Entrevista con el psicólogo Stephen Fleming: Límites del autoconocimiento

Por Colaborador Invitado, el 12 mayo, 2023. Categoría(s): Neurociencia
Stephen Fleming | UCL

¡Conócete a ti mismo!, he ahí una antigua consigna griega que sigue vigente en el trabajo actual de los psicólogos. Los límites del autoconocimiento (Bauplan, 2023) de Stephen Fleming es un estudio sobre la metacognición que resulta imprescindible para aclarar algunos de los grandes desafíos de la neurociencia y de la filosofía de la mente. ¿Sabemos a ciencia cierta lo que sabemos (y desconocemos)? ¿Cómo afectan nuestros conocimientos a nuestras acciones? Sabemos que no tenemos todas las respuestas, pero también sabemos que podemos ofrecer una introducción a quienes se interesen por esas preguntas.

ANDRÉS LOMEÑA: ¿Tenemos mentes bayesianas sin siquiera saberlo? [¿Actualiza nuestro cerebro las probabilidades de que una hipótesis sea cierta?] De ser así, me parece un buen punto de partida para aprender sobre el autoconocimiento.

STEPHEN FLEMING: Percibir el mundo exterior requiere ir de los datos sensoriales empobrecidos (una imagen bidimensional en la retina) a la experiencia de mesas, sillas, gente y demás. Esto se conoce como resolver un “problema inverso”: tienes que ir desde el estímulo sensorial a lo que haya causado ese estímulo. Una manera potente de solucionar problemas inversos es aplicar la inferencia bayesiana, y hay evidencia en la neurociencia y la psicología de que algunos aspectos de la percepción muestran rasgos bayesianos. No sabemos cómo se pone en marcha la inferencia a nivel neuronal, o cómo este proceso maneja la incertidumbre con las diferentes fuentes de evidencia. En cualquier caso, lo que está claro es que si la percepción fuera bayesiana, nosotros como usuarios de cerebros bayesianos tenemos muy poco conocimiento del proceso: simplemente conseguimos los resultados a través de una inferencia (inconsciente).

 

A.L.: ¿Cuándo te dio por estudiar la metacognición? Es decir, ¿cuándo decidiste pensar sobre el propio pensamiento?

S.F.: Di algún rodeo para llegar a la investigación en metacognición. Terminé el instituto sin saber que quería hacer después. Me encantaba la música (sobre todo los aspectos técnicos, como la composición y la producción), pero no estaba seguro de que quisiera hacer una carrera en eso, así que me puse a viajar. En ese periodo leí mucho y di con libros de divulgación científica sobre la mente (Cómo funciona la mente de Steven Pinker o Exploring Consciousness de Rita Carter). Había disfrutado de las asignaturas de ciencia en la escuela, pero no sabía que existía una ciencia rigurosa y madura de la mente. Incluso en estos principios, me interesó mucho el problema de la conciencia.

Fui a Oxford a estudiar PPP (Psicología, fisiología y filosofía), donde un tutor maravilloso, el doctor Paul Azzopardi, dio un curso increíble sobre enfoques matemáticos de la experiencia consciente basados en la teoría de detección de señales. En aquel momento ese enfoque estaba entrando en contacto con las investigaciones psicológicas en metacognición, lo que permitía nuevos enfoques cuantitativos y psicofísicos al estudio de la conciencia reflexiva. En mi doctorado en el University College de Londres aprendí neuroimagen funcional con el profesor Ray Dolan y empecé a usar esas técnicas para estudiar las bases neuronales de la metacognición, que es lo que hace mi laboratorio en la actualidad.

 

A.L.: En el libro menciona a Sian Beilock y su investigación sobre jugadores de golf: se puede ser un gran jugador sin saber describir tus habilidades, una especie de amnesia inducida por el conocimiento experto. Me resulta muy interesante este sesgo cognitivo. ¿Es esta la principal distorsión de la metacognición?

S.F.: La amnesia inducida por la experiencia es algo fascinante. Sugiere que la metacognición hace falta cuando estamos aprendiendo una habilidad, pero cuando esa destreza se vuelve más automática, el autoconocimiento se vuelve superfluo o incluso perjudicial. Así que más que un sesgo, puede ser algo adaptativo. Por ejemplo, Beilock vio en esos experimentos que animar a los golfistas a hacer introspección sobre lo que estaban haciendo les trastornaba. Hay otros casos donde la metacognición se usa, pero de forma defectuosa. Por ejemplo, podemos caer en ilusiones metacognitivas donde nos sintamos seguros sobre nuestras creencias o acciones, incluso si las estamos ejecutando mal. Esas ilusiones metacognitivas son perniciosas y difíciles de detectar en nosotros. En estos casos, los compañeros y amigos son de mucha ayuda.

 

A.L.: ¿Mejorará la metacognición la escuela y el aprendizaje?

S.F.: Sí, creo que cultivarla será fundamental para que los niños en edad formativa tengan éxito en un mundo inundado de información. He estado pensando mucho recientemente en relación con el rápido crecimiento de aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa como ChatGPT. Los estudiantes pueden usar ahora herramientas de IA para conseguir acceso a un montón de información a medida, lo que podría complementar el aprendizaje tradicional en el aula. Sin embargo, esas herramientas pueden no ser fiables; hay una responsabilidad mayor en el estudiante para que se cuestione la veracidad de lo que le cuentan y para que desarrolle una conciencia metacognitiva fuerte sobre su propia base de conocimientos. El neurocientífico Stuart Firestein escribió un pequeño libro llamado Ignorancia donde sostiene que los mejores científicos son quienes emplean el tiempo en pensar sobre lo que todavía no sabemos. Esta habilidad será incluso más valiosa ahora que se prevé una oleada de conocimientos generados por Inteligencia Artificial.

 

A.L.: Este año imparto la asignatura de Psicología y una alumna mía quiere estudiar la carrera. ¿Qué le diría?

S.F.: ¡Adelante! Es un gran momento para ser un psicólogo experimental. Hay grandes preguntas que hacerse sobre los numerosos aspectos de cómo funciona la mente, y el desarrollo sostenido de las tecnologías de neuroimagen funcional ha conseguido que veamos cómo se producen esos cálculos en el cerebro humano. Este progreso suscita preguntas muy profundas sobre la naturaleza de la consciencia y el autoconocimiento que van a ser centrales para nuestras interacciones con los sistemas de inteligencia artificial en el siglo XXI.

Un modesto consejo sería aprender habilidades cuantitativas como álgebra lineal y programación, así como familiarizarse con la psicología tradicional. La psicología en su máxima expresión es una ciencia computacional y esas destrezas permiten una investigación vanguardista en este área.

 

Esta entrevista nos la envía Andrés Lomeña Cantos (@andresitores). Estudió periodismo y se especializó en teoría de la literatura y literatura comparada. Trabaja como profesor de filosofía en un instituto de educación secundaria e investiga sobre los mundos imaginarios de las novelas.

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Por Colaborador Invitado, publicado el 12 mayo, 2023
Categoría(s): Neurociencia