brevemente a Noam Chomsky y a Jerry Fodor, quienes postulan el innatismo como
única explicación ante los procesos de aprendizaje. Fodor, por ejemplo, considera que
la idea de una teoría de un aprendizaje de conceptos es inicialmente confusa y que
no se puede explicar la aparición de significados nuevos. Como el sistema es incapaz
de generar nuevos primitivos semánticos, todos los significados han de ser innatos,
a la espera de ser “fijados” o “descubiertos”. ¡Volvemos aquí a las ideas innatas de
Platón!
Los procesadores computacionales, entonces, no aprenden, sino que se limitan a
descubrir el conocimiento que siempre ha anidado, oculto en ellos. Según el
procesamiento de información, no construímos significados, simplemente lo
reconocemos y lo “activamos”.
Como ya ha sido mencionado anteriormente, el tema de la adquisición de conceptos
es extenso, así como lo es también el tema de la psicología cognitiva. Por motivos de
extensión no vamos a mencionar otros autores, que si bien son importantes, su
presentación excedería el objetivo del presente trabajo. Queda por destacar, sí, la
importancia de las investigaciones en el campo de la ciencia cognitiva, que día a día
aumentan en cantidad y calidad.
Para finalizar, mencionaremos reflexiones de Pozos con respecto a la diferencia del
programa conductista y el procesamiento de información en su versión computacional.
De acuerdo con Pozos (1997), la imposibilidad de proporcionar una teoría del
aprendizaje por parte del procesamiento de información, se origina en el propio núcleo
conceptual del programa, que, según el autor mencionado, a pesar de su apariencia
revolucionaria, continua con la tradición del conductismo. Aquí podríamos concordar,
ya que realmente, ambos programas son netamente mecanicistas. Pozos afirma que
el programa no es progresivo y que sus limitaciones son las que precisamente
aquejaban al conductismo.
En cuanto a limitaciones se refiera, es interesante mencionar lo que ha sido
denominada la “paradoja computacional”. Irónicamente, la aplicación rigurosa de los
métodos y modelos extraídos del ámbito computacional ha llevado a los científicos a
comprender en qué aspectos los seres humanos no se asemejan a las computadoras.
Esto no significa, por supuesto, que no haya procesos cognitivos semejantes a los de
las máquinas cibernéticas; pero significa que la concepción lógica y racional sobre la
cognición humana no describe en forma apropiada gran parte del pensamiento y la
conducta de los hombres.
La ciencia cognitiva puede seguir adelante, pero surge el interrogante de si debemos
buscar modelos más verídicos del pensamiento humano. Así, la ciencia cognitiva se
encuentra ante un desafío y se espera de ella que logre una articulación entre los
aspectos computacionales, los aspectos cognitivos del lenguaje y la percepción, los
antropológicos y los neurocientíficos, tarea vasta para los años por venir.
CONCLUSIÓN
En los últimos siglos dos temas importantes han aparecido recurrentemente en la
filosofía. El primero se refiere a la tensión entre racionalistas y empiristas. Los
racionalistas creen que la mente posee un poder de razonamiento y que impone ese
poder al mundo de la experiencia sensorial; los empiristas, por otro lado, creen que los
procesos mentales reflejan las impresiones sensoriales externas o se construyen
sobre las bases de éstas.
Tanto Platón como Descartes adhirieron al extremo racionalista de esta polaridad, en
tanto que muchos de los empiristas posteriores, Hume entre otros, reaccionaron frente
a ellos. En el siglo XX, el programa de investigación conductista – siguiendo la
nomenclatura de Lakatos- fue el resultado de este enfoque empirista y válido por
muchos años en el campo de la psicología tanto animal como humana. Este programa
adhirió a la concepción clásica de los conceptos, como abstracciones de atributos, con
límites definidos y claros. El aprendizaje se desarrollaba en bases asociacionistas y su
recorte de estudio fue la conducta observable, la mente un reflejo de la realidad que no
valía la pena estudiarse. Su núcleo fue, entonces, antimentalista.
A partir de la segunda mitad del siglo XX, se produce un cambio de programa de
investigación, dado que el nuevo presenta un núcleo diferente del anterior. Era
menester demostrar las insuficiencias del enfoque conductista y, en segundo lugar, el
advenimiento de la computadora daría el impulso final para esta nueva ciencia. Nos
referimos aquí al cognitivismo, cuyo núcleo es la mente. Los cognitivistas abrazan al
racionalismo. Las cuestiones planteadas por Descartes y sus contemporáneos, se han
convertido, unos siglos más tarde, en el objeto de psicólogos, lingüistas y
neurocientíficos. No sólo eso, las reflexiones cartesianas como posible autómata son
hoy centrales en toda la esfera de la inteligencia artificial.
Si bien dentro del cognitivismo, el procesamiento de información no puede dar total
cuenta de la formación de conceptos y el aprendizaje, se ha abierto un camino para
futuras investigaciones dentro de esta área. La concepción clásica de los conceptos se
ha visto reemplazada por teorías probabilísticas, donde el concepto ya no es
delimitado, sino que posee límites difusos y forma parte de una red en la cual,
podríamos decir, “interactúa”.
Así como el programa conductista fue reemplazado, a causa de sus limitaciones y
anomalías, por el nuevo programa cognitivista, debemos recordar que el conductismo
surge de los excesos y anomalías no resueltas del programa anterior. Cabe destacar,
entonces, que si bien el nuevo programa puede presentarse como progresivo, en
términos de Lakatos, es notable y evidente que nunca está dada la última palabra en
cuanto a conocimiento se refiere. Seguiremos, entonces, haciéndonos la pregunta que
no ha sido totalmente contestada:
¿Cómo llega una persona a conocer algo?
* * * *
BIBLIOGRAFÍA
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Conducta Humana Nro. 4, Editorial Fontanella, 1977.
Crystal, D., Linguistics, Penguin Books Ltd., 1973.
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Smith, N., Deirdre, W., Modern Linguistics. The Results of Chomsky’s Revolution,
Penguin Books Ltd., 1980.
Investigación desarrollada y enviada por Marisa Olga López
Profesora en idioma inglés y español como lenguas extranjeras, INSPLV
Licenciada en Tecnología Educativa, UTN
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