ed. por James Conant y John Haugeland), The University of Chicago Press, Chicago, 2000, pp. 13-32.KUHN, Thomas S., "The Road since Structure", en KUHN, Thomas S., The Road since Structure (ed. por James Conant y John Haugeland), The University of Chicago Press, Chicago, 2000, pp. 90-104.MARTINEZ-FREIRE, Pascual F., "El futuro de las máquinas pensantes", Diálogo Filosófico, 35 (1996), pp. 235-250. MARTINEZ-FREIRE, Pascual F., "Las ciencias cognitivas como puente entre campos científicos", en BLANCH, Antonio (ed.), La nueva alianza de las ciencias y la filosofía, Universidad Pontificia Comillas, Madrid, 2001, pp. 73-98.MILLER, George A., "The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information", The Psychological Review, 63 (1956), pp. 81-97.MILLER, George A., GALANTER, Eugene, PRIBRAM, Karl H., Plans and the Structure of Behavior, Holt, Rinehart and Winston, New York, 1960. NEWELL, Allen, "Physical symbol systems", Cognitive Science, 2 (1980), 135-184. NEWELL, Allen y SIMON, Herbert A., Human Problem Solving, Prentice-Hall, Englewood Cliffs (N.J.), 1972.NEWELL, Allen y SIMON, Herbert A., "Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search", Communications of the Association for Computing Machinery, 19 (1976), pp. 113-126.SCHACTER, Daniel L., "Memory", en POSNER, Michael I. (ed.), Foundations of Cognitive Science, The MIT Press, Cambridge (Mass.), 1989, pp. 683-725.SIMON, Herbert A. y KAPLAN, Craig A., "Foundations of Cognitive Science", en POSNER, Michael I. (ed.), Foundations of Cognitive Science, The MIT Press, Cambridge (Mass.), 1989, pp. 1-47.SIMONS, Geoff, Evolution of the Intelligent Machine. A Popular History of AI, NCC Publications, Manchester, 1988.SKINNER, Burrhus F., Verbal Behavior, Appleton-Century-Crofts, New York, 1957.

TURING, Alan, "On computable numbers, with an application to the Entscheidungs- problem", en DAVIS, Martin (ed.), The Undecidable, Raven Press, Hewlett, New York, 1965, pp. 116-154.WATSON, John, "Psychology as a behaviorist views it", The Psychological Review, 20 (1913), pp. 158-177.WILSON, Robert A. y KEIL, Frank C. (eds.), The MIT Enciclopedia of the Cognitive Sciences, The MIT Press, Cambridge (Mass.), 1999

Notas

1. Véase el trabajo de Andy Clark "Incorporización y la filosofía de la mente" (2001).2. Para una apreciación general de estas líneas y aplicaciones puede verse el citado libro

de Simons o mi trabajo "El futuro de las máquinas pensantes" (1996).3. Parece que este año fue especial, ya que es el año de la Conferencia de Dartmouth

(donde se inicia la inteligencia artificial) y es el año del artículo de George Miller sobre el mágico número siete (que inicia la psicología cognitiva).

4. Howard Gardner, La nueva ciencia de la mente, pp. 44-45.5. La utilización del singular o del plural es, en principio irrelevante, aunque

personalmente prefiero el plural (ciencias cognitivas), ya que atiende al hecho de la diversidad de las ciencias que componen el campo de investigación. Actualmente parece imponerse el plural, como puede advertirse en Vocabulaire de sciences cognitives (1998), editado por Olivier Houdé y otros, o en The MIT Enciclopedia of the Cognitive Sciences (1999), editada por Robert Wilson y Frank Keil.

6. En la página 10 de The Structure of Scientific Revolutions aparece, por primera vez, el término "paradigma", con este sentido de logro modélico o, más fielmente al texto kuhniano, como un logro sin precedentes y abierto a la resolución de problemas.

7. Cfr. o. c. p. 17.8. "The Road since Structure", p. 98.