Teoría computacional 2
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Aprendizaje por modificación y generación de esquemas.
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Aprendizaje por modificación y generación de
esquemas.
Características de los esquemas
Tienen una naturaleza flexible que les permite ser utilizados tanto de modo declarativo como procedural.
Son paquetes de conocimiento en los que, además del propio conocimiento hay información sobre cómo debe usarse ese conocimiento.
Según RUMENHART y NORMAN desde un punto de vista lógico pueden distinguirse dos tipos de aprendizaje:• Crecimiento
• Reestructuración
Crecimiento
El crecimiento es el mecanismo básico por el que el sistema adquiere las bases de datos con las que rellena las variables de los esquemas.
La modificación o evolución de los esquemas disponibles tiene lugar mediante un proceso de ajuste, que puede producirse de tres formas: a) Mediante
modificación de los valores por defecto de un esquema en función de la experiencia en la aplicación del mismo.
b) Por generalización del concepto.
c) Por especialización del concepto.
Reestructuración
La generación o creación de nuevos esquemas tiene lugar mediante el proceso de reestructuración que consiste en la “formación de nuevas estructuras conceptuales o nuevas formas de concebir las cosas.
Teoría pragmática de la inducción
Es una teoría general del procesamiento, que presenta una serie de restricciones básicas que le dan al proceso inductivo, un carácter pragmático.
Modelos mentalesEstán formados por conjuntos de reglas
relacionadas y activadas simultáneamente. Consisten en producciones o pares condición – acción.
Se distinguen dos tipos fundamentales de reglas:
Empíricas
Inferenciales
Empíricas
Representan el conocimiento sobre el mundo y a su vez se dividen en varios tipos.
Sinc
róni
cas
Diacrónicas…
Representan la información descriptiva típica de la memoria semántica.
Reglas asociativas
Reglas categóricas
Informan sobre relaciones jerárquicas entre categorías y son la base de los juicios de identificación de conceptos Relacionan
conceptos no vinculados jerárquicamente sino por su coocurrencia
Diacrónicas Las reglas diacrónicas informan sobre
los cambios que pueden esperarse en el entorno si se satisfacen sus condiciones. Pueden ser reglas:
Predictivas: cuando proporcionan una expectativa.
Efectivas: cuando causan una acción por parte del sistema.
Conclusión
El aprendizaje de conceptos consiste en la adquisición de nuevas reglas y las relaciones entre reglas. Esas nuevas reglas tienen su origen, según los autores, en procesos inductivos guiados pragmáticamente.
Aprendizaje por inducción pragmática
Mecanismos inductivos
El refinamiento de las reglas
Consiste en una reevaluación constante de la fuerza de las reglas en función de sus éxitos y fracasos.
El proceso de refinamiento puede cambiar la fuerza de una regla, y con ella su probabilidad de uso, pero no puede introducir reglas nuevas.
Generación de nuevas reglas
Inserción de reglas desde el exterior por medio de la instrucción.
1. evaluar y perfeccionar las reglas disponibles
El sistema debe realizar tres tareas inductivas básicas:
2. Generar nuevas reglas
3. formar asociaciones y racimos de reglas con el fin de crear estructuras de conocimiento más amplias
Conclusión los conceptos se forman mediante el reconocimiento de similitudes entre objetos.El progreso en la formación de conceptos va de lo particular a lo general.Los conceptos concretos son primarios, ya que constituyen la base para la adquisición de conceptos más abstractos.
La metáfora del cerebro: (Rumelhart & McClelland, 1986)
Las neuronas son lentas: Un millón de veces más lentas que los ordenadores: Procesamiento paralelo y lento vs. serial y rápido.
El cerebro tiene muchas unidades de procesamiento: (10 11 ).
Una neurona se relaciona con muchas otras: La computación cerebral es más estadística que lógica.
Acumula información de manera redundante: un daño no colapsa eEl cerebro l sistema, sino que la degradación es gradual.
El aprendizaje en el cerebro es originalmente asociativo : Los cambios a largo plazo son cambios en los patrones de conectividad.
No parece que exista un lugar para el ejecutivo central: más que una supervisión central del procesamiento, existen conjuntos de subsistemas que interactúan buscando “estados de relajación”, representaciones que satisfagan un gran número de restricciones débiles.
El sistema cognitivo es un aparato compuesto por multitud de unidades que propagan activación o inhibición de forma masivamente paralela, sin que ninguna estructura ejerza el control ejecutivo sobre las demás. Los cambios derivados de la experiencia se producen en forma de modificaciones de las conexiones existentes entre ellas.
David Rumelhart (1942-)
Estudió psicología y matemáticas en la Universidad de Dakota del Sur, Estados Unidos, y se doctoró en psicología matemática en la Universidad de Stanford (1967). Comenzó su actividad académica en el Departamento de Psicología de la Universidad de California en San Diego (1967-87), que continuó, desde 1987 hasta su retiro por enfermedad (1998), en la Universidad de Stanford.
Su trabajo se ha centrado en el análisis matemático cognitivo, la inteligencia artificial simbólica, las micro estructuras de la cognición y la lingüística. Autor junto a James McClelland de Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition (1986), texto de referencia en el estudio de las ciencias cognitivas.
Teorías del AprendizajeModulo
Beatriz VelásquezEstudiante
Adriana Silva Tutora
