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7/25/2019 Thagard, 2008 La Mente-Introducción a Las Ciencias (Caps. 1 a 3)
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Del
mismo
autor
Conceptual revolutions, Princeton
1992
Computational philosophy ofscience,
Massachusetts 1993
Mind
readings: Introductory selections on cognitive science,
Massachusetts 1998
How scientists explain disease, Princeton
2
Coherence in though t and action
Life
and mind: Philosophical issues
in iology and psychology, Massachusetts 2 2
Hot
thought: Mecha nisms and applications ofemotional cognition,
Massachusetts
2 6
Mente. Una introducción a las ciencias cognitivas, ha sido publicado
en italiano por Guer in i bajo el t í tulo:
La mente. Introduzione
alia scienza cognitiva; en
a l emá n por
Klett-Cotta bajo
el t í tulo:
Kognitionswissenschaft; en p o r t u g u é s p o r A r t m e d como Mente:
introdufao
á
ciencia cognitiva.
Hay igualmente
ediciones
en checo
y
en
coreano
y en dos
variantes
d el chino.
Paul Thagard
m nt
ntroducción a las
ciencias
cognitivas
Traducido por Silvia
Jawerbaum
y Julieta
arba
c o n o c i m i e n t o
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Primera
ed i c ión
2008
© K a t z Editores
Sinclair
2949
B
1425
Buenos
Aires
Ferná n Gonzá l ez 59 Bajo A
28009
Madrid
www katzeditores com
Título de la edición original : Mind Introduction
to
cognitive science
© 2005 Massachusetts
Institute
o í Technology
The HIT
Press
Cambridge MA
ISBN Argentina:
978-987-1283-63-7
I S B N E s p a ñ a : 978-84-96859-21-0
1. Conocimiento.
I .
Jawerbaum
Si lvia trad. I I Barba
Julieta trad.
I I I
Tí tu lo
CDD 001
E l
contenido
intelectual de esta
obra
se
encuentra
protegido
po r
diversas leyes
y
tratados
internacionales que
prohiben
l a reproducc ión
ín t egra o
extractada realizada
po r
cualquier
procedimiento que no cuente con la autoriza ción
expresa de l
editor.
Diseño de colección: tholon
kunst
Impreso en la Argentina por Lat ingráfica S.R.L.
Hecho
el depósi to que
marca
la ley
11.723
índ i e
9 Agradecimientos
11
Prefacio
E N F O Q U E S D E L A S C I E N C I A S
C O G N I T I V A S
17 1.
Representación y computación
47 2.
Lógica
77 3- Reglas
101 4.
Conceptos
129
5. An alogías
153 6.
Imágenes
175 7.
onexiones
205
8.
Resumen y evaluación
E X T E N S I O N E S D E L A S C I E N C I A S
C O G N I T I V A S
223
9 .
El cerebro
245
10.
Las emociones
v
265
11.
La conciencia
289 12.
Cuerpo mundo y sistemas dinámicos
311 13. Sociedad
327
14.
El futuro de las ciencias cognitivas
343 Glosario
34 9
Bibliografía
381
índice temático
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refacio
Las ciencias cognitivas dedicadas al estudio de la m ente y la inte
ligencia
desde
un punto de vista
interdisciplinario
son
fruto
de
la confluencia entre la filosofía a psicología la inteligencia arti
ficial la neurociencia la lingüística
y
la antropología. Sus orígenes
intelectuales se
remontan a
mediados
de
la década
de 1950
cuando
investigadores provenientes de distintos campos comenzaron a
formular teorí s de
la m ente valiéndose de representaciones
y pro
cesos
computacionales complejos. En cuanto a los orígenes insti
tucionales éstos datan de mediados de los años setenta época en
que se fundó la Sociedad de Ciencias Cognitivas en los Estados
Unidos y se publicó por primera vez la revista
Cognitive Science
Desde entonces
más de
sesenta
universidades estadounidenses y
europeas han creado
carreras
de ciencias cognitivas
y
muchas otras
universidades
dictan
materias relacionadas con
este
campo.
La enseñanza de las ciencias cognitivas no es
tarea
sencilla
pues
los estudiantes llegan con formaciones académ icas mu y
d i
versas.
Yo personalmente
dicto
en la Universidad de
W aterloo
desde
1993 una materia muy con currida titulada Introducción
a las
Ciencias
Cognitivas. Por u n lado se inscriben en
m i
cátedra
estudiantes con conocimientos avanzados de computación pro
venientes de
carreras de
computación científica o ingeniería que
saben
poco de psicología o filosofía pero por
otro
lado vienen
muchos estudiantes que están familiarizados con
esas
discipli-
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nfoques de las ciencias
cognitivas
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Representación y computación
E L E S T U D I O D E L M E N T E
¿Quién no se ha preguntado alguna vez cómo funciona la mente?
Todos realizamos a diar io una gran variedad de tareas menta-
les desde resolver problemas en el trabajo o la escuela
hasta
tomar decisiones vinculadas con nuestra vida personal encon-
trar los motivos de las
acciones
de los demás o a dq uirir
nuevos
conceptos como el de
telefonía celular o Internet El
ob jetivo
principal
de la ciencia cogn itiva es encon trar las explicaciones
de cómo se realizan esas formas de pensamiento. Esta disciplina
científica no se
l imita
a describir los distintos tipos de estrate-
gias de aprendizaje y de resolución de problemas sino que
ofrece
una explicación acerca de cómo realiza la mente esas operacio-
nes. Ade má s da cuenta de los
casos
en los que la m ente no fun-
ciona con la eficacia
deseada;
por ejemp lo cuando se toma n
decisiones equivocadas
Comprender cómo funciona la mente es importante para
muchas actividades prácticas. Si los
docentes saben
cuáles son
los mecanismos de pensamiento de los estudiantes podrán apli-
car los métodos de enseñanza
adecuados
Para los ingenieros y
otros profesionales
dedicados
al diseño de prod ucto s es impor-
tante
saber
cuáles son los probables procesos mentales que per-
mitirán que los futuros usuarios hagan un uso
eficaz
o ineficaz
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Lógica
La lógica f orm al no ha sido el enfoque más influyente en el estu-
dio psicológico de la representación m ental pero hay razones
para
que
abordemos
el tema en uno de los capítulos iniciales
de nuestro libro. En p rime r lugar muchas de las ideas funda-
mentales sobre la representación y la computación han sur-
gido en el ámb ito de la lógica. En segundo término muchos filó-
sofos
e investigadores del campo de la inteligencia
artificial
se
valen de la lógica
para
estudiar el razonamiento. Por últim o la
lógica tiene una gran capacidad de representación y los demás
modelos de representación mental que quizá
sean
más eficien-
tes en el aspecto computacional y tengan mayor plausibilidad
psicológica deberían
aspirar
a tener una
capacidad
similar.
La lógica formal empezó con Aristóteles
hace
más de dos
mil año s. El filósofo griego h izo un estudio sistemático de
infe-
rencias
como las que transcribimos a continuación:
odos
los estudiantes son aplicados.
María es estudiante.
María es aplicada.
Esa
clase
de inferencia con dos premisas y una conclusión recibe
el nombre de si logismo Aristóteles describió distintos tipos de
silogismos
y
demostró que pueden
analizarse
exclusivamente por
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74 I
L
M NT
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Modelo explicativo
Las personas tienen representaciones mentales similares a las
proposiciones de la lógica de predicados.
Las personas cuentan con un
conjunto
de procedimientos
induc
tivos y deductivos que se aplican a
esas
proposiciones.
La aplicación de esos procedimientos a las proposiciones da ori
gen a las inferencias.
Sin embargo, no se puede afirmar que la lógica proporciona
las ideas centrales sobre la representación y la computación que
necesitan las
ciencias
cognitivas,
pues
existen
enfoques
más
eficaces
y más realistas desde el punto de vista psicológico para
dar cuenta del pensamiento.
P R E G U N T A S P A R A P E N S A R - - -
1. ¿Qué puede ser difícil de expresar en el lenguaje form al de la
lógica?
2. ¿Suelen ser lóg icos nuestros razonamientos? ¿Deberían serlo
3. ¿Puede decirse que la deducción es un componente fundamen
tal
del pensamiento? ¿Có mo se llevan a
cabo
las
deducciones
4. ¿El razonamiento n o d eductivo está gobernado por leyes de
probabilidad?
5. ¿La estructura del lenguaje es la de la lógica?
L E C T U R A S
R E C O M E N D A D A S
Historia de la lógica: Prior
1967).
Manuales
de
lógica: Bergmann, Moor
y
Nelson
2003),
entre otros.
Problemas filosóficos y lógica formal: PoUock 1995).
Lógica e inteligencia artificial: Genesereth y Nilsson
1987);
Russell y Norvig
2 003 ) .
Defensa
del enfi)que lógico para el razonamiento deductivo:
Rips
1994)-
S I T I O S W E B
Introducción a la lógica: <http://peop le.hofstra.edu/faculty/
Stefan_Waner/RealWorld/logic/logicintro.html>
Lógica y program ación: <http://www.afm.sbu.ac.uk/
logic-prog/>
Modelos mentales: <http://vmw.tcd.ie/Psychology/
Ruth_Byrne/mental_models/index.html>
N O T A S
La lógica formal no se ocupa sólo de la sintaxis de las oracio
nes es decir, de su estructura) como hemos vist o en este capí
tulo, sino también de la semántica condiciones de verdad). Por
ejemplo, la co njun ción
p qes
verdadera si y sólo si
p
es ver
dadera y q es verdadera.
La mayoría de los sistemas artificiales de planificación que
ufilizan
lenguajes
lógicos no incluyen un conjunto completo
de reglas de inferencia sino un procedim iento inferencial que se
basa en una regla simple conocida como principio
de
resolución
Genesereth y Nilsson, 1987). Se trata de un
principio
algo com
plicado para explicar aquí pero que, básicamente, toma expre-
76
I l
M NT
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siones que se han traducido a una versión simplificada de la
lógica de predicados y les aplica un poderoso operador para
ver qué se puede deducir a
partir
de
ellas.
Fikes y Nilsson 1971)
emplean la deducción lógica
en
un sistema de planificación deno-
minado
S T R i P S
que ha tenido aplicaciones en robótica y otros
campos.
La fórmula del teorema de
Bayes
es la siguiente:
P h/e)
= [P h) P e/h)] / P e).
En inteligencia arüficial, la lógica y la teoría de probabilidades
suelen
considerarse
como
enfoques
alternativos para la repre-
sentación del conocimiento. Las he presentado juntas porque
en ambas las inferencias se basan en principios muy generales
y
abstractos.
En este capítulo hemos mostrado un único enfoque para
los modelos mentales, pero existen otras
clases
importantes de
razonamientos que utilizan modelos (Magnani,
Nersessian
y
Thagard 1999 .
Reglas
Las reglas son estructuras de tipo condicional: s i A ENTON CES B .
Por ejem plo: si se cursan y aprueban cuarenta materias,
ENTON -
S
se
obtiene
una
licenciatura.
Las
reglas
tienen una
serie
de
propiedades representacionales y com putac ionales . A difer en-
cia de la mayoría de los modelos com putacionales lógicos, que
no fueron concebidos como modelos de la cognición humana,
los modelos de reglas se han
aphcado
a la psicología desde un
comienzo. El primer programa de inteligencia artificial fue el
Teórico Lógico, ideado por
Alien
Newell , Cl i f f Shaw y H er-
bert Simón
1958).
Introducido
en una computadora
rudimen-
taria
en 1956, el program a resolvía ejercicios de lógica
formal.
Su com portam iento no era el de u n mero sistema inteligente
complejo desde el punto de vista matemático sino el de un
modelo del razonamiento lógico humano. Además de reglas
de inferencia, el Teórico Lógico incluía reglas estratégicas para
la búsqueda eficiente de pruebas. P ronto se c onv irtió en el
pr i-
mer marco general para el estudio del pensamiento humano:
el
Solucionador General de Problemas (en ingl és. General Pro-
blem Solver o
P S
Newell y Simón, 1972), que utilizaba reglas
para simular soluciones humanas para distintos tipos de pro-
blemas, como los criptoaritméticos que se
ilustran
más
ade-
lante. En inteligencia artificial, las reglas suelen denom inarse
producciones .
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I L MENTE
Modelo explicativo
REGL S I
L E C T U R A S R E C O M E N D A D A S
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Las
personas
tienen
reglas
mentales.
Las personas cuentan con un c onju nto de procedimientos para
la aplicación de las reglas dentro de un universo de posibles solu
ciones
y
con
otro
conjunto de procedimientos para la generación
de nuevas
reglas
La aplicación de
esos
proced imientos para la utilización y gene-
ración de reglas da origen a la condu cta.
Los modelos computacionales
basados
en
reglas
han dado
ori
gen a simulaciones muy detalladas de una enorme cantidad de
procesos
psicológicos
desde
la
resolución
de
problemas
crip
toaritméticos
o
la adquisición de determinadas habilidades
hasta
el
uso del lenguaje. Los sistemas de reglas también han tenido
utilidad práctica en
la
mejora de
la
enseñanza
y
el desarrollo
de sistemas artificiales in teligentes.
P R E G U N T A S P A R A P E N S A R
1. ¿Qué áreas del conocim iento pueden describirse con mayor
facilidad p or medio de reglas?
2. ¿Qué áreas
del
cono cim iento son más difíciles de explicar uti
lizando
reglas?
3. ¿Cuáles son las principales diferencias entre los sistemas de
reglas y
los
sistemas
lógicos
presentados
en el capítulo 2?
4 . ¿Cómo podrían
aplicarse
las reglas en el cerebro?
5. El cono cimien to del lenguaje ¿es innato
o
adquirido?
Fuentes
clásicas
sobre
la mente como
sistema
de
reglas:
Newell
y
Simón
1972),
Newell 1990); Anderson
1983,1993).
Enfoques
de
distintos tipos
de
aprendizaje
a
partir
de
siste-
mas de
reglas:
H ol land
etal 1986).
Utilización de
reglas
en el razonamiento:
Smith
Langston
y
Nisbett 1992); Nisbett
1993).
Teoría chom skiana
de l
lenguaje
e
im porta ncia de las reglas en
el con ocimiento lingüístico: Pinker 1994).
Carácter
innato
de la conducta humana en general: Pinker
2002).
Polémica en
torno
de la hipótesis del innatismo: Elman
etal
1996); Quartz y Sejnowski
2 002 ) .
S I T I O S
W E B
Página web del
sistema
C T en la Universidad
Carnegie
Mellon:
<http://act-r.psy.cmu.edu/>
Portal de
John
Anderson: <http://act-r.psy.cmu.edu/
people/ja/>
Portal de Stephen Pinker: <http://pinker.wjh.harvard .edu/>
Página web del
sistema
S O A R en la Universidad de Michigan:
< http://sitemaker. um ich.edu/soar >
N O T A S
Los
enfoques
que no están
basados
en
reglas
también pueden
describirse en términos
de
búsqu eda pero históricamente
ese
I l M NT
tipo de descripción ha
estado asociado con
lo s
sistemas
de
reglas
La metáfora de la biisqueda es adecuada para los problemas
bien
7/25/2019 Thagard, 2008 La Mente-Introducción a Las Ciencias (Caps. 1 a 3)
http://slidepdf.com/reader/full/thagard-2008-la-mente-introduccion-a-las-ciencias-caps-1-a-3 48/48
definidos en los que pueden
especificarse
lo s estados y los ope-
radores, pero es muc ho m enos clara en los problemas en los que
una determinada tarea im plic a el aprendizaje de
nuevas
repre-
sentaciones y operadores.
Una definición más técnica de la ley de potencias de la prác-
tica
es la siguiente: si el log arit m o del
tiempo
de reacción para
una tarea se gráfica en función del logaritmo del número de inten-
tos prácticos, el resultado es una recta con pendiente negativa .