Antes que todo: ¡¡¡¡VOLVIMOS!!!!

No podemos dar más detalles por el momento; solo podemos decir que este es el proyecto de nuestras vidas, así que seguiremos adelante.

Nuestro primer artículo de regreso ha sido escrito por Hugo Segura sobre el texto de Ciencias Cognitivas de la década:  “Whatever Next? Predictive Brains, Situated Agents, and the Future of Cognitive Science” (Clark, 2012).

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¿Y qué viene después?

Cerebros predictivos, agentes situados, y el futuro de la Ciencia Cognitiva

Hacía tiempo que no aportaba por estos lados, pero el artículo que voy a tratar de resumir (más que un artículo es casi un pequeño libro: 86 páginas) vale la pena. Está escrito por un grande en Ciencia Cognitiva (CC): Andy Clark.

Comienza el artículo planteando que el cerebro tiene por función el modelamiento de las causas que producen efectos, por lo que genera modelos de los eventos que analiza usando esquemas probabilísticos que facilitan la predicción. En pocas palabras, trata de corregir futuros errores prediciendo cómo va a comportarse el ambiente para reducir la probabilidad de equivocarse.

Un ejemplo que se me ocurre puede ser ilustrativo, es un juego de ping-pong, donde las aferencias sensoriales permiten a los jugadores expertos (no como yo, que no le pego ni al quinto bote) anticipar los movimientos del oponente, y de la pelota cuando se le da efecto, pudiendo pegarle de tal forma de contrarrestar el efecto. Clark ilustra esta “codificación predictiva” con ejemplos demostrados a nivel retiniano y del sistema visual con las células ganglionares, y cómo se resuelve la “rivalidad binocular”.

Todo este juego de cascadas top-down y bottom-up entre las aferencias sensoriales y las eferencias motoras se han enmarcado en el esquema llamado de “minimización de la energía libre”, que es una versión termodinámicamente válida de lo que podría ser la “ley del mínimo esfuerzo”, aunque la elaboración que Clark hace de este marco es evidentemente muchísimo más compleja.

Tomemos un párrafo para ilustrar:

“La entropía, en este contexto, es el promedio a largo plazo de la sorpresa, y reduciendo las cantidades de energía libre teórico-informacional, mejorando el modelo del mundo, reduciendo la sorpresa (o impredictibilidad), podremos hacer mejores predicciones, resistiendo los aumentos entrópicos”.

El modelo de procesamiento predictivo jerárquico permite una aproximación renovada a los anteriores puntos de vista sobre la percepción, cognición y en general a la arquitectura cognitiva. Las predicciones de alto nivel permiten el silenciar las unidades de error, es decir, los procesos top-down favorecen un proceso más “afilado”, permitiendo que las aferencias que predicen mejor el comportamiento del mundo prevalezcan sobre aquellas con mayor carga de incertidumbre.

El cerebro representa la información de manera probabilística, codificando y calculando funciones de densidad, o aproximaciones a las funciones de densidad probabilística. En términos más cercanos, cuando se está frente a enunciados erróneos o ambiguos (hablando sobre el lenguaje), la corrección que se hace, o la interpretación es sobre la base de los significados o sentidos que más probablemente haya tenido el mensaje.

Lo mismo ocurre para las ilusiones ópticas, por ejemplo. Todo esto ocurre por un delicado equilibrio entre los procesos bottom-up, donde la interpretación se realiza sobre las características perceptuales del estímulo, y los top-down, en los que el conocimiento previo del mundo permite dar sentido a los estímulos que están siendo percibidos.

Claramente, éste es un pálido reflejo (y eso siendo generosos) del texto de Clark.

La cantidad de datos que avalan este modelo, sus proyecciones y limitaciones, y cómo esto puede dar cuenta de un modelo unificado de la conciencia y la cognición humana, sobrepasan con creces el afán divulgatorio de estas líneas. Quedan invitados, pues a leer a Clark en este link.

Ejemplo de procesamiento bottom-up y top-down Aunque la segunda letra es la misma en ambas Palabras, se interpreta de distinta manera, como “H” y como “A”

Ejemplo de procesamiento bottom-up y top-down Aunque la segunda letra es la misma en ambas palabras, se interpreta de distinta manera, como “H” y como “A”