Este documento presenta información sobre diferentes perspectivas en psicología cognitiva como el enfoque computacional, el enfoque conexionista, factores que contribuyen al desarrollo del pensamiento, funcionalismo, representación, tipos de representación, estructuras de conocimiento, y la perspectiva computacional y conexionista. También cubre conceptos de neurociencia cognitiva como métodos de neuroimagen y problemas que la neurociencia intenta aclarar sobre la percepción de la realidad y la libertad.

1. PSICOLOGÍA Y TÉCNICAS DE
INTERVENCIÓN COGNITIVAS
PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN Y NEUROCIENCIA
3.1. ENFOQUE COMPUTACIONAL.
3.2. ENFOQUE CONEXIONISTA.
PRÁCTICA 3: VIDEO DISCUSIÓN: “EL CEREBRO CREA
LA REALIDAD”.

2. FACTORES DISTALES CONTRIBUYENTES AL DESARROLLO PI
Informática
Computación
(Turing, Von Neumann)
• Máquinas programables que seguían pasos predeterminados y tomaban
decisiones.
• Implicación: enfatizar la planeación como elemento rector del
comportamiento.
Cibernética
(Wiener)
• Servomecanismos que mantienen el rumbo ajustándose a variaciones
externas, calculando diferencias entre el estado actual y el objetivo (FB).
• Sistema cerrado que prescinde de variables externas (causalidad
circular).
Información
(Shannon)
• Bit como unidad de información requerida para seleccionar un mensaje
entre dos alternativas posibles.
• Reducción de alternativas para una elección.

3. FACTORES INMEDIATOS CONTRIBUYENTES AL DESARROLLO PI
• Capacidad innata para aprender y asimilar
estructuras comunicativas y lingüísticas.
• Programa determinado genéticamente (LAD).
Gramática
Universal
(Chomsky)
• Decisiones y soluciones a partir de la
interacción con un amplio conjunto de
tareas.
• Aprender y adaptarse a un contexto
problemático, mediante la generación de
programas.
Sistema
procesual de
información
compleja
(Newell y Simon)

4. FACTORES INMEDIATOS CONTRIBUYENTES AL DESARROLLO PI
• Memoria a corto plazo limitada
informacionalmente, entre 5 y 9.
• Limitaciones biológicas de nuestro SN.
El mágico
número
7 ± 2
(Miller)
• Categorización y aprendizaje en términos de
representación y procesamiento
(codificación y manipulación).
• El S selecciona información, genera
proposiciones, simplifica, decide, construye
y verifica hipótesis.
Estudio del
pensamiento
(Bruner)

5. FUNCIONALISMO
• Mente: sistema complejo dotado de múltiples
estados mentales internos interrelacionados
entre sí, formando entre ellos un todo
sistematizado que causa la conducta. CEREBRO: HARDWARE
MENTE: SOFTWARE
1
• Es externos (inputs)
dan lugar a Rs
(outputs) mediante
cierto tipo de procesos.
• .
2
• Las disposiciones
resultan de estados
mentales, no de
eventos externos.
Una cosa es saber de qué está
hecha una cosa (partes y
materiales), y otra saber qué
función realiza en el conjunto
del sistema. Son explicaciones
complementarias.
H. Putnam
J. Fodor

6. REPRESENTACIÓN
Qué es
• Información de conocimiento procesada, almacenada
y dispuesta para ser utilizada en un sistema mental.
• Diversos niveles de abstracción y organización
adaptados a la dificultad de cada tarea.
Niveles
• Unidades pequeñas y elementales ligadas a la entrada
perceptiva (Ej. codificación para reconocer letras).
• Totalidades con alto nivel de elaboración (esquemas,
conceptos, estrategias).

7. TIPOS DE REPRESENTACION
Proposicional /
imaginativo:
“lenguaje de la
mente”
• Representaciones abstractas de conceptos y RR entre conceptos hechas
de códigos lingüísticos (ej.: memoria semántica). Se procesan en serie.
• Formatos perceptuales dinámicos, aptos para el procesamiento concreto
con referentes sensibles. Se procesan en paralelo.
Declarativa /
procedimental
Saber qué
y cómo)
• Almacena descripciones del mundo. Palabras o imágenes accesibles a la
conciencia. Reglas de cómo proceder en cada ocasión, generalizables.
• Almacena secuencias para actuar en el mundo. Inaccesible a la
conciencia, poco generalizable y representable verbalmente. Refuerzo
progresivo de cadenas asociativas a partir de ensayos repetitivos.
Implícita /
Explícita
• Procesamiento automático. Facilita patrones de R RRs semántica o
físicamente (priming). Consume cantidad mínima de recursos.
• Consciente. Requiere control de proceso e inversión regular de recursos.
Rendimiento mejorable con práctica, inteligencia, motivación y
educación.

8. ESTRUCTURAS DE CONOCIMIENTO
• Estructuras representacionales complejas para clasificar
y comprender parcelas de la realidad con cierta similitud.
• Por grados de familiaridad o rasgos que se correlacionan,
o por niveles de extensión supraordinada, inordinada o
subordinada.
Conceptos
• Entidad estructurada de datos para comprender objetos,
eventos y episodios del mundo, organiza la acción. Puede
ser de eventos (“cómo hacer” algo de diferentes
maneras); de escenas (lugares o secuencias de
imágenes); y de historias (RRs entre hechos por
coordinación, temporalidad y causalidad).
Esquemas

9. PERSPECTIVA COMPUTACIONAL
Cognición:
similar a las
operaciones
que hace el
ordenador.
Fuente de
hipótesis,
conceptos y
teorías
Transforma la información del entorno en
símbolos inteligibles para el sistema
(representaciones = bits), usando
estructuras (órganos de los sentidos =
dispositivos periféricos).
Ejecuta operaciones sobre la información
interpretada mediante estructuras
especializadas (ej.: memoria de trabajo =
procesador central) para procesarla,
recuperarla, almacenarla, codificarla).
Emite Rs en función de esas
operaciones, mediante dispositivos
especiales (sistemas orgánicos =
dispositivos periféricos).

10. PERSPECTIVA COMPUTACIONAL
Modelos
Duro: Se puede utilizar el lenguaje de programación para representar una
teoría y elaborar simulaciones explícitas precisas de la conducta
describiendo las operaciones, procesos y componentes cognitivos.
Blando: Describe el procesamiento de manera más genérica, usando
conceptos como esquema, estrategia y metacognición. Menor precisión.
REDUCCIONISMO
Cualquier comportamiento es susceptible de reducirse a un pequeño
conjunto de procesos básicos que operan secuencialmente o en paralelo.
Gran precisión descriptiva y explicativa .

11. PERSPECTIVA COMPUTACIONAL
• Arquitectura de la cognición: El objetivo de la investigación es
encontrar procesos específicos. Una vez ubicados se trata de
determinar formas posibles de combinación y organización para
´proponer teorías o modelos sobre el comportamiento complejo.

12. PERSPECTIVA COMPUTACIONAL (LIMITACIONES)
El N° de unidades de información a las que se puede
atender o que pueden ser procesadas simultáneamente es
limitado.
Los procesos de comparación, codificación, recuperación,
etc., requieren tiempo para ejecutarse, y habitualmente
solo lo hacen de manera secuencial, lo que impone
demandas de sobrecarga del sistema y fracaso en la tarea.
Al revés de las personas, la computadora no está implicada
en ninguna situación y, como no tiene necesidades, ni
aspiraciones, ni propósitos, trata siempre todos los hechos
como si fueran igualmente pertinentes, por lo cual no puede
hacer las discriminaciones ni las evaluaciones que son la
sustancia misma de la vida humana.

13. PERSPECTIVA COMPUTACIONAL
(Mecanismos del desarrollo)
• En los parámetros del sistema (aumento en el
almacén de memoria a corto plazo y en la
velocidad de procesamiento).
Cambios
estructurales
• Eficiencia con que el S puede usar los
recursos de que dispone, con estrategias
cada vez más sofisticadas (solución de
problemas) y minimizando las deficiencias.
Cambios
funcionales

14. PERSPECTIVA COMPUTACIONAL (Metacognición)
Actividad para conocer (saber
qué), gestionar y regular (saber
cómo) la propia cognición.
Planificación:
diseño
anticipado de
operaciones
acerca del
problema y
cómo superar
dificultades.
Supervisión y
control: ponen
en marcha
actividades y
verifican su
aplicación
según el plan.
Evaluación: si
lo producido se
ajusta a lo
esperado.
Conocimiento sobre los propios atributos (fortalezas y debilidades),
los aspectos de la tarea que influyen y las estrategias más
aplicables y efectivas.

15. PERSPECTIVA CONEXIONISTA
• Primeros antecedentes en las teorías
del aprendizaje de Thorndike y de
Tolman.
• Thorndike: las unidades funcionales
de la conducta en un momento dado
eran vínculos o ligaduras entre los
Es y las Rs. La naturaleza de estos
vínculos debía ser interpretada en
función de la teoría de la neurona.
• Fundamentos recientes: Teoría de la
organización de la conducta del
neurofisiólogo Donald Hebb.

16. PERSPECTIVA CONEXIONISTA
• de los ordenadores al sistema nervioso vivo
como primera fuente de información sobre las
estructuras y funciones del conocimiento
humano.
Cambio de
énfasis
• de las continuas evoluciones en la tecnología
informática para refinar los modelos que simulan
el aprendizaje humano.
Uso creativo
• de que los procesos informáticos no pueden
afrontar adecuadamente la complejidad de los
«procesos simbólicos» que operan
constantemente en toda la experiencia humana.
Reconocimiento

17. PERSPECTIVA CONEXIONISTA
(Grupo PDP: Procesamiento Distribuido en Paralelo)
• Rumelhart, MacClelland y cols.: la información que recibe la
mente no es decodificada por ésta en una sucesión serial
(propuesta de la metáfora computacional) sino que se recibe y
computa simultáneamente por distintas entradas del sistema.
• Proponen sistemas PDP: red interconectada de unidades que
pueden hacer numerosos cómputos simultáneamente por
constar, no sólo de unidades de entrada y salida, sino también
de unidades ocultas, situadas entre ellas.

18. PERSPECTIVA CONEXIONISTA
(Grupo PDP: Procesamiento Distribuido en Paralelo)
• Este gran número de unidades interconectadas, se supone,
actúa de manera similar a las neuronas del cerebro entre ellas
y, al igual que aquéllas, se activarán al recibir información y se
enviarán señales, inhibitorias o excitatorias. Cada unidad
calcula su estado actual a partir de los de las unidades vecinas.
• Los sistemas PDP son modelos microcognitivos abstractos del
cerebro. Conciben las conexiones como axones y dendritas, y
los nódulos como cuerpos celulares que suman valores de
inputs y deciden luego la cantidad de señal que mandan a las
conexiones siguientes y a los nódulos en línea.

19. Las unidades de cada red se definen por estados de activación y
por umbrales de salida; esto y la forma en que se conectan entre
ellas en una cadena unidireccional determina un patrón de
activación o conectividad con valor inhibitorio o excitatorio
(fuerza de conexión).
Una vez establecido un patrón cuantitativo de
conexión se facilita la generación de otro asociado
al primero, en otro grupo de unidades que procesan
otro E proveniente del mismo objeto.
PERSPECTIVA CONEXIONISTA
No implican
procesos de
transformaciones
simbólicas
No responden a
una sintaxis
PDP

20. NEUROCIENCIA
• Neurociencia (Neuroanatomía, Neurofisiología, Biología del
Desarrollo, Biología Celular y Molecular y Psicología Cognitiva) cuyo
objeto de investigación es el SN, con particular interés en cómo la
actividad del cerebro se relaciona con la conducta y el aprendizaje.
• Se sustenta en conocimientos empíricos obtenidos desde la biología
del SN, de sus estructuras y funciones que permiten generar bases
explicativas para muchos procesos complejos.
• Kandel: aporta explicaciones de la conducta en términos de
actividades del encéfalo, cómo actúan millones de células nerviosas
individuales para producir la conducta y cómo, a su vez, estas células
están influidas por el medio, incluyendo la conducta de otros
individuos.

21. NEUROCIENCIA
N
E
U
R
O
C
I
E
N
C
I
A
Neuroanatomía
Neurofisiología
Biología del
Desarrollo
Biología
Celular/Molecular
Psicología
cognitiva
Objeto: SN, con particular
interés en cómo la actividad
del cerebro se relaciona con
la conducta y el aprendizaje.
Kandel: aporta
explicaciones en cuanto
actividades del encéfalo,
cómo actúan millones de
células nerviosas
individuales para producir la
conducta y cómo están
influidas por el medio físico
y social.

22. NEUROCIENCIA COGNITIVA
• La neurociencia permite conocer regiones cerebrales
que funcionan en el desarrollo de una actividad cognitiva
gracias a los avances en neuroimagen.
• Tomografía de emisión de positrones.
• Resonancia magnética.
• Electroencefalograma.
• Magnetoencefalograma.

23. ¿QUÉ GENERA LAS NEUROIMÁGENES?

24. TOMOGRAFÍA DE EMISIÓN
DE POSITRONES. FLUJO
SANGUÍNEO INDICADOR DE
ACTIVIDAD SN
MÉTODOS AUXILIADOS
POR APARATOS
Resonancia magnética funcional. Agua
oxigenada enviada a regiones cerebrales,
detecta cambios  asociados
Al aumento en flujo sanguíneo.

25. MÉTODOS AUXILIADOS
POR APARATOS
Electroencefalograma.
Ritmos de sueño /vigilia,
y Rsasociadas con
ciertos Es.
Magnetoencefalograma.
Actividad sináptica a
través de la irradiación
del campo .

26. ESTIMULACIÓN 
TRANSCRANEAL.
DÉBILES A ZONAS
IMPLICADAS EN
ALTERACIONES S
TEMPORALES, PARA
MAPEAR ÁREAS
SENSIBLES.
MÉTODOS AUXILIADOS
POR APARATOS

27. UN S PERCIBE QUE LA MANO DE
GOMA ES SU MANO REAL.
¿QUÉ PROBLEMAS DICE
ACLARAR LA NEUROCIENCIA?
“Ilusión de
la realidad”
¿EL CEREBRO
NOS ENGAÑA?

28. ¿QUÉ PROBLEMAS DICE ACLARAR
LA NEUROCIENCIA?
“Fantasma
de la
libertad”
S informa del
momento en que
decide mover
la muñeca.
El cerebro se activa 350 /
400 ms antes que el S
sea consciente de su
deseo de actuar.

29. ¿QUÉ PROBLEMAS DICE ACLARAR
LA NEUROCIENCIA?
Se activan si un S actúa
y observa esa misma
acción hecha por otro.
“Base de la empatía y la
imitación, de la ética y
del comportamiento
místico”.
“Las neuronas
espejo”

30. ESTIMULACIÓN NEUROCOGNITIVA
• Actividades para mejorar el
rendimiento cognitivo general o sus
procesos y componentes (atención,
memoria, lenguaje, funciones
ejecutivas, cálculo, etc.), en Ss sanos
o pacientes con algún tipo de lesión
en el SNC.
• En ciertos contextos se usa el
término rehabilitación, que va más
allá e implica reducir el impacto de
las condiciones discapacitantes y
restablecer los pacientes al mejor
funcionamiento posible físico,
psicológico y social.
“Brain-fitness”
“Gimnasia cerebral”.

31. BIBLIOGRAFÍA
• Balbi, J. (2004). La mente narrativa: Hacia una concepción
posracionalista de la identidad personal. Buenos aires: paidós.
• Best, J.B. (2003). Psicología cognoscitiva. Madrid: Paraninfo.
• Fodor, J.A. (1986). La modularidad de la mente. Ediciones
Morata.
• Houdé, O. et al. (2003). Diccionario de ciencias cognitivas.
Buenos Aires: Amorrortú.
• Kandel, E. (2001). Principios de neurociencia. McGraw-Hill
Interamericana.
• Rumelhart, D. (1991). Introducción al procesamiento
distribuido en paralelo. Madrid: Alianza.