La aproximación empírica a la cognición
tradicionalmente a sido dominada por
la teoría clásica de probabilidad
de todas formas, estas aproximaciones
han sido incapaces de explicar algunos procesos cognitivos
por ejemplo,
la habilidad de recordar dígitos consecutivos
no puede ser cuatificada por
las herramientas estadísticas clásicas
tales como la entropía de Shannon
porque no puede reconocer
la naturaleza algorítmica de una secuencia
que la mente fácilmente
puede reconocer y recordar
lo que se necesita es un marco teórico
mucho mas poderoso
y la introducción de nuevas herramientas
basadas en la teoría de probabilidad algorítmica
que es la teoría definitiva
de inducción e inferencia,
conectando formalmente complejidad y probabilidad
a travez de la computación universal
por ejemplo, si una secuencia de eventos
puede ser codificada por un algoritmo corto
entonces la mente puede comprender
y comprimir esa secuencia, incluso si parece ser aleatoria
para las herramientas estadísticas tradicionales
lo que significa que las herramientas estadísticas
como la entropía de Shannon aplicada
a las entradas, salidas, y representaciones internas
no son adecuadas para describir o explicar
sofisticados modelos mentales.
De todas formas, la teoría de probabilidad algorítmica
aplicada a la cognición humana y animal
provee los medios teóricos
para estudiar estos sofisticados modelos
e inclusive explicar los sesgos,
que tradicionalmente se veían
como positivos o negativos,
en función de las decisiones que toma la mente
por ejemplo, los humanos tienden a
encontrar patrones en datos aleatorios
que el enfoque tradicional principalmente
cuenta como como decisiones sesgadas
basadas en experiencias pasadas, en vez de
ser una consecuencia de un proceso algorítmico
de la mente, tratando de encontrar lógica y sentido
incluso cuando no hay ninguno.
Hemos desarrollado estas herramientas
basados en el principio de que
la mente no es mejor explicada por
procesos estadísticos, sesgados por experiencias pasadas,
sino como un estimador de probabilidad algorítmico
que ha evolucionado para aprender
y aprovechar la naturaleza algorítmica del mundo
paradójicamente, esto significa que
la mente puede comportarse menos a menudo
como un ser irracional,
sesgado por experiencias personales,
y mas como un predecible y
sofisticado algoritmo general.
De hecho, las primeras investigaciones de la cognición
encontraron analogías con la computación,
pero pronto encontraron que
eran demasiado simplistas.
Hoy en día, sin embargo,
la brecha entre la mente y las computadoras
que hacemos es mas sutil,
y mas sofisticada,
la brecha consiste en un modelo del cerebro
que concibe la mente
como un algoritmo universal idealizado,
capaz de generar modelos.
Nuestro marco teórico conceptual
rebela evidencia que apoya
este mecanismo de cognición,
hemos demostrado que
los experimentos emblemáticos en animales
se peden confirmar simplemente
cuantificando la complejidad
de la serie temporal del comportamiento
de diferentes estudios,
por ejemplo, las hormigas maximizan la eficiencia
de su comunicación en función de la complejidad de la secuencia,
las moscas de la fruta no se comportan de
la manera simple que pensábamos previamente,
los roedores aprovechan el poder de la aleatoriedad
cuando son engañados por una inteligencia artificial,
y los humanos son mas creativos cuando
en generar aleatoriedad
cuando tienen 25 años.
Los descubrimientos de este tipo fueron,
no obstante, imposibles de hacer antes,
con las herramientas tradicionales y medidas clásicas,
y pronosticaban que la cognición algorítmica
seria un nuevo y emocionante campo de investigación
para enfrentar algunos de los complicados problemas
relacionados con las trastornos mentales
y las enfermedades neurodegenerativas.