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98% de los niños son genios creativos, pero sólo 2% llega así a la edad adulta (ESTUDIO)

Ciencia

Por: pijamasurf - 03/30/2018

Aunque la educación sofoca nuestro potencial creativo, éste no desaparece: sigue estando contigo, esperando el momento en que pierdas el miedo a pensar de otra manera

En nuestra cultura y nuestras sociedades nos hemos habituado a ver el genio en otros, a admirarlo en aquellos y aquellas que por distintos motivos adquirieron notoriedad y reconocimiento en el campo al cual entregaron su labor: las artes, la ciencia, la política y la vida social, etcétera. 

En ese sentido, solemos creer que el genio es una cualidad extraordinaria que se encuentra en tan sólo unos pocos, que sea por la fortuna o por la casualidad son capaces de desarrollarlo y condensarlo en obras igualmente admirables. 

¿Pero qué pasaría si esto fuera falso y la genialidad no fuera una cualidad extraordinaria sino, más bien, natural en el ser humano?

A esa conclusión radical llegó un estudio realizado por los investigadores George Land y Beth Jarman, cuya historia comienza en 1986, cuando la NASA les pidió que desarrollaran un método que permitiera identificar a personas con una elevada capacidad para la innovación entre el personal científico de la institución. Land y Jarman diseñaron entonces una prueba orientada a detectar el nivel de creatividad de un individuo. En la NASA, el resultado fue bien recibido.

Sin embargo, aunque ese proyecto terminó ahí, los científicos continuaron la investigación por su cuenta, pues ahora tenían más preguntas que respuestas sobre la creatividad. Hicieron algo muy sencillo: aplicar ese mismo examen a un grupo de mil 600 niños de entre 3 y 5 años, que pertenecían a un programa piloto de iniciación escolar.

Al revisar los datos obtenidos, su sorpresa fue mayúscula al descubrir que el 98% de dichos niños podían ser calificados como “genios” en vista de su capacidad creativa y de imaginar ideas nuevas, diferentes e innovadoras.

Los científicos tampoco se quedaron con esa conclusión y a partir de dicho resultado decidieron hacer de este un estudio longitudinal, es decir, sostenido en el tiempo. Aplicaron el mismo examen al mismo grupo de niños en tres momentos diferentes: 5 años después de la primera sesión, 10 años después y 25 años después; dicho de otro modo, cuando el promedio de edad de los niños era, respectivamente, de 10, 15 y 31 años.

En este caso los resultados también fueron sorpresivos, aunque lamentables, pues ese 98% de niños altamente creativos a los 5 años de edad descendió drásticamente a 30% a los 10 años, a 12% a los 15 y a tan sólo 2% a los 31. Si casi 10 de cada 10 personas poseen cierto tipo de genialidad en su infancia, tan sólo dos de cada 100 la mantienen hasta llegar a la edad adulta.

¿Por qué? Según Land, esto puede deberse a un problema fundamental del sistema educativo, que no favorece en modo alguno la habilidad creativa del ser humano. El investigador parte de la diferenciación de dos tipos de procedimiento del razonamiento humano, a saber:

1) El pensamiento convergente, por el cual evaluamos una idea, podemos criticarla y mejorarla, y también combinarla con otras. Se trata de una forma de pensamiento lógica y racional, y casi siempre consciente. 

2) El pensamiento divergente, del cual surgen las ideas nuevas, inesperadas y originales, no del todo como resultado de un proceso lógico ni consciente.

Land sostiene que en el sistema educativo tradicional se le enseña a los niños a pensar de las dos maneras, lo cual es una contradicción, pues ambas formas de pensamiento no pueden practicarse al mismo tiempo y al confrontarlas de esa manera lo único que se obtiene es que ni una ni otra se desarrollen con todo su potencial. 

No obstante, el pensamiento convergente es el que navega mejor dicha situación, pues al ser la manera de pensar más socialmente aceptada es la que al final terminamos por cultivar más, creando así un desequilibrio notable en nuestra mente, que un tanto incontrolablemente termina por inclinarse hacia el juicio, la censura, la crítica y eventualmente el miedo a pensar diferente.

“Cuando operamos bajo el miedo, usamos únicamente una parte pequeña de nuestro cerebro, pero cuando usamos el pensamiento creativo, el cerebro se ilumina”, ha dicho el científico, quien considera que ahí se encuentra una posibilidad para recuperar nuestra genialidad no perdida, sino sepultada bajo espesas capas de la “educación” que recibimos para normalizar y estandarizar nuestro pensamiento. 

Más allá de la idea de genialidad y sus frutos, la sola idea de vivir sin miedo de pensar parece un propósito deseable para intentar revivir esa imaginación que siempre ha estado en nuestra mente, esperando el momento en que nos decidamos a usarla de nuevo.

 

También en Pijama Surf: 3 hábitos creativos que podemos aprender de las grandes mentes de la historia

 

Imagen de portada: Albert Einstein en su niñez (ca. 1894)

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La teoría de la cibernética ayudó a explicar no sólo el funcionamiento de la tecnología, sino también de muchas conductas intra e interpersonales de los humanos. Por ejemplo, esta teoría permitió desarrollar otra en función de la terapia sistémica familiar con la intención de enfrentar diversas crisis familiares en psicoterapia. De hecho, fue dicha teoría la que permitió definir los límites entre las máquinas y el ser humano, y se estableció que la diferencia entre ambos era el raciocinio: la capacidad de percibir, comprender, analizar y decidir ante diversos estímulos tanto del medio ambiente como de nuestro interior.

Ahora y conforme los avances tecnológicos, se ha establecido que el delicado límite entre las máquinas y el alma humana reside en la personalidad, las emociones y el raciocinio. Sin embargo, la ficción ha comenzado ya a describir la realidad –como sucedió en la película Her (2013)–: científicos de informática en Japón han desarrollado un sistema de inteligencia artificial –AI– capaz de visualizar los pensamientos humanos. Se trata de una tecnología que puede observar el pensamiento humano y convertirlo en imágenes.

Su funcionamiento implica el entrenamiento de la máquina para aprender cómo funciona el cerebro humano –principalmente el flujo sanguíneo– y la habilidad para escanearlo utilizando fMRI –imágenes de resonancia magnética funcional– con la intención de registrar tanto el flujo sanguíneo como las ondas cerebrales. A partir de ahí, el sistema usa esa información para descifrar el pensamiento del individuo y eventualmente "bajarla" a un formato de imagen mediante un sistema neuronal complejo –como sucede con la decodificación humana–. Para lograr que la proyección visual tenga un parecido completo con el pensamiento del individuo, los científicos hicieron uso de múltiples capas de DNN –redes neuronales profundas– y de DGN –red de generadores profundos– para asegurar imágenes precisas. Todo esto se realiza en tiempo real.

En palabras de los científicos Gouhua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima y Yukiyasu Kamitani:

Los patrones de las imágenes de resonancia magnética funcional –fMRI– han sido capaces de brindar una visualización del contenido perceptual humano. Sin embargo [este análisis] se ha limitado tan sólo a la reconstrucción con imágenes de poca calidad (Miyawaki et al., 2008; Wen et al., 2016) o con el emparejamiento de modelos (Naselaris et al., 2009; Nishimoto et al., 2011). El reciente trabajo mostró que la actividad cortical visual puede ser decodificada –o traducida– en características jerárquicas de DNN para la misma imagen input, proveyendo una manera de usar esta información de características visuales jerárquicas (Horikawa y Kamitani, 2017). Aquí se presenta un método de reconstrucción de imágenes novedoso, en el cual los valores del pixel de una imagen se optimizaron para realizar su DNN similar a la actividad humana de decodificación en múltiples capas. Hemos encontrado que las imágenes eran similares a las imágenes de estímulo [las que provocaron un pensamiento] –ambas imágenes con formas naturales y artificiales– y que poseían un contenido visual subjetivo durante la producción de las imágenes. Mientras que nuestro modelo sólo fue realizado con imágenes naturales, nuestro método generalizó exitosamente la reconstrucción de formas artificiales, indicando que nuestro modelo realmente ‘reconstruye’ o ‘regenera’ imágenes de la actividad cerebral –y no sólo emparejando modelos–. […] Los resultados sugieren que la información visual jerárquica en el cerebro puede combinarse efectivamente con la reconstrucción perceptual de imágenes subjetivas.

La aplicación de esta tecnología es vasta, por lo cual muchos de los actuales entrepreneurs en tecnología más poderosos del mundo están promoviendo la idea de prestar atención al uso que se le da a estos nuevos descubrimientos, al menos hasta crear una base ética que regule la utilización de los avances tecnológicos.