MÚSICOS: Regina Spektor

Regina Spektor atesora y cultiva un extraordinario talento y es, además, una personalidad peculiar. Sus canciones son, a menudo, complejas y sugerentes.

La periodista Helen Brown comentaba que al conversar con ella se tiene la sensación de estar ante una fuerza de la naturaleza, ante un prodigio. De hecho, fue una niña precoz.

Nació en 1980 en Moscú en el seno de una familia de origen judío. En Rusia aprendió piano. Abandonó su país nueve años después, en parte por la discriminación étnica sufrida por los judíos en la región.

Spektor habla ruso, por supuesto, y lee (aunque no habla) hebreo. Comenzó a interesarse por componer seriamente durante un viaje que hizo en su adolescencia a Israel. Joni Mitchell la animó posteriormente a perseverar en la composición.

Entre 2001 y 2006 actuó en distintos locales de Nueva York. Vendía sus propios CDs después de actuar hasta que en 2004 formalizó un contrato con un sello propiedad de la Warner.

En 2001 publica su primer álbum, ‘11:11’.

En 2006 publicó ‘Begin to Hope’, álbum en el que apareció su canción más emblemática, ‘Fidelity’. En algunos entornos musicales (lejos de la filosofía de los 40 Principales, Cadena 100 o Kiss FM) se consideró la mejor canción del año.

En 2008 compuso ‘The Call’ para la película ‘Las Crónicas de Narnia: El Príncipe Caspian’.

En 2010 actuó en la casa blanca, interpretando ‘Us’ ante Barack Obama (uno de sus fans incondicionales), para celebrar un acto de recuerdo al pueblo judío.

La voz de Regina es peculiar y posee una variedad de registros. La repetición de sonidos y sílabas es una marca en su interpretación:

La música ha entrado en un callejón sin salida.
Se encuentra anquilosada.
Cuando escucho una ‘nueva’ canción me doy cuenta de que vuelve a ser lo de siempre.
Es como recordar un mal olor”.

Estas declaraciones recuerdan la perspectiva de Peter Greenaway sobre su propio medio de expresión artística:

El cine ha muerto.
¿No saben todo lo que va a pasar cuando ven una película?
Entienden lo que hace una película de acción, de amor…hay variaciones, por supuesto, pero básicamente siempre es lo mismo
(…) cada vez que uno ve ‘Casablanca’, ‘Titanic’ o ‘Avatar’ es igual, no cambia.
En los últimos años los grandes eventos del cine mundial han sido dos fenómenos: Harry ‘Bloody’ Potter y Lord of the ‘Fucking’ Rings.
Pero no son películas sino libros ilustrados”.

Spektor concibe así el origen del arte:

(…) el arte proviene de un lugar más grande que nuestras propias experiencias y que nuestras luchas diarias o nuestros pensamientos.
Gran parte de ese arte proviene de un lugar lleno de sensaciones más que de pensamiento consciente”.


Confiesa que “la creatividad se produce en esos momentos en los que cesan los periodos de ruido interno (…) siempre tengo miedo de que no vuelva a suceder”.

Disfruté de su DVD ‘Live in London’ publicado en 2010, en el que se incluyen muchas de sus mejores canciones. Algunas de mis favoritas son ‘On the radio’, ‘Eet’, ‘Laughing with’, ‘Us’, ‘Fidelity’, ‘Samson’, ‘Ode to divorce’, ‘Après Moi’ y ‘The Call’. Se lo recomiendo si esta compositora logra despertar su curiosidad y si les interesan las canciones creativas.

En 2010, Peter Gabriel incluyó su visión de ‘Après Moi’ en su peculiar álbum de versiones ‘Scratch My Back’. Tres años después Regina interpretó la canción compuesta por Gabriel, ‘Blood of Eden’, para el álbum ‘And I’ll Scratch Yours’.

Aquí tienen un par de ejemplos del talento de Spektor:

Fidelity:

Laughing With:

Web de la artista:


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Neuro-Ingeniería

Científicos del proyecto europeo NEUWalk han observado que la estimulación eléctrica puede hacer que un roedor al que se le ha seccionado la médula espinal vuelva a caminar de un modo controlado.

Los resultados abren la esperanza a que los pacientes con lesiones medulares (por ejemplo parapléjicos) puedan recuperar el control de sus movimientos. La médula espinal amputada se podría reactivar usando estimulación eléctrica adaptada a las características del espécimen para asegurarse de que sus movimientos son los más adecuados.

El siguiente paso lógico es decodificar las señales cerebrales que se destinan a mover las extremidades, introducirlas en un ordenador y dirigirlas posteriormente a la médula lesionada para que reciba la información pertinente.

Pero una cosa son los factores motrices y otra, en principio bien distinta, son los factores mentales (o cognitivos).

¿O no?

En Norteamérica, la agencia IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity) está financiando una serie de proyectos de investigación destinados a mejorar una venerable capacidad humana: la inteligencia fluida o Gf. Es decir, nuestra facultad para razonar y resolver problemas novedosos. Esa clase de inteligencia que usamos cuando no sabemos qué se debe hacer porque no hay nada en nuestra base de datos que permita resolver el problema o salir airosamente de la situación.

Uno de los medios usados para alcanzar ese objetivo es la estimulación magnética transcraneal directa (tDCS). El dispositivo encargado de estimular se basa en una simple serie de baterías de nueve voltios.

El programa IARPA se pregunta si es posible entrenar a los soldados más rápidamente, más eficientemente, si reciben esa clase de estimulación magnética.

El equipo, dirigido por Vince Clark, que se lanzó a averiguar si la respuesta podía ser positiva, formaba parte de la Universidad de New Mexico. La investigación llevada a cabo se basó en un simulador de combate. Los participantes debían buscar señales de peligro en las escenas.

En la primera fase se empleó resonancia magnética funcional (fMRI) para averiguar cuáles eran las regiones del cerebro implicadas en el proceso de toma de decisiones asociadas a la presencia o ausencia de peligro en el simulador.

En la siguiente fase se estudió a un nuevo grupo de personas, pero esta vez se aplicó estimulación eléctrica a un subgrupo sobre las zonas cerebrales identificadas previamente, mientras que otro subgrupo sirvió de control. Quienes fueron estimulados tuvieron un rendimiento dos veces mejor que los controles, pero, además, conservaron su superior actuación en otra serie de pruebas resueltas posteriormente.

Los proyectos de investigación más recientes, por ejemplo el INSIGHT, combinan esa clase de estimulación con el ejercicio físico y los videojuegos para mejorar, de ser posible dramáticamente, el rendimiento humano. Concretamente, se persigue mejorar la inteligencia fluida, es decir, “lograr que la gente sea más lista” en palabras de Raja Parasuraman.

El supuesto es que la estimulación eléctrica del cerebro incrementa la plasticidad de las neuronas y promueve la formación de conexiones. A día de hoy ignoramos los efectos a largo plazo de esta clase de neuro-estimulación, pero existe un auténtico entusiasmo.

Sin embargo, algunos científicos piensan que quizá se logre mejorar una determinada función mental, pero también puede ocurrir que simultáneamente se ‘estropeen’ otras funciones. De hecho, generalmente se apoya esta clase de técnicas únicamente para tratar pacientes. Reducir el sufrimiento humano es aceptable, pero contribuir a mejorar a quien funciona de modo más o menos adecuado se ve ocasionalmente con suspicacia.

Recuerdo una visita que hice hace unos meses a una Universidad en la que se estaba usando esa tecnología. Cuando la investigadora me ofreció una demostración haciendo de conejillo de indias, miré fijamente al tercer hombre en la escena, me devolvió la mirada y concluimos, sin hablarnos, que sería mucho mejor que ella misma hiciera ese papel. Así fue. Sin ninguna clase de reparo comenzó a auto-estimularse distintas regiones de su cráneo.

El cerebro es un ejemplo paradigmático de sistema complejo. Al menos por lo que sabemos hasta ahora. Una cosa es pronosticar qué puede suceder cuando cambian determinadas condiciones en un sistema de esas características, aceptando un margen de error a menudo alto, y otra, posiblemente muy distinta, pensar que puede pronosticarse, con la debida precisión, un cambio positivo en ese sistema alterando alguna de sus partes.

No en vano una de las características esenciales de un sistema complejo es el famoso principio de la dependencia sensitiva de las condiciones iniciales. Y la no-linealidad también puede ponernos las cosas difíciles.

Hay que adoptar la necesaria modestia ante la complejidad del cerebro humano. Pero esa actitud no debería conducirnos al inmovilismo.

La neuro-ingeniería está aquí para quedarse. Mirémosla de frente en lugar de hartarnos de ponerle pegas.


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Inteligencia, código dual y cerebro

En 1990 escribí un ensayo titulado ‘Estudios sobre los fundamentos de la cognición’ para una minoritaria colección universitaria. Sus contenidos se basaron en el análisis conceptual que presenté en mi tesis doctoral. El prólogo fue escrito por Ángel Rivière Gómez. Es una obra compleja en la que se subraya la relevancia de la acción para comprender la cognición (“las representaciones mentales deben conectarse a las acciones y a las percepciones de los individuos para cobrar valor psicológico”) y en la que se expone el problema de las diferencias individuales en los procesos cognitivos.

Se destacaba allí la relevancia de la biología, olvidada por los psicólogos cognitivos: “los procesos mentales usan millones de neuronas para sumar espacio-temporalmente acciones ligeramente desfasadas que producen una sensación de continuidad en la conciencia” (a la que ahora denominaríamos memoria operativa o working memory para ser más modernos).

Uno de los protagonistas de la historia contada en aquel ensayo fue Allan Paivio y su teoría del código dual, es decir, el modelo que propone que en los procesos de pensamiento operan dos sistemas representacionales con propiedades estructurales y funcionales diferentes que interactúan:

1.- El sistema verbal: actúa secuencialmente, procesa información concreta y abstracta, posee carácter descriptivo y semántico, y no contiene una réplica isomórfica del estímulo sensorial.
2.- El sistema de imágenes mentales: actúa en paralelo, procesa información concreta, conserva análogos perceptivos y es extraordinariamente dinámico.

Recientemente, Paivio (a punto de cumplir 90 años de edad) ha publicado ‘Intelligence, dual coding theory, and the brain’. Me atrajo el título porque su venerable teoría del código dual (Dual Coding Theory, DCT) se encuentra rodeada por la inteligencia, a la izquierda, y por el cerebro, a la derecha.

Es un extenso artículo en el que, además de hacer un erudito viaje por la historia, vincula la DCT con los modelos sobre la inteligencia humana: “la distinción entre capacidades cognitivas verbales y no-verbales ha sido una característica distintiva de las teorías psicométricas de la inteligencia”. Sin embargo, según el autor, “esas teorías ignoran la conexión funcional entre los sistemas verbal y no-verbal necesaria para explicar el rendimiento intelectual en tareas basadas en la interacción del lenguaje y el conocimiento no-verbal”. Su artículo subraya el olvido del procesamiento referencial entre ambos sistemas.

Los sistemas de la DCT constituyen entidades estructurales internas, interconectadas referencialmente, para permitir la vinculación sinérgica de la mente verbal y no-verbal: “el motor esencial de nuestro intelecto”.

La siguiente figura compara la escala Wechsler y la DCT. Mientras que el Wechsler mide las diferencias individuales de inteligencia, la DCT representa las estructuras y procesos generales que subyacen a la cognición: “los modelos son directamente comparables al vincular la DCT a las diferencias individuales”.



Paivio se refiere a otro protagonista del ensayo de 1990 con el que comienza este post, Stephen Kosslyn, quien “abandonó sus primeros intentos de modelar computacionalmente las imágenes mentales porque se convenció de que la metáfora computacional era inadecuada, moviéndose hacia una aproximación basada en el cerebro”. Las representaciones abstractas no permiten captar todos los detalles necesarios para, por ejemplo, razonar ante los problemas del test de Raven.

La revisión del autor canadiense finaliza con el cerebro, preguntándose si el procesamiento referencial se manifiesta en los estudios neuropsicológicos sobre la inteligencia. Recurre al modelo P-FIT en busca de información, pero descarta su relevancia para la DCT: “la interpretación de resultados que hacen Jung & Haier excluye el aspecto crucial de la DCT” al mantener separados el dominio verbal y no-verbal. Algo similar les sucede, según Paivio, a otros estudios sobre el soporte estructural de la inteligencia en el cerebro (por ejemplo, Gläscher et al., 2010, o Colom et al., 2009).

Sin embargo, la descripción que hace Paivio de estos estudios me lleva a pensar que hace una interpretación peculiar de su enfoque y de sus resultados. Me temo que fracasa el comprender que la interacción que él subraya se produce a través de g. A diferencia de lo que sostiene al comienzo de su artículo (“la memoria domina al resto de la funciones mentales porque dependen de ella –debemos recordar el pasado para valorar los objetos y eventos del presente, anticipar futuros eventos, satisfacer nuestras necesidades, resolver problemas que proceden de sus conexiones y subrayar el lenguaje”) la facultad mental que permiten integrar el resto de las funciones, incluyendo la memoria, el procesamiento verbal y el no-verbal, es la inteligencia. Y la inteligencia es, esencialmente, g.

Es interesante el estudio de Reichle et al. (2000) que se comenta en esta revisión, y en el que se compara a individuos con alta capacidad verbal, por un lado, y con alta capacidad viso-espacial, por otro. El mismo enfoque empírico que se adopta, dicho sea de paso, en el trabajo de tesis doctoral del que proviene el ensayo con el que comenzó este post.

Reichle et al. observaron que “los individuos verbales activaban en menor medida el área de Broca cuando usaban una estrategia verbal que cuando usaban una estrategia visual. Y al revés, los individuos visuales mostraron una menor activación en la corteza parietal izquierda cuando usaban una estrategia visual”. El mismo patrón conductual se observó en aquella tesis doctoral para esos dos tipos de individuos cuando se les pedía razonar, deductiva e inductivamente, sobre contenidos fácil y difícilmente ‘visualizables’.

En suma, Paivio pretende llamar la atención sobre la relevancia de explorar las interacciones entre el sistema verbal y el no-verbal para mejorar nuestra comprensión sobre los mecanismos que subyacen a la inteligencia humana. Además, subraya la relevancia de servirse de las tecnologías actuales para explorar el cerebro. Sin embargo, tengo la sensación de que su reflexión adolece de una falta de comprensión de los detalles sobre la investigación de la inteligencia.


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Un modelo integral sobre las diferencias individuales en intereses, capacidades, rasgos de personalidad y logro

Frank L. Schmidt, Profesor Emérito de la Universidad de Iowa, publica en ‘Perspectives on Psychological Science’ una propuesta para integrar variables que a menudo se consideran por separado. La figura resume el modelo general considerando la interacción causal entre esas variables.


La introversión se asocia positivamente a la atracción típica por actividades que requieren usar el intelecto (Typical Intellectual Engagement, TIE) y ambos factores se relacionan positivamente con el nivel de conocimientos adquiridos a lo largo del tiempo. Por tanto, los introvertidos y quienes presentan alto TIE poseen más conocimientos probablemente porque invierten más tiempo leyendo, pensando y reflexionando (y, por consiguiente, dedican menos tiempo a las interacciones sociales). En el modelo, TIE es una causa directa de la inteligencia cristalizada (Gc), mientras que la introversión es una causa indirecta, ya que actúa a través de TIE.

La introversión y la inteligencia fluida (Gf) ejercen un efecto directo sobre TIE. Por otro lado, los intereses (realistas, investigadores, sociales, artísticos, emprendedores y convencionales) correlacionan entre sí y su factor latente se asocia a TIE. A su vez, ese factor latente se relaciona con el nivel de conocimientos alcanzados por el individuo.

La inteligencia fluida, TIE y los intereses ejercen un efecto causal sobre el desarrollo de la inteligencia cristalizada (conocimientos y habilidades adquiridos, tales como el dominio de las matemáticas, las habilidades mecánicas, el uso del lenguaje o la navegación por la historia de la humanidad).

La gente ‘nace’ con una determinada ‘disposición’ fluida que invierte durante el desarrollo en una variedad de conocimientos, habilidades y aptitudes, guiándose por los intereses.

Schmidt sugiere que al menos algunos de los intereses se encuentran influidos diferencialmente según sexo por la exposición hormonal durante el periodo prenatal. Particularmente relevante sería la exposición a distintos niveles de testosterona. Su efecto sería orientar a los varones hacia un interés especial por los objetos inanimados, mientras que orientaría a las mujeres hacia un interés por la gente.

Según el modelo, y según la evidencia observada en un extenso meta-análisis, el principal determinante del logro académico y ocupacional es la inteligencia cristalizada. Por tanto, es el conocimiento adquirido (Gc) lo que determinada el desempeño social, no la capacidad bruta e innata (Gf).

Las otras dos variables que influyen causalmente sobre el logro académico y ocupacional son la Responsabilidad y determinados intereses. El TIE ejerce un efecto indirecto sobre el logro social, ya que su efecto se encuentra mediado por Gc.

Aunque sabemos que Gf declina con la edad, eso no sucede con Gc.

Basándose en el enfoque y la evidencia de Goldberg, sostiene Schmidt que Gc necesita de Gf para desarrollarse durante el periodo de inversión, pero, llegado un cierto punto del ciclo vital, Gc actuaría independientemente de los niveles contemporáneos de Gf.

En el modelo no se observa nada que sea causa directa de Gf y de la Responsabilidad, aunque este Profesor admite que ambas variables se encuentran fuertemente influidas por los factores genéticos. Acepta también que la experiencia se encuentra genéticamente influida, que se asocia a las propensiones innatas del individuo.

Es un modelo tan interesante como complejo. Las evidencias previas en las que se inspira son aisladamente sólidas, pero su contraste empírico integral exige un esfuerzo que dudo que los científicos estén dispuestos a invertir.

Por otro lado, la alta co-linealidad usual entre Gf y Gc me lleva a sugerir que la perspectiva de que pueden actuar independientemente llegado un momento del ciclo vital es abiertamente discutible.

Finalmente, Gc no es conocimiento, sino el uso inteligente de ese conocimiento, algo que Schmidt opta por omitir en la descripción de su modelo.


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