Tal vez. Jon Cohen, de la Universidad de Princeton, ha estado involucrado en el trabajo que plantea, matemáticamente, que la capacidad de memoria de trabajo general de 3-5 elementos es la cantidad óptima de cosas que se pueden aprender al mismo tiempo en un entorno complejo. La optimalidad proviene de tener un número limitado de factores que influyen en las decisiones en un momento dado, suponiendo que hacer esas elecciones correctas o incorrectas es lo que proporciona información sobre qué información en el entorno es relevante para tomar esas decisiones. Si al mismo tiempo prestamos atención a todo lo que sucede, la teoría dice que los factores serían tan confusos que los factores causales reales tardarían mucho más en aclararse a través del ensayo y error.
No estoy seguro si creo esta teoría; La memoria de trabajo es también una adaptación bastante reciente. Estoy bastante seguro de que se me escapó del control cognitivo, almacenando planes como ‘subir a esta rama para obtener esa fruta que vi desde el suelo’. Ese tipo de memoria realmente solo necesita un elemento, lo que estoy haciendo ahora; El resto del plan se puede recuperar de la memoria a largo plazo, según sea necesario. Así que me parece bastante plausible que la adaptación de la memoria de trabajo para la cognición abstracta de esa fuente lo dejara con algunas limitaciones severas basadas en los mecanismos neurales: mantenimiento activo o activación neural sostenida en PFC. Cuando la información está todo allí al mismo tiempo, es difícil determinar cuál usar para cualquier propósito (interferencia), por lo que ese mecanismo impone una limitación bastante aguda sin ningún beneficio de adaptación directa.