Computación cognitiva

Primera entrevista sobre aprendizaje

http://youtu.be/jZ4KylfdRto

Jeff Hawkins - El estudio del cerebro cambiará la ciencia computacional

TEORÍAS DEL PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN DE LA CONDUCTA

      Una técnica reciente de teorización psicológica implica la formulación de teorías en forma de programas que se utilizan en computadoras. El objetivo es que estos programas lleven a cabo una serie de acciones que en ciertos rasgos se parecen las acciones cognocitivas o conductuales de un sujeto. 

La idea principal  es que los principios abstractos comprendidos en el diseño de la máquina podrían ser los mismos que describen el diseño y funcionamiento del organismo vivo, entendemos una porción de conducta cuando sabemos cómo construir una maquina que se comporte de ese modo. Si se lleva esta teoría a la práctica científica, significaría que una teoría acerca de la conducta podría probarse mediante la construcción de una máquina diseñada de acuerdo con ella, y observar después si esta máquina simula la conducta de interés.

CONCEPTOS Y MODELOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN

Los estímulos, datos, instrucciones, son la entrada en un programa de computadora, después de ciertos procedimientos, el aparato produce algún resultado final particular. Cada una de estas manipulaciones requiere de una breve serie de instruccciones denominado subrutina (mecanismo de procesamiento de información).

   Las computadoras se programan escribiendo una secuencia de instrucciones, denominado programa, estos programas deben estar escritos en lenguajes como FORTRAN y ALGOL. Se mencionan dos tipos de simulaciones:

1. Simple
2. Subrutinas y jererquías de tarea

PROGRAMAS DE APRENDIZAJE SIMPLE

           Entre 1955 y 1969 fue el comienzo de los modernos modelos del procesamiento de información. Newel, Shaw y Simon empezaron su trabajo sobre el “teórico lógico”, un programa para simular la manera en que un estudiante comprueba teoremas en la lógica simbólica. Otro grupo de científicos trabajaba sobre el reconocimiento automático de patrones(PYME ,perceptor y memorizador elemental).

           Una clasificación conveniente de los modelos del procesamiento de información los divide en:

• Simulación psicológica (su objetivo es que el modelo copie paso por paso los procesos que cree que una persona realiza para ejecutar una tarea)
• Inteligencia artificial (su propósito es diseñar un programa eficiente que ejecute una tarea compleja, independientemente de cómo lo haría una persona)

     Algunas deficiencias detectadas en modelos, considerado como simulador, son su gran memoria, su racionalidad y su confianza en una estrategia holista. Los seres humanos poseen memorias que tienden al error; no siempre son racionales, siguen estrategias de búsqueda flexibles que se modifican con facilidad Por todo esto Williams propone un modelo más realista que incorpora consideraciones de memoria de corto plazo.

     Muchos de los programas se desarrollan para identificar caracteres simples y aislados presentados uno por uno. Pero esto es irreal en la mayor parte de la circunstancias. Un problema relacionado a esto fue la segmentación (determinar en donde están las fronteras que delimitan dónde termina un carácter y comienza otro). Uno de los primeros programas que trató este problema fue MAUDE. Posteriormente se desarrolló el programa SEE que intentaba aislar los objetos e identificar las superficies que se corresponden. 

      Otra fructífera línea de investigación se refiere al reconocimiento del habla. La meta consiste en hacer que una computadora “escuche”. Para tratar con este problema se tuvo que hacer uso del contexto y de las expectativas acerca de lo que debería decirse en una expresión, en lugares dados. Un ejemplo de un sistema de reconocimiento del habla es el Hearsey II.

PROGRAMAS DE PROBLEMA-SOLUCIÓN

La meta de la investigación en materia de programación ha sido conseguir que la computadora le solucione problemas complicados a los seres humanos. La solución de problemas es importante para el estudio del aprendizaje y se ha enfocado a tres áreas importantes:

1.       La manera en que se interpreta el problema.

2.       Lo procesos empleados para encontrar la solución al problema.

3.   La comparación de la solución generada con el criterio de solución para determinar si se ha cumplido la meta.

Hay muchos problemas para los cuales no existe un algoritmo definido, razón por la cual se recurre a las heurísticas (reglas empíricas que nos dicen como buscar respuestas de forma más eficiente) con el fin de reducir la búsqueda.

El programa Teorico Logico de Newell, Shaw y Simon (1958) dispuso el patrón básico para muchos programas de solución de problemas, dando lugar a la construcción de teorías para el estudio de la conducta humana compleja.

Algunos de los programas más destacados para la solución de problemas fueron:

1. Simuladores de juegos de salón (damas, ajedrez, etc.) que incluyeron rutinas de aprendizaje. Usaban un esquema de árbol de búsqueda.
2. El Solucionador General de Problemas (SGP) de Newell, Shaw y Simon. Usa el análisis de medios y fines a fin de generar un árbol de subproblemas con el cual trabajar.
3. Proyectos de robots integrados en Stanford, MIT y el Stanford Research Institute, de los cuales el más destacado fue el STRIPS.
4. Planeadores inteligentes como ABSTRIPS de Sacerdoti (1974), los cuales permiten planear una solución a niveles más generales de abstracción  en ambientes reales.

ESPECIALISTAS EN EL CONOCIMIENTO

      Otra tendencia en la solución de problemas el de considerar que la solución de problemas rara vez es una habilidad general, sino que el solucionador debe especializarse en el tipo de problema. Ejemplo de ellos son programas tales como PUFF, MYCIN y DENDRAL, los cuales fueron programas de contenido médico que fueron elaborados con la ayuda de expertos en el área de conocimiento y fueron muy exitosos en la resolución de problemas de diagnóstico e identificación de químicos.

PROGRAMAS DE PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE

                El principal medio de aprendizaje es el lenguaje, razón por la cual se estudia la forma en que aprende a partir de lo que se dice. Ésta área de estudio se ha fraccionado en:

1. Traducción mecánica: busca traducir texto de un idioma a otro mediante análisis sintáctico y semántico.
2. Recuperación de información: comprenden peticiones de información, diseña una clasificación adecuada de la información y un sistema de índice adecuado.
3. Inducción gramatical: se refiere a la naturaleza aprendible de las reglas gramaticales de un idioma.
4. Programas de comprensión y de pregunta-respuesta: la comprensión de una oración es corroborada por la respuesta a una pregunta relacionada que requiera el uso de dicha información.
5.  Análisis de dependencia conceptual: sistema de conceptos básicos que sustentan a los verbos de acción, un conjunto de reglas para indicar cómo diferentes categorías de conceptos pueden depender unos de otros.
6. Comprensión de las metas y de los planes: describe partes de la secuencia meta-plan-acción al inferir otras partes que ayudan a vincular las piezas dispares del texto.

PROBLEMAS DE LOS MODELOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN:

Problemas de la comunicación al  haber pocos psicólogos que puedan personalmente escribir programas de simulación, programas muy largos y complicados de comprender en su lenguaje de programación.

Evaluación del buen ajuste debido a que no pueden probarse teoremas generales acerca de características específicas de la conducta de los mismos en situaciones particulares.

VENTAJAS DE LOS MODELOS DE PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN:

1. La computadora ayuda a probar si las teorías se han especificado lo suficiente en sus reglas de operación.
2. Permite el esclarecimiento y modelamiento exacto de procesos mentales superiores.
3. Se proporcionan metáforas y analogías para la interpretación psicológica.
4. Se han hecho posible el estudio y la explicación de los procesos cognoscitivos complejos.

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PRINCIPIOS DE APRENDIZAJE Y CONDUCTA

Preguntas de estudio

1. Describa cómo contribuyeron los desarrollos históricos del estudio de la mente al estudio contemporáneo del aprendizaje.

Muchas de las bases para las ciencias cognitivistas modernas nacieron de las bases que asentaron grandes pensadores como lo fueron René Descartes y John Locke, entre otros, y muchos de sus principios siguen vigentes aún hoy en día.

Descartes se destacó por haber roto los paradigmas respecto a que toda la conducta humana es voluntaria y haber sentado las bases para el mentalismo y la reflexología, John Locke sentó las bases para el empirismo y sus leyes de asociación, ambos principios vigentes hasta la fecha.

2. Describa la noción cartesiana del reflejo y la forma en que dicho concepto ha cambiado desde entonces.

Descartes clasificó la conducta humana en dos: la conducta voluntaria o consciente y la conducta involuntaria o refleja. Dicha clasificación resultó bastante acertada, sin embargo, el sistema que propuso como el medio mediante el cual se prodecen los reflejos involuntarios fue demostrado como incorrecto con el avance del estudio de los principios de aprendizaje y conducta. 

Algunos de los avances más destacados que fueron modificando la concepción inicial de Descartes fueron: 1) la determinación de que en la transmisión de la información sensorial de los organos sensoriales y la información motora al sistema nervioso central estan implicados nervios separados, 2) el refutar la creencia erronea de que los animales no poseen conductas voluntarias y 3) el rechazo a la creencia erronea de que el ser humano posee conocimientos innatos.

3. Describa las razones para usar modelos animales en el estudio de la conducta humana. 

Existen tres razones por las cuales se ha adoptado el estudio de modelos animales en el campo del análisis de la conducta humana:

1.     El estudio cognitivos comparativo hombre-animal y su evolución cognitiva (apoyado principalmente por Darwin).

2.     El estudio de la forma en que funciona el sistema nervioso al analizar estudios conductuales del aprendizaje (Pavlov).

3.     El desarrollo de modelos animales para el estudio de la conducta humana debido que permite la investigación en condiciones más simples, más sencillas de controlar y menos costosas (B.F. Skinner).

4. Explique la definición del aprendizaje y la manera en que se distingue al aprendizaje de otras formas de cambio conductual.  

El aprendizaje se define como un cambio duradero en los mecanismos de conducta que involucra estímulos y/o respuestas específicos y que es resultado de la experiencia prtevia con esos estímulos y respuestas o con otros similares. No ha de confundirse aprendizaje con otros factores que también producen cambios en la conducta o desmpeño:

La fatiga, pues el cambio de conducta desaparece tras un periodo de descanso.

Un cambio en las condiciones del estímulo, pues el organismo solo se adapta al cambio del estímulo.

Alteraciones fisiológicas o motivacionales.

La maduración, que no depende de la experiencia para causar cambios en la conducta.

5. Especifique por qué el aprendizaje sólo puede estudiarse mediante el uso de métodos experimentales. 

Los estudios de aprendizaje buscan explicar cómo ciertas experiencias causan efectos a largo plazo en la conducta de los organismos. Para poder determinar las variables causantes de las conductas es necesario realizar experimentos en los que se observe si se presenta o no la conducta con o sin la variable que se supone la causa con el fin de verificar o descartar las hipótesis generadas. Es necesaria la verificación empírica directa para la elaboración de explicaciones generales.

6. Defina varias alternativas al uso de animales en la investigación y sus ventajas y desventajas. 

1. Técnicas de observacion: a pesar de ser un método no invasivo para los animales, las observaciones de animales en su medio natural sin la intervención humana no arroja información respecto a la manera en que aprenden.

2. Plantas: la utilización de plantas en la experimentación cognitivista no es posible pues ellas no se pueden comparan a los humanos pues no tienen un sistema nervioso que les permita el aprendizaje. A pesar de que no se estaría experimentando con animales, se seguiría afectando a seres vivos.

3. Cultivo de tejidos: No permiten el análisis del organismo completo, el cual es necesario para el aprendizaje. No es invasivo a animales.

4. Simulación por computadora: a pesar de ser últiles en el estudio del aprendizaje, para la creación de programas que simulen el aprendizaje de los organismos, primero se tuvo que haber hecho un estudio exaustivo del fenómeno en los seres vivos, por lo cual éste método no puede excluir la experimentación en animales.