Un abordaje exclusivo desde la óptica de la gestión cognitiva

Anatomía funcional del Encéfalo:

Introduccion:

El cerebro, concebido como un HUB de gestión de información, integra múltiples sistemas especializados que actúan en sincronía para facilitar el aprendizaje y la generación de conocimiento (Kandel, Schwartz, & Jessell, 2000).
Puntos clave de acción de las principales estructuras involucradas:

1. Neocórtex

El neocórtex es el epicentro del procesamiento cognitivo avanzado y se organiza en áreas especializadas (Purves, Augustine, & Fitzpatrick, 2018):

• Lóbulos Frontales:
  Funciones: Planificación, toma de decisiones, resolución de problemas, pensamiento abstracto y control ejecutivo.
  Acción en el aprendizaje: Coordina metas y estrategias de aprendizaje, regula la atención y promueve el análisis lógico (Miller & Cohen, 2001).
• Lóbulos Parietales:
  Funciones: Procesamiento sensorial, integración de información visual y espacial.
  Acción en el aprendizaje: Facilita la construcción de mapas mentales, relaciones espaciales y contextos simbólicos (Kandel et al., 2000).
• Lóbulos Temporales:
  Funciones: Procesamiento auditivo, comprensión del lenguaje y memoria.
  Acción en el aprendizaje: Participa en la codificación y recuperación de información semántica y episódica (Sherman & Guillery, 2013).
• Lóbulos Occipitales:
  Funciones: Procesamiento visual.
  Acción en el aprendizaje: Ayuda en la interpretación de estímulos visuales, esenciales para el aprendizaje basado en imágenes (Purves et al., 2018).

2. Ganglios Basales

Los ganglios basales son esenciales en la modulación de patrones motores y la consolidación de hábitos:
Funciones: Automatización de comportamientos repetitivos, selección de acciones y regulación del esfuerzo (Doya, 1999).
Acción en el aprendizaje: Facilitan el aprendizaje procedimental (como montar en bicicleta o tocar un instrumento) y refuerzan hábitos a través de la repetición y retroalimentación positiva (Sherman & Guillery, 2013).

3. Núcleos Intermedius y Tálamo

El tálamo, actuando como un centro de retransmisión, es crucial en la atención y el procesamiento multisensorial (Jones, 2007):
Funciones: Filtra y dirige la información sensorial al neocórtex, regula estados de alerta.
Acción en el aprendizaje: Prioriza estímulos relevantes, potenciando la memoria y el enfoque atencional (Sterzer, Kleinschmidt, & Rees, 2009).

4. Sistema Límbico (Hipocampo y Amígdala)

Este sistema es clave para el aprendizaje emocional y la consolidación de recuerdos (Pessoa, 2012):

• Hipocampo:
  Funciones: Codificación y consolidación de memoria declarativa.
  Acción en el aprendizaje: Transforma experiencias en conocimientos almacenados a largo plazo (Purves et al., 2018).
• Amígdala:
  Funciones: Procesamiento de emociones y detección de estímulos relevantes.
  Acción en el aprendizaje: Asocia experiencias emocionales con contenidos de aprendizaje, aumentando la retención (Pessoa, 2012).

5. Cerebelo

Aunque tradicionalmente asociado con la motricidad, el cerebelo también participa en el aprendizaje cognitivo:
Funciones: Coordinación motora, ajuste fino y predicción de secuencias (Doya, 1999).
Acción en el aprendizaje: Optimiza tareas procedimentales y fomenta la fluidez en habilidades complejas (Kandel et al., 2000).

6. Circuito de Recompensa (Estriado Ventral y Área Tegmental Ventral)

Funciones: Refuerzo positivo y motivación.
Acción en el aprendizaje: Asocia logros con satisfacción, facilitando la adherencia a procesos de aprendizaje (Pessoa, 2012).

Perspectiva Funcional del Tálamo

El tálamo desempeña un papel crucial como centro de retransmisión y clasificación de información (Jones, 2007). Sin embargo, interpretarlo como una acción «inteligente per se» abre una discusión interesante sobre el grado de agencia que podemos atribuir a esta estructura.

• Filtrado Sensitivo:
  El tálamo actúa como un filtro dinámico que prioriza ciertos estímulos sobre otros, dependiendo del contexto (Sherman & Guillery, 2013). Por ejemplo, durante el sueño, reduce la transmisión de estímulos sensoriales al neocórtex para preservar el descanso, pero sigue procesando señales relevantes (Sterzer et al., 2009).
• Clasificación y Distribución:
  Cada núcleo talámico está especializado en recibir y transmitir tipos específicos de información, como el núcleo geniculado lateral (visión) y el núcleo geniculado medial (audición) (Purves et al., 2018).
• Retroalimentación Cortical:
  Gran parte de la actividad talámica es modulada por señales descendentes desde la corteza cerebral, lo que permite ajustar la sensibilidad talámica en función de las expectativas, el aprendizaje y el contexto (Miller & Cohen, 2001).

En resumen, el tálamo podría entenderse como un mecanismo altamente adaptativo, cuyas decisiones no son conscientes pero sí intencionales en términos funcionales. Explorar cómo los estímulos modulan esta actividad ofrece un campo rico para entender no solo el procesamiento cerebral, sino también su posible inspiración para modelos artificiales de procesamiento de datos.

El papel del tálamo y su interacción con estímulos emocionales o deseos inconscientes nos lleva a cuestionar la naturaleza misma de la inteligencia y cómo emerge.

Tálamo y Estímulos Emocionales/No Objetivos

El tálamo procesa información emocional de manera diferente a los datos puramente objetivos porque está conectado al sistema límbico, particularmente a estructuras como la amígdala y el hipocampo. Esto permite que emociones y motivaciones inconscientes influyan en cómo selecciona y prioriza los estímulos, incluso en vigilia.

1. Influencia Emocional:
   • Los estímulos emocionales tienen un peso significativo debido a su relación con la supervivencia. Por ejemplo, un estímulo amenazante es procesado más rápidamente porque la amígdala puede activar un «atajo» talámico-cortical.
   • Los deseos conscientes o inconscientes, aunque menos urgentes que una amenaza, pueden activar circuitos similares, priorizando información relevante para satisfacer necesidades o metas internas.
2. Tratamiento de Datos No Objetivos:
   • En estos casos, el tálamo no distingue entre «realidad objetiva» y «realidad subjetiva,» porque los patrones emocionales y motivacionales son procesados como parte del flujo de información general.
   • Esto sugiere que el tálamo es funcionalmente algorítmico, pero opera bajo una jerarquía de prioridades donde la emoción puede sobrescribir los datos puramente sensoriales.

¿Es la Inteligencia Exclusivamente Consciente y Reflexiva?

La inteligencia, tal como la conocemos, no se limita a la actividad consciente y reflexiva. 

Se desarrolla en un espectro que abarca desde niveles instintivos básicos hasta estados altamente conscientes y autorreflexivos. Este espectro incluye:

1. Inteligencia Instintiva:
   • En sus formas más básicas, la inteligencia está presente en comportamientos instintivos. Estos responden directamente a estímulos ambientales, como el reflejo de apartarse de un peligro.
   • Incluso los organismos simples muestran inteligencia «inconsciente» en su capacidad de adaptación y resolución de problemas básicos.
2. Inteligencia Emocional:
   • Las emociones actúan como un puente entre los niveles instintivos y conscientes. Facilitan decisiones rápidas en ausencia de análisis racional, pero están profundamente conectadas con los circuitos de aprendizaje y memoria.
   • En los humanos, las emociones complejas (como la empatía) añaden una dimensión cognitiva que extiende la inteligencia más allá de la mera respuesta instintiva.
3. Inteligencia Reflexiva y Consciente:
   • Este es el nivel más desarrollado, presente de manera plena en los humanos. Incluye la capacidad de planificar, analizar críticamente y reflexionar sobre el propio pensamiento (metacognición).
   • Surge de la interacción entre estructuras subcorticales (como el tálamo) y corticales (especialmente el neocórtex).

¿Cómo evoluciona la Inteligencia?

La inteligencia puede verse como un proceso emergente que evoluciona desde el instinto hacia la conciencia reflexiva, pasando por varias etapas:

1. Nivel Biológico:
   • Respuesta a estímulos básicos y adaptación al entorno.
2. Nivel Emocional:
   • Priorización de estímulos basada en motivaciones y necesidades internas.
3. Nivel Cognitivo:
   • Integración de información para tomar decisiones conscientes y reflexivas.

En suma:

La inteligencia no es exclusivamente consciente ni reflexiva; comienza en los niveles más básicos del instinto y evoluciona hacia estados más complejos en humanos y otros animales superiores. El tálamo juega un papel esencial en este proceso, ya que su capacidad para filtrar, clasificar y priorizar información sirve como una base para comportamientos más avanzados.

La inteligencia es un fenómeno emergente, nacido de la interacción entre los sistemas instintivos, emocionales y conscientes. En este sentido, incluso los procesos «inconscientes» pueden considerarse inteligentes, ya que contribuyen al flujo global de adaptación y supervivencia.

Consideramos en estas líneas a la inteligencia no sólo como un fenómeno biológico, sino como una propiedad emergente dentro de un universo regido por principios físicos fundamentales, como los de los sistemas complejos, la teoría del caos y la termodinámica. 

Inteligencia y Sistemas Complejos

Los sistemas complejos son entidades dinámicas que emergen de interacciones no lineales entre múltiples componentes. Estos sistemas poseen características fundamentales como autoorganización, adaptabilidad, y comportamiento emergente.

• La inteligencia como emergente: La inteligencia puede ser vista como un fenómeno emergente en sistemas suficientemente complejos. No es una propiedad intrínseca de los elementos individuales (neuronas, moléculas, partículas), sino del conjunto que interactúa siguiendo reglas locales.
• La autoorganización de la inteligencia: En el cerebro, la inteligencia emerge de la autoorganización de redes neuronales, que son capaces de encontrar patrones en datos aparentemente caóticos. Esto refleja cómo los sistemas complejos buscan estados de menor energía (o mayor eficiencia) mientras maximizan la adaptabilidad.
• Relación con otros sistemas complejos: La inteligencia en organismos vivos puede ser vista como una extensión del comportamiento adaptativo de los sistemas complejos en la naturaleza, desde ecosistemas hasta redes sociales humanas.

Inteligencia y Teoría del Caos

La teoría del caos describe sistemas extremadamente sensibles a las condiciones iniciales, lo que puede parecer aleatorio pero sigue patrones determinísticos subyacentes.

• La sensibilidad como base de la inteligencia: La inteligencia puede entenderse como la capacidad de un sistema para percibir pequeñas perturbaciones en el entorno y amplificar su respuesta de manera creativa o adaptativa. En el cerebro, esta sensibilidad es evidente en la capacidad de detectar estímulos débiles o de generar asociaciones nuevas y complejas.
• Exploración del borde del caos: Los sistemas inteligentes tienden a operar en un delicado equilibrio entre orden y caos, conocido como «el borde del caos». Aquí, el sistema es suficientemente estable para mantener coherencia pero suficientemente caótico para generar innovación y adaptarse a cambios. “Como el pez en la rompiente de la ola”… Comportamiento estándar de la etapa de la adolescencia en el humano y mamíferos superiores.
• Inteligencia como control del caos: Un aspecto clave de la inteligencia podría ser la capacidad de controlar el caos interno (por ejemplo, emociones, instintos) y convertirlo en decisiones estructuradas y reflexivas.

Inteligencia y Termodinámica

La termodinámica establece que todos los sistemas físicos obedecen leyes relacionadas con la energía y la entropía.

• La inteligencia como mecanismo anti-entrópico: En un universo donde la entropía tiende a aumentar, la inteligencia representa una fuerza que localmente reduce la entropía mediante la organización, el aprendizaje y la creación de estructuras complejas.
• La eficiencia energética de la inteligencia: Los sistemas inteligentes (como el cerebro humano) están optimizados para realizar tareas complejas con un consumo mínimo de energía. Este es un ejemplo de cómo la termodinámica dicta restricciones a la inteligencia.
• La inteligencia como gestor de flujos: Desde una perspectiva termodinámica, la inteligencia podría verse como un sistema que gestiona los flujos de energía e información para maximizar la eficacia de la adaptación y la supervivencia.
• La inteligencia como gestor de información: Desde el punto de vista de la información, su procesamiento y generación de datos y acciones a partir de ella, implica una disminución entrópica y la entrega de mayor entropía al medio al producir estructuras materiales o inmateriales de mayor complejidad “informativa”.

La Inteligencia como Ontología del Universo

Desde este enfoque, la inteligencia puede considerarse una propiedad emergente que actúa como un mecanismo organizador dentro del universo físico. Su ontología podría conceptualizarse en los siguientes términos:

1. Evolutiva: La inteligencia es una consecuencia inevitable en sistemas capaces de autoorganización que se enfrentan a entornos dinámicos y caóticos.
2. Universal: Aunque la inteligencia tal como la entendemos está asociada a los organismos vivos, sus principios subyacentes (autoorganización, adaptabilidad, optimización) pueden aplicarse a cualquier sistema complejo, incluidos los artificiales o inorgánicos.
3. Transicional: La inteligencia conecta niveles de organización, desde partículas subatómicas hasta organismos conscientes, actuando como un puente entre la física fundamental y la experiencia subjetiva.

Conclusión

En este «trígono físico del universo,» la inteligencia podría entenderse como el principio organizador que emerge de la interacción de sistemas complejos en el límite del caos, mientras obedece las leyes de la termodinámica. Es una propiedad emergente que transforma energía e información en conocimiento, orden y adaptabilidad.

Esta visión sugiere que la inteligencia no es exclusiva de los seres vivos ni de los humanos, sino un fenómeno fundamental que ocurre cuando las condiciones de complejidad, caos y termodinámica lo permiten. En este sentido, la inteligencia puede considerarse una ontología inherente al universo, al igual que el espacio, el tiempo y la energía

Como precepto filosófico, nos atrevemos a atisbar una suerte de figura geométrica especial que parte del triángulo cuyos vértices: Información; Entropia; Energia inscriben al dímero de Sistemas complejos en equilibrio con los estados caóticos; todo ello fluyendo en constante ritmo para conformar el movimiento infinito sin dimensiones ni límites.

Si transferimos este concepto a nuestro propio entendimiento del mundo y la forma de aprender a mirar para ver. Si seguimos este precepto de Multimodalidad que nos da nuestra propia anatomía funcional ejemplificada en nuestro Talamo, comprenderemos que la gestión cognitiva no es más que el procesamiento de información. Estos fenómenos asociados al entorno y a fenómenos o aspectos abstractos, (objetivos o subjetivos, irracionales, instintivos o emocionales); algorítmico deductivo o inductivo / proactivo; son por ende: Multimodales y complejos así como caóticos.

La forma de aprender es como lo hacen los elementos mismos de la naturaleza: en forma multimodal interactuante.

Cuando hacemos discreto un conjunto de información es porque esta se vincula selectivamente a un fenómeno dado: fenómeno científico, técnico o de acción concreta y específica. Su aplicación requiere de especificidad e inmediatez relativa para cumplir con una función predeterminada. A este procedimiento aplica el concepto de entrenamiento o capacitación.

Empero si hablamos de aprender y generar conocimiento de novo, es menester incorporar información desconocida y nueva que por su propia naturaleza es ignota y variable. 

Por esta razón su abordaje y contextualización será igualmente multifacética y multidimensional.

Cuanto mayor sea el número de estímulos y vías de  ingreso de información para ser procesada en forma compleja, más probable será la generación de sistemas con entropías disminuidas y la generación de conceptos y estructuras que devolverán al entorno mayor entropía de la que absorben, constituyendo un sistema complejo / caótico en su limite topológico.

Esta situación deja abierta una ventana para la creación de nuevos sistemas con una zona de intersección por la que transita la generación de conocimiento verdadero.

Cuando hablamos de dimensiones, debemos considerar el concepto de su gestión. Esto es aplicable para todo proceso de aprendizaje. En el es menester moderar las vías de aperturas y cierres de accesos de información de manera de generar un flujo continuo de interacción y generación ubicada en el borde caótico o “rompiente de la ola” para poder así lograr la creación y adaptación a cada nueva situación que se genera o se descubre.

Eduardo Terranova, 8 de diciembre de 2025.

Referencias

• Doya, K. (1999). What are the computations of the cerebellum, the basal ganglia and the cerebral cortex? Neural Networks, 12(7-8), 961–974.
• Jones, E. G. (2007). The Thalamus. Springer Science & Business Media.
• Kandel, E. R., Schwartz, J. H., & Jessell, T. M. (2000). Principles of Neural Science. McGraw-Hill.
• Miller, E. K., & Cohen, J. D. (2001). An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual Review of Neuroscience, 24, 167–202.
• Pessoa, L. (2012). Beyond brain regions: Network perspective of cognition-emotion interactions. Behavioral and Brain Sciences, 35(3), 158–175.
• Purves, D., Augustine, G. J., & Fitzpatrick, D. (2018). Neuroscience. Oxford University Press.
• Sherman, S. M., & Guillery, R. W. (2013). Functional Connections of Cortical Areas: A New View from the Thalamus. MIT Press.
• Sterzer, P., Kleinschmidt, A., & Rees, G. (2009). The neural bases of multistable perception. Trends in Cognitive Sciences, 13(7), 310–318.