La mayoría de los conceptos erróneos en la ciencia cognitiva se refieren a si es posible
para producir una inteligencia completamente humana o similar a la humana a través de la comunidad
Implementación de un sistema de símbolos. Weizenbaum (1976), siendo uno
de los críticos más articulados de esta posibilidad, llega tan lejos como para señalar
- ¿Puede un curso de lingüística básica ayudarlo a entender un lenguaje de proceso y hacerlo más rápido, cuando lo escucha o lee?
- Si conectáramos dos cerebros humanos y los hiciéramos capaces de funcionar como uno solo, ¿podríamos obtener respuestas a preguntas más allá de los límites de un solo ser humano?
- ¿Los insectos sienten dolor? ¿Tienen un sistema nervioso, incluso si es simple?
- ¿Cuál es la diferencia entre percepción y sensación?
- ¿Cuáles son algunas de las formas en que los estímulos creados por el hombre que recibimos a diario (medios de comunicación, redes sociales, etc.) nos afectan de manera subliminal o menos perceptible?
que las computadoras modernas (y sus programas) son suficientemente complejas
y autónomos para justificar hablar de ellos como organismos: las computadoras son
capaces de sentir y afectar sus ambientes, son modificables por
experiencia, y puede tener una especie de autoconciencia. Con estos tipos
de capacidades, realmente no hay límite para el tipo de inteligencia
la computadora podría exhibir Para Weizenbaum, las preguntas siguen siendo
¿Cuánto podría realmente esta inteligencia duplicar la inteligencia de los humanos?
habitualmente exhibir. Para la mayoría de los trabajadores de la ciencia cognitiva, esta pregunta es errónea: la cuestión importante no es si una computadora puede
piensa exactamente como lo hace un humano o exhibe algún tipo de prototipo
inteligencia humana pero, lo que es más importante, de lo que podemos aprender
Inteligencia humana mediante la programación de computadoras para realizar diversas tareas. los
La duplicación de la inteligencia humana no es un objetivo científico. Reproduciendo un
Los fenómenos no son necesarios ni suficientes para comprender que
fenómenos. (Ciertamente la extraordinaria fecundidad de la raza humana.
y la superpoblación resultante no puede tomarse como testimonio de autoestima.
comprensión.) El objetivo del científico cognitivo no es reproducir humanos
inteligencia pero para simularla, utilizando principios, operaciones, heurísticas,
estrategias, esquemas organizacionales, etc., que son intelectualmente
accesible.
ccesible
Hemos visto un posible límite a la humanidad de los informáticos.
la inteligencia en nuestra discusión del propósito: la cuestión de si o no
El “propósito” exhibido por una máquina programada (por mucho que sea
capaz de autoprogramarse) puede considerarse “intrínseco”. los
Cuanto más se acerque el rendimiento de las computadoras a las habilidades humanas, más
De frente debemos enfrentar la decisión ideológica sobre la necesidad.
con el propósito de ser “intrínseco” para atribuir inteligencia (Boden,
1977). Quizás el resultado de tal decisión pueda ser prefijado por el
idea de que, aparte de las necesidades de supervivencia bastante básicas, la mayoría de los
pose “no es más intrínseco que el de una computadora y su programa. (La
Los programadores humanos son padres, maestros, compañeros y varios otros
Agentes institucionales y culturales.) Tanto en el caso humano como informático.
inteligencia, hay características, objetivos y propósitos que no están directamente previstos
por el programador pero siguiendo elementos directamente programados.
“Una vez que abandonamos la noción de un programa como una secuencia rígidamente definida de
eventos a ser ejecutados automáticamente, la metáfora de “programa humano –
Ming “pierde la mayor parte de su ofensiva.
Otro argumento que puede ser dejado de lado rápidamente es uno a menudo
Se presume que sigue de la prueba de incompletitud de Godel. Esta familiar
La prueba muestra que para cualquier sistema lógico coherente existe un estado
significativo dentro del sistema, sobre el cual es imposible
demostrar verdad o falsedad, pero que sería aceptada como verdadera por
lógicos La prueba ha sido interpretada para indicar la existencia de
declaraciones que son posibles para las personas pero no para las máquinas
saber como verdad Pero, la prueba de Godel se aplica solo a sistemas cerrados, en los cuales
Todos los axiomas y reglas de inferencia son fijos. Cualquier sistema, humano o com
puter, que es capaz de aprender nuevos axiomas y / o reglas de inferencia
y puede ampliar sus propias representaciones internas en consecuencia puede ser capaz
tomar decisiones de valor de verdad en un momento en el tiempo que no pudo tomar
previamente.
Weimer (1974) proporciona un recordatorio de la distinción ruseliana entre el conocimiento por descripción y el conocimiento por conocido:
Estamos familiarizados con la experiencia fenomenal: las vistas, los sonidos, los olores, los gustos,
y toques de nuestros sistemas sensoriales, nuestros sentimientos y emociones, etc. Sabemos esto
cosas personalmente, experiencialmente; Estamos literalmente familiarizados con ellos. Pero esto es
No es el tipo de conocimiento que la ciencia revela. (p. 435)
El conocimiento de la ciencia, sin embargo, es el conocimiento por la descripción de
Características estructurales, no solo propiedades de primer orden de objetos y
otros eventos.
No experimentamos los objetos que la ciencia revela, y sin embargo, también los conocemos.
como, si no es mejor que, conocemos nuestros propios “sentimientos crudos”. Conocimiento, lo discursivo, pro-
El tipo de posición divulgado tanto por la ciencia como por el sentido común, no está basado o fundado
en la experiencia, a pesar de que en última instancia se refiere a las experiencias de un
observador. (p. 435)
Este tipo de conocimiento incluye todo tipo de cosas que la experiencia puede
No direccionar directamente, desde la actividad de partículas subatómicas hasta
Cuestiones epistemológicas.
El conocimiento descriptivo y el conocimiento están estrechamente relacionados.
Aunque nuestro conocimiento de experiencias y sentimientos puede
Desarrollar matices y sensibilidades, la experiencia es, sin lugar a dudas,
Modificable por el conocimiento discursivo. Además, podemos indirectamente “ex-
“objetos de la ciencia” de la experiencia; por ejemplo, el físico ve un cierto rastro en
una cámara de nubes como el comportamiento de una cierta partícula subatómica (Hanson,
1958). Experimentamos cualquier objeto conceptual de la misma manera; para
Ejemplo, experimentamos una cierta configuración de madera y tapicería.
como una “silla”. Entonces, incluso nuestro “conocimiento” discursivo representa una especie de
experiencia dependiente de un grado de familiaridad (“conocido”) con
Los símbolos manipulados en ese modo. Sin embargo, aunque el “saber” puede
puede decirse que es “experiencial”, el conocimiento (aunque puede ser de
la paciencia no es.
la paciencia no es.
Curiosamente, Dreyfus (172) ha afirmado que inmediatamente significativo
Los aspectos de la experiencia son de alguna manera bastante distintos de los eventos que ganan
Su significado desde un contexto teórico o científico. Como Pylyshyn
(1974/5) señala, sin embargo, esto está en desacuerdo con la noción prototípica
de Ciencia:
La ciencia siempre se ha preocupado por demostrar que existe una unidad fundamental
La naturaleza en la naturaleza, aunque las apariencias a menudo son lo contrario. Por ejemplo, en
El tiempo de Galilee tomó un inmenso paso conceptual para aceptar que podría haber verdaderos
Objetos físicos que no se podían ver directamente a simple vista. Para Galileo a
Considerar apuntar su telescopio hacia el cielo requiere un gran salto de fe en
La uniformidad de la naturaleza. Supuso la creencia de que podían existir objetos que
no se puede ver, pero se puede hacer visible mediante un proceso que es continuo
viendo (es decir, no fue una creación de imagen mágica sino una representación de poten-
imagen tial). En la tradición científica posterior, la gente ha llegado a creer que
Las entidades teóricas, como las moléculas, son como cosas que podemos ver aunque en
De hecho nunca se pueden ver directamente. En otras palabras, si pudiéramos tomar conciencia de
En nuestro campo perceptivo o fenomenal, no serían fundamentalmente diferentes de los objetos que vemos a nuestro alrededor todo el tiempo. Una creencia muy similar es
Sostenido por los teóricos cognitivos cuando hablan de cosas como planes. Lo análogo
Afirmar aquí sería que hay ciertas estrategias y procesos de pensamiento de los cuales
somos extraordinariamente conscientes y otros de los que no somos conscientes (algunos son tan
resumen de que nunca podemos ser conscientes de ellos) pero que los dos no son fundamentalmente
diferentes entidades En otras palabras, si pudiéramos tomar conciencia de ellos, clasificaríamos
Con la clase de “pensamientos” y no con cosas como procesos biológicos o
Estructuras anatómicas. (p. 25)
El movimiento de lo fenomenológico “dado” no está en desacuerdo con una noción
de procesamiento inconsciente. De la misma manera, aunque algunos de los
Las ferencias que hacemos en nuestras vidas diarias están disponibles para nosotros, muchas son
no. Además, muchos otros procesos “esencialmente intuitivos” o “inmediatos”
puede ser simplemente sin explicación.
Otro argumento que a menudo es mal dirigido cuando se aplica a com
El trabajo de simulación de grabación se refiere a la forma digital que dicha simulación
por lo general toma. El argumento es que como resultado de su forma digital, tales
Las simulaciones solo son realmente capaces de tratar con variables discretas y
son incapaces de manejar la multitud de variables continuas pre-
probablemente necesario para caracterizar la actividad humana. La desviación de
el argumento habitual tiene que ver con el hecho de que la discreción de entrada o
la salida no es una limitación inherente del sistema: los pasos discretos pueden ser
Hecho tan pequeño como se desee. El error aquí parece ser, como dice Boden (1977)
dicates, una confusión entre un código y la información codificada. Estafa-
La información continua puede ser representada bastante adecuadamente por un discreto
código. Por ejemplo, una gran ambigüedad e indeterminación puede ser
representado en el discreto código de 26 letras de nuestro alfabeto; y mano-
La escritura, ciertamente “continua”, sólo se puede interpretar en términos de la
Código discontinuo, discreto del alfabeto. Uno no puede, simple porque
un código es discreto, infiere que la información codificada también es discreta.
Cualquiera que haya visto televisión puede dar fe de la facilidad con que
Se pueden utilizar cambios en patrones discretos de puntos para presentar información continua.
formación. Puede ser cierto, como Norman (1973) y Pylyshyn (1974/5)
admitir, que las representaciones digitales consuetudinarias (redes formales o
representaciones lógicas) pueden ser demasiado complejas y difíciles de manejar
algunos procesos de tipo analógico, un argumento repetido por Boden con respecto a
Proceso fisiológico. “Un simple análogo simple de una situación puede ser
equivalente a un gran conjunto de afirmaciones lógicas sobre la misma situación
información, así como contener información no fácilmente (o incluso no posiblemente)
representados en los sistemas de lenguaje formal “(Norman, 1973, p. 147).
Sin embargo, el trabajo de simulación no requiere un compromiso completo con
Las representaciones digitales, y los sistemas híbridos analógico-digitales son
posibilidades
Sin embargo, aunque la computación analógica no es en principio necesaria, algunos
La computación digital probablemente sea. Como un ejemplo importante, la negación lógica.
solo se puede transmitir en un código digital (Altman, 1967; Pea, 1978; Sebeok, 1962). Una máquina digital tiene una flexibilidad que una configuración analógica nunca puede tener
Porque este último no puede tener ramas contingentes. Ramas contingentes
Permiten actividades completamente diferentes bajo circuitos ligeramente diferentes.
o la capacidad discontinua necesaria para obedecer a las
mands como ifX, do Y, o la capacidad de representar universales y con-
cepts En resumen, una configuración analógica solo puede representar detalles.