La posguerra en USA dió enormes frutos cuando las invenciones para la destrucción fueron transformadas por la sociedad civil. Así, las ciencias cognitivas surgieron de la hibridación de la psicología (dedicada a convencer a los soldados a combatir), las ciencias de la computación (cálculos misilísticos), la psiquiatría (transtornos postraumáticos), la lingüística (automatismos, semiosis), la teoría matemática de la información y otros campos afines.
Para el psicólogo George Miller el 11 de septiembre de 1956, durante el Segundo Simposio sobre Teoría de la Información en el MIT, nacieron las ciencias cognitivas. Ese día los informáticos Allen Newell y Herbert Simon, el lingüista Noam Chomsky, y el propio Miller presentaron trabajos que apuntaban desde sus campos hacia lo que se iba a llamar ciencia cognitiva, según la cual la mente puede ser representada mediante procesos lógicos capaces de retroalimentación. Veinte años después la cognitiva empezaba a tener sus instituciones, popes y tratados generales (Fundación Sloan, Neisser).
En la década del 90, John McCarthy y Marvin Minsky, del MIT desarrollaron lo que se llamaría Inteligencia Artificial.
El modelo tenía el problema de basarse en una metáfora de mente autónoma potente, pero diferentes investigaciones fueron considerando mas potable una versión de inteligencias débiles enlazadas lo que parece ser la versión mas consensuada. Desprendida de su origen conductista los nuevos componentes son hoy en día son la teoría de redes, las técnicas de visualización y las ómicas.
Desde su creación la ciencia cognitiva se ha ido desagregando en subcomponentes:
1- Cognición Distribuida
La teoría tradicional de la ciencia cognitiva postulaba un internalismo que no explicaba como se resolvían problemas en contextos cooperativos, entonces la cognición distribuida propone que la cognición y el conocimiento no se limitan a un individuo; sino que se distribuye a través de objetos, personas, objetos y herramientas en el entorno. Los procesos cognitivos se entienden mejor en general, como distribuidos a través de contextos socio-técnicos concretos.
2- Nicho cognitivo
La teoría de nicho cognitivo afirma que los humanos evolucionaron ocupando un modo de supervivencia mediante la manipulación del medio ambiente a través del razonamiento causal y la cooperación social. Además, las facultades psicológicas que evolucionaron para prosperar en el nicho cognitivo pueden ser cooptados a dominios abstractos por procesos de metafórización y la combinación productiva como los encontrados en el uso del lenguaje humano.
Para el canadiense Steven Pinker, psicólogo cognitivo de Harvard, uno de los argumentadores a favor del “nicho cognitivo” es que ofrece un marco conceptual evolucionista para justificar el origen de la mente humana y de sus componentes como un rasgo más de la selección natural.
3- Conexionismo
El conexionismo es un paradigma computacional alternativo al medelo clásico propuesto por Von Neumann que planteaba una manipulación controlada centralmente de símbolos mediante reglas. Una red conexionista es una organización particular de unidades de procesamiento rudimentarias funcionando en red lo que ofrece muchas ventajas como modelos en la ciencia cognitiva.
Los conexionistas utilizan redes neuronales recurrentes que evolucionan hacia patrones recurrentes (modelos bigdata donde algoritmos detectan las mejores hipótesis, como machine learning).
4- Neurociencia cognitiva
La Neurociencia, especialmente mediante la conectómica, es el intento de desarrollar modelos matemáticos que representen procesos cerebrales registrables por medio de las ondas magnéticas que generen. A diferencia de conexionismo apunta a correlacionarse biológicamente.
El gran problema de los modeos computacionales es la recreacion del clastrum, esa delgada capa de neuronas que destila conciencia y que sería un área clave para resolver la cuestión de la invariancia cognitiva.
Es que la mente codifica y manipula “objetos” y sus relaciones, pero no hay una teoría neuronal aceptada de cómo se hace esto. Reconocemos, por ejemplo, una mesa, independientemente de su ubicación y atributos. Cómo hacen las redes cerebrales para reconocer una mesa a pesar de las variaciones que ofrece sensorialmente es de lo mas importante que queda por develar