Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento
Dado que el DCC es un posgrado de continuidad, la LGAC del Plan de Estudios del Doctorado, al igual que la LGAC de la Maestría en Ciencias Cognitivas (MCC), se ha denominado Sistemas Cognitivos Naturales y Artificiales, no sólo porque permite agrupar las áreas disciplinares que han conformado la currícula de la MCC y que también conforman la del DCC (epistemología y filosofía de la mente, inteligencia artificial y robótica cognitiva, lingüística cognitiva, psicología cognitiva, neurociencia cognitiva, antropología cognitiva y ecología cognitiva y conductual), sino también porque uno de los objetivos principales de las Ciencias Cognitivas es elaborar una teoría general de los sistemas cognitivos, sean naturales o artificiales.
​
De acuerdo con Bunge (2012), todas las ciencias estudian sistemas de alguna clase, ya sean naturales (físicos, químicos, biológicos o sociales) o artificiales (técnicos). Sin embargo, desde hace algunas décadas, especialistas de diversas disciplinas científicas se han unido iniciando colectivos inter/transdisciplinares con la finalidad de generar enfoques unificados para resolver problemas relevantes para distintos campos de investigación ya que muchos conceptos, principios y modelos pueden ser válidos para distintos tipos de sistemas. Ese ha sido el espíritu del Posgrado en Ciencias Cognitivas con su MCC y lo es también ahora para su DCC. No obstante que todas las ciencias estudian algún tipo de sistema natural o artificial, para las Ciencias Cognitivas en general y para los estudiantes del DCC en particular, se vuelve fundamental y necesario el enfoque sobre ambos tipos de sistemas para entender y proponer principios fundamentales para una teoría general de los sistemas cognitivos.
​
Los sistemas cognitivos naturales son aquellos que se han originado por autoensamblaje. Todas las actividades cognitivas de los sistemas naturales, incluso aquellos mecanismos del desarrollo y de algún tipo de aprendizaje a lo largo de la vida, son funciones biológicas, así como sociales en el caso de los animales sociales y, por tanto, todas son aspectos producto de la evolución y de la adaptación por selección natural de los animales a sus ambientes por lo que, toda su conducta es cognitiva en el sentido de que todos los procesos cognitivos son parte de sistemas conductuales cuya lógica principal es la sobrevivencia y reproducción en un ambiente ecológico particular. Los sistemas cognitivos naturales “toman decisiones” importantes en respuesta al contexto ambiental (información externa) y de acuerdo con sus estados internos (información interna). Los sistemas cognitivos realizan funciones que han sido denominadas conocer, entender, planear, decidir, resolver problemas, analizar, sintetizar, evaluar y juzgar, todas ellas integradas con los procesos de percepción y acción conductual. En este sentido, aunque los sistemas cognitivos naturales responden de diferente manera al ambiente, de manera simple o sofisticada, en su ambiente natural estas respuestas tienden a favorecer la sobrevivencia y reproducción de los individuos (Davies et al., 2012). Aunque toda conducta depende del procesamiento privado de información, es decir, de mecanismos cognitivos, el procesamiento es parte necesaria de una salida conductual. Sin embargo, el resultado de la activación de estos procesos cognitivos privados es una salida conductual pública susceptible de estar bajo la acción de la selección natural. Esto ocurrirá si los mecanismos cognitivos tienen un sustrato genético heredable variable que afecte la aptitud individual cuando se ponen en acción produciendo la conducta. Existe una gran variedad de sistemas cognitivos en diferentes niveles (Sun et al., 1999) que van desde la cognición socio-cultural, a los agentes cognitivos individuales o a los subsistemas cognitivos de los individuos (los componentes cognitivos y sus funciones), los cuales también pueden ser llamados sistemas cognitivos.
​
Por su parte, los sistemas cognitivos artificiales no se autoensamblan en la naturaleza, ellos han sido ensamblados por un ser humano (un sistema cognitivo natural) con la intención de duplicar o imitar (modelar o simular) el comportamiento de un sistema dado (un sistema cognitivo natural) por otro sistema de diferente clase (un autómata) que realice una función cognitiva particular (reconocimiento de patrones) con el fin de resolver problemas prácticos o aplicar un modelo sobre el funcionamiento de un sistema cognitivo natural (Bunge, 2012). En este caso, el investigador en sistemas artificiales no incorpora leyes específicas (biológicas o químicas, por ejemplo) en su modelo. Por el contrario, construye un modelo de caja negra, de caja gris o uno cinemático sin los detalles relacionados con la composición material del sistema a modelar. Este modelo debe ser lo suficientemente general como para incluir los aspectos más fundamentales de la organización y comportamiento del sistema. Esto requiere de un enfoque inter/transdisciplinario y no especializado o disciplinario.
​
Ambos sistemas, naturales o artificiales, son adaptativos en su conducta y en el procesamiento de información. Sus capacidades y procesos no están preordenados sólo por la estructura interna del sistema, sino que requieren necesariamente de la interacción con su ambiente. Por tanto, los sistemas cognitivos, tanto naturales como artificiales, pueden sentir, actuar, comunicarse, aprender y evolucionar (Taylor, 2006). Sistemas cognitivos de alto nivel pueden presentar diversos grados de lo que se conoce como inteligencia.
Los últimos 20 años ha habido grandes progresos en el estudio de los sistemas cognitivos. El desarrollo de las Ciencias Cognitivas tendrá un importante impacto en diferentes ámbitos de las sociedades humanas. Dos motivaciones son fundamentales en el desarrollo de las ciencias cognitivas, una cognitiva y la otra práctica. En el primer caso, la motivación cognitiva radica en el natural deseo humano de conocer y entender los aspectos fundamentales de los sistemas cognitivos naturales y los artificiales. Por otro lado, la motivación práctica es la necesidad de tratar con los inmensos y polifacéticos sistemas característicos de las sociedades industriales, tales como las redes de comunicación, las fábricas, los hospitales y los ejércitos. Esta complejidad, especialmente la variedad de los componentes de estos sistemas, transgrede las fronteras tradicionales entre disciplinas y exige un enfoque transdisciplinario (Bunge, 2012).
Por lo tanto, aunque las Ciencias Cognitivas constituyen un complejo de disciplinas más que como una ciencia independiente, mantiene el espíritu y el enfoque unificado en la empresa que intenta entender los principios fundamentales de los sistemas cognitivos a partir de diferentes aproximaciones metodológicas provenientes de diferentes disciplinas con el objetivo de estudiar y entender la cognición y el comportamiento de animales y máquinas. Desde este punto de vista, la LGAC del DCC involucra las LGAC de los investigadores de las diversas disciplinas que constituyen al CINCCO y a los profesores de otros centros, todos formando parte del NAB del DCC. No obstante que los estudiantes del DCC trabajarán directamente con su director de tesis, estarán involucrados y en contacto inter/transdisciplinario con investigadores dedicados al estudio de la conducta, de la inteligencia artificial y de la cognición, para discutir problemas comunes cuando se estudian y definen teórica y empíricamente. Esta empresa transdisciplinar de la LGAC del DCC tiene como objetivo identificar principios universales y aplicarlos a todos los sistemas cognitivos.
​
En este sentido, la LGAC del DCC, resulta más que pertinente en la formación inter/transdisciplinar de los estudiantes ya que tendrán la oportunidad de formarse como cognitólogos de alto nivel, especializados en un área disciplinar, pero bien enterados de la existencia de las otras perspectivas en el estudio de los fenómenos cognitivos. Esto repercutirá no sólo en su trabajo de investigación durante el doctorado, sino también en su vida profesional cuando establezcan sus propias líneas de investigación.