Ciencia cognitiva corporizada

La versión moderna se basa en los conocimientos extraídos de investigaciones recientes en psicología, lingüística, ciencia cognitiva, sistemas dinámicos, inteligencia artificial, robótica, cognición animal y neurobiología.

Es una tesis bastante amplia y abarca variantes tanto débiles como fuertes de la misma.

Además, la tesis omite la mención directa de algunos aspectos del “contexto biológico, psicológico y cultural más amplio” incluido por Varela et al.

La tesis de la mente extendida, en contraste con la tesis de la corporización, no limita el procesamiento cognitivo al cerebro pero tampoco al cuerpo, sino que lo extiende hacia el mundo del agente.

[5]​ La cognición corporizada sostiene que varios factores tanto internos como externos (como el cuerpo y el medio ambiente) juegan un papel en el desarrollo de las capacidades cognitivas de un agente, del mismo modo que se dice que constructos mentales (como los pensamientos y los deseos) influyen en las acciones corporales del agente.

[13]​[14]​[15]​[16]​ Los conocimientos de estos investigadores en robótica han inspirado a filósofos como Andy Clark y Horst Hendriks-Jansen.

George Lakoff y sus colaboradores han desarrollado varias líneas de evidencia que sugieren que las personas usan su comprensión de objetos, acciones y situaciones físicas familiares (como contenedores, espacios, trayectorias) para comprender otros dominios más complejos (como las matemáticas, las relaciones o la muerte).

[10]​[26]​ Por ejemplo, la gente suele utilizar el lenguaje sobre viajes para discutir la historia y el estado de una historia de amor, una metáfora que Lakoff y Johnson llaman "EL AMOR ES UN VIAJE".

Aprendidos en la primera infancia, a menudo son descritos como relaciones espacio-temporales que permiten acciones y describen características del entorno.

El comportamiento de un agente y su capacidad para mantener una representación (precisa) del entorno que le rodea son entendidos como el producto de “cerebros poderosos que pueden mantener modelos del mundo y diseñar planes”.

Por el contrario, aceptar el papel que juega el cuerpo durante los procesos cognitivos nos permite una visión más global de la cognición.

Este enfoque “incorpóreo” tropezó con serias dificultades en las décadas de 1970 y 1980, cuando los investigadores descubrieron que el razonamiento abstracto e incorpóreo era muy ineficaz y no podía alcanzar niveles humanos de competencia en muchas tareas simples.

El especialista en robótica Rodney Brooks argumentó que estos enfoques simbólicos estaban fallando porque los investigadores no apreciaban la importancia de las habilidades sensoriomotoras para la inteligencia en general, y aplicó estos principios a la robótica, un enfoque al que llamó “Nouvelle AI”).

[13]​[35]​ Otra nueva dirección exitosa fueron las redes neuronales, programas basados en las estructuras reales dentro del cuerpo humano que daban lugar a la inteligencia y el aprendizaje.

En los años 90, la IA estadística alcanzó altos niveles de éxito en la industria sin utilizar ningún razonamiento simbólico, sino utilizando técnicas probabilísticas para hacer “conjeturas” y mejorarlas de forma incremental.