A largo de la historia el ser humano a buscado explicar los fenómenos cognitivos y reconocer de cómo aprende las personas mediante la actividad cognitiva, se han desarrollado diversos enfoques que intenta dar respuesta a la pregunta ¿cómo es, que las personas aprende?. Entre el siglo XX e inicios del XXI, da inicio el enfoque de las Ciencias Cognitivas que intentan dar respuesta a los diversos interrogantes sobre las estructuras y funcionalidades de la unidad indisoluble: “mente cuerpo”. Entre los investigadores y teóricos mas originales se encuentra: Peter Gärdenfors, Profesor de Ciencia Cognitivia en la Universidad de Lund, Suecia, y a partir de su obra: Conceptual Spaces: The Geometry of Thought (Espacios conceptuales: La geometría del pensamiento). En este libro, Gärdenfors realiza una propuesta conciliadora y alternativa a los dos enfoques dominantes en torno al problema sobre la modelación cognitiva. Entre los enfoques mas descastado es el denominado como: “simbólico”, el cual se basa en la creación de modelos artificiales del pensamiento, apoyado en la manipulación de símbolos por maquinas de Turing, en el cual el proceso cognitivo se percibe en un proceso computacional, lo cual reduce los procesos cognitivos a un tipo de calculos que permiten la manipulación simbólica o símbolos, tal que estos últimos son representaciones que pueden realizarse tanto en los soporte biológicos o corporales, como lo es el cerebro, así como pueden realizarse artificialmente en soportes artificiales, como lo son los sistemas de computaciónelectrónica. En ambos casos, los procesos cognitivos, el razonamiento o la memoria, tienen como unidad basica la representación, entendida como un símbolo de otra cosa. El procesamiento de estos símbolos, daran respuesta de los procesos cognitivos. Por otra parte el enfoque “conexionismo” que nació por la necesidad de buscar un modelo lo mas parecido al cerebro y como alternativa al modelo simbólico, el mismo intenta explicar el funcionamiento del cerebro de manera artificial (redes neuronales artificiales), por cual el conexionismo es un caso especial del denominado como: “asocianismo”, que entiende el pensamiento como relaciones asociativas entre ideas. A partir de las teorías conexionistas, es posible modelar los procesos perceptivos que acaecen en las redes de neuronas naturales y ensamblar tales modelos por medio de sistemas de neuronas artificiales o perceptores de una o varias capas. De manera alternativa, Gärdenfors ofrece su teoría de los “espacios conceptuales”, como un enfoque puente entre el simbolismo y el conexionismo.

El simbolismo fue generado a raíz de los trabajos realizados de la Inteligencia Artificial, como expresa Rodríguez (1996)

“Esta disciplina tiene sus raíces en los desarrollos de la lógica formal, generada a finales de siglo pasado e inicios del presente con figuras como G. Boole, G. Frege, G. Peano, B.Russell, A.N. Whithead, quienes establecen estructuras sólidas de caracter veritativo funcional para la mecanización simbólica de los razonamientos”. (Rodríguez-R, 1996, p.1)

Y uno de sus exponentesesta Claude Shanonn, con su tesis “Analisis simbólico de los circuitos de relé y conmutación” en los cuales demuestra que los circuitos se pueden expresar en ecuaciones semejantes a las de Boole, o sea falso y verdadero o la oposición cerrado y abierto, según Rodríguez. (1996) “Shannon determina que cualquier operación puede describirse mediante esos relés de “conmutación” (p. 3). Allan Turing primer gran exponente de este modelo, creó una maquina denominada maquina de Turing la cual se convirtió en la base de las computadoras, sus argumentos fueron complementados con los de Alonzo Church, que postuló que el cerebro puede comprenderse como si fuera una computadora, se indica por tanto que aquellos problemas que pueden ser resueltos consistentemente en tiempo finito y especificados para resolver un problema, se puede correr en una maquina de Turing según Rodríguez (1996) “una maquina de Turing es tan poderosa como cualquier otra entidad que pueda resolver el problema, incluido el cerebro” (p. 4)., la maquina de Turing, fue apoyada por personajes como John McCarthy (creador del lenguaje LISP), Marvin Minsky, Seymourt Papert, Alan Newell y Herbert Simon. Estos últimos, ensamblaron el primer núcleo teórico denominado como: Hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos: “que permite la modelación funcionalista de la mente y su emulación en plataformas de computación electrónica.” (Ciencia Cognitiva, 2011, Historia). Ademas cómo comenta Rodríguez-R 1996)

“Para ellos, un sistema de símbolos físicos es una maquina que produce a lo largodel tiempo una colección evolutiva de estructuras simbólicas. El sistema de símbolos tiene como referente un mundo de objetos mas amplio de tan solo las expresiones simbólicas. El término “físico” hace referencia a que tales sistemas obedecen las leyes de la física, es decir, son realizables por sistemas de ingeniería o computación electrónica” (Rodríguez-R, 1996, p.4).

Asimismo, tal y cómo explica Rodríguez-R 1996), la Hipótesis cognitiva, propuesta por Newell y Simon, se encuentra en la base de las arquitecturas, simbólicas, las cuales sirven de sustrato a la computación electrónica, la cual llega a ser posible por medio de la manipulación de señales físicas, a partir de reglas explícitas que también estan compuestas por otras señales (Rodríguez-R, 1996, p.5). Esta manipulación de señales, según Iglesias (2006) es

“sino como manipulación de “símbolos” a los cuales se les atribuye contenido o significado semantico. Los símbolos y sus estructuras serían la “representación” del sistema del mundo exterior. A esta hipótesis se la denomina “hipótesis del sistema de símbolos físicos”, y a la corriente en Ciencia Cognitiva que se basa en esta hipótesis, “cognitivismo””. (Iglesias, 2006, p. 73)

No obstante, este modelo, simbolista, representacionista o cognitivista, tiene su talón de Aquiles, desde el punto de vista Iglesias (2006) los problemas que no podrían solucionar el simbolismo seria lo siguiente

“Las representaciones proposicionales no serían adecuadas para representar conexiones causales o interaccionesdinamicas ya que no proporcionan ninguna forma natural de separar diferentes dominios de información. Esto esta unido al hecho de que los portadores centrales de las representaciones simbólicas en los lenguajes de primer orden son los predicados, y se supone que los predicados se dan al sistema, no cuestionandose nunca cómo se forman ni su valor cognitivo. Otro problema es la imposibilidad de estudiar la emergencia evolutiva de las representaciones simbólicas, ni explicar la inducción creativa ni el conocimiento nuevo, puesto que no hay categorías conceptuales disponibles para especificar la situación antes de que surjan los símbolos”. (Iglesias, 2006, p. 145)

En lo que respecta a cómo modelar el aprendizaje, y que resulta un aspecto clave para explicar la mayoría de los procesos cognitivos. El aprendizaje conceptual esta estrechamente ligado a la noción de similitud, que también es débilmente explicado por el enfoque simbólico. Iglesias (2006) lo explica d la siguiente manera:

“Aunque el cognitivismo es aún importante en la actualidad, dada la ausencia de alternativas satisfactorias en algunos aspectos de la cognición, los pobres resultados en la simulación y posterior explicación de la cognición humana hicieron que a finales de los setenta ya empezara a pensarse que había que volver la mirada hacia el funcionamiento del cerebro, y a la posibilidad de realizar no sólo su simulación, sino su efectiva replicación, en algún tipo de maquina”. (Iglesias, 2006, p. 73)