Conexionismo

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CONEXIONISMO
Resumen
Cuando se habla de “conexionismo” o “teoría conexionista” nos estamos refiriendo a una rama de las Neurociencias y de las Ciencias cognitivas que surgió hace algunas décadas como alternativa minoritaria a la IA (inteligencia artificial). Las redes neuronales artificiales fueron originalmente un intento de simulación abstracta de los sistemas nerviosos biológicos. Sinembargo, no es fácil que haya un modelo completamente satisfactorio. Como conclusión se afirma que la Teoría de redes y la Psicología cognitiva se desarrollan al margen de una serie de cuestiones filosóficamente problemáticas pensando, quizá, que se podrá dar cuenta de ellas cuando el problema de fondo (la relación mente-cerebro) se haya resuelto.

Definición
El conexionismo es un conjunto deenfoques en los ámbitos de la inteligencia artificial, psicológica cognitiva, ciencia cognitiva, neurociencia y filosofía de la mente, que presenta los fenómenos de la mente y del comportamiento como procesos que emergen de redes formadas por unidades sencillas interconectadas. Hay muchas formas de conexionismo, perolas formas mas comunes son los modelos de redes neuronales.

Historia del conexionismoHasta la primera mitad del siglo XX Las primeras aportaciones destacables Luria, Lash ley y Hebb se enfrentan a las teorías imperantes sobre el carácter localista del almacenamiento y las funciones cerebrales Donald Hebb, que defendía la conexión entre la fisiología y la psicología. Warren Mc Cullo ch y el matemático Walter Pitts trataron el cerebro como un organismo computacional

Principiosbásicos
El principio central del conexionismo es que los fenómenos mentales pueden ser descritos por redes de unidades sencillas y frecuentemente iguales que se interconectan. La forma de las conexiones y de las unidades varía de un modelo a otro. Por ejemplo, las unidades de la red podrían representar neuronas y las conexiones podrían representar sinapsis. Otro modelo podría hacer cada unidad dela red una palabra, y cada conexión una indicación de similitud semántica.
Propagación de activación
En la mayoría de los modelos conexionistas las redes cambian con el tiempo. Un aspecto estrechamente relacionado y muy común de los modelos conexionistas es la activación. En cualquier momento, una unidad de la red se activa mediante un valor numérico que pretende representar algún aspecto de launidad. Por ejemplo, si las unidades del modelo son neuronas, la activación puede representar a la probabilidad de que la neurona genere un pico en su potencial de acción. Si se trata de un modelo de propagación de activación, entonces con el tiempo la activación de una unidad se extenderá a todas las demás unidades conectadas a ella. La propagación de activación es siempre una característica delos modelos de redes neuronales, y es muy común en los modelos conexionistas utilizados en psicología cognitiva.
Redes neuronales
Las redes neuronales son los modelos conexionistas más utilizados hoy en día. Muchas investigaciones en las que se utilizan redes neuronales son denominadas con el nombre más genérico de "conexionistas". Aunque hay gran variedad de modelos de redes neuronales, casisiempre siguen dos principios básicos relativos a la mente:
1. Cualquier estado mental puede ser descrito como un vector (N)-dimensional de los valores numéricos de activación en las unidades neurales de una red.
2. La memoria se crea cuando se modifican los valores que representan la fuerza de las conexiones entre las unidades neurales. La fuerza de las conexiones, o "pesos", songeneralmente representados como una matriz de (N × N) dimensiones.
La mayoría de los distintos modelos de redes neuronales aparecen por:
* La Interpretación de sus unidades: Se pueden interpretar como neuronas individuales o como grupos de estas.
* La Definición de la activación: Hay multitud de formas de definir la activación. Por ejemplo, en una máquina de Boltzmann la activación se interpreta...
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