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1 de Noviembre de 2019
Neurociencia

Inconsciente y creatividad

Contenido semántico de las redes neurales.

BRAIN-MIND
FROM NEURONS TO CONSCIOUSNESS AND CREATIVITY
Por Paul Thagard
Oxford University Press, Oxford, 2019


El cerebro humano es producto de miríadas de interacciones moleculares y genéticas. Nuestro órgano más complejo constituye la raíz de repertorios cognitivos y conductuales que nos singulariza como especie única. Su desarrollo es un proceso sutil y muy refinado que se apoya en una función precisa de sucesos moleculares y celulares cuyo soporte se encuentra en una cabal regulación espaciotemporal. Sin embargo, no es un proceso acabado, pues aunque el volumen cerebral crece muy poco después de la infancia, hay pequeños cambios estructurales que prosiguen, así la mielinización y la poda sináptica. Redes locales que caracterizan a la juventud se funden en redes mayores y funcionalmente distintas con la madurez. No todas las partes del cerebro cambian a la misma velocidad. Hay ciertas regiones más dinámicas que guardan correlación con la cognición, la conciencia o el sentido del yo.

Con ese trasfondo hemos de acercarnos al libro de Paul Thagard, Brain- mind. From neurons to consciousness and creativity, parte de una trilogía que consta, además, de dos obras precedentes: Mind-society: From brains to social sciences and professions y Natural philosophy: From Social brains to knowledge, reality, morality, and beauty. Aunque cada uno puede leerse independientemente, la trilogía constituye un tratado sobre mente y sociedad que aporta una visión global y unificada de la neurociencia, la filosofía de la cognición y las ciencias sociales. Avalado por su sólida formación y experiencia académica, Thagard presenta una teoría de la cognición y de la emoción, basada en el cerebro y aplicada al pensamiento y sus clases, la consciencia y la creatividad.

La ciencia cognitiva comenzó a rodar en los años cincuenta del siglo pasado con la propuesta de que las nuevas ideas sobre la computación podían sugerir que el pensamiento operaba a la manera de un mecanismo recursivo. Una idea que constituyó un gran paso adelante sobre analogías precedentes, que hablaban de mecanismos de relojería, cuerdas vibratorias y centralita de teléfonos. Nacieron enfoques inéditos en psicología. Pero en el dominio de la inteligencia artificial persistían problemas que se resistían, tales como de qué forma los símbolos puramente computacionales podrían tener relaciones significativas en el mundo.

En los años ochenta, surgió un movimiento alternativo, llamado conexionismo. Proponía que las ideas sobre redes neurales ofrecían una interpretación del funcionamiento de la mente más ajustada a la realidad. En las redes neurales, las representaciones no se parecían a los símbolos del lenguaje natural ni a los programas informáticos porque estaban distribuidas a través de muchas entidades del tipo de neuronas individuales que interaccionan con otras muchas. El procesamiento era en paralelo, lo que requería la excitación simultánea de muchas neuronas, nada que ver con la activación en serie, como las inferencias paso a paso que ocurre en las argumentaciones lingüísticas y en la mayoría de los programas informáticos. El conexionismo generó muchas ideas sobre los procesos psicológicos, como la aplicación del concepto, pero tuvo dificultades a la hora de explicar el razonamiento simbólico de alto nivel que forma también parte de la inteligencia.

En la explicación fisicalista del autor se recurre a mecanismos neuronales para dar cuenta de las operaciones mentales, a la creación cerebral de la mente. De ese modo, la psicología cognitiva bascula sobre la neurociencia que, a su vez, se apoya en la biología molecular. La excitación de las neuronas viene determinada por reacciones químicas internas. Para desarrollar su enfoque, sigue la denominada arquitectura del marcado semántico de Chris Eliasmith, neurocientífico de la Universidad de Waterloo, en Canadá, quien lanzó su propuesta a comienzos del segundo decenio de nuestro siglo en How to build a brain. El libro de Eliasmith aportó la primera síntesis plausible del movimiento simbólico y del movimiento conexionista en el concepto de cognición. Thagard muestra que los distintos aspectos de la mente, desde la percepción y otros procesos de niveles inferiores hasta los niveles superiores de cognición (lenguaje, raciocinio y demás) pueden interpretarse a través de un conjunto de principios unificados basados en mecanismos neurales. Para Eliasmith y Thagard, hay que empezar por identificar el problema de la neurosemántica, es decir, la forma en que adquieren significado las representaciones neurobiológicas.

Las cuestiones relativas a la representación y a su contenido han sido un tema recurrente de la filosofía occidental desde los tiempos de Aristóteles. Esas mismas preguntas se las plantean ahora los neurocientíficos, que han desarrollado nuevas técnicas y nuevos modelos teóricos para aproximarse al funcionamiento del cerebro, sede de la representación neurobiológica. En última instancia, ello nos remite al permanente debate entre reduccionistas y antirreduccionistas: ¿puede la función mental reducirse a una función neuronal? Pero no es un conflicto entre neurocientíficos y filósofos. Hay filósofos que opinan que la neurociencia es la única capaz de explicar con propiedad la función mental, así Patricia Churchland. Y hay neurocientíficos que sostienen que la neurociencia no será nunca capaz de explicar determinados aspectos de la función mental, como el premio Nobel John Carew Eccles. Una posición pretendidamente intermedia ocupa Eliasmith, al conceder a la neurociencia una importancia determinante de la función mental.

Las neuronas, por sí solas y en su individualidad, no pueden hacer mucho; en cambio, agrupadas en redes pueden alcanzar tipos de representación mental muy robustos, conceptos incluidos, imágenes y reglas. La red unificada de arquitectura de marcado semántico, ideada por Eliasmith, se distingue de otros proyectos de simulación del cerebro como el Proyecto Blue Brain, porque produce comportamientos complejos con pocas neuronas. Contiene unos dos millones y medio de neuronas virtuales, cifra muy inferior a los 86.000 millones de neuronas reales de un cerebro humano, si bien suficientes para reconocer series numéricas, realizar operaciones aritméticas elementales o solucionar problemas de razonamiento. Esa red unificada es una simulación de computador: remeda la fisiología de cada una de sus neuronas, desde las espigas hasta los neurotransmisores. Las células de computación se dividen en grupos, correspondientes a partes específicas del cerebro que procesan imágenes, controlan movimientos y almacenan recuerdos a corto plazo. Esas regiones están cableadas de una forma realista e incluso responden a estímulos que imitan la acción de los neurotransmisores. A medida que una red unificada observa una serie de números, va extrayendo rasgos visuales, de suerte que pueda así reconocer los dígitos. Puede luego realizar una serie de al menos ocho tareas diferentes, desde tan elementales como copiar una imagen hasta otras más complejas, similares a las presentadas en los tests de cociente intelectual (por ejemplo, descubrir el siguiente número de la serie). Al ter­minar, escribe la respuesta con un brazo físicamente modelado.

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