Una de las discusiones filosóficas relacionadas con el conocimiento y que, por sus implicaciones, también ha atraído la atención de la ciencia, es si existen diferencias entre el conocimiento conceptual y el conocimiento práctico.

Durante milenios, ha existido un debate sobre la distinción, similitudes y preeminencia entre estas formas de conocimiento. Por ejemplo, ¿qué diferencia hay entre aprender datos que incrementan nuestra comprensión del mundo y alcanzar la destreza necesaria para conducir un automóvil?

La respuesta tiene cuando menos tres consecuencias importantes: En primer lugar, es una pieza importante dentro del proyecto general para estructurar lo que sabemos sobre el conocimiento, pero también es necesaria para comprender cómo funciona la transmisión del conocimiento y el aprendizaje, así como para entender cuáles son las posibilidades y los límites de nuestra inteligencia… y de la inteligencia artificial.

Hace milenios, los antiguos filósofos griegos tenían dos términos distintos para sendas formas de conocer: epistêmê y technê.

En términos generales, el primero se ha traducido propiamente como “conocimiento”, o conocimiento conceptual, mientras que el segundo se interpreta como “habilidad”, o pericia.

Con el tiempo, esa diferencia se trasladó de lleno a la epistemología, como una distinción entre el conocimiento proposicional (“saber que”) y el práctico (“saber cómo”).

Pero una de las incógnitas para catalogar ambas formas de conocimiento ha sido descubrir si éstas tienen una separación real; es decir, si son verdaderamente independientes.

En 1949, en El concepto de lo mental, el filósofo británico Gilbert Ryle abordó el asunto, y propuso que existe un alto grado de independencia entre ambos tipos de conocimiento.

Desde entonces, la mayoría de los filósofos considera que se trata de dos tipos distintos de conocimiento; principalmente porque, en circunstancias normales, saber cómo hacer algo no se limita a conocer los datos correctos sobre el procedimiento para hacerlo ni es necesario, para realizarlo, repasar esos datos de manera explícita.

Karl Thienemann, Der Jarhrmarkt (1843)

En el ámbito de la ciencia, los casos de algunos pacientes, como el famoso Henry Molaison, también han ofrecido evidencias convincentes de que el conocimiento declarativo (saber que) es distinto al conocimiento procedimental (saber cómo).

El también conocido como “paciente H.M.” fue un joven que, a finales de la década de 1950, tuvo que someterse a la extirpación quirúrgica de un porcentaje importante de su cerebro, con la esperanza de controlar sus convulsiones epilépticas.

Como consecuencia, Molaison desarrolló amnesia grave; no podía recordar que había almorzado, minutos después de haberlo hecho y, sin embargo, sí podía aprender y recordar habilidades motoras, como la de dibujar una figura a partir de su reflejo en un espejo, o crear un mapa detallado de la casa que había dejado cinco años atrás.

Los investigadores se percataron de que, tanto H.M., como otros pacientes con amnesia, mejoraban sus habilidades motoras con el tiempo, aunque no recordaban haber realizado esas tareas antes.

Esta distinción sugirió que el cerebro adquiere conocimiento a partir de dos formas de aprendizaje y de memoria: explícita e implícita.

Por ejemplo, el científico cognitivo Charles Wallis ha señalado que quienes saben cómo hacer algo –como andar en bicicleta– generalmente realizan esa acción sin recordar conscientemente que saben hacerlo, ni distinguir los pasos que realizan para llevarla a cabo…

Además, es probable que, cuando les preguntamos cómo es que lo hacen, no sean capaces de articular la información precisa, ni de señalar toda la complejidad de su habilidad, ofreciendo explicaciones posiblemente falsas, o que carecen de justificación.

Curiosamente, eso es lo que ocurre cuando el aprendizaje es implícito.

A diferencia del aprendizaje implícito, que es el conocimiento que obtenemos de manera inconsciente, y que generalmente tiene que ver con nuestro cuerpo, como andar en bicicleta, jugar tenis, o bailar profesionalmente, el aprendizaje explícito es aquel del que sí tenemos conciencia.

En otras palabras, mientras memorizamos un largo fragmento de un libro, o aprendemos los pasos de una complicada partida de ajedrez, solemos pensar en lo que estamos aprendiendo, y posteriormente podemos articular lo que hemos aprendido.

Estas formas de aprendizaje fueron detectadas claramente en el cerebro, cuando un equipo científico del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) identificó las huellas neuronales, o los patrones de ondas cerebrales, que identifican el aprendizaje explícito y el implícito.

Los patrones de ondas cerebrales son señales eléctricas producidas por la activación de las neuronas que, al combinarse, oscilan en diferentes frecuencias y pueden ayudar a identificar cambios en las estrategias de aprendizaje en el cerebro.

A través de esos patrones, Earl Miller y Roman Loonis, del Departamento de Ciencias Cognitivas del MIT, buscan pistas que sirvan para ayudar a las personas que tienen problemas de aprendizaje y memoria, ya sea por medio de estímulos en el cerebro humano, o del mejoramiento de las técnicas de enseñanza o de capacitación.

Cuando estos investigadores estudiaron, en el laboratorio, el comportamiento de un grupo de animales que aprendían diferentes tareas, encontraron señales de que, dependiendo de la tarea, el cerebro recurría a determinado tipo de aprendizaje, y que cada forma de aprendizaje presentaba distintos patrones de ondas cerebrales.

Por ejemplo, cuando su aprendizaje era explícito, generalmente acompañado de una forma de “autoevaluación” de sus errores, primero aumentaban las ondas llamadas “alfa-2-beta” (de entre 10 y 30 Hertz), que se reducían al avanzar el aprendizaje.

Los científicos interpretaron ese aumento como un posible reflejo de que el cerebro, previamente al aprendizaje, construye un modelo de la tarea a aprender. Cuando el animal ha aprendido la tarea, su patrón alfa-beta se reduce, porque el modelo mental ya se construyó.

Por el contrario, durante un aprendizaje implícito, aumentaba otro patrón de ondas, que en opinión de los investigadores podría reflejar un “recableado” neuronal, asociado con la habilidad motora durante el aprendizaje.

Estas distintas huellas neuronales pueden guiar a los científicos en su estudio de las bases neurobiológicas de las que parte nuestro aprendizaje de habilidades motoras, o de tareas cognitivas complejas.

Igualmente, los diferentes mecanismos que participan en el aprendizaje explícito y en el implícito pueden ser útiles lo mismo para mejorar la enseñanza/aprendizaje, que para detectar trastornos como el mal de Alzheimer en una etapa más temprana.

No obstante… el estudio también indicó a sus autores que ambos sistemas de aprendizaje en buena medida se superponen, pues comparten gran parte de las mismas redes neuronales.

Esto significa que, cuando menos en lo que concierne al dominio de algunas actividades, posiblemente sean necesarios ambos tipos de aprendizaje… Por ejemplo, cuando aprendemos a interpretar una canción nueva en la guitarra.

Esta paradoja se suma a otras que complican la total distinción entre el conocimiento proposicional y el práctico. Otro caso interesante tiene que ver con el paradigmático ejemplo de montar en bicicleta…

De acuerdo con el sociólogo de la ciencia Harry Collins, mientras que los humanos efectivamente no aprendemos a andar en bicicleta a partir de un conocimiento conceptual, o proposicional –por ejemplo, las instrucciones codificadas en una fórmula—, un robot sí podría hacerlo…

De hecho, esa es precisamente la forma como la inteligencia artificial “aprende” incluso a realizar movimientos que los seres vivos efectuamos de manera automática, como caminar o saltar.

En términos de la inteligencia artificial, ¿esto significaría la unificación de ambas formas de aprendizaje y conocimiento? O bien, ¿será necesario tener cierto grado de conciencia para adquirir un conocimiento que sea verdaderamente proposicional?

Verónica Guerrero Mothelet (paradigmaXXI@yahoo.com)

Fuente:

Brain waves reflect different types of learning (MIT News)

 

Información adicional:

Tacit knowledge: you don’t know how much you know (New Scientist)

Harry M. Collins, Artificial Experts: Social Knowledge and Intelligent Machines. MIT Press, 1990.

Fantl, Jeremy, «Knowledge How», The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Fall 2017 Edition), Edward N. Zalta (ed.)

 

Crédito imagen:

Bryan Jones, Brainwaves De: prometheus.med.utah.edu/~bwjones/2017/01/brain-waves/, bajo licencia de Creative Commons 2.0