El aprendizaje humano va más allá del mero registro asociativo de eventos

1. El aprendizaje humano va más allá del mero registro asociativo de eventos

Mediante el aprendizaje los organismos mejoran en su capacidad para predecir los acontecimientos de su ambiente. ¿Qué argumentarías a favor de que el aprendizaje humano va más allá del mero registro asociativo de eventos, más allá del condicionamiento clásico y del operante? Primero comenzaría diciendo que si el aprendizaje humano solo dependiera de asociaciones, entendiendo desde la filosofía empírica de Hume, es decir, desde la creación de leyes por medio de asociaciones y formando como punto de partida el “input sensorial” como proceso para formar esas leyes, estaríamos quedándonos en una postura reduccionista del aprendizaje humano. Pues si esto fuese así, es decir, si nuestro aprendizaje dependiera exclusivamente de las asociaciones y con esto se hicieran inferencias de relaciones causales (asociaciones interiorizadas ante eventos sensoriales y respuestas) entonces el ser humano aprendería o harían juicios sobre futuros hechos o paralelo con las contingencias reales. Es decir, el aprendizaje solo dependería y se basaría en las contingencias. Pero esta afirmación se ha visto mermada por evidencias empíricas extraídas del experimento de Shanks y Dickinsons donde se concluye que nuestros juicios no evolucionan en paralelo con el desarrollo de la contingencia. Por lo que las contingencias no serían la base para el aprendizaje de relaciones causales, porque a veces percibimos unas covariaciones como causas y otras no. Por lo que el aprendizaje humano no podría expresarse desde el modelo que plantea que las covariaciones son la base de nuestras experiencias causales.

2. Explica la condición del experimento de Shanks y Dickinson (1987) para el nivel de covariación 0.50 (75-25 en el gráfico de abajo)

Para el nivel de covariación 0.50 quiere decir que un 75% de las veces que se ha disparado el tanque ha explotado. Teniendo estos datos en cuenta y el juicio de los sujetos (en la gráfica, podemos interpretarlos como que en el caso de las contingencias no nulas hay una curva de aprendizaje en los sujetos, es decir, que los juicios sobre contingencias se ajustan a las contingencias reales al final, después de una progresión. Aún así, hay que añadir que si el aprendizaje humano solo dependiera del cálculo de las contingencias las áreas continuas deberían ser horizontales y caer sobre las discontinuas que representan las contingencias reales. Por lo que el modelo que plantea que las covariaciones son la base de nuestras inferencias causales no es del todo cierto. Es decir, puede que nuestras inferencias de causalidad no dependan exclusivamente de nuestra detección de covariación.

3. Curanderos, naturistas y charlatanes se benefician enormemente de enfermedades que se curan solas prácticamente siempre

Con la condición de 0.50, pues si las enfermedades que tratan se curan prácticamente siempre, la probabilidad de que se curen será mayor (con o sin nada). Por lo que este hecho haría que influya en los juicios de causalidad de las personas y, por consecuencia, esto se difunda y la gente atribuya la cura a los brebajes de estos curanderos.

4. El experimento de Waldman (2000) pone de manifiesto la asimetría entre causas y efectos

La diferencia se percibe cuando en la segunda fase el grupo de “sustancias como efectos” al añadir la tercera sustancia el juicio de las personas permanece constante, con respecto a la fase 1. Sin embargo, en la fase 2 del grupo “sustancias como causas” se aprecia un cambio de juicio de las personas con respecto a la fase 1. Lo que podría interpretarse como que el primer grupo no hay ¿? respecto a las sustancias 1 y 2. Sin embargo, en el grupo al que se le dijo que las sustancias eran la causa de las enfermedades sí se registra una atenuación en los juicios sobre la sustancia 3. Parece ser que no estamos dispuestos a admitir que  S3 sea causa de la e1 puesto que ya está atribuida a S1. Sin embargo no tenemos tantos problemas para aceptar que S3 pueda ser otro efecto de e1. Por tanto, estos resultados muestran una asimetría que no es explicable desde las teorías asociacionistas.

5. ¿Qué elementos hay que considerar para dar cuenta del razonamiento causal en el ser humano según Sloman y Lagnado (2014)?

Consideraban que la Inferencia causal es más que una forma de representar y actualizar probabilidades, es más que pura inferencia bayesiana. Por ello consideran que para dar cuenta al razonamiento causal en el ser humano hay que considerar elementos de tres tipos: -Asumir que hay un mecanismo implicado-Desarrollamos una narrativa.-Realizamos simulaciones mentales. Digamos que las simulaciones mentales son representaciones de los mecanismos, cuando hay múltiples eventos implicados, esas simulaciones quedan agregadas en narrativas, que en la historia que nos contamos a nosotros mismos cuando nos esforzamos por buscar una explicación (Teorías).