Variedad neurocognitiva en entornos neurotípicos: la fuente del "déficit" en el autismo - M. Legault , Jean-N. Bourdon , P. Poirier
Revista de ciencias del comportamiento y del cerebro, 2019, 9, 246-272
http://www.scirp.org/journal/jbbs ISSN En línea: 2160-5874ISSN Impreso: 2160-5866DOI: 10.4236/jbbs.2019.96019
30 de junio de 2019246 Journal of Behavioral and Brain Science
Variedad neurocognitiva en entornos neurotípicos: la fuente del "déficit" en el autismo
Mylène Legault 1,2,3, Jean-Nicolas Bourdon 1,2 , Pierre Poirier 1,2*
1 Departamento de Filosofía, Université du Québec à Montréal, Montreal, Canadá
2 Institut des Sciences Cognitives, Université du Québec à Montréal, Montreal, Canadá
3 Institut de Rechercheset Études Féministes, Université du Québec à Montréal, Montreal, Canadá
1. Introducción
Hay una transición en curso en la ciencia cognitiva de modelos internalistas a externalistas, o los llamados 4E, modelos de cognición humana [1]. Argumentamos que la extensión resultante de la noción misma de "cognición" requiere una reevaluación de lo que se entiende por "déficit cognitivo". En particular, nos centramos aquí en los modelos de cognición 4E (corporeizados, incrustados, enactivos y extendidos) expresados en términos del marco de procesamiento predictivo [2], para mostrar cómo debemos interpretar ahora la noción de déficit cognitivo e ilustrar la noción resultante, mostrando cómo deben entenderse adecuadamente los “déficits” tradicionalmente asociados con el autismo. Una razón para esta sugerencia es la coherencia epistémica: la concepción de la psiquiatría sobre los déficits cognitivos debe mantenerse en contacto con los desarrollos teóricos de la ciencia cognitiva. Pero lo que es más importante, los modelos internalistas (no 4E) en su mayoría no han logrado darnos una comprensión de la naturaleza de las condiciones psiquiátricas cognitivas en general. El estado actual del Manual Diagnóstico y Estadístico de la psiquiatría (DSM) [3] es un buen ejemplo: además, los modelos internalistas, centrados en las causas internas de las condiciones psiquiátricas (genes, neurotransmisores, regiones cerebrales, módulos cognitivos) no han logrado ayudar verdaderamente a las personas. Los modelos 4E permitirían una reconceptualización de la pregunta que puede arrojar nueva luz sobre los viejos problemas conceptuales y prácticos que aquejan a la psiquiatría. Nuestra intención no es oponer los “déficits enteramente externos” a “déficits enteramente internos”, sino abogar por la transición desde una concepción estrictamente internalista a una concepción externalista de los déficits, interpretándolos no como propiedades de los organismos sino como las de sistemas extensos que incluyen el cerebro y el cuerpo del organismo, pero también a su entorno.
En este artículo, cuestionamos así la concepción dominante de los déficits cognitivos para proponer una visión alternativa, siendo éste último el desarrollo principal que proponemos aquí. Luego, usaremos el caso de autismo para ilustrar esta alternativa y discutir algunos de los problemas que surgen del cambio propuesto. Si la cognición es de hecho externa, o más externa de lo que la visión dominante alguna vez supuso, los modelos 4E de "déficits cognitivos", en comparación con la antigua concepción dominante, deberían permitir intervenciones mejor enfocadas, es decir, intervenciones que se enfoquen en la fuente real del déficit. Además, al reemplazar una visión esencialista de los déficits, entendidos como características intrínsecas de los individuos, con una visión no esencialista que los entiende como déficits de un sistema más grande que el individuo, los modelos 4E de déficits cognitivos deberían permitir prácticas e intervenciones más justas.
Los desarrollos recientes en la investigación del autismo ofrecen explicaciones alternativas [4] [5] [6] a las opciones principales [7] [8] [9]. Con estos modelos y nuestro concepto externalista de los déficits, creemos que ahora se puede argumentar que los llamados "déficits sociales" asociados con el autismo han sido mal caracterizados [10] [11] o, al menos, excesivamente simplificados. Logramos esto en tres pasos principales. En primer lugar, presentamos la nueva concepción de la cognición, a la que denominamos modelos predictivos 4E. En segundo lugar, a partir de esta nueva concepción de la cognición, proponemos una redefinición de la noción de “déficits cognitivos”. Para hacerlo, nosotros discutimos la concepción tradicional del déficit cognitivo, es decir, la visión internalista de los déficits, y luego esbozamos la naturaleza del desempeño cognitivo en un marco predictivo de 4E. Esto nos permitirá caracterizar adecuadamente la naturaleza de la visión externalista de los déficits. Finalmente, revisamos los déficits cognitivos asociados con el autismo. Para ello, adoptamos una familia de explicaciones predictivas del autismo desarrollada recientemente, y luego analizamos el llamado déficit social como un desajuste entre el procesamiento cognitivo autista, tal como lo entienden dichos modelos, y el entorno del individuo autista, construido por y para los neurotípicos. Terminamos este análisis mostrando cómo las injusticias testimoniales y hermenéuticas resultantes [12] retroalimentan la investigación sobre el autismo, así como la práctica clínica con individuos autistas, para afianzar el déficit interpretado externamente en el sistema cognitivo del individuo autista.
2. Una nueva concepción de la cognición: modelos predictivos 4E
Sostenemos que la cognición es predictiva y extendida (es decir, 4E: incorporada, incrustada, enactiva y extendida [13]; ver más abajo), y esto implica que los déficits cognitivos son déficits de sistemas predictivos extendidos. “Déficit” es una noción normativa, lo que significa que algo que debería estar funcionando de cierta manera no lo está. Visto desde una perspectiva predictiva de 4E, ese “algo” puede ser el cerebro pero también, e igualmente, puede ser el cuerpo, el entorno o el conjunto complejo de relaciones que los vinculan. La extensión del concepto de déficit permitida por los modelos predictivos [2] [14] dentro de una concepción de cognición 4E abre la oportunidad (y la responsabilidad) de ver nuestras suposiciones sobre cuestiones de déficits cognitivos en psiquiatría a través de nuevos lentes. Nos fijamos especialmente en el caso del autismo, que es objeto de una literatura científica muy activa y en constante desarrollo.
2.1. Procesamiento Predictivo
El procesamiento predictivo (en adelante, PP) es una visión de los mecanismos neurológicos y computacionales subyacentes responsables de las capacidades cognitivas. El PP invierte la concepción tradicional de abajo hacia arriba de la cognición: en lugar de ver la mente como un sistema mayoritariamente pasivo creado para recibir y procesar información, el PP la toma como un sistema inferencial activo que constantemente busca predecir su entrada sensorial [2] [ 15] [16]. Lo hace ajustando su modelo actual del entorno, desarrollado en base a encuentros pasados con el entorno, o actuando sobre su entorno. La acción (o resultado), que tradicionalmente se concibe siguiendo a la percepción, ahora se considera simultánea y entrelazada con la percepción.
Al comparar la entrada real del entorno con la entrada pronosticada generada internamente, que puede estar muy equivocada en entornos desconocidos, se cree que los sistemas predictivos calculan una señal de error que, en una escala de tiempo corta, impulsa la selección del modelo y la acción local en el medio ambiente, así como, en una escala de tiempo más larga, el aprendizaje (visto como ajuste del modelo). Matemáticamente, tales sistemas pueden entenderse en términos Bayesianos. Sus modelos son entonces las distribuciones de probabilidad previas (o densidades) y las probabilidades (entendidas en conjunto como un modelo generativo) utilizadas para generar inferencialmente una predicción sobre la base de la señal de error calculada, que sirve como evidencia bayesiana para la inferencia.
En las explicaciones más populares del PP, los sistemas predictivos se consideran altamente jerárquicos, es decir, de muchas capas profundas. Visto así, cada capa busca predecir la actividad de la capa que está justo debajo de sí, y así sucesivamente, hasta que se alcanza la periferia sensorial o motora, en cuyo caso las predicciones se refieren a las señales sensoriales entrantes o sirven para impulsar los músculos y otros efectores (p. ej., glándulas). En los sistemas predictivos estratificados jerárquicamente, los previos de nivel inferior se ocupan de las regularidades más próximas en el entorno del organismo, es decir, aquellas que se encuentran en las escalas espaciotemporales más pequeñas (p. ej., cambios locales rápidos en la periferia sensorial). Las regularidades proximales que son perfectamente predichas por los anteriores de nivel inferior no generan ninguna señal de error para ascender en la jerarquía: se dice que el error se ha explicado. A medida que la señal sube en la jerarquía, los niveles superiores se ocupan de regularidades más distales, es decir, escalas espaciotemporales cada vez más grandes (los objetos se mueven a través del campo de visión, el día cambia a noche, la visión se vuelve mucho más ruidosa a medida que la miopía se establece progresivamente, y así sucesivamente). Aunque presentamos los niveles de abajo hacia arriba, recuerde que se cree que el flujo principal de información en los sistemas predictivos es de arriba hacia abajo: por lo tanto, los niveles más altos pueden verse como un contexto para las predicciones de niveles más bajos. Es como si el sistema visual estuviera diciendo: sobre la base de mi nivel actual previsto de miopía, la luz diurna ambiental actual prevista y el gato previsto moviéndose por la habitación, mi nivel inferior predice que este parche actual de gris oscuro será reemplazado por un parche de gris más claro. Recuérdese también que tales sistemas nunca deben ser vistos como exclusivamente perceptuales, ya que las predicciones alcanzan simultáneamente la periferia motora, que puede tomarse para predecir cómo tal o cual movimiento resultará en tal o cual entrada sensorial (inferencia activa).
Los sistemas predictivos están impulsados por el error de predicción. Sin embargo, todos los errores de predicción no son iguales: algunos reflejan modelos inadecuados pero otros reflejan aleatoriedad ambiental (ruido) o volatilidad (cambios frecuentes en las regularidades). Si bien los errores de predicción causados por modelos deficientes y la volatilidad del entorno se pueden reducir cambiando los modelos (selección del modelo) y aprendiendo (ajuste del modelo), los errores de predicción causados por la aleatoriedad ambiental (ruido) no lo son. Ninguna cantidad de selección y corrección del modelo puede reducir el ruido. Sin embargo, la inferencia activa puede reducir todas las fuentes de error al hacer que el entorno sea menos ruidoso (aunque esto a veces puede ser una imposibilidad práctica). Por ejemplo, el hecho de que los modelos visuales no puedan predecir adecuadamente el patrón de luz cuando el sol se refleja en el océano y, por lo tanto, generen muchos errores, no es una señal de que el modelo visual sea incorrecto, sino que los patrones de luz en el océano son en su mayoría visualmente al azar. Del mismo modo, el rendimiento deficiente de la predicción en entornos que son perfectamente regulares pero que cambian con frecuencia (como en habitaciones con luz estroboscópica o cambios de humor) no son un reflejo de la calidad del modelo generativo sino de la volatilidad del entorno. Para impulsar adecuadamente la selección, la acción y el aprendizaje del modelo, se piensa que la señal de error debe ser modulada por otra predicción, generada por hiperprioridades (anteriores sobre anteriores), denominada precisión de la predicción. Matemáticamente, la precisión del modelo es la inversa de la varianza del modelo (en estadística, la varianza es la desviación estándar al cuadrado). Si la media es un modelo del rendimiento de la clase en un examen determinado, la varianza es una medida de la precisión de predecir la calificación de un estudiante en función de la media: cuanto mayor sea la varianza, menos precisa será la predicción. Finalmente, es útil entender la actividad de los sistemas predictivos como el uso del error de predicción para construir modelos jerárquicos de la estructura causal del mundo, y el uso de estos modelos para minimizar la energía libre variacional, es decir, la probabilidad de que el sistema se encuentre en estados inesperados. Los organismos cuyo sistema predictivo minimiza su libre voluntad de energía, en igualdad de condiciones, sobrevivirán más tiempo manteniéndose en valores aceptables en un rango de parámetros que promueven la vida (temperatura correcta, niveles correctos de azúcar en la sangre, distancia correcta de las paredes, número correcto de depredadores,, y así).
2.2. Cognición 4E
Aunque PP es un desarrollo emocionante tanto en la neurociencia como en la ciencia cognitiva, muchos ven como su característica más interesante la promesa de ofrecer una base neurológica para la cognición 4E, una colección suelta de puntos de vista de la cognición que enfatizan la interacción profunda entre el cerebro, el cuerpo y ambiente. Específicamente, la cognición 4E se refiere a la cognición incorporada, incrustada, extendida y enactiva. Los defensores del enfoque incorporado tradicionalmente afirman que la cognición no está limitada dentro de los límites del cráneo (es decir, el cerebro) [17] [18]. Se cree que la organización corporal de todo el organismo está implicada en la cognición. Por ejemplo, algunos teóricos de la encarnación afirman que la misma forma y organización del cuerpo humano dan forma a algunos de nuestros conceptos y procesos cognitivos más básicos. Las teorías de la cognición incrustada afirman que la cognición depende de una interacción compleja y la explotación del entorno del organismo cognoscente (es decir, algún conjunto de recursos externos) [19]. La cognición enactiva, por su parte, afirma que la cognición no es un estado del organismo o un producto de la actividad del cerebro: es algo realizado por el organismo cognoscente. Finalmente, las teorías de la cognición extendida afirman que la cognición, en su mayoría, quizás no exclusivamente [1] [20], la cognición humana, se extiende a través de los confines del cuerpo [21] (el “límite piel/cráneo”). Desde este punto de vista, los recursos externos no son simplemente importantes para la cognición, sino constitutivos de ella.
Una forma de entender la cognición 4E es ver el cerebro, el cuerpo y el entorno como parte de un sistema dinámico acoplado. Cuando dos o más sistemas interactúan de tal manera que cada uno provoca cambios instantáneos en el otro (cambios que se pueden describir mediante ecuaciones diferenciales acopladas), tiene sentido decir que, estrictamente hablando, forman un solo sistema de nivel superior (cualquier división entre ellos: ej., “la piel”—siendo algo arbitrario) y pragmática—eg, la pragmática de la explicación). Estudiar la cognición 4E significa estudiar aquellas capacidades cognitivas y situaciones en las que el cerebro, el cuerpo y el entorno forman dicho sistema. Afirmar que “la cognición es 4E” equivale a afirmar con mucha fuerza que todas las capacidades cognitivas lo son; por el contrario, afirmar que la cognición no es 4E (un punto de vista a menudo etiquetado como "internalismo") equivale a la afirmación igualmente fuerte (pero más en línea con la ciencia cognitiva ortodoxa) de que nunca lo son. Nuestra única afirmación aquí es que algunas capacidades cognitivas son 4E y que muchas "discapacidades" son la interrupción de uno o más componentes del sistema acoplado que sostiene una capacidad cognitiva dada. Al optar por una concepción externalista en oposición a una concepción internalista, estamos expandiendo la cognición por fuera del cerebro, pero no estamos negando sus aspectos internos: el objetivo es, de hecho, desdibujar la frontera interior/exterior habitual, si es que existe tal frontera, no negar que algunas de esas cosas son internas.
Aunque nos mantenemos alejados de las afirmaciones más fuertes del debate, incluso la afirmación más débil tiene profundas consecuencias para la ciencia cognitiva. Dado que los sistemas que tienen capacidades cognitivas 4E, y cuya disfunción es la fuente de discapacidades 4E, son sistemas dinámicos acoplados al entorno cerebro-cuerpo, los modelos de sus propiedades a nivel de sistema no pueden formularse en las taxonomías tradicionales de la ciencia cognitiva siempre que son tipologías de capacidades que pertenecen a organismos individuales. La percepción, desde el punto de vista de las 4E, y para tomar sólo un ejemplo, no es una propiedad de los organismos (sujetos), sino de los sistemas dinámicos cerebro-cuerpo-ambiente acoplados. A nivel de sistema, el principal concepto cognitivo puede ser el concepto relacional cerebro-cuerpo-ambiente de posibilidades, que son estructuras significativas o situaciones del entorno, cuyo significado depende de las estructuras corporales del organismo, su conjunto de habilidades motoras y la sintonía adecuada de su cerebro con ellos, y que se organizan en campos de posibilidades a través de una serie de movimientos (inferencia activa) diseñados para dar forma a las señales de entrada. En niveles más bajos de explicación, los modelos de los procesos cerebrales que sintonizan a los organismos con ciertas posibilidades en el campo, y los modelos de las estructuras físicas que hacen que las situaciones formen parte de los conjuntos de posibilidades de los organismos, serán, por supuesto, neurológicos y fisicoquímicos o biológicos, respectivamente. Por ejemplo, las explicaciones acerca de por qué los azúcares complejos proporcionan sustento a una bacteria determinada se referirán a las propiedades químicas de los azúcares y del metabolismo de la bacteria.
2.3. Cognición Predictiva 4E
Una de las razones por las que muchos ven a la PP como una base emocionante para la cognición 4E es que ofrece una manera de ver cómo el cerebro y el entorno pueden acoplarse dinámicamente, al proporcionar modelos de procesos cerebrales que encajan perfectamente en modelos de capacidades cognitivas acopladas del cerebro, el cuerpo y el entorno. Los cerebros se acoplan dinámicamente al cuerpo que los alberga y al entorno en el que este cuerpo está integrado al tener una rica interacción de retroalimentación no lineal con sus partes (de hecho, la suma la gran cantidad de tales interacciones es una medida de acoplamiento [23] [24]. La PP aumenta de dos maneras la cantidad de interacción entre la retroalimentación no lineal de los sistemas que están acoplados, sobre las relaciones de retroalimentación simples. Primero, los sistemas PP son predictivos: los cerebros -de acuerdo con estos- forman modelos generativos probabilísticos de su entrada, de modo que, en un sistema PP bien entrenado, se espera la mayor parte de la retroalimentación (el resto fluye hacia el sistema como error de predicción). Dichos sistemas interactúan sin problemas con sus partes y, como tales, se dice que los manejan hábilmente [25] [26]. En segundo lugar, los modelos generativos de PP son jerárquicos: cada capa de nivel superior en la jerarquía implementa modelos de procesos a escalas temporales y espaciales cada vez mayores y, por lo tanto, puede proporcionar predicciones que son sensibles al contexto en muchos niveles de interacción. Como tal, el PP podría ser la arquitectura neuronal que la cognición 4E ha estado esperando durante mucho tiempo (ver Clark [2] para un intento de unir PP y cognición 4E).
De acuerdo con la cognición 4E, los organismos tienden a modificar sus entornos físicos y biológicos para alterar las posibilidades que ofrecen, ya sea introduciendo nuevas posibilidades en el entorno o alterando las que ya existen. Un ejemplo del primer caso es el ejemplo omnipresente de las presas de castores, que brindan protección a los castores contra los depredadores y un acceso más fácil a las fuentes de alimento durante los meses de invierno. Un ejemplo del segundo caso es el guardado de alimentos por parte de las aves, lo que les permite almacenarlos. Una vez que se construye el nicho, el castor percibe que el estanque brinda protección y las aves perciben las ubicaciones de los escondites como fuentes de alimento. Los humanos son, por supuesto, campeones en la construcción de nichos (hasta tal punto que actualmente son responsables de la extinción masiva de la mayoría de las otras especies). Al igual que los castores y las aves, los humanos construyen estructuras que les brindan protección contra los depredadores y fácil acceso a fuentes de alimento, y mucho más, pero también construyen lo que se denominan “nichos culturales”, es decir, nichos compuestos de información. Así como los castores nacen en un nicho construido que les brinda protección y acceso a los alimentos, los humanos nacen en nichos construidos que les permiten saber cómo construir canoas [27], cuándo es el mejor momento local para plantar semillas, cómo se saludan las personas otro en un lugar determinado, y así sucesivamente. Como Constant et al. [28] ha dicho, la construcción de un nicho cultural en el contexto de PP corresponde a la externalización de información socialmente relevante en el entorno. Esta información se puede definir en términos de posibilidades culturales. La construcción de nichos culturales es, por lo tanto, una forma de desambiguación más que una actividad predictiva confirmatoria [29], es decir, permite a los organismos acceder a información que guía la elección entre hipótesis. En consecuencia, el proceso de inferencia activa comunitaria que es la construcción de un nicho cultural puede definirse como una forma de metaaprendizaje: “[el nicho] puede funcionar como un mecanismo de metaaprendizaje, mediante el cual las señales socialmente relevantes en el entorno llegan a guiar la adquisición del agente de conocimientos y habilidades culturales adaptativos” ([28], p 6). Esto sugiere que la construcción de nichos es un candidato principal para un complemento cognitivo extendido (incluso distribuido) para un sistema cognitivo que tolera menos ambigüedad ambiental (como es el caso del autismo) al proporcionar información sobre los elementos ambientales (es decir, señales sensoriales) que deberían desencadenar el aprendizaje.
3. Una nueva concepción de los “déficits cognitivos”
3.1. “Déficit Cognitivo”Los relatos tradicionales ven la cognición como un procesamiento de información mediado computacionalmente, donde las representaciones innatas o aprendidas (o adquiridas) y los mecanismos computacionales se instancian en el cerebro. Por esta razón, la cognición es muy internalista. En una explicación del lenguaje de la ciencia cognitiva internalista, por ejemplo, se dice que la sintaxis es construida por un mecanismo computacional innato (el Dispositivo de Adquisición del Lenguaje o "LAD"), sobre la base de una representación innata (la Gramática Universal), lo que resulta en mecanismos (sintaxis local; por ejemplo, inglés) [30]. De manera similar, se cree que la semántica está construida por un mecanismo innato de formación y confirmación de hipótesis, que vincula conceptos primitivos innatos con arreglos locales de fonemas (palabras habladas) o grafemas (palabras escritas) (por ejemplo, palabras en inglés) [31]. Esta visión pone restricciones a cómo se pueden interpretar los “déficits cognitivos”: pueden derivar de representaciones falsas o ausentes, o de mecanismos computacionales ineficaces a ausentes, cuyo origen puede ser cognitivo o neurológico. Para retomar el lenguaje, las explicaciones tradicionales de la cognición considerarán la ausencia de entradas adecuadas a una edad específica (el llamado "período crítico") como un impedimento para la construcción de la sintaxis y el léxico locales porque el LAD perderá las entradas sintácticas que necesita establecer los parámetros locales en el UG y los mecanismos de aprendizaje de hipótesis y confirmación perderán las entradas fonémicas que necesitan para formular hipótesis sobre la forma fonémica local y la estructura conceptual primitiva interna. De manera similar, nuevamente para tomar el lenguaje, las explicaciones tradicionales atribuirán la dislexia a diferencias en la estructura del cerebro (p. ej., disminución de la integridad de la materia blanca en haces que se extienden desde la parte posterior del cerebro hasta las partes responsables de la articulación del habla [32]). El trastorno del espectro autista no escapa a esta tradición. Los modelos tradicionales sitúan el déficit en el sistema cognitivo interno del individuo, algo que se manifiesta, por ejemplo, en la búsqueda de las causas genéticas del autismo. Este enfoque, además de ser localizacionista, busca reducir varios fenómenos conductuales (por ejemplo, déficits sociales y de comunicación, y comportamientos restringidos y repetitivos) asociados con el autismo a una sola causa biológica. Como ejemplo destacado, considere el trabajo de Baron-Cohen [9]: originalmente [33] sentó las bases de un enfoque que considera al autismo principalmente como un déficit social. Al igual que los déficits lingüísticos, el autismo se explica como un déficit en el llamado Módulo de Teoría de la Mente (ToMM), que se postula como deficiente porque, al igual que la UG, no recibe las entradas adecuadas, en este caso, de un módulo de flujo ascendente denominado Mecanismo de Atención Compartida (SAM). Más recientemente, agregó otro sistema responsable del autismo, el Sistema de Empatía (TESS), que se cree que es deficiente porque no recibe la información adecuada del Detector de Emociones (TED), siguiendo así nuevamente el patrón ya establecido por la lingüística en su comprensión de los déficits [34]. Sin un funcionamiento adecuado TESS, él cree que muchas personas autistas desarrollan demasiado sus habilidades de sistematización y, por lo tanto, se quedan con una forma extrema del cerebro masculino (es decir, un cerebro caracterizado por una alta sistematización y poca empatía) o como un déficit en la teoría de la mente (falta de de empatía, ausencia de mentalización, etc.)2. El autismo, al igual que la dislexia, se entiende, por tanto, dentro de una concepción internalista de la cognición humana: las personas autistas carecen de un determinado componente de lo que constituye la esencia de la cognición humana (empatía) y tienen demasiado de otro (sistematizar). Otro ejemplo de una concepción internalista del autismo es la teoría de la motivación social [7], que postula un déficit de motivación social en los individuos autistas. Estas cuentas adoptan una postura internalista sobre los déficits (déficits como deterioros internos). En la siguiente sección, propondremos una postura externalista sobre los déficits cognitivos (describiendo los déficits que pueden depender de que algo malo ocurra fuera del organismo individual). Los modelos predictivos de cognición 4E nos obligan a reevaluar lo que significa el "déficit cognitivo" al integrar el entorno no solo en su sentido habitual (evo-desarrollo), sino al comprender todos los desempeños cognitivos como incrustados en entornos o campos de posibilidades que los moldean y sostienen. En el caso del autismo, veremos en secciones posteriores que la concepción predictiva de la cognición 4E nos lleva a explicaciones basadas en diferencias en el procesamiento perceptivo en lugar de explicaciones basadas en déficits sociales [4][5] [6] [8] y que ven las dificultades sociales como consecuencias de relaciones complejas entre los individuos autistas y su entorno. 3.2. Rendimiento cognitivo 4E
Al adoptar una perspectiva predictiva de 4E sobre la cognición, nos vemos en la necesidad de cambiar nuestra perspectiva sobre el rendimiento cognitivo. Di Paolo y De Jaegher [36], mientras defienden su hipótesis del cerebro interactivo (una teoría enactiva de la cognición), introducen una interesante tipología de contribuciones al rendimiento cognitivo. Un proceso dado, dentro del organismo o del ambiente, puede 1) ser necesario, 2) tener influencia contextual o 3) no tener relación con un desempeño cognitivo dado. Aunque Di Paolo y De Jaegher presentan las tres posibilidades como asuntos algo distintos, uno o el otro, nada impide entenderlos como regiones en un continuo. Además, la tipología de las contribuciones al desempeño cognitivo de Di Paolo y De Jaegher se limita actualmente a contribuciones neutrales o positivas: un proceso puede no tener impacto (ninguna relación) en el desempeño o puede aportarle algo (p. ej., información contextual, condiciones habilitadoras ,etc.). Para tener una visión más completa de las posibilidades relevantes, proponemos expandir el continuo en la dirección opuesta, es decir, hacia las contribuciones negativas. Las contribuciones al rendimiento cognitivo se ubicarían en algún lugar de un continuo que va desde la inhabilitación hasta la habilitación. Todo el continuo de posibles contribuciones al desempeño cognitivo sería así: 1) incapacitantes, 2) disruptivas, 3) sin relación, 4) contextual y 5) habilitadoras.
Mencionamos anteriormente que el organismo forma un sistema dinámico acoplado con procesos y recursos externos. Desde este punto de vista, el desempeño cognitivo depende de la armonización del sistema acoplado que sostiene una capacidad cognitiva a lo largo de un período de tiempo determinado. En un nivel amplio de explicación, se puede decir que el sistema acoplado recluta recursos o entra en relaciones dinámicas con procesos que tienden a tener una contribución neutral o positiva a su tarea cognitiva actual. En un nivel de explicación más bajo, más mecanicista o subpersonal, se puede decir que el sistema acoplado minimiza el error de predicción a través de procesos cognitivos (p. ej., la corrección de sus modelos guiada por el error de predicción) o a través de la acción (p. ej., realizando una inferencia activa para ajustar los datos sensoriales a los modelos anteriores). Al reducir el error de predicción y, por lo tanto, la sorpresa, el organismo se armoniza con su entorno en el sentido de que el organismo rara vez entra en estados que no anticipó. Dado que los antecedentes de nivel superior se refieren a la naturaleza estadística del mismo a escalas espaciales y temporales cada vez más altas, un organismo que hubiera minimizado por completo el error de predicción (que es estrictamente hablando imposible) fluiría sin problemas en su entorno: su rendimiento cognitivo sería óptimo.
Un sistema acoplado armonizado podría describirse como uno en el que las diversas contribuciones internas y externas al rendimiento cognitivo son globalmente positivas. Considere la tarea aparentemente simple de multiplicar dos números de tres dígitos. La memoria humana por sí sola generalmente no permite tal operación matemática (para decirlo en términos de posibilidades: conjuntos de números de tres dígitos no permiten productos basados solo en habilidades de memoria). Requiere un sustrato material adicional (p. ej., lápiz y papel) que sirva como memoria externa, un nicho cultural en el que se transmitan números y algoritmos de multiplicación larga (al menos uno) diseñados culturalmente, y habilidades para manipular el sustrato material (p. ej., ordenar los números en una forma específica requerida por el algoritmo, centrar la atención en partes relevantes del papel, inscribir números relevantes en ubicaciones específicas, etc.). Cuando cada habilidad se aplica en el momento adecuado, el cerebro, el cuerpo y el entorno forman un sistema acoplado capaz de realizar el algoritmo que permita multiplicaciones de varios dígitos: las salidas escritas en el papel traen entradas para la siguiente habilidad, cuya salida trae entradas para la próxima, hasta que el numeral escrito en el papel corresponda a los productos de los números de varios dígitos multiplicados. Esto solo puede ocurrir cuando existe un cierto grado de coincidencia entre las habilidades del organismo y el entorno en el que se despliegan. Si los números desaparecen del sustrato demasiado rápido (escribiendo en la arena en condiciones de viento) o si el individuo tiene dificultad para escribir números legibles, entonces la capacidad de multiplicar números de varios dígitos se disuelve lentamente: los conjuntos de números de varios dígitos son cada vez menos asequibles para los productos.
En términos de la tipología presentada anteriormente, se puede decir que la pluma y el papel, así como los músculos que permiten que las plumas formen símbolos en el papel, y los huesos y articulaciones que brindan la rigidez flexible necesaria, brindan cualquier lugar entre una contribución contextual y una contribución posibilitante al desempeño cognitivo emprendido por el organismo. En un marco predictivo de 4E, el valor cualitativo del rendimiento cognitivo fluctúa en función de la eficacia del acoplamiento entre organismo y entorno: si el entorno no es el adecuado, o si la parálisis muscular impide escribir números, o si un accidente vascular-cerebral impide recordar el forma correcta de los números, entonces el rendimiento cognitivo disminuye, y entonces hablaríamos de un déficit cognitivo: una incapacidad para multiplicar hábilmente números de varios dígitos. 3.3. Redefiniendo los “Déficits Cognitivos”
De acuerdo con la concepción de rendimiento cognitivo de PP4E expuesta en la sección anterior, los déficits cognitivos ya no dependen únicamente de las propiedades (o la falta de ellas) del organismo. Vimos que el desempeño cognitivo en cualquier tarea cognitiva dada es el resultado de un proceso dinámico logrado por un sistema acoplado armonizado que abarca el cerebro, el cuerpo, el mundo e incluso los recursos culturales. Un déficit cognitivo con respecto a una tarea determinada es algo en el cerebro, el cuerpo o el medio ambiente que interrumpe la realización adecuada del proceso dinámico que subyace a la realización de la tarea. Por lo tanto, esto no es un rechazo de la idea de que los déficits pueden tener una causa cerebral, sino un reconocimiento de que, como la cognición misma, los déficits no se limitan al cerebro, que es todo lo que se necesita para pasar de una concepción internalista a una externalista de los déficits cognitivos. .
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