Teoría computacional de la mente

En filosofía de la mente, la teoría computacional de la mente (CTM), también conocida como computacionalismo, es una familia de puntos de vista que sostienen que la mente humana es un sistema de procesamiento de información y que la cognición y la conciencia juntas son una forma de computación. Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) fueron los primeros en sugerir que la actividad neuronal es computacional. Argumentaron que los cálculos neuronales explican la cognición. La teoría fue propuesta en su forma moderna por Hilary Putnam en 1967 y desarrollada por su estudiante de doctorado, filósofo y científico cognitivo Jerry Fodor en las décadas de 1960, 1970 y 1980. Fue vigorosamente cuestionado en la filosofía analítica en la década de 1990 debido al trabajo del propio Putnam, John Searle y otros.

La teoría computacional de la mente sostiene que la mente es un sistema computacional que se realiza (es decir, se implementa físicamente) mediante la actividad neuronal en el cerebro. La teoría se puede elaborar de muchas maneras y varía en gran medida según cómo se entienda el término computación. La computación se entiende comúnmente en términos de máquinas de Turing que manipulan símbolos de acuerdo con una regla, en combinación con el estado interno de la máquina. El aspecto crítico de dicho modelo computacional es que podemos abstraernos de detalles físicos particulares de la máquina que implementa el cálculo. Por ejemplo, el cálculo apropiado podría implementarse mediante chips de silicio o redes neuronales biológicas, siempre que exista una serie de resultados basados en manipulaciones de entradas y estados internos, realizados de acuerdo con una regla. Por lo tanto, CTM sostiene que la mente no es simplemente análoga a un programa de computadora, sino que es literalmente un sistema computacional.

A menudo se dice que las teorías computacionales de la mente requieren representación mental porque la 'entrada' en un cálculo viene en forma de símbolos o representaciones de otros objetos. Una computadora no puede calcular un objeto real, sino que debe interpretar y representar el objeto de alguna forma y luego calcular la representación. La teoría computacional de la mente está relacionada con la teoría representacional de la mente en el sentido de que ambas requieren que los estados mentales sean representaciones. Sin embargo, la teoría representacional de la mente cambia el enfoque hacia los símbolos que se manipulan. Este enfoque explica mejor la sistematicidad y la productividad. En las opiniones originales de Fodor, la teoría computacional de la mente también está relacionada con el lenguaje del pensamiento. El lenguaje de la teoría del pensamiento permite a la mente procesar representaciones más complejas con la ayuda de la semántica. (Ver más abajo en semántica de estados mentales).

Trabajos recientes han sugerido que hagamos una distinción entre la mente y la cognición. Partiendo de la tradición de McCulloch y Pitts, la teoría computacional de la cognición (CTC) afirma que los cálculos neuronales explican la cognición. La teoría computacional de la mente afirma que no sólo la cognición, sino también la conciencia fenoménica o qualia, son computacionales. Es decir, CTM implica CTC. Si bien la conciencia fenoménica podría cumplir alguna otra función funcional, la teoría computacional de la cognición deja abierta la posibilidad de que algunos aspectos de la mente puedan ser no computacionales. CTC, por lo tanto, proporciona un marco explicativo importante para comprender las redes neuronales, evitando al mismo tiempo contraargumentos que se centran en la conciencia fenoménica.

"Metáfora informática"

La teoría computacional de la mente no es lo mismo que la metáfora de la computadora, comparando la mente con una computadora digital moderna. La teoría computacional simplemente utiliza algunos de los mismos principios que se encuentran en la computación digital. Mientras que la metáfora de la computadora establece una analogía entre la mente como software y el cerebro como hardware, la CTM es la afirmación de que la mente es un sistema computacional. Más específicamente, afirma que una simulación computacional de una mente es suficiente para la presencia real de una mente, y que una mente realmente puede simularse computacionalmente.

'Sistema computacional' no significa una computadora electrónica moderna. Más bien, un sistema computacional es un manipulador de símbolos que sigue funciones paso a paso para calcular la entrada y generar la salida. Alan Turing describe este tipo de computadora en su concepto de máquina de Turing.

Primeros proponentes

Uno de los primeros defensores de la teoría computacional de la mente fue Thomas Hobbes, quien dijo: "Por razonamiento entiendo la computación". Y calcular es juntar la suma de muchas cosas sumadas al mismo tiempo, o saber el resto cuando una cosa se ha quitado de otra. Razonar, por tanto, es lo mismo que sumar o restar." Dado que Hobbes vivió antes de la identificación contemporánea de la computación con la instanciación de procedimientos efectivos, no se puede interpretar que apoye explícitamente la teoría computacional de la mente, en el sentido contemporáneo.

Crítica

Se ha propuesto una variedad de argumentos contra las concepciones fisicalistas utilizadas en las teorías computacionales de la mente.

Una de las primeras críticas, aunque indirectas, a la teoría computacional de la mente proviene del filósofo John Searle. En su experimento mental conocido como la habitación china, Searle intenta refutar las afirmaciones de que se puede decir que los agentes con inteligencia artificial tienen intencionalidad y comprensión y que estos sistemas, porque se puede decir que son mentes en sí mismas, son suficientes para el estudio de la mente humana. Searle nos pide que imaginemos que hay un hombre en una habitación sin forma de comunicarse con nadie ni con nada fuera de la habitación excepto por un trozo de papel con símbolos escritos que se pasa por debajo de la puerta. Con el papel, el hombre debe utilizar una serie de libros de reglas proporcionados para devolver papel que contenga diferentes símbolos. Sin que el hombre en la sala lo sepa, estos símbolos son de un idioma chino, y este proceso genera una conversación que un hablante de chino fuera de la sala realmente puede entender. Searle sostiene que el hombre en la sala no entiende la conversación china. Esto es esencialmente lo que nos presenta la teoría computacional de la mente: un modelo en el que la mente simplemente decodifica símbolos y genera más símbolos. Searle sostiene que esto no es una comprensión o intencionalidad real. Esto fue escrito originalmente como un repudio a la idea de que las computadoras funcionan como mentes.

Searle ha planteado además preguntas sobre qué constituye exactamente un cálculo:

la pared detrás de mi espalda ahora está implementando el programa WordStar, porque hay un patrón de movimientos de molécula que es isomorfo con la estructura formal de WordStar. Pero si el muro está implementando WordStar, si es un muro suficientemente grande está implementando cualquier programa, incluyendo cualquier programa implementado en el cerebro.

Objeciones como la de Searle podrían denominarse objeciones de insuficiencia. Afirman que las teorías computacionales de la mente fracasan porque la computación es insuficiente para explicar alguna capacidad de la mente. Los argumentos de los qualia, como el argumento del conocimiento de Frank Jackson, pueden entenderse como objeciones a las teorías computacionales de la mente, aunque apuntan a concepciones fisicalistas de la mente en general, y no a las teorías computacionales específicamente.

También hay objeciones que se adaptan directamente a las teorías computacionales de la mente.

El propio Jerry Fodor sostiene que la mente aún está muy lejos de haber sido explicada por la teoría computacional de la mente. La razón principal de esta deficiencia es que la mayor parte de la cognición es abductiva y global, por lo que es sensible a todas las creencias subyacentes posiblemente relevantes para (des)confirmar una creencia. Esto crea, entre otros problemas, el problema del marco de la teoría computacional, porque la relevancia de una creencia no es una de sus propiedades sintácticas locales, sino que depende del contexto.

El propio Putnam (ver en particular Representación y Realidad y la primera parte de Renewing Philosophy) se convirtió en un destacado crítico del computacionalismo por una variedad de razones, incluidas algunas relacionadas con Los argumentos de la sala china de Searle, cuestiones sobre las relaciones de referencia entre las palabras del mundo y reflexiones sobre el problema mente-cuerpo. Con respecto al funcionalismo en particular, Putnam ha afirmado en líneas similares a los argumentos de Searle, pero más generales, que la cuestión de si la mente humana puede implementar estados computacionales no es relevante para la cuestión de la naturaleza de la mente, porque "todo sistema abierto ordinario realiza cada autómata finito abstracto". Los computacionalistas han respondido con el objetivo de desarrollar criterios que describan qué cuenta exactamente como una implementación.

Roger Penrose ha propuesto la idea de que la mente humana no utiliza un procedimiento de cálculo sólido y conocido para comprender y descubrir complejidades matemáticas. Esto significaría que una computadora normal completa de Turing no sería capaz de determinar ciertas verdades matemáticas que la mente humana puede determinar.

Pancomputacionalismo

CTM plantea una pregunta que sigue siendo tema de debate: ¿qué se necesita para que un sistema físico (como una mente o una computadora artificial) realice cálculos? Una explicación muy sencilla se basa en un mapeo simple entre cálculos matemáticos abstractos y sistemas físicos: un sistema realiza el cálculo C si y sólo si hay un mapeo entre una secuencia de estados individualizados por C y una secuencia de estados individualizados por una descripción física de el sistema.

Putnam (1988) y Searle (1992) sostienen que esta explicación de mapeo simple (SMA) trivializa la importancia empírica de las descripciones computacionales. Como dijo Putnam, "todo es un autómata probabilístico bajo alguna descripción". Incluso las rocas, las paredes y los cubos de agua, contrariamente a lo que parece, son sistemas informáticos. Gualtiero Piccinini identifica diferentes versiones del pancomputacionalismo.

En respuesta a las críticas por la trivialización y para restringir la SMA, los filósofos de la mente han ofrecido diferentes explicaciones de los sistemas computacionales. Estos típicamente incluyen explicación causal, explicación semántica, explicación sintáctica y explicación mecanicista. En lugar de una restricción semántica, la explicación sintáctica impone una restricción sintáctica. La explicación mecanicista fue presentada por primera vez por Gualtiero Piccinini en 2007.

Teóricas notables

• Daniel Dennett propuso el modelo de múltiples borradores, en el que la conciencia parece lineal, pero en realidad es borrosa y minuciosa, distribuida en el espacio y el tiempo en el cerebro. La conciencia es la computación, no hay un paso adicional en el que ustedes se vuelven conscientes de la computación.
• Jerry Fodor argumenta que los estados mentales, como creencias y deseos, son relaciones entre individuos y representaciones mentales. Sostiene que estas representaciones sólo pueden ser explicadas correctamente en términos de un lenguaje de pensamiento (LOT) en la mente. Además, este lenguaje del pensamiento mismo es codificado en el cerebro, no sólo una útil herramienta explicativa. Fodor se adhiere a una especie de funcionalismo, manteniendo que el pensamiento y otros procesos mentales consisten principalmente en computaciones que operan en la sintaxis de las representaciones que componen el lenguaje del pensamiento. En trabajos posteriores (Conceptos y The Elm and the Expert), Fodor ha refinado e incluso cuestionado algunas de sus opiniones computacionalistas originales, y adoptó LOT2, una versión altamente modificada de LOT.
• David Marr propuso que los procesos cognitivos tienen tres niveles de descripción: nivel computacional, que describe ese problema computacional resuelto por el proceso cognitivo; el nivel algoritmo, que presenta el algoritmo utilizado para calcular el problema postulado a nivel computacional; y nivel de ejecución, que describe la implementación física del algoritmo postulado a nivel algoritmo en el cerebro.
• Ulric Neisser acuñó el término psicología cognitiva en su libro con ese título publicado en 1967. Neisser caracteriza a las personas como sistemas dinámicos de procesamiento de información cuyas operaciones mentales pueden describirse en términos computacionales.
• Steven Pinker describió el instinto del lenguaje como una capacidad evolucionada e integrada para aprender el idioma (si no escribe). Su libro de 1997 Cómo funciona la mente buscó popularizar la teoría computacional de la mente para grandes audiencias.
• Hilary Putnam propuso el funcionalismo para describir la conciencia, afirmando que es la computación que equipara a la conciencia, independientemente de si la computación está operando en un cerebro o en un ordenador.

Teorías alternativas

• Sistemas de adaptación
• Associationism
• Connectionismo
• Enactivismo
• Marco de prevención de la memoria
• Teoría de control perceptual
• Cognición local