Sobre este tema hemos desarrollado artículos previos, sin embargo aquí les expreso la síntesis doctoral de Nieves Selva, para que puedas hacer una lectura integrada de las diferentes perspectivas de la inteligencia.

La línea de investigación cognitiva se origina en la teoría de la inteligencia artificial (Miller, 1956; Minsky, 1985; Newel, 1990; Chase y Simon, 1973) en cuanto estudia los fenómenos mentales a través de la metáfora computacional. Actualmente dentro de esta corriente se investigan conceptos como la metacognición o la diferencia entre el pensamiento novato y experto, entre otros.

Aunque la inquietud y el deseo de inventar máquinas inteligentes se encuentra ya desde la antigua Grecia, para que tal deseo se hiciera realidad se necesitaba comprender los procesos inteligentes de la mente humana y el desarrollo tecnológico adecuado que permitiera la creación de máquinas capaces de llevar a cabo tales procesos complejos.

Por tanto, no será hasta el año 1956, considerado el año de nacimiento de la revolución cognitiva, con la publicación del ensayo de George Miller titulado “The magic number seven, plus or minus two: some limits on our capacity for processing information” (El mágico número siete, más o menos dos: algunos límites en nuestra capacidad de procesamiento de la información) cuando se abre una nueva perspectiva sobre el conocimiento de la inteligencia (Miller, 1956).

Desde este enfoque cognitivo se abre la posibilidad de aprender sobre la inteligencia humana mediante la creación de máquinas “inteligentes”, es decir máquinas que cumplan muchas de las funciones mentales que anteriormente se atribuían exclusivamente a los seres humanos como memorizar, evocar, trabajar con sistemas simbólicos, elegir entre distintas alternativas, etc.

Así, el desarrollo de la inteligencia artificial ha permitido comprender mejor el funcionamiento de la inteligencia humana a través del conocimiento de los sistemas expertos como por ejemplo, cuáles son las estrategias eficaces en la resolución de problemas, cuánta información se puede retener en la memoria a corto plazo, etc.

Por otro lado, la inteligencia artificial ha sufrido muchas críticas. Los defensores de una visión más cartesiana de la inteligencia (Searle, 1980) sostienen que ninguna máquina puede llegar a ser inteligente, y los críticos más contemporáneos (Gardner, Kornhaber y Wake, 2000) aunque reconocen los avances dentro del campo de la computación y sus aportaciones en la comprensión del funcionamiento de la inteligencia humana, señalan las limitaciones de las máquinas en el desempeño de determinadas actividades complejas.

Como veremos en el siguiente apartado, las reconceptualizaciones recientes de la inteligencia intentan explicar algunos hallazgos de la psicometría y de las teorías del procesamiento de la información y al mismo tiempo se proponen enfrenta las debilidades de estos enfoques.
Así, teóricos contemporáneos de la inteligencia como Gardner, Sternberg y Ceci se basan en los enfoques y descubrimientos de la ciencia cognitiva para plantear sus propios sistemas de comprensión de la mente.
Analicemos sus teorías haciendo, en primer lugar una breve referencia a las teorías psicométricas y de laboratorio.

Tesis Doctoral de Nieves Gomis Selva. Universidad de Alicante. Republicada a efectos puramente académicos.

A continuación les comparto un trabajo del enfoque cognitivo aplicado al aprendizaje.

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