Control adaptativo del pensamiento (Anderson)
Un modelo alternativo de la estructura y del funcionamiento de la memoria es el que desarrolló Anderson. Se orienta aún más decididamente que Norman hacia una concepción computacional del aprendizaje y recibió el nombre de ACT: "Adaptative Control of Thought".
Podemos iniciar su descripción estableciendo algunas semejanzas con el modelo de Norman. Así, a la "MCP" correspondería la "Memoria de trabajo" de Anderson (que es sin embargo un poco más amplia que la MCP); a la memoria semántica corresponde de algún modo la "memoria declarativa" y a la memoria episódica la "memoria procedural".
Figura PC-13. Sistema de procesamiento ACT (Anderson)
a. La memoria declarativa
El conocimiento declarativo consiste en información sobre cómo está organizado el mundo y lo que sucede en él. La "memoria declarativa", que conserva este conocimiento, es una memoria semántica compuesta de numerosos "nodos" -unidades cognitivas- formando una red, como ya lo señalaba Norman. Lo que puede ser interesante aquí, es la diferenciación que introduce Anderson y la forma en que visualiza la interacción con la memoria de trabajo:
"En su más reciente versión, Anderson distingue tres tipos de unidades cognitivas o nodos en la memoria declarativa, con propiedades diferenciadas: cadenas temporales, imágenes espaciales y proposiciones. El conocimiento declarativo es estable y normalmente inactivo. Sólo los nodos que se hallan activados en la memoria de trabajo tendrán influencia sobre el conocimiento procedural. Por ello, el concepto de activación es central en el ACT, como lo es en las teorías de la memoria semántica. La activación puede proceder bien de los estímulos externos o bien del propio sistema, como consecuencia de la ejecución de una acción. [...] Como la memoria de trabajo tiene una capacidad limitada, el número de nodos que pueden estar activos simultáneamente en ella también es limitada. Los nodos que accederán a la memoria de trabajo y podrán tener influencia sobre el procesamiento serán aquellos que tengan una mayor fuerza de activación. La activación de un nodo depende de la frecuencia con que se use y de su emparejamiento o correspondencia con la información contenida en la memoria de trabajo." (Pozo, p.121-122)
La memoria de trabajo no admitiría más de 10 nodos simultáneos: medida de capacidad que viene a completar la que corresponde a los datos provenientes de la percepción (los 7±2 chunks de Miller).
b. La memoria procedural
En cuanto a la memoria relacionada con las secuencias de acciones, la proposición de Anderson se aleja más de la de Norman, introduciendo el concepto de causalidad y relacionando activamente la acción con el contenido de la memoria semántica:
"La memoria procedural se basa en los sistemas de producción desarrollados por Newell y Simón. La idea básica de estos sistemas es que el conocimiento se almacena en forma de producciones o pares condición-acción. Las producciones adoptan la forma de un condicional «si...entonces». La primera parte de la producción es la condición mientras que la segunda refleja la acción que debe realizarse al satisfacerse la condición. [...] Cuando el conocimiento declarativo activo en la memoria de trabajo satisfaga o «se empareje» con la condición de una producción, se ejecutará inmediatamente la acción correspondiente. [...] Además, las producciones no suelen almacenarse aisladamente. Para que el conocimiento que contiene sea eficaz, deben encadenarse unas tras otras, de tal forma que la acción de una producción satisfaga la condición de la siguiente. De este modo, el conocimiento se convierte en procedimientos efectivos de acción. " (Pozo, pp.122-123)
Esto parece llevar a un cierto automatismo de las conductas. Pero también supondría la repetitividad de las situaciones y la ausencia de desafíos novedosos, lo cual es irreal. ¿Qué ocurre entonces cuando aparecen nuevas condiciones, diferentes de todo lo memorizado?
"En este caso podrán activarse aquellas producciones cuyas condiciones están parcialmente satisfechas. [...] Las producciones existentes en la memoria procedural, al igual que sucede con los nodos declarativos, compiten entre sí por ser activadas. Cuanto más frecuentemente se active una producción, mayor será su fuerza asociada. Las producciones más fuertes se activan más rápidamente, por lo que tienen más probabilidad de ser activadas de nuevo." (Pozo, p.125)
Esto implica el fenómeno del aprendizaje, producto a la vez de la repetición de situaciones externas y de procesos internos tendientes a optimizar el comportamiento de respuesta al desafío externo, apareciendo de este modo lo que se conoce como "destreza". Toda destreza es producto de un proceso que pasaría por tres fases: la interpretación declarativa, la compilación y el ajuste. En la fase declarativa, la información que recibe el sistema es codificada en la memoria declarativa bajo la forma de una red de nodos. Pero las limitaciones de la memoria de trabajo hacen que sea costoso volver siempre al conocimiento declarativo, razón por la cual se tiende a automatizar la relación entre condiciones y respuestas. Esa automatización se logra mediante la compilación o transformación del conocimiento declarativo en procedural. Las "producciones" así generadas se ajustan permanentemente como consecuencia de la práctica, lo cual constituye la tercera fase del proceso de aprendizaje. (Pozo, pp.125-127)
c. Crítica
La teoría del ACT pretende constituirse en una teoría general del aprendizaje pero cae bajo el peso de una importante crítica relativa al origen del aprendizaje, por cuanto se trata de una teoría claramente asociacionista, que recurre además a concepciones conductistas. Basa en efecto la formación de una "nueva" representación declarativa -en el estadio de interpretación - en la elaboración de una copia o réplica exacta del input, y la combinación de producciones se basa en la contigüidad temporal o «lógica» entre éstas. Además, el fortalecimiento de los nodos y de las producciones recurre a un mecanismo típicamente conductista, a la vez que los métodos inductivos de generalización y discriminación que considera son más parecidos a las teorías conductistas que a las basadas en la comprobación de hipótesis.
"Un repaso de los mecanismos del aprendizaje en el ACT revela una total incapacidad para explicar la aparición de conocimientos auténticamente nuevos. [...] Sólo si suponemos una serie de conocimientos iniciales en el ACT, los mecanismos inductivos tienen algún poder explicativo. ¿Pero de dónde procede el conocimiento inicial? Es difícil llegar desde la «tabula rasa» al nivel del experto en un dominio mediante inducciones no restringidas. De iniciarse ese viaje con tan escaso motor, conduciría a cualquier sitio menos a la pericia de un experto." (Pozo, p.134)
Actualmente Anderson habría aceptado que debe reformular su teoría para introducir componentes semánticos y mecanismos de control conscientes que podrían alejar su teoría de esas debilidades.
Modelos mentales (Holland)
Frente a la abstracción lógica de la teoría de los esquemas han surgido otros enfoques más pragmáticos y también más interdisciplinarios, aunque aún en la línea clásica del procesamiento de información. Quizás la más importante sea la teoría de los "modelos mentales" que se debe a Holland, un científico de la computación, y a sus colaboradores Holyoak, psicólogo cognitivo, Nisbett, psicólogo social, y Thagard, filósofo. Asumen muchos rasgos de la teorías antes expuestas, para desarrollar una amplia teoría tanto del aprendizaje como del procesamiento de información en general. Para ello intentan superar las críticas a las teorías de inspiración computacional asumiendo la insuficiencia de los enfoques exclusivamente sintácticos y la necesidad de especificar mejor las restricciones que aseguren la adecuación de las inferencias efectuadas por el sistema cognitivo (Pozo, p.149).
El origen de esta teoría puede encontrarse en los trabajos de Ludwig Wittgenstein (filósofo), de Kenneth Craik (psicólogo) y de David Marr (cognitivista). Wittgenstein ya había propuesto una teoría de la significación basada en la idea de que la gente aprende a realizar simulaciones mentales de los fenómenos. Ahí nace el concepto de modelo mental, como núcleo de una teoría centrada en la problemática de la representación del conocimiento.
"Un modelo mental es una representación de un estado de cosas (state of affairs) del mundo exterior. Se trata de una forma de representación de los conocimientos reconocida por numerosos investigadores en ciencias cognitivas por ser la manera natural por la cual la mente humana construye la realidad, concibe sus alternativas y verifica hipótesis cuando entra en un proceso de simulación mental. [...] El término de modelos mentales se utiliza para referir a conjuntos de conocimientos o a un saber que es homomorfo (o incluso isomorfo) con cierto sistema del mundo externo, dichos conocimientos pudiendo ser representados por un conjunto de proposiciones, un conjunto de imágenes o, incluso, un conjunto de neuronas." (Johnson-Laird, p.1 y 5)
Tres ideas claves se asocian a los modelos mentales:
"1. Los modelos mentales son muy complejos; tienen muchas veces una estructura modular o jerárquica, de tal manera que el operador humano puede considerar la estructura global del sistema y luego descomponerla en subsistemas separados. [...]
2. Los modelos son dinámicos: su estructura y sus propiedades evolúan con el tiempo. [...]
3. Los modelos explicitan las relaciones causales entre los diferentes componentes del sistema." (Johnson-Laird, p.4)
Los modelos mentales difieren de los esquemas en que mientras éstos últimos constituyen representaciones estables, los modelos se construyen con ocasión de cada interacción concreta, mientras lo que permanece en la memoria son las reglas relativas al tratamiento de la información y al comportamiento relacionado con lo percibido.
"Los modelos mentales desarrollados por Holland y cols. (1986) están formados por conjuntos de reglas relacionadas activadas simultáneamente. Esas reglas consisten en producciones o pares condición-acción similares a las empleadas por Anderson. Esas reglas son los ladrillos con los que se construyen los conocimientos del sistema. " (Pozo, p.149)
Existen diferentes tipos de reglas, agrupadas en dos grandes categorías (Pozo, pp.150-153):
1. Reglas empíricas, que representan el conocimiento sobre el mundo:
- reglas sincrónicas representan la información descriptiva típica de la memoria semántica; pueden ser
- reglas categóricas, que informan sobre relaciones jerárquicas entre categorías y son la base de los juicios de identificación de conceptos
- reglas asociativas, que relacionan conceptos no vinculados jerárquicamente sino por su coocurrencia
- reglas diacrónicas, que informan sobre los cambios que pueden esperarse en el entorno si se satisfacen sus condiciones; pueden ser
- reglas predictivas, cuando proporcionan una expectativa
- reglas efectivas, cuando causan una acción por parte del sistema
2. Reglas inferenciales, cuya misión es producir mejores reglas empíricas y permitir el aprendizaje; se basan en dos mecanismos: generalización y especialización.
Las reglas son activadas cuando aparece en la memoria de trabajo una información que satisface sus condiciones, como en el modelo ACT. Esta información puede proceder de un input perceptivo, de otras reglas o de los conocimientos almacenados por el propio sistema. Las acciones desencadenadas por las reglas pueden dirigirse tanto hacia el exterior como hacia el interior del sistema. En este último caso, se modificará el sistema de conocimientos y se producirá aprendizaje, mediante refinamiento de reglas existentes o generación de nuevas reglas. Pero cuando una información llega a la memoria de trabajo, diversas reglas pueden ser relacionadas con la misma. Un proceso selectivo deberá ocurrir para determinar cuales corresponde aplicar:
"En esa competición triunfarán aquellas reglas que «(a) proporcionen una descripción de la situación actual (emparejamiento), (b) tengan una historia de utilidad en el pasado para el sistema (fuerza), (c) produzcan la descripción más completa (especificidad) y (d) tengan la mayor compatibilidad con otra información activa en ese momento (apoyo)»" (Holland, 1986, p.49, citado por Pozo, p.151)
La teoría de los modelos mentales se aleja de las teorías según las cuales la comprensión consiste en recuperar la forma lógica de los enunciados y a utilizar postulados relativos al sentido o a aplicar reglas de producción que lleven a hacer inferencias acerca de los contenidos de los enunciados (como sugerido por Fodor). También se aleja de las teorías que utilizan redes semánticas como forma de representación (como las de Collins y Quillian).
En realidad, según Johnson-Laird,
"Cuando la gente comprende un discurso, contruyen un modelo esquemático de la situación descrita en el discurso. Tal representación se aleja de la estructura sintáctica de las oraciones, tanto en un lenguaje natural como mental." (Johnson-Laird, p.5)
El núcleo de la representación es un elemento "testimonial" (llamado "token") para cada entidad o individuo al cual se hace referencia, y no de representaciones de los sintagmas nominales.
"Las experiencias han mostrado que los sujetos [...] sólo recuerdan habitualmente el «espíritu» (gist) de la oración. Algunos teóricos supusieron que éste consistía en una representación de la significación (meaning) de las oraciones, pero esta posición era de hecho errónea. Cuando dos expresiones, cuyas significaciones difieren, se refieren a un mismo individuo, por ejemplo "The man with the Martini / The man santing by the window" los sujetos tienen tendencia a confundirlas. Según Graham (1987), este resultado pone en jaque las teorías como las redes semánticas, que proponen que las representaciones a largo plazo de un texto codifican el significado de las oraciones; los sujetos construyen un modelo de la situación descrita y no una representación del significado de las oraciones." (Johnson-Laird, p.8)
Las propiedades de las entidades referenciadas son representadas por propiedades de los tokens y las relaciones entre entidades son representadas por relaciones entre tokens. Así, en torno a los tokens el sujeto construye un modelo que depende no sólo de lo percibido en el momento sino en gran parte de sus conocimientos previos (Johnson-Laird, p.7). Este modelo no depende de ninguna representación lingüística, sino de "análogos mentales" de partes del mundo o de un universo ficticio, análogos que sí son necesarios para el procesamiento del lenguaje. Como lo veremos en el capítulo que dedicaremos al tema de la representación, los modelos mentales son un requisito para la formulación de "representaciones lingüísticas".
Sin embargo la comunicación lingüística es una fuente de desarrollo de los modelos mentales:
"Cada nueva oración (o proposición) agrega informaciones al modelo. Para aprehender la compatibilidad de las informaciones y del modelo, puede ser necesario hacer uso simultáneamente de conocimientos generales y de conocimientos específicos no explícitos en el texto." (Garnam & Oakhill, p.33)
Así, a medida que se percibe un discurso, se activan modelos memorizados y se complementan en forma incremental, cada nuevo paso definiendo el contexto interpretativo de la siguiente parte del discurso. Pero, además, el contexto externo mismo en el cual ocurre el discurso contiene informaciones que son igualmente procesadas y confluyen en la estructuración del modelo mental en vía de desarrollo.
Es una virtud complementaria de la teoría de los modelos mentales el estudiar detenidamente la relación entre la percepción del mundo y el uso del lenguaje, mostrando que los modelos constituyen el puente entre el lenguaje y el mundo, permitiendo al sujeto referirse al mundo mediante el lenguaje.
"A pesar de que el sistema de comprensión del lenguaje no puede realmente conectar expresiones en lenguaje natural con las realidades extra-lingüísticas a las cuales sustituyen, lo logra efectivamente mediante la construcción la más fiel posible de un duplicado del mundo en la mente del hablante. De esta manera, la teoría de los modelos mentales muestra cómo el lenguaje natural se relaciona con el mundo y porque, en los casos simples, las expresiones de las lenguas naturales hacen referencia a elementos del mundo y no a elementos de los modelos mentales." (Garnam & Oakhill, p.36)
Esta teoría, desde el punto de vista representacional, resulta muy potente y flexible. Parece efectivamente posible representar incluso muchos de los conocimientos científicos complejos mediante modelos mentales constituidos por sistemas de producción. Parece demostrar adecuadamente la imposibilidad de generar una teoría del aprendizaje de conceptos basada exclusivamente en criterios sintácticos (y al mismo tiempo la inadecuación del propósito de elaborar mecanismos computacionales únicamente sintácticos como base de una eventual inteligencia artificial).
Sin embargo, también adolece de limitaciones en relación al tema del aprendizaje y al tema de la significación, consecuencias de su enfoque típicamente asociacionista:
"Si las metas pragmáticas están definidas por las reglas actualmente activas en el sistema, habría que preguntar ¿quién activa las reglas? ¿para qué se activan? ¿y qué reglas tiene el sistema disponibles para ser activadas? [...] La actividad pragmática del sistema computacional se reduce a una mera respuesta automática a las demandas ambientales. Las reglas activadas son una respuesta a los estímulos presentados. Y la activación de una regla depende probabilísticamente de su historia anterior de éxitos y fracasos. El problema sigue siendo el origen de esa regla. [...] Un sistema de computación puede simular que tiene conocimiento pero no puede simular que lo adquiere, porque para adquirir conocimiento por procesos constructivos internos, no mediante inserción de reglas, es necesario tener realmente conocimiento [es decir manejar significados]." (Pozo, pp.157-158)