Desarrollo de sistemas cognitivos y modelos conexionistas

Tema 2: Wiener: trabajó en el diseño de proyectiles autodirigidos. Es el representante de la cibernética y el principal representante del cognitivismo simbólico.

Dos ideas que aporta al desarrollo de los sistemas cognitivos:

• Un sistema que sea capaz de autorregularse, es preciso que reciba información de su comportamiento retroalimentación. Cualquier sistema que se autorregule está aplicando un tipo de computación para modificar sus estados.

Turing, Newell y Wiener formaron el surgimiento de los ordenadores digitales.

Proceso de la información en sistemas seriales:

• PI procede de la IA. Newell, Shawn y Simon son el precedente de la IA. Newell y Simon descubren la estructura general del PI.

Antecedentes del PI:

• Shannon y Weaver establecieron la teoría de la comunicación: explicar el paso de la información a través de un canal y determinar matemáticamente la transferencia input-output, teniendo en cuenta que en el canal puede existir ruido. Para cuantificarla utilizaron el bit: cantidad de información requerida para decidir dos alternativas posibles.

Modelo psicológico de Pi: modelo de flujo de Broadvent: atención auditiva.

Teóricos de los modelos de Pi seriales:

• Palmer y Kimchi: consideran que un modelo de cognición que aspire a ser un modelo de Pi debe adecuarse a descripciones informacionales (eventos mentales como eventos informacionales) y descomposición informativa (hay que establecer una correspondencia (mapping) entre el input-output mediante un análisis progresivo).

Continuidad del flujo:

El input de un evento es el output de la operación precedente.

Dinámica del flujo:

Con la temporalidad.

Implementación física

Cronometría mental:

La más utilizada en el estudio de la PI, los eventos mentales ocurren en tiempo real y son evaluados cuantitativamente y las medidas.

Críticas al paradigma cognitivo acerca de la analogía del ordenador:

• La paradoja computacional. La aplicación del ordenador como modelo para estudiar la mente nos permite comprender lo que NO es semejante al ser humano. El problema de la intencionalidad. Los eventos mentales se refieren a algo. Son intencionales, están dotados de significado. El ordenador carece de intencionalidad.

La metáfora del cerebro. Modelos conexionistas:

• Objeto: mente que procesa información de forma análoga a como lo hace el cerebro.

La mente debe ser entendida como una compleja red constituida por multitud de unidades de procesamiento abstractas que procesan la información de manera distribuida y en paralelo.

Modelos conexionistas:

• Origen del conexionismo: Hebb, Neuropsicología, Lashley.
• Asambleas neuronales transitorias/permanentes.
• Acción de masa y equipotencialidad.
• Mc Culloch y Pitts.
• Computación.
• Rossenblatt.
• Neurona binaria de Mc Culloch y Pitts. El perceptrón.
• Diferencias con los modelos simbólicos.
• Modelos neuromorfos (RNA) Procesamiento distribuido en paralelo.
• Ausencia de ejecutivo central (CPU). Información subsimbólica.
• Ventajas de los modelos conexionistas. Aprendizaje en RNA.
• La red debe aprender a realizar la clasificación o reconocimiento que se le exige. El aprendizaje consiste en modificar una serie de reglas o algoritmos matemáticos.
• Robustez.
• El conocimiento adquirido se encuentra repartido por toda la red, de forma que si se lesiona una parte se continuarán generando cierto número de respuestas correctas. Degradación elegante.
• Resonancia adaptativa.
• Son capaces de tolerar la incertidumbre y recuperar la información a partir de datos incompletos, como en el ser humano.
• El conexionismo en la ciencia cognitiva contemporánea.
• No es un cambio de paradigma sino una nueva orientación en el estudio de la cognición.
• El ser humano debe tomar decisiones en situaciones de información parcial, de incertidumbre y experimentando diferentes estados emocionales. En estas circunstancias donde las reglas pueden ser vagas o intuitivas es donde los sistemas conexionistas muestran su supremacía.