Cuando alguien te diga, «descuida, yo me acuerdo», desconfía. La ciencia ha demostrado que el cerebro humano es bastante desastroso recordando información de uso cotidiano. Veamos por qué.
El trabajo del conocimiento conlleva, como parte esencial del mismo, diversos tipos de procesamiento humano de la información. Algunos ejemplos de estos tipos de procesamiento serían reunir información, interpretarla, clasificarla, resolver problemas o tomar decisiones. Estos procesos mentales son bien conocidos a día de hoy, ya que llevan siendo estudiados por la ciencia cognitiva desde 1950. Uno de los primeros modelos empleados para explicar estos procesos fue la teoría simbólica.
El conocimiento es una representación interna del entorno exterior. Por su parte, la tarea principal del conocimiento es resolver problemas, es decir, responder a preguntas acerca del entorno y diseñar planes orientados a conseguir resultados en dicho entorno. La forma en que esto ocurre es manipulando los elementos que representan el entorno – los símbolos – según una serie de reglas, las cuales permiten encontrar la combinación que mejor resuelve el problema. A este modelo de funcionamiento de la mente se le llama «paradigma simbólico» y, para este modelo, el razonamiento y la planificación son la esencia del conocimiento.
El paradigma simbólico se implementó en Inteligencia Artificial (IA), con la intención de simular procesos cognitivos humanos en máquinas. Sin embargo, la aplicación de este modelo produjo resultados muy inferiores a los esperados, sobre todo en lo referente a reproducir comportamientos humanos. Este fracaso se debió en gran parte a que, al contrario de la lógica de razonamiento de los programas de IA, las reacciones de las personas suelen estar basadas en la intuición, la cual tiene sus raíces en las experiencias subjetivas asociadas a cada situación.
Gracias a la intuición, las personas son mucho más flexibles a la hora de gestionar circunstancias complejas e imprevistas.
El enfoque simbólico del conocimiento – basado en teorías abstractas de lógica y computación – ha recibido duras críticas durante las últimas dos décadas y a día de hoy ha sido reemplazado por nuevas teorías cognitivas, inspiradas en el funcionamiento holístico de la mente humana, el cual integra los aspectos biológicos, neurológicos, psicológicos y sociales de la mente.
Una de las principales críticas a las teorías simbólicas es que, si se intenta representar con símbolos todos los aspectos relevantes del mundo real, la representación resulta demasiado compleja como para poder ser explorada por un ordenador y, con mayor motivo, por el cerebro humano. De hecho, a día de hoy sabemos que, con mínimas variaciones, el cerebro es incapaz de mantener simultáneamente más de siete elementos en su memoria operativa.
Sin embargo, una descripción suficientemente detallada de cualquier situación del mundo real va a incluir cientos de símbolos – palabras, conceptos y características – combinados de millones de formas distintas, haciendo virtualmente imposible manipularlos todos a fin de explorar sistemáticamente todas sus combinaciones potencialmente relevantes.
En lugar de este trabajo titánico, lo que el cerebro hace en realidad es «apoyarse» en la memoria a largo plazo – la cual es capaz de almacenar millones de hechos – para reconocer rápidamente patrones en la información entrante. En el momento en que alguno de esos patrones es reconocido, funciona como un estímulo que desencadena las respuestas o acciones apropiadas. A diferencia de un programa de ordenador, la estructura de red neuronal del cerebro es muy buena identificando patrones y asociando los patrones identificados con las acciones adecuadas, lo que le «ahorra» tener que analizar millones de combinaciones irrelevantes. Esta estructura de red neuronal también es muy buena almacenando patrones y sus asociaciones en la memoria a largo plazo.
Por el contrario, esta estructura de red neuronal del cerebro es muy mala a la hora de mantener varios patrones activos de forma simultánea y es aún peor si intenta mantenerlos a la vez que razona. Esto es debido a que los patrones de activación neuronal interfieren unos con otros y a que la activación decae rápidamente por efecto de la dispersión y la fatiga neuronal.
Por último, mientras que la memoria a largo plazo es muy efectiva en el reconocimiento de patrones, es bastante mala a la hora de recordarlos, es decir, a la memoria le cuesta «revivir» patrones de memoria sin que se reproduzcan las circunstancias en las que los identificó. Dicho de otro modo, la memoria a largo plazo es buena identificando patrones en el momento que aparecen pero es mala acordándose de ellos más tarde. Un buen ejemplo de esto es cuando te encuentras con alguien que sabes que conoces pero no recuerdas cómo se llama. En este sentido, la memoria humana es mucho menos fiable que la memoria de un ordenador a la hora de recuperar un hecho fuera del contexto en que se produjo dicho hecho.
La conclusión a la que nos llevan estos estudios sobre el conocimiento simbólico es que la mente es enormemente ineficaz como gestor de recordatorios que tengan que ver con los aspectos operativos de nuestra vida. En sucesivos posts iremos descubriendo otros modelos y teorías que irán ofreciendo nuevas alternativas.
Entradas relacionadas:
- #cienciaGTD: Los fundamentos científicos de GTD
- GTD: Redefiniendo el Trabajo en la Era del Conocimiento
- GTD: El Gran Cambio es Vaciar tu Mente
Puzzle Bobble
Karate Blazers
Puzzle De Bloques
Magical Cat Adventure