Depende de cómo se definan ambos campos (obviamente, es bastante difícil poner límites en los campos académicos), pero según muchas definiciones razonables, hay mucha superposición.
Las perspectivas bayesianas, por ejemplo, tienden a difuminar la línea entre la ciencia cognitiva y la neurociencia computacional. El marco bayesiano se puede usar para describir el comportamiento y / o la actividad neuronal y las personas en ambos campos lo usan.
Los recientes avances en IA probablemente han acercado aún más estos campos. Las redes neuronales a gran escala que pueden realizar tareas complicadas han llamado la atención de los neurocientíficos computacionales y los científicos cognitivos (y, por supuesto, la base histórica de estas redes se puede encontrar en ambos campos).
Básicamente, la neurociencia computacional tiende a centrarse en modelos matemáticos más literales de elementos del cerebro; es decir, modelando la actividad neuronal o poblaciones de neuronas. La ciencia cognitiva tiene interés en construcciones mentales y procesos que son menos literales, aunque podrían estar relacionados con la actividad cerebral específica, y por lo tanto hay espacio para la superposición entre los campos allí (es decir, los dos campos pueden estar interesados en la misma tarea o área del cerebro). ). Además, estos procesos mentales y sus relaciones se pueden expresar matemáticamente y, por lo tanto, la superposición entre los campos también se produce cuando se pueden usar cálculos similares para describir los procesos de interés.
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