Juan Pablo Jiménez

El propósito de este libro es construir un puente epistemológico entre la ciencia de la ciudad, los sistemas complejos y las ciencias cognitivas, con especial énfasis en la neurociencia computacional. Para ello, distingue entre modelos de complejidad basados en la física —asociados al caos, la entropía, la autoorganización y la metáfora de la máquina— y modelos biológicos, vinculados con la anticipación, la memoria, la evolución y la metáfora del organismo. Esta diferencia permite imaginar la ciudad como un sistema complejo con capacidad de adaptación, aprendizaje y representación formal. La primera parte desarrolla los fundamentos de los sistemas complejos: teoría general de sistemas, caos, cibernética, sistemas ciberfísicos, emergencia, autoorganización, jerarquía, autopoiesis y complejidad computacional. Posteriormente, contrasta estos enfoques con modelos biológicos como los sistemas anticipatorios, los sistemas evolutivos de memoria, las hiperestructuras y la teoría de categorías, entendida como lenguaje matemático para representar organización, niveles, vínculos y emergencia. La propuesta central consiste en articular la escala macro de los sistemas socioecotécnicos —sociedad, tecnología, ambiente construido y entorno natural— con la escala micro de los sistemas biopsicofísicos, donde convergen cuerpo, percepción, cognición, emoción y respuesta fisiológica. Desde esta dimensión neurocognitiva, el libro aborda la neuroarquitectura, el neurourbanismo, las arquitecturas cognitivas, los agentes inteligentes virtuales y el modelado basado en agentes, defendiendo una ciencia social aplicada con mayor rigor matemático, computacional y humano.

In the field of Artificial Intelligence (AI), efforts to achieve human-like behavior have taken very different paths through time. Cognitive Architectures (CAs) differentiate from traditional AI approaches, due to their intention to model cognitive and behavioral processes by understanding the brain’s structure and their functionalities in a natural way. However, the development of distinct CAs has not been easy, mainly because there is no consensus on the theoretical basis, assumptions or even purposes for their creation nor how well they reflect human function. In consequence, there is limited information about the methodological aspects to construct this type of models. To address this issue, some initial statements are established to contextualize about the origins and directions of cognitive architectures and their development, which help to outline perspectives, approaches and objectives of this work, supported by a brief study of methodological strategies and historical aspects taken by some of the most relevant architectures to propose a methodology which covers general perspectives for the construction of CAs. This proposal is intended to be flexible, focused on use-case tasks, but also directed by theoretic paradigms or manifestos. A case study between cognitive functions is then detailed, using visual perception and working memory to exemplify the proposal’s assumptions, postulates and binding tools, from their meta-architectural conceptions to validation. Finally, the discussion addresses the challenges found at this stage of development and future work directions.