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PRIMER PARCIAL: TEMA 2

Índice de temas

  1. Planteamientos previos: sistemas inteligentes
    1. Un sistema inteligente: el ordenador
    2. Otro sistema inteligente: el cerebro
    3. Arquitecturas de la mente
  2. Arquitecturas simbólicas: mirando al ordenador
    1. Símbolos, computación y ejecutivos centrales
    2. Niveles de análisis de una arquitectura simbólica
    3. Orígenes del cognitivismo simbólico
    4. Procesamiento de la información en sistemas seriales
    5. Cronometría mental
    6. Estructuras y procesos en un sistema de PI
    7. Inteligencia artificial y simulación de conductas por ordenador
    8. ¿Pueden pensar las máquinas?
    9. Searle y su cuarto chino
    10. La paradoja computacional y el problema de la intencionalidad
  3. . Arquitecturas conexionistas: mirando a la neurona
    1. Influencias neuropsicológicas y computacionales
    2. El declive y la nueva revolución

Este capítulo expone las dos aproximaciones desde las que se ha contemplado el estudio científico de la mente desde la ciencia cognitiva: la inspirada en el ordenador serial manipulador de símbolos y la inspirada en el funcionamiento cerebral.

Recurrir a un ordenador cuando se elaboran teorías y modelos explicativos de la mente supone entenderla como un sistema manipulador de símbolos. Al igual que un computador, la mente recibe y codifica la información, la manipula operando activamente sobre ella y la almacena o recupera según sea preciso para resolver la tarea exigida. Por este motivo, a estos modos de describir la mente se les denomina arquitecturas simbólicas o también arquitecturas clásicas, debido a que fueron las primeras en proponerse. Las arquitecturas simbólicas contemplan el ordenador desde una perspectiva funcional, pero no física evidentemente. Así, la mente es un sistema que maneja la información en forma de representaciones simbólicas, que son manipuladas por un ejecutivo central que haría las veces de una procesador.

En el desarrollo de esta aproximación confluyen influencias provenientes de la teoría de la computación y la cibernética. La teoría de la computación de Turing fue decisiva en el surgimiento del cognitivismo contemporáneo, al proponer el diseño formal de una hipotética máquina que podría resolver cualquier problema, mediante la descomposición en diversos pasos y la aplicación de un algoritmo de cálculo. La teoría de Turing fue ampliada por von Newmann, quien elaboró diseños más sofisticados semejantes a las arquitecturas de los ordenadores actuales. Los trabajos de Wiener sobre cibernética incidían en el diseño de sistemas inteligentes capaces de auto dirigirse y modificar sus objetivos en función de la información que recibían del ambiente.


La aproximación cognitiva clásica abarca diversos enfoques o formas de entender la cognición. Sin lugar a dudas, el enfoque del procesamiento de la información ha sido el dominante, al menos en el ámbito de la psicología. Su supuesto básico es que existe un flujo informativo que puede descomponerse recursivamente y sobre el que son aplicables una serie de operaciones de tratamiento activo de la información. Alternativamente, la inteligencia artificial ha estado interesada en poner de manifiesto que las máquinas pueden simular comportamientos inteligentes humanos, orientación que constituiría el denominado simulacionismo o IA débil. Por su parte, el funcionalismo contempla la mente como consecuencia de la peculiar organización funcional del cerebro, tal que algunas posiciones extremas entienden que una máquina convenientemente programada, que reproduzca mediante un software la organización funcional del cerebro, dispondrá es estados mentales, igual que el ser humano. A esta doctrina se le ha denominado IA fuerte.


Frente a las arquitecturas simbólicas, otros científicos han preferido inspirarse en el funcionamiento cerebral para elaborar teorías y modelos explicativos de la mente. Desde esta perspectiva conexionista, la mente no se contempla como un sistema análogo funcionalmente a un ordenador, sino como un sistema constituido por multitud de unidades simples, análogas a las neuronas, que funcionan al unísono procesando la información de forma distribuida en paralelo. Son las denominadas redes neuronales artificiales. A los modelos así elaborados se les denomina arquitecturas conexionistas de la mente, pues su fundamento se localiza en las múltiples conexiones que pueden establecer entre sí las unidades de procesamiento.


Los orígenes del conexionismo son localizables en conceptos neurofisiológicos como la teoría de la acción de masa y la equipotencialidad de Lashley o la propuesta de circuitos neuronales transitorios y permanentes de Hebb. De gran impacto fue la propuesta de McCulloch y Pitts sobre la posibilidad de entender las neuronas como sistemas de computación binarios que pueden activarse si los inputs que ingresan superan un umbral determinado, así como la aplicación de este principio a una de las primeras redes neuronales que se propuso: el perceptrón.


El conexionismo ha sido un intento de superar los límites explicativos y las debilidades de la aproximación simbólica. Sus defensores entienden que la tarea de la mente es procesar información. Sin embargo, frente al procesamiento serial defendido desde los modelos simbólicos, ahora se introduce un nuevo modo de procesamiento denominado procesamiento distribuido en paralelo (PDP) que explica mucho más adecuadamente determinadas formas de funcionamiento cognitivo. Las arquitecturas conexionistas admiten representaciones mentales, aunque en ellas la información no se almacena en forma simbólica, sino como patrones de actividad distribuida entre las neuronas de la red. De ahí que a los modelos conexionistas se les denomine también modelos subsimbólicos.
A pesar de que el conexionismo pasó por un periodo en el que sus modelos no captaban la atención de los investigadores, a partir de los años ochenta se produjo un inusitado interés en los mismos, de tal manera que, en la actualidad, los modelos de corte simbólico basados en el ordenador serial manipulador de símbolos conviven con los modelos conexionistas.

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