Mi laboratorio tiene un nuevo sitio web. La URL es
http://www.cog.brown.edu/research/causalitylab/index.html
La mayoría del diseño fue realizado por mis estudiantes de posgrado y estudiantes de licenciatura, pero como parte del rediseño, quería que todos mis estudiantes de posgrado escribieran un breve párrafo sobre su investigación. Uno de mis alumnos escribió lo siguiente:
"Juego juegos con niños en edad preescolar, y luego intento hacer programas de computadora que sean tan inteligentes como los de preescolar. Los niños generalmente ganan ".
Pensé que esto era interesante. Me recordó a una conversación que tuve cuando era un estudiante graduado 12 años antes. Estaba en mi quinto año de graduado, casi terminado, y estaba hablando con una nueva estudiante sobre en qué quería trabajar para su primer año de proyecto. Su respuesta fue que quería construir programas de computadora sobre el comportamiento de los niños (en realidad terminó haciendo algo bastante diferente).
También me recordó mi propia tesis de pregrado, escrita en 1991, en la que describí un programa informático (bastante defectuoso) que fue diseñado para predecir el comportamiento humano en una tarea de aprendizaje. Se basó en un modelo de cognición animal que se construyó hace diez años, que a su vez se basó en un conjunto de modelos diseñados a principios de los '70.
El objetivo de crear programas de computadora que modelen el comportamiento humano se extiende incluso antes de eso. En el Departamento de Psicología de mi Universidad, uno de nuestros distinguidos profesores ha estado trabajando en un modelo de sincronización (en animales no humanos) desde los años 50. Escuché que describió su investigación una vez (el año pasado): todavía está trabajando en el modelo.
Entonces, aquí estamos: más de 50 años de modelado. Una de las promesas de la "Revolución Cognitiva" fue el "Modelo Computacional de la Mente", la idea de que el cerebro podría actuar como una computadora, y pensar en esta metáfora podría ofrecernos una idea de cómo el cerebro produce el comportamiento y el pensamiento. En la escuela de postgrado, aprendí esto como "La mente es para el cerebro como el software es el hardware", un mantra que los estudiantes de pregrado en la clase introductoria de ciencia cognitiva I TAed se vieron obligados a recitar.
En el desarrollo cognitivo, varios tipos de modelos han surgido para explicar el comportamiento de los niños – IA simbólica, conexionismo, sistemas dinámicos, modelos causales, inferencia bayesiana (que ahora es furor) – y cada uno tiene sus ventajas y contribuciones. Pero, me pregunto si la promesa de construir estos modelos para los procesos de desarrollo es similar a la promesa de los jetpacks cuando era un niño: una buena idea, pero más cumplimiento de deseos que la ciencia real. Un "¿no sería genial si tuviéramos estas" idea, a diferencia de una empresa realista?
Sí, este es un hombre de paja (y sí, voy a derribarlo en unos pocos párrafos). Pero, he estado pensando recientemente, es importante pensar por qué este argumento es un hombre de paja.
Mi modelo computacional favorito proviene de la literatura de cognición animal. Es el modelo Rescorla-Wagner, publicado por primera vez en 1972. Básicamente, fue diseñado para explicar un fenómeno en el condicionamiento llamado bloqueo, que lo hizo muy bien. El modelo en sí es defectuoso, y ha habido numerosas (y me refiero a numerosas) variaciones y recreaciones de las ideas que presentan en ese documento original.
Esto es lo que me gusta del modelo. En primer lugar, hace algunas predicciones realmente contraintuitivas, que resultan ser ciertas. Rescorla y sus estudiantes pasaron a demostrar varios fenómenos que surgen simplemente al sentarse a calcular las posibles entradas al modelo. Pero más importante aún, también sugirió un conjunto de paradigmas que surgieron al tratar de romper el modelo. Casi inmediatamente después de su publicación, Wagner y sus estudiantes redactaron algunos documentos que demostraban que el modelo no explicaba todos los condicionamientos de los animales, y muchos de esos fenómenos surgieron nuevamente al pensar en las predicciones hechas por el modelo.
No es el modelo que me gusta (aunque es bastante elegante) – es que casi 40 años después de su publicación, los investigadores (incluido yo) todavía estamos pensando en lo que hace y no predice, y usando esas predicciones para diseñar nuevos experimentos que explicar el comportamiento humano (adulto y niño), así como el comportamiento animal.
Esto es ciertamente parte de la promesa de las revoluciones cognitivas: los modelos deben actuar como sistemas formales, permitiendo a los psicólogos del desarrollo (y a los psicólogos en general) otra forma de pensar sobre la relación entre teoría y datos. Un buen modelo no solo explica el comportamiento, sino que también hace predicciones sobre qué otros comportamientos debemos esperar observar.
Sospecho que la frase anterior que escribí está ampliamente aceptada dentro de la ciencia cognitiva, y ciertamente entre los modeladores computacionales. Pero, lo que me sorprende del campo en este momento es que muy pocas personas realmente se molestan en escribirlo (o incluso decirlo en voz alta). Peor aún, a menudo me sorprende cómo pocos periódicos realmente practican esto. Un desafío que enfrentan los científicos cognitivos en general, y los investigadores interesados en modelar el comportamiento de los niños es atenerse a este principio. De lo contrario, ¿no estamos simplemente pretendiendo construir jetpacks?
