Ir al contenido principal

Entradas

La importancia de la ciencia.

Mucho se ha criticado las posiciones científicas que se tiene de los fenómenos de la realidad. Esto es especialmente notable en el trabajo realizado hacía temas, que en escencia, son tan abstractos que nunca los podremos observar de manera directa. Para poner un ejemplo, podemos hablar de la moral, o la mente. Si nos ponemos a pensar en las explicaciones que usualmente nos brinda la ciencia como un cuerpo de conocimiento, siempre se trata de explicaciones "reduccionistas". Es decir, que la complejidad de un tema, como lo podría ser nuestra percepción de la música, o el amor, son reducibles a una cierta organización de las neuronas y sus reacciones electro/químicas. Este tipo de "reduccionismo" puede llegar a causar el desprecio de algunas personas hacia el conocimiento que se tiene hacía algunos temas desde el punto de vista científico. O, en el peor de los casos, a causar el desprecio por la ciencia y su conocimiento por completo. Ninguna de las dos ofrece un...
Entradas recientes

Modelos computacionales en la Psicología

Con regularidad usamos métodos computacionales porque algo es experimentalmente inaccesible. Algunos fenómenos como el comportamiento, las respuestas fisiológicas y genéticas pueden ser alteradas pero, ¿Son los procesos cognitivos inaccesibles a ser manipulados directamente? El paciente HM, probablemente el paciente más estudiado en la historia de la psicología, obtuvo sus problemas como resultado de una operación que nunca volverá a ser repetida. La única forma de repetir la lesión del paciente HM es através de la modelización. Como los modelos computacionales no sacrifican participantes animales o consumen el tiempo de los humanos, son considerados más éticos además de accesibles Los modelos no deben ser biológicamente realistas para brindar sufientes pruebas. Los modelos son esencialmente, abstraciones. El modelo representa una prueba de existencia. Modelar típicamente involucra traducir nuestras ideas de palabras a formulas o programas computacionales. Los modelos computacion...

¿Qué son los sistemas complejos?

Un sistema complejo está compuesto de mucho elementos diferentes, antes que homogeneos, que interactúan de manera no linear. Sus características los hacen particularmente difíciles de entender. Están compuestos de múltiples niveles de organización que dependen de sus interacciones locales. Y las relaciones a través de sus niveles no son intuitivamente obvias. Los sistemas complejos usualmente son sistemas abiertos, capaces de intercambiar energía y materia con el mundo exterior y permanecer intactos a través del tiempo y retener un nivel de entropía constante mientras sus estructuras de reconstrucción y organización compensan su degradación continúa. Por último, los sistemas complejos también pueden poseer propiedades que no son completamente predecibles a partir del comportamiento de sus componentes individuales, a estos se le llaman propiedades emergentes. Pensar en fenómenos emergentes involucra el reconocimiento de que un sistema puede tener múltiples factores causales y que est...

¿Que és la teoría del caos y como puede relacionarse con la ciencia del cerebro?

Gracias a los trabajos del matemático Henry Poincare, a principios del siglo XX nacio la teoría del caos. Esta teoría puede considerarse una epistemología basada en la idea de que la realidad no es el lugar de orden, estabilidad y equilibrio, sino al contrario, es el campo de irregularidades, desorden y cambios espontáneos. A pesar de esta definición, el caos no debe entenderse como la ausencia de orden, sino como la prescencia de inmensas cantidades de información. Atractor Extraño La epistemología del caos encuentra su lugar en diferentes disciplinas: -La matemática -La física -La química -La ingeniería -La biología. Una nueva orientación está surgiendo en la Neurociencia contemporanea desde las teorías de la complejidad que introducen el concepto del caos. Tales conceptos han dado lugar al progreso en el entendimiento del funcionamiento del cerebro humano, archivando definitivamente la metafora de la era de los sistemas de información. Los conceptos que tienen m...

Codificación de Información en el Cerebro Humano

El cerebro humano contiene procesadores tanto digitales como analógicos. De la misma manera los actuales sistemas de información que existen son computadoras analógicas y digitales. Ambos sistemas tienen ventajas y desventajas. Desventajas: Sistema Digital: -Es lenta -Requiere conversión analógica a digital (la realidad raramente es digital). Sistema Analógico: -No es confiable desde el punto de vista de la memoria de datos. -Tiende a deteriorarse. Ventajas: Sistema Digital: -Duradera, no se deteriora con el tiempo. Sistema Analógico: -Es rápida, procesa enormes cantidades de información en un momento. -Usa dispositivos relativamente simples y económicos. Los sistemas digitales son combinaciones de dispositivos que manipulan cantidades físicas o de información que estén representadas en valores discretos (1,2,3,...0,..120). Pueden saltar su valor abruptamente en un intervalo de tiempo. Los sistemas analógicos manipulan cantidades continuas, varían sobre un intervalo ...