Científicos de la Universidad de Cornell han descubierto que la mente humana no trabaja como un ordenador, usando paquetes de información que circulan de una neurona a otra, como se pensaba hasta ahora, sino que es un continuo dinámico en el que no hay vacíos de ninguna especie que funciona como los organismos biológicos.
Según explica Michael Spivey, profesor de psicología y psicolingüística de dicha universidad, en un artículo publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, la investigación evaluó la forma de pensar de un grupo de estudiantes siguiendo los movimientos de una serie de ratones del ordenador con los que los estudiantes trabajaron. La Universidad de Cornell también ha explicado el descubrimiento en un comunicado.
El experimento consistía en que 42 alumnos escuchaban instrucciones para señalar imágenes de diferentes objetos en la pantalla de un ordenador. Cuando los alumnos oían una palabra como “peluca” y aparecían dos objetos cuyos nombres no sonaban igual, como una peluca y una chaqueta, la trayectoria del movimiento del ratón era recta y rápida hacia la palabra pronunciada.
Sin embargo, cuando los estudiantes oían una palabra y ante ellos aparecían dos objetos cuyos nombres eran parecidos, la elección adecuada era más lenta, y las trayectorias de sus ratones más curvas.
Posición intermedia
Cuando había ambigüedad, por tanto, los participantes en el estudio no sabían en principio qué imagen era la correcta y, durante algunas docenas de milisegundos, se encontraban en varios estados mentales a la vez. No movían el ratón hacia una de las posibilidades y luego rectificaban, sino que lo dejaban en una zona intermedia, en una especie de superposición de estados donde se confundían las dos opciones posibles: peluca y chaqueta.
La superposición de estados, en realidad, describe un fenómeno cuántico según el cual las particulas elementales no están diferenciadas individualmente entre sí, como las gotas de agua dispersas en una mesa, sino en una superposición de estados, como las gotas contenidas en un vaso de agua, con una probabilidad de materializarse (de convertirse en gota de agua) para cada uno de esos estados dependiendo de determinadas circunstancias.
En el experimento, el grado de curvatura de la trayectoria del ratón mostraba cómo los objetos que no eran los pronunciados competían en su interpretación con los correctos. La resolución final era por tanto aleatoria y gradual, en lugar de directa o definida, tal como sucede en los sistemas dinámicos.
Los sistemas dinámicos son fundamentales para la comprensión de la Teoría de Sistemas y para el análisis y control de procesos en general. Están relacionados con la llamada Teoría del Caos, en cuanto que se comportan de forma aleatoria y completamente impredecible. Esta teoría estudia los comportamientos aleatorios de los sistemas.
La mente como sistema dinámico
En el campo de las ciencias neuronales y cognitivas, siempre se han tratado los procesos mentales como traspasos de paquetes de información completos de una forma estrictamente dirigida de un módulo cognitivo al siguiente, o como una cadena de símbolos binarios singulares, como ocurre en un ordenador.
Sin embargo, un número creciente de estudios como éste parece apoyar la visión de sistema dinámico para definir la mente. En este modelo, la percepción y el conocimiento son descritos como una trayectoria continua a través de un espacio mental. Los patrones de activación neuronal fluyen hacia atrás y hacia delante generándose de manera no lineal, auto-organizada, como en un organismo biológico.
Un cambio no lineal es aquel que no se basa en una simple relación proporcional entre causa y efecto. Por lo tanto, cuando se usa para referirse a cambios, éstos suelen ser bruscos, inesperados y difíciles de prever: inesperados o caóticos.
La metáfora del ordenador, que describe el conocimiento como un estado concreto, por ejemplo de encendido o apagado o en valores de ceros y unos, y en un estado estático hasta que se pone en marcha, podría por lo tanto quedar obsoleta.
Modelo cuántico del conocimiento
La perspectiva de la ambigüedad intermedia entre una decisión y otra propone un modelo nuevo, que supone que el conocimiento funciona como cualquier organismo vivo, esto es, que los procesos sensoriales son continuos y complejos, y que se definen hacia un punto siguiendo ecuaciones similares a las de los sistemas dinámicos.
Lo que puede desprenderse de esta investigación es que el proceso de conocimiento se asemeja más a los principios de la informática cuántica que a los de la informática convencional. Esta informática se basa en el sistema de numeración binario o de base 2. Es un sistema posicional que utiliza sólo dos símbolos para representar un número. Las combinaciones de unos y ceros estructuran los programas y mensajes.
La informática cuántica, por el contrario, se basa en la superposición de estados, tal como explicamos en otro artículo de esta revista. Su unidad de información es el qubit, que representa la superposición de unos y ceros, una cualidad imposible en el universo clásico.
Al considerar que el pensamiento y la cognición, más que seleccionar entre dos estados posibles, mantienen una ambigüedad intermedia que se asemeja a la superposición de estados, la nueva teoría sobre los procesos mentales parece imitar más a la informática cuántica que a la informática clásica. En cierta forma, por tanto, sigue existiendo un paralelismo entre los procesos mentales y los informáticos.
Según explica Michael Spivey, profesor de psicología y psicolingüística de dicha universidad, en un artículo publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, la investigación evaluó la forma de pensar de un grupo de estudiantes siguiendo los movimientos de una serie de ratones del ordenador con los que los estudiantes trabajaron. La Universidad de Cornell también ha explicado el descubrimiento en un comunicado.
El experimento consistía en que 42 alumnos escuchaban instrucciones para señalar imágenes de diferentes objetos en la pantalla de un ordenador. Cuando los alumnos oían una palabra como “peluca” y aparecían dos objetos cuyos nombres no sonaban igual, como una peluca y una chaqueta, la trayectoria del movimiento del ratón era recta y rápida hacia la palabra pronunciada.
Sin embargo, cuando los estudiantes oían una palabra y ante ellos aparecían dos objetos cuyos nombres eran parecidos, la elección adecuada era más lenta, y las trayectorias de sus ratones más curvas.
Posición intermedia
Cuando había ambigüedad, por tanto, los participantes en el estudio no sabían en principio qué imagen era la correcta y, durante algunas docenas de milisegundos, se encontraban en varios estados mentales a la vez. No movían el ratón hacia una de las posibilidades y luego rectificaban, sino que lo dejaban en una zona intermedia, en una especie de superposición de estados donde se confundían las dos opciones posibles: peluca y chaqueta.
La superposición de estados, en realidad, describe un fenómeno cuántico según el cual las particulas elementales no están diferenciadas individualmente entre sí, como las gotas de agua dispersas en una mesa, sino en una superposición de estados, como las gotas contenidas en un vaso de agua, con una probabilidad de materializarse (de convertirse en gota de agua) para cada uno de esos estados dependiendo de determinadas circunstancias.
En el experimento, el grado de curvatura de la trayectoria del ratón mostraba cómo los objetos que no eran los pronunciados competían en su interpretación con los correctos. La resolución final era por tanto aleatoria y gradual, en lugar de directa o definida, tal como sucede en los sistemas dinámicos.
Los sistemas dinámicos son fundamentales para la comprensión de la Teoría de Sistemas y para el análisis y control de procesos en general. Están relacionados con la llamada Teoría del Caos, en cuanto que se comportan de forma aleatoria y completamente impredecible. Esta teoría estudia los comportamientos aleatorios de los sistemas.
La mente como sistema dinámico
En el campo de las ciencias neuronales y cognitivas, siempre se han tratado los procesos mentales como traspasos de paquetes de información completos de una forma estrictamente dirigida de un módulo cognitivo al siguiente, o como una cadena de símbolos binarios singulares, como ocurre en un ordenador.
Sin embargo, un número creciente de estudios como éste parece apoyar la visión de sistema dinámico para definir la mente. En este modelo, la percepción y el conocimiento son descritos como una trayectoria continua a través de un espacio mental. Los patrones de activación neuronal fluyen hacia atrás y hacia delante generándose de manera no lineal, auto-organizada, como en un organismo biológico.
Un cambio no lineal es aquel que no se basa en una simple relación proporcional entre causa y efecto. Por lo tanto, cuando se usa para referirse a cambios, éstos suelen ser bruscos, inesperados y difíciles de prever: inesperados o caóticos.
La metáfora del ordenador, que describe el conocimiento como un estado concreto, por ejemplo de encendido o apagado o en valores de ceros y unos, y en un estado estático hasta que se pone en marcha, podría por lo tanto quedar obsoleta.
Modelo cuántico del conocimiento
La perspectiva de la ambigüedad intermedia entre una decisión y otra propone un modelo nuevo, que supone que el conocimiento funciona como cualquier organismo vivo, esto es, que los procesos sensoriales son continuos y complejos, y que se definen hacia un punto siguiendo ecuaciones similares a las de los sistemas dinámicos.
Lo que puede desprenderse de esta investigación es que el proceso de conocimiento se asemeja más a los principios de la informática cuántica que a los de la informática convencional. Esta informática se basa en el sistema de numeración binario o de base 2. Es un sistema posicional que utiliza sólo dos símbolos para representar un número. Las combinaciones de unos y ceros estructuran los programas y mensajes.
La informática cuántica, por el contrario, se basa en la superposición de estados, tal como explicamos en otro artículo de esta revista. Su unidad de información es el qubit, que representa la superposición de unos y ceros, una cualidad imposible en el universo clásico.
Al considerar que el pensamiento y la cognición, más que seleccionar entre dos estados posibles, mantienen una ambigüedad intermedia que se asemeja a la superposición de estados, la nueva teoría sobre los procesos mentales parece imitar más a la informática cuántica que a la informática clásica. En cierta forma, por tanto, sigue existiendo un paralelismo entre los procesos mentales y los informáticos.