P S I C O L O G Í A La mente no es como un ordenador, revela un estudio de la Universidad de Cornell

Momento en el que Bowner desconecta los "centros racionales" de Hal 9000, la supercomputadora a bordo de la nave Discovery.
(Imagen: 2001: Una Odisea Espacial)

En una de las escenas más memorables de 2001: Una Odisea Espacial Hal 9000, el cerebro de la nave espacial Discovery, le pregunta a su creador si tendrá la capacidad de soñar. Más adelante, cuando Bowner debe desconectar los centros racionales de la computadora para salvar su propia vida, Hal evoluciona hacia un estado preadolescente entonando una angustiante canción infantil.

¿Podrán las computadoras pensar como los hombres? ¿Los procesos en el cerebro humano son parecidos a los procesos algorítmicos? Un estudio publicado hoy por científicos de la Universidad de Cornell aporta evidencias para contestar de forma negativa esta pregunta. Según los resultados del trabajo, la teoría de que la mente funciona como una computadora, en una serie de etapas diferenciadas, está llegando al final de su vida útil.

El psicolingüista de Cornell, Michael Spivey le pide a Florencia Reali que escuche una palabra y luego haga click sobre su imagen. Estudiando la curvatura de la trayectoria del mouse pudo analizar el proceso de comprensión del lenguaje.
(Imagen: Copyright © Cornell University -permitida la publicación sólo para informar sobre este estudio)

La mente, dice Michael Spivey, psicolingüista y profesor asociado de psicología de Cornell, debería pensarse a la manera del funcionamiento de los organismos biológicos: como una serie dinámica y continua que tiene gran cantidad de zonas grises.

Aunque por décadas los estudios cognitivos modelaron los procesos mentales como la transferencia de paquetes discretos de información, igual que una computadora digital, ahora es posible enfocar el tema desde perspectivas de los sistemas dinámicos. En estos modelos la percepción y la cognición se decriben matemáticamente como una trayectoria continua a través de un espacio mental de muchas dimensiones; los patrones de activación neural avanzan y retroceden para producir propiedades emergentes no-lineales y auto-organizadas igual que en un organismo biológico, explica para el comunicado de prensa de la Universidad de Cornell el autor del reciente artículo.